ABOUT THE SPEAKER
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases.

Why you should listen

Leila Pirhaji is the founder of ReviveMed, an AI platform that can quickly and inexpensively characterize large numbers of metabolites (small molecules like glucose or cholesterol) from the blood, urine and tissues of patients. This allows for the detection of molecular mechanisms that lead to disease and the discovery of drugs that target these disease mechanisms.

More profile about the speaker
Leila Pirhaji | Speaker | TED.com
TED2019

Leila Pirhaji: The medical potential of AI and metabolites

Лейла Пирхажи: Потенциальные возможности ИИ и метаболитов в медицине

Filmed:
1,210,569 views

Решающим фактором многих заболеваний являются метаболиты — мелкие молекулы в нашем организме, такие как жиры, глюкоза и холестерин, — но мы до конца не знаем, что они из себя представляют и как функционируют. Предприниматель в сфере биотехнологий и участница программы TED Fellows Лейла Пирхажи рассказывает о своём плане создания сети на основе искусственного интеллекта для анализа поведения метаболитов, изучения развития заболеваний и нахождения эффективных способов их лечения.
- Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:13
In 2003,
0
1507
1889
В 2003 году,
00:15
when we sequencedпоследовательный the humanчеловек genomeгеном,
1
3420
2913
когда было выполнено
секвенирование генома человека,
00:18
we thought we would have the answerответ
to treatрассматривать manyмногие diseasesболезни.
2
6357
3922
все думали, что это поможет найти
способы лечения многих заболеваний.
00:22
But the realityреальность is farдалеко from that,
3
10974
2657
Но на самом деле всё далеко не так,
00:26
because in additionприбавление to our genesгены,
4
14782
1921
потому что не только наши гены,
00:28
our environmentОкружающая среда and lifestyleСтиль жизни
could have a significantзначительное roleроль
5
16727
4570
но и окружающая среда и наш образ
жизни значительно влияют
00:33
in developingразвивающийся manyмногие majorглавный diseasesболезни.
6
21321
2548
на развитие многих серьёзных заболеваний.
00:35
One exampleпример is fattyжирный liverпечень diseaseболезнь,
7
23893
3580
Один из примеров — стеатоз печени,
00:39
whichкоторый is affectingзатрагивающий over 20 percentпроцент
of the populationНаселение globallyглобально,
8
27497
4083
которым страдает более 20 процентов
населения земного шара.
00:43
and it has no treatmentлечение
and leadsприводит to liverпечень cancerрак
9
31604
3034
Он неизлечим и прогрессирует,
приводя к раку печени
00:46
or liverпечень failureотказ.
10
34662
1423
или печёночной недостаточности.
00:49
So sequencingпоследовательность действий DNAДНК aloneв одиночестве
doesn't give us enoughдостаточно informationИнформация
11
37517
4744
Поэтому секвенирование ДНК само по себе
не даёт нам достаточно информации,
00:54
to find effectiveэффективный therapeuticsтерапевтика.
12
42285
2232
чтобы найти эффективный курс лечения.
00:56
On the brightяркий sideбоковая сторона, there are
manyмногие other moleculesмолекулы in our bodyтело.
13
44541
3756
С другой стороны, в нашем организме
много других молекул.
01:00
In factфакт, there are
over 100,000 metabolitesметаболиты.
14
48321
3980
В нём более 100 000 метаболитов.
01:04
MetabolitesМетаболитов are any moleculeмолекула
that is supersmallсверхмалый in theirих sizeразмер.
15
52325
4296
Метаболиты — это очень мелкие молекулы.
01:09
KnownИзвестен examplesПримеры are glucoseглюкоза,
fructoseфруктоза, fatsжиры, cholesterolхолестерин --
16
57193
4972
Хорошо знакомые нам метаболиты —
это глюкоза, фруктоза, жиры, холестерин;
01:14
things we hearзаслушивать all the time.
17
62189
1510
мы слышим о них постоянно.
01:16
MetabolitesМетаболитов are involvedучаствует
in our metabolismметаболизм.
18
64273
2983
Метаболиты участвуют
в процессе обмена веществ.
01:20
They are alsoтакже downstreamвниз по течению of DNAДНК,
19
68066
4028
Кроме этого, они находятся
по нисходящей от ДНК,
01:24
so they carryнести informationИнформация
from bothи то и другое our genesгены as well as lifestyleСтиль жизни.
20
72118
5082
то есть несут информацию как о генах,
так и о нашем образе жизни.
01:29
UnderstandingПонимание metabolitesметаболиты is essentialсущественный
to find treatmentsлечение for manyмногие diseasesболезни.
21
77224
5649
Метаболиты критически важны для нахождения
способов лечения многих заболеваний.
01:34
I've always wanted to treatрассматривать patientsпациентов.
22
82897
2212
Я всегда хотела лечить людей.
01:37
DespiteНесмотря that, 15 yearsлет agoтому назад,
I left medicalмедицинская schoolшкола,
23
85934
3858
Но несмотря на это, 15 лет назад
я бросила медицинский университет,
01:41
as I missedпропущенный mathematicsматематика.
24
89816
1965
потому что мне не хватало математики.
01:45
SoonСкоро after, I foundнайденный the coolestкрутая thing:
25
93019
2936
Вскоре после этого я с удивлением узнала,
01:48
I can use mathematicsматематика to studyизучение medicineлекарственное средство.
26
96692
2763
что могу использовать математику
для изучения медицины.
01:53
Sinceпоскольку then, I've been developingразвивающийся
algorithmsалгоритмы to analyzeанализировать biologicalбиологический dataданные.
27
101026
5213
С тех пор я разрабатываю алгоритмы
анализа биологических данных.
01:59
So, it soundedзвучало easyлегко:
28
107092
2283
Казалось бы, это так просто:
02:01
let's collectсобирать dataданные from all
the metabolitesметаболиты in our bodyтело,
29
109399
3601
нужно просто собрать данные
всех метаболитов в организме,
02:05
developразвивать mathematicalматематическая modelsмодели to describeописывать
how they are changedизменено in a diseaseболезнь
30
113024
5128
разработать математические модели,
описывающие их изменения при болезни,
02:10
and interveneвмешиваться in those
changesизменения to treatрассматривать them.
31
118176
2988
и противостоять этим изменениям
в ходе лечения.
02:14
Then I realizedпонял why no one
has doneсделанный this before:
32
122488
3472
А потом я поняла, почему
никто не сделал этого до нас.
02:19
it's extremelyочень difficultсложно.
33
127230
1687
Это очень сложно.
02:20
(LaughterСмех)
34
128941
1087
(Смех)
02:22
There are manyмногие metabolitesметаболиты in our bodyтело.
35
130052
2412
В нашем организме очень много метаболитов.
02:24
Eachкаждый one is differentдругой from the other one.
36
132783
2500
И все они очень разные.
02:27
For some metabolitesметаболиты,
we can measureизмерение theirих molecularмолекулярная massмасса
37
135307
3728
Молекулярную массу некоторых
метаболитов можно измерить
02:31
usingс помощью massмасса spectrometryспектрометрия instrumentsинструменты.
38
139059
2593
с помощью масс-спектрометрических
инструментов.
02:33
But because there could be, like,
10 moleculesмолекулы with the exactточный sameодна и та же massмасса,
39
141676
4393
Но так как возможно такое, что у нас
будет 10 молекул с одинаковой массой,
мы не будем знать,
какие именно это молекулы.
02:38
we don't know exactlyв точку what they are,
40
146093
1807
02:39
and if you want to clearlyявно
identifyидентифицировать all of them,
41
147924
2774
И если мы хотим точно опознать их,
нужны дополнительные эксперименты,
на которые могут уйти десятилетия
02:42
you have to do more experimentsэксперименты,
whichкоторый could take decadesдесятилетия
42
150722
3104
02:45
and billionsмиллиарды of dollarsдолларов.
43
153850
1714
и миллиарды долларов.
02:48
So we developedразвитая an artificialискусственный
intelligenceинтеллект, or AIискусственный интеллект, platformПлатформа, to do that.
44
156207
5563
Поэтому мы разработали для этого
искусственный интеллект, или ИИ.
02:53
We leveragedзаемные средства the growthрост of biologicalбиологический dataданные
45
161794
2844
Мы воспользовались ростом
биологических данных
02:56
and builtпостроен a databaseбаза данных of any existingсуществующий
informationИнформация about metabolitesметаболиты
46
164662
4424
и создали базу данных всей существующей
информации о метаболитах
03:01
and theirих interactionsвзаимодействия
with other moleculesмолекулы.
47
169110
3128
и их взаимодействиях с другими молекулами.
03:04
We combinedкомбинированный all this dataданные
as a meganetworkмегасеть.
48
172262
3424
Мы объединили все эти
данные, создав мегасеть.
03:07
Then, from tissuesтканей or bloodкровь of patientsпациентов,
49
175710
3396
Теперь, используя ткани и кровь пациентов,
03:11
we measureизмерение massesмассы of metabolitesметаболиты
50
179130
2751
мы измеряем массу метаболитов
03:13
and find the massesмассы
that are changedизменено in a diseaseболезнь.
51
181905
3259
и находим те, которые изменяются
в ходе заболевания.
03:17
But, as I mentionedупомянутый earlierранее,
we don't know exactlyв точку what they are.
52
185188
3190
Но, как я уже говорила, мы не знаем,
какие именно это метаболиты.
03:20
A molecularмолекулярная massмасса of 180 could be
eitherили the glucoseглюкоза, galactoseГалактозы or fructoseфруктоза.
53
188402
5135
Глюкоза, галактоза и фруктоза имеют
молекулярную массу 180.
03:25
They all have the exactточный sameодна и та же massмасса
54
193561
2019
У них совершенно одинаковая масса,
03:27
but differentдругой functionsфункции in our bodyтело.
55
195604
2087
но они выполняют разные
функции в организме.
03:29
Our AIискусственный интеллект algorithmалгоритм consideredсчитается
all these ambiguitiesнеоднозначность.
56
197715
3587
Наш алгоритм ИИ учёл
все эти неопределённости.
03:33
It then minedзаминированный that meganetworkмегасеть
57
201326
2736
Затем он прошёл по этой мегасети
03:36
to find how those metabolicметаболический massesмассы
are connectedсвязанный to eachкаждый other
58
204086
4353
в поисках таких связей масс
метаболитов друг с другом,
03:40
that resultрезультат in diseaseболезнь.
59
208463
1958
которые вызывают заболевание.
03:42
And because of the way they are connectedсвязанный,
60
210445
2238
То, как они связаны,
03:44
then we are ableв состоянии to inferделать вывод
what eachкаждый metaboliteМетаболит massмасса is,
61
212707
4323
позволяет нам определить
массу каждого метаболита,
03:49
like that 180 could be glucoseглюкоза here,
62
217054
2924
например, здесь 180 — это глюкоза,
03:52
and, more importantlyважно, to discoverобнаружить
63
220002
2551
и, что особенно важно, понять,
03:54
how changesизменения in glucoseглюкоза
and other metabolitesметаболиты
64
222577
3367
как изменения глюкозы и других метаболитов
03:57
leadвести to a diseaseболезнь.
65
225968
1505
приводят к заболеваниям.
03:59
This novelроман understandingпонимание
of diseaseболезнь mechanismsмеханизмы
66
227497
2995
Это новое понимание
механизмов заболеваний
04:02
then enableвключить us to discoverобнаружить
effectiveэффективный therapeuticsтерапевтика to targetцель that.
67
230516
4492
позволяет нам находить
эффективные способы лечения.
04:07
So we formedсформированный a start-upзапускать companyКомпания
to bringприносить this technologyтехнологии to the marketрынок
68
235601
3845
Мы создали стартап, чтобы вывести
эту технологию на рынок
04:11
and impactвлияние people'sнародный livesжизни.
69
239470
1805
и помогать людям.
04:13
Now my teamкоманда and I at ReviveMedReviveMed
are workingза работой to discoverобнаружить
70
241722
3545
Я и моя команда в ReviveMed работаем
над поиском способов лечения заболеваний,
04:17
therapeuticsтерапевтика for majorглавный diseasesболезни
that metabolitesметаболиты are keyключ driversводители for,
71
245291
5105
для которых метаболиты
являются ключевыми факторами,
04:22
like fattyжирный liverпечень diseaseболезнь,
72
250420
1897
например, стеатоза печени.
04:24
because it is causedвызванный
by accumulationнакопление of fatsжиры,
73
252341
2924
Он вызван накоплением в печени жиров,
04:27
whichкоторый are typesтипы
of metabolitesметаболиты in the liverпечень.
74
255289
2473
которые представляют собой
один из видов метаболитов.
04:29
As I mentionedупомянутый earlierранее,
it's a hugeогромный epidemicэпидемия with no treatmentлечение.
75
257786
3940
Как я уже говорила, это серьёзная
эпидемия, и заболевание неизлечимо.
04:33
And fattyжирный liverпечень diseaseболезнь
is just one exampleпример.
76
261750
2724
И стеатоз печени — это лишь один пример.
04:36
Movingперемещение forwardвперед, we are going to tackleснасти
hundredsсотни of other diseasesболезни
77
264498
4178
В дальнейшем мы планируем работать
с сотнями других заболеваний,
04:40
with no treatmentлечение.
78
268700
1493
для которых пока нет лекарств.
04:42
And by collectingсбор more and more
dataданные about metabolitesметаболиты
79
270217
4554
Собирая всё больше данных о метаболитах
04:46
and understandingпонимание
how changesизменения in metabolitesметаболиты
80
274795
3544
и анализируя, как изменения в них
04:50
leadsприводит to developingразвивающийся diseasesболезни,
81
278363
2402
приводят к заболеваниям,
04:52
our algorithmsалгоритмы will get
smarterумнее and smarterумнее
82
280789
3489
наши алгоритмы будут становиться умнее
04:56
to discoverобнаружить the right therapeuticsтерапевтика
for the right patientsпациентов.
83
284302
4196
и помогут нам находить курсы лечения
для конкретных пациентов.
05:00
And we will get closerближе to reachдостичь our visionвидение
84
288522
3770
Мы приблизимся к нашей цели
спасения человеческих жизней
05:04
of savingэкономия livesжизни with everyкаждый lineлиния of codeкод.
85
292316
3863
с помощью каждой строки кода.
05:08
Thank you.
86
296203
1321
Спасибо.
05:09
(ApplauseАплодисменты)
87
297548
3827
(Аплодисменты)
Translated by Elena McDonnell
Reviewed by Peter Pallós

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Leila Pirhaji - Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases.

Why you should listen

Leila Pirhaji is the founder of ReviveMed, an AI platform that can quickly and inexpensively characterize large numbers of metabolites (small molecules like glucose or cholesterol) from the blood, urine and tissues of patients. This allows for the detection of molecular mechanisms that lead to disease and the discovery of drugs that target these disease mechanisms.

More profile about the speaker
Leila Pirhaji | Speaker | TED.com