TEDxWomen 2011
Lauren Hodge, Shree Bose + Naomi Shah: Award-winning teenage science in action
Ödüllü gençler bilim için çalışıyor
Filmed:
Readability: 4.7
1,029,643 views
2011'de üç genç bayan, bu yıl ilki düzenlenen Google Bilim Fuarı'nın en büyük ödüllerini topladı. TEDxWomen'de Lauren Hodge, Shree Bose ve Naomi Shah olağanüstü projelerini ve bilim tutkusuna dönüşen süreçlerini anlattı.
Lauren Hodge - Science fair winner
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category. Full bioShree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair. Full bioNaomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category. Full bio
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category. Full bioShree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair. Full bioNaomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Lauren Hodge: If you were going to a restaurant and wanted a healthier option,
0
0
3000
Lauren Hodge: Eğer bir restorana gitseydiniz ve daha sağlıklı bir şeyler yemek isteseydiniz,
00:18
which would you choose, grilled or fried chicken?
1
3000
2000
tavuğunuzu ızgarada mı yoksa yağda kızartılmış olarak mı tercih ederdiniz?
00:20
Now most people would answer grilled,
2
5000
2000
Birçok insan bu soruya "ızgara" diye cevap veriyor
00:22
and it's true that grilled chicken does contain less fat and fewer calories.
3
7000
3000
ve bu doğru çünkü gerçekten de ızgara edilmiş tavuk daha az yağ ve kalori içerir.
00:25
However, grilled chicken poses a hidden danger.
4
10000
2000
Ne var ki, ızgara tavuk içinde gizli bir tehdidi barındırıyor.
00:27
The hidden danger is heterocyclic amines --
5
12000
2000
Bu gizli tehdidin adı heterosiklik aminolar --
00:29
specifically phenomethylimidazopyridine,
6
14000
2000
başka bir ifadeyle phenomethylimidazopyridine,
00:31
or PhIP --
7
16000
2000
ya da PhIP --
00:33
(laughter)
8
18000
2000
(Kahkahalar)
00:35
which is the immunogenic or carcinogenic compound.
9
20000
3000
ki bunlar immünojen veya kanserojen bir bileşiktir.
00:38
A carcinogen is any substance or agent
10
23000
2000
Bir kanserojen,
00:40
that causes abnormal growth of cells,
11
25000
2000
vücudun diğer organlarına da sıçrayabilen ve yayılabilen
00:42
which can also cause them to metastasize or spread.
12
27000
3000
ve hücrelerde olağan dışı büyümeye yol açan bir çeşit bileşik ya da etkendir.
00:45
They are also organic compounds
13
30000
2000
Bu yapılar ayrıca
00:47
in which one or more of the hydrogens in ammonia
14
32000
3000
amonyaktaki bir veya daha fazla sayıdaki hidrojenin
00:50
is replaced with a more complex group.
15
35000
2000
daha kompleks bir grupla yer değiştirmesi ile oluşan organik bileşiklerdir.
00:52
Studies show that antioxidants
16
37000
2000
Çalışmalar, antioksidanların bu heterosiklik aminoları
00:54
are known to decrease these heterocyclic amines.
17
39000
2000
azaltabildiğini gösteriyor
00:56
However, no studies exist yet
18
41000
2000
Fakat bunun nasıl ve neden
00:58
that show how or why.
19
43000
2000
olduğunu açıklayabilen bir çalışma henüz yok.
01:00
These here are five different organizations that classify carcinogens.
20
45000
3000
Burada kanserojenleri gruplandıran beş ayrı organizasyon var.
01:03
And as you can see, none of the organizations consider the compounds to be safe,
21
48000
3000
Buradan da görebileceğiniz gibi hiçbir organizasyon
01:06
which justifies the need to decrease them in our diet.
22
51000
3000
diyetimizde azaltmamız gereken bileşikleri güvenli bulmuyor.
01:09
Now you might wonder how a 13 year-old girl could come up with this idea.
23
54000
3000
Şu an belki 13 yaşında bir kızın bu fikirleri nasıl ileri sürdüğünü merak ediyorsunuz.
01:12
And I was led to it through a series of events.
24
57000
2000
Buna beni bir dizi olay sürükledi.
01:14
I first learned about it through a lawsuit I read about in my doctor's office --
25
59000
3000
İlk olarak öğrendiklerim doktorumun ofisinde
01:17
(Laughter)
26
62000
3000
(Kahkahalar)
01:20
which was between the Physician's Committee for Responsible Medicine
27
65000
3000
yedi farklı fast-food restoranıyla Sorumlu Tıp Hekimleri Komitesi arasında geçen
01:23
and seven different fast food restaurants.
28
68000
2000
bir dava hakkında okuduklarımdandı.
01:25
They weren't sued because there was carcinogens in the chicken,
29
70000
3000
Bu restoranlar, tavuklarının içinde kanserojen madde olduğundan değil
01:28
but they were sued because of California's Proposition 65,
30
73000
4000
65 nolu California yasasına göre dava edilmişti -ki bu yasaya göre
01:32
which stated that if there's anything dangerous in the products
31
77000
3000
eğer bir ürünün içinde tehlikeli madde varsa
01:35
then the companies had to give a clear warning.
32
80000
2000
üretici firma bunu açık bir şekilde ifade etmek zorundadır.-
01:37
So I was very surprised about this.
33
82000
2000
Bu beni çok şaşırttı.
01:39
And I was wondering why nobody knew more
34
84000
2000
Ve bu pek de zararlı görünmeyen
01:41
about this dangerous grilled chicken,
35
86000
2000
tehlikeli ızgara tavuk hakkında
01:43
which doesn't seem very harmful.
36
88000
2000
neden hiçkimsenin yeterli bilgiye sahip olmadığını merak ettim.
01:45
But then one night, my mom was cooking grilled chicken for dinner,
37
90000
3000
Sonra bir akşam, annem akşam yemeği için tavuk ızgara yaparken
01:48
and I noticed that the edges of the chicken,
38
93000
2000
limon suyunda terbiye edilmiş tavuğun
01:50
which had been marinated in lemon juice, turned white.
39
95000
3000
kenarlarının beyaza döndüğünü farkettim.
01:53
And later in biology class, I learned that it's due to a process called denaturing,
40
98000
3000
Sonrasında bir biyoloji dersinde bunun denatürasyon denen bir süreçten kaynaklandığını öğrendim.
01:56
which is where the proteins will change shape
41
101000
2000
Bu süreçte proteinlerin şekli değişiyor
01:58
and lose their ability to chemically function.
42
103000
3000
ve kimyasal fonksiyonlarını kaybediyorlar.
02:01
So I combined these two ideas and I formulated a hypothesis,
43
106000
3000
Bu iki bilgiyi birleştirip bir hipotez formüle ettim
02:04
saying that, could possibly
44
109000
2000
belki de kanserojenler,
02:06
the carcinogens be decreased due to a marinade
45
111000
3000
tavuk terbiye edildiğinden ötürü azaldı
02:09
and could it be due to the differences in PH?
46
114000
2000
ve bu durum PH dengesinin değişiminden kaynaklandı.
02:11
So my idea was born,
47
116000
2000
Böylece benim fikrim doğmuş oldu
02:13
and I had the project set up and a hypothesis,
48
118000
2000
ve bir proje oluşturup hipotez geliştirdim.
02:15
so what was my next step?
49
120000
2000
Bir sonraki adımım ne oldu?
02:17
Well obviously I had to find a lab to work at
50
122000
2000
Açıkçası çalışmak için bir laboratuvara ihtiyacım vardı
02:19
because I didn't have the equipment in my school.
51
124000
3000
çünkü okuduğum okulda yeterli ekipman yoktu.
02:22
I thought this would be easy,
52
127000
2000
Bunun kolay olduğunu düşünmüştüm,
02:24
but I emailed about 200 different people
53
129000
2000
fakat beş saat içinde yaşadığım civarda bulunan
02:26
within a five-hour radius of where I lived,
54
131000
2000
yaklaşık 200 kişiye mail attığım halde
02:28
and I got one positive response that said that they could work with me.
55
133000
3000
benimle çalışabileceğini ifade eden yalnızca bir cevap alabildim.
02:31
Most of the others either never responded back,
56
136000
2000
Geri kalanların çoğu,
02:33
said they didn't have the time
57
138000
2000
vakitlerinin olmadığını veya ekipmanlarının olmaması sebebiyle
02:35
or didn't have the equipment and couldn't help me.
58
140000
2000
bana yardım edemeyeceklerini ifade etmek için bile geri dönmediler.
02:37
So it was a big commitment
59
142000
2000
O yüzden aldığım cevap laboratuvarı
02:39
to drive to the lab to work multiple times.
60
144000
3000
kullanarak çalışmam için büyük bir fırsattı.
02:42
However, it was a great opportunity to work in a real lab --
61
147000
2000
Gerçek bir laboratuvarda çalışmak harika bir imkandı,
02:44
so I could finally start my project.
62
149000
2000
nihayet projeme başlayabilmiştim.
02:46
The first stage was completed at home,
63
151000
2000
İlk aşama,
02:48
which consisted of marinating the chicken,
64
153000
2000
tavukları terbiye edip
02:50
grilling the chicken, amassing it
65
155000
2000
labaratuvara götürmek üzere
02:52
and preparing it to be transported to the lab.
66
157000
3000
paketleyip hazır hale getirmek suretiyle tamamlandı.
02:55
The second stage was completed
67
160000
2000
İkinci aşama,
02:57
at the Penn State University main campus lab,
68
162000
2000
Penn State Üniversitesi'nin ana kampüsündeki labaratuvarda
02:59
which is where I extracted the chemicals,
69
164000
2000
tavukta PH değeri değişmiş bölgeyi ayıklayıp
03:01
changed the PH so I could run it through the equipment
70
166000
2000
oradaki ekipmanların yardımıyla
03:03
and separated the compounds I needed
71
168000
2000
ihtiyacım olan
03:05
from the rest of the chicken.
72
170000
2000
bileşikleri elde etmemle tamamlandı.
03:07
The final stages, when I ran the samples
73
172000
2000
Son aşamada ise,
03:09
through a high-pressure
74
174000
2000
yüksek başınçlı
03:11
liquid chromatography mass spectrometer,
75
176000
3000
likit kromatografi kütle spektrometre vasıtasıyla
03:14
which separated the compounds and analyzed the chemicals
76
179000
3000
bileşikleri ayırdım ve kimyasalları analiz ettim.
03:17
and told me exactly how much carcinogens I had
77
182000
2000
Bu sayede hazırladığım tavukta
03:19
in my chicken.
78
184000
2000
ne miktarda kanserojen madde bulunduğunu tespit ettim
03:21
So when I went through the data, I had very surprising results,
79
186000
3000
Elde ettiğim bilgileri gözden geçirirken şaşırtıcı bir sonuçla karşılaştım,
03:24
because I found that four out of the five marinating ingredients
80
189000
3000
çünkü terbiye karışımında bulunan beş malzemeden dördü
03:27
actually inhibited the carcinogen formation.
81
192000
2000
aslında kanserojen maddelerin olumsuz etkilerini engelliyordu.
03:29
When compared with the unmarinated chicken,
82
194000
2000
Kontrol grubu olan
03:31
which is what I used as my control,
83
196000
3000
terbiye edilmemiş tavuk ile karşılaştırdığımda
03:34
I found that lemon juice worked by far the best,
84
199000
2000
limon suyunun kanserojen etkiyi önlemede
03:36
which decreased the carcinogens
85
201000
2000
% 98'lik bir oranda etkili olduğunu ve bu sayede
03:38
by about 98 percent.
86
203000
2000
diğer malzemelerden açık ara önde olduğunu keşfettim.
03:40
The saltwater marinade and the brown sugar marinade
87
205000
3000
Tuzlu su terbiyesi ve esmer şeker terbiyesi de
03:43
also worked very well,
88
208000
2000
% 60 oranda kanserojen etkiyi önleyerek
03:45
decreasing the carcinogens by about 60 percent.
89
210000
2000
ciddi düzeyde etkili oluyordu.
03:47
Olive oil slightly decreased the PhIP formation,
90
212000
3000
Zeytin yağı PhIP oluşumunu azaltıyordu
03:50
but it was nearly negligible.
91
215000
2000
fakat bu neredeyse ihmal edilebilir düzeydeydi.
03:52
And the soy sauce results were inconclusive
92
217000
2000
Soya sosunun etkisinin sonuçları çok yeterli değildi
03:54
because of the large data range,
93
219000
2000
çünkü bu konuda birbirinden çok farklı bilgiler edindik.
03:56
but it seems like soy sauce
94
221000
2000
Fakat soya sosunun tavuktaki etkisi
03:58
actually increased the potential carcinogens.
95
223000
2000
potansiyel kanserojen maddeleri artırır yönde gibiydi.
04:00
Another important factor that I didn't take into account initially
96
225000
2000
Başta hesaba katmadığım çok önemli
04:02
was the time cooked.
97
227000
2000
bir faktör de pişirme süresiydi.
04:04
And I found that if you increase the time cooked,
98
229000
2000
Şunu farkettim ki pişirme süresini uzattığınızda
04:06
the amount of carcinogens rapidly increases.
99
231000
3000
kanserojen madde miktarı da hızla artıyor.
04:09
So the best way to marinate chicken, based on this,
100
234000
3000
Yani tavukları pişirmeden önce terbiye etmenin en iyi yolu
04:12
is to, not under-cook,
101
237000
2000
onları ne az pişirmek,
04:14
but definitely don't over-cook and char the chicken,
102
239000
2000
ne de çok pişirip karbonlaşmasına sebebiyet vermek
04:16
and marinate in either lemon juice, brown sugar or saltwater.
103
241000
4000
ve tavukları pişirmeden önce limon suyu, esmer şeker ya da tuzlu suda terbiye etmekten geçiyor.
04:21
(Applause)
104
246000
5000
(Alkışlar)
04:26
Based on these findings, I have a question for you.
105
251000
3000
Bu bulgulara dayanarak size bir soru yönelteyim.
04:29
Would you be willing to make a simple change in your diet
106
254000
3000
Uyguladığınız diyette hayatınızı koruyabilecek
04:32
that could potentially save your life?
107
257000
2000
ufak çaplı bir değişiklik yapmak ister misiniz?
04:34
Now I'm not saying that if you eat grilled chicken that's not marinated,
108
259000
2000
Şu an size terbiye edilmemiş ızgara tavuk yerseniz
04:36
you're definitely going to catch cancer and die.
109
261000
2000
kesinlikle kansere yakalanır ve ölürsünüz demiyorum.
04:38
However, anything you can do
110
263000
2000
Fakat potansiyel kanserojen maddelerinin risklerini
04:40
to decrease the risk of potential carcinogens
111
265000
2000
azaltmak için yapacağınız herşey
04:42
can definitely increase the quality of lifestyle.
112
267000
3000
kesinlikle hayat kalitenizi artırır.
04:45
Is it worth it to you?
113
270000
2000
Bu size birşey ifade ediyor mu?
04:47
How will you cook your chicken now?
114
272000
2000
Peki bundan sonra tavuğunuzu nasıl pişireceksiniz?
04:49
(Applause)
115
274000
16000
(Alkışlar)
05:05
Shree Bose: Hi everyone. I'm Shree Bose.
116
290000
2000
Shree Bose: Herkese merhaba. Ben Shree Bose.
05:07
I was the 17-18 year-old age category winner
117
292000
2000
Kategori ödülünü ve sonrasında
05:09
and then the grand prize winner.
118
294000
3000
büyük ödülü aldığımda 17-18 yaşındaydım.
05:12
And I want all of you
119
297000
2000
Sizden, ölü mavi bir ıspanak bitkisini
05:14
to imagine a little girl
120
299000
2000
elinde tutmakta olan
05:16
holding a dead blue spinach plant.
121
301000
3000
küçük bir kız hayal etmenizi istiyorum.
05:19
And she's standing in front of you and she's explaining to you
122
304000
3000
Bu kız sizin önünüzde duruyor ve
05:22
that little kids will eat their vegetables
123
307000
2000
eğer bitkiler farklı renklerde olurlarsa
05:24
if they're different colors.
124
309000
2000
onları yiyeceğini söylüyor.
05:26
Sounds ridiculous, right.
125
311000
2000
Kulağa saçma geliyor değil mi?
05:28
But that was me years ago.
126
313000
2000
Fakat bu benim yıllar önceki halimi ifade ediyor.
05:30
And that was my first science fair project.
127
315000
3000
Ve bu benim ilk bilim fuarı projemdi.
05:33
It got a bit more complicated from there.
128
318000
3000
Durum yıllar öncesinden bugüne biraz daha karmaşık bir hal aldı.
05:36
My older brother Panaki Bose
129
321000
2000
Abim Panaki Bose
05:38
spent hours of his time explaining atoms to me
130
323000
3000
matematiği bile zar zor anladığım halde
05:41
when I barely understood basic algebra.
131
326000
3000
bana atomları anlatmak için saatlerini harcardı.
05:44
My parents suffered through many more of my science fair projects,
132
329000
3000
Annem ve babam, için de uzaktan kumandalı çöp kovası da olan
05:47
including a remote controlled garbage can.
133
332000
2000
katıldığım çok sayıdaki bilim etkinliği projelerimden ötürü hayli acı çekti.
05:49
(Laughter)
134
334000
2000
(Kahkahalar)
05:51
And then came the summer after my freshman year,
135
336000
3000
Lise 1'i bitirdiğim yılın yazında
05:54
when my grandfather passed away due to cancer.
136
339000
3000
büyük babam kanser sebebiyle aramızdan ayrıldı.
05:57
And I remember watching my family go through that
137
342000
2000
Bu olayla ilgili ailemin ne denli acı çektiğini
05:59
and thinking that I never wanted another family
138
344000
3000
ve bu sebeple bir başka ailenin asla böyle bir kaybın
06:02
to feel that kind of loss.
139
347000
3000
acısını yaşamamasını dilediğimi anımsıyorum.
06:05
So, armed with all the wisdom
140
350000
2000
Lise 1'de edindiğim bütün biyoloji
06:07
of freshman year biology,
141
352000
2000
birikimimi kuşanarak 15 yaşımdayken
06:09
I decided I wanted to do cancer research
142
354000
3000
kanser üzerinde bir araştırma
06:12
at 15.
143
357000
2000
yapmam gerektiğine karar verdim.
06:14
Good plan.
144
359000
2000
İyi plandı.
06:16
So I started emailing all of these professors in my area
145
361000
2000
İşe mail yoluyla alanımdaki bütün profesörlere
06:18
asking to work under their supervision in a lab.
146
363000
4000
onların gözetimi altında çalışmayı talep ettiğimi ifade ederek başladım.
06:22
Got rejected by all except one.
147
367000
2000
Biri hariç hepsi reddedildi.
06:24
And then went on, my next summer,
148
369000
2000
Sonraki yaz
06:26
to work under Dr. Basu
149
371000
2000
Dr. Basu'nun altında çalışmak üzere
06:28
at the UNT Health Center at Fort Worth, Texas.
150
373000
3000
Texas Fort Worth'te bulunan UNT Sağlık Merkezi'ne gittim.
06:31
And that is where the research began.
151
376000
3000
Burası araştırmanın başladığı yerdi.
06:34
So ovarian cancer
152
379000
2000
Yumurtalık kanseri de
06:36
is one of those cancers that most people don't know about,
153
381000
3000
bu kanserlerden biri fakat pek çok insan bu konuda bilgi sahibi değil
06:39
or at least don't pay that much attention to.
154
384000
3000
veya en azından buna pek aldırmıyor.
06:42
But yet, it's the fifth leading cause of cancer deaths
155
387000
3000
Ne var ki bu kanser türü, Amerika'da kadınlar arasında
06:45
among women in the United States.
156
390000
3000
kanser kaynaklı ölümlerde beşinci sırada yer alıyor.
06:48
In fact, one in 70 women
157
393000
2000
Aslında her 70 kadından birine
06:50
will be diagnosed with ovarian cancer.
158
395000
2000
yumurtalık kanseri teşhisi konuyor.
06:52
One in 100
159
397000
2000
Her yüz kadından biri
06:54
will die from it.
160
399000
2000
aynı sebeple ölüyor.
06:56
Chemotherapy, one of the most effective ways
161
401000
2000
Günümüzde kanser tedavisinde
06:58
used to treat cancer today,
162
403000
2000
kullanılan en etkili yollardan biri olan kemoterapi,
07:00
involves giving patients really high doses of chemicals
163
405000
2000
kanser hücrelerini öldürmek için
07:02
to try and kill off cancer cells.
164
407000
3000
hastayı yüksek dozlu kimyasallara maruz bırakıyor.
07:05
Cisplatin is a relatively common
165
410000
2000
Cisplatin, laboratuvar ortamında üretilen,
07:07
ovarian cancer chemotherapy drug --
166
412000
3000
kanser hücrelerinin DNA yapısını bozarak
07:10
a relatively simple molecule made in the lab
167
415000
3000
onları öldüren yaygın bir
07:13
that messes with the DNA of cancer cells
168
418000
2000
yumurtalık kanseri kemoterapi ilacı
07:15
and causes them to kill themselves.
169
420000
2000
ve basit bir molekül.
07:17
Sounds great, right?
170
422000
2000
Kulağa harika geliyor, değil mi?
07:19
But here's the problem:
171
424000
2000
Fakat burada bir problem var:
07:21
sometimes patients become resistant to the drug,
172
426000
3000
Bazen hastalar ilaçlara karşı direnişli hale gelebiliyorlar
07:24
and then years after they've been declared to be cancer free,
173
429000
3000
ve yıllar sonra kanserden kurtuldukları
07:27
they come back.
174
432000
2000
ve geri döndükleri bildiriliyor.
07:29
And this time, they no longer respond to the drug.
175
434000
2000
Fakat bu sefer de ilaçlara cevap veremez hale geliyorlar.
07:31
It's a huge problem.
176
436000
2000
Bu büyük bir problem.
07:33
In fact, it's one of the biggest problems
177
438000
2000
Aslında bu kemoterapinin
07:35
with chemotherapy today.
178
440000
2000
bugünkü en önemli problemi.
07:37
So we wanted to figure out
179
442000
2000
Yumurtalik kanseri hücrelerinin
07:39
how these ovarian cancer cells are becoming resistant
180
444000
3000
Cisplatin adı verilen ilaca karşı nasıl direnç kazandığını
07:42
to this drug called Cisplatin.
181
447000
2000
çözmek istedik.
07:44
And we wanted to figure this out,
182
449000
2000
Bunu çözmek istedik,
07:46
because if we could figure that out,
183
451000
2000
çünkü eğer bunu çözebilirsek
07:48
then we might be able to prevent that resistance from ever happening.
184
453000
3000
hücrelerin direnç kazanmasının önüne geçebilecektik.
07:51
So that's what we set out to do.
185
456000
2000
Biz de tam bunu uyguladık.
07:53
And we thought it had something to do with this protein called AMP kinase,
186
458000
3000
Ve buna sebebiyet veren unsurun AMP kinaz adı verilen
07:56
an energy protein.
187
461000
2000
bir enerji proteini olabileceğini düşündük.
07:58
So we ran all of these tests blocking the protein,
188
463000
3000
Bu proteini bloke etmek için bütün bu testleri uyguladık
08:01
and we saw this huge shift.
189
466000
2000
ve yansıda görebileceğiniz bu büyük değişimi gözlemledik.
08:03
I mean, on the slide, you can see
190
468000
2000
Burada görebileceğiniz gibi
08:05
that on our sensitive side,
191
470000
2000
ilaç hassasiyetimiz açısından
08:07
these cells that are responding to the drug,
192
472000
2000
bu proteini bloke etmeye başladığımızda
08:09
when we start blocking the protein,
193
474000
2000
ilaca tepki veren hücrelerden
08:11
the number of dying cells -- those colored dots --
194
476000
3000
ölenlerin sayısı --şu renkli noktalar--
08:14
they're going down.
195
479000
2000
gitgide azalıyor.
08:16
But then on this side, with the same treatment,
196
481000
3000
Fakat direnç açısından, aynı işleme verilen tepki
08:19
they're going up -- interesting.
197
484000
3000
artış şeklinde oluyor --ilginç.
08:22
But those are dots on a screen for you;
198
487000
2000
Ekranda gördüğünüz bu noktalar
08:24
what exactly does that mean?
199
489000
2000
tam olarak ne anlama geliyor?
08:26
Well basically that means
200
491000
2000
Temelde şu anlama geliyor:
08:28
that this protein is changing
201
493000
2000
Bu protein hassasiyet hücresinde
08:30
from the sensitive cell to the resistant cell.
202
495000
2000
direnç hücresine göre farklılık gösteriyor.
08:32
And in fact, it might be changing the cells themselves
203
497000
4000
Aslında protein, hücrenin kendisini
08:36
to make the cells resistant.
204
501000
3000
hücreyi daha dirençli kılmak için değiştiriyor olabilir.
08:39
And that's huge.
205
504000
2000
Bu olağanüstü.
08:41
In fact, it means that if a patient comes in
206
506000
2000
Şöyle ki, eğer bir hasta ilaç alır
08:43
and they're resistant to this drug,
207
508000
2000
ve hücreler ilaca direnç kazanırsa
08:45
then if we give them a chemical to block this protein,
208
510000
3000
ve biz de bu proteini bloke eden kimyasalı verirsek
08:48
then we can treat them again
209
513000
2000
sonuçta hücreleri aynı ilaçla
08:50
with the same drug.
210
515000
2000
tedavi etmiş oluruz.
08:52
And that's huge for chemotherapy effectiveness --
211
517000
3000
Bu kemoterapinin pek çok muhtemel kanser tipi üzerindeki
08:55
possibly for many different types of cancer.
212
520000
4000
verimliliği için olağanüstü bir imkan.
08:59
So that was my work,
213
524000
2000
Evet, benim çalışmam bu şekilde,
09:01
and it was my way of reimagining the future
214
526000
3000
Bu çalışma geleceği yeniden tasarlamak ve
09:04
for future research, with figuring out exactly what this protein does,
215
529000
4000
sonraki araştırmalara yol açmak için, bu proteinin tam olarak ne yaptığını anlamak için,
09:08
but also for the future of chemotherapy effectiveness --
216
533000
3000
ayrıca kemoterapinin verimliliğinin geleceği için
09:11
so maybe all grandfathers with cancer
217
536000
3000
belki bütün kanser hastası dedelerin
09:14
have a little bit more time to spend with their grandchildren.
218
539000
3000
torunlarıyla biraz daha fazla zaman geçirebilmesi için kendime açtığım bir yoldu.
09:17
But my work wasn't just about the research.
219
542000
4000
Çalışmam asla sadece bir araştırma değildi.
09:21
It was about finding my passion.
220
546000
3000
Bu ayrıca benim tutkumu bulma maceramdı.
09:24
That's why being the grand prize winner
221
549000
2000
Bu sebeple Google Küresel Bilim Fuarı'nın
09:26
of the Google Global Science Fair --
222
551000
2000
büyük ödülünün sahibi olmak
09:28
cute picture, right --
223
553000
2000
--sevimli bir kare, değil mi?--
09:30
it was so exciting to me and it was such an amazing honor.
224
555000
3000
bu benim için çok heyecan ve onur verici bir olaydı.
09:33
And ever since then,
225
558000
2000
Çalışmam bunun yanında,
09:35
I've gotten to do some pretty cool stuff --
226
560000
2000
bana Başkan'la görüşmek
09:37
from getting to meet the president
227
562000
2000
ve burada sizlere hitap etmek
09:39
to getting to be on this stage
228
564000
2000
gibi oldukça prestijli olayları
09:41
to talk to all of you guys.
229
566000
2000
yaşama imkanı verdi.
09:43
But like I said, my journey wasn't just about the research,
230
568000
3000
Fakat az önce de dediğim gibi yolculuğum sadece bir araştırma değildi,
09:46
it was about finding my passion,
231
571000
2000
tutkumu bulma maceramdı,
09:48
and it was about making my own opportunities
232
573000
2000
ve benim ne yaptığımı bile bilmeden
09:50
when I didn't even know what I was doing.
233
575000
3000
kendi imkanlarımı oluşturma sürecimdi.
09:53
It was about inspiration
234
578000
2000
Bu benim ilhamım
09:55
and determination
235
580000
2000
kararlılığım
09:57
and never giving up on my interest
236
582000
2000
bilime, öğrenmeye ve gelişmeye karşı
09:59
for science and learning and growing.
237
584000
3000
bitmeyen alakamdı.
10:02
After all, my story begins
238
587000
3000
Hikayem kurutulmuş
10:05
with a dried, withered spinach plant
239
590000
2000
solmuş ıspanak bitkisiyle başladı
10:07
and it's only getting better from there.
240
592000
2000
ve oradan çok iyi bir yere gitti.
10:09
Thank you.
241
594000
2000
Teşekkürler.
10:11
(Applause)
242
596000
10000
(Alkışlar)
10:23
Naomi Shah: Hi everyone. I'm Naomi Shah,
243
608000
3000
Naomi Shah: Herkese selam. Ben Naomi Shah,
10:26
and today I'll be talking to you about my research
244
611000
2000
bugün sizlere kapalı mekan hava kalitesi
10:28
involving indoor air quality
245
613000
2000
ve astım hastaları hakkındaki
10:30
and asthmatic patients.
246
615000
2000
araştırmam üzerine konuşacağım.
10:32
1.6 million deaths worldwide.
247
617000
3000
Yılda 1.6 milyon ölüm vakası.
10:35
One death every 20 seconds.
248
620000
3000
Her 20 saniyede bir ölüm.
10:38
People spend over 90 percent of their lives indoors.
249
623000
4000
İnsanlar zamanlarının yüzde 90'ından fazlasını kapalı mekanlarda geçiriyor.
10:42
And the economic burden of asthma
250
627000
2000
Astım hastalığının ekonomik yükü
10:44
exceeds that of HIV and tuberculosis combined.
251
629000
3000
HIV ve tüberküloz hastalıklarının toplamından daha fazla.
10:47
Now these statistics had a huge impact on me,
252
632000
3000
Bu istatistiklerin üzerimde büyük etkisi oldu,
10:50
but what really sparked my interest in my research
253
635000
3000
fakat beni araştırma için harekete geçiren asıl sebep
10:53
was watching both my dad and my brother
254
638000
2000
babam ve erkek kardeşimin yıl boyunca
10:55
suffer from chronic allergies year-round.
255
640000
2000
kronik alerjilerden acı çekişini izlemek oldu.
10:57
It confused me;
256
642000
2000
Şu şey kafamı kurcaladı:
10:59
why did these allergy symptoms persist
257
644000
2000
Neden polen mevsimi geçtiği halde
11:01
well past the pollen season?
258
646000
2000
alerji belirtileri devam ediyordu?
11:03
With this question in mind, I started researching,
259
648000
3000
Zihnimdeki bu soruyla araştırmaya başladım,
11:06
and I soon found that indoor air pollutants were the culprit.
260
651000
3000
ve kısa bir zaman sonra, bundan kapalı alan hava kirliliğinin sorumlu olduğunu buldum.
11:09
As soon as I realized this,
261
654000
2000
Bunu farkettikten hemen sonra,
11:11
I investigated the underlying relationship
262
656000
2000
hava kirliliğine yol açan dört yaygın madde
11:13
between four prevalent air pollutants
263
658000
2000
ve bunların astım hastalarının akciğer sağlığı üzerindeki
11:15
and their affect on the lung health of asthmatic patients.
264
660000
3000
etkilerinin altında yatan ilişkiyi inceledim.
11:18
At first, I just wanted to figure out
265
663000
3000
İlk olarak, bu dört maddeden hangisinin
11:21
which of these four pollutants have the largest negative health impact
266
666000
3000
astım hastalarının akciğer sağlığı üzerinde en fazla etkiye
11:24
on the lung health of asthmatic patients.
267
669000
3000
sahip olduğunu çözmek istedim.
11:27
But soon after, I developed a novel mathematical model
268
672000
3000
Sonrasında, hava kirliliğine sebebiyet veren bu çevresel maddelerin
11:30
that essentially quantifies the effect
269
675000
2000
astım hastalarının akciğer sağlığı üzerindeki
11:32
of these environmental pollutants
270
677000
3000
etkilerini sayısallaştıran
11:35
on the lung health of asthmatic patients.
271
680000
2000
özgün bir matematiksel model oluşturdum.
11:37
And it surprises me
272
682000
2000
çevresel faktörlerin insan akciğerinin sağlığı üzerindeki
11:39
that no model currently exists
273
684000
2000
etkilerini ölçen herhangi bir matematiksel modelin
11:41
that quantifies the effect of environmental factors
274
686000
2000
--çok önemli olmasına rağmen--
11:43
on human lung health,
275
688000
2000
bugüne kadar oluşturulmamış
11:45
because that relationship seems so important.
276
690000
3000
olması beni şaşırttı.
11:48
So with that in mind,
277
693000
2000
Bunu da zihnime atarak
11:50
I started researching more, I started investigating more,
278
695000
2000
daha fazla araştırmaya ve tetkik etmeye başladım
11:52
and I became very passionate.
279
697000
2000
ve bu bir tutkuya dönüştü.
11:54
Because I realized
280
699000
2000
Eğer hedefi iyileştirmenin bir yolunu bulabilirsek,
11:56
that if we could find a way to target remediation,
281
701000
2000
astım hastalarını daha etkili
11:58
we could also find a way
282
703000
2000
bir şekilde tedavi etmenin de
12:00
to treat asthmatic patients more effectively.
283
705000
4000
bir yolunu bulmuş olacaktık.
12:04
For example, volatile organic compounds
284
709000
2000
Örneğin, uçucu organik bileşikler
12:06
are chemical pollutants
285
711000
2000
okullarımızda, evlerimizde ve işyerlerimizde
12:08
that are found in our schools, homes and workplaces.
286
713000
2000
bulunan kimyasal kirleticilerdir.
12:10
They're everywhere.
287
715000
2000
Onlar her yerdeler.
12:12
These chemical pollutants
288
717000
2000
Bu kimyasal kirleticiler
12:14
are currently not a criteria air pollutant,
289
719000
2000
Amerikan Temiz Hava Hareketi'nin tanımladığı
12:16
as defined by the U.S. Clean Air Act.
290
721000
2000
hava kirletici kriterlerine uymuyor.
12:18
Which is surprising to me,
291
723000
2000
Bu beni çok şaşırttı,
12:20
because these chemical pollutants, through my research,
292
725000
2000
çünkü araştırmama göre bu kirleticiler
12:22
I show that they had a very large negative impact
293
727000
3000
astım hastalarının akciğer sağlıkları üzerinde
12:25
on the lung health of asthmatic patients
294
730000
2000
çok geniş kapsamlı olumsuz etkilere sahipler ve bu sebeple de
12:27
and thus should be regulated.
295
732000
2000
düzeltici işleme maruz tutulmalılar.
12:29
So today I want to show you
296
734000
2000
Bugün size kendi oluşturduğum
12:31
my interactive software model that I created.
297
736000
3000
interaktif yazılım modelini göstermek istiyorum.
12:34
I'm going to show it to you on my laptop.
298
739000
2000
Bunu size dizüstü bilgisayarımdan göstereceğim.
12:36
And I have a volunteer subject in the audience today,
299
741000
2000
Ve bir de seyircilerimiz arasından bir gönüllümüz var
12:38
Julie.
300
743000
2000
Julie.
12:40
And all of Julie's data has been pre-entered
301
745000
3000
Julie'nin bütün bilgileri
12:43
into my interactive software model.
302
748000
2000
interaktif yazılımıma önceden girildi.
12:45
And this can be used by anyone.
303
750000
2000
Ve bu herkes için de kullanılabilir.
12:47
So I want you to imagine that you're in Julie's shoes,
304
752000
2000
Sizden kendinizi Julie'nin yerine
12:49
or someone who's really close to you
305
754000
2000
veya astım hastası veya bir başka akciğer bozukluğu çeken
12:51
who suffers from asthma or another lung disorder.
306
756000
3000
bir yakınınızın yerine koymanızı istiyorum.
12:54
So Julie's going to her doctor's office
307
759000
2000
Julie astım tedavisi olmak üzere
12:56
to get treated for her asthma.
308
761000
2000
doktorunun muayenehanesine gidiyor.
12:58
And the doctor has her sit down,
309
763000
2000
Doktor onu sandalyesine oturtuyor
13:00
and he takes her peak expiratory flow rate --
310
765000
3000
ve onun nefes verişindeki en yüksek akış oranını ölçüyor
13:03
which is essentially her exhalation rate,
311
768000
2000
ya da basit bir ifadeyle
13:05
or the amount of air that she can breathe out in one breath.
312
770000
3000
bir nefeste dışarı atabildiği hava miktarını ölçüyor.
13:08
So that peak expiratory flow rate,
313
773000
2000
Ben bu değeri
13:10
I've entered it up into the interactive software model.
314
775000
2000
oluşturduğum interaktif yazılım modelinin içine girdim.
13:12
I've also entered in her age, her gender and her height.
315
777000
3000
Ayrıca Julie'nin yaş, cinsiyet ve boy bilgilerini de modelime yerleştirdim.
13:15
I've assumed that she lives in an average household
316
780000
2000
Onun ortalama sayıda kişi ile ortalama hava kirliliğine
13:17
with average air pollutant levels.
317
782000
2000
sahip bir evde yaşadığını varsaydım.
13:19
So any user can come in here
318
784000
2000
Bu yazılımı kullanarak her kullanıcı bu bilgileri girebilir
13:21
and click on "lung function report"
319
786000
2000
ve "Akciğer Fonksiyon Raporu" düğmesine tıklayarak
13:23
and it'll take them to this report that I created.
320
788000
2000
oluşturduğum bu raporu elde edebilir.
13:25
And this report really drives home the crux of my research.
321
790000
4000
Bu rapor, araştırmamın düğüm noktasını açıklığa kavuşturuyor.
13:29
So what it shows -- if you want to focus on that top graph in the right-hand corner --
322
794000
4000
Peki rapor ne gösteriyor? --Sağ üst köşedeki grafiğe bakacak olursanız--
13:33
it shows Julie's actual peak expiratory flow rate
323
798000
2000
sarı renk ile gösterilen bölgede Julie'nin gerçek
13:35
in the yellow bar.
324
800000
2000
nefes verme gücü gösteriliyor.
13:37
This is the measurement that she took in her doctor's office.
325
802000
3000
Bu ölçüm, Julie'nin doktorundan aldığı değerdir.
13:40
In the blue bar at the bottom of the graph,
326
805000
2000
Aynı grafiğin alt kısmında mavi renk ile gösterilen bölge,
13:42
it shows what her peak expiratory flow rate,
327
807000
3000
Julie'nin yaşı, cinsiyeti ve boyu baz alınarak
13:45
what her exhalation rate or lung health, should be
328
810000
2000
değerlendirilen ve normalde olması gerekli
13:47
based on her age, gender and height.
329
812000
3000
olan nefes gücü değerini ifade ediyor.
13:50
So the doctor sees this difference between the yellow bar and the blue bar,
330
815000
3000
Doktor sarı ve mavi bar arasındaki farkı görüyor ve
13:53
and he says, "Wow, we need to give her steroids,
331
818000
3000
"Vay canına, Julie'ye steroid,
13:56
medication and inhalers."
332
821000
3000
ilaç ve sprey vermeliyiz." diyor.
13:59
But I want everyone here to reimagine a world
333
824000
3000
Sizden bir anlık doktorun
14:02
where instead of prescribing steroids,
334
827000
2000
steroid, ilaç ve sprey yazmak yerine
14:04
inhalers and medication,
335
829000
2000
Julie'ye dönüp şöyle dediğini
14:06
the doctor turns to Julie and says,
336
831000
2000
hayal etmenizi istiyorum:
14:08
"Why don't you go home and clean out your air filters.
337
833000
2000
"Eve gidip ve hava filtrelerini değiştirmeye,
14:10
Clean out the air ducts in your home,
338
835000
2000
evindeki, işyerindeki ve okulundaki
14:12
in your workplace, in your school.
339
837000
2000
hava kanallarını temizlemeye,
14:14
Stop the use of incense and candles.
340
839000
3000
tütsü ve mum kullanmayı kesmeye ne dersin?
14:17
And if you're remodeling your house,
341
842000
2000
Eğer evini değiştiriyorsan
14:19
take out all the carpeting and put in hardwood flooring."
342
844000
3000
bütün halılarını kaldır ve onun yerine ahşap parke yaptır."
14:22
Because these solutions are natural,
343
847000
2000
Çünkü bu çözümler,
14:24
these solutions are sustainable,
344
849000
2000
kendi geleceğimizi ve
14:26
and these solutions are long-term investments --
345
851000
3000
gelecek nesilleri etkileyen,
14:29
long-term investments that we're making
346
854000
2000
doğal, sürdürülebilir ve
14:31
for our generation and for future generations.
347
856000
2000
uzun ömürlü yatırımlardır.
14:33
Because these environmental solutions
348
858000
3000
Julie, evinde, işyerinde ve okulunda
14:36
that Julie can make in her home, her workplace and her school
349
861000
3000
bu çevresel çözümleri uygulayabileceği için,
14:39
are impacting everyone that lives around her.
350
864000
3000
bu çözümler onun etrafında yaşayan herkesi etkileyecektir.
14:42
So I'm very passionate about this research
351
867000
2000
Bu araştırma üzerinde oldukça hırslıyım
14:44
and I really want to continue it
352
869000
2000
ve buna astım dışındaki akciğer ve solunum bozukluklarını da
14:46
and expand it to more disorders besides asthma,
353
871000
3000
katarak devam etmek ve hava kirleticileri
14:49
more respiratory disorders, as well as more pollutants.
354
874000
3000
daha detaylı inceleyerek çalışmamı genişletmek istiyorum.
14:52
But before I end my talk today,
355
877000
2000
Konuşmamı bitirmeden önce
14:54
I want to leave you with one saying.
356
879000
2000
bir söz söyleyerek aranızdan ayrılmak istiyorum.
14:56
And that saying is that genetics loads the gun,
357
881000
3000
"Genler silahı doldurur,
14:59
but the environment pulls the trigger.
358
884000
2000
çevre ise tetiği çeker."
15:01
And that made a huge impact on me
359
886000
2000
Bu söz, araştırma yaptığım süre boyunca
15:03
when I was doing this research.
360
888000
2000
üzerimde çok etkili oldu.
15:05
Because what I feel, is a lot of us think
361
890000
2000
Pek çoğumuz
15:07
that the environment is at a macro level,
362
892000
3000
çevremizin hava kalitesini, iklimsel özelliklerini
15:10
that we can't do anything to change our air quality
363
895000
2000
veya diğer yönlerini değiştiremeyeceğimiz kadar
15:12
or to change the climate or anything.
364
897000
3000
büyük olduğunu düşünüyoruz.
15:15
But if each one of us takes initiative in our own home,
365
900000
3000
Fakat her birimiz kendi evimizde,
15:18
in our own school and in our own workplace,
366
903000
3000
okulumuzda ve iş yerlerimizde ilk adımımızı atarsak
15:21
we can make a huge difference in air quality.
367
906000
2000
hava kalitemizde büyük değişimler meydana getirebiliriz.
15:23
Because remember, we spend 90 percent of our lives indoors.
368
908000
4000
Çünkü hatırlayın, hayatımızın yüzde 90'ını kapalı ortamda geçiriyoruz.
15:27
And air quality and air pollutants
369
912000
3000
Hava kalitesi ve hava kirleticileri
15:30
have a huge impact on the lung health of asthmatic patients,
370
915000
3000
astım hastalarının,
15:33
anyone with a respiratory disorder
371
918000
2000
solunum bozukluğu çeken hastaların
15:35
and really all of us in general.
372
920000
2000
ve hepimizin akciğer sağlığı üzerinde büyük etkiye sahip.
15:37
So I want you to reimagine a world
373
922000
2000
Sizden
15:39
with better air quality,
374
924000
2000
hava kalitesi daha yüksek
15:41
better quality of life
375
926000
2000
hayat kalitesi daha iyi
15:43
and better quality of living for everyone
376
928000
2000
ve geleceğimizi de içine alacak şekilde
15:45
including our future generations.
377
930000
2000
daha iyi şekilde yaşayebileceğimiz bir dünyayı yeniden tasarlamanızı istiyorum.
15:47
Thank you.
378
932000
2000
Teşekkür ederim
15:49
(Applause)
379
934000
7000
(Alkışlar)
15:56
Lisa Ling: Right.
380
941000
2000
Lisa Ling: Evet.
15:58
Can I have Shree and Lauren come up really quickly?
381
943000
5000
Shree ve Lauren'i de sahneye hızlı bir şekilde alabilir miyiz?
16:03
Your Google Science Fair champions.
382
948000
2000
Karşınızda Google Bilim Fuarı şampiyonları.
16:05
Your winners.
383
950000
2000
Kazananlar.
16:07
(Applause)
384
952000
3000
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKERS
Lauren Hodge - Science fair winnerLauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category.
Why you should listen
Lauren Hodge has been competing in science fair projects since she was 7 years old. For her latest project, she investigated the formation of carcinogens in different methods of preparing chicken -- and found a surprising result. That work won first prize in the Google Science Fair's age 13-14 category.
Lauren Hodge | Speaker | TED.com
Shree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair.
Why you should listen
Shree Bose's school system doesn't officially participate in science fairs, so for ten years she entered herself in as many fairs as she could. In 2011 she presented her latest project: determining the mechanism of chemotherapy resistance in ovarian cancer -- a breakthrough that could improve future treatments. That project earned her the grand prize at the inaugural Google Science Fair.
Shree Bose | Speaker | TED.com
Naomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category.
Why you should listen
Naomi Shah's first word was "why." She went from pestering her parents with questions about organic chemistry and nuclear energy, to a resarch project that developed a novel mathematical model for the effects of air polution on asthmatics. That work won her first place in the Google Science Fair age 15-16 category.
Naomi Shah | Speaker | TED.com