ABOUT THE SPEAKER
Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney, and now MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com
TEDMED 2010

Danny Hillis: Understanding cancer through proteomics

Danny Hillis: Hiểu rõ ung thư qua Protein học.

Filmed:
465,363 views

Danny Hills đặt ra giả thuyết cho giới hạn tiếp theo của nghiên cứu ung thư: Protein học, ngành nghiên cứu về protein trong cơ thể. Như Hillis giải thích, hệ gen cho chúng ta danh sách nguyên liệu của cơ thể, trong khi proteomics cho chúng ta biết thành phẩm từ các nguyên liệu đó. Hiểu được những gì đang diễn ra trong cơ thể bạn ở cấp độ protein có thể dẫn đến những hiểu biết mới về cách mà ung thư phát triển.
- Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results. Full bio

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

00:15
I admitthừa nhận that I'm a little bitbit nervouslo lắng here
0
0
3000
Phải nói rằng tôi hơi lo lắng một chút
00:18
because I'm going to say some radicalcăn bản things,
1
3000
3000
vì tôi sẽ nói vài điều căn bản,
00:21
about how we should think about cancerung thư differentlykhác,
2
6000
3000
về cách nghĩ khác về ung thư
00:24
to an audiencethính giả that containschứa đựng a lot of people
3
9000
2000
tới những khán giả mà có nhiều người
00:26
who know a lot more about cancerung thư than I do.
4
11000
3000
am hiểu về ung thư hơn cả tôi.
Nhưng tôi cũng nghi ngờ rằng
tôi không lo lắng như tôi tưởng
00:30
But I will alsocũng thế contestCuộc thi that I'm not as nervouslo lắng as I should be
5
15000
3000
00:33
because I'm prettyđẹp sure I'm right about this.
6
18000
2000
bởi tôi khá chắc là tôi đúng về điều này.
00:35
(LaughterTiếng cười)
7
20000
2000
(Cười lớn)
00:37
And that this, in factthực tế, will be
8
22000
2000
Và trên thực tế,
00:39
the way that we treatđãi cancerung thư in the futureTương lai.
9
24000
3000
đây sẽ là cách điều trị ung thư trong tương lai.
00:43
In ordergọi món to talk about cancerung thư,
10
28000
2000
Để nói về ung thư,
00:45
I'm going to actuallythực ra have to --
11
30000
3000
tôi sẽ phải nói rằng chúng ta phải...
00:48
let me get the biglớn slidetrượt here.
12
33000
3000
để tôi chiếu một slide lớn ở đây.
00:53
First, I'm going to try to give you a differentkhác nhau perspectivequan điểm of genomicsbộ gen.
13
38000
3000
Đầu tiên, tôi sẽ cho các bạn thấy
một góc nhìn khác về hệ gen học
00:56
I want to put it in perspectivequan điểm of the biggerlớn hơn picturehình ảnh
14
41000
2000
Tôi muốn đặt nó vào một bức tranh lớn hơn
00:58
of all the other things that are going on --
15
43000
3000
tất cả những gì đang diễn ra
01:01
and then talk about something you haven'tđã không heardnghe so much about, which is proteomicsproteomic.
16
46000
3000
và rồi sẽ nói đôi điều về cái
mà bạn chưa từng nghe qua như Protein học.
01:04
Having explainedgiải thích those,
17
49000
2000
Giải thích những điều này
01:06
that will setbộ up for what I think will be a differentkhác nhau ideaý kiến
18
51000
3000
là cơ sở cho cái mà tôi nghĩ
là một ý tưởng khác
01:09
about how to go about treatingđiều trị cancerung thư.
19
54000
2000
về cách tiến hành điều trị ung thư.
01:11
So let me startkhởi đầu with genomicsbộ gen.
20
56000
2000
Hãy bắt đầu với hệ gen học.
01:13
It is the hotnóng bức topicđề tài.
21
58000
2000
Đây là một chủ đề nổi bật.
01:15
It is the placeđịa điểm where we're learninghọc tập the mostphần lớn.
22
60000
2000
Đây là thứ chúng ta
được học nhiều điều nhất
01:17
This is the great frontierbiên giới.
23
62000
2000
Đó là một vấn đề lớn.
01:19
But it has its limitationshạn chế.
24
64000
3000
Nhưng nó cũng có những phần trọng yếu.
Cụ thể hơn, các bạn có thể
đều đã nghe về tương quan
01:22
And in particularcụ thể, you've probablycó lẽ all heardnghe the analogysự giống nhau
25
67000
3000
01:25
that the genomebộ gen is like the blueprintkế hoạch chi tiết of your bodythân hình,
26
70000
3000
rằng hệ gen cũng như là
bản vẽ cơ thể của chúng ta,
01:28
and if that were only truethật, it would be great,
27
73000
2000
và nếu như nó là sự thật thì thật tuyệt,
01:30
but it's not.
28
75000
2000
nhưng không phải vậy.
01:32
It's like the partscác bộ phận listdanh sách of your bodythân hình.
29
77000
2000
Nó như là danh sách
các bộ phận cơ thể bạn.
01:34
It doesn't say how things are connectedkết nối,
30
79000
2000
Nó không chỉ ra cách các bộ phận
được liên kết với nhau như thế nào,
01:36
what causesnguyên nhân what and so on.
31
81000
3000
điều gì dẫn đến điều gì
và nhiều thứ khác..
01:39
So if I can make an analogysự giống nhau,
32
84000
2000
Cho nên nếu có thể đặt ra
một phép tương quan,
01:41
let's say that you were tryingcố gắng to tell the differenceSự khác biệt
33
86000
2000
rằng bạn đang cố tìm sự khác nhau
01:43
betweengiữa a good restaurantnhà hàng, a healthykhỏe mạnh restaurantnhà hàng
34
88000
3000
giữa một nhà hàng có đồ ăn ngon,
đảm bảo chất lượng,
01:46
and a sickđau ốm restaurantnhà hàng,
35
91000
2000
với một nhà hàng chất lượng kém,
01:48
and all you had was the listdanh sách of ingredientsThành phần
36
93000
2000
và tất cả những gì bạn có
là danh sách về tất cả các nguyên liệu
01:50
that they had in theirhọ larderlarder.
37
95000
3000
mà họ có trong kho thực phẩm của họ.
Nếu vậy, khi bạn đến một nhà hàng Pháp
01:53
So it mightcó thể be that, if you wentđã đi to a FrenchTiếng Pháp restaurantnhà hàng
38
98000
3000
01:56
and you lookednhìn throughxuyên qua it and you foundtìm
39
101000
2000
bạn nhìn quanh kho và thấy rằng
01:58
they only had margarinebơ thực vật and they didn't have butter,
40
103000
2000
họ có mỡ động vật thay vì bơ,
02:00
you could say, "AhAh, I see what's wrongsai rồi with them.
41
105000
2000
bạn có thể nói rằng,
"Ah tôi tìm ra vấn đề của họ rồi,
02:02
I can make them healthykhỏe mạnh."
42
107000
2000
Tôi có thể giúp nhà hàng họ
nấu ăn một cách lành mạnh hơn."
02:04
And there probablycó lẽ are specialđặc biệt casescác trường hợp of that.
43
109000
2000
Và có thể có các trường hợp đặc biệt như vậy.
02:06
You could certainlychắc chắn tell the differenceSự khác biệt
44
111000
2000
Bạn hoàn toàn có thể tìm ra điểm khác nhau
02:08
betweengiữa a ChineseTrung Quốc restaurantnhà hàng and a FrenchTiếng Pháp restaurantnhà hàng
45
113000
2000
giữa một nhà hàng Trung Quốc
và một nhà hàng Pháp
02:10
by what they had in a larderlarder.
46
115000
2000
qua những gì họ có trong kho thực phẩm.
02:12
So the listdanh sách of ingredientsThành phần does tell you something,
47
117000
3000
Cho nên danh sách nguyên liệu
có cho bạn biết vài điều,
02:15
and sometimesđôi khi it tellsnói you something that's wrongsai rồi.
48
120000
3000
và đôi khi nó cho bạn thấy được
khuyết điểm nằm ở đâu.
02:19
If they have tonstấn of saltMuối,
49
124000
2000
Nếu họ có quá nhiều muối,
02:21
you mightcó thể guessphỏng đoán they're usingsử dụng too much saltMuối, or something like that.
50
126000
3000
bạn có thể đoán rằng
họ dùng quá nhiều muối, hoặc đại loại như thế.
02:24
But it's limitedgiới hạn,
51
129000
2000
Nhưng nó rất hạn chế,
vì để thực sự biết
một nhà hàng có tốt không,
02:26
because really to know if it's a healthykhỏe mạnh restaurantnhà hàng,
52
131000
2000
02:28
you need to tastenếm thử the foodmón ăn, you need to know what goesđi on in the kitchenphòng bếp,
53
133000
3000
bạn cần nếm thức ăn và biết
những gì diễn ra trong bếp,
02:31
you need the productsản phẩm of all of those ingredientsThành phần.
54
136000
3000
bạn cần thành phẩm
của tất cả các nguyên liệu.
02:34
So if I look at a personngười
55
139000
2000
Cho nên nếu tôi xét một người
02:36
and I look at a person'sngười genomebộ gen, it's the sametương tự thing.
56
141000
3000
thì tôi dựa vào hệ gen của anh ta,
Nó cũng tương tự như thế.
02:39
The partphần of the genomebộ gen that we can readđọc
57
144000
2000
Phần hệ gen mà ta có thể đọc
02:41
is the listdanh sách of ingredientsThành phần.
58
146000
2000
chính là danh sách nguyên liệu.
02:43
And so indeedthật,
59
148000
2000
Và tất nhiên, có đôi lần chúng ta
02:45
there are timeslần when we can find ingredientsThành phần
60
150000
2000

có thể tìm thấy các nguyên liệu không tốt.
02:47
that [are] badxấu.
61
152000
2000
02:49
CysticNang fibrosis is an examplethí dụ of a diseasedịch bệnh
62
154000
2000
Xơ nang là một bệnh ví dụ
02:51
where you just have a badxấu ingredientthành phần and you have a diseasedịch bệnh,
63
156000
3000
mà nếu bạn có "nguyên liệu xấu"
thì bạn mắc bệnh,
02:54
and we can actuallythực ra make a directthẳng thắn correspondencethư từ
64
159000
3000
và chúng ta có thể suy ra trực tiếp
02:57
betweengiữa the ingredientthành phần and the diseasedịch bệnh.
65
162000
3000
sự tương quan giữa "căn bệnh" và "nguyên liệu".
03:00
But mostphần lớn things, you really have to know what's going on in the kitchenphòng bếp,
66
165000
3000
Nhưng ngoài ra,
bạn cần phải biết điều gì đang diễn ra ở đó,
03:03
because, mostlychủ yếu, sickđau ốm people used to be healthykhỏe mạnh people --
67
168000
2000
bởi vì đa số người bệnh
đều đã từng khỏe mạnh,
03:05
they have the sametương tự genomebộ gen.
68
170000
2000
họ có hệ gen giống nhau.
03:07
So the genomebộ gen really tellsnói you much more
69
172000
2000
Cho nên gen cho bạn biết nhiều thứ
03:09
about predispositionkhuynh hướng.
70
174000
2000
về cơ địa.
03:11
So what you can tell
71
176000
2000
Điều bạn có thể biết được
03:13
is you can tell the differenceSự khác biệt betweengiữa an AsianChâu á personngười and a EuropeanChâu Âu personngười
72
178000
2000
là sự khác nhau
giữa người châu Á và châu Âu
03:15
by looking at theirhọ ingredientsThành phần listdanh sách.
73
180000
2000
bằng cách xem
danh sách nguyên liệu của họ.
03:17
But you really for the mostphần lớn partphần can't tell the differenceSự khác biệt
74
182000
3000
Nhưng đa phần
bạn không thể thấy sự khác nhau
03:20
betweengiữa a healthykhỏe mạnh personngười and a sickđau ốm personngười --
75
185000
3000
giữa người khỏe mạnh và người bệnh
03:23
exceptngoại trừ in some of these specialđặc biệt casescác trường hợp.
76
188000
2000
ngoại trừ các trường hợp đặc biệt.
03:25
So why all the biglớn dealthỏa thuận
77
190000
2000
Vậy tại sao mọi người lại coi trọng
03:27
about geneticsdi truyền học?
78
192000
2000
di truyền học đến vậy?
03:29
Well first of all,
79
194000
2000
Đầu tiên,
03:31
it's because we can readđọc it, which is fantastictuyệt diệu.
80
196000
3000
bởi vì chúng ta có thể đọc nó,
và điều đó thật tuyệt.
03:34
It is very usefulhữu ích in certainchắc chắn circumstanceshoàn cảnh.
81
199000
3000
Nó rất hữu ích
trong vài trường hợp nhất định.
03:37
It's alsocũng thế the great theoreticallý thuyết triumphchiến thắng
82
202000
3000
Nó cũng là thắng lợi to lớn
về mặt lý thuyết
03:40
of biologysinh học.
83
205000
2000
cho ngành sinh học.
03:42
It's the one theorylý thuyết
84
207000
2000
Nó là giả thuyết duy nhất
mà các nhà sinh học học tìm ra đúng.
03:44
that the biologistsnhà sinh vật học ever really got right.
85
209000
2000
03:46
It's fundamentalcăn bản to DarwinDarwin
86
211000
2000
Nó là cơ sở cho Darwin
03:48
and MendelMendel and so on.
87
213000
2000
và Mendel và những người khác.
03:50
And so it's the one thing where they predicteddự đoán a theoreticallý thuyết constructxây dựng.
88
215000
3000
Và là thứ duy nhất người ta có thể
dự đoán cấu trúc.
03:54
So MendelMendel had this ideaý kiến of a genegen
89
219000
2000
Cho nên Mendel có ý tưởng rằng
03:56
as an abstracttrừu tượng thing,
90
221000
3000
gen là một thứ trừu tượng,
03:59
and DarwinDarwin builtđược xây dựng a wholetoàn thể theorylý thuyết
91
224000
2000
và Darwin xây dựng cả một giả thuyết
04:01
that dependedphụ thuộc on them existinghiện tại,
92
226000
2000
dựa vào sự tồn tại của gen,
04:03
and then WatsonWatson and CrickCrick
93
228000
2000
và sau đó Watson và Crick
04:05
actuallythực ra lookednhìn and foundtìm one.
94
230000
2000
đã nghiên cứu và khám phá ra gen.
04:07
So this happensxảy ra in physicsvật lý all the time.
95
232000
2000
Điều này xảy ra suốt trong vật lý.
04:09
You predicttiên đoán a blackđen holelỗ,
96
234000
2000
Bạn dự đoán một hố đen,
04:11
and you look out the telescopekính viễn vọng and there it is, just like you said.
97
236000
3000
và bạn nhìn ra kính viễn vọng
và bạn nhìn thấy nó.
04:14
But it rarelyhiếm khi happensxảy ra in biologysinh học.
98
239000
2000
Nhưng điều này
hiếm khi xảy ra trong sinh học.
04:16
So this great triumphchiến thắng -- it's so good,
99
241000
3000
Cho nên chiến thắng vĩ đại này
-- nó tốt đến mức
04:19
there's almosthầu hết a religiousTôn giáo experiencekinh nghiệm
100
244000
2000
nó gần như là một trải nghiệm tôn giáo
04:21
in biologysinh học.
101
246000
2000
trong sinh học.
04:23
And DarwinianHọc thuyết Darwin evolutionsự phát triển
102
248000
2000
Và thuyết tiến hóa của Darwin
04:25
is really the corecốt lõi theorylý thuyết.
103
250000
3000
chính là giả thuyết nòng cốt.
Cho nên một lý do khác mà nó rất nổi tiếng
04:30
So the other reasonlý do it's been very popularphổ biến
104
255000
2000
04:32
is because we can measuređo it, it's digitalkỹ thuật số.
105
257000
3000
là bởi vì chúng ta có thể
đo lường chúng một cách số hóa
04:35
And in factthực tế,
106
260000
2000
Và trên thực tế,
04:37
thankscảm ơn to KaryKary MullisMullis,
107
262000
2000
nhờ có Kary Mullis,
04:39
you can basicallyvề cơ bản measuređo your genomebộ gen in your kitchenphòng bếp
108
264000
4000
bạn cơ bản có thể đo lường
hệ gen của bạn trong nhà bếp của bạn
04:43
with a fewvài extrathêm ingredientsThành phần.
109
268000
3000
với thêm vài nguyên liệu khác.
04:46
So for instanceví dụ, by measuringđo lường the genomebộ gen,
110
271000
3000
Ví dụ, bằng việc đo lường hệ gen,
04:49
we'vechúng tôi đã learnedđã học a lot about how we're relatedliên quan to other kindscác loại of animalsđộng vật
111
274000
4000
ta biết được rất nhiều về mối quan hệ
của ta với các loài động vật khác
04:53
by the closenessgần gũi of our genomebộ gen,
112
278000
3000
qua sự gần gũi về bộ gen,
04:56
or how we're relatedliên quan to eachmỗi other -- the familygia đình treecây,
113
281000
3000
hay cách mà chúng ta
có liên quan với nhau - cây phả hệ,
04:59
or the treecây of life.
114
284000
2000
hay là cây sự sống.
05:01
There's a hugekhổng lồ amountsố lượng of informationthông tin about the geneticsdi truyền học
115
286000
3000
Có một lượng thông tin khổng lồ
về di truyền học
05:04
just by comparingso sánh the geneticdi truyền similaritytương tự.
116
289000
3000
chỉ qua việc so sánh sự tương đồng gen.
05:07
Now of coursekhóa học, in medicalY khoa applicationứng dụng,
117
292000
2000
Dĩ nhiên, ứng dụng trong y học,
05:09
that is very usefulhữu ích
118
294000
2000
điều đó rất hữu ích
05:11
because it's the sametương tự kindloại of informationthông tin
119
296000
3000
bởi đó chính là loại thông tin
05:14
that the doctorBác sĩ getsđược from your familygia đình medicalY khoa historylịch sử --
120
299000
3000
mà bác sĩ có được từ tiền sử y khoa
của gia đình bạn
05:17
exceptngoại trừ probablycó lẽ,
121
302000
2000
ngoại trừ có thể,
05:19
your genomebộ gen knowsbiết much more about your medicalY khoa historylịch sử than you do.
122
304000
3000
hệ gen của bạn cho biết nhiều
về tiền sử bệnh của bạn hơn chính bạn.
05:22
And so by readingđọc hiểu the genomebộ gen,
123
307000
2000
Vậy nên qua việc đọc hệ gen,
05:24
we can find out much more about your familygia đình than you probablycó lẽ know.
124
309000
3000
chúng ta có thể biết nhiều
về gia đình bạn hơn cả chính bạn.
05:27
And so we can discoverkhám phá things
125
312000
2000
Và vì thế chúng tôi có thể
khám phá ra những điều
05:29
that probablycó lẽ you could have foundtìm
126
314000
2000
mà bạn có thể tìm thấy
05:31
by looking at enoughđủ of your relativesngười thân,
127
316000
2000
nó ở người thân
05:33
but they mayTháng Năm be surprisingthật ngạc nhiên.
128
318000
3000
nhưng chúng có thể rất đáng ngạc nhiên.
Tôi đã làm thử bài 23andMe (23 và Tôi)
05:36
I did the 23andMeandMe thing
129
321000
2000
05:38
and was very surprisedngạc nhiên to discoverkhám phá that I am fatmập and baldhói.
130
323000
3000
và đã rất ngạc nhiên
khi phát hiện ra rằng tôi mập và hói.
(Cười lớn)
05:41
(LaughterTiếng cười)
131
326000
7000
05:48
But sometimesđôi khi you can learnhọc hỏi much more usefulhữu ích things about that.
132
333000
3000
Nhưng đôi khi bạn có thể biết được
nhiều điều hữu ích về điều đó.
05:51
But mostlychủ yếu
133
336000
3000
Nhưng hầu hết
điều bạn cần biết để biết rằng
bạn có bệnh không,
05:54
what you need to know, to find out if you're sickđau ốm,
134
339000
2000
05:56
is not your predispositionspredispositions,
135
341000
2000
không phụ thuộc vào cơ địa của bạn,
05:58
but it's actuallythực ra what's going on in your bodythân hình right now.
136
343000
3000
mà là những gì đang thật sự diễn ra
trong cơ thể bạn.
06:01
So to do that, what you really need to do,
137
346000
2000
Vậy để làm được điều đó,
điều bạn thật sự cần làm
06:03
you need to look at the things
138
348000
2000
là nhìn vào những thứ
06:05
that the genesgen are producingsản xuất
139
350000
2000
mà gen của bạn đang sản xuất ra
06:07
and what's happeningxảy ra after the geneticsdi truyền học,
140
352000
2000
và những gì diễn ra
sau quá trình di truyền
06:09
and that's what proteomicsproteomic is about.
141
354000
2000
và đó chính là nội dung của Protein học.
06:11
Just like genomebộ gen mixeshỗn hợp the studyhọc of all the genesgen,
142
356000
3000
Cũng như hệ gen làm nên
ngành nghiên cứu về tất cả các loại gen
06:14
proteomicsproteomic is the studyhọc of all the proteinsprotein.
143
359000
3000
Protein học là ngành nghiên cứu
về tất cả các loại Protein.
06:17
And the proteinsprotein are all of the little things in your bodythân hình
144
362000
2000
Và Protein là tất cả những thứ bé nhỏ
trong cơ thể bạn
06:19
that are signalingbáo hiệu betweengiữa the cellstế bào --
145
364000
3000
đang phát ra tín hiệu
giữa các tế bào với nhau
06:22
actuallythực ra, the machinesmáy móc that are operatingđiều hành --
146
367000
2000
thực chất, những cơ quan đang hoạt động
06:24
that's where the actionhoạt động is.
147
369000
2000
đó là nơi các hoạt động diễn ra.
06:26
BasicallyVề cơ bản, a humanNhân loại bodythân hình
148
371000
3000
Về cơ bản, cơ thể con người
06:29
is a conversationcuộc hội thoại going on,
149
374000
3000
là một cuộc hội thoại đang diễn ra
06:32
bothcả hai withinbên trong the cellstế bào and betweengiữa the cellstế bào,
150
377000
3000
giữa các tế bào và nội bào với nhau
06:35
and they're tellingnói eachmỗi other to growlớn lên and to diechết,
151
380000
3000
về việc sinh trưởng và chết đi,
06:38
and when you're sickđau ốm,
152
383000
2000
và khi bạn bị bệnh,
06:40
something'smột số điều goneKhông còn wrongsai rồi with that conversationcuộc hội thoại.
153
385000
2000
điều gì đã xảy ra với cuộc hội thoại đó
06:42
And so the tricklừa is --
154
387000
2000
Vậy nên vấn đề ở đây là gì?
06:44
unfortunatelykhông may, we don't have an easydễ dàng way to measuređo these
155
389000
3000
Không may, chúng ta không có phương pháp
nào để giải quyết cả,
06:47
like we can measuređo the genomebộ gen.
156
392000
2000
cũng như việc đo lường hệ gen.
06:49
So the problemvấn đề is that measuringđo lường --
157
394000
3000
Cho nên vấn đề là đo lường
06:52
if you try to measuređo all the proteinsprotein, it's a very elaboratekỹ lưỡng processquá trình.
158
397000
3000
nếu bạn đo lường tất cả các Protein,
đó là quá trình rất phức tạp.
06:55
It requiresđòi hỏi hundredshàng trăm of stepscác bước,
159
400000
2000
Nó yêu cầu hàng trăm bước,
06:57
and it takes a long, long time.
160
402000
2000
và rất nhiều thời gian.
06:59
And it mattersvấn đề how much of the proteinchất đạm it is.
161
404000
2000
Điều quan trọng là có bao nhiêu Protein,
07:01
It could be very significantcó ý nghĩa that a proteinchất đạm changedđã thay đổi by 10 percentphần trăm,
162
406000
3000
nếu lượng Protein thay đổi 10%
thì rất đáng quan tâm.
07:04
so it's not a nicetốt đẹp digitalkỹ thuật số thing like DNADNA.
163
409000
3000
Vì vậy nó không đơn giản bằng DNA.
07:07
And basicallyvề cơ bản our problemvấn đề is somebody'sai đó in the middleở giữa
164
412000
2000
Về cơ bản thì
vấn đề chính là vài người,
07:09
of this very long stagesân khấu,
165
414000
2000
trong quá trình dài hơi này,
07:11
they pausetạm ngừng for just a momentchốc lát,
166
416000
2000
họ chỉ tạm ngừng một chút
07:13
and they leaverời khỏi something in an enzymeenzyme for a secondthứ hai,
167
418000
2000
và bỏ quên vài thứ trong Enzim
07:15
and all of a suddenđột nhiên all the measurementsđo from then on
168
420000
2000
và tất nhiên tất cả các số liệu từ trước
07:17
don't work.
169
422000
2000
trở nên vô dụng.
07:19
And so then people get very inconsistentkhông phù hợp resultscác kết quả
170
424000
2000
Vì thế ta không thu được
cùng một kết quả
07:21
when they do it this way.
171
426000
2000
khi thực hiện theo cách này.
07:23
People have triedđã thử very hardcứng to do this.
172
428000
2000
Rất nhiều người đã thử nghiên cứu.
07:25
I triedđã thử this a couplevợ chồng of timeslần
173
430000
2000
Tôi cũng đã thử một vài lần
07:27
and lookednhìn at this problemvấn đề and gaveđưa ra up on it.
174
432000
2000
rồi cũng từ bỏ bởi vì vấn đề đó.
07:29
I keptgiữ gettingnhận được this call from this oncologistoncologist
175
434000
2000
Tôi liên tục nhận được những cuộc gọi
07:31
namedđặt tên DavidDavid AgusAgus.
176
436000
2000
từ nhà ung thư học tên David Agus.
07:33
And AppliedÁp dụng MindsTâm trí getsđược a lot of callscuộc gọi
177
438000
3000
Trí Tuệ Ứng Dụng nhận được
rất nhiều cuộc gọi
07:36
from people who want help with theirhọ problemscác vấn đề,
178
441000
2000
từ những người muốn giúp họ
07:38
and I didn't think this was a very likelycó khả năng one to call back,
179
443000
3000
Và tôi đã không nghĩ rằng
đây là một cuộc gọi nên gọi lại,
07:41
so I keptgiữ on givingtặng him to the delaysự chậm trễ listdanh sách.
180
446000
3000
cho nên tôi cứ cho
anh ta vào danh sách chờ.
07:44
And then one day,
181
449000
2000
Và cho đến một ngày,
tôi nhận được cuộc gọi
từ John Doerr,
07:46
I get a call from JohnJohn DoerrDoerr, BillHóa đơn BerkmanBerkman
182
451000
2000
Bill Berkman và Al Gore
trong cùng một ngày
07:48
and AlAl GoreGore on the sametương tự day
183
453000
2000
07:50
sayingnói returntrở về DavidDavid Agus'sCủa Agus phoneđiện thoại call.
184
455000
2000
bảo tôi hãy gọi điện lại cho David Agus.
07:52
(LaughterTiếng cười)
185
457000
2000
(Cười lớn)
07:54
So I was like, "Okay. This guy'sanh chàng at leastít nhất resourcefultháo vát."
186
459000
2000
Tôi kiểu,
"Cậu này có vẻ có nhiều thông tin đây."
07:56
(LaughterTiếng cười)
187
461000
4000
(Cười lớn)
08:00
So we startedbắt đầu talkingđang nói,
188
465000
2000
Chúng tôi bắt đầu trò chuyện,
08:02
and he said, "I really need a better way to measuređo proteinsprotein."
189
467000
3000
và anh ta nói "Tôi rất cần
một cách tốt hơn để đo lường Protein"
08:05
I'm like, "LookedNhìn at that. Been there.
190
470000
2000
Và tôi thì, "Tôi không thể tìm ra được,
08:07
Not going to be easydễ dàng."
191
472000
2000
sẽ không dễ đâu."
08:09
He's like, "No, no. I really need it.
192
474000
2000
Anh ta thì
"Không, không. Tôi thật sự cần nó.
08:11
I mean, I see patientsbệnh nhân dyingchết everymỗi day
193
476000
4000
Ý tôi là, tôi nhìn
bệnh nhân chết đi mỗi ngày
08:15
because we don't know what's going on insidephía trong of them.
194
480000
3000
vì ta không biết
điều gì đang diễn ra bên trong cơ thể họ.
08:18
We have to have a windowcửa sổ into this."
195
483000
2000
Chúng ta cần một cửa sổ nhìn vào trong ấy"
08:20
And he tooklấy me throughxuyên qua
196
485000
2000
Và anh ta giảng cho tôi
08:22
specificriêng examplesví dụ of when he really neededcần it.
197
487000
3000
các ví dụ cụ thể
về những lần anh ta rất cần nó.
08:25
And I realizedthực hiện, wowwow, this would really make a biglớn differenceSự khác biệt,
198
490000
2000
Và tôi nhận ra đây có thể
là một thay đổi lớn
08:27
if we could do it,
199
492000
2000
nếu chúng tôi có thể thực hiện được nó,
08:29
and so I said, "Well, let's look at it."
200
494000
2000
vậy nên tôi nói, "Hãy cùng tìm hiểu nào."
08:31
AppliedÁp dụng MindsTâm trí has enoughđủ playchơi moneytiền bạc
201
496000
2000
Trí Tuệ Ứng Dụng chi đủ kinh phí
08:33
that we can go and just work on something
202
498000
2000
để chúng tôi cứ thể mà
tiến hành nghiên cứu
08:35
withoutkhông có gettingnhận được anybody'sbất kỳ ai fundingkinh phí or permissionsự cho phép or anything.
203
500000
3000
thứ gì đó mà không cần tài trợ
hay xin phép ai hay gì cả.
08:38
So we startedbắt đầu playingđang chơi around with this.
204
503000
2000
Vậy là chúng tôi bắt đầu
lao vào nghiên cứu.
08:40
And as we did it, we realizedthực hiện this was the basiccăn bản problemvấn đề --
205
505000
3000
Trong lúc nghiên cứu,
chúng tôi nhận ra đây là vấn đề cơ bản --
08:43
that takinglấy the sipnhâm nhi of coffeecà phê --
206
508000
2000
cái hớp cà phê đó --
việc con người phải làm
cái quá trình phức tạp này
08:45
that there were humanscon người doing this complicatedphức tạp processquá trình
207
510000
2000
08:47
and that what really neededcần to be donelàm xong
208
512000
2000
và cái thật sự cần được thực hiện
08:49
was to automatetự động hoá this processquá trình like an assemblyhội,, tổ hợp linehàng
209
514000
3000
là tự động hóa
quá trình này như một dây chuyền
08:52
and buildxây dựng robotsrobot
210
517000
2000
và tạo nên các robot
08:54
that would measuređo proteomicsproteomic.
211
519000
2000
để đo lường các chỉ số Protein.
08:56
And so we did that,
212
521000
2000
Vậy nên chúng tôi tiến hành thực hiện nó,
08:58
and workingđang làm việc with DavidDavid,
213
523000
2000
và cùng với David,
09:00
we madethực hiện a little companyCông ty calledgọi là AppliedÁp dụng ProteomicsProteomic eventuallycuối cùng,
214
525000
3000
chúng tôi đã sáng lập
một công ty nhỏ tên Protein Học Ứng Dụng
09:03
which makeslàm cho this roboticrobot assemblyhội,, tổ hợp linehàng,
215
528000
3000
thiết kế dây chuyền robot
09:06
which, in a very consistentthích hợp way, measurescác biện pháp the proteinchất đạm.
216
531000
3000
đo lường Protein theo một cách tỉ mỉ.
09:09
And I'll showchỉ you what that proteinchất đạm measurementđo lường looksnhìn like.
217
534000
3000
Và tôi sẽ cho bạn thấy
cách đo lường protein ấy như thế nào
09:13
BasicallyVề cơ bản, what we do
218
538000
2000
Về cơ bản, những gì chúng tôi làm
09:15
is we take a droprơi vãi of bloodmáu
219
540000
2000
là lấy một giọt máu
09:17
out of a patientbệnh nhân,
220
542000
2000
của một bệnh nhân,
09:19
and we sortsắp xếp out the proteinsprotein
221
544000
2000
phân loại các protein
09:21
in the droprơi vãi of bloodmáu
222
546000
2000
có trong giọt máu đó
09:23
accordingtheo to how much they weighcân,
223
548000
2000
dựa theo trọng lượng
09:25
how slipperytrơn they are,
224
550000
2000
và độ trơn của chúng,
09:27
and we arrangesắp xếp them in an imagehình ảnh.
225
552000
3000
sắp xếp chúng
trong một hình ảnh.
09:30
And so we can look at literallynghĩa đen
226
555000
2000
Vì thế chúng tôi có thể nhìn thấy
09:32
hundredshàng trăm of thousandshàng nghìn of featuresTính năng, đặc điểm at onceMột lần
227
557000
2000
hàng trăm ngàn đặc điểm cùng một lúc
09:34
out of that droprơi vãi of bloodmáu.
228
559000
2000
chỉ từ một giọt máu.
09:36
And we can take a differentkhác nhau one tomorrowNgày mai,
229
561000
2000
Ta có thể
lấy một giọt khác ngày mai,
09:38
and you will see your proteinsprotein tomorrowNgày mai will be differentkhác nhau --
230
563000
2000
và bạn sẽ thấy rằng
các protein sẽ khác đi,
09:40
they'llhọ sẽ be differentkhác nhau after you eatăn or after you sleepngủ.
231
565000
3000
chúng sẽ khác sau khi bạn ăn
hay sau khi bạn ngủ.
09:43
They really tell us what's going on there.
232
568000
3000
Chúng thật sự cho ta biết
những gì đang diễn ra.
09:46
And so this picturehình ảnh,
233
571000
2000
Vậy nên hình ảnh này,
09:48
which looksnhìn like a biglớn smudgesmudge to you,
234
573000
2000
trông như một vết bẩn lớn với bạn,
09:50
is actuallythực ra the thing that got me really thrilledkinh ngạc about this
235
575000
4000
lại là thứ khiến tôi sướng run lên
09:54
and madethực hiện me feel like we were on the right tracktheo dõi.
236
579000
2000
và khiến tôi thấy rằng
chúng tôi đi đúng hướng.
09:56
So if I zoomthu phóng into that picturehình ảnh,
237
581000
2000
Vậy nên nếu tôi phóng to hình ảnh này,
09:58
I can just showchỉ you what it meanscó nghĩa.
238
583000
2000
tôi có thể chỉ cho các bạn ý nghĩa của nó.
10:00
We sortsắp xếp out the proteinsprotein -- from left to right
239
585000
3000
Chúng tôi phân loại protein
- từ trái qua phải
10:03
is the weightcân nặng of the fragmentsmảnh vỡ that we're gettingnhận được,
240
588000
3000
là trọng lượng của các mảnh
mà chúng tôi thu được,
10:06
and from tophàng đầu to bottomđáy is how slipperytrơn they are.
241
591000
3000
và từ trên xuống dưới
là độ trơn của chúng.
10:09
So we're zoomingphóng to in here just to showchỉ you a little bitbit of it.
242
594000
3000
Vậy chúng tôi phóng to vào đây
để chỉ cho các bạn thấy một chút của nó.
10:12
And so eachmỗi of these linesđường dây
243
597000
2000
Mỗi một đường này
tượng trưng cho một tín hiệu
chúng tôi thu được từ một mảnh protein
10:14
representsđại diện some signaltín hiệu that we're gettingnhận được out of a piececái of a proteinchất đạm.
244
599000
3000
10:17
And you can see how the linesđường dây occurxảy ra
245
602000
2000
Và bạn có thể thấy
cách các đường thẳng này tạo nên
10:19
in these little groupscác nhóm of bumpbăng, bumpbăng, bumpbăng, bumpbăng, bumpbăng.
246
604000
4000
các cụm đốm, đốm, đốm, đốm, đốm.
10:23
And that's because we're measuringđo lường the weightcân nặng so preciselyđúng that --
247
608000
3000
Và đó là bởi vì chúng tôi đang đo
trọng lượng chính xác đến mức
10:26
carboncarbon comesđến in differentkhác nhau isotopesđồng vị,
248
611000
2000
carbon có nhiều đồng vị khác nhau,
10:28
so if it has an extrathêm neutronneutron on it,
249
613000
3000
cho nên nếu nó có thêm một neutron,
10:31
we actuallythực ra measuređo it as a differentkhác nhau chemicalhóa chất.
250
616000
4000
chúng tôi đo nó như một hóa chất khác.
10:35
So we're actuallythực ra measuringđo lường eachmỗi isotopeđồng vị as a differentkhác nhau one.
251
620000
3000
Vậy nên chúng tôi thật ra đang đo
từng đồng vị như một chất khác nhau.
10:38
And so that givesđưa ra you an ideaý kiến
252
623000
3000
Và nó cho bạn khái niệm
10:41
of how exquisitelytinh xảo sensitivenhạy cảm this is.
253
626000
2000
về độ nhạy cảm tinh tế của quá trình này.
10:43
So seeingthấy this picturehình ảnh
254
628000
2000
Vậy nên nhìn thấy hình ảnh này
10:45
is sortsắp xếp of like gettingnhận được to be GalileoGalileo
255
630000
2000
đại loại như được trở thành Galileo
10:47
and looking at the starssao
256
632000
2000
nhìn vào các vì sao
10:49
and looking throughxuyên qua the telescopekính viễn vọng for the first time,
257
634000
2000
qua kính viễn vọng lần đầu tiên,
10:51
and suddenlyđột ngột you say, "WowWow, it's way more complicatedphức tạp than we thought it was."
258
636000
3000
và chợt nói, "Wow,
nó phức tạp hơn chúng ta tưởng nhiều."
10:54
But we can see that stuffđồ đạc out there
259
639000
2000
Nhưng chúng ta có thể thấy
cái thứ ngoài kia
10:56
and actuallythực ra see featuresTính năng, đặc điểm of it.
260
641000
2000
thấy các đặc điểm của nó.
10:58
So this is the signatureChữ ký out of which we're tryingcố gắng to get patternsmẫu.
261
643000
3000
Cho nên đây là dấu ấn của cái mà
chúng tôi đang cố gắng tìm hoa văn của nó.
11:01
So what we do with this
262
646000
2000
Chúng ta có thể sử dụng thông tin này
11:03
is, for examplethí dụ, we can look at two patientsbệnh nhân,
263
648000
2000
ví dụ như, chúng ta nhìn vào hai bệnh nhân
11:05
one that respondedtrả lời to a drugthuốc uống and one that didn't respondtrả lời to a drugthuốc uống,
264
650000
3000
một phản ứng với một loại thuốc
và một không phản ứng với thuốc,
11:08
and askhỏi, "What's going on differentlykhác
265
653000
2000
và hỏi, "Điều khác nhau gì đang diễn ra
11:10
insidephía trong of them?"
266
655000
2000
bên trong họ?"
11:12
And so we can make these measurementsđo preciselyđúng enoughđủ
267
657000
3000
Vậy nên chúng ta có thể có
những đo lường đủ chính xác
11:15
that we can overlaylớp phủ two patientsbệnh nhân and look at the differencessự khác biệt.
268
660000
3000
để có thể đặt hai bệnh nhân lên
và tìm ra điểm khác biệt.
11:18
So here we have AliceAlice in greenmàu xanh lá
269
663000
2000
Ở đây chúng ta có màu xanh lá là Alice
11:20
and BobBob in redđỏ.
270
665000
2000
và màu đỏ là Bob.
11:22
We overlaylớp phủ them. This is actualthực tế datadữ liệu.
271
667000
3000
Chúng ta cân đo họ. Đây là dữ liệu thật.
11:25
And you can see, mostlychủ yếu it overlapstrùng lặp and it's yellowmàu vàng,
272
670000
3000
Và bạn có thể thấy,
đa số chúng trùng nhau và nó có màu vàng,
11:28
but there's some things that just AliceAlice has
273
673000
2000
nhưng có những thứ chỉ có Alice có
11:30
and some things that just BobBob has.
274
675000
2000
và có những thứ chỉ có Bob có.
11:32
And if we find a patternmẫu of things
275
677000
3000
Và nếu như chúng ta có thể tìm ra
quy luật của những thứ
11:35
of the respondersphản ứng to the drugthuốc uống,
276
680000
3000
của những người phản ứng với thuốc,
11:38
we see that in the bloodmáu,
277
683000
2000
chúng ta thấy rằng trong máu họ
11:40
they have the conditionđiều kiện
278
685000
2000
có điều kiện
11:42
that allowscho phép them to respondtrả lời to this drugthuốc uống.
279
687000
2000
cho phép họ phản ứng với loại thuốc này.
11:44
We mightcó thể not even know what this proteinchất đạm is,
280
689000
2000
Chúng ta có thể thậm chí
không biết đây là loại protein gì,
11:46
but we can see it's a markerđánh dấu
281
691000
2000
nhưng ta có thể đây là dấu hiệu
11:48
for the responsephản ứng to the diseasedịch bệnh.
282
693000
2000
cho phản ứng với bệnh.
11:53
So this alreadyđã, I think,
283
698000
2000
Theo tôi nghĩ, điều này đã
11:55
is tremendouslyrất nhiều usefulhữu ích in all kindscác loại of medicinedược phẩm.
284
700000
3000
vô cùng hữu ích cho mọi loại y học.
11:58
But I think this is actuallythực ra
285
703000
2000
Nhưng tôi nghĩ rằng đây thật ra
12:00
just the beginningbắt đầu
286
705000
2000
chỉ là khởi đầu
12:02
of how we're going to treatđãi cancerung thư.
287
707000
2000
cho cách mà chúng ta sẽ điều trị ung thư.
12:04
So let me movedi chuyển to cancerung thư.
288
709000
2000
Vậy hãy để tôi nói đến ung thư.
12:06
The thing about cancerung thư --
289
711000
2000
Vấn đề của ung thư
12:08
when I got into this,
290
713000
2000
khi mà tôi bắt đầu vấn đề này,
12:10
I really knewbiết nothing about it,
291
715000
2000
tôi thật sự chẳng biết gì về nó,
12:12
but workingđang làm việc with DavidDavid AgusAgus,
292
717000
2000
nhưng làm việc với David Agus,
12:14
I startedbắt đầu watchingxem how cancerung thư was actuallythực ra beingđang treatedđã xử lý
293
719000
3000
tôi bắt đầu theo dõi
cách ung thư được điều trị
12:17
and wentđã đi to operationshoạt động where it was beingđang cutcắt tỉa out.
294
722000
3000
và tham gia xem
các ca phẫu thuật cắt khối u.
12:20
And as I lookednhìn at it,
295
725000
2000
Và khi tôi nhìn nó,
12:22
to me it didn't make sensegiác quan
296
727000
2000
đối với tôi nó chẳng có ý nghĩa gì cả
12:24
how we were approachingtiếp cận cancerung thư,
297
729000
2000
cách chúng ta từng tiếp cận ung thư,
12:26
and in ordergọi món to make sensegiác quan of it,
298
731000
3000
và để khiến nó có nghĩa,
12:29
I had to learnhọc hỏi where did this come from.
299
734000
3000
tôi phải học bắt nguồn của nó.
12:32
We're treatingđiều trị cancerung thư almosthầu hết like it's an infectioustruyền nhiễm diseasedịch bệnh.
300
737000
4000
Chúng ta điều trị ung thư
cứ như nó là một căn bệnh truyền nhiễm.
12:36
We're treatingđiều trị it as something that got insidephía trong of you
301
741000
2000
Chúng ta điều trị nó
như một thứ đi vào cơ thể ta
12:38
that we have to killgiết chết.
302
743000
2000
mà chúng ta phải giết nó.
12:40
So this is the great paradigmmô hình.
303
745000
2000
Và đây là hình mẫu lớn.
12:42
This is anotherkhác casetrường hợp
304
747000
2000
Đây là một trường hợp nữa
12:44
where a theoreticallý thuyết paradigmmô hình in biologysinh học really workedđã làm việc --
305
749000
2000
mà một ví dụ giả định trong sinh học
thực sự hoạt động
12:46
was the germGerm theorylý thuyết of diseasedịch bệnh.
306
751000
3000
đó là thuyết vi khuẩn của bệnh.
12:49
So what doctorsbác sĩ are mostlychủ yếu trainedđào tạo to do
307
754000
2000
Bác sĩ thường được đào tạo
để chuẩn đoán
12:51
is diagnosechẩn đoán --
308
756000
2000
12:53
that is, put you into a categorythể loại
309
758000
2000
đó là, phân loại bạn vào một mục
12:55
and applyứng dụng a scientificallykhoa học provenchứng minh treatmentđiều trị
310
760000
2000
và áp dụng một liệu pháp
đã được khoa học chứng minh
12:57
for that diagnosischẩn đoán --
311
762000
2000
điều trị cho chẩn đoán bệnh đó
12:59
and that workscông trinh great for infectioustruyền nhiễm diseasesbệnh tật.
312
764000
3000
và điều đó áp dụng tốt
cho các bệnh truyền nhiễm.
13:02
So if we put you in the categorythể loại
313
767000
2000
Cho nên nếu chúng tôi phân bạn vào mục
13:04
of you've got syphilisbệnh giang mai, we can give you penicillinpenicillin.
314
769000
3000
nhiễm giang mai,
chúng tôi sẽ cho bạn penicillin.
13:07
We know that that workscông trinh.
315
772000
2000
Chúng tôi biết rằng cách đó hiệu quả.
13:09
If you've got malariabệnh sốt rét, we give you quininequinin
316
774000
2000
Nếu bị sốt rét,
chúng tôi sẽ cho bạn quinine
13:11
or some derivativedẫn xuất of it.
317
776000
2000
hay một loại thuốc tương tự.
13:13
And so that's the basiccăn bản thing doctorsbác sĩ are trainedđào tạo to do,
318
778000
3000
Và đó là thứ cơ bản
mà bác sĩ được đào tạo,
13:16
and it's miraculouskỳ diệu
319
781000
2000
và nó hiệu quả đến kỳ diệu
13:18
in the casetrường hợp of infectioustruyền nhiễm diseasedịch bệnh --
320
783000
3000
trong các trường hợp bệnh truyền nhiễm
Chứng tỏ được tính hiệu nghiệm đó
13:21
how well it workscông trinh.
321
786000
2000
13:23
And manynhiều people in this audiencethính giả probablycó lẽ wouldn'tsẽ không be alivesống sót
322
788000
3000
rất người trong khán phòng này
có lẽ đã không còn sống sót
13:26
if doctorsbác sĩ didn't do this.
323
791000
2000
nếu như các bác sĩ không làm vậy.
13:28
But now let's applyứng dụng that
324
793000
2000
Nhưng bây giờ hãy áp dụng điều đó
13:30
to systemshệ thống diseasesbệnh tật like cancerung thư.
325
795000
2000
cho các loại bệnh hệ thống như ung thư.
13:32
The problemvấn đề is that, in cancerung thư,
326
797000
2000
Vấn đề là, trong ung thư,
13:34
there isn't something elsekhác
327
799000
2000
không hề có một thứ gì khác
13:36
that's insidephía trong of you.
328
801000
2000
trong cơ thể bạn.
13:38
It's you; you're brokenbị hỏng.
329
803000
2000
Nó chính là bạn, cơ thể bạn có lỗi.
13:40
That conversationcuộc hội thoại insidephía trong of you
330
805000
4000
Cuộc hội thoại trong cơ thể bạn
13:44
got mixedpha trộn up in some way.
331
809000
2000
bị xáo trộn bằng cách nào đó.
13:46
So how do we diagnosechẩn đoán that conversationcuộc hội thoại?
332
811000
2000
Vậy làm sao để chúng ta chẩn đoán được?
13:48
Well, right now what we do is we dividechia it by partphần of the bodythân hình --
333
813000
3000
Chúng tôi chia nó ra thành
từng phần cơ thể
13:51
you know, where did it appearxuất hiện? --
334
816000
3000
bạn biết đấy, nơi nó xuất hiện
13:54
and we put you in differentkhác nhau categoriesThể loại
335
819000
2000
và chúng tôi phân bạn
vào các mục khác nhau
13:56
accordingtheo to the partphần of the bodythân hình.
336
821000
2000
dựa trên phần cơ thể đó.
13:58
And then we do a clinicallâm sàng trialthử nghiệm
337
823000
2000
Sau đó chúng tôi sẽ tiến hành
thử nghiệm lâm sàng
14:00
for a drugthuốc uống for lungphổi cancerung thư
338
825000
2000
cho một loại thuốc ung thư phổi,
14:02
and one for prostatetuyến tiền liệt cancerung thư and one for breastnhũ hoa cancerung thư,
339
827000
3000
một loại cho ung thư tuyến tiền liệt
và một loại cho ung thư vú,
14:05
and we treatđãi these as if they're separatetách rời diseasesbệnh tật
340
830000
3000
và chúng tôi điều trị chúng
như các căn bệnh riêng biệt
14:08
and that this way of dividingphân chia them
341
833000
2000
và cách phân chia này
14:10
had something to do with what actuallythực ra wentđã đi wrongsai rồi.
342
835000
2000
liên quan đến những gì đang diễn ra.
14:12
And of coursekhóa học, it really doesn't have that much to do
343
837000
2000
Và đương nhiên,
nó không tác động nhiều đến
14:14
with what wentđã đi wrongsai rồi
344
839000
2000
căn bệnh
14:16
because cancerung thư is a failurethất bại of the systemhệ thống.
345
841000
3000
vì ung thư là sự đổ vỡ của hệ thống.
14:19
And in factthực tế, I think we're even wrongsai rồi
346
844000
2000
Và thực tế, tôi nghĩ chúng ta cũng sai
14:21
when we talk about cancerung thư as a thing.
347
846000
3000
khi chúng ta nói về ung thư
như một thứ gì đó.
14:24
I think this is the biglớn mistakesai lầm.
348
849000
2000
Tôi nghĩ đây là một sai lầm lớn.
14:26
I think cancerung thư should not be a nounDanh từ.
349
851000
4000
Tôi nghĩ rằng ung thư
không nên là một danh từ.
14:30
We should talk about canceringCancering
350
855000
2000
Chúng ta nên nói về ung thư
14:32
as something we do, not something we have.
351
857000
3000
như một việc chúng ta làm,
chứ không phải một thứ chúng ta có.
14:35
And so those tumorskhối u,
352
860000
2000
Vậy nên những khối u này,
14:37
those are symptomstriệu chứng of cancerung thư.
353
862000
2000
chúng là triệu chứng của ung thư.
14:39
And so your bodythân hình is probablycó lẽ canceringCancering all the time,
354
864000
3000
Và có lẽ cơ thể của bạn
đang ung thư mọi lúc,
14:42
but there are lots of systemshệ thống in your bodythân hình
355
867000
3000
nhưng có rất nhiều hệ thống
trong cơ thể bạn
14:45
that keep it underDưới controlđiều khiển.
356
870000
2000
kiểm soát việc ung thư.
14:47
And so to give you an ideaý kiến
357
872000
2000
Để cho bạn dễ hình dung
14:49
of an analogysự giống nhau of what I mean
358
874000
2000
ý của tôi
14:51
by thinkingSuy nghĩ of canceringCancering as a verbđộng từ,
359
876000
3000
khi nghĩ về ung thư như một động từ,
14:54
imaginetưởng tượng we didn't know anything about plumbingống nước,
360
879000
3000
hãy tưởng tượng chúng ta
không hề biết gì về sửa ống nước,
14:57
and the way that we talkednói chuyện about it,
361
882000
2000
và cách mà chúng ta nói về nó,
14:59
we'dThứ Tư come home and we'dThứ Tư find a leakrò rỉ in our kitchenphòng bếp
362
884000
3000
chúng ta sẽ về nhà
và thấy vệt rỉ trong nhà bếp
15:02
and we'dThứ Tư say, "Oh, my housenhà ở has waterNước."
363
887000
4000
và nói rằng, "Ôi nhà tôi có nước."
15:06
We mightcó thể dividechia it -- the plumberthợ ống nước would say, "Well, where'sở đâu the waterNước?"
364
891000
3000
Chúng ta có thể chia nó ra
-- thợ ống nước sẽ nói, "Nước rỉ ở đâu?"
15:09
"Well, it's in the kitchenphòng bếp." "Oh, you mustphải have kitchenphòng bếp waterNước."
365
894000
3000
"Nó trong nhà bếp."
"Oh, vậy hẳn là bạn có nước nhà bếp."
15:12
That's kindloại of the levelcấp độ at which it is.
366
897000
3000
Đây tương tự như những gì
chúng ta đang nói về ung thư.
15:15
"KitchenNhà bếp waterNước,
367
900000
2000
"Nước nhà bếp,
15:17
well, first of all, we'lltốt go in there and we'lltốt mopVì vậy. out a lot of it.
368
902000
2000
trước hết,
chúng ta sẽ vào đó và lau sạch nó.
15:19
And then we know that if we sprinklerắc DranoDrano around the kitchenphòng bếp,
369
904000
3000
Và sau đó chúng ta biết rằng rắc Drano
xung quanh bếp
15:22
that helpsgiúp.
370
907000
3000
sẽ giúp chúng ta.
15:25
WhereasTrong khi đó livingsống roomphòng waterNước,
371
910000
2000
Trong khi đó, với nước phòng khách,
15:27
it's better to do tarTar on the roofmái nhà."
372
912000
2000
sẽ tốt hơn nếu ta rải hắc ín trên mái nhà"
15:29
And it soundsâm thanh sillyngớ ngẩn,
373
914000
2000
Và nó nghe thật ngớ ngẩn,
15:31
but that's basicallyvề cơ bản what we do.
374
916000
2000
nhưng đó cơ bản là những gì chúng ta làm.
15:33
And I'm not sayingnói you shouldn'tkhông nên mopVì vậy. up your waterNước if you have cancerung thư,
375
918000
3000
Và tôi không nói rằng
bạn không nên lau khô nước
15:36
but I'm sayingnói that's not really the problemvấn đề;
376
921000
3000
nhưng tôi nói rằng đó không phải là vấn đề
15:39
that's the symptomtriệu chứng of the problemvấn đề.
377
924000
2000
đó là triệu chứng của vấn đề.
15:41
What we really need to get at
378
926000
2000
Cái mà chúng ta cần...
15:43
is the processquá trình that's going on,
379
928000
2000
là quá trình mọi việc diễn ra,
15:45
and that's happeningxảy ra at the levelcấp độ
380
930000
2000
và nó xảy ra ở mức
15:47
of the proteonomicproteonomic actionshành động,
381
932000
2000
các hoạt động của protein,
15:49
happeningxảy ra at the levelcấp độ of why is your bodythân hình not healingchữa bệnh itselfchinh no
382
934000
3000
xảy ra ở mức độ của tại sao cơ thể bạn
không thể tự chữa lành
15:52
in the way that it normallybình thường does?
383
937000
2000
theo cách nó vẫn làm?
15:54
Because normallybình thường, your bodythân hình is dealingxử lý with this problemvấn đề all the time.
384
939000
3000
Bởi vì bình thường, cơ thể bạn
phải luôn xử lý vấn đề này.
15:57
So your housenhà ở is dealingxử lý with leaksrò rỉ all the time,
385
942000
3000
Cho nên nhà bạn phải xử lý rỉ nước mọi lúc
16:00
but it's fixingsửa chữa them. It's drainingthoát nước them out and so on.
386
945000
4000
nhưng nó tự sửa chữa được.
Nó tự rút nước đi và các việc khác.
16:04
So what we need
387
949000
3000
Cho nên cái chúng ta cần
16:07
is to have a causativecausative modelmô hình
388
952000
4000
là có một mô hình nguyên nhân-kết quả
16:11
of what's actuallythực ra going on,
389
956000
2000
của diễn biến trong cơ thể,
16:13
and proteomicsproteomic actuallythực ra givesđưa ra us
390
958000
3000
và protein học tạo điều kiện cho chúng ta
16:16
the abilitycó khả năng to buildxây dựng a modelmô hình like that.
391
961000
3000
xây dựng một mô hình như vậy.
16:19
DavidDavid got me invitedđược mời
392
964000
2000
David giúp tôi được mời vào nói
16:21
to give a talk at NationalQuốc gia CancerBệnh ung thư InstituteHọc viện
393
966000
2000
tại Học viện Ung thư Quốc gia
16:23
and AnnaAnna BarkerBarker was there.
394
968000
3000
và Anna Barker cũng có ở đó.
16:27
And so I gaveđưa ra this talk
395
972000
2000
Vậy nên tôi trình bày bài nói
16:29
and said, "Why don't you guys do this?"
396
974000
3000
và nói, "Tại sao quý vị
không làm như thế này?"
16:32
And AnnaAnna said,
397
977000
2000
Và Anna nói,
16:34
"Because nobodykhông ai withinbên trong cancerung thư
398
979000
3000
"Bởi vì không ai trong ngành ung thư
16:37
would look at it this way.
399
982000
2000
nhìn sự việc theo hướng này.
16:39
But what we're going to do, is we're going to createtạo nên a programchương trình
400
984000
3000
Nhưng cái chúng ta sẽ làm là
chúng ta tạo ra một chương trình
16:42
for people outsideở ngoài the fieldcánh đồng of cancerung thư
401
987000
2000
cho mọi người ở ngoài ngành ung thư
16:44
to get togethercùng với nhau with doctorsbác sĩ
402
989000
2000
hợp tác với các bác sĩ
16:46
who really know about cancerung thư
403
991000
3000
thật sự am hiểu về ung thư
16:49
and work out differentkhác nhau programschương trình of researchnghiên cứu."
404
994000
4000
và lập ra các chương trình
nghiên cứu khác nhau."
16:53
So DavidDavid and I appliedáp dụng to this programchương trình
405
998000
2000
Vậy nên David và tôi áp dụng vào
chương trình này
16:55
and createdtạo a consortiumtập đoàn
406
1000000
2000
và thành lập một liên đoàn
16:57
at USCUSC
407
1002000
2000
tại USC
(University of Southern California)
16:59
where we'vechúng tôi đã got some of the besttốt oncologistsung in the worldthế giới
408
1004000
3000
nơi chúng tôi có các nhà ung thư học
17:02
and some of the besttốt biologistsnhà sinh vật học in the worldthế giới,
409
1007000
3000
và các nhà sinh vật học giỏi nhất thế giới
17:05
from ColdLạnh SpringMùa xuân HarborBến cảng,
410
1010000
2000
từ cảng Cold Spring,
17:07
StanfordStanford, AustinAustin --
411
1012000
2000
Stanford, Austin ...
17:09
I won'tsẽ không even go throughxuyên qua and nameTên all the placesnơi --
412
1014000
3000
Tôi sẽ không điểm danh qua mọi địa điểm --
17:12
to have a researchnghiên cứu projectdự án
413
1017000
3000
có một dự án nghiên cứu
17:15
that will last for fivesố năm yearsnăm
414
1020000
2000
có thể kéo dài 5 năm
17:17
where we're really going to try to buildxây dựng a modelmô hình of cancerung thư like this.
415
1022000
3000
nơi chúng tôi cố gắng xây dựng
một mô hình ung thư như thế này.
17:20
We're doing it in micechuột first,
416
1025000
2000
Chúng tôi thí nghiệm trên chuột trước,
17:22
and we will killgiết chết a lot of micechuột
417
1027000
2000
và chúng tôi sẽ giết rất nhiều chú chuột
17:24
in the processquá trình of doing this,
418
1029000
2000
trong quá trình đó,
17:26
but they will diechết for a good causenguyên nhân.
419
1031000
2000
nhưng chúng sẽ chết vì mục đích cao cả.
17:28
And we will actuallythực ra try to get to the pointđiểm
420
1033000
3000
Và chúng tôi sẽ thực sự cố gắng đến mức
17:31
where we have a predictivetiên đoán modelmô hình
421
1036000
2000
chúng tôi có được một mô hình dự đoán
17:33
where we can understandhiểu không,
422
1038000
2000
để có thể hiểu
17:35
when cancerung thư happensxảy ra,
423
1040000
2000
khi nào ung thư xảy ra,
17:37
what's actuallythực ra happeningxảy ra in there
424
1042000
2000
điều gì thực sự xảy ra trong đó
17:39
and which treatmentđiều trị will treatđãi that cancerung thư.
425
1044000
3000
và liệu pháp nào có thể
điều trị ung thư đó.
17:42
So let me just endkết thúc with givingtặng you a little picturehình ảnh
426
1047000
3000
Cho phép tôi kết thúc bằng một hình ảnh
17:45
of what I think cancerung thư treatmentđiều trị will be like in the futureTương lai.
427
1050000
3000
về liệu pháp điều trị ung thư
trong tương lai.
17:48
So I think eventuallycuối cùng,
428
1053000
2000
Tôi nghĩ rằng dần dần
17:50
onceMột lần we have one of these modelsmô hình for people,
429
1055000
2000
khi mà chúng ta có
một trong các mô hình này cho con người,
17:52
which we'lltốt get eventuallycuối cùng --
430
1057000
2000
và chắc chắn từ từ chúng ta sẽ có --
17:54
I mean, our groupnhóm won'tsẽ không get all the way there --
431
1059000
2000
ý tôi là có thể chúng tôi
sẽ không đi đến cùng
17:56
but eventuallycuối cùng we'lltốt have a very good computermáy vi tính modelmô hình --
432
1061000
3000
nhưng dần dần chúng tôi sẽ có
một mô hình máy tính thật tốt
17:59
sortsắp xếp of like a globaltoàn cầu climatekhí hậu modelmô hình for weatherthời tiết.
433
1064000
3000
kiểu như một mô hình
khí hậu toàn cầu cho thời tiết.
18:02
It has lots of differentkhác nhau informationthông tin
434
1067000
3000
Nó có nhiều loại thông tin khác nhau
18:05
about what's the processquá trình going on in this proteomicproteomic conversationcuộc hội thoại
435
1070000
3000
về diễn biến của quá trình của
cuộc hội thoại protein
18:08
on manynhiều differentkhác nhau scalesquy mô.
436
1073000
2000
trên nhiều mức độ khác nhau.
18:10
And so we will simulatemô phỏng
437
1075000
2000
Và vì vậy chúng tôi sẽ giả định
18:12
in that modelmô hình
438
1077000
2000
trên mô hình đó
18:14
for your particularcụ thể cancerung thư --
439
1079000
3000
loại ung thư của bạn
và nó cũng dùng cho
bệnh xơ cứng teo cơ 1 bên
18:17
and this alsocũng thế will be for ALSALS,
440
1082000
2000
18:19
or any kindloại of systemhệ thống neurodegenerativethần kinh diseasesbệnh tật,
441
1084000
3000
hay bất kỳ loại
bệnh suy giảm hệ thống thần kinh nào,
18:22
things like that --
442
1087000
2000
những thứ như vậy
18:24
we will simulatemô phỏng
443
1089000
2000
chúng tôi sẽ mô phỏng
18:26
specificallyđặc biệt you,
444
1091000
2000
chỉ riêng cho bạn,
18:28
not just a genericchung personngười,
445
1093000
2000
chứ không phải một người chung chung,
18:30
but what's actuallythực ra going on insidephía trong you.
446
1095000
2000
nhưng là thứ thật sự xảy ra bên trong bạn.
18:32
And in that simulationmô phỏng, what we could do
447
1097000
2000
Và trong mô hình mô phỏng đó,
18:34
is designthiết kế for you specificallyđặc biệt
448
1099000
2000
chúng tôi có thể thiết kế riêng cho bạn
18:36
a sequencetrình tự of treatmentsđiều trị,
449
1101000
2000
một chuỗi các trị liệu,
18:38
and it mightcó thể be very gentledịu dàng treatmentsđiều trị, very smallnhỏ bé amountslượng of drugsma túy.
450
1103000
3000
có thể là các liệu pháp rất nhẹ nhàng,
với lượng thuốc rất nhỏ,
18:41
It mightcó thể be things like, don't eatăn that day,
451
1106000
3000
Nó có thể là những thứ như,
đừng ăn vào ngày hôm đó,
18:44
or give them a little chemotherapyhóa trị,
452
1109000
2000
hoặc cho họ một chút hóa trị,
18:46
maybe a little radiationsự bức xạ.
453
1111000
2000
có thể là một chút xạ trị.
18:48
Of coursekhóa học, we'lltốt do surgeryphẫu thuật sometimesđôi khi and so on.
454
1113000
3000
Dĩ nhiên, chúng tôi sẽ thi thoảng
làm phẫu thuật và cứ thế nữa.
18:51
But designthiết kế a programchương trình of treatmentsđiều trị specificallyđặc biệt for you
455
1116000
3000
Nhưng thiết kế một chương trình trị liệu
dành riêng cho bạn
18:54
and help your bodythân hình
456
1119000
3000
và giúp cơ thể bạn
18:57
guidehướng dẫn back to healthSức khỏe --
457
1122000
3000
hướng về trạng thái bình thường,
trạng thái khỏe mạnh
19:00
guidehướng dẫn your bodythân hình back to healthSức khỏe.
458
1125000
2000
19:02
Because your bodythân hình will do mostphần lớn of the work of fixingsửa chữa it
459
1127000
4000
Bởi vì cơ thể bạn sẽ làm hầu hết
việc chữa trị
19:06
if we just sortsắp xếp of propProp it up in the wayscách that are wrongsai rồi.
460
1131000
3000
nếu ta lựa được
những sai lầm
19:09
We put it in the equivalenttương đương of splintsnẹp.
461
1134000
2000
Chúng ta sẽ điều chỉnh lại nó.
19:11
And so your bodythân hình basicallyvề cơ bản has lots and lots of mechanismscơ chế
462
1136000
2000
Về cơ bản, cơ thể bạn
có rất nhiều cơ chế
19:13
for fixingsửa chữa cancerung thư,
463
1138000
2000
để chữa trị ung thư,
19:15
and we just have to propProp those up in the right way
464
1140000
3000
và chúng ta chỉ phải
điều chỉnh chúng về đúng hướng
19:18
and get them to do the jobviệc làm.
465
1143000
2000
và khiến chúng làm việc của chúng.
19:20
And so I believe that this will be the way
466
1145000
2000
Vì vậy, tôi tin rằng đây sẽ là
19:22
that cancerung thư will be treatedđã xử lý in the futureTương lai.
467
1147000
2000
cách điều trị ung thư trong tương lai.
19:24
It's going to requireyêu cầu a lot of work,
468
1149000
2000
Nó đòi hỏi rất nhiều công sức bỏ ra,
19:26
a lot of researchnghiên cứu.
469
1151000
2000
rất nhiều nghiên cứu.
19:28
There will be manynhiều teamsđội like our teamđội
470
1153000
3000
Sẽ có nhiều các đội như đội của chúng tôi
19:31
that work on this.
471
1156000
2000
cũng làm về đề tài này.
19:33
But I think eventuallycuối cùng,
472
1158000
2000
Nhưng tôi nghĩ rằng dần dần,
19:35
we will designthiết kế for everybodymọi người
473
1160000
2000
chúng ta sẽ thiết kế cho tất cả mọi người
19:37
a customtùy chỉnh treatmentđiều trị for cancerung thư.
474
1162000
4000
một liệu pháp chữa trị ung thư riêng.
19:41
So thank you very much.
475
1166000
2000
Cảm ơn các bạn rất nhiều.
19:43
(ApplauseVỗ tay)
476
1168000
6000
(Vỗ tay)
Translated by Paul Picky
Reviewed by Thuy Dung Chu

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Danny Hillis - Computer theorist
Inventor, scientist, author, engineer -- over his broad career, Danny Hillis has turned his ever-searching brain on an array of subjects, with surprising results.

Why you should listen

Danny Hillis is an inventor, scientist, author and engineer. While completing his doctorate at MIT, he pioneered the concept of parallel computers that is now the basis for graphics processors and cloud computing. He holds more than 300 US patents, covering parallel computers, disk arrays, forgery prevention methods, various electronic and mechanical devices, and the pinch-to-zoom display interface. He has recently been working on problems in medicine as well. He is also the designer of a 10,000-year mechanical clock, and he gave a TED Talk in 1994 that is practically prophetic. Throughout his career, Hillis has worked at places like Disney, and now MIT and Applied Invention, always looking for the next fascinating problem.

More profile about the speaker
Danny Hillis | Speaker | TED.com