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

Why you should listen

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

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TED2019

Leila Pirhaji: The medical potential of AI and metabolites

萊拉·皮爾哈吉: 人工智慧與代謝物的醫學潛力

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許多疾病由代謝物引起。代謝物是身體中的微小分子物質,像是脂肪、葡萄糖和膽固醇。但是我們無法分辨出它們究竟是什麼,也不知道它們如何起作用。生技創業家和 TED 研究員萊拉·皮爾哈吉恩(Leila Pirhaji),分享她如何建立一套人工智能網絡,用來分析代謝物型態,從中更瞭解疾病發生的機制,並且找到更有效的治療方法。
- Biotech entrepreneur
Leila Pirhaji uses artificial intelligence for drug discovery and the treatment of metabolic diseases. Full bio

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00:13
In 2003,
0
1507
1889
在 2003 年,
00:15
when we sequenced測序 the human人的 genome基因組,
1
3420
2913
當我們為人類的基因組定序時,
00:18
we thought we would have the answer回答
to treat對待 many許多 diseases疾病.
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6357
3922
我們以為會找到許多疾病的治療方法。
00:22
But the reality現實 is far from that,
3
10974
2657
但實際情形卻遠非如此,
00:26
because in addition加成 to our genes基因,
4
14782
1921
因為除了我們的基因之外,
00:28
our environment環境 and lifestyle生活方式
could have a significant重大 role角色
5
16727
4570
生活環境和生活作息
也是引發重大疾病的關鍵因素。
00:33
in developing發展 many許多 major重大的 diseases疾病.
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21321
2548
00:35
One example is fatty脂肪 liver disease疾病,
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23893
3580
以脂肪肝疾病爲例,
00:39
which哪一個 is affecting影響 over 20 percent百分
of the population人口 globally全球,
8
27497
4083
全球超過 20% 的人口
受此疾病影響,
00:43
and it has no treatment治療
and leads引線 to liver cancer癌症
9
31604
3034
目前沒有任何治療方法
而且最後可發展為肝癌,
00:46
or liver failure失敗.
10
34662
1423
或是肝臟衰竭。
00:49
So sequencing測序 DNA脫氧核糖核酸 alone單獨
doesn't give us enough足夠 information信息
11
37517
4744
所以只靠基因定序
並不能給我們足夠的訊息,
00:54
to find effective有效 therapeutics療法.
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42285
2232
找出有效的治療方法。
00:56
On the bright side, there are
many許多 other molecules分子 in our body身體.
13
44541
3756
好消息是,我們身體裡
還有許多其他的分子,
01:00
In fact事實, there are
over 100,000 metabolites代謝產物.
14
48321
3980
事實上,我們身體
有超過十萬的代謝物。
01:04
Metabolites代謝 產物 are any molecule分子
that is supersmall超小型 in their size尺寸.
15
52325
4296
代謝物是體積超級小的分子,
01:09
Known已知 examples例子 are glucose葡萄糖,
fructose果糖, fats脂肪, cholesterol膽固醇 --
16
57193
4972
已知的例子包括,
葡萄糖、果糖、脂肪、膽固醇——
01:14
things we hear all the time.
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62189
1510
我們時常聽到的這些東西。
01:16
Metabolites代謝 產物 are involved參與
in our metabolism代謝.
18
64273
2983
代謝物會參與新陳代謝活動,
01:20
They are also downstream下游 of DNA脫氧核糖核酸,
19
68066
4028
它們也是 DNA 的後段,
01:24
so they carry攜帶 information信息
from both our genes基因 as well as lifestyle生活方式.
20
72118
5082
所以它們帶著基因訊息
也透露出我們的生活作息。
01:29
Understanding理解 metabolites代謝產物 is essential必要
to find treatments治療 for many許多 diseases疾病.
21
77224
5649
要找出許多疾病的治療方法
就有必要瞭解代謝物,
01:34
I've always wanted to treat對待 patients耐心.
22
82897
2212
我一直都想要醫治好病人,
01:37
Despite儘管 that, 15 years年份 ago,
I left medical school學校,
23
85934
3858
但是十五年前,
因爲傾心於數學而離開了醫學院。
01:41
as I missed錯過 mathematics數學.
24
89816
1965
01:45
Soon不久 after, I found發現 the coolest最酷 thing:
25
93019
2936
不久,我發現最酷的事情是:
01:48
I can use mathematics數學 to study研究 medicine醫學.
26
96692
2763
我可以用數學來研究醫學,
01:53
Since以來 then, I've been developing發展
algorithms算法 to analyze分析 biological生物 data數據.
27
101026
5213
從那時起,我就一直開發
演算法用來分析生物數據。
01:59
So, it sounded滿面 easy簡單:
28
107092
2283
這聽起來很簡單:
02:01
let's collect蒐集 data數據 from all
the metabolites代謝產物 in our body身體,
29
109399
3601
我們收集身體中所有代謝物的數據,
02:05
develop發展 mathematical數學的 models楷模 to describe描述
how they are changed in a disease疾病
30
113024
5128
然後開發數學模型來描述
它們在疾病中如何變化,
02:10
and intervene干預 in those
changes變化 to treat對待 them.
31
118176
2988
並且干預這些變化來進行治療。
02:14
Then I realized實現 why no one
has doneDONE this before:
32
122488
3472
然後,我明白為什麼之前
沒有人做過這件事了:
02:19
it's extremely非常 difficult.
33
127230
1687
因為這實在太困難了。
02:20
(Laughter笑聲)
34
128941
1087
(笑聲)
02:22
There are many許多 metabolites代謝產物 in our body身體.
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130052
2412
我們身體中有太多代謝物了,
02:24
Each one is different不同 from the other one.
36
132783
2500
每一個都不盡相同。
02:27
For some metabolites代謝產物,
we can measure測量 their molecular分子 mass
37
135307
3728
針對一些代謝物,
我們能夠用質譜儀
來測量它們的分子量。
02:31
using運用 mass spectrometry instruments儀器.
38
139059
2593
02:33
But because there could be, like,
10 molecules分子 with the exact精確 same相同 mass,
39
141676
4393
但是具有完全相同的
分子量可能有十種之多,
02:38
we don't know exactly究竟 what they are,
40
146093
1807
所以無法知道它們確切是什麼東西,
02:39
and if you want to clearly明確地
identify鑑定 all of them,
41
147924
2774
假如要清楚辨識所有代謝物,
02:42
you have to do more experiments實驗,
which哪一個 could take decades幾十年
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150722
3104
必須要做更多的實驗,
那有可能要花上數十年的時間,
02:45
and billions數十億 of dollars美元.
43
153850
1714
還要耗費幾十億美元。
02:48
So we developed發達 an artificial人造
intelligence情報, or AIAI, platform平台, to do that.
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156207
5563
因此,我們開發了一種
人工智慧來做這事。
02:53
We leveraged槓桿 the growth發展 of biological生物 data數據
45
161794
2844
我們利用生物數據的增長,
02:56
and built內置 a database數據庫 of any existing現有
information信息 about metabolites代謝產物
46
164662
4424
然後建立一個資料庫
裡面有代謝物的相關訊息,
03:01
and their interactions互動
with other molecules分子.
47
169110
3128
包含代謝物與其他分子
相互作用的訊息,
03:04
We combined結合 all this data數據
as a meganetwork巨型網路.
48
172262
3424
我們把所有數據組合成一個巨大網絡。
03:07
Then, from tissues組織 or blood血液 of patients耐心,
49
175710
3396
接著,從患者的器官組織或是血液中,
03:11
we measure測量 masses群眾 of metabolites代謝產物
50
179130
2751
我們測量到代謝物的分子量,
03:13
and find the masses群眾
that are changed in a disease疾病.
51
181905
3259
並且尋找因疾病
而產生變化的代謝物質量。
03:17
But, as I mentioned提到 earlier,
we don't know exactly究竟 what they are.
52
185188
3190
但是,正如我稍早提過,
我們無法確切知道它們是什麼,
03:20
A molecular分子 mass of 180 could be
either the glucose葡萄糖, galactose半 乳糖 or fructose果糖.
53
188402
5135
分子量為 180 可能是葡萄糖,
不然就是半乳糖或是果糖,
03:25
They all have the exact精確 same相同 mass
54
193561
2019
它們都擁有相同的質量,
03:27
but different不同 functions功能 in our body身體.
55
195604
2087
但在身體中有著不同的功能。
03:29
Our AIAI algorithm算法 considered考慮
all these ambiguities歧義.
56
197715
3587
我們的人工智慧演算考慮到
這些含糊不清的情形,
03:33
It then mined開採 that meganetwork巨型網路
57
201326
2736
它會在巨大網絡中挖掘數據,
03:36
to find how those metabolic新陳代謝 masses群眾
are connected連接的 to each other
58
204086
4353
找出那些代謝物如何相互連結,
03:40
that result結果 in disease疾病.
59
208463
1958
才會導致疾病的發生。
03:42
And because of the way they are connected連接的,
60
210445
2238
而且因為它們連接的方式,
03:44
then we are able能夠 to infer推斷
what each metabolite代謝 產物 mass is,
61
212707
4323
我們得以推斷出
每個代謝物的分子量是多少。
03:49
like that 180 could be glucose葡萄糖 here,
62
217054
2924
在這裡,分子量 180 的可能是葡萄糖。
03:52
and, more importantly重要的, to discover發現
63
220002
2551
而且更重要的是,
發現葡萄糖和其他代謝物的變化
03:54
how changes變化 in glucose葡萄糖
and other metabolites代謝產物
64
222577
3367
03:57
lead to a disease疾病.
65
225968
1505
如何引發疾病。
03:59
This novel小說 understanding理解
of disease疾病 mechanisms機制
66
227497
2995
這種針對疾病機制的新穎理解,
04:02
then enable啟用 us to discover發現
effective有效 therapeutics療法 to target目標 that.
67
230516
4492
讓我們能夠針對疾病
找出有效的治療方法。
04:07
So we formed形成 a start-up啟動 company公司
to bring帶來 this technology技術 to the market市場
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235601
3845
所以我們成立了一家新創公司
將這項技術帶入市場,
04:11
and impact碰撞 people's人們 lives生活.
69
239470
1805
對大家的生活帶來正面影響,
04:13
Now my team球隊 and I at ReviveMed復活醫療
are working加工 to discover發現
70
241722
3545
現在我和團隊
在 ReviveMed 生技公司
正利用代謝物
努力尋找重大疾病的療法,
04:17
therapeutics療法 for major重大的 diseases疾病
that metabolites代謝產物 are key drivers司機 for,
71
245291
5105
04:22
like fatty脂肪 liver disease疾病,
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250420
1897
像是脂肪肝疾病,
04:24
because it is caused造成
by accumulation積累 of fats脂肪,
73
252341
2924
這是由於脂肪的堆積引起。
04:27
which哪一個 are types類型
of metabolites代謝產物 in the liver.
74
255289
2473
而脂肪是肝臟中
不同類型的代謝物組成,
04:29
As I mentioned提到 earlier,
it's a huge巨大 epidemic疫情 with no treatment治療.
75
257786
3940
我稍早提到這種重大疾病
目前沒有任何治療方式,
04:33
And fatty脂肪 liver disease疾病
is just one example.
76
261750
2724
脂肪肝疾病只是其中一個例子,
04:36
Moving移動 forward前鋒, we are going to tackle滑車
hundreds數以百計 of other diseases疾病
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264498
4178
我們接著要解決
其他數百種目前尚無治療方式的疾病。
04:40
with no treatment治療.
78
268700
1493
04:42
And by collecting蒐集 more and more
data數據 about metabolites代謝產物
79
270217
4554
藉著搜集更多的代謝物數據,
04:46
and understanding理解
how changes變化 in metabolites代謝產物
80
274795
3544
並且瞭解這些代謝物的變化
04:50
leads引線 to developing發展 diseases疾病,
81
278363
2402
如何引發疾病。
04:52
our algorithms算法 will get
smarter聰明 and smarter聰明
82
280789
3489
我們的演算法會變得愈來愈聰明,
04:56
to discover發現 the right therapeutics療法
for the right patients耐心.
83
284302
4196
幫助病患找出正確的治療方法。
05:00
And we will get closer接近 to reach達到 our vision視力
84
288522
3770
而且我們能夠利用每條基因碼
05:04
of saving保存 lives生活 with every一切 line of code.
85
292316
3863
一步步達成拯救生命的願景。
05:08
Thank you.
86
296203
1321
謝謝大家。
05:09
(Applause掌聲)
87
297548
3827
(掌聲)
Translated by LoHsien Huang
Reviewed by Yanyan Hong

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