when we sequenced the human genome,

2003年に

we thought we would have the answer to treat many diseases.

ヒトゲノムを解読したとき

But the reality is far from that,

多くの病気を治療するための 答えが手に入ると考えました

because in addition to our genes,

しかし現実はそれと程遠いものでした

our environment and lifestyle could have a significant role

私たちの遺伝子に加えて

in developing many major diseases.

環境やライフスタイルも 多くの主要な病気を引き起こす―

One example is fatty liver disease,

重大な要因になりうるからです

which is affecting over 20 percent of the population globally,

一例が脂肪肝です

and it has no treatment and leads to liver cancer

世界人口の20%以上が冒され

or liver failure.

治療法もなく 肝がんまたは

So sequencing DNA alone doesn't give us enough information

肝不全に至ります

to find effective therapeutics.

従って DNAの解読だけでは 効果的な治療法を見つけるのに

On the bright side, there are many other molecules in our body.

十分な情報が得られません

In fact, there are over 100,000 metabolites.

明るい面を見れば 人体には 他にもたくさんの分子があります

Metabolites are any molecule that is supersmall in their size.

実際 10万以上の中間代謝産物があります

Known examples are glucose, fructose, fats, cholesterol --

中間代謝産物とは その大きさが非常に小さい分子です

things we hear all the time.

知られている例として ブドウ糖 果糖 脂肪やコレステロールなどがあります

Metabolites are involved in our metabolism.

いつも耳にするものです

They are also downstream of DNA,

中間代謝産物は私たちの代謝に 関与しています

so they carry information from both our genes as well as lifestyle.

さらにDNAの制御下にもあるので

Understanding metabolites is essential to find treatments for many diseases.

遺伝子とライフスタイルの両方からの 情報を持っています

I've always wanted to treat patients.

多くの病気の治療法を見つけるには 中間代謝産物への理解が不可欠です

Despite that, 15 years ago, I left medical school,

私はずっと 患者を治療したいと 思ってきました

as I missed mathematics.

それなのに 15年前に 医学部をやめてしまったのは

Soon after, I found the coolest thing:

数学への思いを捨てられなかったからです

I can use mathematics to study medicine.

その後すぐに 私は素晴らしいことに気付きました

Since then, I've been developing algorithms to analyze biological data.

数学を使って医学の研究が できるということです

So, it sounded easy:

以来 私は生物学的データを分析するための アルゴリズムを開発しています

let's collect data from all the metabolites in our body,

簡単そうに見えたのです

develop mathematical models to describe how they are changed in a disease

体内の すべての中間代謝産物に関する データを集めて

and intervene in those changes to treat them.

病気の時どのように変化するかを表す 数学的モデルを開発して

Then I realized why no one has done this before:

治療のために その変化に介入するのです

it's extremely difficult.

そして これまで誰もこれを やったことがない理由に気付きました

(Laughter)

とても難しいからです

There are many metabolites in our body.

（笑）

Each one is different from the other one.

私たちの体には多くの中間代謝産物があります

For some metabolites, we can measure their molecular mass

すべてが他のものとは異なります

using mass spectrometry instruments.

いくつかの中間代謝産物については 質量分析機を使用して

But because there could be, like, 10 molecules with the exact same mass,

分子量を測定できます

we don't know exactly what they are,

しかし まったく同じ質量を持つ分子が 10種類あることがあります

and if you want to clearly identify all of them,

それらが何であるかを知ることは難しく

you have to do more experiments, which could take decades

それらすべてを同定したい場合は

and billions of dollars.

さらに実験を行う必要があり これには数十年という月日と

So we developed an artificial intelligence, or AI, platform, to do that.

数十億ドルがかかるかもしれません

We leveraged the growth of biological data

そこで 私たちはそれを行うために 人工知能 つまりAIのプラットフォームを開発しました

and built a database of any existing information about metabolites

生物学的データの増加を活用し

and their interactions with other molecules.

中間代謝産物に関するすべての既存の情報と 他の分子との相互作用に関する

We combined all this data as a meganetwork.

データベースを構築しました

Then, from tissues or blood of patients,

私たちはこのすべてのデータを メガネットワークとして総合しました

we measure masses of metabolites

そして 患者の組織や血液から

and find the masses that are changed in a disease.

中間代謝産物の質量を測定して

But, as I mentioned earlier, we don't know exactly what they are.

病気になった時に変化する 中間代謝産物の質量を調べます

A molecular mass of 180 could be either the glucose, galactose or fructose.

しかし 先に述べたように それらが何であるかは正確には分かりません

They all have the exact same mass

180の分子量を持つのはブドウ糖かもしれず ガラクトースまたは果糖であるかもしれません

but different functions in our body.

それらは完全に同じ質量を持っていますが

Our AI algorithm considered all these ambiguities.

体内での機能はそれぞれ異なります

It then mined that meganetwork

私たちのAIアルゴリズムは これらすべての曖昧さを計算に入れています

to find how those metabolic masses are connected to each other

そしてメガネットワークを探索して

that result in disease.

どのように中間代謝産物同士が関連して

And because of the way they are connected,

病気を引き起こすかを突き詰めるのです

then we are able to infer what each metabolite mass is,

それらがどのように繋がっているかによって

like that 180 could be glucose here,

私たちは各中間代謝産物の質量から その物質を推測することができます

and, more importantly, to discover

例えば この180の分子量は ブドウ糖の可能性があります

how changes in glucose and other metabolites

もっと重要なことは

lead to a disease.

ブドウ糖や他の中間代謝産物の変化が どのように病気に繋がるのかを

This novel understanding of disease mechanisms

解明できるということです

then enable us to discover effective therapeutics to target that.

こんな 病気のメカニズムへの新しい理解から

So we formed a start-up company to bring this technology to the market

それを標的にした 効果的な治療法を見つけることができます

and impact people's lives.

私たちはスタート・アップ企業を設立して この技術を市場に出し

Now my team and I at ReviveMed are working to discover

人々の生活に影響を与えようとしています

therapeutics for major diseases that metabolites are key drivers for,

現在 私と私のチームはReviveMedで

like fatty liver disease,

中間代謝産物が主たる要因となる重要疾患の 治療法を見つけることに取り組んでいます

because it is caused by accumulation of fats,

脂肪肝の場合

which are types of metabolites in the liver.

脂肪の蓄積が原因で発生します

As I mentioned earlier, it's a huge epidemic with no treatment.

脂肪は肝臓に存在する中間代謝産物の１つです

And fatty liver disease is just one example.

先に述べたように 脂肪肝は蔓延していて 治療法もありません

Moving forward, we are going to tackle hundreds of other diseases

脂肪肝は一例に過ぎません

with no treatment.

さらに私たちは治療法のない 何百もの病気に対する研究に取り組みます

And by collecting more and more data about metabolites

中間代謝産物に関するデータを収集し続けて

and understanding how changes in metabolites

中間代謝産物の変化が

leads to developing diseases,

どのように疾気の発症に繋がるのかを 理解することで

our algorithms will get smarter and smarter

私たちのアルゴリズムは より賢くなって

to discover the right therapeutics for the right patients.

適切な患者に 適切な治療法を 発見できるようになります

And we will get closer to reach our vision

こうして AIを使い 効率よく人の命を救うという

of saving lives with every line of code.

私たちの目標に近づくのです

Thank you.

ありがとうございます

(Applause)

（拍手）