How data is helping us unravel the mysteries of the brain | Steve McCarroll

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TED


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Traductor: Paula Motter Revisor: Ciro Gomez
00:12
Nine years ago,
0
12785
1704
Hace nueve años,
00:14
my sister discovered lumps in her neck and arm
1
14513
3101
mi hermana notó que tenía bultos en el cuello y en el brazo,
00:17
and was diagnosed with cancer.
2
17638
1760
y el diagnóstico fue cáncer.
00:20
From that day, she started to benefit
3
20985
3199
A partir de ese día, empezó a aprovechar
00:24
from the understanding that science has of cancer.
4
24208
3115
los avances de la ciencia en el campo del cáncer.
00:28
Every time she went to the doctor,
5
28206
2099
Cada vez que iba al médico,
00:30
they measured specific molecules
6
30329
2194
le medían moléculas específicas
00:32
that gave them information about how she was doing
7
32547
2881
que proporcionaban información sobre su progreso y los pasos a seguir.
00:35
and what to do next.
8
35452
1309
00:38
New medical options became available every few years.
9
38095
3666
Cada tanto, aparecían nuevas opciones en medicina.
00:43
Everyone recognized that she was struggling heroically
10
43070
4318
Todos se daban cuenta de que ella luchaba heroicamente
00:47
with a biological illness.
11
47412
1728
contra una enfermedad biológica.
00:50
This spring, she received an innovative new medical treatment
12
50847
3657
Esta primavera, comenzó un innovador tratamiento médico
00:54
in a clinical trial.
13
54528
1202
como parte de un ensayo clínico.
00:55
It dramatically knocked back her cancer.
14
55754
2224
Ese tratamiento detuvo su cáncer de manera sorprendente.
00:59
Guess who I'm going to spend this Thanksgiving with?
15
59446
2552
Adivinen con quién pasaré el Día de Acción de Gracias.
Con mi vivaz hermana,
01:02
My vivacious sister,
16
62022
2267
01:04
who gets more exercise than I do,
17
64313
2629
que hace más ejercicio que yo
01:06
and who, like perhaps many people in this room,
18
66966
2859
y que, quizá como muchos en esta sala,
01:09
increasingly talks about a lethal illness
19
69849
2292
habla a menudo de esta enfermedad mortal
01:12
in the past tense.
20
72165
1263
en tiempo pasado.
01:14
Science can, in our lifetimes -- even in a decade --
21
74614
3863
En el transcurso de la vida o incluso en una década,
01:18
transform what it means to have a specific illness.
22
78501
3207
la ciencia puede cambiar la experiencia de padecer una enfermedad específica.
01:24
But not for all illnesses.
23
84055
1534
Pero no todas las enfermedades.
01:27
My friend Robert and I were classmates in graduate school.
24
87375
3722
Mi amigo Robert y yo fuimos juntos a la universidad.
01:31
Robert was smart,
25
91121
1801
Robert era inteligente,
01:32
but with each passing month,
26
92946
1477
pero en el transcurso de los meses
01:34
his thinking seemed to become more disorganized.
27
94447
3154
su razonamiento empezó a desorganizarse.
01:38
He dropped out of school, got a job in a store ...
28
98241
3198
Dejó los estudios y comenzó a trabajar en una tienda.
01:41
But that, too, became too complicated.
29
101463
2218
Pero empezó a tener otras dificultades.
01:44
Robert became fearful and withdrawn.
30
104559
2945
Robert se volvió temeroso y retraído.
01:48
A year and a half later, he started hearing voices
31
108281
2381
Al cabo de un año y medio, comenzó a oír voces
01:50
and believing that people were following him.
32
110686
2197
y a creer que alguien lo seguía.
01:52
Doctors diagnosed him with schizophrenia,
33
112907
2722
El diagnóstico médico fue esquizofrenia
01:55
and they gave him the best drug they could.
34
115653
2120
y le dieron la mejor droga para su caso,
01:57
That drug makes the voices somewhat quieter,
35
117797
3008
una droga que logró acallar esas voces que oía,
02:00
but it didn't restore his bright mind or his social connectedness.
36
120829
3989
pero no le devolvió la lucidez ni su conexión con los demás.
02:06
Robert struggled to remain connected
37
126270
1856
Robert luchó por seguir conectado
02:08
to the worlds of school and work and friends.
38
128150
2857
con el mundo del estudio, del trabajo y de los amigos.
02:11
He drifted away,
39
131031
1383
Se distanció,
02:12
and today I don't know where to find him.
40
132438
2285
y hoy no sé dónde buscarlo.
02:15
If he watches this,
41
135593
1479
Si él me está viendo,
02:17
I hope he'll find me.
42
137962
1628
espero que venga a mi encuentro.
02:22
Why does medicine have so much to offer my sister,
43
142639
4107
¿Cómo es posible que la medicina tenga tanto para ofrecer a mi hermana,
02:27
and so much less to offer millions of people like Robert?
44
147540
4210
y tan poco que ofrecer a millones de personas como Robert?
02:32
The need is there.
45
152952
1290
La necesidad está.
02:34
The World Health Organization estimates that brain illnesses
46
154266
3153
La Organización Mundial de la Salud estima que las enfermedades mentales,
02:37
like schizophrenia, bipolar disorder and major depression
47
157443
4115
como la esquizofrenia, el trastorno bipolar y la depresión aguda,
02:41
are the world's largest cause of lost years of life and work.
48
161582
4971
son la primera causa de pérdida de años en la vida y en el trabajo.
02:47
That's in part because these illnesses often strike early in life,
49
167807
3561
Esto se debe, en parte, a que estas enfermedades suelen aparecer
en la etapa joven, podría decirse en la flor de la vida,
02:51
in many ways, in the prime of life,
50
171392
2181
02:53
just as people are finishing their educations, starting careers,
51
173597
4464
cuando las personas están terminando sus estudios, empiezan a trabajar,
02:58
forming relationships and families.
52
178085
2279
forjan relaciones y forman su familia.
03:00
These illnesses can result in suicide;
53
180388
2829
Estas enfermedades pueden derivar en suicidio,
03:03
they often compromise one's ability to work at one's full potential;
54
183907
4567
suelen comprometer la capacidad de trabajar al máximo potencial,
03:09
and they're the cause of so many tragedies harder to measure:
55
189767
3455
y son causa de tantas tragedias difíciles de medir:
03:13
lost relationships and connections,
56
193246
2438
ruptura de relaciones y conexiones,
03:15
missed opportunities to pursue dreams and ideas.
57
195708
3039
pérdida de oportunidades para alcanzar sueños e ideales.
03:19
These illnesses limit human possibilities
58
199533
3005
Estas enfermedades limitan las posibilidades humanas
03:22
in ways we simply cannot measure.
59
202562
2154
de una manera imposible de medir.
03:27
We live in an era in which there's profound medical progress
60
207493
4016
Esta era está marcada por profundos avances de la medicina
03:31
on so many other fronts.
61
211533
1811
en muchos otros ámbitos.
03:33
My sister's cancer story is a great example,
62
213368
2547
El cáncer de mi hermana es un buen ejemplo,
03:35
and we could say the same of heart disease.
63
215939
2062
y lo mismo ocurre con las enfermedades cardíacas.
Drogas como la estatina podrán prevenir millones de ataques cardíacos e infartos.
03:38
Drugs like statins will prevent millions of heart attacks and strokes.
64
218025
3585
03:43
When you look at these areas of profound medical progress
65
223047
2945
Si analizamos este enorme progreso de la medicina en estas áreas,
03:46
in our lifetimes,
66
226016
1464
03:47
they have a narrative in common:
67
227504
1674
notaremos que tienen una narrativa común.
03:50
scientists discovered molecules that matter to an illness,
68
230067
4548
Los científicos descubrieron moléculas relacionadas con una enfermedad,
03:54
they developed ways to detect and measure those molecules in the body,
69
234639
4679
encontraron la forma de detectar y medir esas moléculas en el organismo,
04:00
and they developed ways to interfere with those molecules
70
240492
2778
y buscaron la manera de interferir con esas moléculas
04:03
using other molecules -- medicines.
71
243294
2048
usando otras moléculas: los medicamentos.
04:05
It's a strategy that has worked again and again and again.
72
245921
4020
Esta estrategia siempre dio buenos resultados, una y otra vez.
04:11
But when it comes to the brain, that strategy has been limited,
73
251403
3642
Pero en el caso del cerebro, esa estrategia se vio limitada,
04:15
because today, we don't know nearly enough, yet,
74
255069
4602
porque actualmente aún no se sabe lo suficiente
04:19
about how the brain works.
75
259695
1852
sobre el funcionamiento del cerebro.
04:22
We need to learn which of our cells matter to each illness,
76
262526
4266
Necesitamos saber qué células se relacionan con cada enfermedad,
04:26
and which molecules in those cells matter to each illness.
77
266816
3570
y qué moléculas de esas células se relacionan con cada enfermedad.
04:31
And that's the mission I want to tell you about today.
78
271058
2651
De esto quiero hablarles hoy.
04:34
My lab develops technologies with which we try to turn the brain
79
274781
3809
Mi laboratorio desarrolla tecnologías para poder transformar el cerebro
04:38
into a big-data problem.
80
278614
1700
en un problema de macrodatos.
04:40
You see, before I became a biologist, I worked in computers and math,
81
280338
3536
Antes de ser biólogo, trabajé en el área de la computación y la matemática,
04:43
and I learned this lesson:
82
283898
1324
donde aprendí la siguiente lección:
04:46
wherever you can collect vast amounts of the right kinds of data
83
286365
4184
si en un área podemos recolectar una gran cantidad de datos adecuados
04:50
about the functioning of a system,
84
290573
2030
sobre el funcionamiento de un sistema,
04:53
you can use computers in powerful new ways
85
293365
3618
podemos usar la computadora de manera novedosa y efectiva
04:57
to make sense of that system and learn how it works.
86
297007
3225
para entender ese sistema y estudiar cómo funciona.
05:00
Today, big-data approaches are transforming
87
300256
2522
Actualmente, el uso de macrodatos
05:02
ever-larger sectors of our economy,
88
302802
2483
está transformando grandes sectores de la economía,
05:05
and they could do the same in biology and medicine, too.
89
305309
3286
y lo mismo podría hacerse con la biología y la medicina.
05:08
But you have to have the right kinds of data.
90
308619
2557
Pero es necesario que los datos sean los correctos,
05:11
You have to have data about the right things.
91
311200
2259
los que se precisan.
05:13
And that often requires new technologies and ideas.
92
313917
3865
Y para lograrlo se requieren nuevas tecnologías e ideas.
05:18
And that is the mission that animates the scientists in my lab.
93
318815
3494
Esta es la misión que motiva a los científicos de mi laboratorio.
05:23
Today, I want to tell you two short stories from our work.
94
323251
2974
Quiero contarles dos historias breves sobre nuestro trabajo.
05:27
One fundamental obstacle we face
95
327427
3104
Un gran obstáculo que debemos superar
05:30
in trying to turn the brain into a big-data problem
96
330555
2660
para transformar el cerebro en un problema de macrodatos
05:33
is that our brains are composed of and built from billions of cells.
97
333946
4538
es que el cerebro se compone de miles de millones de células.
05:39
And our cells are not generalists; they're specialists.
98
339246
3859
Y nuestras células no son generalistas, sino especialistas.
05:43
Like humans at work,
99
343129
2089
Igual que las personas en su trabajo,
05:45
they specialize into thousands of different cellular careers,
100
345242
5274
se especializan en miles de distintas profesiones celulares,
05:50
or cell types.
101
350540
1367
o tipos de células.
05:52
In fact, each of the cell types in our body
102
352796
2571
De hecho, cada tipo de célula del cuerpo
05:55
could probably give a lively TED Talk
103
355391
1878
bien podría dar una entretenida charla TED sobre su trabajo.
05:57
about what it does at work.
104
357293
1542
06:00
But as scientists, we don't even know today
105
360422
2370
Pero los científicos aún ignoramos al día de hoy
06:02
how many cell types there are,
106
362816
1907
cuántos tipos de células hay,
06:04
and we don't know what the titles of most of those talks would be.
107
364747
3277
y tampoco sabemos cuál sería el título de esas charlas.
06:11
Now, we know many important things about cell types.
108
371809
2970
Ahora bien, hay muchas cosas que sí sabemos
sobre los tipos de células.
06:14
They can differ dramatically in size and shape.
109
374803
2751
Pueden diferir notablemente en forma y tamaño.
06:17
One will respond to a molecule that the other doesn't respond to,
110
377578
4135
Una molécula puede reaccionar ante una y no ante otra,
06:21
they'll make different molecules.
111
381737
1794
formar moléculas distintas.
06:23
But science has largely been reaching these insights
112
383555
2521
Pero la ciencia ha hecho investigaciones 'ad hoc',
06:26
in an ad hoc way, one cell type at a time,
113
386100
2943
un tipo de células a la vez,
06:29
one molecule at a time.
114
389067
1486
una molécula a la vez.
06:31
We wanted to make it possible to learn all of this quickly and systematically.
115
391854
4731
Quisimos estudiar todo esto de manera rápida y sistemática.
06:37
Now, until recently, it was the case
116
397673
1748
Hasta hace poco,
06:39
that if you wanted to inventory all of the molecules
117
399445
3076
si se quería hacer un inventario de todas las moléculas
06:42
in a part of the brain or any organ,
118
402545
2925
de una parte del cerebro o de cualquier otro órgano,
06:45
you had to first grind it up into a kind of cellular smoothie.
119
405494
3954
primero había que licuarlo
como si fuera una especie de batido celular.
06:50
But that's a problem.
120
410678
1230
Pero había un problema:
06:52
As soon as you've ground up the cells,
121
412737
2538
cuando se trituran las células,
06:55
you can only study the contents of the average cell --
122
415299
3511
solo se puede estudiar el contenido de la célula promedio,
06:58
not the individual cells.
123
418834
1595
no de las células individuales.
07:01
Imagine if you were trying to understand how a big city like New York works,
124
421182
3709
Imaginemos que queremos saber cómo funciona
una gran ciudad como Nueva York,
07:04
but you could only do so by reviewing some statistics
125
424915
2542
pero solo es posible analizando las estadísticas
07:07
about the average resident of New York.
126
427481
2029
sobre el ciudadano promedio de la ciudad.
07:10
Of course, you wouldn't learn very much,
127
430637
1979
Es obvio que no obtendremos gran información,
07:12
because everything that's interesting and important and exciting
128
432640
3000
porque lo interesante, lo importante, lo apasionante
07:15
is in all the diversity and the specializations.
129
435664
2732
está en la diversidad y en los rasgos especiales.
07:18
And the same thing is true of our cells.
130
438420
2606
Lo mismo ocurre con las células del cuerpo.
07:21
And we wanted to make it possible to study the brain not as a cellular smoothie
131
441050
4750
Nuestra idea era estudiar el cerebro, no como un batido celular,
07:25
but as a cellular fruit salad,
132
445824
2478
sino como una ensalada de frutas celular
07:28
in which one could generate data about and learn from
133
448326
2604
y, a partir de allí, generar datos sobre cada trozo de fruta por separado
07:30
each individual piece of fruit.
134
450954
1838
y hacer investigaciones de ese modo.
07:34
So we developed a technology for doing that.
135
454253
2718
Para eso, desarrollamos una tecnología.
07:36
You're about to see a movie of it.
136
456995
1729
Les mostraré una animación.
07:41
Here we're packaging tens of thousands of individual cells,
137
461477
4028
Aquí vemos cómo encapsulamos decenas de miles de células individuales,
07:45
each into its own tiny water droplet
138
465529
2923
cada una dentro de su propia gota
07:48
for its own molecular analysis.
139
468476
2211
para hacer el análisis molecular de cada una.
07:51
When a cell lands in a droplet, it's greeted by a tiny bead,
140
471921
4123
Cuando una célula cae en una gota, es recibida por una microesfera,
07:56
and that bead delivers millions of DNA bar code molecules.
141
476068
3694
que libera millones de moléculas de ADN con códigos de barras.
08:01
And each bead delivers a different bar code sequence
142
481115
3308
Cada microesfera libera una secuencia distinta de códigos de barras
08:04
to a different cell.
143
484447
1243
para una célula distinta.
08:06
We incorporate the DNA bar codes
144
486884
2581
Incorporamos los códigos de barras de ADN
08:09
into each cell's RNA molecules.
145
489489
3058
a las moléculas de ARN de cada célula.
08:12
Those are the molecular transcripts it's making
146
492571
2836
Estos son los transcriptores moleculares
08:15
of the specific genes that it's using to do its job.
147
495431
3103
de los genes específicos utilizados para hacer su trabajo.
08:19
And then we sequence billions of these combined molecules
148
499383
4207
Y luego secuenciamos miles de millones de estas moléculas combinadas
08:24
and use the sequences to tell us
149
504532
2498
y usamos las secuencias para saber
08:27
which cell and which gene
150
507054
2602
de qué célula y de qué gen procedía cada molécula.
08:29
every molecule came from.
151
509680
1540
08:32
We call this approach "Drop-seq," because we use droplets
152
512561
3292
A esta técnica la llamamos "Drop-seq", porque se usan gotas
08:35
to separate the cells for analysis,
153
515877
2575
para separar las células y así poder analizarlas,
08:38
and we use DNA sequences to tag and inventory
154
518476
3445
y usamos secuencias de ADN para etiquetar, hacer inventario
08:41
and keep track of everything.
155
521945
1488
y seguimiento del proceso.
08:44
And now, whenever we do an experiment,
156
524727
1976
Ahora, cada vez que hacemos un experimento,
08:46
we analyze tens of thousands of individual cells.
157
526727
3243
analizamos decenas de miles de células individuales.
08:51
And today in this area of science,
158
531018
2624
Actualmente, en este campo de la ciencia
08:53
the challenge is increasingly how to learn as much as we can
159
533666
4931
es cada vez mayor el desafío para aprender más
08:58
as quickly as we can
160
538621
1872
en el menor tiempo posible
09:00
from these vast data sets.
161
540517
1738
a partir de estos conjuntos de macrodatos.
09:04
When we were developing Drop-seq, people used to tell us,
162
544914
2770
Cuando estábamos desarrollando el Drop-seq, la gente nos decía:
09:07
"Oh, this is going to make you guys the go-to for every major brain project."
163
547708
4804
"Esto los transformará en referentes de todo gran proyecto sobre el cerebro".
09:13
That's not how we saw it.
164
553257
1544
Pero no es así como lo veíamos nosotros.
09:14
Science is best when everyone is generating lots of exciting data.
165
554825
4531
La ciencia funciona mejor cuando se genera una gran cantidad de datos importantes.
09:20
So we wrote a 25-page instruction book,
166
560197
3214
Por eso escribimos un libro de instrucciones de 25 páginas
09:23
with which any scientist could build their own Drop-seq system from scratch.
167
563435
4578
para que cualquier científico pueda construir
su propio sistema Drop-seq desde cero.
09:28
And that instruction book has been downloaded from our lab website
168
568037
3697
Esas instrucciones fueron descargadas del sitio web del laboratorio
09:31
50,000 times in the past two years.
169
571758
2965
50 000 veces en los últimos dos años.
09:35
We wrote software that any scientist could use
170
575598
3052
Desarrollamos un programa para que cualquier científico
09:38
to analyze the data from Drop-seq experiments,
171
578674
2898
pueda analizar los datos obtenidos con el Drop-seq.
09:41
and that software is also free,
172
581596
1715
Ese programa también es gratuito,
09:43
and it's been downloaded from our website 30,000 times in the past two years.
173
583335
4388
y tuvo 30 000 descargas en el mismo período.
09:48
And hundreds of labs have written us about discoveries that they've made
174
588328
4979
A partir de entonces, cientos de laboratorios nos escribieron
para contarnos de sus descubrimientos
09:53
using this approach.
175
593331
1443
mediante esta técnica.
09:54
Today, this technology is being used to make a human cell atlas.
176
594798
3560
Hoy, esta tecnología se usa para elaborar un atlas de células humanas.
09:58
It will be an atlas of all of the cell types in the human body
177
598382
3354
Sería un atlas de todos los tipos de células del cuerpo humano
10:01
and the specific genes that each cell type uses to do its job.
178
601760
3680
y de los genes específicos usados por cada tipo de célula
para hacer su tarea.
10:08
Now I want to tell you about a second challenge that we face
179
608133
2876
Les contaré ahora del segundo desafío que enfrentamos
para transformar el cerebro en un problema de macrodatos.
10:11
in trying to turn the brain into a big data problem.
180
611033
2448
10:13
And that challenge is that we'd like to learn from the brains
181
613505
3279
El desafío es que queremos obtener información del cerebro
10:16
of hundreds of thousands of living people.
182
616808
2444
de cientos de miles de personas vivas.
10:19
But our brains are not physically accessible while we're living.
183
619998
3704
Pero no se puede acceder físicamente al cerebro de una persona viva.
10:24
But how can we discover molecular factors if we can't hold the molecules?
184
624895
3960
¿Cómo podríamos identificar factores moleculares
si no podemos tomar las moléculas?
10:30
An answer comes from the fact that the most informative molecules, proteins,
185
630352
4548
Una respuesta es que las moléculas con más información, las proteínas,
10:34
are encoded in our DNA,
186
634924
1782
están codificadas en nuestro ADN,
10:36
which has the recipes our cells follow to make all of our proteins.
187
636730
4530
que contiene las recetas que las células siguen para fabricar todas las proteínas.
10:41
And these recipes vary from person to person to person
188
641999
4946
Y estas recetas varían de una persona a otra,
10:46
in ways that cause the proteins to vary from person to person
189
646969
3342
de tal modo que las proteínas también varían de una persona a otra
10:50
in their precise sequence
190
650335
1787
en cuanto a su secuencia precisa
10:52
and in how much each cell type makes of each protein.
191
652146
3151
y a lo que cada tipo de célula interpreta de cada proteína.
10:56
It's all encoded in our DNA, and it's all genetics,
192
656441
3393
Todo está codificado en el ADN, y tiene que ver con la genética,
10:59
but it's not the genetics that we learned about in school.
193
659858
2817
pero no la genética que se enseña en la escuela.
11:03
Do you remember big B, little b?
194
663572
1983
¿Se acuerdan de los genes recesivos y dominantes?
11:06
If you inherit big B, you get brown eyes?
195
666260
2400
Si heredamos el dominante tendremos ojos marrones.
11:09
It's simple.
196
669085
1223
Es simple.
11:11
Very few traits are that simple.
197
671451
3173
Muy pocos rasgos son tan simples.
11:15
Even eye color is shaped by much more than a single pigment molecule.
198
675232
4725
Aun el color de los ojos depende de mucho más
que tan solo la molécula de un pigmento.
11:20
And something as complex as the function of our brains
199
680861
4250
Y algo tan complejo
como el funcionamiento del cerebro humano
11:25
is shaped by the interaction of thousands of genes.
200
685135
3247
depende de la interacción de miles de genes.
11:28
And each of these genes varies meaningfully
201
688406
2340
Y cada uno de estos genes varía significativamente
11:30
from person to person to person,
202
690770
1838
de una persona a otra,
11:32
and each of us is a unique combination of that variation.
203
692632
3517
y cada uno de nosotros es una combinación única de esa variación.
11:37
It's a big data opportunity.
204
697419
2216
Es una gran oportunidad para reunir macrodatos.
11:40
And today, it's increasingly possible to make progress
205
700214
3176
Y actualmente es cada vez más factible avanzar en este tema
11:43
on a scale that was never possible before.
206
703414
2796
a una escala que antes nunca fue posible.
11:46
People are contributing to genetic studies
207
706234
2405
La gente está contribuyendo con el estudio de la genética
11:48
in record numbers,
208
708663
1594
en cifras sin precedentes.
11:51
and scientists around the world are sharing the data with one another
209
711085
4087
Y los científicos de todo el mundo se están intercambiando datos
11:55
to speed progress.
210
715196
1571
para avanzar más rápido.
11:57
I want to tell you a short story about a discovery we recently made
211
717514
3239
Les contaré una breve historia sobre un descubrimiento
12:00
about the genetics of schizophrenia.
212
720777
1894
que acabamos de hacer sobre la genética de la esquizofrenia.
12:03
It was made possible by 50,000 people from 30 countries,
213
723506
4596
Fue posible con la colaboración de 50 000 personas de 30 países,
12:08
who contributed their DNA to genetic research on schizophrenia.
214
728126
4700
que dieron su ADN para la investigación genética de la esquizofrenia.
12:14
It had been known for several years
215
734406
2096
Durante muchos años se supo
12:16
that the human genome's largest influence on risk of schizophrenia
216
736526
4111
que la mayor influencia del genoma humano en el riesgo de esquizofrenia
12:20
comes from a part of the genome
217
740661
1802
está en una parte del genoma
12:22
that encodes many of the molecules in our immune system.
218
742487
3344
que codifica muchas de las moléculas de nuestro sistema inmunológico.
12:25
But it wasn't clear which gene was responsible.
219
745855
3034
Pero no se sabía a ciencia cierta qué gen era el responsable.
12:29
A scientist in my lab developed a new way to analyze DNA with computers,
220
749746
4040
Un científico de mi laboratorio creó una nueva forma de analizar el ADN
con computadoras,
12:33
and he discovered something very surprising.
221
753810
3095
y descubrió algo increíble.
12:36
He found that a gene called "complement component 4" --
222
756929
3251
Vio que un gen llamado "componente 4 del complemento",
12:40
it's called "C4" for short --
223
760204
1799
o C4 en su forma abreviada,
12:43
comes in dozens of different forms in different people's genomes,
224
763036
3889
se manifiesta de varias maneras distintas en el genoma de diferentes personas,
12:46
and these different forms make different amounts
225
766949
3197
y estas maneras distintas fabrican distintas cantidades
12:50
of C4 protein in our brains.
226
770170
2242
de proteínas C4 en el cerebro.
12:52
And he found that the more C4 protein our genes make,
227
772957
3985
Y descubrió que cuantas más proteínas C4 fabrican nuestros genes,
12:56
the greater our risk for schizophrenia.
228
776966
2112
mayor es el riesgo de padecer esquizofrenia.
12:59
Now, C4 is still just one risk factor in a complex system.
229
779919
4907
Ahora bien, el C4 no es más que un factor de riesgo dentro de un complejo sistema.
13:04
This isn't big B,
230
784850
1989
No es un carácter dominante,
13:06
but it's an insight about a molecule that matters.
231
786863
3557
sino la posibilidad de conocer una molécula importante.
13:11
Complement proteins like C4 were known for a long time
232
791492
3637
Las proteínas del complemento como la C4 fueron conocidas durante mucho tiempo
13:15
for their roles in the immune system,
233
795153
1953
por su función en el sistema inmunológico,
13:17
where they act as a kind of molecular Post-it note
234
797130
2778
donde actúan como una especie de nota recordatoria
13:19
that says, "Eat me."
235
799932
1580
que dice: "Cómanme".
13:22
And that Post-it note gets put on lots of debris
236
802475
2667
Y esa notita aparece en una gran cantidad de desechos
13:25
and dead cells in our bodies
237
805166
2357
y células muertas del cuerpo,
13:27
and invites immune cells to eliminate them.
238
807547
2490
e invita a las células inmunes a eliminarlas.
13:30
But two colleagues of mine found that the C4 Post-it note
239
810779
3539
Pero dos colegas descubrieron que ese recordatorio de la C4
13:35
also gets put on synapses in the brain
240
815183
3298
también aparece en las sinapsis del cerebro
13:38
and prompts their elimination.
241
818505
1864
e induce a que se las elimine.
13:41
Now, the creation and elimination of synapses is a normal part
242
821154
3266
Ahora bien, la creación y eliminación de las sinapsis es parte normal
13:44
of human development and learning.
243
824444
1854
del desarrollo y aprendizaje del ser humano.
13:46
Our brains create and eliminate synapses all the time.
244
826322
2921
Nuestro cerebro crea y elimina sinapsis todo el tiempo.
13:49
But our genetic results suggest that in schizophrenia,
245
829921
2960
Pero los resultados genéticos obtenidos sugieren que, en la esquizofrenia,
13:52
the elimination process may go into overdrive.
246
832905
3233
el proceso de eliminación podría acelerarse demasiado.
13:57
Scientists at many drug companies tell me they're excited about this discovery,
247
837185
3929
Científicos de empresas farmacéuticas
han mostrado gran interés en este descubrimiento,
14:01
because they've been working on complement proteins for years
248
841138
3239
porque durante años han investigado las proteínas del complemento
14:04
in the immune system,
249
844401
1540
en el sistema inmunológico,
14:05
and they've learned a lot about how they work.
250
845965
2206
y han aprendido mucho sobre su funcionamiento.
14:08
They've even developed molecules that interfere with complement proteins,
251
848885
3894
También desarrollaron moléculas que interfieren con estas proteínas,
14:12
and they're starting to test them in the brain as well as the immune system.
252
852803
3607
y están empezando a probarlas en el cerebro y en el sistema inmunitario.
14:17
It's potentially a path toward a drug that might address a root cause
253
857124
4721
Es una vía potencial para crear una droga que actúe sobre la causa original
14:21
rather than an individual symptom,
254
861869
2649
y no sobre un síntoma individual.
14:24
and we hope very much that this work by many scientists over many years
255
864542
4048
Y tenemos la esperanza de que este trabajo
realizado por tantos científicos a lo largo de muchos años,
14:28
will be successful.
256
868614
1152
rinda sus frutos con el tiempo.
14:31
But C4 is just one example
257
871689
3014
Pero la C4 es solo un ejemplo
14:34
of the potential for data-driven scientific approaches
258
874727
3112
del potencial de las técnicas científicas basadas en datos
14:37
to open new fronts on medical problems that are centuries old.
259
877863
3903
para abrir nuevos frentes en relación a problemas médicos
que existen desde hace siglos.
14:42
There are hundreds of places in our genomes
260
882144
2745
Hay cientos de sitios en nuestro genoma
14:44
that shape risk for brain illnesses,
261
884913
2585
que definen el riesgo de padecer enfermedades cerebrales,
14:47
and any one of them could lead us to the next molecular insight
262
887522
4066
y cualquiera de esos sitios puede ayudarnos a conocer
el funcionamiento de otra molécula importante.
14:51
about a molecule that matters.
263
891612
2020
14:53
And there are hundreds of cell types that use these genes in different combinations.
264
893656
3987
Hay cientos de tipos celulares que usan estos genes en distintas combinaciones.
14:57
As we and other scientists work to generate
265
897667
2069
Y a medida que los científicos avanzamos para generar
14:59
the rest of the data that's needed
266
899760
2069
el resto de los datos necesarios
15:01
and to learn all that we can from that data,
267
901853
2393
y obtener la mayor información a partir de esos datos,
15:04
we hope to open many more new fronts.
268
904270
2403
tenemos la expectativa de abrir muchos nuevos frentes.
15:08
Genetics and single-cell analysis are just two ways
269
908483
5079
La genética y el análisis de células individuales son solo dos maneras
15:13
of trying to turn the brain into a big data problem.
270
913586
3767
de hacer que el cerebro sea un problema de macrodatos.
15:18
There is so much more we can do.
271
918424
2159
Hay mucho más por hacer.
15:21
Scientists in my lab are creating a technology
272
921235
3074
Los científicos de mi laboratorio están desarrollando una tecnología
15:24
for quickly mapping the synaptic connections in the brain
273
924333
3196
para mapear rápidamente las conexiones sinápticas del cerebro
15:27
to tell which neurons are talking to which other neurons
274
927553
2938
y así identificar qué neuronas dialogan con cuáles otras
15:30
and how that conversation changes throughout life and during illness.
275
930515
3996
y descubrir cómo ese diálogo va cambiando en el curso de la vida y la enfermedad.
15:35
And we're developing a way to test in a single tube
276
935467
4520
Y estamos desarrollando una forma de estudiar en un solo tubo de ensayo
15:40
how cells with hundreds of different people's genomes
277
940011
2718
cómo células con cientos de distintos genomas humanos
15:42
respond differently to the same stimulus.
278
942753
2170
reaccionan de manera distinta al mismo estímulo.
15:46
These projects bring together people with diverse backgrounds
279
946248
4903
Estos proyectos reúnen a personas de distinto origen,
15:51
and training and interests --
280
951175
2493
nivel de educación e intereses:
15:53
biology, computers, chemistry, math, statistics, engineering.
281
953692
5877
biología, computación, química, matemática, estadística, ingeniería.
16:00
But the scientific possibilities rally people with diverse interests
282
960205
4232
Pero las posibilidades científicas reúnen personas de intereses disímiles
16:04
into working intensely together.
283
964461
2235
para trabajar activamente y en conjunto.
16:08
What's the future that we could hope to create?
284
968871
2551
¿Cuál es el futuro que queremos construir?
16:12
Consider cancer.
285
972267
1350
Tomemos el cáncer.
16:14
We've moved from an era of ignorance about what causes cancer,
286
974193
3922
Pasamos de ignorar las causas del cáncer,
16:18
in which cancer was commonly ascribed to personal psychological characteristics,
287
978139
6988
que antes se atribuía a rasgos psicológicos del individuo,
16:26
to a modern molecular understanding of the true biological causes of cancer.
288
986238
5395
al conocimiento avanzado de las moléculas,
que permitió conocer las causas biológicas verdaderas del cáncer.
16:32
That understanding today leads to innovative medicine
289
992100
3074
Ese conocimiento es lo que hoy da lugar a una medicina innovadora
16:35
after innovative medicine,
290
995198
1696
que lo es cada vez más,
16:36
and although there's still so much work to do,
291
996918
2839
y si bien aún queda mucho por investigar,
16:39
we're already surrounded by people who have been cured of cancers
292
999781
3394
ya hay personas que se han curado de cánceres
16:43
that were considered untreatable a generation ago.
293
1003199
3269
para los cuales no había tratamiento en la generación anterior.
16:48
And millions of cancer survivors like my sister
294
1008254
3376
Y así, millones de personas que han sobrevivido al cáncer, como mi hermana,
16:51
find themselves with years of life that they didn't take for granted
295
1011654
4401
disfrutan de más años de vida que nunca habrían imaginado
16:56
and new opportunities
296
1016079
1769
y de nuevas oportunidades para trabajar, ser felices y conectarse con los demás.
16:57
for work and joy and human connection.
297
1017872
3930
17:03
That is the future that we are determined to create around mental illness --
298
1023358
4378
Este es el futuro que pretendemos forjar en torno a las enfermedades mentales,
17:08
one of real understanding and empathy
299
1028581
4119
el de la verdadera comprensión,
de la empatía
17:12
and limitless possibility.
300
1032724
1816
y de posibilidades infinitas.
17:15
Thank you.
301
1035159
1190
Gracias.
17:16
(Applause)
302
1036374
4062
(Aplausos)
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