The age of genetic wonder | Juan Enriquez

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Maurício Kakuei Tanaka Revisor: Raissa Mendes
00:13
So let me with start with Roy Amara.
0
13134
2390
Deixem-me começar com Roy Amara.
00:16
Roy's argument is that most new technologies tend to be overestimated
1
16350
4211
O argumento de Roy é que a maioria das novas tecnologias
tendem inicialmente a ser superestimadas quanto a seu impacto
00:20
in their impact to begin with,
2
20585
2068
00:22
and then they get underestimated in the long term
3
22677
2402
e depois são subestimadas a longo prazo porque nos acostumamos com elas.
00:25
because we get used to them.
4
25103
1364
00:26
These really are days of miracle and wonder.
5
26491
2196
Os dias de hoje são realmente de milagres e maravilhas.
00:29
You remember that wonderful song by Paul Simon?
6
29433
2381
Lembram-se daquela canção maravilhosa do Paul Simon?
00:32
There were two lines in it.
7
32365
1338
Há dois versos nela
00:33
So what was it that was considered miraculous back then?
8
33727
3687
sobre o que era considerado miraculoso naquela época.
00:38
Slowing down things -- slow motion --
9
38393
2072
A desaceleração das coisas, a câmera lenta,
00:41
and the long-distance call.
10
41371
1728
e a chamada de longa distância.
00:43
Because, of course, you used to get interrupted by operators
11
43941
2859
Nossos telefonemas eram interrompidos por telefonistas dizendo:
00:46
who'd tell you, "Long distance calling. Do you want to hang up?"
12
46824
2997
"Chamada de longa distância. Você quer desligar?"
00:49
And now we think nothing of calling all over the world.
13
49845
2702
Atualmente, não achamos nada de mais ligar para o mundo todo.
00:53
Well, something similar may be happening
14
53040
2630
Bem, algo semelhante pode estar acontecendo
00:55
with reading and programming life.
15
55694
2072
com a leitura e a programação da vida.
00:58
But before I unpack that,
16
58636
1728
Mas, antes de analisar isso,
01:01
let's just talk about telescopes.
17
61069
2684
vamos falar sobre telescópios.
01:04
Telescopes were overestimated originally in their impact.
18
64798
4311
Os telescópios foram superestimados originalmente quanto a seu impacto.
01:09
This is one of Galileo's early models.
19
69133
2169
Este é um dos primeiros modelos de Galileu.
01:12
People thought it was just going to ruin all religion.
20
72090
3359
As pessoas achavam que isso iria destruir toda a religião.
01:15
(Laughter)
21
75473
1150
(Risos)
01:18
So we're not paying that much attention to telescopes.
22
78862
2714
Não estamos prestando muita atenção aos telescópios.
01:22
But, of course, telescopes launched 10 years ago, as you just heard,
23
82628
4082
Mas, com os telescópios lançados há dez anos, como acabamos de ouvir,
01:26
could take this Volkswagen, fly it to the moon,
24
86734
2991
se levássemos esse Volkswagen até a Lua,
01:29
and you could see the lights on that Volkswagen light up on the moon.
25
89749
5856
poderíamos ver as luzes do seu farol lá.
01:36
And that's the kind of resolution power that allowed you to see
26
96624
3262
Esse é o tipo de poder de resolução que nos permite ver
01:40
little specks of dust floating around distant suns.
27
100592
3604
pequenas partículas de poeira flutuando ao redor de sóis distantes.
01:44
Imagine for a second that this was a sun a billion light years away,
28
104220
3464
Imaginem por um instante
que isto fosse um sol a 1 bilhão de anos-luz de distância,
01:48
and you had a little speck of dust that came in front of it.
29
108310
2927
e tivéssemos uma pequena partícula de poeira na frente dele.
01:51
That's what detecting an exoplanet is like.
30
111566
2501
É assim que ocorre a detecção de um exoplaneta.
01:55
And the cool thing is, the telescopes that are now being launched
31
115268
3790
O mais legal é que os telescópios que estão sendo lançados agora
02:00
would allow you to see a single candle lit on the moon.
32
120138
3005
nos permitem ver uma simples vela acesa na Lua.
02:04
And if you separated it by one plate,
33
124279
2828
Se a separássemos por um prato,
02:07
you could see two candles separately at that distance.
34
127131
2794
poderíamos ver duas velas separadamente a essa distância.
02:11
And that's the kind of resolution that you need
35
131124
2813
Esse é o tipo de resolução que precisamos
02:13
to begin to image that little speck of dust
36
133961
2468
para começar a visualizar essa partícula de poeira ao redor do Sol
02:16
as it comes around the sun
37
136453
1286
02:17
and see if it has a blue-green signature.
38
137763
2049
e ver se ela tem uma marca azul-esverdeada.
02:21
And if it does have a blue-green signature,
39
141120
2071
Se tiver, isso significa que a vida é comum no Universo.
02:23
it means that life is common in the universe.
40
143215
2220
02:25
The first time you ever see a blue-green signature on a distant planet,
41
145459
4196
Na primeira vez que virmos uma marca azul-esverdeada em um planeta distante,
02:29
it means there's photosynthesis there,
42
149679
1993
isso significa que há fotossíntese lá,
02:31
there's water there,
43
151696
1281
há água lá,
02:33
and the chances that you saw the only other planet with photosynthesis
44
153001
3872
e as chances de vermos o único outro planeta com fotossíntese
02:36
are about zero.
45
156897
1363
são aproximadamente zero.
02:39
And that's a calendar-changing event.
46
159108
1896
Esse é um evento que muda o calendário.
02:41
There's a before and after we were alone in the universe:
47
161670
2752
Há um antes e um depois de estarmos sós no Universo.
02:44
forget about the discovery of whatever continent.
48
164446
2470
Esqueçam a descoberta de qualquer continente.
02:48
So as you're thinking about this,
49
168751
1580
Enquanto pensamos sobre isso,
02:50
we're now beginning to be able to image most of the universe.
50
170355
2902
começamos a poder visualizar a maior parte do Universo.
Este é um momento de milagre e maravilha.
02:53
And that is a time of miracle and wonder.
51
173281
2254
02:55
And we kind of take that for granted.
52
175559
2352
E não damos valor a isso.
02:59
Something similar is happening in life.
53
179562
1915
Algo semelhante está acontecendo na vida.
03:01
So we're hearing about life in these little bits and pieces.
54
181501
3038
Estamos ouvindo sobre a vida em informações esparsas.
03:04
We hear about CRISPR, and we hear about this technology,
55
184563
2658
Ouvimos sobre o CRISPR, sobre uma tecnologia e outra,
03:07
and we hear about this technology.
56
187245
1666
03:08
But the bottom line on life is that life turns out to be code.
57
188935
3388
mas o ponto principal da vida é que ela acaba sendo um código.
03:13
And life as code is a really important concept because it means,
58
193900
3950
E a vida como código é um conceito muito importante, porque significa
03:17
just in the same way as you can write a sentence
59
197874
3210
que, da mesma maneira que podemos escrever
uma frase em inglês, francês ou chinês,
03:21
in English or in French or Chinese,
60
201108
3118
03:25
just in the same way as you can copy a sentence,
61
205146
2906
do mesmo modo que podemos copiar,
03:28
just in the same way as you can edit a sentence,
62
208076
2526
editar
03:30
just in the same way as you can print a sentence,
63
210626
2350
e imprimir uma frase,
03:33
you're beginning to be able to do that with life.
64
213000
2719
estamos começando a conseguir fazer isso com a vida.
03:37
It means that we're beginning to learn how to read this language.
65
217237
3511
Isso significa que estamos começando a aprender a ler essa linguagem,
03:40
And this, of course, is the language that is used by this orange.
66
220772
3236
que, obviamente, é usada por esta laranja.
03:44
So how does this orange execute code?
67
224702
1796
Como esta laranja executa código?
03:46
It doesn't do it in ones and zeroes like a computer does.
68
226522
2708
Não faz isso por uns e zeros, como um computador.
Ela fica numa árvore, e um dia faz:
03:49
It sits on a tree, and one day it does:
69
229254
1885
03:51
plop!
70
231163
1150
"Tum!"
03:52
And that means: execute.
71
232819
1805
E isso significa: execute.
03:55
AATCAAG: make me a little root.
72
235149
3272
AATCAAG: faça pra mim uma pequena raiz.
03:59
TCGACC: make me a little stem.
73
239057
2502
TCGACC: faça pra mim um pequeno tronco.
04:01
GAC: make me some leaves. AGC: make me some flowers.
74
241583
3438
GAC: faça pra mim algumas folhas. AGC: faça pra mim algumas flores.
04:05
And then GCAA: make me some more oranges.
75
245045
2857
Depois, GCAA: faça pra mim mais algumas laranjas.
04:08
If I edit a sentence in English on a word processor,
76
248984
4073
Se eu editar uma frase em inglês em um processador de texto,
04:15
then what happens is you can go from this word to that word.
77
255153
3441
podemos ir de uma palavra a outra.
04:20
If I edit something in this orange
78
260134
2136
Se eu editar algo nesta laranja
04:22
and put in GCAAC, using CRISPR or something else that you've heard of,
79
262294
4983
e incluir GCAAC,
usando o CRISPR ou uma outra coisa de que ouviram falar,
04:28
then this orange becomes a lemon,
80
268261
1797
esta laranja se tornará um limão,
04:30
or it becomes a grapefruit,
81
270957
1548
uma toranja,
04:32
or it becomes a tangerine.
82
272529
1657
ou uma tangerina.
04:35
And if I edit one in a thousand letters,
83
275102
2018
E, se eu editar uma de mil letras,
você se tornará a pessoa sentada ao seu lado hoje.
04:37
you become the person sitting next to you today.
84
277144
2360
04:40
Be more careful where you sit.
85
280757
1520
Tomem mais cuidado onde se sentam.
04:42
(Laughter)
86
282301
1189
(Risos)
04:45
What's happening on this stuff is it was really expensive to begin with.
87
285014
3475
Acontece que isso era muito caro no início.
04:48
It was like long-distance calls.
88
288513
1695
Era como as chamadas de longa distância.
04:51
But the cost of this is dropping 50 percent faster than Moore's law.
89
291399
3606
Mas o custo está caindo 50% mais rápido do que a Lei de Moore.
04:55
The first $200 full genome was announced yesterday by Veritas.
90
295909
3832
O primeiro genoma completo de US$ 200 foi anunciado ontem pela Veritas.
05:00
And so as you're looking at these systems,
91
300494
2130
Conforme analisamos esses sistemas,
05:02
it doesn't matter, it doesn't matter, it doesn't matter, and then it does.
92
302648
3802
isso não importa, isso não importa, isso não importa, e então importa.
05:06
So let me just give you the map view of this stuff.
93
306474
3405
Vou mostrar o mapa disso.
05:10
This is a big discovery.
94
310973
2559
Esta é uma grande descoberta.
05:13
There's 23 chromosomes.
95
313556
1923
Existem 23 cromossomos.
05:15
Cool.
96
315503
1228
Legal.
05:17
Let's now start using a telescope version, but instead of using a telescope,
97
317287
3679
Vamos agora começar usando uma versão de telescópio,
mas, em vez disso, vamos usar um microscópio
05:20
let's use a microscope to zoom in
98
320990
2320
para ampliar a parte inferior desses cromossomos,
05:23
on the inferior of those chromosomes,
99
323334
2072
05:25
which is the Y chromosome.
100
325430
1621
que é o cromossomo Y.
05:28
It's a third the size of the X. It's recessive and mutant.
101
328432
3014
Ele tem um terço do tamanho do X, é recessivo e mutante.
05:32
But hey,
102
332443
1151
Mas, vejam:
05:34
just a male.
103
334262
1219
apenas um macho.
05:36
And as you're looking at this stuff,
104
336914
2280
Conforme analisamos isso,
05:39
here's kind of a country view
105
339218
3450
é como se fosse o mapa de um país,
05:42
at a 400 base pair resolution level,
106
342692
2204
num nível de resolução de 400 pares de base.
05:44
and then you zoom in to 550, and then you zoom in to 850,
107
344920
3419
Então, ampliamos para 550 e depois para 850,
05:48
and you can begin to identify more and more genes as you zoom in.
108
348363
3285
e começamos a identificar cada vez mais genes à medida que ampliamos.
05:52
Then you zoom in to the state level,
109
352249
2304
Então, ampliamos para o nível de estado
05:55
and you can begin to tell who's got leukemia,
110
355473
2804
e podemos começar a dizer quem tem leucemia,
05:59
how did they get leukemia, what kind of leukemia do they have,
111
359543
3024
como a contraíram, qual tipo de leucemia,
06:02
what shifted from what place to what place.
112
362591
2064
o que mudou de que lugar para qual.
06:05
And then you zoom in to the Google street view level.
113
365330
2858
Depois, ampliamos para o nível de visualização de rua do Google.
06:09
So this is what happens if you have colorectal cancer
114
369387
2673
Então, isso é o que acontece com o câncer colorretal
06:12
for a very specific patient on the letter-by-letter resolution.
115
372084
4207
de um paciente muito específico na resolução letra por letra.
06:18
So what we're doing in this stuff is we're gathering information
116
378148
3110
Estamos reunindo informações
e gerando enormes quantidades delas.
06:21
and just generating enormous amounts of information.
117
381282
2516
06:23
This is one of the largest databases on the planet
118
383822
2874
Este é um dos maiores bancos de dados do planeta
06:26
and it's growing faster than we can build computers to store it.
119
386720
3872
e cresce mais rápido do que podemos construir computadores para armazená-los.
06:32
You can create some incredible maps with this stuff.
120
392063
2466
Podemos criar alguns mapas incríveis com isso.
06:35
You want to understand the plague and why one plague is bubonic
121
395292
2971
Querem entender a peste e por que uma delas é bubônica,
06:38
and the other one is a different kind of plague
122
398287
2224
outra é de um tipo diferente e uma é de outro tipo?
06:40
and the other one is a different kind of plague?
123
400535
2310
Bem, aqui está um mapa da peste.
06:42
Well, here's a map of the plague.
124
402869
1730
06:45
Some are absolutely deadly to humans,
125
405037
1820
Algumas delas são totalmente mortais para os humanos, outras não.
06:46
some are not.
126
406881
1185
06:48
And note, by the way, as you go to the bottom of this,
127
408486
2596
Notem, a propósito, quando vamos a fundo:
como a peste se compara à tuberculose?
06:51
how does it compare to tuberculosis?
128
411106
1753
06:53
So this is the difference between tuberculosis and various kinds of plagues,
129
413708
3629
Essa é a diferença entre a tuberculose e vários tipos de pestes,
06:57
and you can play detective with this stuff,
130
417361
2335
e podemos brincar de detetive com isso,
06:59
because you can take a very specific kind of cholera
131
419720
2475
porque podemos pegar um tipo muito específico de cólera
07:02
that affected Haiti,
132
422219
1190
que afetou o Haiti,
07:04
and you can look at which country it came from,
133
424377
2686
e analisar de que país veio,
07:07
which region it came from,
134
427087
1726
de qual região,
07:09
and probably which soldier took that from that African country to Haiti.
135
429496
4742
e provavelmente qual soldado a levou daquele país africano para o Haiti.
07:17
Zoom out.
136
437133
1512
Vamos reduzir o zoom.
07:18
It's not just zooming in.
137
438669
1571
Não é apenas ampliar.
07:21
This is one of the coolest maps ever done by human beings.
138
441042
2854
Este é um dos mapas mais legais já feitos por seres humanos.
07:24
What they've done is taken all the genetic information they have
139
444446
3056
Eles pegaram toda a informação genética existente sobre todas as espécies,
07:27
about all the species,
140
447526
1481
07:29
and they've put a tree of life on a single page
141
449031
3430
e colocaram numa árvore da vida em uma única página
07:32
that you can zoom in and out of.
142
452485
1578
que podemos ampliar e reduzir.
07:34
So this is what came first, how did it diversify, how did it branch,
143
454484
3721
Isto é o que veio primeiro, como diversificou, como se ramificou,
07:38
how large is that genome,
144
458229
1230
o tamanho desse genoma,
07:39
on a single page.
145
459483
1197
em uma única página.
07:41
It's kind of the universe of life on Earth,
146
461619
2063
É uma espécie de Universo da vida na Terra,
07:43
and it's being constantly updated and completed.
147
463706
2449
constantemente atualizado e preenchido.
07:46
And so as you're looking at this stuff,
148
466982
1859
Quando analisamos isso,
07:48
the really important change is the old biology used to be reactive.
149
468865
3351
a mudança muito importante é que a antiga biologia costumava ser reativa.
07:52
You used to have a lot of biologists that had microscopes,
150
472240
2720
Costumava haver muitos biólogos que tinham microscópios com lentes de aumento,
07:54
and they had magnifying glasses and they were out observing animals.
151
474984
3299
e que saíam para observar animais.
07:58
The new biology is proactive.
152
478897
1869
A nova biologia é proativa.
08:01
You don't just observe stuff, you make stuff.
153
481433
3019
Não apenas observamos, mas fazemos.
08:05
And that's a really big change
154
485135
1648
É uma mudança muito grande
08:06
because it allows us to do things like this.
155
486807
2809
porque nos permite fazer coisas como esta.
08:10
And I know you're really excited by this picture.
156
490559
2467
Sei que estão muito animados com essa imagem.
(Risos)
08:13
(Laughter)
157
493050
1111
08:14
It only took us four years and 40 million dollars
158
494185
2374
Levamos apenas 4 anos e US$ 40 milhões para consegui-la.
08:16
to be able to take this picture.
159
496583
1602
08:18
(Laughter)
160
498209
1230
(Risos)
08:19
And what we did
161
499463
1371
O que fizemos
08:21
is we took the full gene code out of a cell --
162
501586
3275
foi extrair o código genético completo de uma célula...
08:24
not a gene, not two genes, the full gene code out of a cell --
163
504885
3911
não um gene, nem dois, mas o código genético completo...
08:30
built a completely new gene code,
164
510016
1840
criar um código genético totalmente novo,
08:32
inserted it into the cell,
165
512825
1575
inseri-lo na célula,
08:34
figured out a way to have the cell execute that code
166
514424
2932
descobrir uma maneira de fazer a célula executar esse código
08:37
and built a completely new species.
167
517380
2254
e criar uma espécie completamente nova.
08:40
So this is the world's first synthetic life form.
168
520884
2485
Portanto, essa é a primeira forma de vida sintética do mundo.
08:45
And so what do you do with this stuff?
169
525810
1895
Então, o que fazemos com isso?
08:48
Well, this stuff is going to change the world.
170
528430
2204
Bem, isso vai mudar o mundo.
08:51
Let me give you three short-term trends
171
531417
1939
Vou lhes dar três tendências a curto prazo
08:53
in terms of how it's going to change the world.
172
533380
2255
em termos de como isso vai mudar o mundo.
08:56
The first is we're going to see a new industrial revolution.
173
536269
2921
A primeira é que vamos ver uma nova revolução industrial.
08:59
And I actually mean that literally.
174
539674
1701
Na verdade, digo isso literalmente.
09:01
So in the same way as Switzerland and Germany and Britain
175
541992
4491
Da mesma maneira que Suíça, Alemanha e Grã-Bretanha
09:06
changed the world with machines like the one you see in this lobby,
176
546507
3658
mudaram o mundo com máquinas como a que vemos nesse saguão,
09:11
created power --
177
551537
1196
elas criaram poder,
09:13
in the same way CERN is changing the world,
178
553273
2664
do mesmo modo que o CERN está mudando o mundo
09:15
using new instruments and our concept of the universe --
179
555961
3347
pelo uso de novos instrumentos e nosso conceito do Universo,
09:20
programmable life forms are also going to change the world
180
560060
2894
formas de vida programáveis também vão mudar o mundo,
09:23
because once you can program cells
181
563810
1655
porque, já que programamos células
09:25
in the same way as you program your computer chip,
182
565489
2528
da mesma maneira que programamos chips de computador,
09:29
then you can make almost anything.
183
569736
1693
quase tudo é possível.
09:32
So your computer chip can produce photographs,
184
572369
2779
Assim, chips de computador podem produzir fotografias,
09:35
can produce music, can produce film,
185
575172
2073
música, filmes,
09:37
can produce love letters, can produce spreadsheets.
186
577269
2413
cartas de amor, planilhas.
09:39
It's just ones and zeroes flying through there.
187
579706
2244
São apenas uns e zeros em circulação.
09:42
If you can flow ATCGs through cells,
188
582604
2605
Se podemos fluir ATCGs pelas células,
09:46
then this software makes its own hardware,
189
586123
3054
esse software cria o próprio hardware dele,
09:49
which means it scales very quickly.
190
589201
2072
o que significa que ele cresce muito rapidamente.
09:52
No matter what happens,
191
592487
1651
Não importa o que aconteça,
09:54
if you leave your cell phone by your bedside,
192
594162
2158
se deixarmos o celular ao lado da cama, não teremos 1 bilhão deles de manhã.
09:56
you will not have a billion cell phones in the morning.
193
596344
2586
09:59
But if you do that with living organisms,
194
599489
4913
Mas,
se fizermos isso com organismos vivos,
10:05
you can make this stuff at a very large scale.
195
605222
2389
poderemos criar isso em larga escala.
10:09
One of the things you can do is you can start producing
196
609390
2896
Uma das coisas que podemos fazer é começar a produzir
10:12
close to carbon-neutral fuels
197
612310
2223
combustíveis quase neutros em carbono
10:14
on a commercial scale by 2025,
198
614557
2426
em escala comercial até 2025,
10:18
which we're doing with Exxon.
199
618054
1761
o que estamos fazendo com a Exxon.
10:20
But you can also substitute for agricultural lands.
200
620870
2409
Mas também podemos substituir terras agrícolas.
10:23
Instead of having 100 hectares to make oils or to make proteins,
201
623303
4751
Em vez de ter 100 hectares
para a produção de óleos ou proteínas,
10:28
you can make it in these vats
202
628078
1859
podemos produzi-los nesses tanques
10:29
at 10 or 100 times the productivity per hectare.
203
629961
2868
com 10 ou 100 vezes a produtividade por hectare.
10:33
Or you can store information, or you can make all the world's vaccines
204
633488
3382
Ou podemos armazenar informações, ou criar todas as vacinas do mundo
10:36
in those three vats.
205
636894
1299
nesses três tanques.
10:39
Or you can store most of the information that's held at CERN in those three vats.
206
639276
3949
Ou podemos armazenar neles a maioria das informações contidas no CERN.
10:44
DNA is a really powerful information storage device.
207
644350
3209
O DNA é um dispositivo de armazenamento de informações muito poderoso.
10:48
Second turn:
208
648806
1588
Segunda tendência:
10:50
you're beginning to see the rise of theoretical biology.
209
650418
2784
estamos começando a ver a ascensão da biologia teórica.
10:54
So, medical school departments are one of the most conservative places on earth.
210
654256
4202
Os departamentos de medicina
são um dos lugares mais conservadores da Terra.
10:58
The way they teach anatomy is similar to the way they taught anatomy
211
658482
3417
O modo de ensinar anatomia é parecido com o modo de 100 anos atrás:
11:01
100 years ago.
212
661923
1166
11:03
"Welcome, student. Here's your cadaver."
213
663113
2024
"Bem-vindo, aluno; aqui está seu cadáver".
11:06
One of the things medical schools are not good at is creating new departments,
214
666149
3707
As escolas de medicina não são boas na criação de novos departamentos,
11:09
which is why this is so unusual.
215
669880
1749
razão pela qual isto é tão incomum:
11:12
Isaac Kohane has now created a department based on informatics, data, knowledge
216
672351
6498
Isaac Kohane criou um departamento,
baseado em informática, dados e conhecimento,
11:18
at Harvard Medical School.
217
678873
1511
na Harvard Medical School.
11:21
And in a sense, what's beginning to happen is
218
681408
2177
De certo modo,
11:23
biology is beginning to get enough data
219
683609
2482
a biologia está começando a obter dados suficientes
11:26
that it can begin to follow the steps of physics,
220
686115
2766
para seguir os passos da física,
11:28
which used to be observational physics
221
688905
3388
que costumava ser a física observacional
11:32
and experimental physicists,
222
692317
1971
e os físicos experimentais,
11:34
and then started creating theoretical biology.
223
694312
2162
e depois começou a criar a biologia teórica.
11:36
Well, that's what you're beginning to see
224
696498
2004
Bem, é isso que estamos começando a ver
11:38
because you have so many medical records,
225
698526
1980
porque temos tantos registros médicos e dados sobre as pessoas:
11:40
because you have so much data about people:
226
700530
2032
11:42
you've got their genomes, you've got their viromes,
227
702586
2410
genomas, viromas, microbiomas.
11:45
you've got their microbiomes.
228
705020
1494
11:46
And as this information stacks,
229
706538
1981
À medida que essa informação se acumula,
11:48
you can begin to make predictions.
230
708543
2063
podemos começar a fazer previsões.
11:52
The third thing that's happening is this is coming to the consumer.
231
712149
3255
A terceira tendência é que isso está chegando ao consumidor.
11:56
So you, too, can get your genes sequenced.
232
716629
4156
Também podemos ter nossos genes sequenciados.
12:01
And this is beginning to create companies like 23andMe,
233
721698
2728
Isso está começando a criar empresas como a 23andMe,
12:04
and companies like 23andMe are going to be giving you
234
724450
2478
que vão nos dar
12:06
more and more and more data,
235
726952
1352
cada vez mais dados, não apenas sobre nossos parentes,
12:08
not just about your relatives,
236
728328
1544
12:10
but about you and your body,
237
730562
1360
mas sobre nós e nosso corpo,
12:11
and it's going to compare stuff,
238
731946
1531
e vão comparar coisas ao longo do tempo,
12:13
and it's going to compare stuff across time,
239
733501
2093
que vão se tornar bancos de dados muito grandes.
12:15
and these are going to become very large databases.
240
735618
2607
12:18
But it's also beginning to affect a series of other businesses
241
738249
2962
Mas também está começando a afetar uma série de outras empresas
12:21
in unexpected ways.
242
741235
1537
de maneiras inesperadas.
12:23
Normally, when you advertise something, you really don't want the consumer
243
743802
3751
Geralmente, quando anunciamos algo, realmente não queremos que o consumidor
12:27
to take your advertisement into the bathroom to pee on.
244
747577
4567
leve o anúncio ao banheiro para fazer xixi nele,
12:33
Unless, of course, if you're IKEA.
245
753993
2055
a não ser, é claro, que seja a IKEA.
12:37
Because when you rip this out of a magazine and you pee on it,
246
757381
2906
Porque, quando você rasga o anúncio da revista e faz xixi nele,
12:40
it'll turn blue if you're pregnant.
247
760311
2069
ele fica azul se você estiver grávida.
12:42
(Laughter)
248
762404
1213
(Risos)
12:44
And they'll give you a discount on your crib.
249
764214
3873
E você receberá um desconto em seu berço.
12:48
(Laughter)
250
768111
1158
(Risos)
12:49
Right? So when I say consumer empowerment,
251
769293
2015
Quando digo empoderamento do consumidor,
12:51
and this is spreading beyond biotech,
252
771332
2739
e isso está se espalhando para além da biotecnologia,
12:54
I actually really mean that.
253
774095
1819
na verdade, quero dizer isso mesmo.
12:58
We're now beginning to produce, at Synthetic Genomics,
254
778273
3365
Estamos começando agora a produzir, na Synthetic Genomics,
13:02
desktop printers
255
782540
1471
impressoras de mesa
13:05
that allow you to design a cell,
256
785228
3530
que nos permitem desenhar uma célula,
13:08
print a cell,
257
788782
1167
imprimi-la
13:09
execute the program on the cell.
258
789973
1845
e executar o programa na célula.
13:12
We can now print vaccines
259
792825
2103
Agora podemos imprimir vacinas
13:14
real time as an airplane takes off
260
794952
2247
em tempo real quando um avião decola,
13:17
before it lands.
261
797223
1190
e tê-las prontas antes de aterrissar.
13:19
We're shipping 78 of these machines this year.
262
799929
2572
Estamos enviando 78 máquinas dessas este ano.
13:24
This is not theoretical biology. This is printing biology.
263
804068
4473
Isso não é biologia teórica; é biologia de impressão.
13:30
Let me talk about two long-term trends
264
810182
2196
Vou falar sobre duas tendências de longo prazo,
13:33
that are coming at you over a longer time period.
265
813374
3326
que vão demorar um pouco para chegar até vocês.
13:37
The first one is, we're starting to redesign species.
266
817658
2656
A primeira é que estamos começando a redesenhar espécies.
13:41
And you've heard about that, right?
267
821055
1777
Já ouviram falar sobre isso, não é?
13:42
We're redesigning trees. We're redesigning flowers.
268
822856
2681
Estamos redesenhando árvores, flores,
13:45
We're redesigning yogurt,
269
825561
2293
iogurte,
13:48
cheese, whatever else you want.
270
828513
2030
queijo, o que mais vocês desejarem.
13:51
And that, of course, brings up the interesting question:
271
831678
2650
Isso, é claro, levanta a interessante pergunta:
13:54
How and when should we redesign humans?
272
834884
2336
"Como e quando devemos redesenhar os seres humanos?"
13:59
And a lot of us think, "Oh no, we never want to redesign humans."
273
839566
3557
Muitos de nós pensam:
"Ah, não, nunca pretendemos redesenhar seres humanos",
14:04
Unless, of course, if your child has a Huntington's gene
274
844147
2715
a não ser, é claro, que seu filho tenha a doença de Huntington
14:06
and is condemned to death.
275
846886
1389
e esteja condenado à morte,
14:09
Or, unless if you're passing on a cystic fibrosis gene,
276
849172
3363
ou, a menos que você esteja transmitindo um gene da fibrose cística.
14:12
in which case, you don't just want to redesign yourself,
277
852559
2690
Nesse caso, você não só vai querer se redesenhar;
como vai querer redesenhar seus filhos e os filhos deles.
14:15
you want to redesign your children and their children.
278
855273
2539
14:18
And these are complicated debates and they're going to happen in real time.
279
858723
3645
São debates complicados que vão acontecer em tempo real.
14:22
I'll give you one current example.
280
862839
1951
Vou lhes dar um exemplo atual.
14:25
One of the debates going on at the National Academies today
281
865531
3072
Um dos debates em curso nas academias nacionais hoje
14:29
is you have the power to put a gene drive into mosquitoes
282
869896
4702
é que temos o poder de colocar um estímulo genético em mosquitos
14:34
so that you will kill all the malaria-carrying mosquitoes.
283
874622
2984
para matar todos os que transmitem a malária.
14:39
Now, some people say,
284
879547
2560
Algumas pessoas dizem:
14:42
"That's going to affect the environment in an extreme way, don't do it."
285
882964
3465
"Isso vai afetar o meio ambiente de maneira extrema.
Não façam isso".
14:47
Other people say,
286
887326
1155
Outras dizem:
14:48
"This is one of the things that's killing millions of people yearly.
287
888505
3227
"Essa é uma das coisas que matam milhões de pessoas anualmente.
14:51
Who are you to tell me that I can't save the kids in my country?"
288
891756
3548
Quem é você para me dizer que não posso salvar as crianças de meu país?"
14:57
And why is this debate so complicated?
289
897183
1853
Por que esse debate é tão complicado?
Porque assim que liberarmos isso no Brasil,
14:59
Because as soon as you let this loose in Brazil
290
899060
2881
15:01
or in Southern Florida --
291
901965
1423
ou no sul da Flórida,
15:03
mosquitoes don't respect walls.
292
903412
1541
mosquitos não respeitam muros.
15:04
You're making a decision for the world
293
904977
2301
Estamos tomando uma decisão mundial
15:07
when you put a gene drive into the air.
294
907302
1907
quando colocamos um estímulo genético no ar.
15:14
This wonderful man won a Nobel Prize,
295
914145
2095
Este homem extraordinário ganhou um Prêmio Nobel
15:17
and after winning the Nobel Prize
296
917103
1640
e, depois disso,
15:18
he's been worrying about
297
918767
1255
tem se preocupado
15:21
how did life get started on this planet
298
921531
2103
sobre como a vida começou neste planeta
15:23
and how likely is it that it's in other places?
299
923658
2281
e qual a probabilidade de que exista em outros lugares.
15:27
So what he's been doing is going around to this graduate students
300
927097
3202
Ele tem ido até os alunos de pós-graduação
15:30
and saying to his graduate students,
301
930323
1718
e dito a eles:
15:32
"Build me life but don't use any modern chemicals or instruments.
302
932864
3322
"Construam-me a vida,
mas não usem instrumentos nem produtos químicos modernos.
15:36
Build me stuff that was here three billion years ago.
303
936210
2665
Construam-me o que estava aqui há 3 bilhões de anos.
15:38
You can't use lasers. You can't use this. You can't use that."
304
938899
3156
Você não podem usar lasers, nem isso, nem aquilo".
15:44
He gave me a vial of what he's built about three weeks ago.
305
944330
3245
Ele me deu um frasco do que havia construído há três semanas.
15:48
What has he built?
306
948639
1179
O que ele construiu?
15:49
He's built basically what looked like soap bubbles that are made out of lipids.
307
949842
4025
Foi basicamente o que parecia ser bolhas de sabão feitas de lipídios.
15:53
He's built a precursor of RNA.
308
953891
2566
Ele havia construído um precursor do RNA.
15:57
He's had the precursor of the RNA be absorbed by the cell
309
957291
3752
Ele teve o precursor do RNA absorvido pela célula
16:02
and then he's had the cells divide.
310
962194
1883
e, então, fez as células se dividirem.
16:06
We may not be that far --
311
966031
1957
Podemos não estar tão longe...
16:09
call it a decade, maybe two decades --
312
969687
3117
uma década, talvez duas...
16:12
from generating life from scratch
313
972828
1970
de gerar vida começando do zero
16:16
out of proto-communities.
314
976285
1803
a partir de protocomunidades.
16:19
Second long-term trend:
315
979512
1646
Segunda tendência de longo prazo:
16:22
we've been living and are living through the digital age --
316
982273
3526
estamos vivendo a era digital,
16:25
we're starting to live through the age of the genome
317
985823
2519
estamos começando a viver a era do genoma,
16:28
and biology and CRISPR and synthetic biology --
318
988366
3615
da biologia, do CRISPR e da biologia sintética,
16:32
and all of that is going to merge into the age of the brain.
319
992870
2907
e tudo isso vai se unir à era do cérebro.
16:36
So we're getting to the point where we can rebuild most of our body parts,
320
996743
3981
Estamos chegando ao ponto
em que podemos reconstruir a maioria das partes de nosso corpo
16:40
in the same way as if you break a bone or burn your skin, it regrows.
321
1000748
3656
e, se quebrarmos um osso ou queimarmos a pele,
eles se regeneram.
16:44
We're beginning to learn how to regrow our tracheas
322
1004428
2668
Estamos começando a aprender como regenerar a traqueia
16:47
or how to regrow our bladders.
323
1007120
1864
ou a bexiga.
16:49
Both of those have been implanted in humans.
324
1009008
2306
Ambas foram implantadas em seres humanos.
16:51
Tony Atala is working on 32 different organs.
325
1011338
2728
Tony Atala está trabalhando em 32 órgãos diferentes.
16:55
But the core is going to be this,
326
1015487
1890
Mas o núcleo vai ser isso,
16:57
because this is you and the rest is just packaging.
327
1017401
3054
porque isso é você, e o resto é apenas embalagem.
17:02
Nobody's going to live beyond 120, 130, 140 years
328
1022011
3547
Ninguém vai viver além de 120, 130, 140 anos,
17:05
unless if we fix this.
329
1025582
1735
a menos que consertemos isso.
17:08
And that's the most interesting challenge.
330
1028084
2066
Esse é o desafio mais interessante, a próxima fronteira, junto com:
17:10
That's the next frontier, along with:
331
1030174
2111
17:12
"How common is life in the universe?"
332
1032309
2347
"Qual a prevalência da vida no Universo?"
17:14
"Where did we come from?"
333
1034680
1806
"De onde viemos?"
17:16
and questions like that.
334
1036510
1634
e perguntas como essa.
17:20
Let me end this with an apocryphal quote from Einstein.
335
1040031
3190
Deixem-me terminar com uma suposta citação de Einstein:
17:23
[You can live as if everything is a miracle,
336
1043697
2219
[Você pode viver como se tudo fosse um milagre...
17:25
or you can live as if nothing is a miracle.]
337
1045940
2272
ou você pode viver como se nada fosse um milagre.]
17:28
It's your choice.
338
1048236
1513
A escolha é sua.
17:30
You can focus on the bad, you can focus on the scary,
339
1050555
2479
Vocês podem se concentrar no ruim, no assustador,
17:33
and certainly there's a lot of scary out there.
340
1053058
2416
e certamente há muitas coisas assustadoras por aí.
17:36
But use 10 percent of your brain to focus on that, or maybe 20 percent,
341
1056012
4732
Mas usem 10% de seu cérebro para se concentrar nisso, talvez 20%,
17:40
or maybe 30 percent.
342
1060768
1826
ou talvez 30%.
17:43
But just remember,
343
1063474
1782
Mas lembrem-se:
17:45
we really are living in an age of miracle and wonder.
344
1065280
2609
estamos realmente vivendo em uma era de milagres e maravilhas.
17:48
We're lucky to be alive today. We're lucky to see this stuff.
345
1068271
3551
Temos sorte de estar vivos hoje e ver essas coisas.
17:51
We're lucky to be able to interact with folks like the folks
346
1071846
2841
Temos sorte de poder interagir com pessoas
como as que estão construindo todas as coisas neste auditório.
17:54
who are building all the stuff in this room.
347
1074711
2110
17:57
So thank you to all of you, for all you do.
348
1077487
2975
Obrigado a todos vocês por tudo o que fazem.
18:01
(Applause)
349
1081066
3696
(Aplausos)
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