Juan Enriquez: Will our kids be a different species?

Juan Enriquez: Nossas crianças serão uma espécie diferente?

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2012-06-04 ・ TED


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Juan Enriquez: Nossas crianças serão uma espécie diferente?

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00:00
Translator: Timothy Covell Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Tradutor: Isabel Villan Revisor: Thelma Lethier
00:15
All right. So, like all good stories,
1
15695
1983
Muito bem. Então, como todas as boas histórias,
00:17
this starts a long, long time ago
2
17678
1934
esta começa há muito, muito tempo
00:19
when there was basically nothing.
3
19612
2149
quando não havia basicamente nada.
00:21
So here is a complete picture of the universe
4
21761
2400
Aqui está um quadro completo do universo
00:24
about 14-odd billion years ago.
5
24161
3452
há aproximadamente 14 estranhos bilhões de anos.
00:27
All energy is concentrated into a single point of energy.
6
27613
3084
Toda energia está concentrada em um único ponto.
00:30
For some reason it explodes,
7
30697
1584
Por alguma razão ele explode,
00:32
and you begin to get these things.
8
32281
2116
e começamos a ter essas coisas.
00:34
So you're now about 14 billion years into this.
9
34397
2866
Portanto, agora estamos nisto há mais ou menos 14 bilhões de anos.
00:37
And these things expand and expand and expand
10
37263
1896
E essas coisas se expandem, se expandem, e se expandem
00:39
into these giant galaxies,
11
39159
1699
nestas galáxias gigantes,
00:40
and you get trillions of them.
12
40858
1319
e temos trilhões delas.
00:42
And within these galaxies
13
42177
2148
E dentro dessas galáxias
00:44
you get these enormous dust clouds.
14
44325
2119
temos essas enormes nuvens de poeira.
00:46
And I want you to pay particular attention
15
46444
1765
E quero que prestem especial atenção
00:48
to the three little prongs
16
48209
1450
às três pequenas garras
00:49
in the center of this picture.
17
49659
1901
no centro desta imagem.
00:51
If you take a close-up of those,
18
51560
1415
Se fizermos um close-up delas,
00:52
they look like this.
19
52975
1653
elas terão esta aparência.
00:54
And what you're looking at is columns of dust
20
54628
2850
E o que estão vendo são colunas de poeira
00:57
where there's so much dust --
21
57478
2047
onde há tanta poeira --
00:59
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
22
59525
4333
a propósito, a escala disto é um trilhão de milhas na vertical --
01:03
and what's happening is there's so much dust,
23
63858
2918
e o que acontece é que há tanta poeira,
01:06
it comes together and it fuses
24
66776
1934
que ela se junta e se funde
01:08
and ignites a thermonuclear reaction.
25
68710
3459
e dispara uma reação termonuclear.
01:12
And so what you're watching
26
72169
842
E, assim, o que estão vendo
01:13
is the birth of stars.
27
73011
1985
é o nascimento das estrelas.
01:14
These are stars being born out of here.
28
74996
1657
Estas são estrelas nascendo longe daqui.
01:16
When enough stars come out,
29
76653
2468
Quando surgem bastante estrelas,
01:19
they create a galaxy.
30
79121
1798
elas criam uma galáxia.
01:20
This one happens to be a particularly important galaxy,
31
80919
3434
Esta é uma galáxia particularmente importante,
01:24
because you are here.
32
84353
2216
porque vocês estão aqui.
01:26
(Laughter)
33
86569
1167
(Risadas)
01:27
And as you take a close-up of this galaxy,
34
87736
1651
E quando fazemos um close-up desta galáxia,
01:29
you find a relatively normal,
35
89387
2065
encontramos uma estrela relativamente normal,
01:31
not particularly interesting star.
36
91452
2368
não particularmente interessante.
01:33
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
37
93820
4015
A propósito, agora estamos nessa história há mais ou menos dois terços do caminho total.
01:37
So this star doesn't even appear
38
97835
2182
Portanto, essa estrela não aparece
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
39
100017
2951
até chegarmos a cerca de dois terços desse caminho.
01:42
And then what happens
40
102968
1078
Então, o que acontece
01:44
is there's enough dust left over
41
104046
1406
é que resta bastante poeira
01:45
that it doesn't ignite into a star,
42
105452
1966
que não produz uma estrela,
01:47
it becomes a planet.
43
107418
2000
torna-se um planeta.
01:49
And this is about a little over four billion years ago.
44
109418
4825
E isso acontece um pouco mais de quatro bilhões de anos atrás.
01:54
And soon thereafter
45
114243
1433
E logo depois disso
01:55
there's enough material left over
46
115676
1917
há material de sobra suficiente
01:57
that you get a primordial soup,
47
117593
4563
para que tenhamos uma sopa primordial,
02:02
and that creates life.
48
122156
1764
e isso cria vida.
02:03
And life starts to expand and expand and expand,
49
123920
3881
E a vida começa a se expandir, e expandir e expandir,
02:07
until it goes kaput.
50
127801
1751
até que é destruída.
02:09
(Laughter)
51
129552
3488
(Risadas)
02:13
Now the really strange thing
52
133040
1430
Bem, o que é realmente estranho
02:14
is life goes kaput, not once, not twice,
53
134470
2906
é que a vida é destruída, não uma, nem duas vezes,
02:17
but five times.
54
137376
2216
mas cinco vezes.
02:19
So almost all life on Earth
55
139592
2102
Assim, quase toda a vida na Terra
02:21
is wiped out about five times.
56
141694
2464
é aniquilada aproximadamente cinco vezes.
02:24
And as you're thinking about that,
57
144158
1552
E enquanto pensam sobre isso,
02:25
what happens is you get more and more complexity,
58
145710
2432
o que acontece é que temos cada vez mais complexidade,
02:28
more and more stuff
59
148142
1234
cada vez mais material
02:29
to build new things with.
60
149376
4118
para construir coisas novas.
02:33
And we don't appear
61
153494
1270
E nós não aparecemos
02:34
until about 99.96 percent of the time into this story,
62
154764
5648
antes de decorridos cerca de 99,96 por cento do tempo dessa história,
02:40
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
63
160412
3930
apenas para colocar nós mesmos e nossos ancestrais em perspectiva.
02:44
So within that context, there's two theories of the case
64
164342
3459
Assim, dentro desse contexto, há duas teorias
02:47
as to why we're all here.
65
167801
1689
sobre a razão de estarmos todos aqui.
02:49
The first theory of the case
66
169490
1589
A primeira teoria
02:51
is that's all she wrote.
67
171079
3409
é que isso é tudo que foi escrito.
02:54
Under that theory,
68
174488
1359
De acordo com essa teoria,
02:55
we are the be-all and end-all
69
175847
1836
somos o início e o fim
02:57
of all creation.
70
177683
1733
de toda a criação.
02:59
And the reason for trillions of galaxies,
71
179416
2884
E a razão para trilhões de galáxias,
03:02
sextillions of planets,
72
182300
2013
sextilhões de planetas,
03:04
is to create something that looks like that
73
184313
4710
é criar algo parecido com isso
03:09
and something that looks like that.
74
189023
3633
e algo que pareça com isso.
03:12
And that's the purpose of the universe;
75
192656
1541
E esse é o propósito do universo;
03:14
and then it flat-lines,
76
194197
1284
então ele se acomoda,
03:15
it doesn't get any better.
77
195481
1311
não fica melhor.
03:16
(Laughter)
78
196792
4480
(Risadas)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
79
201272
2819
A única pergunta que podem fazer a si mesmos é:
03:24
could that be just mildly arrogant?
80
204091
5235
isso não seria um pouquinho arrogante?
03:29
And if it is --
81
209326
1741
E se é --
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
82
211067
5382
e principalmente por termos chegado muito perto da extinção.
03:36
There were only about 2,000 of our species left.
83
216449
3367
Restavam apenas cerca de 2.000 da nossa espécie.
03:39
A few more weeks without rain,
84
219816
2083
Mais algumas semanas sem chuva e
03:41
we would have never seen any of these.
85
221899
3084
nunca teríamos visto nenhum destes.
03:44
(Laughter)
86
224983
6699
(Risadas)
03:51
(Applause)
87
231682
4634
(Aplausos)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
88
236316
2966
Portanto, talvez tenhamos que pensar sobre uma segunda teoria,
03:59
if the first one isn't good enough.
89
239282
2917
se a primeira não for suficientemente boa.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
90
242199
1784
E a segunda teoria é: podemos evoluir?
04:03
(Laughter)
91
243983
2899
(Risadas)
04:06
Well, why would one ask a question like that?
92
246882
3234
Bem, por que alguém faria uma pergunta dessas?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
93
250116
2465
Porque houve no mínimo 29 evoluções de humanoides
04:12
of humanoids.
94
252581
2036
até agora.
04:14
So it turns out that we have upgraded.
95
254617
2850
Acontece que evoluímos.
04:17
We've upgraded time and again and again.
96
257467
1915
Evoluímos repetidamente e mais uma vez.
04:19
And it turns out that we keep discovering upgrades.
97
259382
2916
E acontece que continuamos descobrindo evoluções.
04:22
We found this one last year.
98
262298
2184
Encontramos esta no ano passado.
04:24
We found another one last month.
99
264482
2617
E outra no mês passado.
04:27
And as you're thinking about this,
100
267099
2199
E enquanto pensam sobre isso,
04:29
you might also ask the question:
101
269298
2103
vocês também poderiam perguntar:
04:31
So why a single human species?
102
271401
3097
Então, por que uma única espécie humana?
04:34
Wouldn't it be really odd
103
274498
1834
Não seria muito estranho
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
104
276332
3784
se vocês fossem à África, Ásia e Antártica
04:40
and found exactly the same bird --
105
280116
2619
e encontrassem exatamente o mesmo pássaro --
04:42
particularly given that we co-existed at the same time
106
282735
3792
principalmente considerando que coexistimos na mesma época
04:46
with at least eight other versions of humanoid
107
286527
2786
com, pelo menos, oito versões diferentes de humanoides
04:49
at the same time on this planet?
108
289313
2468
neste planeta ao mesmo tempo?
04:51
So the normal state of affairs
109
291781
1879
Portanto, o normal
04:53
is not to have just a Homo sapiens;
110
293660
2510
não é ter apenas um Homo Sapiens;
04:56
the normal state of affairs
111
296170
1021
o normal
04:57
is to have various versions of humans walking around.
112
297191
3829
é ter várias versões de humanos vagando por aí.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
113
301020
2817
E se isso é o normal,
05:03
then you might ask yourself,
114
303837
2368
então vocês poderiam se perguntar,
05:06
all right, so if we want to create something else,
115
306205
2065
muito bem, então, se queremos criar algo mais,
05:08
how big does a mutation have to be?
116
308270
2868
qual deve ser o tamanho de uma mutação?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
117
311138
2632
Bem, Svante Paabbo tem a resposta.
05:13
The difference between humans and Neanderthal
118
313770
2800
A diferença entre os humanos e o Neandertal
05:16
is 0.004 percent of gene code.
119
316570
3299
é de 0,004 por cento do código genético.
05:19
That's how big the difference is
120
319869
1700
Esse é o tamanho da diferença
05:21
one species to another.
121
321569
2217
entre uma espécie e outra.
05:23
This explains most contemporary political debates.
122
323786
4400
Isto explica a maioria dos debates políticos contemporâneos.
05:28
(Laughter)
123
328186
1935
(Risadas)
05:30
But as you're thinking about this,
124
330121
3211
Mas, enquanto pensam sobre isso,
05:33
one of the interesting things
125
333332
1358
uma das coisas interessantes
05:34
is how small these mutations are and where they take place.
126
334690
3397
é como são pequenas essas mutações e onde elas acontecem.
05:38
Difference human/Neanderthal
127
338087
1333
A diferença humano/Neandertal
05:39
is sperm and testis,
128
339420
1733
está no esperma e nos testículos,
05:41
smell and skin.
129
341153
1368
no cheiro e na pele.
05:42
And those are the specific genes
130
342521
1486
E esses são os genes específicos
05:44
that differ from one to the other.
131
344007
2680
que diferem um do outro.
05:46
So very small changes can have a big impact.
132
346687
3101
Mudanças tão pequenas podem ter um grande impacto.
05:49
And as you're thinking about this,
133
349788
1632
E enquanto pensam sobre isso,
05:51
we're continuing to mutate.
134
351420
2516
continuamos a sofrer mutações.
05:53
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
135
353936
2901
Então, cerca de 10.000 anos atrás, no Mar Negro,
05:56
we had one mutation in one gene
136
356837
2060
tivemos uma mutação em um gene
05:58
which led to blue eyes.
137
358897
2556
que deu origem aos olhos azuis.
06:01
And this is continuing and continuing and continuing.
138
361453
3884
E isto continua e continua e continua.
06:05
And as it continues,
139
365337
1434
E enquanto continua,
06:06
one of the things that's going to happen this year
140
366771
1765
uma das coisas que vai acontecer este ano
06:08
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
141
368536
3333
é que descobriremos os primeiros 10.000 genomas humanos,
06:11
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
142
371869
3269
pois fazer a sequência genética ficou muito barato.
06:15
And when we find these,
143
375138
1588
E quando os descobrirmos,
06:16
we may find differences.
144
376726
2494
podemos encontrar diferenças.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
145
379220
3076
E, a propósito, este não é um debate para o qual estamos preparados,
06:22
because we have really misused the science in this.
146
382296
3376
porque nisso a ciência é realmente mal utilizada.
06:25
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
147
385672
3683
Nos anos 20, acreditávamos que havia grandes diferenças entre as pessoas.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
148
389355
3798
Isso era de certa forma baseado no trabalho de Francis Galton.
06:33
He was Darwin's cousin.
149
393153
2136
Ele era primo de Darwin.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
150
395289
2315
Mas os EUA, o Instituto Carnegie,
06:37
Stanford, American Neurological Association
151
397604
2582
Stanford, a Associação Neurológica Americana
06:40
took this really far.
152
400186
1868
levaram isso muito longe.
06:42
That got exported and was really misused.
153
402054
3599
Isso foi exportado e muito mal empregado.
06:45
In fact, it led to some absolutely horrendous
154
405653
2685
De fato, levou a um péssimo tratamento
06:48
treatment of human beings.
155
408338
2013
dos seres humanos.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
156
410351
2594
Assim, desde a década de 40, temos dito que não há diferenças,
06:52
we're all identical.
157
412945
1320
somos todos idênticos.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
158
414265
3277
Ao final do ano saberemos se isso é verdade.
06:57
And as we think about that,
159
417542
1732
E enquanto pensamos sobre isso,
06:59
we're actually beginning to find things
160
419274
1518
estamos na verdade começando a encontrar coisas
07:00
like, do you have an ACE gene?
161
420792
3466
como, você tem um gene ACE?
07:04
Why would that matter?
162
424258
1978
Por que isso importaria?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
163
426236
4038
Porque ninguém jamais escalou um pico de 8.000 metros sem oxigênio
07:10
that doesn't have an ACE gene.
164
430274
2750
sem ter um gene ACE.
07:13
And if you want to get more specific,
165
433024
1869
E se você quer ser mais específico,
07:14
how about a 577R genotype?
166
434893
3015
que tal um genótipo 577R?
07:17
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
167
437908
4700
Bem, acontece que todo atleta olímpico de potência já examinado
07:22
carries at least one of these variants.
168
442608
3250
carrega pelo menos uma dessas variantes.
07:25
If that is true,
169
445858
1654
Se isso for verdadeiro,
07:27
it leads to some very complicated questions
170
447512
2158
leva a algumas questões muito complicadas
07:29
for the London Olympics.
171
449670
1801
para as Olimpíadas de Londres.
07:31
Three options:
172
451471
1519
Três opções.
07:32
Do you want the Olympics to be a showcase
173
452990
2832
Vocês querem que as Olimpíadas sejam uma demonstração
07:35
for really hardworking mutants?
174
455822
2700
para mutantes realmente esforçados?
07:38
(Laughter)
175
458522
1733
(Risadas)
07:40
Option number two:
176
460255
2735
Opção número dois.
07:42
Why don't we play it like golf or sailing?
177
462990
3398
Por que não fazemos como no golfe ou na vela?
07:46
Because you have one and you don't have one,
178
466388
2474
Porque vocês têm um e vocês não têm,
07:48
I'll give you a tenth of a second head start.
179
468862
3995
dou-lhes um décimo de segundo de vantagem.
07:52
Version number three:
180
472857
1071
Versão número três.
07:53
Because this is a naturally occurring gene
181
473928
2069
Porque este é um gene que ocorre naturalmente
07:55
and you've got it and you didn't pick the right parents,
182
475997
2782
e vocês o têm e vocês não escolheram os pais certos,
07:58
you get the right to upgrade.
183
478779
3949
vocês tem o direito de evoluir.
08:02
Three different options.
184
482728
1751
Três opções diferentes.
08:04
If these differences are the difference
185
484479
1622
Se estas são a diferença
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
186
486101
3378
entre uma medalha olímpica e uma medalha não olímpica.
08:09
And it turns out that as we discover these things,
187
489479
2834
E acontece que à medida que descobrimos essas coisas,
08:12
we human beings really like to change
188
492313
3335
nós, seres humanos, realmente gostamos de mudar
08:15
how we look, how we act,
189
495648
1694
a nossa aparência, o modo de agimos,
08:17
what our bodies do.
190
497342
1594
o que nossos corpos fazem.
08:18
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
191
498936
4374
E tivemos aproximadamente 10,2 milhões de cirurgias plásticas nos Estados Unidos,
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
192
503310
3317
sem falar que, com as tecnologias que estão surgindo online hoje,
08:26
today's corrections, deletions,
193
506627
2701
as correções, eliminações,
08:29
augmentations and enhancements
194
509328
1919
aumentos e realces
08:31
are going to seem like child's play.
195
511247
2913
vão parecer brincadeira de criança.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
196
514160
3701
Vocês já viram o trabalho de Tony Atala no TED,
08:37
but this ability to start filling
197
517861
3567
mas essa capacidade de começar a preencher
08:41
things like inkjet cartridges with cells
198
521428
2933
coisas como cartuchos de tinta com células
08:44
are allowing us to print skin, organs
199
524361
4674
está nos deixando reproduzir pele, órgãos
08:49
and a whole series of other body parts.
200
529035
2750
e toda uma série de outras partes do corpo.
08:51
And as these technologies go forward,
201
531785
1884
E à medida que essas tecnologias avançam,
08:53
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
202
533669
3784
vocês continuam vendo isto, continuam vendo isto, continuam vendo coisas --
08:57
2000, human genome sequence --
203
537453
2774
2.000, a sequência do genoma humano --
09:00
and it seems like nothing's happening,
204
540227
3782
e parece que nada está acontecendo,
09:04
until it does.
205
544009
3112
até que acontece.
09:07
And we may just be in some of these weeks.
206
547121
3524
E pode ser que estejamos em algumas destas semanas.
09:10
And as you're thinking about
207
550645
1599
E enquanto pensam sobre isso,
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
208
552244
3451
esses dois sujeitos sequenciando um genoma humano, em 2000,
09:15
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
209
555695
3553
e o Projeto Público de sequenciamento do genoma humano, em 2000,
09:19
then you don't hear a lot,
210
559248
3164
então não ouvimos muita coisa,
09:22
until you hear about an experiment last year in China,
211
562412
3984
até que ouvimos falar de um experimento no ano passado, na China,
09:26
where they take skin cells from this mouse,
212
566396
4017
no qual eles extraem células da pele deste rato,
09:30
put four chemicals on it,
213
570413
1733
colocam quatro substâncias químicas nelas,
09:32
turn those skin cells into stem cells,
214
572146
3566
transformam essas células de pele em células-tronco,
09:35
let the stem cells grow
215
575712
1465
deixam as células-tronco crescer
09:37
and create a full copy of that mouse.
216
577177
3087
e criam uma cópia completa daquele rato.
09:40
That's a big deal.
217
580264
3247
Isso é uma grande coisa.
09:43
Because in essence
218
583511
1016
Porque na sua essência
09:44
what it means is you can take a cell,
219
584527
2148
o que isso significa é que podemos pegar uma célula,
09:46
which is a pluripotent stem cell,
220
586675
2286
que é uma célula-tronco pluripotente,
09:48
which is like a skier at the top of a mountain,
221
588961
2684
que é como um esquiador no topo de uma montanha,
09:51
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
222
591645
3817
e esses dois esquiadores tornam-se duas células-tronco pluripotentes,
09:55
four, eight, 16,
223
595462
1782
quatro, oito, 16,
09:57
and then it gets so crowded
224
597244
1668
e então fica tão lotado
09:58
after 16 divisions
225
598912
1800
depois de 16 divisões
10:00
that those cells have to differentiate.
226
600712
2502
que aquelas células têm que diferenciar.
10:03
So they go down one side of the mountain,
227
603214
1433
Então elas descem por um lado da montanha,
10:04
they go down another.
228
604647
1233
descem pelo outro.
10:05
And as they pick that,
229
605880
1534
E quando escolhem isso,
10:07
these become bone,
230
607414
2250
estas se tormam osso,
10:09
and then they pick another road and these become platelets,
231
609664
2932
então escolhem outro caminho e essas se tormam plaquetas,
10:12
and these become macrophages,
232
612596
2117
e aquelas se tornam macrófagos
10:14
and these become T cells.
233
614713
1267
e estas se tornam células T.
10:15
But it's really hard, once you ski down,
234
615980
1952
Mas é realmente difícil, uma vez que você começa a descida,
10:17
to get back up.
235
617932
1523
voltar lá para cima.
10:19
Unless, of course, if you have a ski lift.
236
619455
5412
A menos que, claro, você tenha um teleférico.
10:24
And what those four chemicals do
237
624867
2449
E o que aquelas quatro substâncias químicas fazem
10:27
is they take any cell
238
627316
2069
é pegar qualquer célula
10:29
and take it way back up the mountain
239
629385
1932
e levá-la de volta ao topo da montanha
10:31
so it can become any body part.
240
631317
2033
de modo que ela possa tornar-se qualquer parte do corpo.
10:33
And as you think of that,
241
633350
1728
E enquanto pensam nisso,
10:35
what it means is potentially
242
635078
1980
o que isso significa é que potencialmente
10:37
you can rebuild a full copy
243
637058
2175
podemos reconstruir uma cópia completa
10:39
of any organism
244
639233
1867
de qualquer organismo
10:41
out of any one of its cells.
245
641100
2586
a partir de qualquer uma de suas células.
10:43
That turns out to be a big deal
246
643686
2531
Isso passa a ser uma grande coisa
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
247
646217
2566
porque agora podemos pegar, não apenas células de rato,
10:48
but you can human skin cells
248
648783
2318
mas células da pele humana
10:51
and turn them into human stem cells.
249
651101
3650
e transformá-las em células-tronco humanas.
10:54
And then what they did in October
250
654751
3198
E, assim, o que fizeram em outubro,
10:57
is they took skin cells, turned them into stem cells
251
657949
3400
foi pegar células da pele, transformá-las em células-tronco
11:01
and began to turn them into liver cells.
252
661349
3673
e começar a transformá-las em células do fígado.
11:05
So in theory,
253
665022
1044
Assim, em teoria,
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
254
666066
5184
poderíamos criar qualquer órgão a partir de qualquer uma de suas células.
11:11
Here's a second experiment:
255
671250
1718
Aqui está um segundo experimento.
11:12
If you could photocopy your body,
256
672968
3133
Se vocês pudessem fotocopiar o seu corpo,
11:16
maybe you also want to take your mind.
257
676101
3052
talvez também queiram pegar a sua mente.
11:19
And one of the things you saw at TED
258
679153
1565
E uma das coisas que vocês viram no TED,
11:20
about a year and a half ago
259
680718
1250
mais ou menos um ano e meio atrás,
11:21
was this guy.
260
681968
1435
foi esse sujeito.
11:23
And he gave a wonderful technical talk.
261
683403
2600
E ele apresentou uma palestra técnica maravilhosa.
11:26
He's a professor at MIT.
262
686003
1599
Ele é um professor no MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts).
11:27
But in essence what he said
263
687602
1916
Mas, em essência, o que ele disse
11:29
is you can take retroviruses,
264
689518
1700
é que podemos pegar retrovírus,
11:31
which get inside brain cells of mice.
265
691218
2800
que ficam dentro de células cerebrais de ratos.
11:34
You can tag them with proteins
266
694018
2440
Podemos marcá-las com proteínas
11:36
that light up when you light them.
267
696458
2094
que se iluminam quando você as acende.
11:38
And you can map the exact pathways
268
698552
3716
E podemos mapear os caminhos exatos
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
269
702268
3483
de um rato quando ele vê, sente, toca,
11:45
remembers, loves.
270
705751
2183
lembra, ama.
11:47
And then you can take a fiber optic cable
271
707934
2373
Então, podemos pegar um cabo de fibra ótica
11:50
and light up some of the same things.
272
710307
3819
e iluminar essas mesmas coisas.
11:54
And by the way, as you do this,
273
714126
1832
E, a propósito, quando fazemos isso,
11:55
you can image it in two colors,
274
715958
2017
podemos visualizar isso em duas cores,
11:57
which means you can download this information
275
717975
2399
o que significa que podemos baixar essa informação
12:00
as binary code directly into a computer.
276
720374
4740
diretamente para um computador como código binário.
12:05
So what's the bottom line on that?
277
725114
2473
Então, qual é o resultado disso?
12:07
Well it's not completely inconceivable
278
727587
2200
Bem, não é completamente inconcebível
12:09
that someday you'll be able to download your own memories,
279
729787
4495
que algum dia seremos capazes de baixar nossas próprias memórias,
12:14
maybe into a new body.
280
734282
2387
talvez em um novo corpo.
12:16
And maybe you can upload other people's memories as well.
281
736669
5085
E talvez possamos carregar as memórias de outras pessoas também.
12:21
And this might have just one or two
282
741754
2514
E isto talvez tenha apenas uma ou duas
12:24
small ethical, political, moral implications.
283
744268
3520
pequenas implicações éticas, políticas, morais.
12:27
(Laughter)
284
747788
1531
(Risadas)
12:29
Just a thought.
285
749319
2991
Apenas uma ideia.
12:32
Here's the kind of questions
286
752310
1528
Eis aqui o tipo de perguntas
12:33
that are becoming interesting questions
287
753838
1980
que estão se tornando questões interessantes
12:35
for philosophers, for governing people,
288
755818
2484
para filósofos, para governantes,
12:38
for economists, for scientists.
289
758302
3366
para economistas, para cientistas.
12:41
Because these technologies are moving really quickly.
290
761668
3284
Porque essas tecnologias estão avançando muito rapidamente.
12:44
And as you think about it,
291
764952
1500
E enquanto pensam sobre isso,
12:46
let me close with an example of the brain.
292
766452
3082
deixem-me encerrar com um exemplo do cérebro.
12:49
The first place where you would expect
293
769534
1683
O primeiro lugar onde você esperaria
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
294
771217
3051
ver uma enorme pressão evolucionária hoje,
12:54
both because of the inputs,
295
774268
2265
tanto por causa da entrada de dados,
12:56
which are becoming massive,
296
776533
1552
que está se tornando maciça,
12:58
and because of the plasticity of the organ,
297
778085
1782
quanto por causa da plasticidade do órgão,
12:59
is the brain.
298
779867
2534
é o cérebro.
13:02
Do we have any evidence that that is happening?
299
782401
3318
Temos alguma evidência de que isto está acontecendo?
13:05
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
300
785719
4731
Bem, vamos dar uma olhada em algo como a incidência de autismo em cada mil pessoas.
13:10
Here's what it looks like in 2000.
301
790450
2502
Aqui está como era em 2000.
13:12
Here's what it looks like in 2002,
302
792952
2082
Aqui como era em 2002,
13:15
2006, 2008.
303
795034
4618
2006, 2008.
13:19
Here's the increase in less than a decade.
304
799652
4082
Aqui está o aumento em menos de uma década.
13:23
And we still don't know why this is happening.
305
803734
4417
E ainda não sabemos por que isto está acontecendo.
13:28
What we do know is, potentially,
306
808151
2485
O que sabemos mesmo é que, potencialmente,
13:30
the brain is reacting in
307
810636
2032
o cérebro está reagindo
13:32
a hyperactive, hyper-plastic way,
308
812668
2134
de uma forma hiperativa, hiperplástica,
13:34
and creating individuals that are like this.
309
814802
2950
e criando indivíduos que são assim.
13:37
And this is only one of the conditions that's out there.
310
817752
2757
E esta é apenas uma das condições que estão por aí.
13:40
You've also got people with who are extraordinarily smart,
311
820509
3540
Temos também pessoas que são extraordinariamente inteligentes,
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
312
824049
2397
pessoas que conseguem lembrar de tudo que tenham visto na vida,
13:46
people who've got synesthesia,
313
826446
1385
pessoas que têm sinestesia,
13:47
people who've got schizophrenia.
314
827831
1331
pessoas que têm esquizofrenia.
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
315
829162
2534
Temos todo tipo de coisa acontecendo por aí afora,
13:51
and we still don't understand
316
831696
1218
e ainda não compreendemos
13:52
how and why this is happening.
317
832914
2233
como e por que isso está acontecendo.
13:55
But one question you might want to ask is,
318
835147
2682
Mas uma pergunta que podem fazer é:
13:57
are we seeing a rapid evolution of the brain
319
837829
2628
estamos vendo uma rápida evolução do cérebro
14:00
and of how we process data?
320
840457
1825
e de como processamos dados?
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
321
842282
3063
Porque quando pensamos em quantos dados estão chegando em nossos cérebros,
14:05
we're trying to take in as much data in a day
322
845345
3484
estamos tentando absorver, em um dia, tantos dados
14:08
as people used to take in in a lifetime.
323
848829
2551
quanto as pessoas costumavam absorver em uma vida inteira.
14:11
And as you're thinking about this,
324
851380
2632
E enquanto pensam sobre isso,
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
325
854012
2342
há quatro teorias sobre o porquê disto estar acontecendo,
14:16
plus a whole series of others.
326
856354
1327
mais uma série inteira de outras.
14:17
I don't have a good answer.
327
857681
1649
Não tenho uma boa resposta.
14:19
There really needs to be more research on this.
328
859330
3616
Realmente há necessidade de mais pesquisa sobre isso.
14:22
One option is the fast food fetish.
329
862946
2235
Uma opção é o fetiche do 'fast food'.
14:25
There's beginning to be some evidence
330
865181
2449
Está começando a haver alguma evidência
14:27
that obesity and diet
331
867630
2251
de que a obesidade e a alimentação
14:29
have something to do
332
869881
1631
têm algo a ver
14:31
with gene modifications,
333
871512
1768
com modificações genéticas,
14:33
which may or may not have an impact
334
873280
2350
que podem ou não ter um impacto
14:35
on how the brain of an infant works.
335
875630
3517
em como funciona o cérebro das crianças.
14:39
A second option is the sexy geek option.
336
879147
3955
A segunda opção é a do micreiro sensual.
14:43
These conditions are highly rare.
337
883102
4243
Essas condições são extremamente raras.
14:47
(Laughter)
338
887345
3038
(Risadas)
14:50
(Applause)
339
890383
5300
(Aplausos)
14:55
But what's beginning to happen
340
895683
1633
Mas o que começa a acontecer
14:57
is because these geeks are all getting together,
341
897316
2534
é que esses micreiros estão se juntando,
14:59
because they are highly qualified for computer programming
342
899850
2897
pois eles são altamente qualificados para programação de computadores
15:02
and it is highly remunerated,
343
902747
2318
e são altamente remunerados,
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
344
905065
3150
assim como outras tarefas muito detalhistas,
15:08
that they are concentrating geographically
345
908215
2449
então estão se concentrando geograficamente
15:10
and finding like-minded mates.
346
910664
2967
e encontrando parceiros de mesma opinião.
15:13
So this is the assortative mating hypothesis
347
913631
3568
Assim, essa é a hipótese do acasalamento
15:17
of these genes reinforcing one another
348
917199
2700
desses genes, um reforçando o outro
15:19
in these structures.
349
919899
2117
nessas estruturas.
15:22
The third, is this too much information?
350
922016
2950
A terceira: é informação demais?
15:24
We're trying to process so much stuff
351
924966
1497
Tentamos processar tanta coisa
15:26
that some people get synesthetic
352
926463
2352
que algumas pessoas ficam sinestésicas
15:28
and just have huge pipes that remember everything.
353
928815
2600
e têm conexões tão imensas que lembram de tudo.
15:31
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
354
931415
2669
Outras ficam hipersensíveis à quantidade de informação.
15:34
Other people react with various psychological conditions
355
934084
3982
Outras ainda reagem a essas informações com várias condições
15:38
or reactions to this information.
356
938066
1632
ou reações psicológicas.
15:39
Or maybe it's chemicals.
357
939698
2702
Ou talvez sejam substâncias químicas.
15:42
But when you see an increase
358
942400
1765
Mas quando vemos um aumento
15:44
of that order of magnitude in a condition,
359
944165
2351
dessa ordem de magnitude em uma condição,
15:46
either you're not measuring it right
360
946516
1565
ou você não está mensurando corretamente
15:48
or there's something going on very quickly,
361
948081
2518
ou há alguma coisa acontecendo muito rapidamente,
15:50
and it may be evolution in real time.
362
950599
4032
e pode ser a evolução em tempo real.
15:54
Here's the bottom line.
363
954631
2503
Eis a conclusão.
15:57
What I think we are doing
364
957134
2181
O que penso que estamos fazendo
15:59
is we're transitioning as a species.
365
959315
1716
é uma transição como espécie.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
366
961031
5484
E eu não pensava assim quando Steve Gullans e eu começamos a escrever juntos.
16:06
I think we're transitioning into Homo evolutis
367
966515
2451
Penso que estamos fazendo uma transição para o Homo Evolutis
16:08
that, for better or worse,
368
968966
1399
que, de um jeito ou de outro,
16:10
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
369
970365
4182
não é apenas um hominídeo que é consciente de seu ambiente,
16:14
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
370
974547
3219
é um hominídeo que está começando, direta e deliberadamente,
16:17
control the evolution of its own species,
371
977766
3198
a controlar a evolução de sua própria espécie,
16:20
of bacteria, of plants, of animals.
372
980964
3834
das bactérias, das plantas, dos animais.
16:24
And I think that's such an order of magnitude change
373
984798
2835
E penso que é uma mudança de tal ordem de magnitude
16:27
that your grandkids or your great-grandkids
374
987633
3103
que seus netos e bisnetos
16:30
may be a species very different from you.
375
990736
3045
podem ser uma espécie muito diferente de vocês.
16:33
Thank you very much.
376
993781
1586
Muito obrigado.
16:35
(Applause)
377
995367
5331
(Aplausos)
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