The next software revolution: programming biological cells | Sara-Jane Dunn

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TED


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Tradutor: Maurício Kakuei Tanaka Revisor: Leonardo Silva
00:12
The second half of the last century was completely defined
0
12750
4509
A segunda metade do século passado foi completamente definida
00:17
by a technological revolution:
1
17283
1999
por uma revolução tecnológica:
00:19
the software revolution.
2
19306
1435
a revolução do software.
00:21
The ability to program electrons on a material called silicon
3
21313
4808
A capacidade de programar elétrons em um material chamado silício
00:26
made possible technologies, companies and industries
4
26145
3073
possibilitou tecnologias, empresas e indústrias
00:29
that were at one point unimaginable to many of us,
5
29242
3977
que eram, em algum momento, inimagináveis para muitos de nós,
00:33
but which have now fundamentally changed the way the world works.
6
33243
3915
mas que, agora, mudaram fundamentalmente a maneira como o mundo funciona.
00:38
The first half of this century, though,
7
38158
1921
Porém a primeira metade deste século
00:40
is going to be transformed by a new software revolution:
8
40103
3978
será transformada por uma nova revolução de software:
00:44
the living software revolution.
9
44105
2435
a revolução do software vivo.
00:46
And this will be powered by the ability to program biochemistry
10
46921
4050
Ela será movida pela capacidade de programar a bioquímica
00:50
on a material called biology.
11
50995
2295
em um material chamado biologia.
00:53
And doing so will enable us to harness the properties of biology
12
53314
4141
Isso nos permitirá aproveitar as propriedades da biologia
00:57
to generate new kinds of therapies,
13
57479
2656
para gerar novos tipos de terapias,
01:00
to repair damaged tissue,
14
60159
1868
reparar tecidos danificados,
01:02
to reprogram faulty cells
15
62051
2725
reprogramar células defeituosas
01:04
or even build programmable operating systems out of biochemistry.
16
64800
4554
ou até construir sistemas operacionais programáveis a partir da bioquímica.
01:10
If we can realize this -- and we do need to realize it --
17
70420
3573
Se conseguirmos perceber isso, e precisamos perceber,
01:14
its impact will be so enormous
18
74017
2162
o impacto será tão grande
01:16
that it will make the first software revolution pale in comparison.
19
76203
3877
que a primeira revolução do software perderá importância na comparação.
01:20
And that's because living software would transform the entirety of medicine,
20
80104
4234
Isso ocorre porque o software vivo transformaria toda a medicina,
01:24
agriculture and energy,
21
84362
1559
agricultura e energia,
01:25
and these are sectors that dwarf those dominated by IT.
22
85945
3828
que são setores que diminuem aqueles dominados pela TI.
01:30
Imagine programmable plants that fix nitrogen more effectively
23
90812
4174
Imaginem plantas programáveis que fixam o nitrogênio de maneira mais eficaz
01:35
or resist emerging fungal pathogens,
24
95010
2905
ou resistem a patógenos fúngicos emergentes,
01:37
or even programming crops to be perennial rather than annual
25
97939
3537
ou até mesmo programar as safras para serem perenes, em vez de anuais,
01:41
so you could double your crop yields each year.
26
101500
2268
para que a produção seja duplicada a cada ano.
01:43
That would transform agriculture
27
103792
2098
Isso transformaria a agricultura
01:45
and how we'll keep our growing and global population fed.
28
105914
4104
e o modo como manteremos alimentada nossa crescente população global.
01:50
Or imagine programmable immunity,
29
110794
2262
Ou imaginem uma imunidade programável,
01:53
designing and harnessing molecular devices that guide your immune system
30
113080
4238
o projeto e o aproveitamento de dispositivos moleculares
que guiam o sistema imunológico
01:57
to detect, eradicate or even prevent disease.
31
117342
3830
para detectar, erradicar, ou até mesmo prevenir doenças.
02:01
This would transform medicine
32
121196
1571
Isso transformaria a medicina
02:02
and how we'll keep our growing and aging population healthy.
33
122791
3489
e o modo como manteremos saudável nossa crescente população de idosos.
02:07
We already have many of the tools that will make living software a reality.
34
127501
4203
Já temos muitas das ferramentas
que tornarão o software vivo uma realidade.
02:11
We can precisely edit genes with CRISPR.
35
131728
2347
Podemos editar genes com precisão usando o CRISPR,
02:14
We can rewrite the genetic code one base at a time.
36
134099
3083
reescrever o código genético uma base por vez
02:17
We can even build functioning synthetic circuits out of DNA.
37
137206
4436
e até construir circuitos sintéticos funcionais a partir do DNA.
02:22
But figuring out how and when to wield these tools
38
142428
2469
Mas descobrir como e quando usar essas ferramentas
02:24
is still a process of trial and error.
39
144921
2422
ainda é um processo de tentativa e erro.
02:27
It needs deep expertise, years of specialization.
40
147367
3660
Requer conhecimento profundo e anos de especialização.
02:31
And experimental protocols are difficult to discover
41
151051
3037
Protocolos experimentais são difíceis de descobrir
02:34
and all too often, difficult to reproduce.
42
154112
2582
e frequentemente difíceis de reproduzir.
02:37
And, you know, we have a tendency in biology to focus a lot on the parts,
43
157256
4473
Na biologia, temos a tendência de focar muito as partes,
02:41
but we all know that something like flying wouldn't be understood
44
161753
3133
mas todos sabemos que algo como voar
não seria entendido apenas pelo estudo das penas.
02:44
by only studying feathers.
45
164910
1339
02:46
So programming biology is not yet as simple as programming your computer.
46
166846
4521
Programar biologia não é tão simples quanto programar um computador.
02:51
And then to make matters worse,
47
171391
1678
Para piorar a situação,
02:53
living systems largely bear no resemblance to the engineered systems
48
173093
4010
sistemas vivos não têm grande semelhança com sistemas de engenharia
02:57
that you and I program every day.
49
177127
2096
que programamos todos os dias.
02:59
In contrast to engineered systems, living systems self-generate,
50
179691
4111
Ao contrário de sistemas de engenharia, sistemas vivos se autogeram,
03:03
they self-organize,
51
183826
1471
se auto-organizam,
03:05
they operate at molecular scales.
52
185321
1687
operam em escalas moleculares.
03:07
And these molecular-level interactions
53
187032
2136
Essas interações de nível molecular
03:09
lead generally to robust macro-scale output.
54
189192
3018
levam geralmente a resultados robustos em macroescala.
03:12
They can even self-repair.
55
192234
2720
Esses sistemas conseguem até mesmo se autocorrigirem.
03:16
Consider, for example, the humble household plant,
56
196256
2994
Considerem, por exemplo, a humilde planta doméstica,
03:19
like that one sat on your mantelpiece at home
57
199274
2187
como aquela de sua casa,
03:21
that you keep forgetting to water.
58
201485
1787
que você se esquece de regar.
03:23
Every day, despite your neglect, that plant has to wake up
59
203749
3615
Todos os dias, apesar de sua negligência, essa planta precisa acordar
03:27
and figure out how to allocate its resources.
60
207388
2747
e descobrir como alocar seus recursos.
03:30
Will it grow, photosynthesize, produce seeds, or flower?
61
210159
3571
Ela crescerá, fará fotossíntese, produzirá sementes ou flores?
03:33
And that's a decision that has to be made at the level of the whole organism.
62
213754
3939
Essa é uma decisão que deve ser tomada no nível de todo o organismo.
03:37
But a plant doesn't have a brain to figure all of that out.
63
217717
3481
Mas uma planta não tem cérebro para tomar decisões.
03:41
It has to make do with the cells on its leaves.
64
221222
2717
Ela tem que se virar com as células de suas folhas,
03:43
They have to respond to the environment
65
223963
1903
que precisam reagir ao meio ambiente
03:45
and make the decisions that affect the whole plant.
66
225890
2649
e tomar as decisões que afetam toda a planta.
03:48
So somehow there must be a program running inside these cells,
67
228563
3988
De alguma forma, deve haver um programa em execução dentro dessas células,
03:52
a program that responds to input signals and cues
68
232575
2727
que responde às pistas e aos sinais de entrada
03:55
and shapes what that cell will do.
69
235326
1940
e modela o que essa célula fará.
03:57
And then those programs must operate in a distributed way
70
237679
3247
Depois, esses programas devem operar de modo distribuído
04:00
across individual cells,
71
240950
1337
entre células individuais
04:02
so that they can coordinate and that plant can grow and flourish.
72
242311
4123
para que possam se coordenar
e para que essa planta consiga crescer e florescer.
04:07
If we could understand these biological programs,
73
247675
3316
Se conseguíssemos entender esses programas biológicos
04:11
if we could understand biological computation,
74
251015
3122
e a computação biológica,
04:14
it would transform our ability to understand how and why
75
254161
3937
isso transformaria nossa capacidade de entender como e por que
04:18
cells do what they do.
76
258122
1546
as células fazem o que fazem.
04:20
Because, if we understood these programs,
77
260152
1987
Porque, se entendêssemos esses programas, poderíamos detectar e eliminar erros.
04:22
we could debug them when things go wrong.
78
262163
2133
04:24
Or we could learn from them how to design the kind of synthetic circuits
79
264320
4193
Ou poderíamos aprender com eles a projetar o tipo de circuitos sintéticos
04:28
that truly exploit the computational power of biochemistry.
80
268537
4474
que realmente exploram o poder computacional da bioquímica.
04:34
My passion about this idea led me to a career in research
81
274407
3018
Minha paixão por essa ideia me levou a uma carreira de pesquisa
04:37
at the interface of maths, computer science and biology.
82
277449
3631
em matemática, biologia e ciência da computação.
04:41
And in my work, I focus on the concept of biology as computation.
83
281104
4726
Em meu trabalho, eu me concentro no conceito de biologia como computação.
04:46
And that means asking what do cells compute,
84
286334
3142
Isso significa perguntar o que as células computam,
04:49
and how can we uncover these biological programs?
85
289500
3517
e como podemos descobrir esses programas biológicos.
04:53
And I started to ask these questions together with some brilliant collaborators
86
293760
3757
Comecei a fazer essas perguntas com alguns colaboradores geniais
04:57
at Microsoft Research and the University of Cambridge,
87
297541
2571
da Microsoft Research e da Universidade de Cambridge,
onde, juntos, queríamos entender
05:00
where together we wanted to understand
88
300136
2283
05:02
the biological program running inside a unique type of cell:
89
302443
4177
o programa biológico em execução dentro de um tipo único de célula:
05:06
an embryonic stem cell.
90
306644
1894
uma célula-tronco embrionária.
05:09
These cells are unique because they're totally naïve.
91
309136
3160
Essas células são únicas porque são totalmente simples.
05:12
They can become anything they want:
92
312320
2168
Elas conseguem se transformar no que quiserem:
05:14
a brain cell, a heart cell, a bone cell, a lung cell,
93
314512
2565
uma célula cerebral, cardíaca, óssea, pulmonar,
05:17
any adult cell type.
94
317101
1897
qualquer tipo de célula adulta.
05:19
This naïvety, it sets them apart,
95
319022
1677
Essa simplicidade as diferencia,
05:20
but it also ignited the imagination of the scientific community,
96
320723
3001
mas também estimula a imaginação da comunidade científica,
05:23
who realized, if we could tap into that potential,
97
323748
3263
que percebeu que, se conseguíssemos aproveitar esse potencial,
05:27
we would have a powerful tool for medicine.
98
327035
2351
teríamos uma ferramenta poderosa para a medicina.
05:29
If we could figure out how these cells make the decision
99
329917
2621
Se conseguíssemos descobrir como essas células decidem
05:32
to become one cell type or another,
100
332562
2131
se tornar um tipo de célula ou outra,
05:34
we might be able to harness them
101
334717
1690
poderíamos aproveitá-las para gerar células necessárias
05:36
to generate cells that we need to repair diseased or damaged tissue.
102
336431
4553
para reparar tecidos doentes ou danificados.
05:41
But realizing that vision is not without its challenges,
103
341794
2930
Mas perceber que essa visão não está isenta de desafios,
05:44
not least because these particular cells,
104
344748
2764
principalmente porque essas células específicas
05:47
they emerge just six days after conception.
105
347536
2829
surgem apenas seis dias após a concepção
05:50
And then within a day or so, they're gone.
106
350826
2055
e, cerca de um dia depois, elas se foram.
05:52
They have set off down the different paths
107
352905
2057
Seguiram os diferentes caminhos
05:54
that form all the structures and organs of your adult body.
108
354986
3050
que formam todas as estruturas e órgãos do corpo adulto.
05:59
But it turns out that cell fates are a lot more plastic
109
359770
3079
Mas acontece que o destino das células é muito mais plástico
06:02
than we might have imagined.
110
362873
1413
do que poderíamos imaginar.
06:04
About 13 years ago, some scientists showed something truly revolutionary.
111
364310
4321
Cerca de 13 anos atrás, alguns cientistas mostraram algo realmente revolucionário.
06:09
By inserting just a handful of genes into an adult cell,
112
369393
4346
Ao introduzir apenas um punhado de genes em uma célula adulta,
06:13
like one of your skin cells,
113
373763
1764
como uma das células da pele,
06:15
you can transform that cell back to the naïve state.
114
375551
3959
podemos transformar essa célula de volta ao estado simples.
06:19
And it's a process that's actually known as "reprogramming,"
115
379534
3175
É um processo conhecido como "reprogramação",
06:22
and it allows us to imagine a kind of stem cell utopia,
116
382733
3359
que nos permite imaginar um tipo de utopia de células-tronco:
06:26
the ability to take a sample of a patient's own cells,
117
386116
3641
a capacidade de coletar uma amostra das células de um paciente,
06:29
transform them back to the naïve state
118
389781
2360
transformá-las de volta ao estado simples
06:32
and use those cells to make whatever that patient might need,
119
392165
3130
e usá-las para fazer o que o paciente precisar,
06:35
whether it's brain cells or heart cells.
120
395319
2075
sejam células cerebrais ou cardíacas.
06:38
But over the last decade or so,
121
398541
1765
Mas, ao longo da última década,
06:40
figuring out how to change cell fate,
122
400330
3044
descobrir como mudar o destino das células
06:43
it's still a process of trial and error.
123
403398
2152
ainda é um processo de tentativa e erro.
06:45
Even in cases where we've uncovered successful experimental protocols,
124
405911
4508
Mesmo nos casos em que descobrimos protocolos experimentais bem-sucedidos,
06:50
they're still inefficient,
125
410443
1467
eles ainda são ineficientes,
06:51
and we lack a fundamental understanding of how and why they work.
126
411934
4238
e nos falta um entendimento fundamental de como e por que eles funcionam.
06:56
If you figured out how to change a stem cell into a heart cell,
127
416650
3005
Descobrir como transformar uma célula-tronco em uma cardíaca
06:59
that hasn't got any way of telling you how to change a stem cell
128
419679
3089
não dirá como transformar uma célula-tronco
07:02
into a brain cell.
129
422792
1201
em uma célula cerebral.
07:04
So we wanted to understand the biological program
130
424633
2931
Queríamos entender
o programa biológico em execução dentro de uma célula-tronco embrionária.
07:07
running inside an embryonic stem cell,
131
427588
2447
07:10
and understanding the computation performed by a living system
132
430059
3506
O entendimento da computação realizada por um sistema vivo
07:13
starts with asking a devastatingly simple question:
133
433589
4253
começa por uma pergunta incrivelmente simples:
07:17
What is it that system actually has to do?
134
437866
3356
"O que esse sistema realmente precisa fazer?"
07:21
Now, computer science actually has a set of strategies
135
441838
2850
A ciência da computação tem um conjunto de estratégias
07:24
for dealing with what it is the software and hardware are meant to do.
136
444712
3827
para lidar com o que o software e o hardware estão destinados a fazer.
07:28
When you write a program, you code a piece of software,
137
448563
2660
Ao escrever um programa, você codifica um software,
07:31
you want that software to run correctly.
138
451247
2000
e quer que ele seja executado corretamente.
07:33
You want performance, functionality.
139
453271
1790
Você quer desempenho, funcionalidade.
Quer evitar erros,
07:35
You want to prevent bugs.
140
455085
1217
07:36
They can cost you a lot.
141
456326
1308
que podem lhe custar muito.
07:38
So when a developer writes a program,
142
458168
1842
Quando um desenvolvedor programa,
ele poderia anotar uma série de especificações
07:40
they could write down a set of specifications.
143
460034
2270
07:42
These are what your program should do.
144
462328
1871
que o programa deveria fazer.
Talvez deveria comparar o tamanho de dois números
07:44
Maybe it should compare the size of two numbers
145
464223
2268
07:46
or order numbers by increasing size.
146
466515
1792
ou ordená-los de forma crescente.
07:49
Technology exists that allows us automatically to check
147
469037
4695
A tecnologia nos permite verificar automaticamente
07:53
whether our specifications are satisfied,
148
473756
2378
se nossas especificações são atendidas,
07:56
whether that program does what it should do.
149
476158
2633
se o programa faz o que deveria fazer.
07:59
And so our idea was that in the same way,
150
479266
2856
Então, nossa ideia era que, do mesmo modo,
as observações experimentais, que avaliamos no laboratório,
08:02
experimental observations, things we measure in the lab,
151
482146
3068
08:05
they correspond to specifications of what the biological program should do.
152
485238
5033
correspondam às especificações do que o programa biológico deveria fazer.
08:10
So we just needed to figure out a way
153
490769
1876
Só precisávamos descobrir uma forma
08:12
to encode this new type of specification.
154
492669
3183
de codificar esse novo tipo de especificação.
08:16
So let's say you've been busy in the lab and you've been measuring your genes
155
496594
3654
Digamos que você estivesse ocupado no laboratório avaliando seus genes
e descobrisse que, se o gene A está ativo,
08:20
and you've found that if Gene A is active,
156
500272
2436
08:22
then Gene B or Gene C seems to be active.
157
502732
3388
então o gene B ou C parece estar ativo.
08:26
We can write that observation down as a mathematical expression
158
506678
3582
Podemos anotar essa observação como uma expressão matemática
08:30
if we can use the language of logic:
159
510284
2373
se pudermos usar a linguagem da lógica:
08:33
If A, then B or C.
160
513125
2328
se A, então B ou C.
08:36
Now, this is a very simple example, OK.
161
516242
2454
Esse é um exemplo muito simples,
08:38
It's just to illustrate the point.
162
518720
1743
apenas para exemplificar a questão.
08:40
We can encode truly rich expressions
163
520487
2924
Podemos codificar expressões muito ricas
08:43
that actually capture the behavior of multiple genes or proteins over time
164
523435
4153
que capturam o comportamento de múltiplos genes ou proteínas ao longo do tempo
08:47
across multiple different experiments.
165
527612
2536
através de vários experimentos diferentes.
08:50
And so by translating our observations
166
530521
2626
Assim, ao traduzir nossas observações
08:53
into mathematical expression in this way,
167
533171
1993
em expressão matemática dessa forma,
08:55
it becomes possible to test whether or not those observations can emerge
168
535188
5098
é possível testar se essas observações podem ou não surgir
09:00
from a program of genetic interactions.
169
540310
3054
de um programa de interações genéticas.
09:04
And we developed a tool to do just this.
170
544063
2556
Desenvolvemos uma ferramenta para fazer exatamente isso.
09:06
We were able to use this tool to encode observations
171
546643
2882
Conseguimos utilizá-la para codificar observações
09:09
as mathematical expressions,
172
549549
1407
como expressões matemáticas,
09:10
and then that tool would allow us to uncover the genetic program
173
550980
3610
e essa ferramenta nos permitia descobrir o programa genético
09:14
that could explain them all.
174
554614
1538
que poderia explicar todas elas.
09:17
And we then apply this approach
175
557481
2280
Em seguida, aplicamos essa abordagem para descobrir
09:19
to uncover the genetic program running inside embryonic stem cells
176
559785
4083
o programa genético em execução dentro das células-tronco embrionárias
09:23
to see if we could understand how to induce that naïve state.
177
563892
4189
para ver se conseguíamos entender como induzir aquele estado simples.
09:28
And this tool was actually built
178
568105
1952
Essa ferramenta, na verdade, foi construída
09:30
on a solver that's deployed routinely around the world
179
570081
2652
num solucionador implantado frequentemente no mundo todo
09:32
for conventional software verification.
180
572757
2269
para verificação de software convencional.
09:35
So we started with a set of nearly 50 different specifications
181
575630
3691
Começamos com um conjunto de quase 50 especificações diferentes
09:39
that we generated from experimental observations of embryonic stem cells.
182
579345
4506
que geramos a partir de observações experimentais
de células-tronco embrionárias.
09:43
And by encoding these observations in this tool,
183
583875
2636
Ao codificar essas observações nessa ferramenta,
09:46
we were able to uncover the first molecular program
184
586535
3185
conseguimos descobrir o primeiro programa molecular
09:49
that could explain all of them.
185
589744
1961
que poderia explicar todas elas.
09:52
Now, that's kind of a feat in and of itself, right?
186
592309
2513
Isso por si só é uma façanha.
09:54
Being able to reconcile all of these different observations
187
594846
2902
Conseguir conciliar todas essas observações diferentes
09:57
is not the kind of thing you can do on the back of an envelope,
188
597772
3067
não é o tipo de coisa que se pode fazer no verso de um envelope,
10:00
even if you have a really big envelope.
189
600863
2648
mesmo que ele seja muito grande.
10:04
Because we've got this kind of understanding,
190
604190
2158
Com esse tipo de entendimento, poderíamos dar um passo adiante
10:06
we could go one step further.
191
606372
1462
10:07
We could use this program to predict what this cell might do
192
607858
3371
e usar esse programa para prever o que essa célula podia fazer
10:11
in conditions we hadn't yet tested.
193
611253
2176
em condições que ainda não havíamos testado.
10:13
We could probe the program in silico.
194
613453
2401
Poderíamos examinar o programa por meio de simulações.
10:16
And so we did just that:
195
616735
1247
Foi o que fizemos:
geramos previsões, que testamos no laboratório,
10:18
we generated predictions that we tested in the lab,
196
618006
3180
10:21
and we found that this program was highly predictive.
197
621210
3032
e descobrimos que esse programa era altamente preditivo.
10:24
It told us how we could accelerate progress
198
624266
2625
Ele informava como poderíamos acelerar o progresso
10:26
back to the naïve state quickly and efficiently.
199
626915
3060
de volta ao estado simples de maneira rápida e eficiente,
10:29
It told us which genes to target to do that,
200
629999
2570
quais genes selecionar para fazer isso
10:32
which genes might even hinder that process.
201
632593
2624
e quais deles até podem dificultar esse processo.
10:35
We even found the program predicted the order in which genes would switch on.
202
635241
4990
Até descobrimos que o programa previa a ordem na qual os genes seriam ativados.
10:40
So this approach really allowed us to uncover the dynamics
203
640980
3140
Essa abordagem nos permitiu descobrir a dinâmica
10:44
of what the cells are doing.
204
644144
2402
do que as células estão fazendo.
10:47
What we've developed, it's not a method that's specific to stem cell biology.
205
647728
3642
Não desenvolvemos um método específico para a biologia de células-tronco.
10:51
Rather, it allows us to make sense of the computation
206
651394
2684
Em vez disso, esse método permite entender a computação realizada pela célula
10:54
being carried out by the cell
207
654102
1685
10:55
in the context of genetic interactions.
208
655811
2831
no contexto de interações genéticas.
10:58
So really, it's just one building block.
209
658666
2288
É apenas um componente básico.
11:00
The field urgently needs to develop new approaches
210
660978
2685
A área precisa desenvolver, com urgência, novas abordagens
11:03
to understand biological computation more broadly
211
663687
2695
para entender a computação biológica de modo mais amplo e em níveis diferentes,
11:06
and at different levels,
212
666406
1367
11:07
from DNA right through to the flow of information between cells.
213
667797
4129
desde o DNA até o fluxo de informações entre as células.
11:11
Only this kind of transformative understanding
214
671950
2797
Somente esse tipo de entendimento transformador
11:14
will enable us to harness biology in ways that are predictable and reliable.
215
674771
4986
nos permitirá aproveitar a biologia de maneiras previsíveis e confiáveis.
11:21
But to program biology, we will also need to develop
216
681029
3042
Mas, para programar a biologia,
também precisaremos desenvolver os tipos de ferramentas e linguagens
11:24
the kinds of tools and languages
217
684095
1995
11:26
that allow both experimentalists and computational scientists
218
686114
3408
que permitam aos experimentalistas e aos cientistas da computação
11:29
to design biological function
219
689546
2497
projetar funções biológicas,
11:32
and have those designs compile down to the machine code of the cell,
220
692067
3505
e que esses projetos sejam compilados até o código de máquina da célula,
11:35
its biochemistry,
221
695596
1181
sua bioquímica,
11:36
so that we could then build those structures.
222
696801
2484
para que possamos, então, construir essas estruturas.
11:39
Now, that's something akin to a living software compiler,
223
699309
3673
Isso é algo semelhante a um compilador de software vivo,
11:43
and I'm proud to be part of a team at Microsoft
224
703006
2216
e me orgulho de fazer parte
de uma equipe da Microsoft que trabalha para desenvolver um.
11:45
that's working to develop one.
225
705246
1652
11:47
Though to say it's a grand challenge is kind of an understatement,
226
707366
3226
Embora seja um eufemismo dizer que é um grande desafio,
11:50
but if it's realized,
227
710616
1173
a sua realização
11:51
it would be the final bridge between software and wetware.
228
711813
3709
seria a ponte final entre o software e o cérebro humano.
Mais amplamente, porém, a programação da biologia só será possível
11:57
More broadly, though, programming biology is only going to be possible
229
717006
3415
12:00
if we can transform the field into being truly interdisciplinary.
230
720445
4279
se pudermos transformar a área em algo verdadeiramente interdisciplinar.
12:04
It needs us to bridge the physical and the life sciences,
231
724748
2952
Precisamos relacionar as ciências físicas e a vida,
12:07
and scientists from each of these disciplines
232
727724
2267
e os cientistas de cada uma dessas disciplinas
12:10
need to be able to work together with common languages
233
730015
2731
precisam conseguir trabalhar juntos com linguagens comuns
12:12
and to have shared scientific questions.
234
732770
2719
e compartilhar questões científicas.
12:16
In the long term, it's worth remembering that many of the giant software companies
235
736757
3993
A longo prazo, vale lembrar que muitas das empresas gigantes de software
12:20
and the technology that you and I work with every day
236
740774
2492
e a tecnologia com a qual trabalhamos todos os dias
dificilmente poderiam ser imaginadas
12:23
could hardly have been imagined
237
743290
1503
12:24
at the time we first started programming on silicon microchips.
238
744817
3605
quando começamos a programar em microchips de silício.
12:28
And if we start now to think about the potential for technology
239
748446
3031
Se começarmos agora a pensar
no potencial da tecnologia possibilitada pela biologia computacional,
12:31
enabled by computational biology,
240
751501
2426
12:33
we'll see some of the steps that we need to take along the way
241
753951
2935
veremos alguns dos passos que precisamos seguir pelo caminho
12:36
to make that a reality.
242
756910
1433
para torná-la realidade.
12:39
Now, there is the sobering thought that this kind of technology
243
759231
3082
É desanimador pensar que esse tipo de tecnologia
12:42
could be open to misuse.
244
762337
1777
pode estar aberto ao uso indevido.
12:44
If we're willing to talk about the potential
245
764138
2163
Se quisermos falar sobre o potencial de programar células imunológicas,
12:46
for programming immune cells,
246
766325
1436
12:47
we should also be thinking about the potential of bacteria
247
767785
3188
também devemos pensar no potencial de bactérias projetadas para evitá-las.
12:50
engineered to evade them.
248
770997
1661
12:52
There might be people willing to do that.
249
772682
2087
Pode haver pessoas dispostas a fazer isso.
12:55
Now, one reassuring thought in this
250
775506
1722
Um pensamento animador a respeito,
12:57
is that -- well, less so for the scientists --
251
777252
2289
menos para os cientistas,
12:59
is that biology is a fragile thing to work with.
252
779565
3269
é a fragilidade do trabalho com a biologia.
13:02
So programming biology is not going to be something
253
782858
2412
Programar biologia não será algo que você fará no galpão do quintal.
13:05
you'll be doing in your garden shed.
254
785294
1848
13:07
But because we're at the outset of this,
255
787642
2080
Mas, como estamos no início,
13:09
we can move forward with our eyes wide open.
256
789746
2583
podemos avançar com os olhos bem abertos.
13:12
We can ask the difficult questions up front,
257
792353
2324
Podemos fazer as perguntas difíceis com antecedência,
13:14
we can put in place the necessary safeguards
258
794701
3040
pôr em prática as proteções necessárias
13:17
and, as part of that, we'll have to think about our ethics.
259
797765
2797
e, como parte disso, teremos que pensar em nossa ética.
13:20
We'll have to think about putting bounds on the implementation
260
800586
3172
Teremos que pensar em colocar limites na implementação da função biológica.
13:23
of biological function.
261
803782
1498
13:25
So as part of this, research in bioethics will have to be a priority.
262
805604
3715
Como parte disso, a pesquisa em bioética terá que ser uma prioridade.
13:29
It can't be relegated to second place
263
809343
2407
Não pode ser relegada ao segundo plano
13:31
in the excitement of scientific innovation.
264
811774
2514
na empolgação da inovação científica.
13:35
But the ultimate prize, the ultimate destination on this journey,
265
815154
3474
Mas o prêmio final, o destino final dessa jornada,
13:38
would be breakthrough applications and breakthrough industries
266
818652
3444
seriam aplicações e indústrias inovadoras
13:42
in areas from agriculture and medicine to energy and materials
267
822120
3444
em áreas como agricultura, medicina, energia e materiais
13:45
and even computing itself.
268
825588
2261
e até a própria computação.
13:48
Imagine, one day we could be powering the planet sustainably
269
828490
3148
Imaginem, um dia, podermos alimentar o planeta de modo sustentável
13:51
on the ultimate green energy
270
831662
1859
com a energia verde final,
13:53
if we could mimic something that plants figured out millennia ago:
271
833545
3943
se pudéssemos imitar algo que as plantas descobriram há milênios:
13:57
how to harness the sun's energy with an efficiency that is unparalleled
272
837512
3771
como aproveitar a energia do Sol com uma eficiência sem paralelo
14:01
by our current solar cells.
273
841307
1856
por nossas células solares atuais.
14:03
If we understood that program of quantum interactions
274
843695
2601
Se entendêssemos esse programa de interações quânticas
14:06
that allow plants to absorb sunlight so efficiently,
275
846320
3264
que permitem que as plantas absorvam a luz do Sol com tanta eficiência,
14:09
we might be able to translate that into building synthetic DNA circuits
276
849608
3944
poderíamos traduzir isso na construção de circuitos de DNA sintético
14:13
that offer the material for better solar cells.
277
853576
2913
que oferecessem o material para células solares melhores.
14:17
There are teams and scientists working on the fundamentals of this right now,
278
857349
3693
Há equipes e cientistas trabalhando nos fundamentos disso neste momento.
Se talvez recebessem a atenção e o investimento adequados,
14:21
so perhaps if it got the right attention and the right investment,
279
861066
3243
isso poderia ocorrer em 10 ou 15 anos.
14:24
it could be realized in 10 or 15 years.
280
864333
2280
14:27
So we are at the beginning of a technological revolution.
281
867457
3197
Estamos no início de uma revolução tecnológica.
14:31
Understanding this ancient type of biological computation
282
871067
3221
Compreender esse tipo antigo de computação biológica
14:34
is the critical first step.
283
874312
2132
é o primeiro passo decisivo.
14:36
And if we can realize this,
284
876468
1317
Se pudermos perceber isso,
14:37
we would enter in the era of an operating system
285
877809
2842
entraremos na era de um sistema operacional
14:40
that runs living software.
286
880675
1905
que executa software vivo.
14:42
Thank you very much.
287
882604
1166
Muito obrigada.
14:43
(Applause)
288
883794
2690
(Aplausos)
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