Craig Venter: On the verge of creating synthetic life

Craig Venter está prestes a criar vida sintética

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TED


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

Tradutor: Rebeca Vale Revisor: Francisco Dubiela
00:19
You know, I've talked about some of these projects before --
0
19330
2000
Como sabem, eu já falei sobre alguns desses projetos antes
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
21330
4000
sobre o genoma humano e a sua importância
00:25
and discovering new sets of genes.
2
25330
3000
e a descoberta de novos conjuntos de genes.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
28330
3000
De fato estamos começando em um novo ponto:
00:31
we've been digitizing biology,
4
31330
4000
nós temos digitalizado a biologia,
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
35330
3000
e agora tentamos ir desse código digital
00:38
into a new phase of biology
6
38330
2000
para uma nova fase na biologia,
00:40
with designing and synthesizing life.
7
40330
3000
projetar e sintetizar vida.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
43330
3000
Então, sempre temos feito grandes perguntas.
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
48330
2000
"O que é vida?" é algo que acho que muitos biólogos
00:50
have been trying to understand
10
50330
2000
têm tentado compreender
00:52
at various levels.
11
52330
2000
em vários níveis.
00:54
We've tried various approaches,
12
54330
3000
Nós temos tentado várias abordagens,
00:57
paring it down to minimal components.
13
57330
3000
reduzindo-a aos seus componentes mínimos.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
61330
2000
Nós estamos digitalizando isso agora por quase 20 anos.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
63330
2000
Quando nós sequenciamos o genoma humano,
01:05
it was going from the analog world of biology
16
65330
3000
partiu-se do mundo análogo da biologia
01:08
into the digital world of the computer.
17
68330
4000
para o mundo digital do computador.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
72330
4000
Agora tentamos perguntar, podemos regenerar vida,
01:16
or can we create new life
19
76330
2000
ou podemos criar nova vida,
01:18
out of this digital universe?"
20
78330
3000
a partir desse universo digital?
01:21
This is the map of a small organism,
21
81330
3000
Esse é o mapa de um pequeno organismo,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
84330
2000
Mycoplasma genitalium,
01:26
that has the smallest genome for a species
23
86330
3000
que apresenta o menor genoma para uma espécie
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
89330
3000
que pode se auto-replicar em laboratório.
01:32
and we've been trying to just see if
25
92330
2000
E nós estivemos tentando apenas ver se
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
94330
3000
conseguimos chegar a um genoma ainda menor.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
98330
2000
Nós somos capazes de eliminar algo em torno de cem genes
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
100330
3000
dos cerca de 500 que temos aqui.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
103330
2000
Mas quando olhamos para o seu mapa metabólico
01:45
it's relatively simple
30
105330
2000
ele é relativamente simples
01:47
compared to ours --
31
107330
2000
comparado ao nosso.
01:49
trust me, this is simple --
32
109330
2000
Acreditem, isso é simples.
01:51
but when we look at all the genes
33
111330
2000
Mas quando olhamos todos esses genes
01:53
that we can knock out one at a time,
34
113330
3000
que podemos eliminar um por um,
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
116330
2000
é pouco provável que isso resultaria
01:58
a living cell.
36
118330
2000
em uma célula viva.
02:01
So we decided the only way forward
37
121330
2000
Então, decidimos que a única maneira de ir adiante
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
123330
3000
era sintetizar esse cromossomo de fato
02:06
so we could vary the components
39
126330
3000
podendo variar os componentes
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
129330
4000
para contestar algumas dessas questões mais fundamentais.
02:13
And so we started down the road of:
41
133330
2000
E então iniciamos o caminho rumo a,
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
135330
3000
"Podemos sintetizar um cromossomo?"
02:19
Can chemistry permit making
43
139330
2000
A química nos permite construir
02:21
these really large molecules
44
141330
2000
essas moléculas realmente grandes
02:23
where we've never been before?
45
143330
2000
algo que nunca fizemos antes?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
145330
3000
E, se nós fizermos, poderemos ligar um cromossomo?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
148330
3000
Um cromossomo, a propósio, é só um pedaço inerte de material químico.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
152330
3000
Então, nosso ritmo de digitalização da vida tem aumentado
02:35
at an exponential pace.
49
155330
3000
em um ritmo exponencial.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
158330
3000
Nossa habilidade em escrever o código genético
02:41
has been moving pretty slowly
51
161330
2000
tem se modificado bem lentamente,
02:43
but has been increasing,
52
163330
3000
mas tem crescido.
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
166330
4000
E nosso último ponto a colocaria numa curva exponencial.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
171330
2000
Começamos isso há 15 anos atrás.
02:53
It took several stages, in fact,
55
173330
3000
Levou vários estágios, de fato,
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
176330
3000
começando com uma revisão bioética antes de realizarmos os primeiros experimentos.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
180330
2000
Mas descobriu-se que sintetizar DNA
03:02
is very difficult.
58
182330
2000
é muito difícil.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
184330
3000
Há dezenas de milhares de máquinas pelo mundo
03:07
that make small pieces of DNA --
60
187330
2000
que fazem pequenos pedaços de DNA,
03:09
30 to 50 letters in length --
61
189330
3000
segmentos de 30 a 50 letras,
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
192330
3000
e esse é um processo degenerativo, então quanto maior o pedaço construído,
03:15
the more errors there are.
63
195330
2000
mais erros haverão.
03:17
So we had to create a new method
64
197330
2000
Então tivemos que criar um novo método
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
199330
3000
para colocar todos esses pequenos pedaços juntos e corrigir todos os erros.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
203330
3000
E essa foi nossa primeira tentativa, começando com a informação digital
03:26
of the genome of phi X174.
67
206330
2000
do genoma do Phi X 174.
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
208330
3000
Esse é um pequeno vírus que ataca bactérias.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
212330
3000
Nós projetamos os pedaços, passamos pelo nosso corretor de erros,
03:35
and had a DNA molecule
70
215330
2000
e obtemos uma molécula de DNA
03:37
of about 5,000 letters.
71
217330
3000
de cerca de 5.000 letras.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
220330
4000
A parte empolgante começou quando pegamos esse pedaço de material químico inerte
03:44
and put it in the bacteria,
73
224330
2000
e inserimos em uma bacteria,
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
226330
4000
e a bactéria começou a ler esse código genético,
03:50
made the viral particles.
75
230330
2000
fabricando as partículas virais.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
232330
2000
As partículas virais foram então liberadas das células,
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
234330
3000
voltaram e mataram as E. coli.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
237330
3000
Eu estive conversando com a industria de petróleo, recentemente,
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
240330
3000
e disse que eles entendem este modelo claramente.
04:03
(Laughter)
80
243330
3000
(Risos)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
246330
3000
Eles riram mais do que vocês.
04:10
And so, we think this is a situation
82
250330
2000
Então pensamos que esta é uma situação
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
252330
3000
onde o software pode, realmente, construir seu próprio hardware
04:15
in a biological system.
84
255330
2000
em um sistema biológico.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
257330
2000
Mas queríamos ir mais além.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
259330
3000
Nós queríamos construir o cromossomo bacteriano inteiro.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
262330
4000
São mais de 580.000 letras de código genético.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
266330
3000
Então pensamos em contruí-lo em partes do tamanho dos vírus,
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
269330
2000
de forma a podermos variar as partes
04:31
to understand
90
271330
2000
para entender
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
273330
3000
quais são os componentes efetivos de uma célula viva.
04:36
Design is critical,
92
276330
2000
Projetar é crítico,
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
278330
3000
e se você inicia com a informação digital no computador,
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
281330
4000
essa informação deve ser realmente precisa.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
285330
3000
Quando nós primeiramente sequenciamos esse genoma em 1995,
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
288330
4000
o padrão de precisão era de um erro a cada 10.000 pares de bases.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
292330
2000
Nós descobrimos, re-sequenciando este genoma,
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
294330
3000
30 erros. Se tivessemos usado aquela sequência original,
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
297330
3000
ela nunca teria sido capaz de funcionar.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
300330
2000
Parte de projetar é desenhar pedaços
05:02
that are 50 letters long
101
302330
3000
de cerca de 50 letras
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
305330
3000
que precisa se encaixar com todos os outros pedaços de 50 letras
05:08
to build smaller subunits
103
308330
2000
para construir subunidades menores
05:10
we have to design so they can go together.
104
310330
3000
que precisamos desenhar de forma que elas possam se combinar.
05:13
We design unique elements into this.
105
313330
3000
Nós desenhamos elementos únicos nessas sequências.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
316330
2000
Vocês devem ter lido que colocamos marcas-d'água nelas.
05:18
Think of this:
107
318330
2000
Pensem nisso:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
320330
3000
nós temos um código genético de quatro letras: A, C, G e T.
05:23
Triplets of those letters
109
323330
3000
Trincas dessas letras -- essas letras
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
326330
2000
codificam apenas 20 aminoácidos --
05:28
such that there's a single letter designation
111
328330
3000
assim há uma designação de uma única letra
05:31
for each of the amino acids.
112
331330
2000
para cada aminoácido.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
333330
3000
Então podemos usar o código genético para escrever palavras,
05:36
sentences, thoughts.
114
336330
2000
frases, pensamentos.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
339330
2000
Inicialmente, tudo que fizemos foi autografar a sequência.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
341330
3000
Alguns ficaram desapontados por não ser poesia.
05:44
We designed these pieces so
117
344330
2000
Nós projetamos os pedaços de modo
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
346330
3000
que pudessemos digeri-los com enzimas.
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
350330
3000
Há enzimas que fazes reparos e os ligam.
05:53
And we started making pieces,
120
353330
2000
E começamos fazendo os pedaços,
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
355330
4000
inicialmente com pedaços de 5 a 7.000 letras
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
359330
4000
juntando-os para fazer pedaços de 24.000 letras,
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
363330
4000
e então unir conjuntos desses até pedaços de 72.000 letras.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
367330
2000
Em cada estágio, aumentamos abundantemente esses pedaços
06:09
so we could sequence them
125
369330
2000
de forma que pudéssemos sequenciá-los
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
371330
3000
porque estamos tentando criar um processo que é extremamente robusto --
06:14
that you can see in a minute.
127
374330
3000
que vocês poderão ver em um minuto.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
377330
3000
Estamos tentando chegar ao ponto de automação.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
380330
2000
Isso se assemelha às finais do basquete.
06:22
When we get into these really large pieces
130
382330
2000
Quando chegamos nesses pedaços realmente grandes --
06:24
over 100,000 base pairs,
131
384330
4000
com mais de 100.000 pares de bases --
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
388330
2000
eles não crescem de imediato em E. coli.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
390330
4000
Isso exaure todas as modernas ferramentas da biologia molecular.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
394330
4000
E então nos voltamos para outros mecanismos.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
398330
3000
Sabíamos que existia um mecanismo denominado recombinação homóloga,
06:41
that biology uses to repair DNA
136
401330
3000
que a biologia utiliza para reparar DNA,
06:44
that can put pieces together.
137
404330
3000
que pode unir esses pedaços.
06:47
Here's an example of it:
138
407330
1000
Aqui está um exemplo disso.
06:48
there's an organism called
139
408330
1000
Há um organismo chamado
06:49
Deinococcus radiodurans
140
409330
2000
Deinococcus radiodurans
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
411330
3000
que pode suportar três milhões rads de radiação.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
414330
4000
Vocês podem ver no painel, que o cromossomo se fragmenta.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
418330
3000
12 a 24 horas depois, ele se
07:01
back together exactly as it was before.
144
421330
2000
reconstitui exatamente como era antes.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
423330
3000
Nós temos milhares de organismos capazes de fazer isso.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
426330
2000
Esses organismos podem ser totalmente dessecados.
07:08
they can live in a vacuum.
147
428330
2000
Eles podem viver no vácuo.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
431330
3000
Estou absolutamente convicto que possa existir vida no espaço,
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
434330
3000
se mover, encontrar um novo ambiente aquoso.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
437330
4000
De fato, a NASA tem mostrado um monte disso por aí.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
441330
4000
Aqui está um micrográfico da molécula que construímos
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
445330
4000
usando esses processos -- na verdade usando apenas mecanismos de levedura
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
449330
3000
com o correto desenho dos pedaços que colocamos.
07:32
yeast puts them together automatically.
154
452330
3000
A levedura os une automaticamente.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
455330
2000
Esse não um micrográfico eletrônico;
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
457330
2000
é apenas uma fotomicrografia normal.
07:39
It's such a large molecule
157
459330
2000
Esta é uma molécula tão grande
07:41
we can see it with a light microscope.
158
461330
3000
que podemos visualisá-la com microscópio óptico.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
464330
3000
Essas são fotos de um período de cerca de seis segundos.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
467330
4000
Essa é a publicação que fizemos há pouco tempo atrás.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
471330
3000
São mais de 580.000 letras de código genético.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
474330
5000
É a maior molécula, de uma estrutura definida, feita por humanos.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
479330
3000
Ela pesa mais de 300 milhões de massa molecular.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
482330
3000
Se imprimissemos em fonte 10, sem espaços,
08:05
it takes 142 pages
165
485330
2000
seriam necessárias 142 páginas
08:07
just to print this genetic code.
166
487330
4000
apenas para imprimir esse código genético.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
491330
3000
Bem, como ligamos um cromossomo? Como o ativamos?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
494330
3000
Obviamente, com vírus é muito simples.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
497330
3000
É bem complicado lidar com bactérias.
08:20
It's also simpler when you go
170
500330
2000
Também é mais simples quando você
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
502330
2000
lida com eucariontes, como nós:
08:24
you can just pop out the nucleus
172
504330
2000
você pode apenas retirar o núcleo
08:26
and pop in another one,
173
506330
2000
e substituir por um outro,
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
508330
3000
e isso é tudo aquilo que vocês já ouviram falar sobre clonagem.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
511330
4000
Com arqueobactérias, o cromossomo é integrado a célula,
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
515330
4000
mas recentemente demonstramos que podemos fazer um transplante completo
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
519330
2000
de um cromossomo de uma célula para outra
08:41
and activate it.
178
521330
3000
e ativá-lo.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
524330
4000
Nós purificamos o cromossomo de uma espécie de micróbio.
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
528330
3000
Grosso modo, esses dois são tão distantes quanto humanos e camundongos.
08:51
we added a few extra genes
181
531330
2000
Nós adicionamos alguns genes extras
08:53
so we could select for this chromosome,
182
533330
2000
de modo que pudemos selecionar esse cromossomo.
08:55
we digested it with enzymes
183
535330
2000
Nós o digerimos com enzimas
08:57
to kill all the proteins,
184
537330
2000
para eliminar todas as proteínas.
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
539330
3000
E foi bastante surpreendente quando o colocamos na célula --
09:02
and you'll appreciate
186
542330
2000
e vocês irão apreciar
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
544330
3000
nossos gráficos bem sofisticados aqui --
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
547330
3000
o novo cromossomo entrou na célula.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
550330
2000
De fato, achamos que este deveria ser o mais longe que iríamos,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
552330
3000
mas tentamos desenhar o processo um pouco mais além.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
555330
3000
Bem aqui, temos um dos principais mecanismos da evolução.
09:18
We find all kinds of species
192
558330
2000
Nós encontramos todos os tipos de espécies
09:20
that have taken up a second chromosome
193
560330
2000
que adquiriram um segundo cromossomo
09:22
or a third one from somewhere,
194
562330
2000
ou um terceiro de algum lugar,
09:24
adding thousands of new traits
195
564330
2000
adicionando milhares de novas características
09:26
in a second to that species.
196
566330
2000
em um segundo para aquela espécie.
09:28
So, people who think of evolution
197
568330
2000
Então pessoas que pensam em evolução
09:30
as just one gene changing at a time
198
570330
2000
como sendo uma mudança em um gene por vez
09:32
have missed much of biology.
199
572330
3000
perderam muito de biologia.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
575330
2000
Há enzimas denominadas enzimas de restrição
09:37
that actually digest DNA.
201
577330
2000
que efetivamente digerem DNA.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
579330
2000
O cromossomo que estava na célula
09:41
doesn't have one;
203
581330
2000
não tinha nenhuma.
09:43
the chromosome we put in does.
204
583330
2000
A célula -- o cromossomo que inserimos -- tem.
09:45
It got expressed and it recognized
205
585330
2000
Ele foi expressado, e reconheceu
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
587330
3000
o outro cromossomo como um corpo estranho,
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
590330
2000
digeriu-o, e então acabamos
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
592330
4000
só com a célula com o novo cromossomo.
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
596330
3000
Ela tornou-se azul devido a genes que inserimos.
09:59
And with a very short period of time,
210
599330
2000
E num curto intervalo de tempo,
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
601330
3000
todas as características de uma espécie foram perdidas,
10:04
and it converted totally into the new species
212
604330
3000
e totalmente convertida em uma nova espécie,
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
607330
3000
baseada no novo software que colocamos na célula.
10:10
All the proteins changed,
214
610330
2000
Todas as proteínas mudaram,
10:12
the membranes changed;
215
612330
2000
as membranas modificaram-se --
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
614330
4000
quando lemos o código genético, ele é exatamente aquele que transferimos para célula.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
618330
3000
Isto pode soar como alquimia genômica,
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
621330
4000
mas nós podemos, modificando o software DNA,
10:25
change things quite dramatically.
219
625330
4000
mudar as coisas de uma forma bastante intensa.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
629330
2000
Agora, eu argumentei, isto não é criação -
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
631330
4000
é algo desenvolvido a partir de três bilhões e meio de anos de evolução,
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
636330
2000
e eu suporto a idéia de que estamos, talvez,
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
638330
3000
prestes a criar uma nova versão da explosão Cambriana
10:41
where there's massive new speciation
224
641330
3000
em que haveverá uma nova e massiva especiação
10:45
based on this digital design.
225
645330
2000
baseada nesse projeto digital.
10:47
Why do this?
226
647330
2000
Por que fazer isto?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
649330
2000
Acredito que isto seja bastante óbvio em termos das necessidades.
10:51
We're about to go from six and a half
228
651330
2000
Estamos prestes a passar de seis e meio
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
653330
3000
para nove bilhões de pessoas nos próximos 40 anos.
10:56
To put it in context for myself:
230
656330
2000
Contextualizando para mim mesmo:
10:58
I was born in 1946.
231
658330
2000
Nasci em 1946.
11:00
There are now three people on the planet
232
660330
2000
Existe hoje no planeta, três pessoas
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
662330
4000
para cada um de nós que existíamos em 1946;
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
666330
3000
em 40 anos, serão quatro.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
669330
3000
Temos problemas em alimentar, fornecer água pura e limpa,
11:12
medicines, fuel
236
672330
2000
remédios, combustível
11:14
for the six and a half billion.
237
674330
3000
para seis e meio bilhões.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
677330
2000
Será ainda pior para nove bilhões.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
679330
3000
Nós usamos mais de 5 bilhões de toneladas de carvão,
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
682330
3000
mais 30 bilhões de barris de óleo.
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
685330
4000
São centenas de milhões de barris por dia.
11:29
When we try to think of biological processes
242
689330
2000
Quando tentamos pensar em processos biológicos
11:31
or any process to replace that,
243
691330
3000
ou qualquer outro processo para substituir,
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
694330
2000
isto será um grande desafio.
11:36
Then of course, there's all that
245
696330
2000
Além disso, claro, há todo o
11:38
CO2 from this material
246
698330
2000
CO2 proveniente desse material
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
700330
3000
que acaba na atmosfera.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
703330
2000
Nós agora, a partir de nossas descobertas ao redor do mundo,
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
705330
4000
temos um banco de dados com cerca de 20 milhões de genes,
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
709330
4000
e eu gosto de pensar neles como os componentes do desenho do futuro.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
713330
3000
A indústria eletrônica tem apenas uma dúzia mais ou menos de componentes,
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
716330
4000
e vejam a diversidade que há a partir deles.
12:00
We're limited here primarily
253
720330
2000
Fundamentalmente estamos limitados
12:02
by a biological reality
254
722330
2000
por uma realidade biológica
12:04
and our imagination.
255
724330
2000
e nossa imaginação.
12:07
We now have techniques,
256
727330
2000
Nós agora temos técnicas,
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
729330
3000
devido a esses rápidos métodos de síntese,
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
732330
4000
de fazer o que estamos chamando de genômica combinatória.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
736330
3000
Agora temos a habilidade de construir um grande robô
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
739330
3000
capaz de fazer um milhão de cromossomos por dia.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
743330
3000
Quando você pensa em processar esses 20 milhões de genes diferentes,
12:26
or trying to optimize processes
262
746330
2000
ou tentar otimizar processos
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
748330
3000
para produzir octano ou produzir fármacos,
12:31
new vaccines,
264
751330
3000
novas vacinas,
12:34
we can just with a small team,
265
754330
3000
podemos mudar, apenas com uma pequena equipe,
12:37
do more molecular biology
266
757330
2000
fazer mais biologia molecular
12:39
than the last 20 years of all science.
267
759330
3000
do que nos últimos 20 anos em toda a ciência.
12:42
And it's just standard selection:
268
762330
2000
E isso é apenas seleção padrão.
12:44
we can select for viability,
269
764330
2000
Nós podemos selecionar pela viabilidade,
12:46
chemical or fuel production,
270
766330
2000
produção de combustível ou química,
12:48
vaccine production, etc.
271
768330
2000
produção de vacinas, etc.
12:50
This is a screen snapshot
272
770330
3000
Esta é visualização
12:53
of some true design software
273
773330
3000
de alguns softwares de desenho reais,
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
776330
3000
em que estamos trabalhando para podermos nos sentar
12:59
and design species in the computer.
275
779330
3000
e desenhar espécies no computador.
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
783330
3000
Vocês sabem, nós não sabemos necessariamente como ela se parecerá.
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
786330
3000
Nós sabemos exatamente como o código genética delas será.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
789330
5000
Nós estamos focando agora em combustíveis de quarta-geração.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
795330
2000
Recentemente vocês viram que etanol a partir de milho
13:17
is just a bad experiment.
280
797330
2000
é uma péssima experiência.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
799330
2000
Nós temos combustíveis de segunda e terceira geração
13:21
that will be coming out relatively soon
282
801330
3000
que estarão disponíveis relativamente em breve
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
804330
3000
que são açúcar, para combustíveis de valor bem mais alto
13:27
like octane or different types of butanol.
284
807330
3000
como octano ou diferentes tipos de butanol.
13:30
But the only way we think that biology
285
810330
3000
Mas a única forma que pensamos que a biologia
13:33
can have a major impact without
286
813330
2000
possa ter um impacto maior sem
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
816330
3000
aumentar mais os custos ou limitar a disponibilidade de alimentos
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
819330
3000
é se começarmos com o CO2 como reagente
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
822330
4000
e então estamos trabalhando em projetar células que sigam este princípio
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
827330
3000
e achamos que teremos os primeiros combustíveis de quarta-geração
13:50
in about 18 months.
291
830330
2000
em aproximadamente 18 meses.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
832330
2000
Energia solar e CO2 são um método --
13:54
(Applause)
293
834330
5000
(Aplausos)
13:59
but in our discovery around the world,
294
839330
2000
-- mas em nossas descobertas pelo mundo,
14:01
we have all kinds of other methods.
295
841330
2000
nós temos vários outros tipos de métodos.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
843330
4000
Esse é um organismo descrito em 1996.
14:07
It lives in the deep ocean,
297
847330
2000
Ele vive em águas profundas,
14:09
about a mile and a half deep,
298
849330
2000
cerca de uma milha e meia de profundidade,
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
851330
2000
quase sob temperaturas de fervura da água.
14:13
It takes CO2 to methane
300
853330
3000
Ele transforma CO2 em metano
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
856330
3000
usando hidrogênio como fonte de energia.
14:19
We're looking to see if we can take
302
859330
2000
Nós estamos tentando ver se podemos
14:21
captured CO2,
303
861330
2000
coletar o CO2 capturado,
14:23
which can easily be piped to sites,
304
863330
2000
que pode ser facilmente encanado para terrenos,
14:25
convert that CO2 back into fuel
305
865330
3000
converter esse CO2 de volta em combustível
14:28
to drive this process.
306
868330
3000
para dirigir esse processo.
14:31
So, in a short period of time,
307
871330
2000
Então em um pequeno período de tempo,
14:33
we think that we might be able to increase
308
873330
4000
achamos que poderemos ser capazes de aumentar
14:37
what the basic question is of "What is life?"
309
877330
3000
o que é a básica questão de "O que é vida?"
14:40
We truly, you know,
310
880330
2000
Nós sinceramente, vocês sabem --
14:42
have modest goals
311
882330
2000
temos objetivos modestos
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of replacing the whole petrol-chemical industry --
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de substituir toda a indústria petroquímica.
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(Laughter) (Applause)
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(Risos) (Aplausos)
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Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
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Sim. Se você não pode fazer isto no TED, onde mais?
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(Laughter)
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(Risos)
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become a major source of energy ...
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Tornar uma principal fonte de energia.
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But also, we're now working on using these same tools
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Mas além disso, nós estamos agora trabalhando em usar essas mesmas ferramentas
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to come up with instant sets of vaccines.
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para criar conjuntos urgentes de vacinas.
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You've seen this year with flu;
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Vocês viram este ano com a gripe,
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we're always a year behind and a dollar short
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estamos sempre um ano atrás e um dólar a menos
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when it comes to the right vaccine.
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quando se trata de criar a vacina certa.
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I think that can be changed
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Acho que isto pode ser mudado
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by building combinatorial vaccines in advance.
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construindo vacinas combinadas antecipadamente.
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Here's what the future may begin to look like
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Aqui está como o futuro pode começar a parecer
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with changing, now, the evolutionary tree,
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pela mudança, agora, da árvore evolutiva,
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speeding up evolution
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acelerando a evolução
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with synthetic bacteria, Archaea
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com bactérias sintéticas, arqueobactérias,
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and, eventually, eukaryotes.
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e eventualmente eucariontes.
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We're a ways away from improving people:
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Estamos em vias distantes de melhoramento humano.
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our goal is just to make sure that we have a chance
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Nosso objetivo é apenas assegurar que tenhamos uma chance
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to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
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de sobreviver tempo suficiente para talvez fazer isto. Muito obrigado.
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(Applause)
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7000
(Aplausos)
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