How to read the genome and build a human being | Riccardo Sabatini

Tradutor: Ruy Lopes Pereira Revisor: Leonardo Silva

For the next 16 minutes, I'm going to take you on a journey

Nos próximos 16 minutos, vou conduzi-los em uma jornada

that is probably the biggest dream of humanity:

que talvez seja o maior sonho da humanidade:

to understand the code of life.

entender o código da vida.

So for me, everything started many, many years ago

Quanto a mim, tudo começo há muitos e muitos anos,

when I met the first 3D printer.

quando conheci a primeira impressora 3D.

The concept was fascinating.

O conceito era fascinante.

A 3D printer needs three elements:

Uma impressora 3D requer três elementos:

a bit of information, some raw material, some energy,

informação, matéria-prima e energia,

and it can produce any object that was not there before.

com os quais podemos produzir qualquer objeto que não existia antes.

I was doing physics, I was coming back home

Eu estudava física, estava voltando para casa

and I realized that I actually always knew a 3D printer.

e me dei conta de que sempre tive uma impressora 3D.

And everyone does.

E todo mundo tem uma.

It was my mom.

É a minha mãe.

(Laughter)

(Risos)

My mom takes three elements:

Minha mãe usou três elementos:

a bit of information, which is between my father and my mom in this case,

informação, neste caso, entre meu pai e ela,

raw elements and energy in the same media, that is food,

matérias-primas e energia de uma mesma fonte, ou seja, o alimento,

and after several months, produces me.

e vários meses depois, fui produzido.

And I was not existent before.

E eu não existia antes.

So apart from the shock of my mom discovering that she was a 3D printer,

Além do choque que tive, ao descobrir que minha mãe era uma impressora 3D,

I immediately got mesmerized by that piece,

eu fiquei imediatamente fascinado pelo primeiro elemento, a informação.

the first one, the information.

What amount of information does it take

Qual é a quantidade de informação necessária para montar um ser humano?

to build and assemble a human?

Is it much? Is it little?

É muita? É pouca?

How many thumb drives can you fill?

Caberia em quantos pen drives?

Well, I was studying physics at the beginning

Bem, no começo eu estudava física

and I took this approximation of a human as a gigantic Lego piece.

e adotei a analogia simplista

entre um ser humano e uma peça gigante de Lego.

So, imagine that the building blocks are little atoms

Imagine que os blocos de construção sejam átomos minúsculos,

and there is a hydrogen here, a carbon here, a nitrogen here.

e que há um hidrogênio aqui, um carbono aqui, um nitrogênio aqui.

So in the first approximation,

Numa primeira aproximação,

if I can list the number of atoms that compose a human being,

se puder listar o número de átomos formadores do ser humano,

I can build it.

eu posso construí-lo.

Now, you can run some numbers

Pode-se fazer um cálculo

and that happens to be quite an astonishing number.

e o número que se obtém é muito impressionante.

So the number of atoms,

O número de átomos,

the file that I will save in my thumb drive to assemble a little baby,

no arquivo que terei de salvar em um pen driver para montar um bebê,

will actually fill an entire Titanic of thumb drives --

na verdade lotará um Titanic inteiro, cheio de pen drives,

multiplied 2,000 times.

multiplicado por 2 mil vezes.

This is the miracle of life.

Esse é o milagre da vida.

Every time you see from now on a pregnant lady,

Doravante, quando virem uma mulher grávida,

saberão que ela está montando a maior quantidade de informação

she's assembling the biggest amount of information

that you will ever encounter.

que jamais encontrarão.

Forget big data, forget anything you heard of.

Esqueça “big data”, esqueça tudo de que já tenha ouvido.

This is the biggest amount of information that exists.

É a maior quantidade de informação que existe.

(Applause)

(Aplausos)

But nature, fortunately, is much smarter than a young physicist,

A natureza, felizmente, é muito mais inteligente do que um físico,

and in four billion years, managed to pack this information

e, em 4 bilhões de anos, conseguiu concentrar essa informação

in a small crystal we call DNA.

em um pequeno cristal que chamamos de DNA.

We met it for the first time in 1950 when Rosalind Franklin,

Nós o conhecemos em 1950, quando Rosalind Franklin,

an amazing scientist, a woman,

uma notável cientista, uma mulher,

took a picture of it.

o fotografou.

But it took us more than 40 years to finally poke inside a human cell,

Porém, levou mais de 40 anos para enfim penetrarmos numa célula humana,

take out this crystal,

retirarmos este cristal,

unroll it, and read it for the first time.

o desenrolarmos e o lermos pela primeira vez.

The code comes out to be a fairly simple alphabet,

O código revelou ser um alfabeto razoavelmente simples,

four letters: A, T, C and G.

com quatro letras: A, T, C e G.

And to build a human, you need three billion of them.

Para construir um ser humano, são necessárias 3 bilhões delas.

Three billion.

Três bilhões.

How many are three billion?

O que são três bilhões?

It doesn't really make any sense as a number, right?

Não fazemos ideia da quantidade representada, certo?

So I was thinking how I could explain myself better

Pensei como poderia explicar melhor a enormidade deste código.

about how big and enormous this code is.

But there is -- I mean, I'm going to have some help,

Mas terei uma ajuda,

and the best person to help me introduce the code

e a melhor pessoa para me ajudar a apresentar o código

is actually the first man to sequence it, Dr. Craig Venter.

é, na verdade, o primeiro homem que o sequenciou, Dr. Craig Venter.

So welcome onstage, Dr. Craig Venter.

Bem-vindo ao palco, Dr. Craig Venter.

(Applause)

(Aplausos)

Not the man in the flesh,

Não é ele em carne e osso,

but for the first time in history,

mas, pela primeira vez na história,

this is the genome of a specific human,

este é o genoma de uma pessoa específica,

printed page-by-page, letter-by-letter:

impresso página por página, letra por letra:

262,000 pages of information,

262 mil páginas de informação,

450 kilograms, shipped from the United States to Canada

450 kg, despachados dos EUA ao Canadá,

thanks to Bruno Bowden, Lulu.com, a start-up, did everything.

graças a Bruno Bowden, Lulu.com, uma “start-up” que fez tudo.

It was an amazing feat.

Foi um façanha incrível.

But this is the visual perception of what is the code of life.

Esta é a percepção visual do que é o código da vida.

And now, for the first time, I can do something fun.

Agora, pela primeira vez, posso fazer algo divertido.

I can actually poke inside it and read.

Posso realmente olhar dentro dele e o ler.

So let me take an interesting book ... like this one.

Então, deixe-me pegar um livro interessante…como este.

Eu fiz uma anotação: é um livro razoavelmente grande.

I have an annotation; it's a fairly big book.

So just to let you see what is the code of life.

É apenas para que vocês vejam o que é o código da vida.

(Risos)

Thousands and thousands and thousands

Milhares, milhares, milhares e milhões de letras.

and millions of letters.

And they apparently make sense.

E elas parecem fazer sentido.

Let's get to a specific part.

Vamos para uma parte específica.

Let me read it to you:

Vou ler para vocês.

(Laughter)

(Risos)

“AAG, AAT, ATA.”

"AAG, AAT, ATA."

To you it sounds like mute letters,

Podem parecer letras sem significado,

but this sequence gives the color of the eyes to Craig.

mas esta sequência determina a cor dos olhos do Craig.

I'll show you another part of the book.

Vou mostrar-lhes outra parte do livro.

This is actually a little more complicated.

Esta é realmente um pouco mais complicada.

Chromosome 14, book 132:

Cromossomo 14, livro 132:

(Laughter)

(Risos)

As you might expect.

Como vocês esperavam.

(Laughter)

(Risos)

"ATT, CTT, GATT."

"ATT, CTT, GATT."

This human is lucky,

Esta pessoa tem sorte,

because if you miss just two letters in this position --

porque se faltassem apenas duas letras nesta posição,

two letters of our three billion --

duas letras em três bilhões,

he will be condemned to a terrible disease:

ela estaria condenada a uma doença terrível:

cystic fibrosis.

a fibrose cística.

We have no cure for it, we don't know how to solve it,

Não há cura para ela, não sabemos como tratá-la,

and it's just two letters of difference from what we are.

e são apenas duas letras de diferença em relação às pessoas saudáveis.

A wonderful book, a mighty book,

Um livro maravilhoso e poderoso, que me ajudou a entender

a mighty book that helped me understand

and show you something quite remarkable.

e mostrar-lhes algo notável.

Every one of you -- what makes me, me and you, you --

Cada um de vocês, o que me faz ser quem sou, o que faz você ser você,

is just about five million of these,

são apenas 5 milhões destas,

half a book.

a metade de um livro.

For the rest,

No resto, somos absolutamente idênticos.

we are all absolutely identical.

Five hundred pages is the miracle of life that you are.

São 500 páginas, o milagre da vida, o milagre que vocês são.

O restante, todos nós compartilhamos.

The rest, we all share it.

So think about that again when we think that we are different.

Lembrem disto, quando pensarem que somos diferentes.

This is the amount that we share.

Esta é a quantidade que nós compartilhamos.

So now that I have your attention,

Agora que tenho a atenção de vocês,

the next question is:

a próxima questão é:

How do I read it?

Como conseguir ler? Como fazer isto ter um significado?

How do I make sense out of it?

Well, for however good you can be at assembling Swedish furniture,

Bem, por mais hábeis que sejam em montar móveis suecos,

this instruction manual is nothing you can crack in your life.

este manual de instrução é algo que nunca conseguirão decifrar.

(Laughter)

(Risos)

And so, in 2014, two famous TEDsters,

E assim, em 2014, dois famosos participantes do TED,

Peter Diamandis e o próprio Craig Venter,

Peter Diamandis and Craig Venter himself,

decided to assemble a new company.

decidiram fundar uma nova companhia.

Human Longevity was born,

E nasceu a Human Longevity,

with one mission:

com uma missão:

trying everything we can try

fazer tudo o que pudéssemos

and learning everything we can learn from these books,

e estudar tudo o que podíamos aprender com estes livros,

with one target --

com um objetivo:

making real the dream of personalized medicine,

tornar realidade o sonho da medicina personalizada,

understanding what things should be done to have better health

compreender o que deveria ser feito para termos uma saúde melhor

and what are the secrets in these books.

e que segredos guardam estes livros.

An amazing team, 40 data scientists and many, many more people,

Uma equipe maravilhosa, com 40 cientistas de dados

e muitas outras pessoas, com as quais é um prazer trabalhar.

a pleasure to work with.

The concept is actually very simple.

O conceito é realmente muito simples.

We're going to use a technology called machine learning.

Usaremos uma tecnologia chamada aprendizado de máquina.

On one side, we have genomes -- thousands of them.

De um lado, temos os genomas, milhares deles.

On the other side, we collected the biggest database of human beings:

Do outro lado, juntamos o maior banco de dados sobre os seres humanos:

fenótipos, escaneamento em 3D, RNM, tudo aquilo em que possam pensar.

phenotypes, 3D scan, NMR -- everything you can think of.

Inside there, on these two opposite sides,

Dentro disso, nos dois lados opostos, há o segredo da tradução.

there is the secret of translation.

And in the middle, we build a machine.

E no meio, construímos uma máquina.

We build a machine and we train a machine --

Construímos e treinamos uma máquina;

well, not exactly one machine, many, many machines --

bem, não exatamente uma, muitas e muitas máquinas…

to try to understand and translate the genome in a phenotype.

com a finalidade de entender e traduzir o genoma em um fenótipo.

What are those letters, and what do they do?

Quais são as letras e o que elas fazem?

It's an approach that can be used for everything,

É uma abordagem que pode ser usada para tudo,

but using it in genomics is particularly complicated.

mas usá-la em genômica é particularmente complicado.

Little by little we grew and we wanted to build different challenges.

Progredimos aos poucos e queríamos enfrentar diferentes desafios.

We started from the beginning, from common traits.

Começamos pelos traços comuns,

Common traits are comfortable because they are common,

pois tais características são mais fáceis de trabalhar,

everyone has them.

todos as têm.

So we started to ask our questions:

Começamos a indagar:

Can we predict height?

Podemos prever a altura?

Can we read the books and predict your height?

Podemos ler os livros e prever a altura?

Well, we actually can,

Bem, realmente podemos,

with five centimeters of precision.

com 5 cm de precisão.

BMI is fairly connected to your lifestyle,

O índice de massa corporal, IMC, está ligado ao estilo de vida,

but we still can, we get in the ballpark, eight kilograms of precision.

mas, dentro de certos limites, podemos prevê-lo com 8 kg de precisão.

Can we predict eye color?

E prever a cor dos olhos?

Yeah, we can.

Sim, podemos. Com 80% de precisão.

Eighty percent accuracy.

Can we predict skin color?

Podemos prever a cor da pele?

Yeah we can, 80 percent accuracy.

Sim, podemos, com 80% de precisão.

Can we predict age?

Podemos prever a idade?

We can, because apparently, the code changes during your life.

Podemos porque, aparentemente, o código muda ao longo da vida.

It gets shorter, you lose pieces, it gets insertions.

Ele se encurta, perde pedaços, ganha inserções.

We read the signals, and we make a model.

Lemos os sinais e elaboramos um modelo.

Now, an interesting challenge:

Um desafio interessante: é possível prever a face humana?

Can we predict a human face?

It's a little complicated,

É um pouco complicado,

because a human face is scattered among millions of these letters.

porque uma face humana está espalhada entre milhões de letras.

And a human face is not a very well-defined object.

E uma face humana não é um objeto bem definido.

So, we had to build an entire tier of it

Construímos uma coleção delas

to learn and teach a machine what a face is,

para aprender e ensinar a uma máquina o que é uma face,

and embed and compress it.

a incorporá-la e comprimi-la.

Se entendem de aprendizagem de máquina,

And if you're comfortable with machine learning,

you understand what the challenge is here.

compreendem qual é o desafio aqui.

Now, after 15 years -- 15 years after we read the first sequence --

Bem, 15 anos após termos lido a primeira sequência,

this October, we started to see some signals.

agora em outubro identificamos alguns sinais.

And it was a very emotional moment.

Foi um momento muito emocionante.

What you see here is a subject coming in our lab.

O que veem aqui é uma pessoa chegando ao nosso laboratório.

This is a face for us.

Para nós, é um rosto.

So we take the real face of a subject, we reduce the complexity,

Tomamos o rosto real de uma pessoa, reduzimos a complexidade,

because not everything is in your face --

porque nem tudo está no rosto,

lots of features and defects and asymmetries come from your life.

muitos aspectos e defeitos e assimetrias vêm da vida que a pessoa leva.

Simetrizamos a face e usamos nosso algoritmo.

We symmetrize the face, and we run our algorithm.

The results that I show you right now,

O resultado que lhes mostro agora

this is the prediction we have from the blood.

é a previsão que fizemos a partir de amostra de sangue.

(Applause)

(Aplausos)

Wait a second.

Esperem um instante.

In these seconds, your eyes are watching, left and right, left and right,

Nesses segundos, vocês olham da esquerda para a direita e vice-versa,

and your brain wants those pictures to be identical.

e o cérebro espera que as figuras sejam idênticas.

So I ask you to do another exercise, to be honest.

Peço que façam um outro exercício, para ser honesto.

Please search for the differences,

Por favor, procurem as diferenças,

which are many.

as quais são muitas.

The biggest amount of signal comes from gender,

A maior quantidade de sinais vem do gênero,

then there is age, BMI, the ethnicity component of a human.

depois a idade, IMC, o componente da etnicidade de uma pessoa.

And scaling up over that signal is much more complicated.

E extrapolar a partir do sinal é mais complicado ainda.

Mas, o que veem aqui, mesmo nas diferenças,

But what you see here, even in the differences,

lets you understand that we are in the right ballpark,

permite que percebam que estamos no caminho certo,

that we are getting closer.

que estamos chegando perto.

And it's already giving you some emotions.

E já nos causa algumas emoções.

This is another subject that comes in place,

Esta é uma outra pessoa que chega,

e esta é uma previsão.

and this is a prediction.

A little smaller face, we didn't get the complete cranial structure,

Tem uma face um pouco menor,

não captamos a estrutura craniana completa,

but still, it's in the ballpark.

mas, ainda assim, chegamos perto.

This is a subject that comes in our lab,

Eis o sujeito que chega em nosso laboratório,

and this is the prediction.

e esta é a sua previsão.

So these people have never been seen in the training of the machine.

Essas pessoas nunca foram usadas para treinar a máquina.

These are the so-called "held-out" set.

São chamadas de conjunto “não incluído”.

But these are people that you will probably never believe.

São pessoas que vocês provavelmente nunca acreditarão que existem.

We're publishing everything in a scientific publication,

Estamos publicando tudo em uma revista científica,

you can read it.

e vocês podem ler.

But since we are onstage, Chris challenged me.

Já que estamos no palco, Chris me desafiou.

I probably exposed myself and tried to predict

É possível que tenha me exposto e me arriscado a prever

someone that you might recognize.

alguém que vocês podem reconhecer.

So, in this vial of blood -- and believe me, you have no idea

No sangue contido neste tubo de ensaio, e creiam-me, vocês não têm ideia

what we had to do to have this blood now, here --

do que tivemos que fazer para obter este sangue, aqui,

in this vial of blood is the amount of biological information

este frasquinho de sangue contém a quantidade de informação biológica

that we need to do a full genome sequence.

necessária para sequenciar todo o genoma.

We just need this amount.

Esta quantidade é suficiente.

We ran this sequence, and I'm going to do it with you.

Fizemos esta sequência e vamos fazê-la com vocês.

And we start to layer up all the understanding we have.

Começamos a utilizar todo o conhecimento que temos.

In the vial of blood, we predicted he's a male.

Com o tubo de sangue, previmos que era um homem.

And the subject is a male.

E era um homem.

We predict that he's a meter and 76 cm.

Previmos que tem 1,76 m.

The subject is a meter and 77 cm.

O sujeito tem 1,77 m.

So, we predicted that he's 76; the subject is 82.

Previmos 76 kg, a pessoa tem 82 kg.

We predict his age, 38.

Previmos sua idade, 38 anos.

The subject is 35.

A pessoa tem 35 anos.

We predict his eye color.

Too dark.

São muito escuros.

We predict his skin color.

Previmos sua cor de pele.

We are almost there.

Falta pouco.

That's his face.

Esta é sua face.

Now, the reveal moment:

Agora, a hora da revelação:

the subject is this person.

o sujeito é esta pessoa.

(Laughter)

(Risos)

And I did it intentionally.

Foi uma coisa intencional

I am a very particular and peculiar ethnicity.

Sou de uma etnia muito peculiar.

Europeus do sul, italianos, não se enquadram em modelos.

Southern European, Italians -- they never fit in models.

And it's particular -- that ethnicity is a complex corner case for our model.

E é específico…

O grupo étnico é muito complexo e especial para o nosso modelo.

But there is another point.

Mas há uma outra questão.

So, one of the things that we use a lot to recognize people

Uma das coisas muito usadas para reconhecer pessoas

will never be written in the genome.

nunca estará escrita no genoma.

It's our free will, it's how I look.

É a nossa livre escolha, é a nossa aparência.

Not my haircut in this case, but my beard cut.

Não o meu corte de cabelo, neste caso, o corte de minha barba.

So I'm going to show you, I'm going to, in this case, transfer it --

Neste caso, eu vou transferir...

and this is nothing more than Photoshop, no modeling --

usou-se apenas o Photoshop, sem qualquer modelagem...

the beard on the subject.

a barba para o sujeito.

And immediately, we get much, much better in the feeling.

E imediatamente nós temos uma percepção muito, muito melhor.

So, why do we do this?

Por que agimos assim?

We certainly don't do it for predicting height

Certamente não o fazemos para prever a altura

or taking a beautiful picture out of your blood.

ou obter uma bonita imagem a partir do sangue.

We do it because the same technology and the same approach,

O fazemos porque a mesma tecnologia e a mesma abordagem,

the machine learning of this code,

a aprendizagem de máquina deste código,

is helping us to understand how we work,

nos ajudam a entender como funcionamos,

how your body works,

como o corpo funciona,

how your body ages,

como o corpo envelhece,

how disease generates in your body,

como as doenças surgem no organismo,

how your cancer grows and develops,

como o câncer cresce e se desenvolve,

how drugs work

como as drogas agem,

and if they work on your body.

e se elas atuam em nosso corpo.

This is a huge challenge.

Este é um grande desafio.

This is a challenge that we share

É um desafio para todos nós

with thousands of other researchers around the world.

e milhares de outros pesquisadores no mundo inteiro.

It's called personalized medicine.

É a chamada medicina personalizada.

It's the ability to move from a statistical approach

É a capacidade de trocar uma abordagem estatística,

where you're a dot in the ocean,

na qual somos uma gota no oceano,

to a personalized approach,

por uma abordagem personalizada,

where we read all these books

na qual lemos todos estes livros

and we get an understanding of exactly how you are.

e conseguirmos uma compreensão de quem somos exatamente.

But it is a particularly complicated challenge,

Mas é um desafio particularmente complicado,

because of all these books, as of today,

porque hoje, de todos esses livros,

we just know probably two percent:

é provável que conheçamos apenas 2%:

four books of more than 175.

4 livros em mais de 175.

And this is not the topic of my talk,

E este não é o foco da minha palestra,

because we will learn more.

porque aprenderemos mais.

There are the best minds in the world on this topic.

As melhores cabeças do mundo estudam este problema.

The prediction will get better,

A previsão será aperfeiçoada,

the model will get more precise.

o modelo ficará mais preciso.

And the more we learn,

E quanto mais aprendermos,

the more we will be confronted with decisions

mais seremos confrontados com decisões

that we never had to face before

que nunca antes tivemos que encarar

about life,

sobre a vida, sobre a morte,

about death,

sobre a criação de filhos.

about parenting.

So, we are touching the very inner detail on how life works.

Estamos lidando com os detalhes recônditos de como a vida funciona.

And it's a revolution that cannot be confined

É uma revolução que não pode se limitar

in the domain of science or technology.

ao domínio da ciência ou da tecnologia.

This must be a global conversation.

Deve haver um debate global.

We must start to think of the future we're building as a humanity.

Devemos pensar o futuro que estamos construindo para a humanidade.

Precisamos interagir com pessoas criativas,

We need to interact with creatives, with artists, with philosophers,

com artistas, com filósofos

with politicians.

com políticos.

Everyone is involved,

Todos estão envolvidos,

because it's the future of our species.

porque é o futuro da nossa espécie.

Without fear, but with the understanding

Sem temor, mas com a compreensão

that the decisions that we make in the next year

de que as decisões que tomaremos no próximo ano

will change the course of history forever.

mudarão o curso da história para sempre.

Thank you.

Obrigado.

(Applause)

(Aplausos)