Barry Schuler: An introduction to genomics

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Henrique Carvalho Revisora: Sofia Nunes
00:16
What's happening in genomics,
0
16160
2000
O que está a acontecer com a genómica,
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and how this revolution is about to change everything we know
1
18160
5000
e como esta revolução está prestes a mudar
tudo o que conhecemos sobre o mundo, a vida, sobre nós próprios,
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about the world, life, ourselves, and how we think about them.
2
23160
7000
e a maneira como pensamos acerca destas coisas.
00:30
If you saw 2001: A Space Odyssey,
3
30160
3000
Se viram "2001: Odisseia no Espaço",
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and you heard the boom, boom, boom, boom, and you saw the monolith,
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33160
4000
e ouviram o bum, bum, bum e viram o monólito
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you know, that was Arthur C. Clarke's representation
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37160
4000
aquela era a representação de Arthur C. Clarke
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that we were at a seminal moment in the evolution of our species.
6
41160
4000
do facto de estarmos num momento crucial na evolução da nossa espécie.
00:45
In this case, it was picking up bones and creating a tool,
7
45160
4000
Neste caso, foi pegar em ossos e fazer uma ferramenta,
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using it as a tool, which meant that apes just, sort of,
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49160
4000
e usá-los como uma ferramenta, o que significa que macacos
que andavam a correr, a comer e a terem sexo uns com os outros
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running around and eating and doing each other
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53160
2000
00:55
figured out they can make things if they used a tool.
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55160
6000
de alguma forma, descobriram que podiam fazer coisas
se usassem uma ferramenta.
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And that moved us to the next level.
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61160
3000
Isso levou-nos para o nível seguinte.
01:04
And, you know, we in the last 30 years in particular
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64160
4000
Nos últimos 30 anos, em particular,
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have seen this acceleration in knowledge and technology,
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68160
4000
assistimos a uma aceleração no conhecimento e na tecnologia.
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and technology has bred more knowledge and given us tools.
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72160
3000
A tecnologia criou mais conhecimentos e deu-nos mais ferramentas.
01:15
And we've seen many seminal moments.
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75160
2000
Temos visto muitos momentos decisivos.
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We've seen the creation of small computers in the '70s and early '80s,
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77160
4000
Vimos a criação de computadores pequenos nos anos 70 e início dos anos 80.
01:21
and who would have thought back then that every single person
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81160
3000
Quem imaginava naquela altura
que cada pessoa não teria apenas um, mas provavelmente 20 computadores em casa,
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would not have just one computer but probably 20,
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84160
3000
01:27
in your home, and in not just your P.C. but in every device --
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87160
5000
não só num PC, mas em qualquer aparelho
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in your washing machine, your cell phone.
20
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3000
— na máquina de lavar roupa, no telemóvel.
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You're walking around; your car has 12 microprocessors.
21
95160
4000
Andamos por aí; os nossos carros têm 12 microprocessadores.
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Then we go along and create the Internet
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99160
2000
Depois continuamos e criamos a Internet
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and connect the world together; we flatten the world.
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101160
3000
e ligamos o mundo, tornamos o mundo plano.
01:44
We've seen so much change, and we've given ourselves these tools now --
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5000
Temos visto muitas mudanças e arranjámos estas ferramentas
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these high-powered tools --
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109160
2000
— estas ferramentas de alta potência —
01:51
that are allowing us to turn the lens inward
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111160
4000
que nos estão a permitir virar as lentes para dentro
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into something that is common to all of us, and that is a genome.
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115160
5000
para uma coisa que é comum a todos nós, ou seja, um genoma.
02:00
How's your genome today? Have you thought about it lately?
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120160
5000
Como está o vosso genoma hoje?
Pensaram nisso ultimamente?
02:05
Heard about it, at least? You probably hear about genomes these days.
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125160
5000
Ouviram falar, pelo menos?
Provavelmente ouvem falar de genomas nos dias de hoje.
02:10
I thought I'd take a moment to tell you what a genome is.
30
130160
3000
Eu pensei em gastar uns momentos para vos dizer o que é um genoma.
02:13
It's, sort of, like if you ask people,
31
133160
2000
É como se perguntassem às pessoas:
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Well, what is a megabyte or megabit? And what is broadband?
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135160
3000
O que é um megabyte ou um megabit? O que é a banda-larga?
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People never want to say, I really don't understand.
33
138160
3000
As pessoas nunca querem dizer, eu realmente não percebo.
02:21
So, I will tell you right off of the bat.
34
141160
1000
Portanto, vou contar-vos já.
02:22
You've heard of DNA; you probably studied a little bit in biology.
35
142160
4000
Ouviram falar do ADN, provavelmente estudaram um bocadinho em biologia.
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A genome is really a description for all of the DNA that is in a living organism.
36
146160
7000
Um genoma é na verdade uma descrição
de todo o ADN presente num organismo vivo.
02:33
And one thing that is common to all of life is DNA.
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153160
6000
E uma coisa que é comum a toda a vida é o ADN.
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It doesn't matter whether you're a yeast;
38
159160
2000
Tanto faz se é um fermento,
02:41
it doesn't matter whether you're a mouse;
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161160
2000
tanto faz se é um rato,
02:43
doesn't matter whether you're a fly; we all have DNA.
40
163160
4000
tanto faz se é uma mosca.
Todos nós temos ADN.
02:47
The DNA is organized in words, call them: genes and chromosomes.
41
167160
7000
O ADN está organizado em palavras, que se chamam genes e cromossomas.
02:54
And when Watson and Crick in the '50s
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174160
4000
Quando Watson e Crick, nos anos 50,
02:58
first decoded this beautiful double helix that we know as the DNA molecule --
43
178160
6000
descodificaram, pela primeira vez, esta linda hélice dupla
que conhecemos como molécula de ADN
03:04
very long, complicated molecule --
44
184160
2000
— uma molécula muito longa e complicada —
03:06
we then started on this journey to understand that
45
186160
4000
nós começámos esta jornada para compreender
que, dentro daquele ADN, há uma linguagem
03:10
inside of that DNA is a language that determines the characteristics, our traits,
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190160
6000
que determina as características, os nossos traços,
03:16
what we inherit, what diseases we may get.
47
196160
3000
o que herdamos, que doenças podemos ter.
03:19
We've also along the way discovered that this is a very old molecule,
48
199160
6000
Também descobrimos pelo caminho que esta é uma molécula muito antiga,
03:25
that all of the DNA in your body has been around forever,
49
205160
6000
que todo o ADN no nosso corpo tem estado sempre ali,
03:31
since the beginning of us, of us as creatures.
50
211160
4000
desde o nosso início, de nós enquanto criaturas.
03:35
There is a historical archive.
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215160
2000
Há um arquivo histórico.
03:37
Living in your genome is the history of our species,
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217160
5000
A viver no nosso genoma está a história da nossa espécie,
03:42
and you as an individual human being, where you're from,
53
222160
6000
e de nós enquanto seres humano individuais, de onde vimos,
03:48
going back thousands and thousands and thousands of years,
54
228160
3000
desde há milhares e milhares de anos,
03:51
and that's now starting to be understood.
55
231160
3000
e está agora a começar a ser compreendido.
03:54
But also, the genome is really the instruction manual.
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234160
5000
Mas o genoma também é um manual de instruções.
É o programa. É o código da vida.
03:59
It is the program. It is the code of life.
57
239160
3000
04:02
It is what makes you function;
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242160
2000
É o que nos faz funcionar;
04:04
it is what makes every organism function.
59
244160
4000
é o que faz funcionar qualquer organismo.
04:08
DNA is a very elegant molecule.
60
248160
3000
O ADN é uma molécula muito elegante.
04:11
It's long and it's complicated.
61
251160
2000
É longa e é complicada.
04:13
Really all you have to know about it is that there's four letters:
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253160
5000
O que é preciso perceber sobre ela é que há quatro letras: A, T, C, G,
04:18
A, T, C, G; they represent the name of a chemical.
63
258160
4000
Representam o nome de um composto químico.
04:22
And with these four letters, you can create a language:
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262160
5000
E com estas quatro letras, podemos criar uma linguagem,
04:27
a language that can describe anything, and very complicated things.
65
267160
5000
uma linguagem que pode descrever tudo, mesmo coisas muito complicadas.
04:32
You know, they are generally put together in pairs,
66
272160
3000
Como sabem, costumam juntar-se aos pares,
04:35
creating a word or what we call base pairs.
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275160
3000
criando uma palavra, ou o que chamamos "pares de base".
04:38
And you would, you know, when you think about it,
68
278160
3000
Quando pensamos nisso,
04:41
four letters, or the representation of four things, makes us work.
69
281160
6000
são quatro letras, ou a representação de quatro coisas, que nos fazem funcionar.
04:47
And that may not sound very intuitive,
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287160
3000
Isto pode não ser muito intuitivo,
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but let me flip over to something else you know about, and that's computers.
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290160
4000
mas vou-me virar para outra coisa que vocês conhecem bem, os computadores.
04:54
Look at this screen here and, you know, you see pictures
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294160
4000
Neste ecrã aqui vemos imagens e palavras,
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and you see words, but really all there are are ones and zeros.
73
298160
4000
mas, na realidade, só há "uns" e "zeros".
05:02
The language of technology is binary;
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302160
4000
A linguagem da tecnologia é binária,
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you've probably heard that at some point in time.
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306160
2000
provavelmente já o tinham ouvido dizer.
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Everything that happens in digital is converted,
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308160
4000
Tudo o que se passa em digital é convertido,
05:12
or a representation, of a one and a zero.
77
312160
3000
ou é uma representação, de um 1 e de um 0.
05:15
So, when you're listening to iTunes and your favorite music,
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315160
5000
Portanto, quando estamos a ouvir o iTunes e a nossa música favorita,
05:20
that's really just a bunch of ones and zeros playing very quickly.
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320160
3000
isso é na realidade só um monte de uns e zeros a tocar rapidamente.
05:23
When you're seeing these pictures, it's all ones and zeros,
80
323160
3000
Quando vemos estas imagens, são só uns e zeros,
05:26
and when you're talking on your telephone, your cell phone,
81
326160
3000
e quando estamos a falar ao telefone, no nosso telemóvel,
05:29
and it's going over the network,
82
329160
2000
e o sinal vai pela rede,
05:31
your voice is all being turned into ones and zeros and magically whizzed around.
83
331160
4000
a nossa voz está a ser transformada em uns e zeros
e magicamente espalhada por aí.
05:35
And look at all the complex things and wonderful things
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335160
3000
Olhem para todas as coisas complexas e maravilhosas
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we've been able to create with just a one and a zero.
85
338160
3000
que nós conseguimos criar apenas um 1 e um 0.
05:41
Well, now you ramp that up to four, and you have a lot of complexity,
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341160
6000
Agora aumentem isso para quatro e têm uma grande complexidade,
05:47
a lot of ways to describe mechanisms.
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347160
4000
muitas maneiras de descrever mecanismos.
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So, let's talk about what that means.
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351160
2000
Vamos falar sobre o que isso significa.
05:53
So, if you look at a human genome,
89
353160
2000
Se olharem para o genoma humano,
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they consist of 3.2 billion of these base pairs. That's a lot.
90
355160
6000
ele é constituído por 3200 milhões de pares de base. É muito.
06:01
And they mix up in all different fashions,
91
361160
2000
Eles misturam-se de todas as maneiras,
06:03
and that makes you a human being.
92
363160
3000
e isso faz de nós um ser humano.
06:06
If you convert that to binary, just to give you a little bit of sizing,
93
366160
5000
Se convertermos isso para binário, só para vos dar a noção das dimensões,
06:11
we're actually smaller than the program Microsoft Office.
94
371160
4000
somos de facto mais pequenos do que o programa Microsoft Office.
06:15
It's not really all that much data.
95
375160
4000
Não é lá muita informação
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I will also tell you we're at least as buggy.
96
379160
3000
Digo-vos que também temos, pelo menos, igual número de erros.
06:22
(Laughter)
97
382160
3000
(Risos)
06:25
This here is a bug in my genome
98
385160
4000
Isto aqui é um erro no meu genoma
06:29
that I have struggled with for a long, long time.
99
389160
5000
com o qual me tenho debatido desde há muito tempo.
06:34
When you get sick, it is a bug in your genome.
100
394160
5000
Quando adoecemos, é um erro no nosso genoma.
06:39
In fact, many, many diseases we have struggled with for a long time,
101
399160
5000
De facto, muitas doenças com que nos debatemos há muito tempo,
06:44
like cancer, we haven't been able to cure
102
404160
3000
como o cancro, que não conseguimos curar
06:47
because we just don't understand how it works at the genomic level.
103
407160
4000
porque ainda não percebemos como é que funciona a nível genómico.
06:51
We are starting to understand that.
104
411160
2000
Estamos a começar a compreender isso.
06:53
So, up to this point we tried to fix it
105
413160
2000
Por isso, até agora, tentámos tratá-lo
06:55
by using what I call shit-against-the-wall pharmacology,
106
415160
4000
usando aquilo a que eu chamo farmacologia de "atirar barro à parede",
06:59
which means, well, let's just throw chemicals at it,
107
419160
3000
o que significa "Vamos lá atirar químicos para aquilo,
07:02
and maybe it's going to make it work.
108
422160
2000
"e talvez vá funcionar".
07:04
But if you really understand why does a cell go from normal cell to cancer?
109
424160
7000
E se pudéssemos perceber
porque é que uma célula normal se torna cancerígena?
07:11
What is the code?
110
431160
2000
Qual é o código?
07:13
What are the exact instructions that are making it do that?
111
433160
4000
Quais são as instruções concretas que estão a fazer isso?
07:17
then you can go about the process of trying to fix it and figure it out.
112
437160
4000
Aí podemos concentrar-nos na descoberta do processo de tratamento.
07:21
So, for your next dinner over a great bottle of wine, here's a few factoids for you.
113
441160
5000
Portanto, para o vosso próximo jantar com uma boa garrafa de vinho,
aqui vão alguns factos.
07:26
We actually have about 24,000 genes that do things.
114
446160
4000
Na verdade, temos cerca de 24 000 genes que fazem coisas.
07:30
We have about a hundred, 120,000 others
115
450160
4000
Temos certa de mais 120 000
07:34
that don't appear to function every day,
116
454160
3000
que parecem não funcionar todos os dias,
07:37
but represent this archival history of how we used to work as a species
117
457160
5000
mas que representam o arquivo histórico de como funcionávamos enquanto espécie
07:42
going back tens of thousands of years.
118
462160
3000
há dezenas de milhares de anos.
07:45
You might also be interested in knowing
119
465160
2000
Também devem estar interessados em saber
07:47
that a mouse has about the same amount of genes.
120
467160
2000
que um rato tem mais ou menos a mesma quantidade de genes.
07:49
They recently sequenced Pinot Noir, and it also has about 30,000 genes,
121
469160
7000
Sequenciaram recentemente a Pinot Noir, que também tem cerca de 30 000 genes.
Portanto, o número de genes que temos não representa necessariamente
07:56
so the number of genes you have may not necessarily represent the complexity
122
476160
4000
a complexidade ou a ordem evolucionária de qualquer espécie em particular.
08:00
or the evolutionary order of any particular species.
123
480160
5000
08:05
Now, look around: just look next to your neighbor,
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485160
3000
Agora olhem à volta: olhem para o vosso vizinho,
olhem para a frente, olhem para trás.
08:08
look forward, look backward. We all look pretty different.
125
488160
2000
Todos nós somos muito diferentes.
08:10
A lot of very handsome and pretty people here, skinny, chubby,
126
490160
4000
Há muita gente gira e bonita aqui,
magrinha, gordinha, diferentes etnias, diferentes culturas.
08:14
different races, cultures. We are all 99.9% genetically equal.
127
494160
8000
Somos todos 99,9% geneticamente iguais.
08:22
It is one one-hundredth of one percent of genetic material
128
502160
4000
É um centésimo de 1% de material genético
que faz a diferença entre todos nós.
08:26
that makes the difference between any one of us.
129
506160
3000
08:29
That's a tiny amount of material,
130
509160
2000
É uma quantidade ínfima de material,
08:31
but the way that ultimately expresses itself
131
511160
4000
mas a maneira como se expressa, em última instância,
08:35
is what makes changes in humans and in all species.
132
515160
5000
é o que faz a diferença em humanos e em todas as espécies.
08:40
So, we are now able to read genomes.
133
520160
3000
Hoje, somos capazes de ler genomas.
08:43
The first human genome took 10 years, three billion dollars.
134
523160
5000
O primeiro genoma humano demorou 10 anos,
custou 3 mil milhões de dólares
08:48
It was done by Dr. Craig Venter.
135
528160
3000
foi feito pelo Doutor Craig Venter.
08:51
And then James Watson's -- one of the co-founders of DNA --
136
531160
4000
A seguir, o genoma de James Watson — um dos co-descobridores do ADN —
08:55
genome was done for two million dollars, and in just two months.
137
535160
4000
foi feito por 2 milhões de dólares e apenas em dois meses.
08:59
And if you think about the computer industry
138
539160
2000
Se pensarem na indústria de computadores
09:01
and how we've gone from big computers to little ones
139
541160
3000
e como passámos de grandes computadores para pequenos
09:04
and how they get more powerful and faster all the time,
140
544160
4000
e como é que ficam constantemente mais potentes e mais rápidos,
o mesmo se está a passar agora com a sequenciação de genes.
09:08
the same thing is happening with gene sequencing now:
141
548160
2000
09:10
we are on the cusp of being able to sequence human genomes
142
550160
4000
Estamos perto de conseguir sequenciar genomas humanos
09:14
for about 5,000 dollars in about an hour or a half-hour;
143
554160
5000
por cerca de 5000 dólares, apenas numa hora, ou em meia hora.
09:19
you will see that happen in the next five years.
144
559160
2000
Vão ver isso acontecer nos próximos cinco anos.
09:21
And what that means is, you are going to walk around
145
561160
2000
Isso significa que vamos andar por aí
09:23
with your own personal genome on a smart card. It will be here.
146
563160
6000
com o nosso genoma pessoal num cartão eletrónico.
Estará aqui.
09:29
And when you buy medicine,
147
569160
2000
Quando comprarem medicamentos,
09:31
you won't be buying a drug that's used for everybody.
148
571160
3000
não vão comprar um fármaco que é usado por todos.
09:34
You will give your genome to the pharmacist,
149
574160
3000
Darão o vosso genoma ao farmacêutico,
09:37
and your drug will be made for you
150
577160
2000
e o vosso fármaco será feito para vocês
09:39
and it will work much better than the ones that were --
151
579160
2000
e funcionará muito melhor do que os anteriores.
09:41
you won't have side effects.
152
581160
2000
Não terão efeitos secundários.
09:43
All those side effects, you know, oily residue and, you know,
153
583160
3000
Todos aqueles efeitos secundários, resíduos gordurosos,
09:46
whatever they say in those commercials: forget about that.
154
586160
4000
o que quer que eles dizem nos anúncios: esqueçam-nos.
09:50
They're going to make all that stuff go away.
155
590160
2000
Eles vão fazer desaparecer todas essas coisas.
09:52
What does a genome look like?
156
592160
3000
Qual é o aspeto de um genoma?
09:55
Well, there it is. It is a long, long series of these base pairs.
157
595160
6000
Está aqui. É uma série muito longa de pares de base.
10:01
If you saw the genome for a mouse or for a human it would look no different than this,
158
601160
4000
O genoma de um rato, em vez do de um ser humano,
não seria diferente disto,
10:05
but what scientists are doing now is
159
605160
2000
mas os cientistas estão agora a estudar
10:07
they're understanding what these do and what they mean.
160
607160
4000
o que é que estas coisas fazem e o que significam.
10:11
Because what Nature is doing is double-clicking all the time.
161
611160
4000
Porque a Natureza está a dar instruções permanentemente.
10:15
In other words, the first couple of sentences here,
162
615160
4000
Por outras palavras, o primeiro conjunto de indicações aqui,
10:19
assuming this is a grape plant:
163
619160
2000
assumindo que isto é uma videira:
10:21
make a root, make a branch, create a blossom.
164
621160
4000
"faz uma raiz",
"faz um ramo",
"cria um rebento".
10:25
In a human being, down in here it could be:
165
625160
4000
Num ser humano, aqui poderia ser:
10:29
make blood cells, start cancer.
166
629160
4000
"faz células sanguíneas",
"inicia um cancro".
10:33
For me it may be: every calorie you consume, you conserve,
167
633160
7000
Para mim pode ser:
"cada caloria que consomes, conservas",
10:40
because I come from a very cold climate.
168
640160
3000
porque provenho de um clima muito frio.
10:43
For my wife: eat three times as much and you never put on any weight.
169
643160
4000
Para a minha mulher:
"come três vezes mais e nunca ganhas peso".
10:47
It's all hidden in this code,
170
647160
2000
Está tudo escondido neste código,
10:49
and it's starting to be understood at breakneck pace.
171
649160
4000
e está a começar a ser compreendido a um ritmo acelerado.
10:54
So, what can we do with genomes now that we can read them,
172
654160
3000
Portanto, o que podemos fazer com genomas agora que podemos lê-los,
10:57
now that we're starting to have the book of life?
173
657160
2000
agora que estamos a obter o livro da vida?
10:59
Well, there's many things. Some are exciting.
174
659160
3000
Há muitas coisas. Algumas são entusiasmantes.
11:02
Some people will find very scary. I will tell you a couple of things
175
662160
4000
Algumas pessoas irão achá-lo assustador.
Vou contar-vos coisas que provavelmente
11:06
that will probably make you want to projectile puke on me, but that's okay.
176
666160
4000
vos darão vontade de vomitar em cima de mim, mas tudo bem.
11:10
So, you know, we now can learn the history of organisms.
177
670160
4000
Agora podemos aprender a história dos organismos.
11:14
You can do a very simple test: scrape your cheek; send it off.
178
674160
3000
Podemos fazer um teste simples.
Raspem as células da boca, enviem-nas para o laboratório.
11:17
You can find out where your relatives come from;
179
677160
3000
Podemos saber de onde vieram os nossos antepassados,
11:20
you can do your genealogy going back thousands of years.
180
680160
3000
construir a nossa genealogia até milhares de anos atrás.
11:23
We can understand functionality. This is really important.
181
683160
3000
Podemos perceber a funcionalidade. Isto é muito importante.
11:26
We can understand, for example, why we create plaque in our arteries,
182
686160
5000
Podemos perceber, por exemplo, porque é que criamos placas nas artérias,
11:31
what creates the starchiness inside of a grain,
183
691160
4000
o que é que cria o amido dentro de uma semente,
11:35
why does yeast metabolize sugar and produce carbon dioxide.
184
695160
7000
porque é que o fermento metaboliza o açúcar e produz dióxido de carbono.
Também podemos ver, a uma escala muito maior,
11:43
We can also look at, at a grander scale, what creates problems,
185
703160
3000
o que é que cria problemas,
11:46
what creates disease, and how we may be able to fix them.
186
706160
4000
o que causa doenças e como é que podemos tratá-las.
11:50
Because we can understand this,
187
710160
2000
Como podemos perceber isso,
11:52
we can fix them, make better organisms.
188
712160
3000
podemos tratá-lo, criar organismos melhores.
11:55
Most importantly, what we're learning
189
715160
2000
Mais importante ainda, estamos a aprender
11:57
is that Nature has provided us a spectacular toolbox.
190
717160
5000
que a Natureza nos forneceu uma caixa de ferramentas espetaculares.
A caixa de ferramentas existe.
12:02
The toolbox exists.
191
722160
2000
12:04
An architect far better and smarter than us has given us that toolbox,
192
724160
5000
Um arquiteto muito melhor e mais esperto deu-nos essa caixa de ferramentas,
e agora temos a capacidade de a utilizar.
12:09
and we now have the ability to use it.
193
729160
3000
12:12
We are now not just reading genomes; we are writing them.
194
732160
4000
Não estamos apenas a ler genomas, estamos a escrevê-los.
Esta empresa, a Synthetic Genomics, em que estou envolvido,
12:16
This company, Synthetic Genomics, I'm involved with,
195
736160
2000
12:18
created the first full synthetic genome for a little bug,
196
738160
4000
criou o primeiro genoma sintético a partir de um pequeno bicho,
12:22
a very primitive creature called Mycoplasma genitalium.
197
742160
3000
uma criatura muito primitiva chamada Mycoplasma genitalium.
12:25
If you have a UTI, you've probably -- or ever had a UTI --
198
745160
4000
Se têm uma infeção urinária — ou já tiveram —
12:29
you've come in contact with this little bug.
199
749160
3000
entraram em contacto com este bichinho,
12:32
Very simple -- only has about 246 genes --
200
752160
3000
muito simples — tem apenas 246 genes.
12:35
but we were able to completely synthesize that genome.
201
755160
6000
Conseguimos sintetizar totalmente o seu genoma.
12:42
Now, you have the genome and you say to yourself,
202
762160
3000
Temos o genoma e pensamos:
12:45
So, if I plug this synthetic genome -- if I pull the old one out and plug it in --
203
765160
5000
Se eu ligar este genoma sintético, se tirar o antigo e ligar este,
12:50
does it just boot up and live?
204
770160
2000
será que se inicia e vive?
12:52
Well, guess what. It does.
205
772160
3000
Bem, adivinhem. Vive, sim.
12:56
Not only does it do that; if you took the genome -- that synthetic genome --
206
776160
6000
Não faz só isso.
Se pegarmos no genoma sintético e o ligarmos a uma criatura diferente,
13:02
and you plugged it into a different critter, like yeast,
207
782160
3000
por exemplo, um fermento,
13:05
you now turn that yeast into Mycoplasma.
208
785160
4000
transformamos o fermento em Mycoplasma.
13:09
It's, sort of, like booting up a PC with a Mac O.S. software.
209
789160
5000
É como ligar um PC com um software da Mac OS.
13:14
Well, actually, you could do it the other way.
210
794160
2000
De facto podem fazê-lo ao contrário.
13:16
So, you know, by being able to write a genome
211
796160
4000
Portanto, ao conseguirmos escrever um genoma
13:20
and plug it into an organism,
212
800160
3000
e ligá-lo a um organismo,
13:23
the software, if you will, changes the hardware.
213
803160
5000
podemos dizer que o software muda o hardware.
13:28
And this is extremely profound.
214
808160
2000
Isto é extremamente profundo.
13:30
So, last year the French and Italians announced
215
810160
3000
No ano passado, os franceses e os italianos anunciaram
13:33
they got together and they went ahead and they sequenced Pinot Noir.
216
813160
4000
que se juntaram e sequenciaram a Pinot Noir.
13:37
The genomic sequence now exists for the entire Pinot Noir organism,
217
817160
6000
Agora o organismo Pinot Noir tem a sequência genómica completa.
13:43
and they identified, once again, about 29,000 genes.
218
823160
4000
Mais uma vez, identificaram cerca de 29 000 genes.
13:47
They have discovered pathways that create flavors,
219
827160
3000
Descobriram vias que criam sabores,
13:50
although it's very important to understand
220
830160
2000
embora seja muito importante perceber
13:52
that those compounds that it's cranking out
221
832160
3000
que estes compostos que são produzidos
13:55
have to match a receptor in our genome, in our tongue,
222
835160
3000
têm de corresponder a um recetor no nosso genoma, na nossa língua,
13:58
for us to understand and interpret those flavors.
223
838160
3000
para que possamos interpretar esses sabores.
14:01
They've also discovered that
224
841160
2000
Também descobriram que há muita atividade
14:03
there's a heck of a lot of activity going on producing aroma as well.
225
843160
4000
envolvida na produção de aroma.
14:07
They've identified areas of vulnerability to disease.
226
847160
3000
Identificaram áreas de vulnerabilidade a doenças.
14:10
They now are understanding, and the work is going on,
227
850160
4000
Estão agora a compreender — e o trabalho continua —
14:14
exactly how this plant works, and we have the capability to know,
228
854160
4000
como é que a planta funciona exatamente e temos a capacidade de saber,
14:18
to read that entire code and understand how it ticks.
229
858160
4000
de ler o código inteiro e compreender como é que atua.
14:22
So, then what do you do?
230
862160
2000
Então, o que é que fazemos?
14:24
Knowing that we can read it, knowing that we can write it, change it,
231
864160
4000
Sabendo que o podemos ler, sabendo que o podemos escrever, mudar,
14:28
maybe write its genome from scratch. So, what do you do?
232
868160
4000
talvez até escrever o genoma desde o início.
Então, o que fazemos?
14:32
Well, one thing you could do is what some people might call Franken-Noir.
233
872160
4000
Uma coisa que podemos fazer
é aquilo a que algumas pessoas chamam Franken-Noir.
14:36
(Laughter)
234
876160
3000
(Risos)
14:39
We can build a better vine.
235
879160
2000
Podemos criar uma videira melhor.
14:41
By the way, just so you know:
236
881160
2000
A propósito, só para que saibam:
14:43
you get stressed out about genetically modified organisms;
237
883160
4000
vocês ficam em stress com os organismos geneticamente modificados.
14:47
there is not one single vine in this valley or anywhere
238
887160
3000
Não há uma única vinha neste vale ou em qualquer lado
14:50
that is not genetically modified.
239
890160
2000
que não seja geneticamente modificada.
14:52
They're not grown from seeds; they're grafted into root stock;
240
892160
3000
Não crescem a partir de sementes, são enxertados na raiz,
14:55
they would not exist in nature on their own.
241
895160
2000
não existiriam na Natureza só por si.
14:57
So, don't worry about, don't stress about that stuff. We've been doing this forever.
242
897160
4000
Não entrem em stress por causa disso. Temos feito isso desde sempre.
15:01
So, we could, you know, focus on disease resistance;
243
901160
3000
Por isso, podemos focar-nos, por exemplo, na resistência a doenças.
15:04
we can go for higher yields without necessarily having
244
904160
4000
Ter maior produção, sem ter de recorrer necessariamente
15:08
dramatic farming techniques to do it, or costs.
245
908160
3000
a técnicas de agricultura drásticas, ou custos, para o fazer.
15:11
We could conceivably expand the climate window:
246
911160
3000
Podemos, em princípio, expandir a janela climática.
15:14
we could make Pinot Noir grow maybe in Long Island, God forbid.
247
914160
5000
Podíamos fazer crescer a Pinot Noir em Long Island — Deus não permita.
15:19
(Laughter)
248
919160
3000
(Risos)
15:23
We could produce better flavors and aromas.
249
923160
3000
Podíamos produzir sabores e aromas melhores.
15:26
You want a little more raspberry, a little more chocolate here or there?
250
926160
3000
Querem mais um bocadinho de framboesa, um bocadinho de chocolate, aqui ou ali?
15:29
All of these things could conceivably be done,
251
929160
3000
É possível fazer todas estas coisas.
15:32
and I will tell you I'd pretty much bet that it will be done.
252
932160
3000
E eu posso apostar com grande certeza que serão feitas.
15:35
But there's an ecosystem here.
253
935160
2000
Mas há aqui um ecossistema.
15:37
In other words, we're not, sort of, unique little organisms running around;
254
937160
5000
Por outras palavras, não somos os únicos organismos por aí.
15:42
we are part of a big ecosystem.
255
942160
2000
Fazemos parte de um grande ecossistema.
15:44
In fact -- I'm sorry to inform you --
256
944160
3000
Lamento informar-vos -
15:47
that inside of your digestive tract is about 10 pounds of microbes
257
947160
4000
que dentro do nosso trato digestivo estão cerca de quatro quilos de micróbios
15:51
which you're circulating through your body quite a bit.
258
951160
3000
que vão circulando um pouco dentro de nós.
15:54
Our ocean's teaming with microbes;
259
954160
3000
Os oceanos estão repletos de micróbios.
15:57
in fact, when Craig Venter went and sequenced the microbes in the ocean,
260
957160
5000
Quando Craig Venter sequenciou os micróbios do oceano,
16:02
in the first three months tripled the known species on the planet
261
962160
4000
triplicou o número de espécies conhecidas no planeta, nos primeiros três meses,
16:06
by discovering all-new microbes in the first 20 feet of water.
262
966160
3000
ao descobrir micróbios totalmente novos nos primeiros seis metros de água.
16:09
We now understand that those microbes have more impact on our climate
263
969160
4000
Sabemos agora que esses micróbios têm mais impacto no nosso clima
16:13
and regulating CO2 and oxygen than plants do,
264
973160
4000
e na regulação dos níveis de CO2 e do oxigénio do que as plantas,
16:17
which we always thought oxygenate the atmosphere.
265
977160
2000
que sempre julgámos que oxigenavam a atmosfera.
16:19
We find microbial life in every part of the planet:
266
979160
4000
Encontramos vida microbiana em todo o planeta:
16:23
in ice, in coal, in rocks, in volcanic vents; it's an amazing thing.
267
983160
8000
no gelo, no carvão, nas pedras, nas fumarolas.
É uma coisa fantástica.
16:31
But we've also discovered, when it comes to plants, in plants,
268
991160
5000
Mas também descobrimos, no que diz respeito às plantas,
— tanto quanto estamos a começar a compreender os seus genomas —
16:36
as much as we understand and are starting to understand their genomes,
269
996160
4000
16:40
it is the ecosystem around them,
270
1000160
3000
é o ecossistema que as rodeia,
16:43
it is the microbes that live in their root systems,
271
1003160
3000
são os micróbios que vivem nos seus sistemas de raízes,
16:46
that have just as much impact on the character of those plants
272
1006160
4000
que têm tanto impacto no carácter dessas plantas
16:50
as the metabolic pathways of the plants themselves.
273
1010160
4000
como as vias metabólicas das próprias plantas.
16:54
If you take a closer look at a root system,
274
1014160
3000
Se olharmos com atenção para o sistema de raízes,
16:57
you will find there are many, many, many diverse microbial colonies.
275
1017160
4000
vamos encontrar muitas colónias microbianas diversas.
17:01
This is not big news to viticulturists;
276
1021160
2000
Isto não é grande novidade para os vinicultores;
17:03
they have been, you know, concerned with water and fertilization.
277
1023160
4000
eles têm andando preocupados com a água e a fertilização.
17:07
And, again, this is, sort of, my notion of shit-against-the-wall pharmacology:
278
1027160
6000
Mais uma vez é a minha noção da farmacologia de atirar barro à parede.
17:13
you know certain fertilizers make the plant more healthy so you put more in.
279
1033160
4000
Eles sabem que certos fertilizantes tornam as plantas mais saudáveis,
por isso põem mais.
17:17
You don't necessarily know with granularity
280
1037160
4000
Não sabem com grande pormenor
17:21
exactly what organisms are providing what flavors and what characteristics.
281
1041160
6000
quais são os organismos que fornecem quais sabores e quais características.
17:27
We can start to figure that out.
282
1047160
3000
Podemos começar a entender isso.
17:30
We all talk about terroir; we worship terroir;
283
1050160
3000
Falamos todos do "terroir", veneramos o "terroir".
17:33
we say, Wow, is my terroir great! It's so special.
284
1053160
3000
Dizemos: "Uau! o meu 'terroir' é ótimo, é tão especial!
17:36
I've got this piece of land and it creates terroir like you wouldn't believe.
285
1056160
4000
"Eu tenho este pedaço de terra e cria um 'terroir' que nem imaginam".
17:40
Well, you know, we really, we argue and debate about it --
286
1060160
4000
Como sabem, na realidade discutimos e debatemos sobre isso,
17:44
we say it's climate, it's soil, it's this. Well, guess what?
287
1064160
3000
dizemos que é o clima, o solo, etc. Querem saber?
17:47
We can figure out what the heck terroir is.
288
1067160
3000
Podemos descobrir que raio é o "terroir".
17:50
It's in there, waiting to be sequenced.
289
1070160
3000
Está lá dentro, à espera de ser sequenciado.
Há lá milhares de micróbios.
17:53
There are thousands of microbes there.
290
1073160
2000
São fáceis de sequenciar: ao contrário dos seres humanos,
17:55
They're easy to sequence: unlike a human,
291
1075160
2000
17:57
they, you know, have a thousand, two thousand genes;
292
1077160
2000
têm mil, dois mil genes.
17:59
we can figure out what they are.
293
1079160
2000
Podemos descobrir o que são.
18:01
All we have to do is go around and sample, dig into the ground, find those bugs,
294
1081160
7000
Só temos que lá ir e colher amostras,
cavar a terra, encontrar esses bichos,
18:08
sequence them, correlate them to the kinds of characteristics we like and don't like --
295
1088160
5000
sequenciá-los, correlacioná-los com o tipo de características
que gostamos ou não gostamos
18:13
that's just a big database -- and then fertilize.
296
1093160
3000
— é apenas uma grande base de dados— e depois fertilizar.
18:16
And then we understand what is terroir.
297
1096160
3000
E aí percebemos o que é o "terroir".
Algumas pessoas podem dizer: "Meu Deus, estamos a fazer o papel de Deus?
18:20
So, some people will say, Oh, my God, are we playing God?
298
1100160
2000
18:22
Are we now, if we engineer organisms, are we playing God?
299
1102160
5000
Se estivermos a fazer engenharia de organismos,
estamos a fazer o papel de Deus?
18:27
And, you know, people would always ask James Watson --
300
1107160
3000
Há sempre pessoas que perguntam a James Watson
18:30
he's not always the most politically correct guy ...
301
1110160
2000
— ele nem sempre é o tipo politicamente mais correto —
18:32
(Laughter)
302
1112160
1000
(Risos)
18:33
... and they would say, "Are, you know, are you playing God?"
303
1113160
5000
"Você está a fazer o papel de Deus?"
18:38
And he had the best answer I ever heard to this question:
304
1118160
3000
Ele tem a melhor resposta que eu já ouvi para esta pergunta:
18:41
"Well, somebody has to."
305
1121160
2000
"Bem, alguém tem de o fazer."
18:43
(Laughter)
306
1123160
3000
(Risos)
18:46
I consider myself a very spiritual person,
307
1126160
4000
Eu considero-me uma pessoa muito espiritual,
18:50
and without, you know, the organized religion part,
308
1130160
3000
sem a parte da religião organizada, e digo:
18:53
and I will tell you: I don't believe there's anything unnatural.
309
1133160
4000
Não acredito que haja algo antinatural.
18:57
I don't believe that chemicals are unnatural.
310
1137160
4000
Não acredito que compostos químicos sejam antinaturais.
19:01
I told you I'm going to make some of you puke.
311
1141160
2000
Eu disse que ia fazer alguns de vocês vomitar.
19:03
It's very simple: we don't invent molecules, compounds.
312
1143160
4000
É muito simples: nós não inventamos moléculas, compostos.
19:07
They're here. They're in the universe.
313
1147160
2000
Eles estão aqui. Estão no universo.
19:09
We reorganize things, we change them around,
314
1149160
3000
Nós reorganizamos coisas, mudamo-las,
19:12
but we don't make anything unnatural.
315
1152160
3000
mas não fazemos nada antinatural.
19:15
Now, we can create bad impacts --
316
1155160
2000
Podemos criar impactos negativos
19:17
we can poison ourselves; we can poison the Earth --
317
1157160
2000
— podemos envenenar-nos, podemos envenenar a Terra —
19:19
but that's just a natural outcome of a mistake we made.
318
1159160
4000
mas é apenas resultado natural dos erros que fazemos.
19:23
So, what's happening today is, Nature is presenting us with a toolbox,
319
1163160
4000
O que se passa hoje é que a Natureza está a presentear-nos
com uma caixa de ferramentas,
19:27
and we find that this toolbox is very extensive.
320
1167160
4000
e achamos que ela é muito abrangente.
19:31
There are microbes out there that actually make gasoline, believe it or not.
321
1171160
4000
Há micróbios lá fora que fazem gasolina, acreditem ou não.
19:35
There are microbes, you know -- go back to yeast.
322
1175160
2000
Há micróbios — voltando aos fermentos.
19:37
These are chemical factories;
323
1177160
2000
São fábricas químicas;
19:39
the most sophisticated chemical factories are provided by Nature,
324
1179160
4000
as fábricas mais sofisticadas são-nos fornecidas pela Natureza,
19:43
and we now can use those.
325
1183160
3000
e agora podemos utilizá-las.
19:46
There also is a set of rules.
326
1186160
2000
Também há um conjunto de regras.
19:48
Nature will not allow you to --
327
1188160
3000
A Natureza não nos permite
— podemos fazer engenharia de videiras,
19:51
we could engineer a grape plant, but guess what.
328
1191160
2000
19:53
We can't make the grape plant produce babies.
329
1193160
2000
mas não podemos fazer uma videira produzir bebés.
19:55
Nature has put a set of rules out there.
330
1195160
3000
A Natureza impôs um conjunto de regras.
19:58
We can work within the rules; we can't break the rules;
331
1198160
3000
Podemos trabalhar dentro dessas regras mas não as podemos quebrar.
20:01
we're just learning what the rules are.
332
1201160
2000
Estamos só a aprender que regras são essas.
20:03
I just ask the question, if you could cure all disease --
333
1203160
4000
Eu só faço a pergunta: Se pudéssemos curar todas as doenças,
20:07
if you could make disease go away,
334
1207160
2000
se pudéssemos fazer desaparecer as doenças,
20:09
because we understand how it actually works,
335
1209160
2000
porque percebemos como elas funcionam,
20:11
if we could end hunger by being able to create nutritious, healthy plants
336
1211160
5000
se pudéssemos acabar com a fome criando plantas saudáveis e nutritivas,
20:16
that grow in very hard-to-grow environments,
337
1216160
3000
que crescem em ambientes áridos,
20:19
if we could create clean and plentiful energy --
338
1219160
3000
se pudéssemos criar energia limpa e abundante...
20:22
we, right in the labs at Synthetic Genomics,
339
1222160
3000
No laboratório da Synthetic Genomics,
20:25
have single-celled organisms that are taking carbon dioxide
340
1225160
4000
temos organismos unicelulares que agarram no dióxido de carbono
20:29
and producing a molecule very similar to gasoline.
341
1229160
4000
e produzem uma molécula muito semelhante à gasolina.
20:33
So, carbon dioxide -- the stuff we want to get rid of -- not sugar, not anything.
342
1233160
5000
O dióxido de carbono — aquilo de que nos queremos ver livres —
não é o açúcar, nem nada.
20:38
Carbon dioxide, a little bit of sunlight,
343
1238160
3000
É o dióxido de carbono, um pouco de luz solar,
20:41
you end up with a lipid that is highly refined.
344
1241160
5000
e acabamos com um lípido altamente refinado.
20:46
We could solve our energy problems; we can reduce CO2,;
345
1246160
4000
Podíamos resolver os nossos problemas energéticos, podíamos reduzir o CO2,
20:50
we could clean up our oceans; we could make better wine.
346
1250160
3000
podíamos limpar os nossos oceanos, podíamos produzir vinho melhor.
20:53
If we could, would we?
347
1253160
3000
Se pudéssemos, fá-lo-íamos?
20:56
Well, you know, I think the answer is very simple:
348
1256160
3000
Penso que a resposta é muito simples:
20:59
working with Nature, working with this tool set that we now understand,
349
1259160
5000
Trabalhar com a Natureza,
trabalhar com esta ferramenta que agora compreendemos,
21:04
is the next step in humankind's evolution.
350
1264160
3000
é o próximo passo na evolução humana.
21:07
And all I can tell you is, stay healthy for 20 years.
351
1267160
4000
Só vos posso dizer: Mantenham-se saudáveis por 20 anos.
Se puderem manter-se saudáveis por 20 anos, chegarão aos 150, talvez aos 300.
21:11
If you can stay healthy for 20 years, you'll see 150, maybe 300.
352
1271160
3000
21:14
Thank you.
353
1274160
2000
Obrigado.
(Aplausos)
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