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

Tradutor: Margarida Ferreira Revisora: Marta Pinto

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

Durante os próximos 16 minutos, vou levá-los numa viagem

that is probably the biggest dream of humanity:

que é provavelmente o maior sonho da Humanidade:

to understand the code of life.

compreender o código da vida.

So for me, everything started many, many years ago

Para mim, tudo começou há muitos anos,

when I met the first 3D printer.

quando vi a primeira impressora 3D.

The concept was fascinating.

O conceito era fascinante.

A 3D printer needs three elements:

Uma impressora 3D precisa de três elementos:

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

um pouco de informação, matéria-prima, energia,

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

e pode produzir qualquer objeto que não existia antes.

I was doing physics, I was coming back home

Eu andava a estudar Física.

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

Ia de regresso a casa quando me apercebi que sempre conhecera uma impressora 3D.

And everyone does.

Toda a gente também conhece.

It was my mom.

Era a minha mãe.

(Laughter)

(Risos)

My mom takes three elements:

A minha mãe agarra em três elementos:

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

um pouco de informação

que, neste caso, é partilhada pelo meu pai e pela minha mãe,

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

matéria-prima e energia no mesmo meio, isto é, comida,

and after several months, produces me.

e após vários meses, produz-me.

And I was not existent before.

Eu não existia antes.

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

Para além do choque de descobrir que a minha mãe é uma impressora 3D,

I immediately got mesmerized by that piece,

fiquei imediatamente hipnotizado por aquele elemento,

the first one, the information.

o primeiro, a informação.

What amount of information does it take

Que quantidade de informações será precisa

to build and assemble a human?

para construir e montar um ser humano?

Is it much? Is it little?

Será muita? Será pouca?

How many thumb drives can you fill?

Quantas "pen drives" podemos encher?

Well, I was studying physics at the beginning

Eu estava a estudar Física, no início,

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

e imaginei uma aproximação humana como uma construção gigante de Lego.

So, imagine that the building blocks are little atoms

Imaginem que os blocos Lego são pequenos átomos

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

e que há um átomo de hidrogénio aqui, um de carbono ali, um de azoto acolá.

So in the first approximation,

Assim, na primeira aproximação,

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

se eu puder listar o número de átomos que compõem um ser humano,

I can build it.

posso construí-lo.

Now, you can run some numbers

Podemos fazer alguns cálculos

and that happens to be quite an astonishing number.

e o resultado é um número astronómico.

So the number of atoms,

O número de átomos,

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

o ficheiro que vou guardar na minha "pen drive", para montar um bebé,

will actually fill an entire Titanic of thumb drives --

vai encher um Titanic inteiro de "pen drives",

multiplied 2,000 times.

multiplicado por dois mil.

This is the miracle of life.

É este o milagre da vida.

Every time you see from now on a pregnant lady,

Cada vez que virmos uma mulher grávida,

she's assembling the biggest amount of information

ela está a reunir a maior quantidade de informações

that you will ever encounter.

que jamais iremos encontrar.

Forget big data, forget anything you heard of.

Esqueçam os megadados, esqueçam tudo o que ouviram dizer.

This is the biggest amount of information that exists.

Esta é a maior quantidade de informações que existe.

(Applause)

(Aplausos)

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

Mas, felizmente, a Natureza é muito mais inteligente que um jovem físico,

and in four billion years, managed to pack this information

e em quatro mil milhões de anos, conseguiu embalar estas informações

in a small crystal we call DNA.

num pequeno cristal chamado ADN.

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

Encontrámo-lo pela primeira vez em 1950, quando Rosalind Franklin,

an amazing scientist, a woman,

uma cientista incrível,

took a picture of it.

lhe tirou uma fotografia.

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

Mas demorou-nos mais de 40 anos até se analisar uma célula humana,

take out this crystal,

extrair esse cristal,

unroll it, and read it for the first time.

desenrolá-lo e lê-lo pela primeira vez.

The code comes out to be a fairly simple alphabet,

O código vem a ser um alfabeto bastante simples,

four letters: A, T, C and G.

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

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

Para construir um ser humano, precisamos de três mil milhões de letras.

Three billion.

Três mil milhões!

How many are three billion?

Quanto é três mil milhões?

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

É um número que não faz sentido, não é?

So I was thinking how I could explain myself better

Então comecei a pensar como podia explicar melhor

about how big and enormous this code is.

sobre a grandeza e a enormidade deste código.

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

Mas para isso, vou precisar de 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 o primeiro homem que o sequenciou, o 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 o homem 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 um ser humano específico,

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

impresso página a página, letra a letra:

262,000 pages of information,

262 000 páginas de informações,

450 kilograms, shipped from the United States to Canada

450 kg, enviado dos EUA para o 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 uma proeza incrível!

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

Mas esta é a perceção visual do código da vida.

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

Agora, pela primeira vez, posso fazer uma coisa divertida.

I can actually poke inside it and read.

Posso introduzir-me dentro dele e ler.

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

Vou escolher um livro interessante... como este.

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

Tenho uma nota: é um livro bastante grande.

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

Só para que possam ver o que é o código da vida.

Thousands and thousands and thousands

Milhares e milhares e milhares

and millions of letters.

e milhões de letras.

And they apparently make sense.

Aparentemente, não fazem sentido.

Let's get to a specific part.

Vejamos uma parte específica.

Let me read it to you:

Eu vou lê-la.

(Laughter)

(Risos)

"AAG, AAT, ATA."

"AAG, AAT, ATA".

To you it sounds like mute letters,

Para vocês, soam a letras mudas,

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

mas é esta sequência que dá a cor aos olhos de Craig.

I'll show you another part of the book.

Vou mostrar outra passagem do livro.

This is actually a little more complicated.

Esta é um pouco mais complicada.

Chromosome 14, book 132:

Cromossoma 14, livro 132.

(Laughter)

(Risos)

As you might expect.

Conforme era de esperar...

(Laughter)

(Risos)

"ATT, CTT, GATT."

"ATT, CTT, GATT".

This human is lucky,

Este humano tem sorte

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

porque, se faltassem nesta posição apenas duas letras

two letters of our three billion --

— duas letras entre três mil milhões —

he will be condemned to a terrible disease:

ele estaria condenado a uma doença terrível,

cystic fibrosis.

a fibrose quística.

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

Não há cura para ela, não sabemos como a tratar.

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

E são apenas duas letras diferentes das que nós temos.

A wonderful book, a mighty book,

Um livro maravilhoso, um livro poderoso,

a mighty book that helped me understand

um livro poderoso que me ajudou a perceber

and show you something quite remarkable.

e a mostrar-vos uma coisa extraordinária.

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

Cada um de vós — ou seja, eu e vocês —

is just about five million of these,

não passa de cinco milhões disto,

half a book.

metade de um livro.

For the rest,

Quanto ao resto,

we are all absolutely identical.

somos todos absolutamente idênticos.

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

Quinhentas páginas é o milagre da vida que somos.

The rest, we all share it.

O resto é partilhado por todos.

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

Pensem nisso outra vez, quando pensarem que somos diferentes.

This is the amount that we share.

É esta a quantidade que partilhamos.

So now that I have your attention,

Agora que conquistei a vossa atenção,

the next question is:

a pergunta seguinte é:

How do I read it?

Como é que o lemos? Como é que o compreendemos?

How do I make sense out of it?

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

Por melhores que vocês sejam a montar móveis suecos,

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

nunca na vida poderão decifrar este manual de instruções.

(Laughter)

(Risos)

And so, in 2014, two famous TEDsters,

Em 2014, dois conhecidos oradores TED,

Peter Diamandis and Craig Venter himself,

Peter Diamandis e o próprio Craig Venter,

decided to assemble a new company.

decidiram fundar uma nova empresa.

Human Longevity was born,

Assim nasceu a Human Longevity, com uma missão:

with one mission:

trying everything we can try

tentar tudo o que fosse possível

and learning everything we can learn from these books,

e aprender tudo o que se pode aprender nestes livros,

with one target --

com um objetivo,

making real the dream of personalized medicine,

tornar real o sonho da medicina personalizada,

understanding what things should be done to have better health

perceber que coisas se devem fazer para ter melhor saúde

and what are the secrets in these books.

e quais são os segredos nestes livros.

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

Uma equipa fantástica, de 40 cientistas de dados e muitas mais pessoas,

a pleasure to work with.

com quem foi um prazer trabalhar.

The concept is actually very simple.

O conceito é muito simples.

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

Vamos usar uma tecnologia chamada "aprendizagem automática".

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

Por um lado, temos genomas, milhares de genomas.

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

Por outro lado, reunimos a maior base de dados dos seres humanos:

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

os fenótipos, a digitalização 3D, a RMN, tudo aquilo em que possam pensar.

Inside there, on these two opposite sides,

Lá dentro, nestes dois lados opostos,

there is the secret of translation.

está o segredo da tradução.

And in the middle, we build a machine.

E no meio, construímos uma máquina.

We build a machine and we train a machine --

Construímos uma máquina e treinamos uma máquina

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

— não exatamente uma máquina, muitas e muitas máquinas —

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

para tentar compreender e traduzir o genoma num fenótipo.

What are those letters, and what do they do?

O que são essas letras e o que é 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 nos genomas é especialmente complicado.

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

Pouco a pouco, evoluímos e quisemos montar desafios diferentes.

We started from the beginning, from common traits.

Começámos pelo princípio, pelas características comuns.

Common traits are comfortable because they are common,

As características comuns são confortáveis porque são comuns,

everyone has them.

toda a gente as tem.

So we started to ask our questions:

Assim, começámos a perguntar:

Can we predict height?

Podemos prever a altura?

Can we read the books and predict your height?

Podemos ler os livros e prever a vossa altura?

Well, we actually can,

Sim, podemos sim, com cinco centímetros de precisão.

with five centimeters of precision.

BMI is fairly connected to your lifestyle,

O Índice de Massa Corporal está muito ligado ao vosso estilo de vida,

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

mas ainda podemos estimar com oito quilos de precisão.

Can we predict eye color?

Podemos 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, segundo parece, o código muda durante a vida.

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

Fica mais curto, perdemos peças, fica com inserções.

We read the signals, and we make a model.

Lemos os sinais, e fazemos um modelo.

Now, an interesting challenge:

Agora, um problema interessante.

Can we predict a human face?

Podemos prever uma cara humana?

It's a little complicated,

É um pouco complicado,

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

porque uma cara humana está espalhada entre milhões destas letras.

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

E uma cara humana não é um objeto muito bem definido.

So, we had to build an entire tier of it

Portanto, tivemos que construir toda uma camada

to learn and teach a machine what a face is,

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

and embed and compress it.

embuti-la e comprimi-la.

Se estão à vontade com a "aprendizagem automática"

And if you're comfortable with machine learning,

you understand what the challenge is here.

percebem qual é aqui o problema.

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

Ao fim de 15 anos — 15 anos depois de lermos a primeira sequência —

this October, we started to see some signals.

este outubro, começámos a ver alguns sinais.

And it was a very emotional moment.

Foi um momento muito emotivo.

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

Estão a ver aqui um sujeito que entrou no nosso laboratório.

This is a face for us.

Para nós, isto é uma cara.

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

Agarramos na cara de um sujeito, reduzimos-lhe a complexidade,

because not everything is in your face --

porque nem tudo está na nossa cara

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

— muitas das características e defeitos e assimetrias são produto da nossa vida.

We symmetrize the face, and we run our algorithm.

Tornamos a cara simétrica e fazemos correr o algoritmo.

The results that I show you right now,

O resultado que vos mostro agora,

this is the prediction we have from the blood.

é a previsão que temos a partir do sangue.

(Applause)

(Aplausos)

Wait a second.

Esperem um pouco.

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

Nestes segundos, os vossos olhos estão a ver, à esquerda e à direita,

and your brain wants those pictures to be identical.

e o vosso cérebro quer que estas imagens sejam idênticas.

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

Por isso, peço-vos para fazerem outro exercício, sejam honestos.

Please search for the differences,

Procurem as diferenças que são muitas.

which are many.

The biggest amount of signal comes from gender,

A maior quantidade de sinal provém do sexo,

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

depois há a idade, o IMC, a componente étnica dum ser humano.

And scaling up over that signal is much more complicated.

Aumentar esse sinal é muito mais complicado.

But what you see here, even in the differences,

Mas o que aqui vemos, mesmo nas diferenças,

lets you understand that we are in the right ballpark,

permite-nos perceber que estamos no campo certo,

that we are getting closer.

que estamos a aproximar-nos.

And it's already giving you some emotions.

E já vos está a dar alguma emoção.

This is another subject that comes in place,

Este é outro sujeito que aparece

and this is a prediction.

e este é uma previsão.

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

Uma cara um pouco mais pequena, não temos a estrutura craniana completa,

but still, it's in the ballpark.

mesmo assim, está dentro da previsão.

This is a subject that comes in our lab,

Este é um sujeito que entrou no nosso laboratório,

and this is the prediction.

e esta é a previsão.

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

Estas pessoas nunca foram vistas durante o treino da máquina.

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

São aquilo a que se chama "grupos externos".

But these are people that you will probably never believe.

Mas são pessoas que, provavelmente, vocês não acreditariam que existiam.

We're publishing everything in a scientific publication,

Estamos a publicar tudo numa publicação científica,

you can read it.

podem lê-la.

But since we are onstage, Chris challenged me.

Mas, como estamos no palco, Chris desafiou-me.

I probably exposed myself and tried to predict

Provavelmente vou expor-me e tentar prever alguém

someone that you might recognize.

que vocês podem reconhecer.

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

Portanto, neste tubo de coleta de sangue

— vocês não fazem ideia do que tivemos que fazer para arranjar este sangue —

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

in this vial of blood is the amount of biological information

neste tubo de coleta de sangue está a quantidade de informações biológicas

that we need to do a full genome sequence.

de que precisamos, para fazer uma sequência de genoma completa.

We just need this amount.

Só precisamos desta quantidade.

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

Fizemos correr esta sequência e vou fazê-lo convosco.

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

Começamos por utilizar todos os conhecimentos que temos.

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

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

And the subject is a male.

E o sujeito é um homem.

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

Previmos que tem 1,76 m de altura.

The subject is a meter and 77 cm.

O sujeito tem 1,77 cm de altura.

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

Previmos que pesa 76 kg e o sujeito pesa 82.

We predict his age, 38.

Previmos que tem 38 anos.

The subject is 35.

O sujeito tem 35 anos.

We predict his eye color.

Previmos a cor dos olhos:

Too dark.

Muito escuros.

We predict his skin color.

Previmos a cor da pele.

We are almost there.

Estamos quase lá.

That's his face.

Esta é a cara dele.

Now, the reveal moment:

Agora, o momento da revelação:

the subject is this person.

o sujeito é esta pessoa.

(Laughter)

(Risos)

And I did it intentionally.

Fi-lo intencionalmente.

I am a very particular and peculiar ethnicity.

Eu sou duma etnia muito especial e peculiar.

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

Os europeus do sul, os italianos nunca encaixam nos modelos.

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

No nosso modelo, a etnia é um caso complexo.

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 que usamos muito 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 vontade, como é o meu aspeto.

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

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

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

Vou mostrar-vos, neste caso, transferi-la

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

— e isto não é mais do que o Photoshop não há aquilo modelos —

the beard on the subject.

a barba do sujeito.

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

Imediatamente, temos uma sensação muito melhor.

So, why do we do this?

Porque é que fazemos isto?

We certainly don't do it for predicting height

Claro que não o fazemos para prever a altura,

or taking a beautiful picture out of your blood.

ou para obter uma bela imagem a partir do nosso sangue.

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

Fazemo-lo porque a mesma tecnologia e a mesma abordagem,

the machine learning of this code,

a aprendizagem da máquina deste código,

is helping us to understand how we work,

está a ajudar-nos a compreender como funcionamos,

how your body works,

como funciona o nosso corpo,

how your body ages,

como o nosso corpo envelhece,

how disease generates in your body,

como as doenças se geram no nosso corpo,

how your cancer grows and develops,

como o cancro cresce e se desenvolve,

how drugs work

como funcionam os medicamentos

and if they work on your body.

e se funcionam no nosso corpo.

This is a huge challenge.

Isto é um desafio enorme.

This is a challenge that we share

Isto é um desafio que partilhamos

with thousands of other researchers around the world.

com milhares de outros investigadores pelo mundo inteiro.

It's called personalized medicine.

Chama-se medicina personalizada.

It's the ability to move from a statistical approach

É a capacidade de passar de uma abordagem padronizada

where you're a dot in the ocean,

em que somos um ponto no oceano,

to a personalized approach,

para uma abordagem personalizada,

where we read all these books

onde lemos todos estes livros

and we get an understanding of exactly how you are.

e obtemos a compreensão de como somos, exatamente.

But it is a particularly complicated challenge,

Mas é um desafio especialmente complicado,

because of all these books, as of today,

porque de todos estes livros, no momento atual,

we just know probably two percent:

apenas conhecemos talvez 2%,

four books of more than 175.

quatro livros entre mais de 175.

And this is not the topic of my talk,

Não é este o tópico da minha palestra,

because we will learn more.

porque vamos aprender mais.

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

Temos as melhores cabeças no mundo neste tópico.

The prediction will get better,

As previsões vão melhorar,

the model will get more precise.

o modelo vai ser 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 tivemos que enfrentar até agora,

about life,

sobre a vida,

about death,

sobre a morte,

about parenting.

sobre a paternidade.

Nesta conversa,

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

estamos a tocar no pormenor mais íntimo de como a vida funciona.

And it's a revolution that cannot be confined

É uma revolução que não se pode limitar

in the domain of science or technology.

ao domínio da ciência ou da tecnologia.

This must be a global conversation.

Tem que ser uma conversa global.

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

Precisamos de começar a pensar no futuro

que estamos a construir enquanto Humanidade.

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

Precisamos de interagir com pessoas criativas,

com artistas, com filósofos, com políticos.

with politicians.

Everyone is involved,

Todos estão envolvidos,

because it's the future of our species.

porque trata-se do futuro da nossa espécie.

Without fear, but with the understanding

Sem medo, mas com a compreensão

that the decisions that we make in the next year

de que as decisões que tomarmos no próximo ano

will change the course of history forever.

alterarão o curso da História para sempre.

Thank you.

Obrigado.

(Applause)

(Aplausos)