Durante os próximos 16 minutos, vou levá-los numa viagem
que é provavelmente o maior sonho da Humanidade:
compreender o código da vida.
Para mim, tudo começou há muitos anos,
quando vi a primeira impressora 3D.
O conceito era fascinante.
Uma impressora 3D precisa de três elementos:
um pouco de informação, matéria-prima, energia,
e pode produzir qualquer objeto que não existia antes.
Eu andava a estudar Física.
Ia de regresso a casa quando me apercebi que sempre conhecera uma impressora 3D.
Toda a gente também conhece.
Era a minha mãe.
(Risos)
A minha mãe agarra em três elementos:
um pouco de informação
que, neste caso, é partilhada pelo meu pai e pela minha mãe,
matéria-prima e energia no mesmo meio, isto é, comida,
e após vários meses, produz-me.
Eu não existia antes.
Para além do choque de descobrir que a minha mãe é uma impressora 3D,
fiquei imediatamente hipnotizado por aquele elemento,
o primeiro, a informação.
Que quantidade de informações será precisa
para construir e montar um ser humano?
Será muita? Será pouca?
Quantas "pen drives" podemos encher?
Eu estava a estudar Física, no início,
e imaginei uma aproximação humana como uma construção gigante de Lego.
Imaginem que os blocos Lego são pequenos átomos
e que há um átomo de hidrogénio aqui, um de carbono ali, um de azoto acolá.
Assim, na primeira aproximação,
se eu puder listar o número de átomos que compõem um ser humano,
posso construí-lo.
Podemos fazer alguns cálculos
e o resultado é um número astronómico.
O número de átomos,
o ficheiro que vou guardar na minha "pen drive", para montar um bebé,
vai encher um Titanic inteiro de "pen drives",
multiplicado por dois mil.
É este o milagre da vida.
Cada vez que virmos uma mulher grávida,
ela está a reunir a maior quantidade de informações
que jamais iremos encontrar.
Esqueçam os megadados, esqueçam tudo o que ouviram dizer.
Esta é a maior quantidade de informações que existe.
(Aplausos)
Mas, felizmente, a Natureza é muito mais inteligente que um jovem físico,
e em quatro mil milhões de anos, conseguiu embalar estas informações
num pequeno cristal chamado ADN.
Encontrámo-lo pela primeira vez em 1950, quando Rosalind Franklin,
uma cientista incrível,
lhe tirou uma fotografia.
Mas demorou-nos mais de 40 anos até se analisar uma célula humana,
extrair esse cristal,
desenrolá-lo e lê-lo pela primeira vez.
O código vem a ser um alfabeto bastante simples,
de quatro letras: A, T, C e G.
Para construir um ser humano, precisamos de três mil milhões de letras.
Três mil milhões!
Quanto é três mil milhões?
É um número que não faz sentido, não é?
Então comecei a pensar como podia explicar melhor
sobre a grandeza e a enormidade deste código.
Mas para isso, vou precisar de ajuda,
e a melhor pessoa para me ajudar a apresentar o código
é o primeiro homem que o sequenciou, o Dr. Craig Venter.
Bem-vindo ao palco, Dr. Craig Venter.
(Aplausos)
Não é o homem em carne e osso
mas, pela primeira vez na História,
este é o genoma de um ser humano específico,
impresso página a página, letra a letra:
262 000 páginas de informações,
450 kg, enviado dos EUA para o Canadá,
graças a Bruno Bowden, Lulu.com, uma "start-up", que fez tudo.
Foi uma proeza incrível!
Mas esta é a perceção visual do código da vida.
Agora, pela primeira vez, posso fazer uma coisa divertida.
Posso introduzir-me dentro dele e ler.
Vou escolher um livro interessante... como este.
Tenho uma nota: é um livro bastante grande.
Só para que possam ver o que é o código da vida.
Milhares e milhares e milhares
e milhões de letras.
Aparentemente, não fazem sentido.
Vejamos uma parte específica.
Eu vou lê-la.
(Risos)
"AAG, AAT, ATA".
Para vocês, soam a letras mudas,
mas é esta sequência que dá a cor aos olhos de Craig.
Vou mostrar outra passagem do livro.
Esta é um pouco mais complicada.
Cromossoma 14, livro 132.
(Risos)
Conforme era de esperar...
(Risos)
"ATT, CTT, GATT".
Este humano tem sorte
porque, se faltassem nesta posição apenas duas letras
— duas letras entre três mil milhões —
ele estaria condenado a uma doença terrível,
a fibrose quística.
Não há cura para ela, não sabemos como a tratar.
E são apenas duas letras diferentes das que nós temos.
Um livro maravilhoso, um livro poderoso,
um livro poderoso que me ajudou a perceber
e a mostrar-vos uma coisa extraordinária.
Cada um de vós — ou seja, eu e vocês —
não passa de cinco milhões disto,
metade de um livro.
Quanto ao resto,
somos todos absolutamente idênticos.
Quinhentas páginas é o milagre da vida que somos.
O resto é partilhado por todos.
Pensem nisso outra vez, quando pensarem que somos diferentes.
É esta a quantidade que partilhamos.
Agora que conquistei a vossa atenção,
a pergunta seguinte é:
Como é que o lemos? Como é que o compreendemos?
Por melhores que vocês sejam a montar móveis suecos,
nunca na vida poderão decifrar este manual de instruções.
(Risos)
Em 2014, dois conhecidos oradores TED,
Peter Diamandis e o próprio Craig Venter,
decidiram fundar uma nova empresa.
Assim nasceu a Human Longevity, com uma missão:
tentar tudo o que fosse possível
e aprender tudo o que se pode aprender nestes livros,
com um objetivo,
tornar real o sonho da medicina personalizada,
perceber que coisas se devem fazer para ter melhor saúde
e quais são os segredos nestes livros.
Uma equipa fantástica, de 40 cientistas de dados e muitas mais pessoas,
com quem foi um prazer trabalhar.
O conceito é muito simples.
Vamos usar uma tecnologia chamada "aprendizagem automática".
Por um lado, temos genomas, milhares de genomas.
Por outro lado, reunimos a maior base de dados dos seres humanos:
os fenótipos, a digitalização 3D, a RMN, tudo aquilo em que possam pensar.
Lá dentro, nestes dois lados opostos,
está o segredo da tradução.
E no meio, construímos uma máquina.
Construímos uma máquina e treinamos uma máquina
— não exatamente uma máquina, muitas e muitas máquinas —
para tentar compreender e traduzir o genoma num fenótipo.
O que são essas letras e o que é que elas fazem?
É uma abordagem que pode ser usada para tudo,
mas usá-la nos genomas é especialmente complicado.
Pouco a pouco, evoluímos e quisemos montar desafios diferentes.
Começámos pelo princípio, pelas características comuns.
As características comuns são confortáveis porque são comuns,
toda a gente as tem.
Assim, começámos a perguntar:
Podemos prever a altura?
Podemos ler os livros e prever a vossa altura?
Sim, podemos sim, com cinco centímetros de precisão.
O Índice de Massa Corporal está muito ligado ao vosso estilo de vida,
mas ainda podemos estimar com oito quilos de precisão.
Podemos prever a cor dos olhos?
Sim, podemos, com 80% de precisão.
Podemos prever a cor da pele?
Sim, podemos, com 80% de precisão.
Podemos prever a idade?
Podemos, porque, segundo parece, o código muda durante a vida.
Fica mais curto, perdemos peças, fica com inserções.
Lemos os sinais, e fazemos um modelo.
Agora, um problema interessante.
Podemos prever uma cara humana?
É um pouco complicado,
porque uma cara humana está espalhada entre milhões destas letras.
E uma cara humana não é um objeto muito bem definido.
Portanto, tivemos que construir toda uma camada
para aprender e ensinar a uma máquina o que é uma cara,
embuti-la e comprimi-la.
Se estão à vontade com a "aprendizagem automática"
percebem qual é aqui o problema.
Ao fim de 15 anos — 15 anos depois de lermos a primeira sequência —
este outubro, começámos a ver alguns sinais.
Foi um momento muito emotivo.
Estão a ver aqui um sujeito que entrou no nosso laboratório.
Para nós, isto é uma cara.
Agarramos na cara de um sujeito, reduzimos-lhe a complexidade,
porque nem tudo está na nossa cara
— muitas das características e defeitos e assimetrias são produto da nossa vida.
Tornamos a cara simétrica e fazemos correr o algoritmo.
O resultado que vos mostro agora,
é a previsão que temos a partir do sangue.
(Aplausos)
Esperem um pouco.
Nestes segundos, os vossos olhos estão a ver, à esquerda e à direita,
e o vosso cérebro quer que estas imagens sejam idênticas.
Por isso, peço-vos para fazerem outro exercício, sejam honestos.
Procurem as diferenças que são muitas.
A maior quantidade de sinal provém do sexo,
depois há a idade, o IMC, a componente étnica dum ser humano.
Aumentar esse sinal é muito mais complicado.
Mas o que aqui vemos, mesmo nas diferenças,
permite-nos perceber que estamos no campo certo,
que estamos a aproximar-nos.
E já vos está a dar alguma emoção.
Este é outro sujeito que aparece
e este é uma previsão.
Uma cara um pouco mais pequena, não temos a estrutura craniana completa,
mesmo assim, está dentro da previsão.
Este é um sujeito que entrou no nosso laboratório,
e esta é a previsão.
Estas pessoas nunca foram vistas durante o treino da máquina.
São aquilo a que se chama "grupos externos".
Mas são pessoas que, provavelmente, vocês não acreditariam que existiam.
Estamos a publicar tudo numa publicação científica,
podem lê-la.
Mas, como estamos no palco, Chris desafiou-me.
Provavelmente vou expor-me e tentar prever alguém
que vocês podem reconhecer.
Portanto, neste tubo de coleta de sangue
— vocês não fazem ideia do que tivemos que fazer para arranjar este sangue —
neste tubo de coleta de sangue está a quantidade de informações biológicas
de que precisamos, para fazer uma sequência de genoma completa.
Só precisamos desta quantidade.
Fizemos correr esta sequência e vou fazê-lo convosco.
Começamos por utilizar todos os conhecimentos que temos.
Com o tubo de coleta de sangue previmos que era um homem.
E o sujeito é um homem.
Previmos que tem 1,76 m de altura.
O sujeito tem 1,77 cm de altura.
Previmos que pesa 76 kg e o sujeito pesa 82.
Previmos que tem 38 anos.
O sujeito tem 35 anos.
Previmos a cor dos olhos:
Muito escuros.
Previmos a cor da pele.
Estamos quase lá.
Esta é a cara dele.
Agora, o momento da revelação:
o sujeito é esta pessoa.
(Risos)
Fi-lo intencionalmente.
Eu sou duma etnia muito especial e peculiar.
Os europeus do sul, os italianos nunca encaixam nos modelos.
No nosso modelo, a etnia é um caso complexo.
Mas há uma outra questão.
Uma das coisas que usamos muito para reconhecer pessoas
nunca estará escrita no genoma.
É a nossa livre vontade, como é o meu aspeto.
Não é o meu corte de cabelo, neste caso, mas o corte da minha barba.
Vou mostrar-vos, neste caso, transferi-la
— e isto não é mais do que o Photoshop não há aquilo modelos —
a barba do sujeito.
Imediatamente, temos uma sensação muito melhor.
Porque é que fazemos isto?
Claro que não o fazemos para prever a altura,
ou para obter uma bela imagem a partir do nosso sangue.
Fazemo-lo porque a mesma tecnologia e a mesma abordagem,
a aprendizagem da máquina deste código,
está a ajudar-nos a compreender como funcionamos,
como funciona o nosso corpo,
como o nosso corpo envelhece,
como as doenças se geram no nosso corpo,
como o cancro cresce e se desenvolve,
como funcionam os medicamentos
e se funcionam no nosso corpo.
Isto é um desafio enorme.
Isto é um desafio que partilhamos
com milhares de outros investigadores pelo mundo inteiro.
Chama-se medicina personalizada.
É a capacidade de passar de uma abordagem padronizada
em que somos um ponto no oceano,
para uma abordagem personalizada,
onde lemos todos estes livros
e obtemos a compreensão de como somos, exatamente.
Mas é um desafio especialmente complicado,
porque de todos estes livros, no momento atual,
apenas conhecemos talvez 2%,
quatro livros entre mais de 175.
Não é este o tópico da minha palestra,
porque vamos aprender mais.
Temos as melhores cabeças no mundo neste tópico.
As previsões vão melhorar,
o modelo vai ser mais preciso.
E quanto mais aprendermos
mais seremos confrontados com decisões
que nunca tivemos que enfrentar até agora,
sobre a vida,
sobre a morte,
sobre a paternidade.
Nesta conversa,
estamos a tocar no pormenor mais íntimo de como a vida funciona.
É uma revolução que não se pode limitar
ao domínio da ciência ou da tecnologia.
Tem que ser uma conversa global.
Precisamos de começar a pensar no futuro
que estamos a construir enquanto Humanidade.
Precisamos de interagir com pessoas criativas,
com artistas, com filósofos, com políticos.
Todos estão envolvidos,
porque trata-se do futuro da nossa espécie.
Sem medo, mas com a compreensão
de que as decisões que tomarmos no próximo ano
alterarão o curso da História para sempre.
Obrigado.
(Aplausos)