Cómo leer el genoma y construir un ser humano
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0:01 - 0:03Durante los siguientes 16 minutos,
voy a hacer un viaje -
0:03 - 0:06esto es, probablemente,
el mayor sueño de la humanidad: -
0:07 - 0:09entender el código de la vida.
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0:09 - 0:12Para mí, todo comenzó
hace muchos, muchos años -
0:12 - 0:15cuando me encontré
con la primera impresora 3D. -
0:15 - 0:16El concepto era fascinante.
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0:16 - 0:18Una impresora 3D necesita tres elementos:
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0:18 - 0:22un bit de información, un poco
de materia prima, algo de energía, -
0:22 - 0:26y puede producir cualquier objeto
que no estaba allí antes. -
0:27 - 0:29Estaba haciendo física, regresaba a casa
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0:29 - 0:32y me di cuenta de que en realidad
siempre conocí una impresora 3D. -
0:32 - 0:33Y todo el mundo.
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0:34 - 0:35Fue mi madre.
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0:35 - 0:36(Risas)
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0:36 - 0:38Mi mamá toma tres elementos:
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0:38 - 0:42un poco de información, que está entre
mi padre y mi madre, en este caso, -
0:42 - 0:46materia prima y energía en el
mismo medio, que es la comida, -
0:46 - 0:49y después de varios meses, me produce.
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0:49 - 0:51Yo no existía antes.
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0:51 - 0:54Aparte de la conmoción de mi madre
al descubrir que era una impresora 3D, -
0:54 - 0:59inmediatamente me quedé hipnotizado
por esa parte, -
0:59 - 1:01la primera, la información.
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1:01 - 1:03¿Qué cantidad de información se necesita
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1:03 - 1:05para construir y ensamblar un ser humano?
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1:05 - 1:07¿Es mucha? ¿Es poca?
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1:07 - 1:09¿Cuántas memorias USB
se pueden llenar? -
1:09 - 1:12Bueno, yo estaba estudiando
física en el inicio -
1:12 - 1:17y adopté el enfoque de un ser humano
como una pieza gigantesca de Lego. -
1:17 - 1:21Imaginen que los bloques de construcción
son pequeños átomos -
1:21 - 1:26y hay un hidrógeno aquí,
un carbono aquí, un nitrógeno aquí. -
1:26 - 1:27Así, en una primera aproximación,
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1:27 - 1:32si puedo enumerar el número de átomos
que componen un ser humano, -
1:32 - 1:33puedo construirlo.
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1:33 - 1:35Se pueden correr algunos números
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1:35 - 1:38y resulta que es un número
bastante sorprendente. -
1:38 - 1:41Así el número de átomos,
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1:41 - 1:46el archivo que voy a guardar en mi
memoria USB para montar un pequeño bebé, -
1:46 - 1:51en realidad, llena todo un Titanic
de memorias USB... -
1:51 - 1:53multiplicado 2000 veces.
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1:54 - 1:57Este es el milagro de la vida.
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1:57 - 2:00Cada vez que vean a partir de ahora
una mujer embarazada, -
2:00 - 2:03ella ensambla la mayor
cantidad de información -
2:03 - 2:04que se puedan encontrar.
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2:04 - 2:07Olvídense de datos masivos,
olviden todo lo que han oído. -
2:07 - 2:10Esta es la mayor cantidad
de información que existe. -
2:10 - 2:14(Aplausos)
-
2:14 - 2:19Pero la naturaleza, afortunadamente, es
mucho más inteligente que un joven físico, -
2:19 - 2:22y en cuatro mil millones de años,
logró meter esta información -
2:22 - 2:25en un pequeño cristal que llamamos ADN.
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2:26 - 2:30Lo encontramos por primera vez en 1950,
cuando Rosalind Franklin, -
2:30 - 2:32una científica increíble, una mujer,
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2:32 - 2:33tomó una foto.
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2:33 - 2:38Pero nos constó más de 40 años llegar
dentro de una célula humana, -
2:38 - 2:40sacar este cristal,
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2:40 - 2:43desenrollarlo, y leerlo por primera vez.
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2:44 - 2:47El código viene a ser
un alfabeto bastante simple, -
2:47 - 2:51cuatro letras: A, T, C y G.
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2:51 - 2:54Y para construir un ser humano,
necesitan tres mil millones de ellas. -
2:55 - 2:56Tres mil millones.
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2:56 - 2:58¿Cuánto son tres mil millones?
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2:58 - 3:01En realidad, no tiene ningún sentido
como número, ¿verdad? -
3:01 - 3:05Así que estaba pensando cómo podría
explicarme mejor -
3:05 - 3:08acerca de lo grande
y enorme que es este código. -
3:08 - 3:11Pero hay... quiero decir,
voy a tener un poco de ayuda, -
3:11 - 3:14y la mejor persona para ayudar
a introducir el código -
3:14 - 3:18en realidad, es el primer hombre
que lo secuenció, el Dr. Craig Venter. -
3:18 - 3:21Así que demos la bienvenida
en el escenario, el Dr. Craig Venter. -
3:21 - 3:28(Aplausos)
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3:28 - 3:30No es el hombre en carne y hueso,
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3:31 - 3:34pero por primera vez en la historia,
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3:34 - 3:37este es el genoma
de un ser humano específico, -
3:37 - 3:41impreso página por página,
letra por letra: -
3:41 - 3:45262 000 páginas de información,
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3:45 - 3:49450 kg enviados desde EE. UU. a Canadá
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3:49 - 3:54gracias a Bruno Bowden,
Lulu.com, un start-up, lo hizo todo. -
3:54 - 3:56Es una hazaña increíble.
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3:56 - 4:00Pero esta es la percepción visual
de lo que es el código de la vida. -
4:00 - 4:03Ahora, por primera vez,
puedo hacer algo divertido. -
4:03 - 4:05De hecho, me puedo meter
en su interior y leer. -
4:05 - 4:10Déjenme tomar un libro interesante...
como éste. -
4:13 - 4:16Tengo una anotación;
es un libro bastante grande. -
4:16 - 4:19Solo para que puedan ver
lo que es el código de la vida. -
4:21 - 4:24Miles y miles y miles
-
4:24 - 4:27y millones de letras.
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4:27 - 4:29Y al parecer tienen sentido.
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4:29 - 4:31Vamos a una parte específica.
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4:32 - 4:33Permítanme leerles:
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4:33 - 4:34(Risas)
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4:34 - 4:38"AAG, AAT, ATA".
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4:39 - 4:41Para Uds. suena como letras mudas,
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4:41 - 4:45pero esta secuencia
da el color de los ojos a Craig. -
4:46 - 4:48Les voy a mostrar otra parte del libro.
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4:48 - 4:50Esta en realidad es
un poco más complicada. -
4:51 - 4:54Cromosoma 14, libro 132:
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4:54 - 4:56(Risas)
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4:56 - 4:57Como podrían esperar.
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4:57 - 5:01(Risas)
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5:03 - 5:07"ATT, CTT, GATT".
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5:08 - 5:10Esto hombre tiene suerte,
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5:10 - 5:14porque si se pierden
solo dos letras en esta posición -
5:14 - 5:16--2 letras de nuestros
tres mil millones-- -
5:16 - 5:19estarán condenados
a una terrible enfermedad: -
5:19 - 5:20fibrosis quística.
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5:20 - 5:23No tenemos ninguna cura para ella,
no sabemos cómo resolverlo, -
5:23 - 5:27y está a solo dos letras de diferencia
con respecto a lo que somos. -
5:28 - 5:30Un libro maravilloso, un libro poderoso,
-
5:31 - 5:33un poderoso libro que me ayudó a entender
-
5:33 - 5:36y mostrarles algo bastante notable.
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5:36 - 5:41Cada uno de Uds....
lo que me hace ser yo, y Uds., Uds. -
5:41 - 5:44es solo cerca de cinco millones de estas,
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5:44 - 5:45medio libro.
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5:46 - 5:48Para el resto,
-
5:48 - 5:50somos absolutamente idénticos.
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5:51 - 5:55Quinientas páginas es el milagro
de la vida que los hace ser Uds. -
5:55 - 5:58El resto, todo lo comparten.
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5:58 - 6:01Pensar en eso de nuevo cuando
pensamos que somos diferentes. -
6:01 - 6:03Esta es la cantidad que compartimos.
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6:03 - 6:07Así que ahora que tengo su atención,
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6:07 - 6:08la siguiente pregunta es:
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6:08 - 6:09¿Cómo lo leo?
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6:09 - 6:11¿Cómo puedo darle sentido?
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6:11 - 6:16Por buenos que sean armando muebles suecos
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6:16 - 6:19este manual de instrucciones es algo que
no podrán descifrar en su vida. -
6:19 - 6:21(Risas)
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6:21 - 6:24Y así, en 2014, dos TEDsters famosos,
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6:24 - 6:27Peter Diamandis y el propio Craig Venter,
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6:27 - 6:29decidieron crear una nueva empresa.
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6:29 - 6:30Human Longevity nació,
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6:30 - 6:31con una misión:
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6:31 - 6:33Intentar todo lo que se puede intentar
-
6:33 - 6:36y aprender todo lo que se puede aprender
de estos libros, -
6:36 - 6:38con un objetivo...
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6:39 - 6:42hacer realidad el sueño
de la medicina personalizada, -
6:42 - 6:45comprender que cosas deben hacerse
para tener una mejor salud -
6:45 - 6:48y cuáles son los secretos de estos libros.
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6:48 - 6:53Un equipo increíble, 40 científicos
de datos y muchas, muchas más personas, -
6:53 - 6:54un placer trabajar con ellos.
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6:54 - 6:56El concepto es muy simple.
-
6:56 - 6:59Vamos a utilizar una tecnología
llamada de aprendizaje automático. -
6:59 - 7:04Por un lado, tenemos genomas...
miles de ellos. -
7:04 - 7:08Por otro lado, hemos recogido la mayor
base de datos de seres humanos: -
7:08 - 7:12fenotipos, escaneo 3D, RMN...
todo lo que se puedan imaginar. -
7:12 - 7:15En el interior está,
en estos dos lados opuestos, -
7:15 - 7:18está el secreto de la traducción.
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7:18 - 7:20Y en el medio, construimos una máquina.
-
7:21 - 7:23Construimos una máquina
y entrenamos a una máquina -
7:23 - 7:26--bueno, no exactamente una máquina,
muchas, muchas máquinas--- -
7:26 - 7:31para tratar de comprender y traducir
el genoma en un fenotipo. -
7:31 - 7:35¿Qué son esas letras,
y qué es lo que hacen? -
7:35 - 7:37Es un enfoque que puede
ser utilizado para todo, -
7:37 - 7:40pero usarlo en genómica
es particularmente complicado. -
7:41 - 7:44Poco a poco fuimos creciendo
y queríamos construir diferentes retos. -
7:44 - 7:47Empezamos por el principio,
desde los rasgos comunes. -
7:47 - 7:49Los rasgos comunes son cómodos
porque son comunes, -
7:49 - 7:50todo el mundo los tiene.
-
7:50 - 7:53Así que empezamos a hacer
nuestras preguntas: -
7:53 - 7:54¿Podemos predecir la altura?
-
7:55 - 7:57Podemos leer los libros
y predecir su altura? -
7:57 - 7:58Bueno, en realidad se puede,
-
7:58 - 8:00con cinco cm de precisión.
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8:00 - 8:03IMC está bastante conectado
a su estilo de vida, -
8:03 - 8:07pero todavía podemos, podemos conseguir
un estimado, 8 kg de precisión. -
8:07 - 8:09¿Podemos predecir el color de ojos?
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8:09 - 8:10Sí, podemos.
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8:10 - 8:1180 % de precisión.
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8:11 - 8:13¿Podemos predecir el color de la piel?
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8:13 - 8:16Sí podemos, 80 % de exactitud.
-
8:16 - 8:17¿Podemos predecir la edad?
-
8:18 - 8:22Podemos, pues al parecer,
el código cambia durante a vida. -
8:22 - 8:25Se vuelve más corto,
se pierden piezas, se agregan. -
8:25 - 8:28Leemos las señales,
y hacemos un modelo. -
8:28 - 8:30Ahora, un reto interesante:
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8:30 - 8:32¿Podemos predecir un rostro humano?
-
8:33 - 8:34Es un poco complicado,
-
8:34 - 8:38porque un rostro se encuentra
disperso entre millones de letras. -
8:38 - 8:40Y una cara humana no es
un objeto muy bien definido. -
8:40 - 8:42Tuvimos que construir
todo un nivel de esto -
8:42 - 8:45para aprender y enseñar
a una máquina lo que es una cara, -
8:45 - 8:47e incrustar y comprimirlo.
-
8:47 - 8:50Si se sienten cómodo
con el aprendizaje de máquina, -
8:50 - 8:52entenderán el desafío aquí.
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8:52 - 8:58Hoy, tras 15 años , 15 años después
de haber leído la primera secuencia, -
8:58 - 9:01este mes de octubre,
empezamos a ver algunas señales. -
9:01 - 9:04Y fue un momento muy emotivo.
-
9:04 - 9:07Lo que se ve aquí es un sujeto
que entró a nuestro laboratorio. -
9:08 - 9:10Esta es una cara para nosotros.
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9:10 - 9:13Así que tomamos la verdadera cara de
un sujeto, redujimos la complejidad, -
9:13 - 9:15porque no todo está en su cara,
-
9:15 - 9:19un montón de características y defectos
y asimetrías provienen de su vida. -
9:19 - 9:22Hicimos simétrica la cara,
y corrimos nuestro algoritmo. -
9:23 - 9:25Los resultados que les muestro ahora,
-
9:25 - 9:29son la predicción
que tenemos de la sangre. -
9:30 - 9:31(Aplausos)
-
9:31 - 9:33Esperen un segundo.
-
9:33 - 9:37En estos segundos, sus ojos están viendo,
izquierda y derecha, izquierda y derecha, -
9:37 - 9:41y su cerebro quiere que esas imágenes
sean idénticas. -
9:41 - 9:44Les pido que hacer otro ejercicio.
Para ser honestos, -
9:44 - 9:46por favor, busquen las diferencias,
-
9:46 - 9:47que son muchas.
-
9:47 - 9:50La mayor cantidad
de señales vienen del género, -
9:50 - 9:55luego la edad, el IMC,
el componente étnico de un ser humano. -
9:55 - 9:59Y la ampliación de más de esa señal
es mucho más complicado. -
9:59 - 10:02Pero lo que se ve aquí,
incluso en las diferencias, -
10:02 - 10:06les permite entender que estamos
en el camino correcto, -
10:06 - 10:07que nos estamos acercando.
-
10:07 - 10:10Y ya les están dando algunas emociones.
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10:10 - 10:12Este es otro tema que viene,
-
10:12 - 10:14y esto es una predicción.
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10:14 - 10:18Una pequeña cara más pequeña,
no tuvo la estructura craneal completa, -
10:18 - 10:21pero aun así, es una aproximación.
-
10:22 - 10:24Este es un sujeto que llega
a nuestro laboratorio, -
10:24 - 10:25y esta es la predicción.
-
10:26 - 10:31Estas personas nunca se han visto
en el entrenamiento de la máquina. -
10:31 - 10:34Son los llamados grupo "externos".
-
10:34 - 10:37Pero son personas que Uds.
probable nunca creerían que existieran. -
10:37 - 10:40Estamos publicando todo
en una revista científica, -
10:40 - 10:41que pueden leer.
-
10:41 - 10:44Pero ya que estamos aquí,
Chris me desafió. -
10:44 - 10:47Probablemente me expongo
y trata de predecir -
10:47 - 10:50alguien que puedan reconocer.
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10:50 - 10:55Por lo tanto, en este frasco de sangre
--y créanme, no tienen ni idea -
10:55 - 10:58lo que tuvimos que hacer para tener
esta sangre aquí, ahora-- -
10:58 - 11:01en este vial de sangre está la cantidad
de información biológica -
11:01 - 11:04que necesitamos para hacer
una secuencia completa del genoma. -
11:04 - 11:06Solo necesitamos esta cantidad.
-
11:07 - 11:10Nos encontramos con esta secuencia,
y voy a hacerlo con Uds. -
11:10 - 11:14Y empezamos a exponer
toda la comprensión que tenemos. -
11:14 - 11:17En el frasco de sangre,
predijimos que es masculino. -
11:17 - 11:18Y el sujeto es un varón.
-
11:19 - 11:21Nuestra predicción
es que él es de 1 m y 76 cm. -
11:21 - 11:24El sujeto es de 1 m y 77 cm.
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11:24 - 11:28Predijimos que él es 76;
el sujeto es de 82. -
11:29 - 11:31Predecimos su edad, 38 años.
-
11:31 - 11:33El sujeto es de 35.
-
11:34 - 11:36Predecimos su color de ojos.
-
11:37 - 11:38Demasiado oscuro.
-
11:38 - 11:40Predecimos su color de piel.
-
11:40 - 11:41Estamos casi allí.
-
11:42 - 11:43Esa es la cara.
-
11:45 - 11:48Ahora, el momento de revelación:
-
11:48 - 11:50el sujeto es esta persona.
-
11:50 - 11:52(Risas)
-
11:52 - 11:54Lo hice intencionalmente.
-
11:54 - 11:58Soy de una etnia
muy particular y peculiar. -
11:58 - 12:01Sur de Europa, italianos,
que nunca encajan en los modelos. -
12:01 - 12:06Este en particular, que la etnicidad es
un caso complejo para nuestro modelo. -
12:06 - 12:08Pero hay otro punto.
-
12:08 - 12:11Una de las cosas que usamos mucho
para reconocer a las personas -
12:11 - 12:13nunca será escrita en el genoma.
-
12:13 - 12:15Es nuestro libre albedrío,
que es como luzco. -
12:15 - 12:18No es mi corte de pelo en este caso,
sino mi corte de barba. -
12:19 - 12:22Voy a mostrarles,
en este caso, transfiero -
12:22 - 12:25--no es más que Photoshop, no modelado--
-
12:25 - 12:27la barba sobre el sujeto.
-
12:27 - 12:30Y de inmediato, tenemos mucha,
mucha mejor sensación. -
12:31 - 12:34¿Por qué hacemos esto?
-
12:36 - 12:41Desde luego, no lo hacemos
para predecir la altura -
12:41 - 12:43o tomar una foto hermosa de su sangre.
-
12:44 - 12:48Lo hacemos porque la misma tecnología
y el mismo enfoque, -
12:48 - 12:51el aprendizaje de las máquinas
de este código, -
12:51 - 12:54nos ayudará a entender cómo funcionamos,
-
12:54 - 12:56cómo funciona nuestro cuerpo,
-
12:56 - 12:57cómo envejece nuestro cuerpo,
-
12:57 - 13:00cómo se genera la enfermedad
en nuestro cuerpo, -
13:00 - 13:03cómo crece y se desarrolla nuestro cáncer,
-
13:03 - 13:05cómo funcionan los medicamentos
-
13:05 - 13:07y si funcionan en nuestro cuerpo.
-
13:08 - 13:09Este es un desafío enorme.
-
13:10 - 13:12Este es un reto que compartimos
-
13:12 - 13:14con miles de otros investigadores
de todo el mundo. -
13:14 - 13:16Se llama la medicina personalizada.
-
13:17 - 13:21Es la capacidad de pasar
de un enfoque estadístico -
13:21 - 13:23donde eres un punto en el océano,
-
13:23 - 13:24a un enfoque personalizado,
-
13:25 - 13:27donde leemos todos estos libros
-
13:27 - 13:30y logramos una comprensión
de exactamente cómo somos. -
13:30 - 13:34Pero se trata de un reto muy complicado,
-
13:34 - 13:38debido a que de todos estos libros, a hoy,
-
13:38 - 13:40solo sabemos probablemente el 2 %:
-
13:41 - 13:454 libros de más de 175.
-
13:46 - 13:49Este no es el tema de mi charla,
-
13:50 - 13:53porque vamos a aprender más.
-
13:53 - 13:56Están las mejores mentes del mundo
en este tema. -
13:57 - 13:59La predicción va a mejorar,
-
13:59 - 14:01el modelo se hará más preciso.
-
14:01 - 14:03Y cuanto más aprendemos,
-
14:03 - 14:08más nos confrontamos con decisiones
-
14:08 - 14:11que nunca tuvimos que enfrentar antes
-
14:11 - 14:12acerca de la vida,
-
14:12 - 14:14acerca de la muerte,
-
14:14 - 14:16acerca de la paternidad.
-
14:21 - 14:25Por lo tanto, estamos tocando el detalle
muy interno de cómo funciona la vida. -
14:26 - 14:29Y es una revolución
que no puede ser confinada -
14:29 - 14:32en el dominio de la ciencia
o la tecnología. -
14:33 - 14:35Debe ser una conversación global.
-
14:36 - 14:41Hay que empezar a pensar en el futuro que
estamos construyendo como humanidad. -
14:41 - 14:45Tenemos que interactuar con creativos,
con artistas, con los filósofos, -
14:45 - 14:47con los políticos.
-
14:47 - 14:48Todo el mundo está implicado,
-
14:48 - 14:51porque es el futuro de nuestra especie.
-
14:51 - 14:55Sin miedo, pero con el entendimiento
-
14:55 - 14:59de que las decisiones que tomamos
en el próximo año -
14:59 - 15:03cambiarán el curso
de la historia para siempre. -
15:04 - 15:05Gracias.
-
15:05 - 15:15(Aplausos)
- Title:
- Cómo leer el genoma y construir un ser humano
- Speaker:
- Riccardo Sabatini
- Description:
-
Secretos, enfermedades y belleza están escritos en el genoma humano, el conjunto completo de instrucciones genéticas necesarias para construir un ser humano. Ahora, como científico y empresario Riccardo Sabatini nos muestra que tenemos el poder de leer este código complejo, prediciendo cosas como la altura, el color de los ojos, la edad e incluso la estructura facial, todo desde un tubo de sangre. Y pronto, dice Sabatini, nuestra nueva comprensión del genoma nos permitirá personalizar los tratamientos para enfermedades como el cáncer. Tenemos el poder de cambiar la vida tal como la conocemos. ¿Cómo vamos a usarlo?
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 15:28
Lidia Cámara de la Fuente approved Spanish subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Lidia Cámara de la Fuente accepted Spanish subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Lidia Cámara de la Fuente edited Spanish subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Ciro Gomez edited Spanish subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Ciro Gomez edited Spanish subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Ciro Gomez edited Spanish subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Ciro Gomez edited Spanish subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
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