Como ler o genoma e construir um ser humano
-
0:01 - 0:03Nos próximos 16 minutos,
vou conduzi-los em uma jornada -
0:03 - 0:06que talvez seja o maior
sonho da humanidade: -
0:06 - 0:09entender o código da vida.
-
0:09 - 0:12Quanto a mim, tudo começo
há muitos e muitos anos, -
0:12 - 0:15quando conheci a primeira impressora 3D.
-
0:15 - 0:16O conceito era fascinante.
-
0:16 - 0:18Uma impressora 3D requer três elementos:
-
0:18 - 0:22informação, matéria-prima e energia,
-
0:22 - 0:26com os quais podemos produzir
qualquer objeto que não existia antes. -
0:27 - 0:29Eu estudava física,
estava voltando para casa -
0:29 - 0:32e me dei conta de que sempre tive
uma impressora 3D. -
0:32 - 0:33E todo mundo tem uma.
-
0:33 - 0:35É a minha mãe.
-
0:35 - 0:36(Risos)
-
0:36 - 0:38Minha mãe usou três elementos:
-
0:38 - 0:42informação, neste caso,
entre meu pai e ela, -
0:42 - 0:46matérias-primas e energia
de uma mesma fonte, ou seja, o alimento, -
0:46 - 0:49e vários meses depois, fui produzido.
-
0:49 - 0:51E eu não existia antes.
-
0:51 - 0:54Além do choque que tive, ao descobrir
que minha mãe era uma impressora 3D, -
0:54 - 1:00eu fiquei imediatamente fascinado
pelo primeiro elemento, a informação. -
1:01 - 1:05Qual é a quantidade de informação
necessária para montar um ser humano? -
1:05 - 1:07É muita? É pouca?
-
1:07 - 1:09Caberia em quantos pen drives?
-
1:09 - 1:12Bem, no começo eu estudava física
-
1:12 - 1:14e adotei a analogia simplista
-
1:14 - 1:17entre um ser humano
e uma peça gigante de Lego. -
1:17 - 1:21Imagine que os blocos de construção
sejam átomos minúsculos, -
1:21 - 1:26e que há um hidrogênio aqui,
um carbono aqui, um nitrogênio aqui. -
1:26 - 1:27Numa primeira aproximação,
-
1:27 - 1:32se puder listar o número de átomos
formadores do ser humano, -
1:32 - 1:33eu posso construí-lo.
-
1:33 - 1:35Pode-se fazer um cálculo
-
1:35 - 1:39e o número que se obtém
é muito impressionante. -
1:39 - 1:41O número de átomos,
-
1:41 - 1:46no arquivo que terei de salvar
em um pen driver para montar um bebê, -
1:46 - 1:51na verdade lotará um Titanic inteiro,
cheio de pen drives, -
1:51 - 1:53multiplicado por 2 mil vezes.
-
1:54 - 1:57Esse é o milagre da vida.
-
1:57 - 2:00Doravante, quando virem
uma mulher grávida, -
2:00 - 2:03saberão que ela está montando
a maior quantidade de informação -
2:03 - 2:04que jamais encontrarão.
-
2:04 - 2:07Esqueça “big data”, esqueça
tudo de que já tenha ouvido. -
2:07 - 2:10É a maior quantidade
de informação que existe. -
2:10 - 2:14(Aplausos)
-
2:14 - 2:19A natureza, felizmente, é muito mais
inteligente do que um físico, -
2:19 - 2:22e, em 4 bilhões de anos,
conseguiu concentrar essa informação -
2:22 - 2:25em um pequeno cristal que chamamos de DNA.
-
2:26 - 2:30Nós o conhecemos em 1950,
quando Rosalind Franklin, -
2:30 - 2:32uma notável cientista, uma mulher,
-
2:32 - 2:33o fotografou.
-
2:33 - 2:38Porém, levou mais de 40 anos para enfim
penetrarmos numa célula humana, -
2:38 - 2:40retirarmos este cristal,
-
2:40 - 2:43o desenrolarmos e o lermos
pela primeira vez. -
2:44 - 2:47O código revelou ser um alfabeto
razoavelmente simples, -
2:47 - 2:51com quatro letras: A, T, C e G.
-
2:51 - 2:54Para construir um ser humano,
são necessárias 3 bilhões delas. -
2:55 - 2:56Três bilhões.
-
2:56 - 2:58O que são três bilhões?
-
2:58 - 3:01Não fazemos ideia da quantidade
representada, certo? -
3:01 - 3:08Pensei como poderia explicar melhor
a enormidade deste código. -
3:08 - 3:11Mas terei uma ajuda,
-
3:11 - 3:14e a melhor pessoa para me ajudar
a apresentar o código -
3:14 - 3:18é, na verdade, o primeiro homem
que o sequenciou, Dr. Craig Venter. -
3:18 - 3:21Bem-vindo ao palco, Dr. Craig Venter.
-
3:21 - 3:26(Aplausos)
-
3:28 - 3:30Não é ele em carne e osso,
-
3:31 - 3:34mas, pela primeira vez na história,
-
3:34 - 3:37este é o genoma de uma pessoa específica,
-
3:37 - 3:41impresso página por página,
letra por letra: -
3:41 - 3:45262 mil páginas de informação,
-
3:45 - 3:49450 kg, despachados dos EUA ao Canadá,
-
3:49 - 3:54graças a Bruno Bowden, Lulu.com,
uma “start-up” que fez tudo. -
3:54 - 3:56Foi um façanha incrível.
-
3:56 - 4:00Esta é a percepção visual
do que é o código da vida. -
4:00 - 4:03Agora, pela primeira vez,
posso fazer algo divertido. -
4:03 - 4:05Posso realmente olhar dentro dele e o ler.
-
4:05 - 4:10Então, deixe-me pegar
um livro interessante…como este. -
4:13 - 4:16Eu fiz uma anotação:
é um livro razoavelmente grande. -
4:16 - 4:19É apenas para que vocês vejam
o que é o código da vida. -
4:19 - 4:21(Risos)
-
4:21 - 4:27Milhares, milhares, milhares
e milhões de letras. -
4:27 - 4:29E elas parecem fazer sentido.
-
4:29 - 4:31Vamos para uma parte específica.
-
4:32 - 4:33Vou ler para vocês.
-
4:33 - 4:34(Risos)
-
4:34 - 4:38“AAG, AAT, ATA.”
-
4:39 - 4:41Podem parecer letras sem significado,
-
4:41 - 4:45mas esta sequência determina
a cor dos olhos do Craig. -
4:46 - 4:48Vou mostrar-lhes outra parte do livro.
-
4:48 - 4:50Esta é realmente um pouco mais complicada.
-
4:51 - 4:54Cromossomo 14, livro 132:
-
4:54 - 4:56(Risos)
-
4:56 - 4:57Como vocês esperavam.
-
4:57 - 5:01(Risos)
-
5:03 - 5:07"ATT, CTT, GATT."
-
5:08 - 5:10Esta pessoa tem sorte,
-
5:10 - 5:15porque se faltassem apenas
duas letras nesta posição, -
5:15 - 5:16duas letras em três bilhões,
-
5:16 - 5:18ela estaria condenada
a uma doença terrível: -
5:18 - 5:20a fibrose cística.
-
5:20 - 5:23Não há cura para ela,
não sabemos como tratá-la, -
5:23 - 5:27e são apenas duas letras de diferença
em relação às pessoas saudáveis. -
5:28 - 5:33Um livro maravilhoso e poderoso,
que me ajudou a entender -
5:33 - 5:36e mostrar-lhes algo notável.
-
5:36 - 5:41Cada um de vocês, o que me faz
ser quem sou, o que faz você ser você, -
5:41 - 5:44são apenas 5 milhões destas,
-
5:44 - 5:45a metade de um livro.
-
5:46 - 5:50No resto, somos absolutamente idênticos.
-
5:51 - 5:55São 500 páginas, o milagre da vida,
o milagre que vocês são. -
5:55 - 5:58O restante, todos nós compartilhamos.
-
5:58 - 6:00Lembrem disto, quando pensarem
que somos diferentes. -
6:00 - 6:03Esta é a quantidade
que nós compartilhamos. -
6:03 - 6:07Agora que tenho a atenção de vocês,
-
6:07 - 6:08a próxima questão é:
-
6:08 - 6:11Como conseguir ler?
Como fazer isto ter um significado? -
6:11 - 6:16Bem, por mais hábeis que sejam
em montar móveis suecos, -
6:16 - 6:19este manual de instrução é algo
que nunca conseguirão decifrar. -
6:19 - 6:21(Risos)
-
6:21 - 6:24E assim, em 2014, dois famosos
participantes do TED, -
6:24 - 6:27Peter Diamandis e o próprio Craig Venter,
-
6:27 - 6:29decidiram fundar uma nova companhia.
-
6:29 - 6:30E nasceu a Human Longevity,
-
6:30 - 6:31com uma missão:
-
6:31 - 6:33fazer tudo o que pudéssemos
-
6:33 - 6:36e estudar tudo o que podíamos
aprender com estes livros, -
6:36 - 6:38com um objetivo:
-
6:39 - 6:42tornar realidade o sonho
da medicina personalizada, -
6:42 - 6:45compreender o que deveria ser feito
para termos uma saúde melhor -
6:45 - 6:48e que segredos guardam estes livros.
-
6:48 - 6:51Uma equipe maravilhosa,
com 40 cientistas de dados -
6:51 - 6:54e muitas outras pessoas,
com as quais é um prazer trabalhar. -
6:54 - 6:56O conceito é realmente muito simples.
-
6:56 - 6:59Usaremos uma tecnologia
chamada aprendizado de máquina. -
6:59 - 7:04De um lado, temos os genomas,
milhares deles. -
7:04 - 7:08Do outro lado, juntamos o maior
banco de dados sobre os seres humanos: -
7:08 - 7:12fenótipos, escaneamento em 3D, RNM,
tudo aquilo em que possam pensar. -
7:12 - 7:18Dentro disso, nos dois lados opostos,
há o segredo da tradução. -
7:18 - 7:20E no meio, construímos uma máquina.
-
7:21 - 7:23Construímos e treinamos uma máquina;
-
7:23 - 7:26bem, não exatamente uma,
muitas e muitas máquinas… -
7:26 - 7:31com a finalidade de entender e traduzir
o genoma em um fenótipo. -
7:31 - 7:35Quais são as letras e o que elas fazem?
-
7:35 - 7:37É uma abordagem que pode
ser usada para tudo, -
7:37 - 7:41mas usá-la em genômica é
particularmente complicado. -
7:41 - 7:44Progredimos aos poucos e queríamos
enfrentar diferentes desafios. -
7:44 - 7:47Começamos pelos traços comuns,
-
7:47 - 7:49pois tais características
são mais fáceis de trabalhar, -
7:49 - 7:50todos as têm.
-
7:50 - 7:53Começamos a indagar:
-
7:53 - 7:54Podemos prever a altura?
-
7:55 - 7:57Podemos ler os livros e prever a altura?
-
7:57 - 7:58Bem, realmente podemos,
-
7:58 - 8:00com 5 cm de precisão.
-
8:00 - 8:03O índice de massa corporal, IMC,
está ligado ao estilo de vida, -
8:03 - 8:07mas, dentro de certos limites,
podemos prevê-lo com 8 kg de precisão. -
8:07 - 8:08E prever a cor dos olhos?
-
8:08 - 8:11Sim, podemos. Com 80% de precisão.
-
8:11 - 8:13Podemos prever a cor da pele?
-
8:13 - 8:16Sim, podemos, com 80% de precisão.
-
8:16 - 8:17Podemos prever a idade?
-
8:18 - 8:22Podemos porque, aparentemente,
o código muda ao longo da vida. -
8:22 - 8:25Ele se encurta, perde pedaços,
ganha inserções. -
8:25 - 8:28Lemos os sinais e elaboramos um modelo.
-
8:28 - 8:31Um desafio interessante:
é possível prever a face humana? -
8:33 - 8:34É um pouco complicado,
-
8:34 - 8:38porque uma face humana está espalhada
entre milhões de letras. -
8:38 - 8:40E uma face humana não é
um objeto bem definido. -
8:40 - 8:42Construímos uma coleção delas
-
8:42 - 8:45para aprender e ensinar
a uma máquina o que é uma face, -
8:45 - 8:47a incorporá-la e comprimi-la.
-
8:47 - 8:49Se entendem de aprendizagem de máquina,
-
8:49 - 8:52compreendem qual é o desafio aqui.
-
8:52 - 8:58Bem, 15 anos após termos
lido a primeira sequência, -
8:58 - 9:01agora em outubro
identificamos alguns sinais. -
9:01 - 9:03Foi um momento muito emocionante.
-
9:03 - 9:07O que veem aqui é uma pessoa
chegando ao nosso laboratório. -
9:08 - 9:10Para nós, é um rosto.
-
9:10 - 9:13Tomamos o rosto real de uma pessoa,
reduzimos a complexidade, -
9:13 - 9:15porque nem tudo está no rosto,
-
9:15 - 9:19muitos aspectos e defeitos e assimetrias
vêm da vida que a pessoa leva. -
9:19 - 9:22Simetrizamos a face
e usamos nosso algoritmo. -
9:23 - 9:25O resultado que lhes mostro agora
-
9:25 - 9:29é a previsão que fizemos
a partir de amostra de sangue. -
9:30 - 9:31(Aplausos)
-
9:31 - 9:33Esperem um instante.
-
9:33 - 9:37Nesses segundos, vocês olham da esquerda
para a direita e vice-versa, -
9:37 - 9:41e o cérebro espera
que as figuras sejam idênticas. -
9:41 - 9:44Peço que façam um outro
exercício, para ser honesto. -
9:44 - 9:46Por favor, procurem as diferenças,
-
9:46 - 9:47as quais são muitas.
-
9:47 - 9:50A maior quantidade
de sinais vem do gênero, -
9:50 - 9:55depois a idade, IMC, o componente
da etnicidade de uma pessoa. -
9:55 - 9:59E extrapolar a partir do sinal
é mais complicado ainda. -
9:59 - 10:02Mas, o que veem aqui,
mesmo nas diferenças, -
10:02 - 10:06permite que percebam
que estamos no caminho certo, -
10:06 - 10:07que estamos chegando perto.
-
10:07 - 10:10E já nos causa algumas emoções.
-
10:10 - 10:11Esta é uma outra pessoa que chega,
-
10:11 - 10:13e esta é uma previsão.
-
10:13 - 10:16Tem uma face um pouco menor,
-
10:16 - 10:18não captamos a estrutura
craniana completa, -
10:18 - 10:21mas, ainda assim, chegamos perto.
-
10:22 - 10:24Eis o sujeito que chega
em nosso laboratório, -
10:24 - 10:25e esta é a sua previsão.
-
10:26 - 10:31Essas pessoas nunca foram usadas
para treinar a máquina. -
10:31 - 10:34São chamadas de conjunto “não incluído”.
-
10:34 - 10:37São pessoas que vocês provavelmente
nunca acreditarão que existem. -
10:37 - 10:40Estamos publicando tudo
em uma revista científica, -
10:40 - 10:41e vocês podem ler.
-
10:41 - 10:44Já que estamos no palco,
Chris me desafiou. -
10:44 - 10:47É possível que tenha me exposto
e me arriscado a prever -
10:47 - 10:50alguém que vocês podem reconhecer.
-
10:50 - 10:55No sangue contido neste tubo de ensaio,
e creiam-me, vocês não têm ideia -
10:55 - 10:58do que tivemos que fazer
para obter este sangue, aqui, -
10:58 - 11:02este frasquinho de sangue contém
a quantidade de informação biológica -
11:02 - 11:04necessária para sequenciar todo o genoma.
-
11:04 - 11:06Esta quantidade é suficiente.
-
11:07 - 11:10Fizemos esta sequência
e vamos fazê-la com vocês. -
11:10 - 11:14Começamos a utilizar
todo o conhecimento que temos. -
11:14 - 11:17Com o tubo de sangue,
previmos que era um homem. -
11:17 - 11:18E era um homem.
-
11:19 - 11:21Previmos que tem 1,76 m.
-
11:21 - 11:24O sujeito tem 1,77 m.
-
11:24 - 11:28Previmos 76 kg, a pessoa tem 82 kg.
-
11:29 - 11:31Previmos sua idade, 38 anos.
-
11:31 - 11:33A pessoa tem 35 anos.
-
11:34 - 11:36
Previmos a cor dos seus olhos. -
11:37 - 11:38São muito escuros.
-
11:38 - 11:40Previmos sua cor de pele.
-
11:40 - 11:41Falta pouco.
-
11:42 - 11:43Esta é sua face.
-
11:45 - 11:48Agora, a hora da revelação:
-
11:48 - 11:50o sujeito é esta pessoa.
-
11:50 - 11:52(Risos)
-
11:52 - 11:54Foi uma coisa intencional
-
11:54 - 11:58Sou de uma etnia muito peculiar.
-
11:58 - 12:01Europeus do sul, italianos,
não se enquadram em modelos. -
12:01 - 12:03E é específico…
-
12:03 - 12:06O grupo étnico é muito complexo
e especial para o nosso modelo. -
12:06 - 12:08Mas há uma outra questão.
-
12:08 - 12:11Uma das coisas muito usadas
para reconhecer pessoas -
12:11 - 12:13nunca estará escrita no genoma.
-
12:13 - 12:15É a nossa livre escolha,
é a nossa aparência. -
12:15 - 12:18Não o meu corte de cabelo,
neste caso, o corte de minha barba. -
12:18 - 12:22Neste caso, eu vou transferir...
-
12:22 - 12:25usou-se apenas o Photoshop,
sem qualquer modelagem... -
12:25 - 12:27a barba para o sujeito.
-
12:27 - 12:30E imediatamente nós temos
uma percepção muito, muito melhor. -
12:31 - 12:34Por que agimos assim?
-
12:36 - 12:41Certamente não o fazemos
para prever a altura -
12:41 - 12:43ou obter uma bonita imagem
a partir do sangue. -
12:44 - 12:48O fazemos porque a mesma
tecnologia e a mesma abordagem, -
12:48 - 12:51a aprendizagem de máquina deste código,
-
12:51 - 12:54nos ajudam a entender como funcionamos,
-
12:54 - 12:56como o corpo funciona,
-
12:56 - 12:57como o corpo envelhece,
-
12:57 - 13:00como as doenças surgem no organismo,
-
13:00 - 13:03como o câncer cresce e se desenvolve,
-
13:03 - 13:05como as drogas agem,
-
13:05 - 13:07e se elas atuam em nosso corpo.
-
13:08 - 13:09Este é um grande desafio.
-
13:10 - 13:12É um desafio para todos nós
-
13:12 - 13:14e milhares de outros
pesquisadores no mundo inteiro. -
13:14 - 13:16É a chamada medicina personalizada.
-
13:17 - 13:21É a capacidade de trocar
uma abordagem estatística, -
13:21 - 13:23na qual somos uma gota no oceano,
-
13:23 - 13:24por uma abordagem personalizada,
-
13:24 - 13:27na qual lemos todos estes livros
-
13:27 - 13:30e conseguirmos uma compreensão
de quem somos exatamente. -
13:30 - 13:34Mas é um desafio
particularmente complicado, -
13:34 - 13:38porque hoje, de todos esses livros,
-
13:38 - 13:40é provável que conheçamos apenas 2%:
-
13:41 - 13:454 livros em mais de 175.
-
13:46 - 13:50E este não é o foco da minha palestra,
-
13:50 - 13:53porque aprenderemos mais.
-
13:53 - 13:56As melhores cabeças do mundo
estudam este problema. -
13:57 - 13:59A previsão será aperfeiçoada,
-
13:59 - 14:01o modelo ficará mais preciso.
-
14:01 - 14:03E quanto mais aprendermos,
-
14:03 - 14:08mais seremos confrontados com decisões
-
14:08 - 14:11que nunca antes tivemos que encarar
-
14:11 - 14:13sobre a vida, sobre a morte,
-
14:14 - 14:16sobre a criação de filhos.
-
14:21 - 14:25Estamos lidando com os detalhes
recônditos de como a vida funciona. -
14:26 - 14:29É uma revolução que não pode se limitar
-
14:29 - 14:32ao domínio da ciência ou da tecnologia.
-
14:33 - 14:35Deve haver um debate global.
-
14:36 - 14:41Devemos pensar o futuro que estamos
construindo para a humanidade. -
14:41 - 14:43Precisamos interagir
com pessoas criativas, -
14:43 - 14:45com artistas, com filósofos
-
14:45 - 14:47com políticos.
-
14:47 - 14:48Todos estão envolvidos,
-
14:48 - 14:51porque é o futuro da nossa espécie.
-
14:51 - 14:55Sem temor, mas com a compreensão
-
14:55 - 14:59de que as decisões
que tomaremos no próximo ano -
14:59 - 15:03mudarão o curso da história para sempre.
-
15:04 - 15:05Obrigado.
-
15:05 - 15:08(Aplausos)
- Title:
- Como ler o genoma e construir um ser humano
- Speaker:
- Riccardo Sabatini
- Description:
-
Segredos, doença e beleza estão escritos no genoma humano, o conjunto completo de instruções genéticas necessárias para construir um ser humano. Hoje, como o cientista e empreendedor Riccardo Sabatini nos mostra, temos o poder de ler esse código complexo, capaz de prever coisas como a altura, a cor dos olhos, a idade, e até mesmo a estrutura facial - tudo a partir do sangue contido em em tubo de ensaio. E, em breve, afirma Sabatini, nossa compreensão do genoma permitirá personalizar tratamentos para doenças como o câncer. Temos o poder de modificar a vida como a conhecemos. Como usaremos este poder?
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 15:28
Ruy Lopes Pereira approved Portuguese, Brazilian subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Ruy Lopes Pereira edited Portuguese, Brazilian subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Ruy Lopes Pereira edited Portuguese, Brazilian subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Ruy Lopes Pereira edited Portuguese, Brazilian subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Leonardo Silva accepted Portuguese, Brazilian subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Leonardo Silva edited Portuguese, Brazilian subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Leonardo Silva edited Portuguese, Brazilian subtitles for How to read the genome and build a human being | ||
Ruy Lopes Pereira edited Portuguese, Brazilian subtitles for How to read the genome and build a human being |