For the next 16 minutes, I'm going to take you on a journey that is probably the biggest dream of humanity: to understand the code of life.
Nos próximos 16 minutos vouvos levar nunha viaxe que é probablemente o maior soño da humanidade: entender o código da vida.
So for me, everything started many, many years ago when I met the first 3D printer. The concept was fascinating. A 3D printer needs three elements: a bit of information, some raw material, some energy, and it can produce any object that was not there before.
Para min todo comezou moitos, moitos anos atrás cando coñecín a primeira impresora 3D. O concepto era fascinante. Unha impresora necesita tres elementos: un pouco de información, algunha materia prima, un pouco de enerxía e pode producir calquera obxecto que non estaba alí antes.
I was doing physics, I was coming back home and I realized that I actually always knew a 3D printer. And everyone does. It was my mom.
Estaba facendo exercicio, volvendo a casa e deime conta de que en realidade sempre coñecera unha impresora 3D. E todos a coñecen. Era a miña nai.
(Laughter)
(Risas)
My mom takes three elements: a bit of information, which is between my father and my mom in this case, raw elements and energy in the same media, that is food, and after several months, produces me. And I was not existent before.
A miña nai colleu tres elementos: un pouco de información, do meu pai e miña nai neste caso, materia prima e enerxía no mesmo medio, é dicir comida, e despois de varios meses, produciume a min. Eu non existía antes.
So apart from the shock of my mom discovering that she was a 3D printer, I immediately got mesmerized by that piece, the first one, the information. What amount of information does it take to build and assemble a human? Is it much? Is it little? How many thumb drives can you fill?
Así que aparte do impacto de descubrir que a miña nai era unha impresora 3D, de inmediato hipnotizoume aquela parte, a primeira, a información. Que cantidade de información fai falla para construír e ensamblar un ser humano? É moita? É pouca? Cantos USB podedes encher?
Well, I was studying physics at the beginning and I took this approximation of a human as a gigantic Lego piece. So, imagine that the building blocks are little atoms and there is a hydrogen here, a carbon here, a nitrogen here. So in the first approximation, if I can list the number of atoms that compose a human being, I can build it. Now, you can run some numbers and that happens to be quite an astonishing number. So the number of atoms, the file that I will save in my thumb drive to assemble a little baby, will actually fill an entire Titanic of thumb drives -- multiplied 2,000 times. This is the miracle of life. Every time you see from now on a pregnant lady, she's assembling the biggest amount of information that you will ever encounter. Forget big data, forget anything you heard of. This is the biggest amount of information that exists.
Ben, estaba estudando física ó principio e imaxinei un humano como unha peza de Lego xigante. Así que, imaxinádevos que os ladrillos son pequenos átomos e hai hidróxeno aquí, carbono aquí, nitróxeno aquí. Así que na primeira aproximación, se fago unha lista do número de átomos que compoñen un ser humano, podo construílo. Agora, se repasamos algúns números, decubriredes que é unha cifra bastante abraiante. Así que o número de átomos, o arquivo que gardarei no meu USB para montar un pequeno bebé, podería encher en realidade de USB o Titanic... multiplicado por 2 000. Este é o milagre da vida. Cada vez que vexades agora unha muller embarazada, está ensamblando a maior cantidade de información que xamais encontraredes. Esquecédevos dos datos masivos, esquecédevos do que oírades. Esta é a maior cantidade de información que existe.
(Applause)
(Aplausos)
But nature, fortunately, is much smarter than a young physicist, and in four billion years, managed to pack this information in a small crystal we call DNA. We met it for the first time in 1950 when Rosalind Franklin, an amazing scientist, a woman, took a picture of it. But it took us more than 40 years to finally poke inside a human cell, take out this crystal, unroll it, and read it for the first time. The code comes out to be a fairly simple alphabet, four letters: A, T, C and G. And to build a human, you need three billion of them. Three billion. How many are three billion? It doesn't really make any sense as a number, right?
Pero a natureza é moito máis intelixente que un xove físico e en 4 000 anos, conseguiu comprimir esta información nun pequeno cristal que chamamos ADN. Coñecémolo por primeira vez en 1950 cando Rosalind Franklin, unha excelente científica, tomou unha fotografía del. Pero levounos máis de 40 anos entrar finalmente nunha célula humana, tomala fóra deste cristal, desenrolala e lela por primeira vez. O código é un alfabeto bastante simple, catro letras: A, T, C e G. E para construír un humano, necesitamos tres mil millóns delas. Tres mil millóns. Canto é tres mil millóns? Non ten moito sentido como número, verdade?
So I was thinking how I could explain myself better about how big and enormous this code is. But there is -- I mean, I'm going to have some help, and the best person to help me introduce the code is actually the first man to sequence it, Dr. Craig Venter. So welcome onstage, Dr. Craig Venter.
Así que estaba pensando cómo podería explicarme mellor sobre o grande e enorme que é este código. Pero hai... Quero dicir, vou ter un pouco de axuda, e a mellor persoa para axudarme a presentar o código é en verdade o primeiro home en secuencialo, o Dr. Craig Venter. Así que benvido ó escenario, Dr. Craig Venter.
(Applause)
(Aplausos)
Not the man in the flesh, but for the first time in history, this is the genome of a specific human, printed page-by-page, letter-by-letter: 262,000 pages of information, 450 kilograms, shipped from the United States to Canada thanks to Bruno Bowden, Lulu.com, a start-up, did everything. It was an amazing feat.
Non o home en carne e óso, pero por primeira vez na historia, este é o xenoma dun humano específico, impreso páxina por páxina, letra por letra. 262 000 páxinas de información, 450 kg, traídos desde EEUU a Canadá grazas a Bruno Bowden, Lulu.com, unha empresa emerxente, que fixeron todo. Foi unha fazaña incrible.
But this is the visual perception of what is the code of life. And now, for the first time, I can do something fun. I can actually poke inside it and read. So let me take an interesting book ... like this one. I have an annotation; it's a fairly big book. So just to let you see what is the code of life. Thousands and thousands and thousands and millions of letters. And they apparently make sense. Let's get to a specific part. Let me read it to you:
Pero esta é a percepción visual do que é o código da vida. E agora, por primeira vez, podo facer algo divertido. Podo miralo por dentro de verdade e lelo. Así que deixádeme coller un libro interesante... coma este. Teño unha anotación, é un libro bastante grande. Así que só para deixarvos ver o que é o código da vida. Miles e miles e miles e millóns de letras. E polo que parece teñen sentido. Imos a unha parte específica. Deixádeme lelo para vós:
(Laughter)
(Risas)
"AAG, AAT, ATA."
"AAG, AAT, ATA".
To you it sounds like mute letters, but this sequence gives the color of the eyes to Craig. I'll show you another part of the book. This is actually a little more complicated.
Para vós soa como letras sen sentido, pero esta secuencia dá a cor dos ollos de Craig. Vouvos ensinar outra parte do libro. Isto é en realidade un pouco máis complicado.
Chromosome 14, book 132:
Cromosoma 14, libro 132.
(Laughter)
(Risas)
As you might expect.
Como podedes esperar.
(Laughter)
(Risas)
"ATT, CTT, GATT."
"ATT, CTT, GATT".
This human is lucky, because if you miss just two letters in this position -- two letters of our three billion -- he will be condemned to a terrible disease: cystic fibrosis. We have no cure for it, we don't know how to solve it, and it's just two letters of difference from what we are.
Este humano é afortunado, porque se se perden só dúas letras nesta posición, dúas letras de tres mil millóns, está condenado a unha enfermidade: fibrose quística. Non temos cura para ela, non sabemos cómo resolvelo, e son só dúas letras a diferenza do que, en realidade, somos.
A wonderful book, a mighty book, a mighty book that helped me understand and show you something quite remarkable. Every one of you -- what makes me, me and you, you -- is just about five million of these, half a book. For the rest, we are all absolutely identical. Five hundred pages is the miracle of life that you are. The rest, we all share it. So think about that again when we think that we are different. This is the amount that we share.
Un libro magnífico, un libro poderoso, un libro poderoso que me axudou a entender e mostrarvos algo tan asombroso. Cada un de vós, o que me fai a min, eu, e a vós, vós, son só 5 millóns destas máis ou menos, medio libro. Polo resto, todos somos absolutamente idénticos. 500 páxinas é o milagre da vida que sodes. O resto, todos o compartimos. Así que pensade outra vez cando creades que somos diferentes. Esta é a cantidade que compartimos.
So now that I have your attention, the next question is: How do I read it? How do I make sense out of it? Well, for however good you can be at assembling Swedish furniture, this instruction manual is nothing you can crack in your life.
Así que agora que teño a vosa atención, a seguinte pregunta é: Como leo isto? Como lle dou sentido? Ben, aínda que sexades moi bos montando mobles suecos, este manual de instrucións non é algo que poidades dominar na vosa vida.
(Laughter)
(Risas)
And so, in 2014, two famous TEDsters, Peter Diamandis and Craig Venter himself, decided to assemble a new company. Human Longevity was born, with one mission: trying everything we can try and learning everything we can learn from these books, with one target -- making real the dream of personalized medicine, understanding what things should be done to have better health and what are the secrets in these books.
Así que, en 2014, dous famosos TEDsters, Peter Diamandis e o mesmo Criag Venter, decidiron montar unha nova empresa. Naceu Human Longevity cunha misión: intentar todo o que poidamos intentar e aprender todo o que poidamos aprender destes libros, cun obxectivo... facer realidade o soño da medicina personalizada, entender qué cousas se deben facer para ter unha mellor saúde e cáles son os segredos destes libros.
An amazing team, 40 data scientists and many, many more people, a pleasure to work with. The concept is actually very simple. We're going to use a technology called machine learning. On one side, we have genomes -- thousands of them. On the other side, we collected the biggest database of human beings: phenotypes, 3D scan, NMR -- everything you can think of. Inside there, on these two opposite sides, there is the secret of translation. And in the middle, we build a machine. We build a machine and we train a machine -- well, not exactly one machine, many, many machines -- to try to understand and translate the genome in a phenotype. What are those letters, and what do they do? It's an approach that can be used for everything, but using it in genomics is particularly complicated. Little by little we grew and we wanted to build different challenges. We started from the beginning, from common traits. Common traits are comfortable because they are common, everyone has them.
Un equipo de 40 científicos de datos e moita máis xente, un pracer traballar con ela. O concepto é en verdade moi simple. Imos usar a tecnoloxía chamada aprendizaxe automática.. Por unha parte, temos xenomas, miles deles. Por outra parte, recollemos a maior base de datos de seres humanos: fenotipos, escáneres 3D, RMN, todo o que poidades imaxinar. Dentro, nestas dúas partes opostas, está o segredo da tradución. E no medio, construímos unha máquina. Construímos unha máquina e entrenamos unha máquina, ben, non exactamente unha máquina, moitas, moitas máquinas, para tratar de entender e traducir o xenoma nun fenotipo. Que son esas letras e que fan? É un enfoque que pode usarse para todo, pero usándoo en xenómica é particularmente complicado. Pouco a pouco crecemos e quixemos construír diferentes desafíos. Comezamos polo principio, os rasgos comúns. Os rasgos comúns son cómodos porque son comúns, todos os teñen.
So we started to ask our questions: Can we predict height? Can we read the books and predict your height? Well, we actually can, with five centimeters of precision. BMI is fairly connected to your lifestyle, but we still can, we get in the ballpark, eight kilograms of precision. Can we predict eye color? Yeah, we can. Eighty percent accuracy. Can we predict skin color? Yeah we can, 80 percent accuracy. Can we predict age? We can, because apparently, the code changes during your life. It gets shorter, you lose pieces, it gets insertions. We read the signals, and we make a model.
Así que comezamos a preguntar as nosas dúbidas: Podemos predicir a altura? Podemos ler os libros e predicir a altura? Pois podemos, con 5 centímetros de precisión. O IMC está máis ou menos conectado co noso estilo de vida pero podemos facer unha aproximación, de 8kg de precisión. A cor dos ollos? Si, podemos predicila. 80% de precisión. Podemos predicir a cor da pel? Sí, podemos, 80% de precisión. Podemos predicir a idade? Podemos, porque polo que parece, o código cambia durante a nosa vida. Acúrtase, perde pezas, obtén insercións. Lemos os sinais, e facemos un modelo.
Now, an interesting challenge: Can we predict a human face? It's a little complicated, because a human face is scattered among millions of these letters. And a human face is not a very well-defined object. So, we had to build an entire tier of it to learn and teach a machine what a face is, and embed and compress it. And if you're comfortable with machine learning, you understand what the challenge is here.
Agora, un desafío interesante: Podemos predicir a cara humana? É un pouco complicado porque a cara humana está diseminada entre millóns destas letras. E unha cara humana non é un obxecto moi ben definido. Así que, construimos unha secuencia para aprender e ensinar a unha máquina o que é unha cara, incorporala e comprimila. Se estades cómodos coa aprendizaxe automática podedes entender o desafío que representa.
Now, after 15 years -- 15 years after we read the first sequence -- this October, we started to see some signals. And it was a very emotional moment. What you see here is a subject coming in our lab. This is a face for us. So we take the real face of a subject, we reduce the complexity, because not everything is in your face -- lots of features and defects and asymmetries come from your life. We symmetrize the face, and we run our algorithm. The results that I show you right now, this is the prediction we have from the blood.
Agora, 15 anos despois, lemos a primeira secuencia este outubro, comezamos a ver algúns sinais. E foi un momento moi emotivo. O que vedes aquí é un suxeito que veu ó noso laboratorio. Iso é unha cara para nós. Así que collemos a cara real dun suxeito, reducimos a complexidade porque non todo está na cara, as perdas de rasgos, defectos e asimetrías veñen da nosa vida. Facemos a cara simétrica, e aplicamos o noso algoritmo. Os resultados que vos ensino agora, son a predición que obtivemos do sangue.
(Applause)
(Aplauso)
Wait a second. In these seconds, your eyes are watching, left and right, left and right, and your brain wants those pictures to be identical. So I ask you to do another exercise, to be honest. Please search for the differences, which are many. The biggest amount of signal comes from gender, then there is age, BMI, the ethnicity component of a human. And scaling up over that signal is much more complicated. But what you see here, even in the differences, lets you understand that we are in the right ballpark, that we are getting closer. And it's already giving you some emotions.
Esperade un segundo. Nestes segundos, os vosos ollos están mirando esquerda e dereita, e o voso cerebro quere que as dúas fotos sexan idénticas. Así que vos pido facer outro exercicio. Por favor, buscade as diferenzas, que son moitas. A maior cantidade de sinais veñen do xénero, logo está a idade, o IMC, e o compoñente da etnia do ser humano. E superar ese sinal é moito máis complicado. Pero o que vedes aquí, incluso nas diferenzas, permítevos entender que estamos nunha aproximación correcta, que estamos preto. E está xa provocando en vós algunhas emocións.
This is another subject that comes in place, and this is a prediction. A little smaller face, we didn't get the complete cranial structure, but still, it's in the ballpark. This is a subject that comes in our lab, and this is the prediction. So these people have never been seen in the training of the machine. These are the so-called "held-out" set. But these are people that you will probably never believe. We're publishing everything in a scientific publication, you can read it.
Este é outro suxeito que veu, e esta é a predición. A cara máis pequena, non obtivemos a estrutura cranial completa, pero aínda así, é un cálculo aproximado. Este é un suxeito que vén o noso laboratorio, e esta é a predición. Nunca vimos a estas persoas no entrenamento da máquina. Estos son o grupo que chamamos "apartados". Pero estas son persoas que probablemente nunca creredes. Estamos difundindo todo nunha publicación científica, podedes lela.
But since we are onstage, Chris challenged me. I probably exposed myself and tried to predict someone that you might recognize. So, in this vial of blood -- and believe me, you have no idea what we had to do to have this blood now, here -- in this vial of blood is the amount of biological information that we need to do a full genome sequence. We just need this amount. We ran this sequence, and I'm going to do it with you. And we start to layer up all the understanding we have. In the vial of blood, we predicted he's a male. And the subject is a male. We predict that he's a meter and 76 cm. The subject is a meter and 77 cm. So, we predicted that he's 76; the subject is 82. We predict his age, 38. The subject is 35. We predict his eye color. Too dark. We predict his skin color. We are almost there. That's his face.
Pero no escenario, Chris desafioume. Probablemente arrisqueime e intentei predicir a alguén que ó mellor recoñecedes. Así que, neste vial de sangue... e crédeme, non tedes ides do que tivemos que facer para ter este sangue agora, aquí... neste frasquiño de sangue está a cantidade de información biolóxica para facer unha secuencia completa do xenoma. Só necesitamos esta cantidade. Aplicamos a secuencia e vou facelo con vós. E comezamos a xuntar todo o coñecemento que temos. No frasquiño de sangue, predixemos que é un home. E o suxeito é un home. Predixemos que mide 1 m 76 cm. O suxeito mide 1 m 77 cm. Así que predixemos que pesa 76 kg, o suxeito pesa 82 kg. Predixemos a súa idade, 38. O suxeito ten 35. Predixemos a cor dos ollos. Demasiado oscuro. Predixemos a cor da pel. Case estamos aí. Esa é a súa cara.
Now, the reveal moment: the subject is this person.
Agora, o momento da revelación: o suxeito é esta persona.
(Laughter)
(Risas)
And I did it intentionally. I am a very particular and peculiar ethnicity. Southern European, Italians -- they never fit in models. And it's particular -- that ethnicity is a complex corner case for our model. But there is another point. So, one of the things that we use a lot to recognize people will never be written in the genome. It's our free will, it's how I look. Not my haircut in this case, but my beard cut. So I'm going to show you, I'm going to, in this case, transfer it -- and this is nothing more than Photoshop, no modeling -- the beard on the subject. And immediately, we get much, much better in the feeling.
E fíxeno adrede. Pertenzo a unha etnia moi particular e peculiar. Sur de Europa, italianos... nunca encaixamos nos modelos. E é particular... que a etnia sexa un caso complexo para o noso modelo. Pero hai outra cuestión. Así, unha das cousas que usamos moito para recoñecer as personas nunca estará escrito no xenoma. É o noso libre albedrío, é como me vexo. Non o meu corte de pelo neste caso, senón a miña barba. Así que vouvos ensinar, vou neste caso transferila... e isto non é nada máis que Photoshop, non modelaxe... a barba no suxeito. E inmediatamente, poñémonos moito, moito máis en situación.
So, why do we do this? We certainly don't do it for predicting height or taking a beautiful picture out of your blood. We do it because the same technology and the same approach, the machine learning of this code, is helping us to understand how we work, how your body works, how your body ages, how disease generates in your body, how your cancer grows and develops, how drugs work and if they work on your body.
Así que, por que facemos isto? En verdade non o facemos para predicir a altura ou tomar unha imaxe a partir do noso sangue. Facémolo porque a mesma tecnoloxía e o mesmo enfoque, a aprendizaxe automática deste código, axúdanos a entender cómo funcionamos, cómo funciona o noso corpo, cómo envellece o noso corpo, cómo xorden as enfermidades no noso corpo, cómo o cancro crece e se desenvolve, cómo funcionan as medicinas e se funcionan no noso corpo.
This is a huge challenge. This is a challenge that we share with thousands of other researchers around the world. It's called personalized medicine. It's the ability to move from a statistical approach where you're a dot in the ocean, to a personalized approach, where we read all these books and we get an understanding of exactly how you are. But it is a particularly complicated challenge, because of all these books, as of today, we just know probably two percent: four books of more than 175.
Este é un reto enorme. Este é un reto que compartimos con miles doutros investigadores de todo o mundo. Chámase medicina personalizada. É a hablidade de moverse dunha aproximación estatística onde sodes unha pinga no océano, a unha aproximación personalizada, onde lemos todos estes libros e entendemos con exactitude cómo sodes. Pero é un reto particularmente complicado porque de todos estes libros na actualidade, só coñecemos probablemente o 2%: 4 libros de 175.
And this is not the topic of my talk, because we will learn more. There are the best minds in the world on this topic. The prediction will get better, the model will get more precise. And the more we learn, the more we will be confronted with decisions that we never had to face before about life, about death, about parenting.
E este non é o tema da miña charla porque aprenderemos máis. As mellores mentes do mundo están traballando neste tema. A predición mellorará, o modelo será máis preciso. E canto máis aprendamos, máis nos afrontaremos con decisións que nunca tivemos que facer antes sobre a vida, sobre a morte, sobre a paternidade.
So, we are touching the very inner detail on how life works. And it's a revolution that cannot be confined in the domain of science or technology. This must be a global conversation. We must start to think of the future we're building as a humanity. We need to interact with creatives, with artists, with philosophers, with politicians. Everyone is involved, because it's the future of our species. Without fear, but with the understanding that the decisions that we make in the next year will change the course of history forever.
Así que, estamos chegando ó mesmo detalle interno de cómo funciona a vida. E é unha revolución que non pode confinarse no campo da ciencia ou tecnoloxía. Esta debe ser unha conversación global. Debemos comezar a pensar no futuro que estamos a construír como humanidade. Necesitamos interactuar con creativos, con artistas, con filósofos, con políticos. Todos están involucrados, porque é o futuro da nosa especie. Sen medo, pero co entendemento de que as decisións que tomemos no próximo ano cambiarán o curso da historia para sempre.
Thank you.
Grazas.
(Applause)
(Aplauso)