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.
Durante os próximos 16 minutos, vou levá-los numa viagem que é provavelmente o maior sonho da Humanidade: compreender 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 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.
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.
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.
(Laughter)
(Risos)
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 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.
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?
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?
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.
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.
(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?
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?
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.
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.
(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.
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!
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:
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.
(Laughter)
(Risos)
"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 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.
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, 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 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.
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.
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.
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.
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.
(Laughter)
(Risos)
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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, 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.
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.
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.
(Applause)
(Aplausos)
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.
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.
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 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.
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.
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.
Now, the reveal moment: the subject is this person.
Agora, o momento da revelação: o sujeito é esta pessoa.
(Laughter)
(Risos)
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Thank you.
Obrigado.
(Applause)
(Aplausos)