TEDxWomen 2011
Lauren Hodge, Shree Bose + Naomi Shah: Award-winning teenage science in action
A premiada ciência adolescente em ação
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In 2011 três jovens mulheres levaram os primeiros prêmios da Primeira Feira de Ciência do Google. Na TEDxWomen, Lauren Hodge, Shree Bose e Naomi Shah descreveram seus extraordinárias projetos -- e sua rota para uma paixão com a ciência.
Lauren Hodge - Science fair winner
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category. Full bioShree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair. Full bioNaomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category. Full bio
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category. Full bioShree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair. Full bioNaomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category. Full bio
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00:15
Lauren Hodge: If you were going to a restaurant and wanted a healthier option,
0
0
3000
Lauren Hoge: se vocês fossem a um restaurante e quisessem uma opção mais saudável
00:18
which would you choose, grilled or fried chicken?
1
3000
2000
qual delas vocês escolheriam, frango assado ou frito?
00:20
Now most people would answer grilled,
2
5000
2000
A maioria responderia grelhado,
00:22
and it's true that grilled chicken does contain less fat and fewer calories.
3
7000
3000
e é verdade que frango grelhado contém menos gordura e calorias.
00:25
However, grilled chicken poses a hidden danger.
4
10000
2000
Contudo, frango grelhado contém um perigo oculto.
00:27
The hidden danger is heterocyclic amines --
5
12000
2000
O perigo oculto são os amino-heterocíclicos
00:29
specifically phenomethylimidazopyridine,
6
14000
2000
especificamente phenomethylimidazopyridine
00:31
or PhIP --
7
16000
2000
ou PhIP --
00:33
(laughter)
8
18000
2000
( Risadas )
00:35
which is the immunogenic or carcinogenic compound.
9
20000
3000
que é o componente imunogenético ou cancerígeno
00:38
A carcinogen is any substance or agent
10
23000
2000
Um cancerígino é qualquer substância ou agente
00:40
that causes abnormal growth of cells,
11
25000
2000
que causa o crescimento anormal da células
00:42
which can also cause them to metastasize or spread.
12
27000
3000
o que pode levá-las a metástase ou espalharem-se.
00:45
They are also organic compounds
13
30000
2000
Eles são também componentes orgânicos
00:47
in which one or more of the hydrogens in ammonia
14
32000
3000
nos quais um ou mais dos hidrogênios na amônia
00:50
is replaced with a more complex group.
15
35000
2000
é substituído com um grupo mais complexo.
00:52
Studies show that antioxidants
16
37000
2000
Estudos mostram que antioxidantes
00:54
are known to decrease these heterocyclic amines.
17
39000
2000
são conhecidos por diminuir esses amino heterocíclicos
00:56
However, no studies exist yet
18
41000
2000
Contudo, ainda não existem estudos
00:58
that show how or why.
19
43000
2000
que mostram como ou porque.
01:00
These here are five different organizations that classify carcinogens.
20
45000
3000
Estes são cinco tipos diferentes de classificação que organizam os cancerígenos
01:03
And as you can see, none of the organizations consider the compounds to be safe,
21
48000
3000
E como vocês podem ver, nenhuma dessas organizações considera os compostos como seguros
01:06
which justifies the need to decrease them in our diet.
22
51000
3000
o que justifica a necessidade de redução deles em nossa dieta.
01:09
Now you might wonder how a 13 year-old girl could come up with this idea.
23
54000
3000
Agora vocês devem pensar como uma garota de 13 anos poderia ter essa ideia.
01:12
And I was led to it through a series of events.
24
57000
2000
Eu fui levada a isto por uma séries de eventos.
01:14
I first learned about it through a lawsuit I read about in my doctor's office --
25
59000
3000
Primeiro aprendi sobre isto através de um processo judicial que li no consultório do meu médico--
01:17
(Laughter)
26
62000
3000
(Risadas)
01:20
which was between the Physician's Committee for Responsible Medicine
27
65000
3000
que era entre o Comitê dos Médicos pela Medicina Responsável
01:23
and seven different fast food restaurants.
28
68000
2000
e sete diferentes restaurantes.
01:25
They weren't sued because there was carcinogens in the chicken,
29
70000
3000
Eles não estavam sendo processados porque havia cancerígenos no frango,
01:28
but they were sued because of California's Proposition 65,
30
73000
4000
mas foram processados pela Proposição 65 da Califórnia,
01:32
which stated that if there's anything dangerous in the products
31
77000
3000
que diz que se há algo perigoso nos produtos
01:35
then the companies had to give a clear warning.
32
80000
2000
as companhias deveriam dar um anuncio claro.
01:37
So I was very surprised about this.
33
82000
2000
Então fiquei muito surpresa com isso.
01:39
And I was wondering why nobody knew more
34
84000
2000
E fiquei pensando porque ninguém sabia mais
01:41
about this dangerous grilled chicken,
35
86000
2000
sobre este perigo do frango grelhado,
01:43
which doesn't seem very harmful.
36
88000
2000
que não parecia muito perigoso.
01:45
But then one night, my mom was cooking grilled chicken for dinner,
37
90000
3000
Mas então uma noite, minha mãe estava preparando frango grelhado para o jantar,
01:48
and I noticed that the edges of the chicken,
38
93000
2000
e reparei que as bordas do frango,
01:50
which had been marinated in lemon juice, turned white.
39
95000
3000
que tinham sido marinadas com suco de limão, embranqueceram.
01:53
And later in biology class, I learned that it's due to a process called denaturing,
40
98000
3000
E depois na classe de biologia, aprendi que isso se deve ao processo chamado, desnaturação,
01:56
which is where the proteins will change shape
41
101000
2000
no qual as proteínas mudam de forma
01:58
and lose their ability to chemically function.
42
103000
3000
e perdem sua habilidade de funcionar quimicamente.
02:01
So I combined these two ideas and I formulated a hypothesis,
43
106000
3000
Então combinei essas duas ideias e formulei uma hipótese,
02:04
saying that, could possibly
44
109000
2000
dizendo que, possivelmente
02:06
the carcinogens be decreased due to a marinade
45
111000
3000
os cancerígenos foram reduzidos devido ao marinamento
02:09
and could it be due to the differences in PH?
46
114000
2000
e isso poderia se devido as diferenças de PH?
02:11
So my idea was born,
47
116000
2000
Então minha ideia havia nascido,
02:13
and I had the project set up and a hypothesis,
48
118000
2000
tinha o projeto pronto e uma hipótese,
02:15
so what was my next step?
49
120000
2000
então qual era o próximo passo?
02:17
Well obviously I had to find a lab to work at
50
122000
2000
Bem, obviamente tinha que achar um laboratório para trabalhar
02:19
because I didn't have the equipment in my school.
51
124000
3000
porque não tinha esse equipamento na minha escola.
02:22
I thought this would be easy,
52
127000
2000
Eu pensava que isto seria fácil,
02:24
but I emailed about 200 different people
53
129000
2000
mas mandei 200 e-mails para pessoas diferentes
02:26
within a five-hour radius of where I lived,
54
131000
2000
num um raio de cinco horas de onde eu morava,
02:28
and I got one positive response that said that they could work with me.
55
133000
3000
e tive uma resposta positiva que disse que poderiam trabalhar comigo.
02:31
Most of the others either never responded back,
56
136000
2000
A maioria nem mesmo retornou uma resposta,
02:33
said they didn't have the time
57
138000
2000
dizendo que não tinham tempo
02:35
or didn't have the equipment and couldn't help me.
58
140000
2000
ou que não tinham o equipamento e não podiam me ajudar.
02:37
So it was a big commitment
59
142000
2000
Então foi um grande compromisso
02:39
to drive to the lab to work multiple times.
60
144000
3000
ter que ir ao laboratório para trabalhar várias vezes.
02:42
However, it was a great opportunity to work in a real lab --
61
147000
2000
Contudo, foi uma grande oportunidade para trabalhar em um laboratório real--
02:44
so I could finally start my project.
62
149000
2000
Então pude finalmente iniciar meu projeto.
02:46
The first stage was completed at home,
63
151000
2000
O primeiro estágio foi completo em casa
02:48
which consisted of marinating the chicken,
64
153000
2000
o qual consistia em marinar o frango,
02:50
grilling the chicken, amassing it
65
155000
2000
grelhá-lo e batê-lo
02:52
and preparing it to be transported to the lab.
66
157000
3000
e prepará-lo para o transporte para o laboratório
02:55
The second stage was completed
67
160000
2000
O secundo estágio foi completado
02:57
at the Penn State University main campus lab,
68
162000
2000
no laboratória do campus principal da Universidade Estadual da Pensilvânia
02:59
which is where I extracted the chemicals,
69
164000
2000
que foi onde eu extrai as substâncias,
03:01
changed the PH so I could run it through the equipment
70
166000
2000
mudei o PH para poder usar nos equipamentos
03:03
and separated the compounds I needed
71
168000
2000
e separar os componentes que precisava
03:05
from the rest of the chicken.
72
170000
2000
do resto do frango.
03:07
The final stages, when I ran the samples
73
172000
2000
O estágio final, quando rodei as amostras
03:09
through a high-pressure
74
174000
2000
através de alta pressão
03:11
liquid chromatography mass spectrometer,
75
176000
3000
cromatografia líquida num espectometro de massa,
03:14
which separated the compounds and analyzed the chemicals
76
179000
3000
que separou os componentes e analisou as substâncias
03:17
and told me exactly how much carcinogens I had
77
182000
2000
e me disse exatamente quantos cancerígenos eu tinha
03:19
in my chicken.
78
184000
2000
no meu frango.
03:21
So when I went through the data, I had very surprising results,
79
186000
3000
Então quando fui ver os dados , tive resultados surpreendentes,
03:24
because I found that four out of the five marinating ingredients
80
189000
3000
porque descobri que quatro dos cinco ingredientes do marinado
03:27
actually inhibited the carcinogen formation.
81
192000
2000
de fato, diminuíam a formação de cancerígenos.
03:29
When compared with the unmarinated chicken,
82
194000
2000
Quando comparados com frangos não marinados,
03:31
which is what I used as my control,
83
196000
3000
os quais usei como meu controle,
03:34
I found that lemon juice worked by far the best,
84
199000
2000
Descobri que suco de limão funcionou de longe como o melhor,
03:36
which decreased the carcinogens
85
201000
2000
que diminuiu os cancerígenos
03:38
by about 98 percent.
86
203000
2000
cerca de 98 porcento.
03:40
The saltwater marinade and the brown sugar marinade
87
205000
3000
Marinados com água salgada e açúcar mascavo
03:43
also worked very well,
88
208000
2000
também funcionaram bem.
03:45
decreasing the carcinogens by about 60 percent.
89
210000
2000
diminuindo os cancerígenos cerca de 60 porcento.
03:47
Olive oil slightly decreased the PhIP formation,
90
212000
3000
Óleo de oliva diminuiu a formação de PhIP,
03:50
but it was nearly negligible.
91
215000
2000
mas de forma quase insignificante.
03:52
And the soy sauce results were inconclusive
92
217000
2000
E o molho de soja teve resultados inconclusivos
03:54
because of the large data range,
93
219000
2000
por causa da grande abrangência dos dados,
03:56
but it seems like soy sauce
94
221000
2000
mas parece que o molho de soja
03:58
actually increased the potential carcinogens.
95
223000
2000
de fato aumenta o potencial de cancerígenos.
04:00
Another important factor that I didn't take into account initially
96
225000
2000
Outro fato que não levei em conta inicialmente,
04:02
was the time cooked.
97
227000
2000
foi o tempo cozinhado.
04:04
And I found that if you increase the time cooked,
98
229000
2000
e descobri que se você aumenta o tempo de cozimento,
04:06
the amount of carcinogens rapidly increases.
99
231000
3000
a quantidade de cancerígenos aumenta rapidamente.
04:09
So the best way to marinate chicken, based on this,
100
234000
3000
Então a melhor maneira de marinar frango, baseada nisto,
04:12
is to, not under-cook,
101
237000
2000
é, não cozinhar pouco,
04:14
but definitely don't over-cook and char the chicken,
102
239000
2000
mas definitivamente não cozinhar demais e tostar,
04:16
and marinate in either lemon juice, brown sugar or saltwater.
103
241000
4000
e marinar ou em suco de limão, açúcar mascavo ou água salgada.
04:21
(Applause)
104
246000
5000
(Aplausos)
04:26
Based on these findings, I have a question for you.
105
251000
3000
Baseada nestes achados, tenho uma pergunta para vocês
04:29
Would you be willing to make a simple change in your diet
106
254000
3000
Vocês estariam dispostas as fazer uma mudança simples nas suas dietas
04:32
that could potentially save your life?
107
257000
2000
que poderia potencialmente salvar suas vidas?
04:34
Now I'm not saying that if you eat grilled chicken that's not marinated,
108
259000
2000
Agora, não estou dizendo que se você come frango grelhado que não é marinado,
04:36
you're definitely going to catch cancer and die.
109
261000
2000
você definitivamente terá câncer
04:38
However, anything you can do
110
263000
2000
Porém, qualquer coisa que você possa fazer
04:40
to decrease the risk of potential carcinogens
111
265000
2000
para reduzir o risco potencial de cancerígenos
04:42
can definitely increase the quality of lifestyle.
112
267000
3000
pode definitivamente aumentar a qualidade de vida.
04:45
Is it worth it to you?
113
270000
2000
Isso tem valor para vocês?
04:47
How will you cook your chicken now?
114
272000
2000
Como vocês irão cozinhar seus frangos agora?
04:49
(Applause)
115
274000
16000
(Aplausos)
05:05
Shree Bose: Hi everyone. I'm Shree Bose.
116
290000
2000
Shree Bose: Oi pessoal. Eu sou Shree Bose.
05:07
I was the 17-18 year-old age category winner
117
292000
2000
Eu fui a vencedora da categoria entre 17-18 anos
05:09
and then the grand prize winner.
118
294000
3000
e a vencedora do grande prêmio.
05:12
And I want all of you
119
297000
2000
E quero que todos vocês
05:14
to imagine a little girl
120
299000
2000
imaginem uma garotinha
05:16
holding a dead blue spinach plant.
121
301000
3000
segurando uma planta de espinafre azul morta.
05:19
And she's standing in front of you and she's explaining to you
122
304000
3000
E ela está na sua frente, explicando para você
05:22
that little kids will eat their vegetables
123
307000
2000
que as crianças comeriam seus vegetais
05:24
if they're different colors.
124
309000
2000
se eles fossem de cores diferentes.
05:26
Sounds ridiculous, right.
125
311000
2000
Soa ridículo, certo.
05:28
But that was me years ago.
126
313000
2000
Mas aquela era eu anos atrás.
05:30
And that was my first science fair project.
127
315000
3000
E aquele foi meu primeiro projeto de feira de ciências.
05:33
It got a bit more complicated from there.
128
318000
3000
E se tornou um pouco mais complicado desde então.
05:36
My older brother Panaki Bose
129
321000
2000
Meu irmão mais velho Panaki Bose
05:38
spent hours of his time explaining atoms to me
130
323000
3000
gastou horas de seu tempo me explicando átomos
05:41
when I barely understood basic algebra.
131
326000
3000
quando eu mal entendia álgebra básica.
05:44
My parents suffered through many more of my science fair projects,
132
329000
3000
Meus pais sofreram muito mais com meus projetos de feiras científicas,
05:47
including a remote controlled garbage can.
133
332000
2000
incluindo uma lata de lixo com controle remoto.
05:49
(Laughter)
134
334000
2000
(Risadas)
05:51
And then came the summer after my freshman year,
135
336000
3000
E ai veio o verão depois do primeiro ano,
05:54
when my grandfather passed away due to cancer.
136
339000
3000
quando meu avô morreu de câncer.
05:57
And I remember watching my family go through that
137
342000
2000
E me lembro de ver minha família passando por aquilo
05:59
and thinking that I never wanted another family
138
344000
3000
e pensando que eu jamais gostaria que outra família
06:02
to feel that kind of loss.
139
347000
3000
sentisse aquele tipo de perda.
06:05
So, armed with all the wisdom
140
350000
2000
Então, armada com todo o conhecimento
06:07
of freshman year biology,
141
352000
2000
de biologia do primeiro ano,
06:09
I decided I wanted to do cancer research
142
354000
3000
decidi que queria fazer pesquisa em câncer
06:12
at 15.
143
357000
2000
com 15.
06:14
Good plan.
144
359000
2000
Bom plano.
06:16
So I started emailing all of these professors in my area
145
361000
2000
Então comecei a enviar e-mails para todos professores na minha área
06:18
asking to work under their supervision in a lab.
146
363000
4000
perguntando por trabalho no laboratório sob sua supervisão.
06:22
Got rejected by all except one.
147
367000
2000
Fui rejeitada por todos exceto um.
06:24
And then went on, my next summer,
148
369000
2000
E ai, veio meu próximo verão,
06:26
to work under Dr. Basu
149
371000
2000
para trabalhar com o Dr. Basu
06:28
at the UNT Health Center at Fort Worth, Texas.
150
373000
3000
no Centro de Saúde UNT em Fort Worth, Texas.
06:31
And that is where the research began.
151
376000
3000
E foi assim que a pesquisa começou.
06:34
So ovarian cancer
152
379000
2000
Então câncer de ovário
06:36
is one of those cancers that most people don't know about,
153
381000
3000
é um daqueles cânceres que a maioria das pessoas nunca ouviu falar,
06:39
or at least don't pay that much attention to.
154
384000
3000
ou ao menos não presta muita atenção.
06:42
But yet, it's the fifth leading cause of cancer deaths
155
387000
3000
Mas ainda, é a quinta causa de morte por câncer
06:45
among women in the United States.
156
390000
3000
entre mulheres nos Estados Unidos.
06:48
In fact, one in 70 women
157
393000
2000
De fato, uma em cada 70 mulheres
06:50
will be diagnosed with ovarian cancer.
158
395000
2000
será diagnosticada com câncer de ovário.
06:52
One in 100
159
397000
2000
Uma em 100
06:54
will die from it.
160
399000
2000
morrerá disso.
06:56
Chemotherapy, one of the most effective ways
161
401000
2000
Quimioterapia, um dos mais efetivos meios
06:58
used to treat cancer today,
162
403000
2000
usados para tratar câncer hoje,
07:00
involves giving patients really high doses of chemicals
163
405000
2000
envolve dar aos pacientes doses realmente altas de substâncias
07:02
to try and kill off cancer cells.
164
407000
3000
para tentar matar as células cancerígenas.
07:05
Cisplatin is a relatively common
165
410000
2000
Cisplatina é uma droga relativamente comum
07:07
ovarian cancer chemotherapy drug --
166
412000
3000
na quimioterapia de câncer de ovário --
07:10
a relatively simple molecule made in the lab
167
415000
3000
uma molécula relativamente simples feita no laboratório
07:13
that messes with the DNA of cancer cells
168
418000
2000
que bagunça com o DNA das células cancerígenas
07:15
and causes them to kill themselves.
169
420000
2000
e faz com que elas se matem.
07:17
Sounds great, right?
170
422000
2000
Parece bom, certo?
07:19
But here's the problem:
171
424000
2000
Mas há um problema:
07:21
sometimes patients become resistant to the drug,
172
426000
3000
alguns pacientes se tornam resistentes a droga,
07:24
and then years after they've been declared to be cancer free,
173
429000
3000
e então anos após serem declarados livres de câncer,
07:27
they come back.
174
432000
2000
elas voltam.
07:29
And this time, they no longer respond to the drug.
175
434000
2000
E dessa vez, elas não respondem mais a droga.
07:31
It's a huge problem.
176
436000
2000
É um problema imenso.
07:33
In fact, it's one of the biggest problems
177
438000
2000
De fato, é um dos maiores problemas
07:35
with chemotherapy today.
178
440000
2000
com quimioterapia hoje.
07:37
So we wanted to figure out
179
442000
2000
Então queríamos pensar
07:39
how these ovarian cancer cells are becoming resistant
180
444000
3000
como esses células cancerígenas tornam-se resistentes
07:42
to this drug called Cisplatin.
181
447000
2000
a essa droga chamada Cisplatina.
07:44
And we wanted to figure this out,
182
449000
2000
E queríamos pensar nisto
07:46
because if we could figure that out,
183
451000
2000
porque se pudéssemos imaginar,
07:48
then we might be able to prevent that resistance from ever happening.
184
453000
3000
então poderíamos ser capazes de prevenir que a resistência de fato ocorresse.
07:51
So that's what we set out to do.
185
456000
2000
Então isso foi o que nos propusemos a fazer.
07:53
And we thought it had something to do with this protein called AMP kinase,
186
458000
3000
E pensamos que tinha algo a ver com essa proteína chamada AMP kinase,
07:56
an energy protein.
187
461000
2000
uma proteína energética.
07:58
So we ran all of these tests blocking the protein,
188
463000
3000
Então rodamos todos os teste bloqueando a proteína,
08:01
and we saw this huge shift.
189
466000
2000
e vimos esse imensa mudança.
08:03
I mean, on the slide, you can see
190
468000
2000
Digo, no slide, vocês podem ver
08:05
that on our sensitive side,
191
470000
2000
que em nosso lado sensitivo,
08:07
these cells that are responding to the drug,
192
472000
2000
as células que estão respondendo a droga,
08:09
when we start blocking the protein,
193
474000
2000
quando começamos a bloquear a proteína
08:11
the number of dying cells -- those colored dots --
194
476000
3000
o número de células mortas, este pontos coloridos--
08:14
they're going down.
195
479000
2000
eles baixaram.
08:16
But then on this side, with the same treatment,
196
481000
3000
Mas então neste lado, com o mesmo tratamento,
08:19
they're going up -- interesting.
197
484000
3000
eles sobem --interessante.
08:22
But those are dots on a screen for you;
198
487000
2000
Mas estes são pontos numa tela para vocês;
08:24
what exactly does that mean?
199
489000
2000
o que significam exatamente?
08:26
Well basically that means
200
491000
2000
Bem, basicamente significam
08:28
that this protein is changing
201
493000
2000
que essa proteína está mudando
08:30
from the sensitive cell to the resistant cell.
202
495000
2000
de células sensitivas para resistentes
08:32
And in fact, it might be changing the cells themselves
203
497000
4000
E, de fato, deve estar mudando as próprias células
08:36
to make the cells resistant.
204
501000
3000
tornado-as resistentes.
08:39
And that's huge.
205
504000
2000
E isso é muito.
08:41
In fact, it means that if a patient comes in
206
506000
2000
De fato, significa que se um paciente vem
08:43
and they're resistant to this drug,
207
508000
2000
e ele é resistente a essa droga,
08:45
then if we give them a chemical to block this protein,
208
510000
3000
então damos a eles um bloqueio químico a essa proteína
08:48
then we can treat them again
209
513000
2000
então podemos tratá-los de novo
08:50
with the same drug.
210
515000
2000
com a mesma droga.
08:52
And that's huge for chemotherapy effectiveness --
211
517000
3000
E isso eh muito para a efetividade da quimioterapia --
08:55
possibly for many different types of cancer.
212
520000
4000
possivelmente para diferentes tipos de câncer
08:59
So that was my work,
213
524000
2000
Então esse foi meu trabalho,
09:01
and it was my way of reimagining the future
214
526000
3000
e esse foi meu modo de reimaginar o futuro
09:04
for future research, with figuring out exactly what this protein does,
215
529000
4000
para pesquisas futuras, que descobrirão exatamente o que essa proteína faz,
09:08
but also for the future of chemotherapy effectiveness --
216
533000
3000
mas também para o futuro da efetividade da quimioterapia --
09:11
so maybe all grandfathers with cancer
217
536000
3000
então talvez todos os avôs com câncer
09:14
have a little bit more time to spend with their grandchildren.
218
539000
3000
tenham um pouco mais de tempo para passar com seus netos.
09:17
But my work wasn't just about the research.
219
542000
4000
Mas meu trabalho não era apenas pesquisa.
09:21
It was about finding my passion.
220
546000
3000
Era sobre achar minha paixão.
09:24
That's why being the grand prize winner
221
549000
2000
Isto foi porque sendo a grande vencedora
09:26
of the Google Global Science Fair --
222
551000
2000
da Feira de Ciências do Google --
09:28
cute picture, right --
223
553000
2000
foto fofa, né --
09:30
it was so exciting to me and it was such an amazing honor.
224
555000
3000
foi tão excitante para mim e uma honra incrível.
09:33
And ever since then,
225
558000
2000
E desde então,
09:35
I've gotten to do some pretty cool stuff --
226
560000
2000
Eu tenho feito coisas muito legais--
09:37
from getting to meet the president
227
562000
2000
desde encontrar o presidente
09:39
to getting to be on this stage
228
564000
2000
até estar nesse palco
09:41
to talk to all of you guys.
229
566000
2000
falando para vocês.
09:43
But like I said, my journey wasn't just about the research,
230
568000
3000
Mas, como eu disse, minha jornada não era apenas sobre pesquisa,
09:46
it was about finding my passion,
231
571000
2000
era sobre achar minha paixão,
09:48
and it was about making my own opportunities
232
573000
2000
e era sobre fazer minhas próprias oportunidades
09:50
when I didn't even know what I was doing.
233
575000
3000
quando eu nem mesmo sabia o que estava fazendo.
09:53
It was about inspiration
234
578000
2000
Era sobre inspiração
09:55
and determination
235
580000
2000
e determinação
09:57
and never giving up on my interest
236
582000
2000
e nunca desistir do meu interesse
09:59
for science and learning and growing.
237
584000
3000
pela ciência e aprendizado e crescimento.
10:02
After all, my story begins
238
587000
3000
Até porque, minha estória começa
10:05
with a dried, withered spinach plant
239
590000
2000
com uma planta seca de espinafre
10:07
and it's only getting better from there.
240
592000
2000
e só tem ficado melhor desde então.
10:09
Thank you.
241
594000
2000
Obrigada.
10:11
(Applause)
242
596000
10000
(Aplausos)
10:23
Naomi Shah: Hi everyone. I'm Naomi Shah,
243
608000
3000
Naomi Shah: Oi pessoal sou Naomi Shah,
10:26
and today I'll be talking to you about my research
244
611000
2000
e hoje falarei para vocês sobre minha pesquisa
10:28
involving indoor air quality
245
613000
2000
envolvendo a qualidade do ar dentro de ambientes
10:30
and asthmatic patients.
246
615000
2000
e pacientes com asma.
10:32
1.6 million deaths worldwide.
247
617000
3000
1.6 milhões de morte no mundo.
10:35
One death every 20 seconds.
248
620000
3000
Uma a cada 20 segundos.
10:38
People spend over 90 percent of their lives indoors.
249
623000
4000
As pessoas passam 90 porcento de suas vidas dentro de casa.
10:42
And the economic burden of asthma
250
627000
2000
E o custo econômico da asma
10:44
exceeds that of HIV and tuberculosis combined.
251
629000
3000
excede o de HIV e tuberculose juntos.
10:47
Now these statistics had a huge impact on me,
252
632000
3000
Essas estatísticas me impactaram muito,
10:50
but what really sparked my interest in my research
253
635000
3000
mas o que realmente despertou meu interesse na minha pesquisa
10:53
was watching both my dad and my brother
254
638000
2000
foi assistir meu pai e meu irmão
10:55
suffer from chronic allergies year-round.
255
640000
2000
sofrerem de alergia crônica por anos.
10:57
It confused me;
256
642000
2000
Isso me confundia;
10:59
why did these allergy symptoms persist
257
644000
2000
porque aqueles sintomas de alergia persistiam
11:01
well past the pollen season?
258
646000
2000
bem depois da temporada de polem?
11:03
With this question in mind, I started researching,
259
648000
3000
Com essa questão na cabeça, comecei pesquisando,
11:06
and I soon found that indoor air pollutants were the culprit.
260
651000
3000
e logo descobri que poluentes do ar dentro do ambiente eram os culpados.
11:09
As soon as I realized this,
261
654000
2000
E tão logo me dei conta disso,
11:11
I investigated the underlying relationship
262
656000
2000
Investiguei as relações subjacentes
11:13
between four prevalent air pollutants
263
658000
2000
entre os quatro poluentes mais preoponderantes
11:15
and their affect on the lung health of asthmatic patients.
264
660000
3000
e seu efeito no pulmão dos pacientes com asma.
11:18
At first, I just wanted to figure out
265
663000
3000
No início apenas queria saber
11:21
which of these four pollutants have the largest negative health impact
266
666000
3000
qual dos quatro poluentes tinha o impacto mais negativo
11:24
on the lung health of asthmatic patients.
267
669000
3000
no pulmão dos pacientes com asma.
11:27
But soon after, I developed a novel mathematical model
268
672000
3000
Mas logo depois, desenvolvi um novo modelo matemático
11:30
that essentially quantifies the effect
269
675000
2000
que essencialmente quantifica esse efeito
11:32
of these environmental pollutants
270
677000
3000
dos poluentes ambientais
11:35
on the lung health of asthmatic patients.
271
680000
2000
no pulmão de pacientes com asma.
11:37
And it surprises me
272
682000
2000
E fiquei surpresa
11:39
that no model currently exists
273
684000
2000
que não há um modelo atualmente
11:41
that quantifies the effect of environmental factors
274
686000
2000
que quantifique o efeito de fatores ambientais
11:43
on human lung health,
275
688000
2000
no pulmão humano,
11:45
because that relationship seems so important.
276
690000
3000
porque essa relação parece importante.
11:48
So with that in mind,
277
693000
2000
Então com isso na mente,
11:50
I started researching more, I started investigating more,
278
695000
2000
comecei pesquisando mais, comecei investigando mais,
11:52
and I became very passionate.
279
697000
2000
e me apaixonei.
11:54
Because I realized
280
699000
2000
Porque me dei conta
11:56
that if we could find a way to target remediation,
281
701000
2000
que se pudessemos achar um meio de criar um remédio,
11:58
we could also find a way
282
703000
2000
também poderíamos achar um meio
12:00
to treat asthmatic patients more effectively.
283
705000
4000
de tratar pacientes asmáticos mais eficientemente.
12:04
For example, volatile organic compounds
284
709000
2000
Por exemplo, componentes orgânicos voláteis
12:06
are chemical pollutants
285
711000
2000
são poluentes quimicos
12:08
that are found in our schools, homes and workplaces.
286
713000
2000
que são achados em nossas escolas, casas e locais de trabalho.
12:10
They're everywhere.
287
715000
2000
Estão em toda parte.
12:12
These chemical pollutants
288
717000
2000
Esses poluentes quimicos
12:14
are currently not a criteria air pollutant,
289
719000
2000
não são atualmente critérios de poluentes atmosféricos,
12:16
as defined by the U.S. Clean Air Act.
290
721000
2000
como os definidos pelos EUA no Ato do Ar Limpo.
12:18
Which is surprising to me,
291
723000
2000
O que me surpreendeu,
12:20
because these chemical pollutants, through my research,
292
725000
2000
porque esse poluentes, em minha pesquisa,
12:22
I show that they had a very large negative impact
293
727000
3000
mostro que eles têm um impacto muito negativo
12:25
on the lung health of asthmatic patients
294
730000
2000
no pulmão dos pacientes asmáticos
12:27
and thus should be regulated.
295
732000
2000
e assim deviam ser regulados.
12:29
So today I want to show you
296
734000
2000
Então hoje quero mostrar a vocês
12:31
my interactive software model that I created.
297
736000
3000
meu software interativo que criei.
12:34
I'm going to show it to you on my laptop.
298
739000
2000
Vou mostrar a vocês no meu laptop.
12:36
And I have a volunteer subject in the audience today,
299
741000
2000
E tenho uma voluntária da plateia hoje,
12:38
Julie.
300
743000
2000
Julie.
12:40
And all of Julie's data has been pre-entered
301
745000
3000
E todos os dados da Julie foram pre-inseridos
12:43
into my interactive software model.
302
748000
2000
no meu modelo interativo do software.
12:45
And this can be used by anyone.
303
750000
2000
E isso pode ser usado por qualquer um.
12:47
So I want you to imagine that you're in Julie's shoes,
304
752000
2000
Então quero que vocês se imaginem no lugar da Julie,
12:49
or someone who's really close to you
305
754000
2000
ou de alguém realmente próximo a vocês
12:51
who suffers from asthma or another lung disorder.
306
756000
3000
que sofre de asma ou outra disordem pulmonar.
12:54
So Julie's going to her doctor's office
307
759000
2000
Então Julie vai ao médico
12:56
to get treated for her asthma.
308
761000
2000
para se tratar da asma.
12:58
And the doctor has her sit down,
309
763000
2000
E o médico pede para ela sentar,
13:00
and he takes her peak expiratory flow rate --
310
765000
3000
e toma o pico respiratório da taxa do fluxo de ar--
13:03
which is essentially her exhalation rate,
311
768000
2000
que é basicamente a taxa de expiração,
13:05
or the amount of air that she can breathe out in one breath.
312
770000
3000
ou a quantidade de ar que pode ser expirada em uma respiração.
13:08
So that peak expiratory flow rate,
313
773000
2000
Ai, o pico daquela taxa de expiração,
13:10
I've entered it up into the interactive software model.
314
775000
2000
eu inseri no modelo interativo do software.
13:12
I've also entered in her age, her gender and her height.
315
777000
3000
Também inseri sua idade, sexo e altura.
13:15
I've assumed that she lives in an average household
316
780000
2000
Assumi que ela vive numa casa comum
13:17
with average air pollutant levels.
317
782000
2000
com poluentes comuns.
13:19
So any user can come in here
318
784000
2000
Então qualquer um pode vir aqui
13:21
and click on "lung function report"
319
786000
2000
e clicar na "função relatório do pulmão"
13:23
and it'll take them to this report that I created.
320
788000
2000
e isso os levará ao relatório que eu criei.
13:25
And this report really drives home the crux of my research.
321
790000
4000
Esse relatório vai no centro de minha pesquisa.
13:29
So what it shows -- if you want to focus on that top graph in the right-hand corner --
322
794000
4000
Então o que ele mostra -- se você olha no gráfico à direita no canto --
13:33
it shows Julie's actual peak expiratory flow rate
323
798000
2000
ele mostra a taxa do pico expiratório da Julie
13:35
in the yellow bar.
324
800000
2000
na barra amarela.
13:37
This is the measurement that she took in her doctor's office.
325
802000
3000
Essa é uma medida que ela fez no consultório do médico.
13:40
In the blue bar at the bottom of the graph,
326
805000
2000
Na barra azul em baixo do gráfico,
13:42
it shows what her peak expiratory flow rate,
327
807000
3000
ele mostra que a taxa do pico expiratório,
13:45
what her exhalation rate or lung health, should be
328
810000
2000
o que sua taxa de exalação, ou saúde pulmonar, deveria ser
13:47
based on her age, gender and height.
329
812000
3000
baseado na ideada, sexo e altura.
13:50
So the doctor sees this difference between the yellow bar and the blue bar,
330
815000
3000
Então o médico vê essas diferenças entre as barras amarela e azul,
13:53
and he says, "Wow, we need to give her steroids,
331
818000
3000
e diz: "precisamos dar esteroides para ela,
13:56
medication and inhalers."
332
821000
3000
medicamentos e inaladores".
13:59
But I want everyone here to reimagine a world
333
824000
3000
Mas eu quero que todos aqui imaginem um mundo
14:02
where instead of prescribing steroids,
334
827000
2000
onde ao invés de preescrever esteroides,
14:04
inhalers and medication,
335
829000
2000
inaladores e medicação,
14:06
the doctor turns to Julie and says,
336
831000
2000
o doutor se vira para a Julie e diz,
14:08
"Why don't you go home and clean out your air filters.
337
833000
2000
"porque você não vai para casa e troca os filtros do ar condicionado.
14:10
Clean out the air ducts in your home,
338
835000
2000
Limpa os dutos de ar da casa,
14:12
in your workplace, in your school.
339
837000
2000
no escritório, na sua escola.
14:14
Stop the use of incense and candles.
340
839000
3000
Para de usar incensos e velas.
14:17
And if you're remodeling your house,
341
842000
2000
E se você você estiver reformando a casa,
14:19
take out all the carpeting and put in hardwood flooring."
342
844000
3000
tira fora todo carpete e põe piso de madeira".
14:22
Because these solutions are natural,
343
847000
2000
Porque essas soluções são naturais,
14:24
these solutions are sustainable,
344
849000
2000
essas soluções são sustentáveis,
14:26
and these solutions are long-term investments --
345
851000
3000
e são investimento em soluções de longo prazo --
14:29
long-term investments that we're making
346
854000
2000
investimento de longo prazo que fazemos
14:31
for our generation and for future generations.
347
856000
2000
para a nossa e as futuras gerações.
14:33
Because these environmental solutions
348
858000
3000
Porque essas soluções ambientais
14:36
that Julie can make in her home, her workplace and her school
349
861000
3000
que Julie pode fazer na casa, no escritório e na escola dela
14:39
are impacting everyone that lives around her.
350
864000
3000
impactam todos que vivem em torno dela.
14:42
So I'm very passionate about this research
351
867000
2000
Então estou apaixonada por essa pesquisa
14:44
and I really want to continue it
352
869000
2000
e realmente quero continua-la
14:46
and expand it to more disorders besides asthma,
353
871000
3000
e expandi-la para mais desordens além da asma,
14:49
more respiratory disorders, as well as more pollutants.
354
874000
3000
mais disordens respiratórias, bem como mais poluentes.
14:52
But before I end my talk today,
355
877000
2000
Mas antres que termine minha fala hoje,
14:54
I want to leave you with one saying.
356
879000
2000
Quero deixá-las com um ditado.
14:56
And that saying is that genetics loads the gun,
357
881000
3000
E o ditado é que a genética carrega a arma,
14:59
but the environment pulls the trigger.
358
884000
2000
mas o ambiente puxa o gatilho.
15:01
And that made a huge impact on me
359
886000
2000
E isso me impactou muito
15:03
when I was doing this research.
360
888000
2000
enquanto fazia essa pesquisa.
15:05
Because what I feel, is a lot of us think
361
890000
2000
Porque sinto que muitos de nós pensam
15:07
that the environment is at a macro level,
362
892000
3000
que o ambiente está no nível macro,
15:10
that we can't do anything to change our air quality
363
895000
2000
que não podemos mudar a qualidade de nosso ar
15:12
or to change the climate or anything.
364
897000
3000
ou mudar o clima ou qualquer coisa.
15:15
But if each one of us takes initiative in our own home,
365
900000
3000
Mas se cada um de nós tomar a iniciativa em nossas casas
15:18
in our own school and in our own workplace,
366
903000
3000
em nossas escolas e em nossos escritórios,
15:21
we can make a huge difference in air quality.
367
906000
2000
podemos fazer uma diferença imensa na qualidade do ar.
15:23
Because remember, we spend 90 percent of our lives indoors.
368
908000
4000
Porque, lembrem-se, gastamos 90 porcento de nossas vidas em ambientes fechados.
15:27
And air quality and air pollutants
369
912000
3000
E a qualidade do ar e dos poluentes do ar
15:30
have a huge impact on the lung health of asthmatic patients,
370
915000
3000
tem um impacto imenso na saúde pulmonar dos pacientes com asma,
15:33
anyone with a respiratory disorder
371
918000
2000
qualquer um com desordens respiratórias
15:35
and really all of us in general.
372
920000
2000
e realmente todos nós em geral.
15:37
So I want you to reimagine a world
373
922000
2000
Então quero que imaginem um mundo
15:39
with better air quality,
374
924000
2000
com melhor qualidade do ar,
15:41
better quality of life
375
926000
2000
melhor qualidade de vida
15:43
and better quality of living for everyone
376
928000
2000
e melhor qualidade de vida para todos
15:45
including our future generations.
377
930000
2000
incluindo nossas futuras gerações.
15:47
Thank you.
378
932000
2000
Obrigada.
15:49
(Applause)
379
934000
7000
(Aplausos)
15:56
Lisa Ling: Right.
380
941000
2000
Lisa Ling: Certo.
15:58
Can I have Shree and Lauren come up really quickly?
381
943000
5000
Posso ter a Shree e a Lauren aqui bem rápido?
16:03
Your Google Science Fair champions.
382
948000
2000
Suas campeãs da Feira de Ciências do Google.
16:05
Your winners.
383
950000
2000
Suas vencedoras.
16:07
(Applause)
384
952000
3000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKERS
Lauren Hodge - Science fair winnerLauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category.
Why you should listen
Lauren Hodge has been competing in science fair projects since she was 7 years old. For her latest project, she investigated the formation of carcinogens in different methods of preparing chicken -- and found a surprising result. That work won first prize in the Google Science Fair's age 13-14 category.
Lauren Hodge | Speaker | TED.com
Shree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair.
Why you should listen
Shree Bose's school system doesn't officially participate in science fairs, so for ten years she entered herself in as many fairs as she could. In 2011 she presented her latest project: determining the mechanism of chemotherapy resistance in ovarian cancer -- a breakthrough that could improve future treatments. That project earned her the grand prize at the inaugural Google Science Fair.
Shree Bose | Speaker | TED.com
Naomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category.
Why you should listen
Naomi Shah's first word was "why." She went from pestering her parents with questions about organic chemistry and nuclear energy, to a resarch project that developed a novel mathematical model for the effects of air polution on asthmatics. That work won her first place in the Google Science Fair age 15-16 category.
Naomi Shah | Speaker | TED.com