TEDxSaltLakeCity
Kevin B. Jones: Why curiosity is the key to science and medicine
Kevin Jones: Por que a curiosidade é chave para a ciência e a medicina
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A ciência é um processo de aprendizagem que envolve experimentação, falha e revisão - e a ciência da medicina não é exceção. O pesquisador de câncer Kevin B. Jones enfrenta as incógnitas profundas sobre cirurgia e cuidados médicos com uma resposta simples: honestidade. Numa conversa profunda sobre a natureza do conhecimento, Jones mostra como a ciência está no seu melhor quando os cientistas humildemente admitem o que ainda não entendem.
Kevin B. Jones - Cancer researcher
Kevin B. Jones is a life-long student of human nature, fascinated most by the decision-making capacity intrinsic to each of us. Full bio
Kevin B. Jones is a life-long student of human nature, fascinated most by the decision-making capacity intrinsic to each of us. Full bio
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00:12
Science.
0
840
1200
Ciência.
00:14
The very word for many of you conjures
unhappy memories of boredom
unhappy memories of boredom
1
2760
3416
A palavra em si para muitos de vocês
evoca lembranças infelizes de tédio
evoca lembranças infelizes de tédio
00:18
in high school biology or physics class.
2
6200
2896
na aula de biologia ou física
do ensino médio.
do ensino médio.
00:21
But let me assure that what you did there
3
9120
3096
Mas deixem-me assegurar a vocês
de que o que fizeram lá
de que o que fizeram lá
00:24
had very little to do with science.
4
12240
2176
tinha muito pouco a ver com a ciência.
00:26
That was really the "what" of science.
5
14440
2296
Aquilo era, na verdade,
o "quê" da ciência.
o "quê" da ciência.
00:28
It was the history
of what other people had discovered.
of what other people had discovered.
6
16760
2720
Era a história sobre
o que outros haviam descoberto.
o que outros haviam descoberto.
00:32
What I'm most interested in as a scientist
7
20720
2336
O que mais me interessa como cientista
00:35
is the "how" of science.
8
23080
2136
é o "como" da ciência,
00:37
Because science is knowledge in process.
9
25240
3816
pois ciência é conhecimento em processo.
00:41
We make an observation,
guess an explanation for that observation,
guess an explanation for that observation,
10
29080
3456
Fazemos uma observação,
supomos uma explicação para ela,
supomos uma explicação para ela,
e depois fazemos uma previsão
a qual poderemos testar
a qual poderemos testar
00:44
and then make a prediction
that we can test
that we can test
11
32560
2056
00:46
with an experiment or other observation.
12
34640
1920
com uma experiência ou outra observação.
00:49
A couple of examples.
13
37080
1336
Alguns exemplos.
00:50
First of all, people noticed
that the Earth was below, the sky above,
that the Earth was below, the sky above,
14
38440
3576
Primeiramente, as pessoas notaram
que a Terra estava abaixo, o céu acima,
que a Terra estava abaixo, o céu acima,
00:54
and both the Sun and the Moon
seemed to go around them.
seemed to go around them.
15
42040
3880
e tanto o Sol quanto a Lua
pareciam girar em torno deles.
pareciam girar em torno deles.
00:58
Their guessed explanation
16
46720
1536
A suposta explicação
01:00
was that the Earth must be
the center of the universe.
the center of the universe.
17
48280
3080
era a de que a Terra devia ser
o centro do Universo.
o centro do Universo.
01:04
The prediction: everything
should circle around the Earth.
should circle around the Earth.
18
52240
3200
A previsão: tudo deve girar
em torno da Terra.
em torno da Terra.
01:08
This was first really tested
19
56120
1656
Isso foi testado pela primeira vez
01:09
when Galileo got his hands
on one of the first telescopes,
on one of the first telescopes,
20
57800
2816
quando Galileu teve às mãos
um dos primeiros telescópios,
um dos primeiros telescópios,
01:12
and as he gazed into the night sky,
21
60640
2376
e, enquanto observava o céu noturno,
01:15
what he found there was a planet, Jupiter,
22
63040
3696
ele encontrou um planeta, Júpiter,
01:18
with four moons circling around it.
23
66760
4000
com quatro luas que o circundavam.
01:23
He then used those moons
to follow the path of Jupiter
to follow the path of Jupiter
24
71760
4376
Ele então usou essas luas
para seguir o caminho de Júpiter
para seguir o caminho de Júpiter
01:28
and found that Jupiter
also was not going around the Earth
also was not going around the Earth
25
76160
3736
e descobriu que o planeta
não girava ao redor da Terra,
não girava ao redor da Terra,
01:31
but around the Sun.
26
79920
1960
mas ao redor do Sol.
01:35
So the prediction test failed.
27
83160
2280
Assim, o teste de previsão fracassou.
01:38
And this led to
the discarding of the theory
the discarding of the theory
28
86400
2096
E isso levou à rejeição da teoria
de que a Terra era o centro do Universo.
de que a Terra era o centro do Universo.
01:40
that the Earth was the center
of the universe.
of the universe.
29
88520
2176
01:42
Another example: Sir Isaac Newton
noticed that things fall to the Earth.
noticed that things fall to the Earth.
30
90720
4096
Outro exemplo: Isaac Newton
percebeu que as coisas caem na Terra.
percebeu que as coisas caem na Terra.
01:46
The guessed explanation was gravity,
31
94840
2920
A suposta explicação era a gravidade
01:50
the prediction that everything
should fall to the Earth.
should fall to the Earth.
32
98520
3136
a previsão era a de que tudo
deve cair na Terra.
deve cair na Terra.
01:53
But of course, not everything
does fall to the Earth.
does fall to the Earth.
33
101680
3560
Mas é claro que nem tudo cai na Terra.
01:58
So did we discard gravity?
34
106200
1560
Então, nós rejeitamos a gravidade?
Não!
02:00
No. We revised the theory and said,
gravity pulls things to the Earth
gravity pulls things to the Earth
35
108920
4416
Revisamos a teoria e dissemos:
a gravidade atrai as coisas para a Terra
a gravidade atrai as coisas para a Terra
02:05
unless there is an equal
and opposite force in the other direction.
and opposite force in the other direction.
36
113360
4200
a menos que haja uma força
oposta na outra direção.
oposta na outra direção.
02:10
This led us to learn something new.
37
118160
2160
Isso nos conduziu a um novo aprendizado.
02:12
We began to pay more attention
to the bird and the bird's wings,
to the bird and the bird's wings,
38
120920
3256
Começamos a prestar mais atenção
no pássaro e em suas asas,
no pássaro e em suas asas,
02:16
and just think of all the discoveries
39
124200
2376
e pensem em todas as descobertas
que voaram dessa linha de raciocínio.
que voaram dessa linha de raciocínio.
02:18
that have flown
from that line of thinking.
from that line of thinking.
40
126600
2039
02:21
So the test failures,
the exceptions, the outliers
the exceptions, the outliers
41
129639
5137
Assim, os fracassos dos testes,
as exceções, e os valores atípicos
as exceções, e os valores atípicos
02:26
teach us what we don't know
and lead us to something new.
and lead us to something new.
42
134800
4560
nos ensinam o que não sabemos
e nos conduzem a algo novo.
e nos conduzem a algo novo.
02:32
This is how science moves forward.
This is how science learns.
This is how science learns.
43
140000
3200
É assim que a ciência avança e aprende.
02:35
Sometimes in the media,
and even more rarely,
and even more rarely,
44
143840
2256
Às vezes, na mídia,
e ainda mais raramente,
e ainda mais raramente,
02:38
but sometimes even scientists will say
45
146120
2416
mas, às vezes, até os cientistas dirão
02:40
that something or other
has been scientifically proven.
has been scientifically proven.
46
148560
2760
que uma coisa ou outra foi
cientificamente comprovada.
cientificamente comprovada.
02:43
But I hope that you understand
that science never proves anything
that science never proves anything
47
151880
4576
Mas eu espero que entendam
que a ciência nunca prova nada
que a ciência nunca prova nada
02:48
definitively forever.
48
156480
1880
definitivamente para sempre.
02:51
Hopefully science remains curious enough
49
159520
3816
Espera-se que a ciência permaneça
curiosa o suficiente para buscar
curiosa o suficiente para buscar
02:55
to look for
50
163360
1416
02:56
and humble enough to recognize
51
164800
1976
e humilde o suficiente para reconhecer
quando tivermos encontrado
quando tivermos encontrado
02:58
when we have found
52
166800
1496
03:00
the next outlier,
53
168320
1696
o próximo valor atípico,
03:02
the next exception,
54
170040
1496
a próxima exceção,
03:03
which, like Jupiter's moons,
55
171560
2296
que, como as luas de Júpiter,
03:05
teaches us what we don't actually know.
56
173880
2600
nos ensinem o que realmente não sabemos.
03:09
We're going to change gears
here for a second.
here for a second.
57
177160
2536
Vamos mudar um pouco de direção.
O caduceu, ou símbolo da medicina,
03:11
The caduceus, or the symbol of medicine,
58
179720
1936
03:13
means a lot of different things
to different people,
to different people,
59
181680
2456
tem significados diferentes
para pessoas diferentes,
para pessoas diferentes,
mas boa parte do nosso
discurso público sobre medicina
discurso público sobre medicina
03:16
but most of our
public discourse on medicine
public discourse on medicine
60
184160
2256
03:18
really turns it into
an engineering problem.
an engineering problem.
61
186440
2776
a transforma num problema de engenharia.
03:21
We have the hallways of Congress,
62
189240
1736
Temos os corredores do Congresso,
03:23
and the boardrooms of insurance companies
that try to figure out how to pay for it.
that try to figure out how to pay for it.
63
191000
4000
e as salas de reuniões
das companhias de seguros
das companhias de seguros
que tentam descobrir como pagar por isso.
03:27
The ethicists and epidemiologists
64
195680
1616
Os eticistas e epidemiologistas
03:29
try to figure out
how best to distribute medicine,
how best to distribute medicine,
65
197320
2696
tentam descobrir como distribuir
melhor a medicina,
melhor a medicina,
03:32
and the hospitals and physicians
are absolutely obsessed
are absolutely obsessed
66
200040
2656
os hospitais e médicos
são absolutamente obcecados
são absolutamente obcecados
03:34
with their protocols and checklists,
67
202720
1936
com seus protocolos e checklists,
03:36
trying to figure out
how best to safely apply medicine.
how best to safely apply medicine.
68
204680
3536
tentando descobrir como administrar
o medicamento de forma segura.
o medicamento de forma segura.
03:40
These are all good things.
69
208240
2120
Todas são coisas boas.
03:42
However, they also all assume
70
210960
2736
No entanto, eles também assumem,
03:45
at some level
71
213720
1976
em algum nível,
03:47
that the textbook of medicine is closed.
72
215720
2520
que o livro da medicina está concluído.
03:51
We start to measure
the quality of our health care
the quality of our health care
73
219160
2496
Começamos a medir a qualidade
dos nossos serviços à saúde
dos nossos serviços à saúde
03:53
by how quickly we can access it.
74
221680
2536
pela rapidez com que podemos acessá-los.
03:56
It doesn't surprise me
that in this climate,
that in this climate,
75
224240
2096
Não me surpreende que neste clima,
muitas das nossas instituições
de prestação de serviços à saúde
de prestação de serviços à saúde
03:58
many of our institutions
for the provision of health care
for the provision of health care
76
226360
2816
04:01
start to look a heck of a lot
like Jiffy Lube.
like Jiffy Lube.
77
229200
2496
comecem a se parecer
com uma oficina mecânica.
com uma oficina mecânica.
04:03
(Laughter)
78
231720
2576
(Risos)
04:06
The only problem is that
when I graduated from medical school,
when I graduated from medical school,
79
234320
3936
O único problema é que quando
me formei na faculdade de medicina,
me formei na faculdade de medicina,
04:10
I didn't get one of those
little doohickeys
little doohickeys
80
238280
2056
não recebi uma daquelas bugigangas
que seu mecânico tem
para conectar ao carro
para conectar ao carro
04:12
that your mechanic
has to plug into your car
has to plug into your car
81
240360
2376
04:14
and find out exactly what's wrong with it,
82
242760
2376
e descobrir o que está errado com ele,
04:17
because the textbook of medicine
83
245160
2096
porque o livro de medicina
04:19
is not closed.
84
247280
1520
não está concluído.
04:21
Medicine is science.
85
249320
1840
Medicina é ciência.
04:23
Medicine is knowledge in process.
86
251560
2680
A medicina é o conhecimento em processo.
04:27
We make an observation,
87
255280
1376
Fazemos uma observação,
04:28
we guess an explanation
of that observation,
of that observation,
88
256680
2135
supomos uma explicação dela,
04:30
and then we make a prediction
that we can test.
that we can test.
89
258839
2617
e então fazemos uma previsão
que podemos testar.
que podemos testar.
04:33
Now, the testing ground
of most predictions in medicine
of most predictions in medicine
90
261480
3576
A base de teste da maioria das previsões
em medicina é populações.
em medicina é populações.
04:37
is populations.
91
265080
1536
04:38
And you may remember
from those boring days in biology class
from those boring days in biology class
92
266640
3576
E podem se lembrar daqueles
dias tediosos na aula de biologia
dias tediosos na aula de biologia
04:42
that populations tend to distribute
93
270240
2176
que as populações tendem a se distribuir
em torno de uma média,
em torno de uma média,
04:44
around a mean
94
272440
1216
como uma curva gaussiana ou normal.
04:45
as a Gaussian or a normal curve.
95
273680
1856
04:47
Therefore, in medicine,
96
275560
1656
Portanto, em medicina,
04:49
after we make a prediction
from a guessed explanation,
from a guessed explanation,
97
277240
3216
depois de fazermos uma previsão
de uma suposta explicação,
de uma suposta explicação,
04:52
we test it in a population.
98
280480
1880
nós a testamos numa população.
Isso significa
04:55
That means that what we know in medicine,
99
283320
2936
que o que sabemos em medicina,
nosso conhecimento e experiência,
nosso conhecimento e experiência,
04:58
our knowledge and our know-how,
100
286280
2256
05:00
comes from populations
101
288560
2256
vêm de populações,
05:02
but extends only as far
102
290840
2776
mas estende-se apenas
até o próximo valor atípico,
até o próximo valor atípico,
05:05
as the next outlier,
103
293640
1736
a próxima exceção,
05:07
the next exception,
104
295400
1216
05:08
which, like Jupiter's moons,
105
296640
1736
que, como as luas de Júpiter,
nos ensinarão o que realmente não sabemos.
nos ensinarão o que realmente não sabemos.
05:10
will teach us what we don't actually know.
106
298400
2400
05:14
Now, I am a surgeon
107
302080
1336
Sou um cirurgião que cuida
de pacientes com sarcoma.
de pacientes com sarcoma.
05:15
who looks after patients with sarcoma.
108
303440
2416
05:17
Sarcoma is a very rare form of cancer.
109
305880
2200
Sarcoma é uma forma muito rara de câncer.
05:20
It's the cancer of flesh and bones.
110
308720
2040
É o câncer do tecido e dos ossos.
05:23
And I would tell you that every one
of my patients is an outlier,
of my patients is an outlier,
111
311240
4336
E eu diria que cada um
dos meus pacientes é um valor atípico,
dos meus pacientes é um valor atípico,
05:27
is an exception.
112
315600
1200
é uma exceção.
05:30
There is no surgery I have ever performed
for a sarcoma patient
for a sarcoma patient
113
318000
3216
Não há nenhuma cirurgia que eu tenha
executado num paciente com sarcoma,
executado num paciente com sarcoma,
05:33
that has ever been guided
by a randomized controlled clinical trial,
by a randomized controlled clinical trial,
114
321240
4256
que já tenha sido guiada por um
ensaio clínico randomizado controlado,
ensaio clínico randomizado controlado,
05:37
what we consider the best kind
of population-based evidence in medicine.
of population-based evidence in medicine.
115
325520
3720
considerado o melhor tipo de evidência
baseada em população na medicina.
baseada em população na medicina.
05:42
People talk about thinking
outside the box,
outside the box,
116
330400
2296
Falam sobre "pensar fora da caixa",
05:44
but we don't even have a box in sarcoma.
117
332720
2736
mas nem sequer temos
uma "caixa para o sarcoma".
uma "caixa para o sarcoma".
05:47
What we do have as we take
a bath in the uncertainty
a bath in the uncertainty
118
335480
3336
O que temos ao mergulharmos na incerteza,
05:50
and unknowns and exceptions
and outliers that surround us in sarcoma
and outliers that surround us in sarcoma
119
338840
4136
desconhecimentos, exceções e valores
atípicos que nos cercam no sarcoma
atípicos que nos cercam no sarcoma
05:55
is easy access to what I think
are those two most important values
are those two most important values
120
343000
4536
é o fácil acesso ao que acredito ser
os dois valores mais importantes
os dois valores mais importantes
05:59
for any science:
121
347560
1536
para qualquer ciência:
06:01
humility and curiosity.
122
349120
2200
humildade e curiosidade.
06:04
Because if I am humble and curious,
123
352000
2296
Pois se sou humilde e curioso,
06:06
when a patient asks me a question,
124
354320
2296
quando um paciente me pergunta algo
06:08
and I don't know the answer,
125
356640
1440
e não sei a resposta,
06:10
I'll ask a colleague
126
358920
1216
vou perguntar a um colega
06:12
who may have a similar
albeit distinct patient with sarcoma.
albeit distinct patient with sarcoma.
127
360160
3016
que pode ter um caso similar
com outro paciente com sarcoma.
com outro paciente com sarcoma.
06:15
We'll even establish
international collaborations.
international collaborations.
128
363200
2696
Podemos até estabelecer
colaborações internacionais.
colaborações internacionais.
06:17
Those patients will start
to talk to each other through chat rooms
to talk to each other through chat rooms
129
365920
3136
Esses pacientes começarão a conversar
entre eles em salas de bate-papo
entre eles em salas de bate-papo
06:21
and support groups.
130
369080
1200
e grupos de apoio.
É através desse tipo de comunicação
humilde e curiosa
humilde e curiosa
06:22
It's through this kind
of humbly curious communication
of humbly curious communication
131
370800
3576
06:26
that we begin to try and learn new things.
132
374400
3560
que começamos a tentar
e a aprender coisas novas.
e a aprender coisas novas.
06:31
As an example, this is a patient of mine
133
379240
2056
Como exemplo, este é um paciente meu
que teve câncer próximo ao joelho.
que teve câncer próximo ao joelho.
06:33
who had a cancer near his knee.
134
381320
1680
06:35
Because of humbly curious communication
135
383480
2376
Por causa da comunicação humilde e curiosa
em colaborações internacionais,
em colaborações internacionais,
06:37
in international collaborations,
136
385880
2096
soubemos que podemos reorientar
o tornozelo para servir como joelho
o tornozelo para servir como joelho
06:40
we have learned that we can repurpose
the ankle to serve as the knee
the ankle to serve as the knee
137
388000
4536
06:44
when we have to remove the knee
with the cancer.
with the cancer.
138
392560
2256
quando tivermos que remover
o joelho com câncer.
o joelho com câncer.
06:46
He can then wear a prosthetic
and run and jump and play.
and run and jump and play.
139
394840
2840
Ele pode usar uma prótese,
correr, pular e jogar.
correr, pular e jogar.
06:50
This opportunity was available to him
140
398360
3016
Esta oportunidade ficou à disposição dele
devido a colaborações internacionais.
devido a colaborações internacionais.
06:53
because of international collaborations.
141
401400
2776
06:56
It was desirable to him
142
404200
1696
Ele desejava isso,
06:57
because he had contacted other patients
who had experienced it.
who had experienced it.
143
405920
2960
pois havia contatado outros pacientes
que a haviam experimentado.
que a haviam experimentado.
07:01
And so exceptions and outliers in medicine
144
409920
4056
E assim, exceções
e valores atípicos em medicina
e valores atípicos em medicina
07:06
teach us what we don't know,
but also lead us to new thinking.
but also lead us to new thinking.
145
414000
3960
nos ensinam o que não sabemos,
mas também nos levam a um novo raciocínio.
mas também nos levam a um novo raciocínio.
07:11
Now, very importantly,
146
419080
1856
Agora, muito importante:
07:12
all the new thinking that outliers
and exceptions lead us to in medicine
and exceptions lead us to in medicine
147
420960
3856
o novo raciocínio ao qual valores atípicos
e exceções nos conduzem em medicina
e exceções nos conduzem em medicina
07:16
does not only apply
to the outliers and exceptions.
to the outliers and exceptions.
148
424840
3360
não se aplica apenas
a valores atípicos e exceções.
a valores atípicos e exceções.
07:20
It is not that we only learn
from sarcoma patients
from sarcoma patients
149
428920
3176
Não significa que, com pacientes
com sarcoma, aprendemos apenas
com sarcoma, aprendemos apenas
07:24
ways to manage sarcoma patients.
150
432120
1960
a tratar pacientes com sarcoma.
07:26
Sometimes, the outliers
151
434920
2056
Às vezes, valores atípicos e exceções
07:29
and the exceptions
152
437000
1696
07:30
teach us things that matter quite a lot
to the general population.
to the general population.
153
438720
3240
nos ensinam coisas que importam
muito para a população em geral.
muito para a população em geral.
07:35
Like a tree standing outside a forest,
154
443360
1856
Como uma árvore fora de uma floresta:
07:37
the outliers and the exceptions
draw our attention
draw our attention
155
445240
4016
os valores atípicos e as exceções
chamam a nossa atenção
chamam a nossa atenção
07:41
and lead us into a much greater sense
of perhaps what a tree is.
of perhaps what a tree is.
156
449280
4336
e nos conduzem a um sentido muito maior
do que o significado de uma árvore.
do que o significado de uma árvore.
É comum falarmos em perder
as florestas para as árvores,
as florestas para as árvores,
07:45
We often talk about
losing the forests for the trees,
losing the forests for the trees,
157
453640
2496
07:48
but one also loses a tree
158
456160
1816
mas também se perde uma árvore
dentro de uma floresta.
dentro de uma floresta.
07:50
within a forest.
159
458000
1520
07:53
But the tree that stands out by itself
160
461000
1856
Mas a árvore que se destaca por si só
07:54
makes those relationships
that define a tree,
that define a tree,
161
462880
2896
torna essas relações
que definem uma árvore,
que definem uma árvore,
07:57
the relationships between trunk
and roots and branches,
and roots and branches,
162
465800
3816
as relações entre o tronco,
as raízes e os galhos,
as raízes e os galhos,
08:01
much more apparent.
163
469640
1240
muito mais aparentes.
Mesmo que essa árvore seja torta
08:03
Even if that tree is crooked
164
471360
1696
08:05
or even if that tree
has very unusual relationships
has very unusual relationships
165
473080
2976
ou tenha relacionamentos muito incomuns
entre o tronco, as raízes e os galhos,
entre o tronco, as raízes e os galhos,
08:08
between trunk and roots and branches,
166
476080
2296
ela, todavia, chama a nossa atenção
e nos permite fazer observações
e nos permite fazer observações
08:10
it nonetheless draws our attention
167
478400
2696
08:13
and allows us to make observations
168
481120
1896
que podemos então testar
na população geral.
na população geral.
08:15
that we can then test
in the general population.
in the general population.
169
483040
2240
08:18
I told you that sarcomas are rare.
170
486000
1976
Eu disse que os sarcomas são raros.
08:20
They make up about one percent
of all cancers.
of all cancers.
171
488000
2640
Eles constituem cerca de 1%
de todos os cânceres.
de todos os cânceres.
08:23
You also probably know that cancer
is considered a genetic disease.
is considered a genetic disease.
172
491280
3960
É provável que saibam que o câncer
é considerado uma doença genética,
é considerado uma doença genética,
08:27
By genetic disease we mean
that cancer is caused by oncogenes
that cancer is caused by oncogenes
173
495840
3336
o que significa que ele
é causado por oncogenes,
é causado por oncogenes,
08:31
that are turned on in cancer
174
499200
1376
que são ativados no câncer,
08:32
and tumor suppressor genes
that are turned off to cause cancer.
that are turned off to cause cancer.
175
500600
3040
e genes supressores de tumores,
que são desligados para causar o câncer.
que são desligados para causar o câncer.
08:36
You might think
that we learned about oncogenes
that we learned about oncogenes
176
504160
2416
Podem achar que aprendemos sobre oncogenes
08:38
and tumor suppressor genes
from common cancers
from common cancers
177
506600
2216
e genes supressores de tumores
de cânceres comuns,
de cânceres comuns,
08:40
like breast cancer and prostate cancer
178
508840
1976
como o câncer de mama,
de próstata ou de pulmão,
de próstata ou de pulmão,
08:42
and lung cancer,
179
510840
1496
mas estariam errados.
08:44
but you'd be wrong.
180
512360
1199
08:46
We learned about oncogenes
and tumor suppressor genes
and tumor suppressor genes
181
514000
2895
Aprendemos sobre oncogenes e genes
supressores de tumores pela primeira vez
supressores de tumores pela primeira vez
08:48
for the first time
182
516919
1216
08:50
in that itty-bitty little one percent
of cancers called sarcoma.
of cancers called sarcoma.
183
518159
3441
naquele mínimo de 1%
dos cânceres chamados sarcoma.
dos cânceres chamados sarcoma.
08:54
In 1966, Peyton Rous got the Nobel Prize
184
522760
2576
Em 1966, Peyton Rous recebeu
o Prêmio Nobel por perceber que galinhas
o Prêmio Nobel por perceber que galinhas
08:57
for realizing that chickens
185
525360
2016
08:59
had a transmissible form of sarcoma.
186
527400
3120
tinham uma forma transmissível de sarcoma.
09:03
Thirty years later, Harold Varmus
and Mike Bishop discovered
and Mike Bishop discovered
187
531260
2836
Trinta anos depois, Harold Varmus
e Mike Bishop descobriram
e Mike Bishop descobriram
09:06
what that transmissible element was.
188
534120
2536
qual era o elemento transmissível.
09:08
It was a virus
189
536680
1576
Era um vírus
09:10
carrying a gene,
190
538280
1416
portando um gene:
09:11
the src oncogene.
191
539720
1440
o oncogene src.
09:13
Now, I will not tell you
that src is the most important oncogene.
that src is the most important oncogene.
192
541880
3656
Eu não diria que o src é
o oncogene mais importante.
o oncogene mais importante.
09:17
I will not tell you
193
545560
1216
Nem diria que é o oncogene mais
frequentemente ativado em todo câncer.
frequentemente ativado em todo câncer.
09:18
that src is the most frequently
turned on oncogene in all of cancer.
turned on oncogene in all of cancer.
194
546800
3496
09:22
But it was the first oncogene.
195
550320
2440
Mas foi o primeiro oncogene.
09:25
The exception, the outlier
196
553960
2336
A exceção, o valor atípico
09:28
drew our attention and led us to something
197
556320
2520
chamou nossa atenção e nos levou a algo
09:31
that taught us very important things
about the rest of biology.
about the rest of biology.
198
559520
4040
que nos ensinou coisas muito importantes
sobre o restante da biologia.
sobre o restante da biologia.
09:36
Now, TP53 is the most important
tumor suppressor gene.
tumor suppressor gene.
199
564880
4096
TP53 é o mais importante
gene supressor de tumor.
gene supressor de tumor.
09:41
It is the most frequently turned off
tumor suppressor gene
tumor suppressor gene
200
569000
2736
É o gene supressor de tumor
mais frequentemente desligado
mais frequentemente desligado
09:43
in almost every kind of cancer.
201
571760
1800
em quase todos os tipos de câncer.
09:46
But we didn't learn about it
from common cancers.
from common cancers.
202
574360
2296
Mas não aprendemos
isso com cânceres comuns.
isso com cânceres comuns.
09:48
We learned about it
when doctors Li and Fraumeni
when doctors Li and Fraumeni
203
576680
2416
Aprendemos quando os médicos Li e Fraumeni
estavam observando famílias,
estavam observando famílias,
09:51
were looking at families,
204
579120
1576
09:52
and they realized that these families
205
580720
2016
e perceberam que elas
tinham muitos sarcomas.
tinham muitos sarcomas.
09:54
had way too many sarcomas.
206
582760
2520
09:57
I told you that sarcoma is rare.
207
585920
1776
Eu disse que o sarcoma é raro.
09:59
Remember that a one
in a million diagnosis,
in a million diagnosis,
208
587720
3176
Lembrem-se de que um
em um milhão de diagnósticos,
em um milhão de diagnósticos,
10:02
if it happens twice in one family,
209
590920
2136
se ele se repetir numa família,
10:05
is way too common in that family.
210
593080
2400
será comum demais nessa família.
10:08
The very fact that these are rare
211
596640
2696
O fato de serem raros
10:11
draws our attention
212
599360
1440
chama a nossa atenção
10:13
and leads us to new kinds of thinking.
213
601760
2240
e nos leva a novos tipos de raciocínio.
10:17
Now, many of you may say,
214
605480
1456
Muitos de vocês podem dizer, e com razão:
10:18
and may rightly say,
215
606960
1536
10:20
that yeah, Kevin, that's great,
216
608520
1896
"Sim, Kevin, isso é ótimo,
10:22
but you're not talking
about a bird's wing.
about a bird's wing.
217
610440
2056
mas você não está falando
sobre as asas de um pássaro,
sobre as asas de um pássaro,
10:24
You're not talking about moons
floating around some planet Jupiter.
floating around some planet Jupiter.
218
612520
3480
nem sobre luas flutuando
ao redor do planeta Júpiter.
ao redor do planeta Júpiter.
10:28
This is a person.
219
616520
1536
Esta é uma pessoa.
10:30
This outlier, this exception,
may lead to the advancement of science,
may lead to the advancement of science,
220
618080
3256
Este valor atípico, esta exceção,
pode levar ao avanço da ciência,
pode levar ao avanço da ciência,
10:33
but this is a person.
221
621360
1200
mas é uma pessoa".
10:36
And all I can say
222
624280
1616
E tudo o que posso dizer
é que sei disso muito bem.
é que sei disso muito bem.
10:37
is that I know that all too well.
223
625920
2360
10:41
I have conversations with these patients
with rare and deadly diseases.
with rare and deadly diseases.
224
629760
3400
Converso com esses pacientes
portadores de doenças raras e fatais.
portadores de doenças raras e fatais.
10:45
I write about these conversations.
225
633800
1936
Escrevo sobre essas conversas,
que são terrivelmente graves.
que são terrivelmente graves.
10:47
These conversations are terribly fraught.
226
635760
2296
10:50
They're fraught with horrible phrases
227
638080
1816
Conversas repletas de frases horríveis
como: "Tenho más notícias",
como: "Tenho más notícias",
10:51
like "I have bad news"
or "There's nothing more we can do."
or "There's nothing more we can do."
228
639920
3240
ou "Não há nada mais que possamos fazer."
10:55
Sometimes these conversations
turn on a single word:
turn on a single word:
229
643760
3200
Às vezes, essas conversas
despertam uma única palavra:
despertam uma única palavra:
10:59
"terminal."
230
647760
1200
"Terminal".
11:04
Silence can also be rather uncomfortable.
231
652920
2920
O silêncio também pode
ser bastante desconfortável.
ser bastante desconfortável.
11:09
Where the blanks are in medicine
232
657360
2576
Os espaços em branco na medicina
podem ser tão importantes
podem ser tão importantes
11:11
can be just as important
233
659960
1856
quanto as palavras usadas
nessas conversas.
nessas conversas.
11:13
as the words that we use
in these conversations.
in these conversations.
234
661840
2240
11:17
What are the unknowns?
235
665080
1536
Quais são as incógnitas?
11:18
What are the experiments
that are being done?
that are being done?
236
666640
2200
Que experiências estão sendo feitas?
11:21
Do this little exercise with me.
237
669680
1696
Façam esse pequeno exercício comigo.
11:23
Up there on the screen,
you see this phrase, "no where."
you see this phrase, "no where."
238
671400
3216
Lá em cima na tela, veem esta frase:
"no where", lugar nenhum.
"no where", lugar nenhum.
11:26
Notice where the blank is.
239
674640
1280
Observem onde está o espaço em branco.
11:28
If we move that blank one space over
240
676680
3200
Se deslocarmos aquele espaço em branco
11:32
"no where"
241
680640
1576
"lugar nenhum"
11:34
becomes "now here,"
242
682240
2696
torna-se "now here", agora aqui,
11:36
the exact opposite meaning,
243
684960
1896
o significado oposto exato, apenas
deslocando o espaço em branco.
deslocando o espaço em branco.
11:38
just by shifting the blank one space over.
244
686880
2200
11:43
I'll never forget the night
245
691680
1576
Eu nunca vou me esquecer da noite
11:45
that I walked into
one of my patients' rooms.
one of my patients' rooms.
246
693280
2240
em que entrei no quarto
de um de meus pacientes.
de um de meus pacientes.
11:48
I had been operating long that day
247
696280
1656
Eu havia operado aquele dia todo,
mas ainda assim queria vê-lo.
mas ainda assim queria vê-lo.
11:49
but I still wanted to come and see him.
248
697960
2016
11:52
He was a boy I had diagnosed
with a bone cancer a few days before.
with a bone cancer a few days before.
249
700000
3200
Era um garoto que eu havia diagnosticado
com câncer ósseo alguns dias antes.
com câncer ósseo alguns dias antes.
11:55
He and his mother had been meeting
with the chemotherapy doctors
with the chemotherapy doctors
250
703840
3056
Ele e a mãe haviam falado com os médicos
da quimioterapia antes, naquele dia,
da quimioterapia antes, naquele dia,
11:58
earlier that day,
251
706920
1216
e ele tinha sido internado
para iniciar a quimioterapia.
para iniciar a quimioterapia.
12:00
and he had been admitted
to the hospital to begin chemotherapy.
to the hospital to begin chemotherapy.
252
708160
2976
Era quase meia-noite
quando cheguei ao quarto dele.
quando cheguei ao quarto dele.
12:03
It was almost midnight
when I got to his room.
when I got to his room.
253
711160
2176
12:05
He was asleep, but I found his mother
254
713360
2176
Ele estava dormindo,
mas encontrei a mãe dele
mas encontrei a mãe dele
12:07
reading by flashlight
255
715560
1576
lendo com uma lanterna
ao lado da cama dele.
ao lado da cama dele.
12:09
next to his bed.
256
717160
1456
Ela saiu no corredor para conversar
comigo por alguns minutos.
comigo por alguns minutos.
12:10
She came out in the hall
to chat with me for a few minutes.
to chat with me for a few minutes.
257
718640
2800
12:14
It turned out that
what she had been reading
what she had been reading
258
722280
2096
Ela estava lendo o protocolo
que os médicos da quimioterapia
que os médicos da quimioterapia
12:16
was the protocol
that the chemotherapy doctors
that the chemotherapy doctors
259
724400
2176
haviam dado a ela naquele dia.
12:18
had given her that day.
260
726600
1240
12:20
She had memorized it.
261
728200
1240
Ela o havia memorizado.
12:23
She said, "Dr. Jones, you told me
262
731200
3536
Ela disse: "Dr. Jones, você me disse
que nem sempre vencemos
que nem sempre vencemos
12:26
that we don't always win
263
734760
2176
12:28
with this type of cancer,
264
736960
1280
este tipo de câncer,
12:31
but I've been studying this protocol,
and I think I can do it.
and I think I can do it.
265
739680
3480
mas tenho estudado este protocolo,
e acho que posso fazer isso.
e acho que posso fazer isso.
12:35
I think I can comply
with these very difficult treatments.
with these very difficult treatments.
266
743960
3576
Acho que posso seguir
estes tratamentos difíceis.
estes tratamentos difíceis.
12:39
I'm going to quit my job.
I'm going to move in with my parents.
I'm going to move in with my parents.
267
747560
2976
Vou pedir demissão,
morar com os meus pais;
morar com os meus pais;
vou manter meu garoto a salvo".
12:42
I'm going to keep my baby safe."
268
750560
1960
12:47
I didn't tell her.
269
755320
1200
Eu não disse a ela.
12:49
I didn't stop to correct her thinking.
270
757840
2920
Não parei para corrigir o raciocínio dela.
12:53
She was trusting in a protocol
271
761680
2256
Ela estava confiando num protocolo
12:55
that even if complied with,
272
763960
3216
que, mesmo que fosse seguido,
12:59
wouldn't necessarily save her son.
273
767200
2400
não necessariamente salvaria o filho dela.
13:03
I didn't tell her.
274
771960
1200
Eu não disse a ela.
13:06
I didn't fill in that blank.
275
774360
1400
Não preenchi o espaço em branco.
13:09
But a year and a half later
276
777080
1976
Mas um ano e meio depois,
13:11
her boy nonetheless died of his cancer.
277
779080
2720
o filho dela morreu de câncer.
13:15
Should I have told her?
278
783400
1320
Eu deveria ter dito a ela?
13:17
Now, many of you may say, "So what?
279
785360
2256
Muitos de vocês podem dizer:
"E daí? Eu não tenho sarcoma.
"E daí? Eu não tenho sarcoma.
13:19
I don't have sarcoma.
280
787640
1256
Ninguém na minha família tem sarcoma.
13:20
No one in my family has sarcoma.
281
788920
1896
13:22
And this is all fine and well,
282
790840
1456
E está tudo bem,
13:24
but it probably doesn't
matter in my life."
matter in my life."
283
792320
2696
mas, provavelmente,
não importa na minha vida".
não importa na minha vida".
13:27
And you're probably right.
284
795040
1256
E vocês devem estar certos.
13:28
Sarcoma may not matter
a whole lot in your life.
a whole lot in your life.
285
796320
2680
O sarcoma pode não importar
muito na sua vida.
muito na sua vida.
13:33
But where the blanks are in medicine
286
801040
2336
Mas a posição dos espaços
em branco na medicina
em branco na medicina
13:35
does matter in your life.
287
803400
1320
importa na sua vida.
13:38
I didn't tell you one dirty little secret.
288
806520
2296
Não contei um segredinho a vocês.
13:40
I told you that in medicine,
we test predictions in populations,
we test predictions in populations,
289
808840
4376
Eu disse que na medicina
testamos as previsões em populações,
testamos as previsões em populações,
13:45
but I didn't tell you,
290
813240
1256
mas eu não disse,
13:46
and so often medicine never tells you
291
814520
2216
e muitas vezes a medicina nunca diz,
13:48
that every time an individual
292
816760
2856
que cada vez que um indivíduo
13:51
encounters medicine,
293
819640
2096
recorre à medicina,
13:53
even if that individual is firmly
embedded in the general population,
embedded in the general population,
294
821760
4040
mesmo que ele esteja firmemente
inserido na população geral,
inserido na população geral,
13:59
neither the individual
nor the physician knows
nor the physician knows
295
827360
2376
nem o indivíduo nem o médico sabe
14:01
where in that population
the individual will land.
the individual will land.
296
829760
2680
onde aquele indivíduo
se encontra nessa população.
se encontra nessa população.
14:05
Therefore, every encounter with medicine
297
833040
2696
Portanto, cada encontro
com a medicina é um experimento.
com a medicina é um experimento.
14:07
is an experiment.
298
835760
1440
14:09
You will be a subject
299
837920
2016
Você será um sujeito num experimento.
14:11
in an experiment.
300
839960
1680
14:14
And the outcome will be either
a better or a worse result for you.
a better or a worse result for you.
301
842560
4840
E o resultado será
melhor ou pior para você.
melhor ou pior para você.
14:20
As long as medicine works well,
302
848320
2016
Contanto que a medicina funcione bem,
14:22
we're fine with fast service,
303
850360
3016
estaremos bem com serviço rápido,
14:25
bravado, brimmingly
confident conversations.
confident conversations.
304
853400
3440
e com conversas desafiadoras e confiantes.
14:29
But when things don't work well,
305
857720
1656
Mas quando as coisas não funcionam bem,
às vezes queremos algo diferente.
às vezes queremos algo diferente.
14:31
sometimes we want something different.
306
859400
1840
14:34
A colleague of mine
removed a tumor from a patient's limb.
removed a tumor from a patient's limb.
307
862520
3280
Um colega meu removeu um tumor
de um dos membros de uma paciente.
de um dos membros de uma paciente.
14:38
He was concerned about this tumor.
308
866920
1816
Ele estava preocupado com esse tumor.
14:40
In our physician conferences,
he talked about his concern
he talked about his concern
309
868760
3016
Em nossas reuniões médicas,
ele falou sobre sua preocupação,
ele falou sobre sua preocupação,
14:43
that this was a type of tumor
310
871800
1416
dizendo que era um tipo de tumor
com alto risco de voltar no mesmo membro.
com alto risco de voltar no mesmo membro.
14:45
that had a high risk
for coming back in the same limb.
for coming back in the same limb.
311
873240
2560
14:48
But his conversations with the patient
312
876680
1976
Mas suas conversas com a paciente
14:50
were exactly what a patient might want:
313
878680
2096
eram exatamente o que um paciente
pode querer: repletas de confiança.
pode querer: repletas de confiança.
14:52
brimming with confidence.
314
880800
1256
Ele disse: "Eu retirei tudo
e você está liberada".
e você está liberada".
14:54
He said, "I got it all
and you're good to go."
and you're good to go."
315
882080
3016
14:57
She and her husband were thrilled.
316
885120
1736
Ela e o marido ficaram felizes.
14:58
They went out, celebrated, fancy dinner,
opened a bottle of champagne.
opened a bottle of champagne.
317
886880
4080
Eles saíram, comemoraram: jantar chique,
abriram uma garrafa de champanhe.
abriram uma garrafa de champanhe.
15:04
The only problem was a few weeks later,
318
892040
2296
O único problema foi
que algumas semanas depois,
que algumas semanas depois,
15:06
she started to notice
another nodule in the same area.
another nodule in the same area.
319
894360
3096
ela começou a notar
outro nódulo na mesma área.
outro nódulo na mesma área.
15:09
It turned out he hadn't gotten it all,
and she wasn't good to go.
and she wasn't good to go.
320
897480
4136
Ele não havia retirado tudo,
e ela não estava liberada.
e ela não estava liberada.
15:13
But what happened at this juncture
absolutely fascinates me.
absolutely fascinates me.
321
901640
2840
Mas o que aconteceu nesta conjuntura
me fascina muito.
me fascina muito.
15:17
My colleague came to me and said,
322
905200
1616
Meu colega veio até mim e disse:
15:18
"Kevin, would you mind
looking after this patient for me?"
looking after this patient for me?"
323
906840
2720
"Kevin, se importaria de cuidar
desta paciente pra mim?"
desta paciente pra mim?"
15:22
I said, "Why, you know the right thing
to do as well as I do.
to do as well as I do.
324
910240
3216
Eu perguntei: "Por quê? Você sabe
o que fazer tanto quanto eu.
o que fazer tanto quanto eu.
15:25
You haven't done anything wrong."
325
913480
1616
Você não fez nada de errado".
15:27
He said, "Please, just look
after this patient for me."
after this patient for me."
326
915120
4480
Ele disse: "Por favor, apenas
cuide dessa paciente pra mim".
cuide dessa paciente pra mim".
15:33
He was embarrassed --
327
921200
1536
Ele se sentia envergonhado,
não pelo que tinha feito,
não pelo que tinha feito,
15:34
not by what he had done,
328
922760
1400
15:37
but by the conversation that he had had,
329
925154
1926
mas pela conversa que eles tinham tido,
15:39
by the overconfidence.
330
927760
1440
pelo excesso de confiança.
15:42
So I performed
a much more invasive surgery
a much more invasive surgery
331
930600
2616
Então fiz uma cirurgia muito mais invasiva
15:45
and had a very different conversation
with the patient afterwards.
with the patient afterwards.
332
933240
3136
e depois tive uma conversa
muito diferente com a paciente.
muito diferente com a paciente.
Eu disse: "É bem provável
que eu tenha retirado tudo
que eu tenha retirado tudo
15:48
I said, "Most likely I've gotten it all
333
936400
2336
15:50
and you're most likely good to go,
334
938760
2416
e é provável que você esteja liberada,
15:53
but this is the experiment
that we're doing.
that we're doing.
335
941200
3160
mas este é o experimento
que estamos fazendo.
que estamos fazendo.
15:57
This is what you're going to watch for.
336
945040
2016
Isto é o que você vai observar.
15:59
This is what I'm going to watch for.
337
947080
1896
Isto é o que eu vou observar.
16:01
And we're going to work together
to find out if this surgery will work
to find out if this surgery will work
338
949000
3936
E vamos trabalhar juntos
para saber se esta cirurgia vai funcionar
para saber se esta cirurgia vai funcionar
16:04
to get rid of your cancer."
339
952960
1320
para que se livre do seu câncer".
Posso garantir que ela e o marido
16:06
I can guarantee you, she and her husband
340
954920
1936
16:08
did not crack another bottle of champagne
after talking to me.
after talking to me.
341
956880
2920
não abriram outra garrafa de champanhe
depois de terem falado comigo.
depois de terem falado comigo.
16:13
But she was now a scientist,
342
961600
2856
Mas agora ela era uma cientista,
16:16
not only a subject in her experiment.
343
964480
3360
não apenas um sujeito no experimento dela.
16:21
And so I encourage you
344
969960
1616
Por isso, encorajo vocês
16:23
to seek humility and curiosity
345
971600
3456
a buscar humildade e curiosidade
16:27
in your physicians.
346
975080
1200
em seus médicos.
16:28
Almost 20 billion times each year,
347
976760
2976
Quase 20 bilhões de vezes ao ano,
16:31
a person walks into a doctor's office,
348
979760
3936
uma pessoa entra num consultório médico,
16:35
and that person becomes a patient.
349
983720
2280
e essa pessoa se torna um paciente.
16:39
You or someone you love
will be that patient sometime very soon.
will be that patient sometime very soon.
350
987320
3520
Vocês, ou alguém que vocês amam, serão
esse paciente algum dia muito em breve.
esse paciente algum dia muito em breve.
16:43
How will you talk to your doctors?
351
991840
1640
Como vão falar com seus médicos?
16:46
What will you tell them?
352
994640
1200
O que vão dizer a eles?
16:48
What will they tell you?
353
996760
1520
O que eles dirão a vocês?
16:52
They cannot tell you
354
1000600
2216
Eles não podem dizer o que não sabem,
16:54
what they do not know,
355
1002840
1520
16:57
but they can tell you when they don't know
356
1005560
3560
mas podem dizer quando não sabem,
17:02
if only you'll ask.
357
1010280
1360
se vocês simplesmente perguntarem.
17:04
So please, join the conversation.
358
1012160
2840
Então, por favor, juntem-se à conversa.
17:08
Thank you.
359
1016200
1216
Obrigado.
17:09
(Applause)
360
1017440
2868
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Kevin B. Jones - Cancer researcherKevin B. Jones is a life-long student of human nature, fascinated most by the decision-making capacity intrinsic to each of us.
Why you should listen
Kevin B. Jones diagnoses and performs surgeries to remove rare cancers called sarcomas from the limbs of children and adults. Counseling patients -- especially teenagers with bone cancers -- about the decisions they must make with regard to their bodies has brought the uncertainties of medicine into keen focus for him. How does a person decipher what medicine has told her? How can a person choose among options given very limited understanding of the implications of each? Intrigued by these riddles and conundrums that patient-physician communication frequently creates, Jones wrote a book, What Doctors Cannot Tell You: Clarity, Confidence and Uncertainty in Medicine.
Jones also runs a scientific research laboratory focused on the biology of sarcomas. Here, his team studies the decisions cells make on the way to becoming a cancer. Again the complexities and uncertainties inherent to these decisions are in full relief.
Jones sees patients and does surgery as an associate professor at the University of Utah in the Department of Orthopaedics, working at both Primary Children's Hospital and the Huntsman Cancer Institute. His laboratory is in the Huntsman Cancer Institute, where he is an adjunct faculty member in the Department of Oncological Sciences.
Jones studied English literature at Harvard, medicine at Johns Hopkins, orthopedic surgery at the University of Iowa, and musculoskeletal oncology at the University of Toronto. He lives in Salt Lake City with his wife and four children.
Kevin B. Jones | Speaker | TED.com