ABOUT THE SPEAKER
Richard Resnick - Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software.

Why you should listen

Richard Resnick is CEO of GenomeQuest , a company that builds software to support genomic medicine -- research and individualized treatments that take advantage of cheap and accessible genome processing. He was previously CEO of Mosaic Bioinformatics; before becoming a bio-entrepreneur, he was a member of the Human Genome Project under Eric Lander at MIT.

More profile about the speaker
Richard Resnick | Speaker | TED.com
TEDxBoston 2011

Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution

Richard Resnick: Bem-vindos à revolução genómica

Filmed:
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Nesta acessível palestra do TEDxBoston, Richard Resnick mostra-nos como a sequenciação rápida e barata do genoma está prestes a virar os cuidados de saúde (e os seguros e a política) de pernas para o ar.
- Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio

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00:15
LadiesSenhoras and gentlemencavalheiros,
0
0
2000
Minhas senhoras e meus senhores,
00:17
I presentpresente to you the humanhumano genomegenoma.
1
2000
3000
apresento-vos o genoma humano.
00:20
(ApplauseAplausos)
2
5000
3000
(Aplausos)
00:23
ChromosomeCromossomo one, toptopo left.
3
8000
2000
O cromossoma um, em cima à esquerda.
00:25
BottomParte inferior right are the sexsexo chromosomescromossomos.
4
10000
2000
Em baixo à direita, estão os cromossomas sexuais.
00:27
WomenMulheres have two copiescópias of that biggrande X chromosomecromossoma;
5
12000
2000
As mulheres têm duas cópias daquele grande cromossoma X;
00:29
menhomens have the X
6
14000
2000
os homens têm o X
00:31
and, of coursecurso, that smallpequeno copycópia de of the Y.
7
16000
2000
e, claro, aquela pequena cópia do Y.
00:33
Sorry boysRapazes, but it's just a tinyminúsculo little thing that makesfaz com que you differentdiferente.
8
18000
4000
Desculpem rapazes, mas é só uma coisa pequenininha que vos torna diferentes.
00:37
So if you zoomzoom in on this genomegenoma,
9
22000
3000
Se vocês ampliarem este genoma,
00:40
then what you see, of coursecurso, is this doubleDuplo helixhélice structureestrutura --
10
25000
3000
o que vêem, claro, é esta estrutura em dupla hélice --
00:43
the codecódigo of life spelledsoletrado out with these fourquatro biochemicalbioquímico letterscartas,
11
28000
2000
o código da vida decifrado através destas 4 letras bioquímicas,
00:45
or we call them basesbases, right:
12
30000
2000
a que podemos chamar bases, certo?
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
A, C, G e T.
00:49
How manymuitos are there in the humanhumano genomegenoma? ThreeTrês billionbilhão.
14
34000
2000
Quantas existem no genoma humano? Três mil milhões.
00:51
Is that a biggrande numbernúmero?
15
36000
2000
Isso é um número grande?
00:53
Well, everybodytodo mundo can throwlançar around biggrande numbersnúmeros.
16
38000
2000
Bem, toda a gente pode atirar com números grandes.
00:55
But in factfacto, if I were to placeLugar, colocar one basebase
17
40000
2000
Mas, de facto, se eu colocasse uma base
00:57
on eachcada pixelpixel of this 1280 by 800 resolutionresolução screentela,
18
42000
3000
em cada pixel deste ecrã com uma resolução de 1280 por 800,
01:00
we would need 3,000 screenstelas to take a look at the genomegenoma.
19
45000
3000
precisaríamos de 3.000 ecrãs para observarmos o genoma.
01:03
So it's really quitebastante biggrande.
20
48000
2000
Portanto, é realmente muito grande.
01:05
And perhapspossivelmente because of its sizeTamanho,
21
50000
2000
E, talvez por causa do seu tamanho,
01:07
a groupgrupo of people -- all, by the way, with Y chromosomescromossomos --
22
52000
3000
um grupo de pessoas -- todas elas, a propósito, com cromossomas Y --
01:10
decideddecidiu they would want to sequenceseqüência it.
23
55000
2000
decidiram que queriam sequenciá-lo.
01:12
(LaughterRiso)
24
57000
2000
(Risos)
01:14
And so 15 yearsanos, actuallyna realidade, and about fourquatro billionbilhão dollarsdólares latermais tarde,
25
59000
3000
E assim, 15 anos e cerca de 4 mil milhões de dólares mais tarde,
01:17
the genomegenoma was sequencedsequenciado and publishedPublicados.
26
62000
2000
o genoma foi sequenciado e publicado.
01:19
In 2003, the finalfinal versionversão was publishedPublicados, and they keep workingtrabalhando on it.
27
64000
3000
Em 2003, a versão final foi publicada, e eles continuam a trabalhar no assunto.
01:22
That was all donefeito on a machinemáquina that looksparece like this.
28
67000
2000
Foi tudo feito numa máquina com este aspecto.
01:24
It costscusta about a dollardólar for eachcada basebase --
29
69000
2000
Custa cerca de um dólar por cada base --
01:26
a very slowlento way of doing it.
30
71000
2000
trata-se de um processo muito lento.
01:28
Well folkspessoal, I'm here to tell you
31
73000
2000
Bem, malta, estou aqui para vos dizer
01:30
that the worldmundo has completelycompletamente changedmudou
32
75000
2000
que o mundo mudou completamente
01:32
and noneNenhum of you know about it.
33
77000
2000
e nenhum de vocês o sabe.
01:34
So now what we do is we take a genomegenoma,
34
79000
2000
Assim, agora nós pegamos num genoma,
01:36
we make maybe 50 copiescópias of it,
35
81000
2000
fazemos talvez umas 50 cópias dele,
01:38
we cutcortar all those copiescópias up into little 50-base-base reads,
36
83000
3000
cortamos todas essas cópias em pequenos registos de 50 bases,
01:41
and then we sequenceseqüência them, massivelymaciçamente parallelparalelo.
37
86000
2000
e de seguida sequenciamo-los, em grandes quantidades, em paralelo.
01:43
And then we bringtrazer that into softwareProgramas,
38
88000
2000
Depois, trazemos isso para o software,
01:45
and we reassembleremontar it and we tell you what the storyhistória is.
39
90000
2000
juntamos tudo de novo e contamo-vos qual é a história.
01:47
And so just to give you a picturecenário of what this looksparece like,
40
92000
3000
E assim, apenas para vos dar uma ideia do aspecto disto,
01:50
the HumanHumana GenomeGenoma ProjectProjeto: 3 gigabasesgigabases, right.
41
95000
2000
o Projecto do Genoma Humano: 3 gigabases, certo.
01:52
One runcorre on one of these machinesmáquinas:
42
97000
2000
Uma corrida numa destas máquinas:
01:54
200 gigabasesgigabases in a weeksemana.
43
99000
3000
200 gigabases numa semana.
01:57
And that 200 is going to changemudança to 600 this summerverão,
44
102000
3000
E esses 200 vão tornar-se 600 neste Verão,
02:00
and there's no signplaca of this paceritmo slowingdesacelerando.
45
105000
3000
e não há sinais de que este ritmo abrande.
02:03
So the pricepreço of a basebase, to sequenceseqüência a basebase,
46
108000
3000
Por isso, o preço de uma base, da sequenciação de uma base,
02:06
has fallencaído 100 millionmilhão timesvezes.
47
111000
3000
caíu 100 milhões de vezes.
02:09
That's the equivalentequivalente of you fillingo preenchimento up your carcarro with gasgás in 1998,
48
114000
3000
É o equivalente a vocês atestarem o vosso carro com gasolina em 1998,
02:12
waitingesperando untilaté 2011,
49
117000
2000
esperarem até 2011,
02:14
and now you can drivedirigir to JupiterJúpiter and back twiceduas vezes.
50
119000
2000
e agora podem guiar até Júpiter e voltar duas vezes.
02:16
(LaughterRiso)
51
121000
5000
(Risos)
02:21
WorldMundo populationpopulação,
52
126000
2000
A população mundial,
02:23
PCPC placementscolocações,
53
128000
2000
os computadores pessoais,
02:25
the archivearquivo of all the medicalmédico literatureliteratura,
54
130000
3000
o arquivo de toda a literatura médica,
02:28
Moore'sMoore lawlei,
55
133000
2000
a lei de Moore,
02:30
the oldvelho way of sequencingseqüenciamento, and here'saqui está all the newNovo stuffcoisa.
56
135000
3000
o velho método de sequenciação, e aqui estão todas estas coisas novas.
02:33
Guys, this is a logregistro scaleescala;
57
138000
2000
Malta, isto é uma escala de logarítmos;
02:35
you don't typicallytipicamente see lineslinhas that go up like that.
58
140000
3000
tipicamente, vocês não vêem linhas que sobem desta maneira.
02:38
So the worldwideno mundo todo capacitycapacidade to sequenceseqüência humanhumano genomesgenomas
59
143000
3000
Portanto, a capacidade mundial de sequenciação de genomas humanos
02:41
is something like 50,000 to 100,000 humanhumano genomesgenomas this yearano.
60
146000
3000
é, este ano, qualquer coisa como 50.000 a 100.000 genomas.
02:44
And we know this basedSediada on the machinesmáquinas that are beingser placedcolocou.
61
149000
3000
E nós sabemos isto com base nas máquinas que estão a ser instaladas.
02:47
This is expectedesperado to doubleDuplo, tripletriplo or maybe quadruplequádruplo
62
152000
3000
Espera-se que isto duplique, triplique ou até quadruplique
02:50
yearano over yearano for the foreseeableprevisível futurefuturo.
63
155000
2000
ano após ano, no futuro próximo.
02:52
In factfacto, there's one lablaboratório in particularespecial
64
157000
2000
De facto, há um laboratório em particular
02:54
that representsrepresenta 20 percentpor cento of all that capacitycapacidade.
65
159000
3000
que representa 20 por cento de toda essa capacidade.
02:57
It's calledchamado the BeijingBeijing GenomicsGenómica InstituteInstituto.
66
162000
3000
Chama-se Instituto do Genoma de Pequim.
03:00
The ChineseChinês are absolutelyabsolutamente winningganhando this racecorrida to the newNovo MoonLua, by the way.
67
165000
4000
Os chineses estão a ganhar completamente esta corrida à nova Lua, por sinal.
03:04
What does this mean for medicineremédio?
68
169000
2000
O que significa isto para a medicina?
03:06
So a womanmulher is ageera 37.
69
171000
2000
Tomemos o caso de uma mulher com 37 anos.
03:08
She presentspresentes with stageetapa 2 estrogenestrogênio receptor-positivereceptor-positivo breastpeito cancerCâncer.
70
173000
4000
Ela apresenta um cancro da mama receptor de estrogénio positivo, grau II.
03:12
She is treatedtratado with surgerycirurgia, chemotherapyquimioterapia and radiationradiação.
71
177000
3000
É tratada com cirurgia, quimioterapia e radiação.
03:15
She goesvai home.
72
180000
2000
Regressa a casa.
03:17
Two yearsanos latermais tarde, she comesvem back with stageetapa threetrês C ovarianno ovário cancerCâncer.
73
182000
3000
Dois anos depois, volta com cancro do ovário, grau III.
03:20
UnfortunatelyInfelizmente, treatedtratado again with surgerycirurgia and chemotherapyquimioterapia.
74
185000
3000
Infelizmente, é tratada novamente com cirurgia e quimioterapia.
03:23
She comesvem back threetrês yearsanos latermais tarde at ageera 42
75
188000
2000
Volta três anos mais tarde, com 42 anos,
03:25
with more ovarianno ovário cancerCâncer, more chemotherapyquimioterapia.
76
190000
3000
mais cancro do ovário, mais quimioterapia.
03:28
SixSeis monthsmeses latermais tarde,
77
193000
2000
Seis meses mais tarde,
03:30
she comesvem back with acuteagudo myeloidmieloide leukemialeucemia.
78
195000
3000
volta com leucemia mielóide aguda.
03:34
She goesvai into respiratoryrespiratório failurefalha and diesmorre eightoito daysdias latermais tarde.
79
199000
3000
Entra em falência respiratória e morre 8 dias depois.
03:37
So first, the way in whichqual this womanmulher was treatedtratado, in as little as 10 yearsanos,
80
202000
3000
Em primeiro lugar, dentro de apenas 10 anos, a maneira como esta mulher foi tratada
03:40
will look like bloodlettingsangria.
81
205000
3000
parecerá uma sangria.
03:43
And it's because of people like my colleaguecolega, RickRick WilsonWilson,
82
208000
2000
E isso devido a pessoas como o meu colega Rick Wilson,
03:45
at the GenomeGenoma InstituteInstituto at WashingtonWashington UniversityUniversidade,
83
210000
3000
do Instituto do Genoma da Universidade de Washington,
03:48
who decideddecidiu to take a look at this womanmulher postmortemapós a morte.
84
213000
2000
que decidiu analisar a autópsia desta mulher.
03:50
And he sequencedsequenciado, he tooktomou skinpele cellscélulas, healthysaudável skinpele,
85
215000
3000
E ele sequenciou -- recolheu células da pele, pele saudável,
03:53
and cancerouscanceroso boneosso marrowmedula,
86
218000
2000
e de medula óssea cancerosa,
03:55
and he sequencedsequenciado the wholetodo genomesgenomas of bothambos of them
87
220000
2000
e sequenciou todos os genomas de ambas
03:57
in a couplecasal of weekssemanas, no biggrande dealacordo.
88
222000
3000
em duas semanas, nada de mais.
04:00
And then he comparedcomparado those two genomesgenomas in softwareProgramas,
89
225000
2000
E depois comparou esses dois genomas no software,
04:02
and what he foundencontrado, amongentre other things,
90
227000
2000
e o que ele descobriu, entre outras coisas,
04:04
was a deletioneliminação, a 2,000-base-base deletioneliminação
91
229000
2000
foi uma delecção, uma delecção de 2.000 bases
04:06
acrossatravés threetrês billionbilhão basesbases
92
231000
2000
ao longo dos 3.000 milhões de bases
04:08
in a particularespecial genegene calledchamado TPTP53.
93
233000
2000
num gene particular denominado TP53.
04:10
If you have this deleteriousefeito deletério mutationmutação in this genegene,
94
235000
3000
Quem tiver esta mutação de delecção neste gene,
04:13
you're 90 percentpor cento likelyprovável to get cancerCâncer in your life.
95
238000
3000
tem uma probabilidade de 90% de ter cancro ao longo da vida.
04:16
So unfortunatelyinfelizmente, this doesn't help this womanmulher,
96
241000
2000
Infelizmente, isto não ajudou aquela mulher,
04:18
but it does have severegrave, profoundprofundo if you will,
97
243000
3000
mas tem implicações severas -- profundas, se quiserem --,
04:21
implicationsimplicações to her familyfamília.
98
246000
2000
para a sua família.
04:23
I mean, if they have the samemesmo mutationmutação,
99
248000
2000
Quero dizer, se eles tiverem a mesma mutação,
04:25
and they get this geneticgenético testteste, and they understandCompreendo it,
100
250000
3000
e fizerem este teste genético, e o compreenderem,
04:28
then they can go and get regularregular screenstelas, and they can catchpegar cancerCâncer earlycedo
101
253000
3000
podem fazer exames com regularidade e detectar um cancro precocemente
04:31
and potentiallypotencialmente liveviver a significantlysignificativamente longermais longo life.
102
256000
2000
e potencialmente viver uma vida bastante mais longa.
04:33
Let me introduceintroduzir you now to the BeeryCervejeiro twinsgêmeos,
103
258000
2000
Permitam-me agora que vos apresente os gémeos Beery,
04:35
diagnoseddiagnosticada with cerebralcerebral palsyparalisia at the ageera of two.
104
260000
2000
diagnosticados com paralisia cerebral aos 2 anos de idade.
04:37
TheirSeus mommamãe is a very bravebravo womanmulher
105
262000
2000
A mãe é uma mulher muito corajosa,
04:39
who didn't believe that the symptomssintomas weren'tnão foram matchingcorrespondência up,
106
264000
2000
que não acreditou que os sintomas não condiziam,
04:41
and throughatravés some heroicheroico effortsesforços and a lot of InternetInternet searchingprocurando,
107
266000
2000
e, através de esforços heróicos e muita pesquisa na Internet,
04:43
she was ablecapaz to convinceconvencer the medicalmédico communitycomunidade
108
268000
3000
conseguiu convencer a comunidade médica
04:46
that, in factfacto, they had something elseoutro.
109
271000
2000
de que, de facto, eles tinham outra coisa.
04:48
What they had was dopa-responsivedopa-responsivo dystoniadistonia.
110
273000
3000
O que eles tinham era distonia "dopa responsiva".
04:51
And so they were givendado L-DopaL-dopa,
111
276000
2000
E, portanto, deram-lhes L-Dopa,
04:53
and theirdeles symptomssintomas did improvemelhorar,
112
278000
2000
e os sintomas realmente melhoraram,
04:55
but they weren'tnão foram totallytotalmente asymptomaticassintomáticos.
113
280000
2000
mas eles não ficaram totalmente assimptomáticos.
04:57
SignificantSignificativa problemsproblemas remainedpermaneceu.
114
282000
2000
Continuaram com problemas significativos.
04:59
TurnsSe transforma out the gentlemancavalheiro in this picturecenário is a guy namednomeado JoeJoe BeeryCervejeiro,
115
284000
2000
Acontece que o cavalheiro da fotografia é um sujeito chamado Joe Beery,
05:01
who was luckypor sorte enoughsuficiente to be the CIOCIO
116
286000
2000
que teve a sorte de ser o Director de Informática
05:03
of a companyempresa calledchamado Life TechnologiesTecnologias.
117
288000
2000
de uma companhia chamada "Life Technologies" (Tecnologias para a Vida).
05:05
They're one of the two companiesempresas
118
290000
2000
Eles são uma das duas empresas
05:07
that makesfaz com que these massivemaciço wholetodo genomegenoma sequencingseqüenciamento toolsFerramentas.
119
292000
3000
que fazem estas ferramentas de sequenciação maciça da totalidade do genoma.
05:10
And so what he did was he got his kidsfilhos sequencedsequenciado.
120
295000
3000
E, então, o que ele fez foi sequenciar estas crianças.
05:13
And what they foundencontrado was a seriesSeries of mutationsmutações in a genegene calledchamado SPRSPR,
121
298000
3000
E o que eles descobriram foi uma série de mutações num gene chamado SPR,
05:16
whichqual is responsibleresponsável for producingproduzindo serotoninserotonina, amongentre other things.
122
301000
4000
que é responsável pela produção de serotonina, entre outras coisas.
05:20
So on toptopo of L-DopaL-dopa, they gavedeu these kidsfilhos a serotoninserotonina precursorprecursor drugdroga,
123
305000
3000
Então, além de L-Dopa, deram a estas crianças uma substância precursora da serotonina,
05:23
and they're effectivelyefetivamente normalnormal now.
124
308000
2000
e, efectivamente, elas agora são normais.
05:25
Guys, this would never have happenedaconteceu withoutsem wholetodo genomegenoma sequencingseqüenciamento.
125
310000
3000
Malta, isto nunca teria acontecido sem a sequenciação total do genoma.
05:28
And at the time -- this was a fewpoucos yearsanos agoatrás -- it costcusto $100,000.
126
313000
2000
E, na altura - isto foi há poucos anos - custou 100.000 dólares.
05:30
TodayHoje it's $10,000. NextNa próxima yearano it's $1,000.
127
315000
2000
Hoje são 10.000 dólares. No próximo ano são 1.000 dólares.
05:32
The yearano after it's $100, give or take a yearano.
128
317000
2000
No ano seguinte são 100 dólares - mais ano, menos ano.
05:34
That's how fastvelozes this is movingmovendo-se.
129
319000
2000
É com esta rapidez que isto está a avançar.
05:36
So here'saqui está little NickNick --
130
321000
2000
Portanto, aqui temos o pequeno Nick --
05:38
likesgosta BatmanBatman and squirtSquirt gunsarmas.
131
323000
3000
gosta do Batman e de pistolas de água.
05:41
And it turnsgira out NickNick showsmostra up at the children'scrianças hospitalhospital
132
326000
3000
Acontece que o Nick aparece no hospital pediátrico
05:44
with this distendeddistendido bellybarriga like a faminefome victimvítima.
133
329000
2000
com a barriga dilatada, como uma vítima da fome.
05:46
And it's not that he's not eatingcomendo,
134
331000
2000
E não é que ele não se alimente,
05:48
it's that when he eatsCome, his intestineintestino basicallybasicamente opensabre up
135
333000
2000
acontece é que, quando ele come, o intestino basicamente abre-se
05:50
and fecesfezes spillderramamento de out into his gutintestino.
136
335000
2000
e as fezes espalham-se pelo abdomen.
05:52
So a hundredcem surgeriescirurgias latermais tarde,
137
337000
2000
Então, cem cirurgias mais tarde,
05:54
he looksparece at his mommamãe and saysdiz, "MomMãe,
138
339000
3000
ele olha para a mãe e diz: "Mãe,
05:57
please prayorar for me. I'm in so much paindor."
139
342000
3000
por favor, reza por mim. Tenho tantas dores."
06:00
His pediatricianpediatra happensacontece to have a backgroundfundo in clinicalclínico geneticsgenética
140
345000
3000
O pediatra dele, por acaso, tem formação em genética clínica
06:03
and he has no ideaidéia what's going on,
141
348000
2000
e não faz ideia do que se está a passar,
06:05
but he saysdiz, "Let's get this kid'scriança genomegenoma sequencedsequenciado."
142
350000
2000
mas diz: " Vamos sequenciar o genoma desta criança."
06:07
And what they find is a single-pointponto único mutationmutação
143
352000
2000
E o que eles encontram é uma mutação de ponto
06:09
in a genegene responsibleresponsável for controllingcontrolando programmedprogramado cellcélula deathmorte.
144
354000
3000
num gene responsável pelo controlo da morte celular programada.
06:12
So the theoryteoria is that he's havingtendo some immunologicalimunológica reactionreação
145
357000
3000
Portanto, a teoria é que ele está a ter alguma reacção imunológica
06:15
to what's going on to the foodComida essentiallyessencialmente,
146
360000
3000
ao processamento da comida, essencialmente,
06:18
and that's a naturalnatural reactionreação, whichqual causescausas some programmedprogramado cellcélula deathmorte.
147
363000
3000
e trata-se de uma reacção natural, que causa alguma morte celular programada.
06:21
But the genegene that regulatesregula that down is brokenpartido.
148
366000
2000
Mas o gene que regula essa baixa está avariado.
06:23
And so this informsinforma, amongentre other things, of coursecurso,
149
368000
2000
E, portanto, isto aconselha, entre outras coisas, claro,
06:25
a treatmenttratamento for boneosso marrowmedula transplanttransplante, whichqual he undertakescompromete-se.
150
370000
3000
um tratamento para transplante de medula óssea, que ele leva a efeito.
06:28
And after ninenove monthsmeses of gruelingesgotante recoveryrecuperação de,
151
373000
2000
E, após nove meses de recuperação a comer papas,
06:30
he's now eatingcomendo steakbife with A1 saucemolho.
152
375000
2000
ele está agora a comer bife com molho A1.
06:32
(LaughterRiso)
153
377000
2000
(Risos)
06:34
The prospectperspectiva of usingusando the genomegenoma
154
379000
2000
A expectativa de usar o genoma
06:36
as a universaluniversal diagnosticdiagnóstico
155
381000
2000
como um diagnóstico universal
06:38
is uponsobre us todayhoje.
156
383000
2000
apresenta-se-nos hoje.
06:40
TodayHoje, it's here.
157
385000
2000
Hoje, está aqui.
06:42
And what it meanssignifica for all of us
158
387000
2000
E o que isto significa para todos nós
06:44
is that everybodytodo mundo in this roomquarto could liveviver an extraextra fivecinco, 10, 20 yearsanos
159
389000
3000
é que todos, nesta sala, podemos viver 5, 10, 20 anos extra
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
por causa desta única coisa.
06:49
WhichQue is a fantasticfantástico storyhistória,
161
394000
2000
O que é uma história fantástica,
06:51
unlessa menos que you think about humanity'shumanidade footprintpegada on the planetplaneta
162
396000
3000
a menos que pensemos na pegada da humanidade sobre o planeta
06:54
and our abilityhabilidade to keep up foodComida productionProdução.
163
399000
2000
e na nossa habilidade para continuarmos a produzir alimentos.
06:56
So it turnsgira out
164
401000
2000
Portanto, acaba por acontecer que
06:58
that the very samemesmo technologytecnologia
165
403000
2000
exactamente a mesma tecnologia
07:00
is alsoAlém disso beingser used to growcrescer newNovo lineslinhas
166
405000
2000
está também a ser usada para cultivar novas linhas
07:02
of cornmilho, wheattrigo, soybeanfeijão de soja and other cropscultivo
167
407000
3000
de milho, trigo, soja e outras culturas
07:05
that are highlyaltamente toleranttolerante a falhas of droughtseca, of floodinundar,
168
410000
2000
que são altamente resistentes à seca, às inundações,
07:07
of pestspragas and pesticidespesticidas.
169
412000
2000
às pestes e aos pesticidas.
07:09
Now look, as long as we continuecontinuar to increaseaumentar the populationpopulação,
170
414000
3000
Agora vejam, enquanto continuarmos a aumentar a população,
07:12
we're going to have to continuecontinuar to growcrescer and eatcomer geneticallygeneticamente modifiedmodificado foodsalimentos,
171
417000
3000
vamos ter que continuar a cultivar e comer alimentos geneticamente modificados,
07:15
and that's the only positionposição that I'll take todayhoje.
172
420000
3000
e é a única posição que vou assumir hoje.
07:18
UnlessA menos que there's anybodyqualquer pessoa in the audiencepúblico
173
423000
2000
A não ser que haja alguém, de entre o público,
07:20
that would like to volunteervoluntário to stop eatingcomendo?
174
425000
2000
que queira apresentar-se como voluntário para deixar de comer?
07:22
NoneNenhum, not one.
175
427000
2000
Ninguém, nem um.
07:24
This is a typewritermáquina de escrever,
176
429000
2000
Esta é uma máquina de escrever,
07:26
a staplegrampo of everycada desktopárea de trabalho for decadesdécadas.
177
431000
3000
uma parte essencial de todas as secretárias durante décadas.
07:29
And in factfacto, the typewritermáquina de escrever was essentiallyessencialmente deletedexcluído by this thing.
178
434000
4000
E, de facto, a máquina de escrever foi apagada essencialmente por esta coisa.
07:33
And then more generalgeral versionsversões of wordpalavra processorsprocessadores cameveio about.
179
438000
3000
E depois apareceram versões mais gerais de processadores de texto.
07:36
But ultimatelyem última análise, it was a disruptioninterrupção on toptopo of a disruptioninterrupção.
180
441000
3000
Mas ultimamente houve uma ruptura sobre uma ruptura.
07:39
It was BobBob MetcalfeMetcalfe inventinginventando the EthernetEthernet
181
444000
2000
Foi a invenção da Ethernet por Bob Metcalfe
07:41
and the connectionconexão of all these computerscomputadores
182
446000
2000
e a ligação entre todos estes computadores
07:43
that fundamentallyfundamentalmente changedmudou everything.
183
448000
2000
que fundamentalmente mudou tudo.
07:45
And suddenlyDe repente we had NetscapeNetscape, and we had YahooYahoo
184
450000
3000
E, de repente, tivemos a Netscape, e tivemos o Yahoo
07:48
and we had, indeedde fato, the entireinteira dotcomdotcom bubblebolha.
185
453000
3000
e tivemos, na verdade, a bolha "dotcom" (.com) inteira.
07:51
(LaughterRiso)
186
456000
3000
(Risos)
07:54
Not to worrypreocupação thoughApesar,
187
459000
2000
Porém, não temos que nos preocupar,
07:56
that was quicklyrapidamente rescuedresgatados by the iPodiPod, FacebookFacebook
188
461000
2000
isso foi rapidamente salvo pelo iPod, Facebook
07:58
and, indeedde fato, angryBravo birdspássaros.
189
463000
2000
e, na verdade, por pássaros esfomeados (angry birds, aplicação para iPhone).
08:00
(LaughterRiso)
190
465000
2000
(Risos)
08:02
Look, this is where we are todayhoje.
191
467000
3000
Olhem, isto é onde estamos hoje.
08:05
This is the genomicGenômica revolutionrevolução todayhoje. This is where we are.
192
470000
2000
Esta é a revolução genómica, hoje. É aqui que estamos.
08:07
So what I'd like you to considerconsiderar is:
193
472000
2000
Assim, o que gostaria que considerassem é o seguinte:
08:09
What does it mean
194
474000
2000
O que sucede
08:11
when these dotspontos don't representrepresentar the individualIndividual basesbases of your genomegenoma,
195
476000
3000
quando estes pontos não representarem as bases individuais do vosso genoma,
08:14
but they connectconectar to genomesgenomas all acrossatravés the planetplaneta?
196
479000
3000
mas se ligarem a genomas por todo o planeta?
08:17
So I just recentlyrecentemente had to buyComprar life insuranceseguro.
197
482000
2000
Recentemente, tive que fazer um seguro de vida.
08:19
And I was requiredrequeridos to answerresponda:
198
484000
2000
E pediram-me que respondesse:
08:21
A. I have never had a geneticgenético testteste, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A. Nunca fiz um teste genético, B. Fiz um (cá vamos nós),
08:24
and C. I've had one and I'm not tellingdizendo.
200
489000
2000
e C. Fiz um e não estou a dizer.
08:26
ThankfullyGraças a Deus, I was ablecapaz to answerresponda A,
201
491000
2000
Felizmente, pude dar a resposta A,
08:28
and I say that honestlyhonestamente in casecaso my life insuranceseguro agentAgente is listeningouvindo.
202
493000
3000
e digo-o honestamente, para o caso de o meu agente de seguros estar a ouvir.
08:31
But what would have happenedaconteceu if I had said C?
203
496000
3000
Mas o que teria acontecido se eu tivesse dito C?
08:34
ConsumerConsumidor applicationsaplicações for genomicsgenômica, they will flourishflorescer.
204
499000
2000
Aplicações de consumo para a genómica vão florescer.
08:36
Do you want to see whetherse you're geneticallygeneticamente compatiblecompatível
205
501000
2000
Quer ver se é geneticamente compatível
08:38
with your girlfriendamiga? Sure.
206
503000
2000
com a sua namorada? Claro.
08:40
DNADNA sequencingseqüenciamento on your iPhoneiPhone? There's an appaplicativo for that.
207
505000
3000
Sequência do ADN no seu iPhone? Há uma aplicação para isso.
08:43
(LaughterRiso)
208
508000
2000
(Risos)
08:45
PersonalizedPersonalizado genomicGenômica massagemassagem anyonealguém?
209
510000
3000
Alguém quer uma massagem genómica personalizada?
08:48
There's already a lablaboratório todayhoje
210
513000
2000
Há já hoje um laboratório
08:50
that teststestes for allelealelo 334 of the AVPRAVPR1 genegene,
211
515000
2000
que faz o teste do alelo 334 do gene AVPR1
08:52
the so-calledassim chamado cheatingfazer batota genegene.
212
517000
2000
o chamado gene da infidelidade.
08:54
So anybodyqualquer pessoa who'squem é here todayhoje with your significantsignificativo other,
213
519000
4000
Portanto, qualquer um que esteja aqui com a sua cara metade
08:58
just turnvirar over to them and swabcotonete theirdeles mouthboca,
214
523000
2000
simplesmente vire-se para ele e passe-lhe um cotonete pela boca,
09:00
sendenviar it to the lablaboratório and you'llvocê vai know for sure.
215
525000
2000
envie-o para o laboratório e então saberá com toda a certeza.
09:02
(LaughterRiso)
216
527000
2000
(Risos)
09:04
Do you really want to electeleger a presidentPresidente
217
529000
2000
Vocês querem realmente eleger um presidente
09:06
whosede quem genomegenoma suggestssugere cardiomyopathycardiomiopatia?
218
531000
2000
cujo genoma sugira cardiomiopatia?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
Agora pensem nisto, estamos em 2016
09:10
and the leadingconduzindo candidatecandidato releaseslançamentos
220
535000
1000
e a principal candidata divulga,
09:11
not only her fourquatro yearsanos of back taximposto returnsretorna,
221
536000
2000
não só as declarações de impostos dos últimos quatro anos,
09:13
but alsoAlém disso her personalpessoal genomegenoma.
222
538000
2000
mas também o seu genoma pessoal.
09:15
And it looksparece really good.
223
540000
2000
E ele parece realmente bom.
09:17
And then she challengesdesafios all of her competitorsconcorrentes to do the samemesmo.
224
542000
2000
E então ela desafia todos os outros candidatos a fazerem o mesmo.
09:19
Do you think that's not going to happenacontecer?
225
544000
2000
Pensam que isso não vai acontecer?
09:21
Do you think it would have helpedajudou JohnJohn McCainMcCain?
226
546000
2000
Pensam que teria ajudado o John McCain?
09:23
(LaughterRiso)
227
548000
2000
(Risos)
09:25
How manymuitos people in the audiencepúblico
228
550000
2000
Quantas pessoas, no público,
09:27
have the last namenome ResnickResnick like me? RaiseAumento your handmão.
229
552000
2000
têm o apelido Resnick como eu? Levantem as vossas mãos.
09:29
AnybodyNinguém? NobodyNinguém.
230
554000
2000
Alguém? Ninguém.
09:31
TypicallyNormalmente, there's one or two.
231
556000
2000
Tipicamente, há um ou dois.
09:33
So my father'spai fatherpai was one of 10 ResnickResnick brothersirmãos.
232
558000
2000
O pai do meu pai era um de 10 irmãos Resnick.
09:35
They all hatedodiou eachcada other.
233
560000
2000
Eles odiavam-se todos entre si.
09:37
And they all movedse mudou to differentdiferente partspartes of the planetplaneta.
234
562000
2000
E todos se mudaram para diferentes partes do planeta.
09:39
So it's likelyprovável
235
564000
2000
Por isso, é provável
09:41
that I'm relatedrelacionado to everycada ResnickResnick that I ever meetConheça, but I don't know.
236
566000
3000
que eu seja familiar de todos os Resnick que venha a encontrar, mas não sei.
09:44
But imagineImagine if my genomegenoma were deidentifieddeidentified, sittingsentado in softwareProgramas,
237
569000
3000
Mas imaginem se o meu genoma estivesse a ser descodificado, no programa,
09:47
and a thirdterceiro cousin'sdo primo genomegenoma was alsoAlém disso sittingsentado there,
238
572000
2000
e o genoma de um terceiro primo estivesse ali também,
09:49
and there was softwareProgramas that could comparecomparar these two
239
574000
2000
e houvesse um programa que pudesse comparar estes dois genomas
09:51
and make these associationsassociações.
240
576000
2000
e fazer estas associações.
09:53
Not hardDifícil to imagineImagine. My companyempresa has softwareProgramas that does this right now.
241
578000
3000
Não é difícil de imaginar. A minha companhia tem programas que fazem isto agora mesmo.
09:56
And so imagineImagine one more thing:
242
581000
2000
E então imaginem mais uma coisa:
09:58
that that softwareProgramas is ablecapaz to askpergunte bothambos partiesfestas for mutualmútuo consentsconsentimentos,
243
583000
3000
que esse programa é capaz de pedir a ambas as partes consentimentos mútuos
10:01
"Would you be willingdisposto to meetConheça your thirdterceiro cousinprimo?"
244
586000
2000
"Desejaria encontrar-se com o seu terceiro primo?"
10:03
And if we bothambos say yes,
245
588000
2000
E se ambos dissessem que sim,
10:05
voilaVoilà! WelcomeBem-vindo to chromosomallycromossomicamente LinkedInLinkedIn.
246
590000
2000
voilá! Bem-vindos ao Linkedln cromossomático.
10:07
(LaughterRiso)
247
592000
4000
(Risos)
10:11
Now this is probablyprovavelmente a good thing, right?
248
596000
2000
Agora, provavelmente isto é uma coisa boa. Certo?
10:13
You have biggerMaior clanclã gatheringsreuniões and so on.
249
598000
2000
Tem-se reuniões familiares maiores e tudo isso.
10:15
But maybe it's a badmau thing as well.
250
600000
2000
Mas talvez também seja uma coisa má.
10:17
How manymuitos fatherspais in the roomquarto? RaiseAumento your handsmãos.
251
602000
2000
Quantos pais estão aqui na sala? Levantem as mãos.
10:19
Okay, so expertsespecialistas think that one to threetrês percentpor cento of you
252
604000
3000
Muito bem. Acontece que os peritos pensam que de um a três por cento de vocês
10:22
are not actuallyna realidade the fatherpai of your childcriança.
253
607000
2000
não são realmente os pais dos vossos filhos.
10:24
(LaughterRiso)
254
609000
2000
(Risos)
10:26
Look --
255
611000
2000
Vejam --
10:28
(LaughterRiso)
256
613000
4000
(Risos)
10:32
These genomesgenomas, these 23 chromosomescromossomos,
257
617000
3000
Estes genomas, estes 23 cromossomas,
10:35
they don't in any way representrepresentar the qualityqualidade of our relationshipsrelacionamentos
258
620000
3000
de modo nenhum representam a qualidade dos nossos relacionamentos
10:38
or the naturenatureza of our societysociedade -- at leastpelo menos not yetainda.
259
623000
2000
ou a natureza da nossa sociedade -- pelo menos, ainda não.
10:40
And like any newNovo technologytecnologia,
260
625000
2000
E, como qualquer nova tecnologia,
10:42
it's really in humanity'shumanidade handsmãos
261
627000
2000
está realmente nas mãos da humanidade
10:44
to wieldempunhar it for the bettermentaperfeiçoamento of mankindhumanidade, or not.
262
629000
3000
utilizá-la ou não para melhorar a humanidade.
10:47
And so I urgeimpulso you all to wakedespertar up and to tuneTune in
263
632000
3000
E, portanto, recomendo que todos vocês acordem e estejam atentos
10:50
and to influenceinfluência the genomicGenômica revolutionrevolução that's happeningacontecendo all around you.
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e influenciem a revolução genómica que está a acontecer à nossa volta.
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Thank you.
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Obrigado.
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(ApplauseAplausos)
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(Aplausos)
Translated by Ilona Bastos
Reviewed by Rafael Eufrasio

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ABOUT THE SPEAKER
Richard Resnick - Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software.

Why you should listen

Richard Resnick is CEO of GenomeQuest , a company that builds software to support genomic medicine -- research and individualized treatments that take advantage of cheap and accessible genome processing. He was previously CEO of Mosaic Bioinformatics; before becoming a bio-entrepreneur, he was a member of the Human Genome Project under Eric Lander at MIT.

More profile about the speaker
Richard Resnick | Speaker | TED.com