TEDGlobal 2011
Cynthia Kenyon: Experiments that hint of longer lives
Cynthia Kenyon: Experimentos que sugerem vidas mais longas
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O que controla o envelhecimento? A bioquímica Cynthia Kenyon encontrou uma mutação genética simples que pode dobrar o tempo de vida de um verme simples, o C. elegans. As lições desta e outras descobertas indicam como podemos um dia estender significativamente a vida humana jovem.
Cynthia Kenyon - Biochemist, geneticist
When it comes to aging well, having “good genes” (or rather, mutant ones) is key, says Cynthia Kenyon. She unlocked the genetic secret of longevity in roundworms — and now she’s working to do the same for humans. Full bio
When it comes to aging well, having “good genes” (or rather, mutant ones) is key, says Cynthia Kenyon. She unlocked the genetic secret of longevity in roundworms — and now she’s working to do the same for humans. Full bio
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Have you ever wanted to stay young a little longer
0
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3000
Você já quis permanecer jovem um pouquinho mais
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and put off aging?
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3000
2000
e adiar o envelhecimento?
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This is a dream of the ages.
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5000
3000
Este é um sonho de séculos.
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But scientists have for a long time
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8000
2000
Mas os cientistas pensaram por um longo tempo
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thought this just was never going to be possible.
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10000
2000
que isto nunca seria possível.
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They thought you just wear out, there's nothing you can do about it --
5
12000
3000
Pensavam que você apenas se deteriora, não há nada que possa fazer sobre isso --
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kind of like an old shoe.
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15000
2000
meio que um sapato velho.
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But if you look in nature,
7
17000
2000
Mas se você observar a natureza,
00:34
you see that different kinds of animals
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19000
2000
você verá que diferentes tipos de animais
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can have really different lifespans.
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21000
2000
podem ter realmente diferentes expectativas de vida.
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Now these animals are different from one another,
10
23000
2000
Agora esses animais são diferentes um do outro
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because they have different genes.
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25000
2000
porque eles têm genes diferentes.
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So that suggests
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27000
2000
Portanto isso sugere
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that somewhere in these genes, somewhere in the DNA,
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29000
2000
que em algum lugar nesses genes, em algum lugar no DNA,
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are genes for aging,
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31000
2000
estão os genes do envelhecimento,
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genes that allow them to have different lifespans.
15
33000
2000
genes que lhes permitem ter diferentes expectativas de vida.
00:50
So if there are genes like that,
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35000
2000
Então, se há genes assim,
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then you can imagine that,
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37000
2000
então você pode imaginar que,
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if you could change one of the genes in an experiment,
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39000
2000
se você pudesse alterar um desses genes em um experimento,
00:56
an aging gene,
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41000
2000
um gene do envelhecimento,
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maybe you could slow down aging and extend lifespan.
20
43000
3000
talvez você pudesse retardar o envelhecimento e estender a expectativa de vida.
01:01
And if you could do that, then you could find the genes for aging.
21
46000
3000
E se você pudesse fazer isso, então poderia encontrar os genes do envelhecimento.
01:04
And if they exist and you can find them,
22
49000
2000
E se eles existissem e você pudesse encontrá-los,
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then maybe one could eventually do something about it.
23
51000
3000
então talvez alguém pudesse finalmente fazer alguma coisa sobre isso.
01:09
So we've set out to look for genes that control aging.
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54000
3000
Assim, começamos a procurar genes que controlam o envelhecimento.
01:12
And we didn't study any of these animals.
25
57000
3000
E não estudamos nenhum desses animais.
01:15
Instead, we studied a little, tiny, round worm called C. elegans,
26
60000
3000
Ao contrário, estudamos um verme roliço, minúsculo, chamado C. elegans,
01:18
which is just about the size of a comma in a sentence.
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63000
3000
que é mais ou menos do tamanho de uma vírgula em uma sentença.
01:21
And we were really optimistic that we could find something
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66000
3000
E estávamos realmente otimistas que pudéssemos encontrar algo
01:24
because there had been a report of a long-lived mutant.
29
69000
3000
porque havia um relato de um mutante de vida longa.
01:27
So we started to change genes at random,
30
72000
2000
Dessa forma começamos a alterar genes ao acaso,
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looking for long-lived animals.
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74000
2000
procurando animais de vida longa.
01:31
And we were very lucky to find
32
76000
2000
E tivemos sorte de encontrar
01:33
that mutations that damage one single gene called daf-2
33
78000
4000
essas mutações que danificam um único gene, chamado daf-2,
01:37
doubled the lifespan of the little worm.
34
82000
3000
e que dobraram a expectativa de vida do pequeno verme.
01:40
So you can see in black, after a month --
35
85000
2000
Assim vocês podem ver em preto, depois de um mês --
01:42
they're very short-lived; that's why we like to study them
36
87000
2000
eles têm uma vida muito curta; é por isso que gostamos de examiná-los
01:44
for studies of aging --
37
89000
2000
em estudos de envelhecimento --
01:46
in black, after a month, the normal worms are all dead.
38
91000
3000
em preto, depois de um mês, os vermes normais estão todos mortos.
01:49
But at that time,
39
94000
2000
Mas nesse período,
01:51
most of the mutant worms are still alive.
40
96000
2000
a maioria dos vermes mutantes ainda estava viva.
01:53
And it isn't until twice as long
41
98000
2000
E não foi senão em um tempo duas vezes mais longo
01:55
that they're all dead.
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100000
2000
que todos eles morreram.
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And now I want to show what they actually look like in this movie here.
43
102000
3000
Agora quero mostrar-lhes como eles realmente se parecem neste filme aqui.
02:00
So the first thing you're going to see
44
105000
2000
A primeira coisa que vocês vão ver
02:02
is the normal worm
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107000
2000
é o verme normal
02:04
when it's about college student age -- a young adult.
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109000
3000
quando ele tem mais ou menos a idade de um estudante universitário -- um jovem adulto.
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It's quite a cute little fellow.
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112000
3000
É um indivíduo bem bonitinho.
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And next you're going to see the long-lived mutant when it's young.
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115000
3000
E a seguir vocês vão ver o mutante de longa vida quando é jovem.
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So this animal is going to live twice as long.
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118000
2000
Esse animal vai viver um tempo duas vezes mais longo.
02:15
Is it miserable? It doesn't seem to be.
50
120000
2000
Ele parece estar miserável? Não parece estar.
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It's active. You can't tell the difference really.
51
122000
3000
Está ativo. Você não consegue ver diferença na verdade.
02:20
And they can be completely fertile --
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125000
2000
E eles podem ser totalmente férteis --
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have the same number of progeny as the normal worms do.
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127000
2000
ter o mesmo número de descendentes que os vermes normais têm.
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Now get out your handkerchiefs here.
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129000
2000
Agora peguem seus lenços.
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You're going to see, in just two weeks,
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131000
2000
Vocês vão ver, em apenas duas semanas,
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the normal worms are old.
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133000
2000
que os vermes normais estão velhos.
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You can see the little head moving down at the bottom there.
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135000
3000
Vocês podem ver a cabeça pequena se movendo ali na base.
02:33
But everything else is just lying there.
58
138000
2000
Mas tudo o mais está apenas jazendo ali.
02:35
The animal's clearly in the nursing home.
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140000
2000
O animal está claramente no asilo.
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And if you look at the tissues of the animal, they're starting to deteriorate.
60
142000
3000
E se você olhar para os tecidos do animal, eles estão começando a se deteriorar.
02:40
You know, even if you've never seen one of these little C. elegans --
61
145000
2000
Você sabe, mesmo que nunca tenha visto um desses pequenos C. elegans --
02:42
which probably most of you haven't seen one --
62
147000
2000
e provavelmente muitos de vocês nunca viram um --
02:44
you can tell they're old -- isn't that interesting?
63
149000
3000
você sabe que eles estão velhos -- não é interessante?
02:47
So there's something about aging that's kind of universal.
64
152000
3000
Portanto há alguma coisa sobre o envelhecimento que é meio universal.
02:50
And now here is the daf-2 mutant.
65
155000
3000
E agora aqui está o mutante daf-2.
02:53
One gene is changed out of 20,000, and look at it.
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158000
2000
Um gene entre 20 mil foi alterado, e olhe para ele.
02:55
It's the same age, but it's not in the nursing home;
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160000
3000
Tem a mesma idade, mas não está no asilo;
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it's going skiing.
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163000
3000
vai esquiar.
03:01
This is what's really cool: it's aging more slowly.
69
166000
3000
Isto é que é legal: ele está envelhecendo mais lentamente.
03:04
It takes this worm two days
70
169000
2000
Este verme leva dois dias
03:06
to age as much as the normal worm ages in one day.
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171000
2000
para envelhecer tanto quanto o verme normal envelhece em um dia.
03:08
And when I tell people about this,
72
173000
2000
E quando digo isso às pessoas,
03:10
they tend to think of maybe an 80 or 90 year-old person
73
175000
4000
elas tendem a pensar, talvez, em uma pessoa de 80 ou 90 anos
03:14
who looks really good for being 90 or 80.
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179000
2000
que parece realmente bem por ter 90 ou 80.
03:16
But it's really more like this:
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181000
2000
Mas, de fato, é mais desta forma:
03:18
let's say you're a 30 year-old guy -- or in your 30s --
76
183000
3000
digamos que você seja um cara de 30 anos -- 30 e poucos anos --
03:21
and you're a bachelor and you're dating people.
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186000
2000
e você é solteiro e está paquerando mulheres.
03:23
And you meet someone you really like, you get to know her.
78
188000
3000
E encontra alguém de quem você realmente gosta, você quer conhecê-la melhor.
03:26
And you're in a restaurant, and you say, "Well how old are you?"
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191000
3000
E vocês estão no restaurante, e você diz: "Bem, quantos anos você tem?"
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She says, "I'm 60."
80
194000
2000
Ela diz: "Tenho 60."
03:31
That's what it's like. And you would never know.
81
196000
2000
É dessa forma. E você nunca saberia.
03:33
You would never know, until she told you.
82
198000
2000
Você nunca saberia, a menos que ela lhe contasse.
03:35
(Laughter)
83
200000
4000
(Risadas)
03:39
Okay.
84
204000
2000
Ok.
03:41
So what is the daf-2 gene?
85
206000
2000
Então, o que é o gene daf-2?
03:43
Well as you know, genes, which are part of the DNA,
86
208000
2000
Bem, como vocês sabem, genes, que são parte do DNA,
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they're instructions to make a protein that does something.
87
210000
3000
eles são instruções para fazer uma proteína que faz alguma coisa.
03:48
And the daf-2 gene
88
213000
2000
E o gene daf-2
03:50
encodes a hormone receptor.
89
215000
2000
codifica um receptor de hormônio
03:52
So what you see in the picture there
90
217000
2000
Assim o que você vê ali na figura
03:54
is a cell with a hormone receptor in red
91
219000
2000
é uma célula com um receptor de hormônio em vermelho
03:56
punching through the edge of the cell.
92
221000
2000
atravessando a borda da célula.
03:58
So part of it is like a baseball glove.
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223000
2000
Então, parte dele é como uma luva de beisebol.
04:00
Part of it's on the outside,
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225000
2000
Parte dele está do lado de fora,
04:02
and it's catching the hormone as it comes by in green.
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227000
2000
retendo o hormônio enquanto ele passa, em verde.
04:04
And the other part is on the inside
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229000
2000
E a outra parte está no interior
04:06
where it sends signals into the cell.
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231000
2000
de onde envia sinais para a célula.
04:08
Okay, so what is the daf-2 receptor
98
233000
2000
Ok, então o que o receptor daf-2
04:10
telling the inside of the cell?
99
235000
2000
está dizendo para o interior da célula?
04:12
I just told you that, if you make a mutation in the daf-2 gene cell,
100
237000
3000
Eu já disse que, se você faz uma mutação no gene daf-2,
04:15
that you get a receptor that doesn't work as well;
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240000
2000
de forma que você obtém um receptor que não funciona tão bem,
04:17
the animal lives longer.
102
242000
2000
o animal vive mais tempo.
04:19
So that means that the normal function of this hormone receptor
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244000
3000
Logo, isso significa que a função normal deste receptor de hormônio
04:22
is to speed up aging.
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247000
2000
é acelerar o envelhecimento.
04:24
That's what that arrow means.
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249000
2000
Isso é o que significa esta seta.
04:26
It speeds up aging. It makes it go faster.
106
251000
2000
Ele acelera o envelhecimento. Faz com que vá mais rápido.
04:28
So it's like the animal has the grim reaper inside of itself,
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253000
2000
Assim é como se o animal tivesse a morte dentro de si,
04:30
speeding up aging.
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255000
2000
acelerando o envelhecimento.
04:32
So this is altogether really, really interesting.
109
257000
3000
Então tudo isso é realmente muito interessante.
04:35
It says that aging is subject to control by the genes,
110
260000
3000
Isso indica que o envelhecimento está sujeito ao controle dos genes
04:38
and specifically by hormones.
111
263000
3000
e especificamente dos hormônios.
04:41
So what kind of hormones are these?
112
266000
2000
E que tipo de hormônios são esses?
04:43
There's lots of hormones. There's testosterone, adrenalin.
113
268000
2000
Há muitos hormônios. Existe testosterona, adrenalina.
04:45
You know about a lot of them.
114
270000
2000
Vocês conhecem muitos deles.
04:47
These hormones are similar
115
272000
2000
Estes hormônios são similares
04:49
to hormones that we have in our bodies.
116
274000
2000
aos hormônios que temos em nossos corpos.
04:51
The daf-2 hormone receptor
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276000
2000
O receptor de hormônio daf-2
04:53
is very similar to the receptor
118
278000
2000
é muito similar ao receptor
04:55
for the hormone insulin and IGF-1.
119
280000
3000
do hormônio insulina e do IGF-1.
04:58
Now you've all heard of at least insulin.
120
283000
2000
Todos já ouviram algo, ao menos, sobre insulina.
05:00
Insulin is a hormone that promotes the uptake of nutrients
121
285000
3000
Insulina é um hormônio que promove a captação de nutrientes
05:03
into your tissues after you eat a meal.
122
288000
2000
nos tecidos depois que você ingere uma refeição.
05:05
And the hormone IGF-1 promotes growth.
123
290000
3000
E o hormônio IGF-1 promove o crescimento.
05:08
So these functions were known for these hormones for a long time,
124
293000
3000
E essas funções eram conhecidas nesses hormônios há muito tempo,
05:11
but our studies suggested
125
296000
2000
mas nossos estudos sugerem
05:13
that maybe they had a third function that nobody knew about --
126
298000
2000
que talvez eles tenham uma terceira função que ninguém conhecia --
05:15
maybe they also affect aging.
127
300000
2000
talvez eles também afetem o envelhecimento.
05:17
And it's looking like that's the case.
128
302000
2000
E parece que é o caso.
05:19
So after we made our discoveries with little C. elegans,
129
304000
3000
Assim, depois de nossas descobertas com o pequeno C. elegans,
05:22
people who worked on other kinds of animals
130
307000
2000
as pessoas que trabalhavam com outros tipos de animais
05:24
started asking, if we made the same daf-2 mutation,
131
309000
3000
começaram a questionar: se fizéssemos a mesma mutação no daf-2,
05:27
the hormone receptor mutation, in other animals,
132
312000
3000
a mutação do receptor de hormônio, em outros animais,
05:30
will they live longer?
133
315000
2000
eles viveriam mais tempo?
05:32
And that is the case in flies.
134
317000
2000
E esse é o caso em moscas.
05:34
If you change this hormone pathway in flies, they live longer.
135
319000
3000
Se você altera a via desse hormônio em moscas, elas vivem mais tempo.
05:37
And also in mice -- and mice are mammals like us.
136
322000
3000
E também em ratos -- e ratos são mamíferos como nós.
05:40
So it's an ancient pathway,
137
325000
2000
Portanto é uma via muito antiga,
05:42
because it must have arisen a long time ago in evolution
138
327000
2000
porque deve ter surgido muito tempo atrás na evolução
05:44
such that it still works in all these animals.
139
329000
3000
de forma que ainda funciona em todos esses animais.
05:47
And also, the common precursor also gave rise to people.
140
332000
3000
E ainda, o precursor comum também ocorre em pessoas.
05:50
So maybe it's working in people the same way.
141
335000
2000
Então talvez esteja funcionando nas pessoas do mesmo modo.
05:52
And there are hints of this.
142
337000
2000
E há pistas disso.
05:54
So for example, there was one study that was done
143
339000
2000
Por exemplo, houve um estudo feito
05:56
in a population of Ashkenazi Jews in New York City.
144
341000
3000
em uma população de judeus Ashkenazi em Nova Iorque.
05:59
And just like any population,
145
344000
2000
E como qualquer outra população,
06:01
most of the people live to be about 70 or 80,
146
346000
3000
a maioria vive mais ou menos até os 70 ou 80 anos,
06:04
but some live to be 90 or 100.
147
349000
2000
mas alguns vivem até 90 ou 100.
06:06
And what they found
148
351000
2000
E o que encontraram
06:08
was that people who lived to 90 or 100
149
353000
3000
foi que pessoas que viveram até 90 ou 100
06:11
were more likely to have daf-2 mutations --
150
356000
3000
tendiam a ter mutações no daf-2 --
06:14
that is, changes in the gene
151
359000
2000
isto é, alterações no gene
06:16
that encodes the receptor for IGF-1.
152
361000
2000
que codifica o receptor para IGF-1.
06:18
And these changes made the gene not act as well
153
363000
5000
E essas alterações fizeram o gene não atuar tão bem
06:23
as the normal gene would have acted.
154
368000
2000
quanto o gene normal teria atuado.
06:25
It damaged the gene.
155
370000
2000
Ela danificou o gene.
06:27
So those are hints
156
372000
2000
Assim, essas são indicações
06:29
suggesting that humans are susceptible
157
374000
2000
sugerindo que os humanos são suscetíveis
06:31
to the effects of the hormones for aging.
158
376000
2000
aos efeitos dos hormônios do envelhecimento.
06:33
So the next question, of course, is:
159
378000
2000
Desse modo, a próxima questão, é claro, é:
06:35
Is there any effect on age-related disease?
160
380000
3000
há qualquer efeito sobre doenças relacionadas ao envelhecimento?
06:38
As you age, you're much more likely
161
383000
2000
À medida que envelhece, você está muito mais sujeito
06:40
to get cancer, Alzheimer's disease,
162
385000
2000
a ter câncer, doença de Alzheimer,
06:42
heart disease, all sorts of diseases.
163
387000
2000
doenças cardíacas, todos os tipos de doenças.
06:44
It turns out that these long-lived mutants
164
389000
2000
Acontece que esses mutantes de longa vida
06:46
are more resistant to all these diseases.
165
391000
2000
são mais resistentes a todas essas doenças.
06:48
They hardly get cancer,
166
393000
2000
Eles dificilmente têm câncer,
06:50
and when they do it's not as severe.
167
395000
2000
e quando têm, não é tão severo.
06:52
So it's really interesting, and it makes sense in a way,
168
397000
2000
Então é realmente interessante, e faz sentido de uma certa forma,
06:54
that they're still young,
169
399000
2000
como ainda são jovens,
06:56
so why would they be getting diseases of aging until their old?
170
401000
3000
por que teriam doenças relacionadas ao envelhecimento?
07:00
So it suggests
171
405000
2000
Portanto isso sugere
07:02
that, if we could have a therapeutic or a pill to take
172
407000
3000
que, se pudéssemos ter uma terapia ou uma pílula para tomar
07:05
to replicate some of these effects in humans,
173
410000
2000
a fim de replicar alguns desses efeitos em humanos,
07:07
maybe we would have a way
174
412000
2000
talvez tivéssemos uma maneira
07:09
of combating lots of different age-related diseases
175
414000
2000
de combater muitas das doenças associadas com envelhecimento
07:11
all at once.
176
416000
2000
todas de uma vez.
07:13
So how can a hormone ultimately affect the rate of aging?
177
418000
2000
Como um hormônio pode, afinal, afetar a taxa de envelhecimento?
07:15
How could that work?
178
420000
2000
Como isso poderia funcionar?
07:17
Well it turns out that in the daf-2 mutants,
179
422000
3000
Bem, acontece que nos mutantes daf-2,
07:20
a whole lot of genes are switched on in the DNA
180
425000
3000
muitos dos genes são acionados no DNA
07:23
that encode proteins that protect the cells and the tissues,
181
428000
3000
que codifica proteínas que protegem as células e os tecidos
07:26
and repair damage.
182
431000
2000
e reparam danos.
07:28
And the way that they're switched on
183
433000
3000
E a forma como são acionados
07:31
is by a gene regulator protein called FOXO.
184
436000
3000
é por uma proteína reguladora do gene, chamada FOXO.
07:34
So in a daf-2 mutant --
185
439000
2000
Assim em um mutante daf-2 --
07:36
you see that I have the X drawn here through the receptor.
186
441000
2000
você vê que tenho o X desenhado no receptor.
07:38
The receptor isn't working as well.
187
443000
2000
O receptor não está funcionando tão bem.
07:40
Under those conditions, the FOXO protein in blue
188
445000
3000
Sob essas condições, a proteína FOXO, em azul,
07:43
has gone into the nucleus --
189
448000
2000
foi até o núcleo --
07:45
that little compartment there in the middle of the cell --
190
450000
2000
aquele pequeno compartimento ali no meio da célula --
07:47
and it's sitting down on a gene binding to it.
191
452000
2000
e se acoplou sobre o gene, ligando-se a ele.
07:49
You see one gene. There are lots of genes actually that bind on FOXO.
192
454000
2000
Você vê um gene. Há muitos genes, na verdade, que se ligam à FOXO.
07:51
And it's just sitting on one of them.
193
456000
2000
E está apenas acoplada em um deles.
07:53
So FOXO turns on a lot of genes.
194
458000
2000
Assim a FOXO aciona muitos genes.
07:55
And the genes it turns on includes antioxidant genes,
195
460000
3000
E os genes que ela aciona incluem genes antioxidantes,
07:58
genes I call carrot-giver genes,
196
463000
2000
genes que chamo de doadores de cenoura,
08:00
whose protein products
197
465000
2000
cujas proteínas resultantes
08:02
actually help other proteins to function well --
198
467000
2000
realmente ajudam outras proteínas a funcionar bem --
08:04
to fold correctly and function correctly.
199
469000
2000
a dobrar-se e funcionar corretamente.
08:06
And it can also escort them to the garbage cans of the cell
200
471000
3000
E ela também pode escoltá-las às latas de lixo da célula
08:09
and recycle them if they're damaged.
201
474000
2000
e reciclá-las se estiverem danificadas.
08:11
DNA repair genes
202
476000
2000
Genes que reparam o DNA
08:13
are more active in these animals.
203
478000
2000
são mais ativos nesses animais.
08:15
And the immune system is more active.
204
480000
2000
E o sistema imunológico é mais ativo.
08:17
And many of these different genes, we've shown,
205
482000
3000
E muitos desses genes diferentes que vimos
08:20
actually contribute to the long lifespan of the daf-2 mutant.
206
485000
3000
realmente contribuem para uma longa vida do mutante daf-2.
08:23
So it's really interesting.
207
488000
2000
Então é realmente interessante.
08:25
These animals have within them
208
490000
2000
Esses animais têm dentro deles
08:27
the latent capacity to live much longer than they normally do.
209
492000
3000
a capacidade latente de viver muito mais tempo do que teriam normalmente.
08:30
They have the ability
210
495000
2000
Eles têm a habilidade
08:32
to protect themselves from many kinds of damage,
211
497000
2000
de proteger-se de muitos tipos de danos,
08:34
which we think makes them live longer.
212
499000
3000
o que achamos que faz com que eles vivam mais tempo.
08:37
So what about the normal worm?
213
502000
2000
E o verme normal?
08:39
Well when the daf-2 receptor is active,
214
504000
3000
Bem, quando o receptor daf-2 está ativo,
08:42
then it triggers a series of events
215
507000
2000
ele dispara uma série de eventos
08:44
that prevent FOXO
216
509000
2000
que impedem a FOXO
08:46
from getting into the nucleus where the DNA is.
217
511000
3000
de entrar no núcleo onde está o DNA.
08:49
So it can't turn the genes on.
218
514000
2000
Então ele não pode acionar os genes.
08:51
That's how it works. That's why we don't see the long lifespan,
219
516000
2000
É como funciona. É por isso que não vimos a expectativa de vida longa,
08:53
until we have the daf-2 mutant.
220
518000
2000
até que tivéssemos o mutante daf-2.
08:55
But what good is this for the worm?
221
520000
2000
Mas, isso é bom para o verme?
08:57
Well we think that insulin and IGF-1 hormones
222
522000
3000
Bem, pensamos que os hormônios insulina e IGF-1
09:00
are hormones that are particularly active
223
525000
2000
são hormônios que estão particularmente ativos
09:02
under favorable conditions -- in the good times --
224
527000
2000
sob condições favoráveis -- nos bons tempos --
09:04
when food is plentiful and there's not a lot of stress in the environment.
225
529000
3000
quando a comida é abundante e não há muito estresse no meio ambiente.
09:07
Then they promote the uptake of nutrients.
226
532000
2000
Daí eles promovem a captação de nutrientes.
09:09
You can store the food, use it for energy,
227
534000
3000
Você pode estocar a comida, usá-la para energia,
09:12
grow, etc.
228
537000
2000
crescimento, etc.
09:14
But what we think is that, under conditions of stress,
229
539000
3000
Mas o que achamos é que, sob condições de estresse,
09:17
the levels of these hormones drop --
230
542000
2000
os níveis desses hormônios caem --
09:19
for example, having limited food supply.
231
544000
3000
por exemplo, ter suprimento limitado de comida.
09:22
And that, we think,
232
547000
2000
E isso, nós achamos,
09:24
is registered by the animal as a danger signal,
233
549000
2000
é registrado pelo animal como um sinal de perigo,
09:26
a signal that things are not okay
234
551000
2000
um sinal de que as coisas não estão bem
09:28
and that it should roll out its protective capacity.
235
553000
3000
e que ele deveria recorrer à sua capacidade protetora.
09:31
So it activates FOXO, FOXO goes to the DNA,
236
556000
3000
Então ele ativa a FOXO, a FOXO vai ao DNA,
09:34
and that triggers the expression of these genes
237
559000
2000
e isso dispara a manifestação desses genes
09:36
that improves the ability of the cell
238
561000
2000
que melhoram a capacidade da célula
09:38
to protect itself and repair itself.
239
563000
2000
de proteger e restaurar a si mesma.
09:40
And that's why we think the animals live longer.
240
565000
2000
E é por isso que achamos que os animais vivem mais tempo.
09:42
So you can think of FOXO
241
567000
2000
Por isso você pode pensar na FOXO
09:44
as being like a building superintendent.
242
569000
3000
como um superintendente de construção.
09:47
So maybe he's a little bit lazy,
243
572000
2000
E talvez ela seja um pouquinho preguiçosa,
09:49
but he's there, he's taking care of the building.
244
574000
2000
mas ela está lá, ela está cuidando do edifício.
09:51
But it's deteriorating.
245
576000
2000
Mas ele está se deteriorando.
09:53
And then suddenly, he learns that there's going to be a hurricane.
246
578000
3000
Então, de repente, ela fica sabendo que vai ocorrer um furacão.
09:56
So he doesn't actually do anything himself.
247
581000
2000
Ela mesma não faz nada realmente.
09:58
He gets on the telephone --
248
583000
2000
Ela se fixa ao telefone --
10:00
just like FOXO gets on the DNA --
249
585000
2000
exatamente como a FOXO se fixa no DNA --
10:02
and he calls up
250
587000
2000
e ela chama
10:04
the roofer, the window person,
251
589000
2000
quem conserta o telhado, o vidraceiro,
10:06
the painter, the floor person.
252
591000
3000
o pintor, quem arruma o chão.
10:09
And they all come and they fortify the house.
253
594000
2000
E todos eles vêm e fortificam a casa.
10:11
And then the hurricane comes through,
254
596000
2000
E o furacão passa,
10:13
and the house is in much better condition than it would normally have been in.
255
598000
2000
e a casa está numa condição muito melhor do que normalmente estaria.
10:15
And not only that, it can also just last longer,
256
600000
3000
E não apenas isso, ela pode também durar mais,
10:18
even if there isn't a hurricane.
257
603000
2000
mesmo que não haja furacão.
10:20
So that's the concept here
258
605000
2000
Este é o conceito de como
10:22
for how we think this life extension ability exists.
259
607000
4000
pensamos que esta habilidade de extensão da vida existe.
10:26
Now the really cool thing about FOXO
260
611000
2000
Agora a coisa realmente legal sobre a FOXO
10:28
is that there are different forms of it.
261
613000
2000
é que há diferentes formas dela.
10:30
We all have FOXO genes,
262
615000
3000
Todos nós temos genes da FOXO,
10:33
but we don't all have exactly the same form of the FOXO gene.
263
618000
3000
mas não temos exatamente a mesma forma do gene FOXO.
10:36
Just like we all have eyes,
264
621000
2000
Exatamente como todos temos olhos,
10:38
but some of us have blue eyes and some of us have brown eyes.
265
623000
3000
mas alguns têm olhos azuis e outros têm olhos castanhos.
10:41
And there are certain forms of the FOXO gene
266
626000
3000
E há certas formas do gene FOXO
10:44
that have found to be more frequently present
267
629000
2000
que se descobriu estar mais frequentemente presentes
10:46
in people who live to be 90 or 100.
268
631000
2000
em pessoas que vivem até os 90 ou 100 anos.
10:48
And that's the case all over the world,
269
633000
2000
E esse é o caso em todo o mundo,
10:50
as you can see from these stars.
270
635000
2000
como podem ver por estas estrelas.
10:52
And each one of these stars represents a population
271
637000
2000
Cada uma dessas estrelas representa uma população
10:54
where scientists have asked,
272
639000
2000
à qual os cientistas perguntaram:
10:56
"Okay, are there differences in the type of FOXO genes
273
641000
2000
"Ok, há diferenças no tipo de genes FOXO
10:58
among people who live a really long time?" and there are.
274
643000
3000
entre pessoas que vivem por um período muito longo?" e há.
11:01
We don't know the details of how this works,
275
646000
2000
Não sabemos os detalhes de como isso funciona,
11:03
but we do know then
276
648000
2000
mas de fato sabemos
11:05
that FOXO genes can impact
277
650000
2000
que os genes FOXO podem impactar
11:07
the lifespan of people.
278
652000
2000
a expectativa de vida das pessoas.
11:09
And that means that, maybe if we tweak it a little bit,
279
654000
3000
E isso significa que, talvez se o cutucássemos um pouquinho,
11:12
we can increase the health and longevity of people.
280
657000
4000
poderíamos aumentar a saúde e a longevidade das pessoas.
11:16
So this is really exciting to me.
281
661000
2000
Então isso é muito entusiasmante para mim.
11:18
A FOXO is a protein that we found in these little, round worms
282
663000
2000
Uma FOXO é uma proteína que encontramos nesses minúsculos e roliços vermes
11:20
to affect lifespan,
283
665000
2000
para afetar a expectativa de vida,
11:22
and here it affects lifespan in people.
284
667000
2000
e aqui ela afeta a expectativa de vida em pessoas.
11:24
So we've been trying in our lab now
285
669000
2000
Por isso temos buscado desenvolver drogas
11:26
to develop drugs
286
671000
2000
em nosso laboratório
11:28
that will activate this FOXO cell
287
673000
2000
que ativarão a FOXO
11:30
using human cells now
288
675000
2000
agora usando células humanas
11:32
in order to try and come up with drugs
289
677000
2000
a fim de tentar e criar drogas
11:34
that will delay aging and age-related diseases.
290
679000
3000
que retardarão o envelhecimento e doenças associadas com a idade.
11:37
And I'm really optimistic that this is going to work.
291
682000
3000
E estou realmente otimista de que isso vai funcionar.
11:40
There are lots of different proteins that are known to affect aging.
292
685000
3000
Há muitas proteínas diferentes que são conhecidas por afetar o envelhecimento.
11:43
And for at least one of them, there is a drug.
293
688000
3000
E, para pelo menos uma delas, há uma droga.
11:46
There's one called TOR, which is another nutrient sensor,
294
691000
2000
Existe uma chamada TOR, que é um outro sensor de nutrientes,
11:48
like the insulin pathway.
295
693000
2000
como a via da insulina.
11:50
And mutations that damage the TOR gene --
296
695000
2000
E mutações que danificam o gene TOR --
11:52
just like the daf-2 mutations --
297
697000
2000
exatamente como as mutações do daf-2 --
11:54
extend lifespan in worms
298
699000
2000
aumentam a expectativa de vida em vermes
11:56
and flies and mice.
299
701000
3000
e moscas e ratos.
11:59
But in this case, there's already a drug called rapamycin
300
704000
2000
Mas neste caso, já existe uma droga, chamada rapamicina,
12:01
that binds to the TOR protein
301
706000
2000
que se liga à proteína TOR
12:03
and inhibits its activity.
302
708000
2000
e inibe sua atividade.
12:05
And you can take rapamycin and give it to a mouse --
303
710000
3000
E você pode pegar rapamicina e dar a um rato --
12:08
even when it's pretty old, like age 60 for a human,
304
713000
2000
mesmo quando ele é bem velho, como um humano sexagenário,
12:10
that old for a mouse --
305
715000
2000
essa idade para um rato --
12:12
if you give the mouse rapamycin,
306
717000
2000
se você dá rapamicina ao rato,
12:14
it will live longer.
307
719000
2000
ele viverá mais tempo.
12:16
Now I don't want you all to go out taking rapamycin.
308
721000
2000
Agora, não quero que vocês todos saiam e tomem rapamicina.
12:18
It is a drug for people,
309
723000
2000
É uma droga para pessoas,
12:20
but the reason is it suppresses the immune system.
310
725000
3000
mas a razão é que ela suprime o sistema imunológico.
12:23
So people take it to prevent organ transplants from being rejected.
311
728000
4000
Portanto as pessoas a tomam para prevenir rejeição em transplantes de órgãos.
12:27
So this may not be the perfect drug
312
732000
2000
Desse modo, esta pode não ser a droga perfeita
12:29
for staying young longer.
313
734000
2000
para mantê-lo jovem mais tempo.
12:31
But still, here in the year 2011,
314
736000
3000
Mas ainda assim, aqui no ano de 2011,
12:34
there's a drug that you can give to mice at a pretty old age
315
739000
2000
há uma droga que você pode dar a ratos em uma idade muito avançada
12:36
that will extend their lifespan,
316
741000
2000
que aumentará sua expectativa de vida,
12:38
which comes out of this science
317
743000
2000
que surge desta ciência
12:40
that's been done in all these different animals.
318
745000
2000
que foi feita em todos esses diferentes animais.
12:42
So I'm really optimistic,
319
747000
2000
Assim, estou realmente otimista,
12:44
and I think it won't be too long, I hope,
320
749000
2000
e penso que não será por muito tempo, espero,
12:46
before this age-old dream begins to come true.
321
751000
3000
até que esse sonho de longevidade comece a se tornar verdade.
12:49
Thank you.
322
754000
2000
Obrigada.
12:51
(Applause)
323
756000
9000
(Aplausos)
13:00
Matt Ridley: Thank you, Cynthia.
324
765000
3000
Matt Ridley: Obrigado, Cynthia.
13:03
Let me get this straight.
325
768000
2000
Permita-me entender isso.
13:05
Although you're looking for a drug
326
770000
2000
Ainda que você esteja procurando por uma droga
13:07
that can solve aging
327
772000
2000
que possa solucionar o envelhecimento
13:09
in old men like me,
328
774000
3000
em homens velhos como eu,
13:12
what you could do now pretty well in the lab,
329
777000
3000
o que você poderia fazer muito bem, agora, no laboratório,
13:15
if you were allowed ethically,
330
780000
2000
se lhe fosse permitido eticamente,
13:17
is start a human life from scratch
331
782000
3000
seria começar do nada uma vida humana
13:20
with altered genes that would make it live for a lot longer?
332
785000
3000
com genes alterados que a fariam viver muito mais tempo?
13:23
CK: Ah, so the kinds of drugs I was talking about
333
788000
3000
CK: Ah, o tipo de drogas de que eu estava falando
13:26
would not change the genes,
334
791000
2000
não alteraria os genes,
13:28
they would just bind to the protein itself
335
793000
3000
elas apenas se ligariam à própria proteína
13:31
and change its activity.
336
796000
2000
e alterariam sua atividade.
13:33
So if you stop taking the drug, the protein would go back to normal.
337
798000
3000
Portanto, se você parar de tomar a droga, a proteína voltaria ao normal.
13:36
You could change the genes in principle.
338
801000
3000
Você poderia alterar os genes em princípio.
13:39
There isn't the technology to do that.
339
804000
2000
Não há tecnologia para fazer isso.
13:41
But I don't think that's a good idea.
340
806000
2000
Mas não acho que essa seja uma boa ideia.
13:43
And the reason is
341
808000
2000
E a razão é que
13:45
that these hormones,
342
810000
2000
esses hormônios,
13:47
like the insulin and the IGF hormones and the TOR pathway,
343
812000
3000
como os hormônios insulina e IGF e o mecanismo do TOR,
13:50
they're essential.
344
815000
2000
eles são essenciais.
13:52
If you knock them out completely, then you're very sick.
345
817000
3000
Se você os nocauteia completamente, depois você ficará muito doente.
13:55
So it might be that you would just have to fine tune it very carefully
346
820000
3000
Assim, pode ser que você tenha de ajustá-los com muito cuidado
13:58
to get the benefits without getting any problems.
347
823000
3000
para obter os benefícios sem ter quaisquer problemas.
14:01
And I think that's much better,
348
826000
2000
E penso que isso é muito melhor,
14:03
that kind of control would be much better as a drug.
349
828000
2000
esse tipo de controle seria muito melhor como uma droga.
14:05
And also, there are other ways of activating FOXO
350
830000
3000
E também, há outras maneiras de ativar a FOXO
14:08
that don't even involve insulin or IGF-1
351
833000
2000
que nem mesmo envolvem a insulina ou o IGF-1
14:10
that might even be safer.
352
835000
2000
que poderiam ser ainda mais seguras.
14:12
MR: I wasn't suggesting that I was going to go and do it, but ...
353
837000
3000
MR: Eu não estava sugerindo que iria fazer isso, mas...
14:15
(Laughter)
354
840000
2000
(Risadas)
14:19
There's a phenomenon which you have written about and spoken about,
355
844000
4000
Há um fenômeno sobre o qual você já falou e escreveu
14:23
which is a negligible senescence.
356
848000
3000
que é o envelhecimento insignificante.
14:26
There are some creatures on this planet already
357
851000
2000
Já existem algumas criaturas neste planeta
14:28
that don't really do aging.
358
853000
3000
que realmente não envelhecem.
14:31
Just move to one side for us, if you would.
359
856000
3000
Venha para o lado, por favor.
14:34
CK: There are. There are some animals that don't seem to age.
360
859000
3000
CK: Existem. Há alguns animais que parecem não envelhecer.
14:37
For example, there are some tortoises called Blanding's turtles.
361
862000
4000
Por exemplo, existem algumas tartarugas, chamadas tartarugas de Blanding.
14:41
And they grow to be about this size.
362
866000
2000
Elas crescem até mais ou menos este tamanho.
14:43
And they've been tagged, and they've been found to be 70 years old.
363
868000
3000
E elas têm sido marcadas e descobriu-se que elas têm 70 anos.
14:46
And when you look at these 70 year-old turtles,
364
871000
2000
E quando você olha para essas tartarugas de 70 anos,
14:48
you can't tell the difference, just by looking,
365
873000
3000
você não consegue perceber diferenças só olhando,
14:51
between those turtles and 20 year-old turtles.
366
876000
2000
entre essas tartarugas e as de 20 anos.
14:53
And the 70 year-old ones,
367
878000
2000
E as de 70 anos,
14:55
actually they're better at scouting out the good nesting places,
368
880000
3000
na verdade são melhores para descobrir bons lugares para desovar,
14:58
and they also have more progeny every year.
369
883000
3000
e elas também têm mais descendentes todo ano.
15:01
And there are other examples of these kinds of animals,
370
886000
3000
E há outros exemplos desses tipos de animais,
15:04
like turns, certain kinds of birds are like this.
371
889000
3000
certos tipos de pássaros são assim.
15:07
And nobody knows if they really can live forever,
372
892000
2000
E ninguém sabe se eles realmente podem viver para sempre,
15:09
or what keeps them from aging.
373
894000
2000
ou o que os preserva do envelhecimento.
15:11
It's not clear.
374
896000
2000
Não está claro.
15:13
If you look at birds, which live a long time,
375
898000
3000
Se você olha para os pássaros, que vivem um tempo longo,
15:16
cells from the birds tend to be more resistant
376
901000
3000
as células dos pássaros tendem a ser mais resistentes
15:19
to a lot of different environmental stresses
377
904000
2000
a muitos dos diferentes estresses do meio ambiente
15:21
like high temperature
378
906000
2000
como alta temperatura
15:23
or hydrogen peroxide, things like that.
379
908000
2000
ou peróxido de hidrogênio, coisas assim.
15:25
And our long-lived mutants are too.
380
910000
2000
E nossos mutantes de longa vida são resistentes também.
15:27
They're more resistant to these kinds of stresses.
381
912000
2000
Eles são mais resistentes a esses tipos de estresses.
15:29
So it could be that the pathways that I've been talking about,
382
914000
3000
Assim, pode ser que as vias sobre os quais falei,
15:32
which are set to run really quickly in the worm,
383
917000
3000
que estão ajustadas para funcionar bem rápido no verme,
15:35
have a different normal set point
384
920000
3000
tenham um ponto de ajuste normal diferente
15:38
in something like a bird, so that a bird can live a lot longer.
385
923000
3000
em algo como um pássaro, para que o pássaro possa viver muito mais.
15:41
And maybe they're even set really differently
386
926000
2000
E talvez eles sejam mesmo ajustados diferentemente
15:43
in animals with no senescence at all -- but we don't know.
387
928000
3000
em animais sem nenhum envelhecimento -- mas não sabemos.
15:46
MR: But what you're talking about here
388
931000
2000
MR: Mas sobre o que você está falando aqui
15:48
is not extending human lifespan
389
933000
3000
não é aumentar a expectativa de vida humana
15:51
by preventing death,
390
936000
2000
evitando a morte,
15:53
so much as extending human youthspan.
391
938000
2000
mas aumentar a expectativa de juventude humana.
15:55
CK: Yes, that's right.
392
940000
2000
CK: Sim, é isso.
15:57
It's more like, say, if you were a dog.
393
942000
2000
É mais como, digamos, se você fosse um cão.
15:59
You notice that you're getting old, and you look at your human
394
944000
2000
Você percebe que você está ficando velho e você olha para o humano
16:01
and you think, "Why isn't this human getting old?"
395
946000
2000
e pensa: "Por que esse humano não está ficando velho?"
16:03
They're not getting old in the dog's lifespan.
396
948000
2000
Eles não estão envelhecendo durante a expectativa de vida do cão.
16:05
It's more like that.
397
950000
2000
É mais dessa forma.
16:07
But now we're the human looking out and imagining a different human.
398
952000
4000
Mas, agora, nós somos os humanos observando e imaginando um humano diferente.
16:11
MR: Thank you very much indeed, Cynthia Kenyon.
399
956000
3000
MR: Muito obrigado, Cynthia Kenyon.
16:14
(Applause)
400
959000
3000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Cynthia Kenyon - Biochemist, geneticistWhen it comes to aging well, having “good genes” (or rather, mutant ones) is key, says Cynthia Kenyon. She unlocked the genetic secret of longevity in roundworms — and now she’s working to do the same for humans.
Why you should listen
Cynthia Kenyon is revolutionizing our understanding of aging. As an expert in biochemistry and biophysics at the University of California at San Francisco, she is particularly interested in the influence that genetics have on age-related diseases (from cancer to heart failure) in living things.
Her biggest breakthrough was figuring out that there’s a “universal hormonal control for aging”: carbohydrate intake, which can have a dramatic effect on how two critical genes behave, reducing insulin production and boosting repair and renovation activities. So far, her theory has proved true for worms, mice, rats, and monkeys — and she suspects it applies to humans, too.
By studying aging, Kenyon believes that she and other scientists (many of whom have successfully duplicated her experiments) will be able to pinpoint the molecules responsible for the onset of age-related diseases in people and prevent them. She’s co-founded a drug-development company called Elixir Pharmaceuticals to do just that.
She says: "The link between aging and age-related disease suggests an entirely new way to combat many diseases all at once; namely, by going after their greatest risk factor: aging itself."
Cynthia Kenyon | Speaker | TED.com