TED2005
James Watson: How we discovered DNA
James Watson fala sobre como ele descobriu o DNA
Filmed:
Readability: 3.9
1,901,584 views
Laureado com prêmio Nobel, James Watson abre o TED2005 com a historia engraçada e franca de como ele e seu colega pesquisador, Francis Crick, descobriram a estrutura do DNA.
James Watson - Biologist, Nobel laureate
Nobel laureate James Watson took part in one of the most important scientific breakthroughs of the 20th century: the discovery of the structure of DNA. More than 50 years later, he continues to investigate biology's deepest secrets. Full bio
Nobel laureate James Watson took part in one of the most important scientific breakthroughs of the 20th century: the discovery of the structure of DNA. More than 50 years later, he continues to investigate biology's deepest secrets. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
Well, I thought there would be a podium, so I'm a bit scared.
0
0
3000
Bem, achei que teria um pódio, o que me deixou um pouco assustado.
00:28
(Laughter)
1
3000
3000
(Risos)
00:31
Chris asked me to tell again how we found the structure of DNA.
2
6000
3000
Chris me pediu para contar novamente como descobrimos a estrutura do DNA.
00:34
And since, you know, I follow his orders, I'll do it.
3
9000
3000
E como vocês sabem eu obedeço as ordens dele, vou contar.
00:37
But it slightly bores me.
4
12000
2000
Mas isso me entedia um pouquinho.
00:39
(Laughter)
5
14000
2000
(Risos)
00:41
And, you know, I wrote a book. So I'll say something --
6
16000
5000
E, vocês sabem, escrevi um livro. Então eu vou falar um pouco
00:46
(Laughter)
7
21000
2000
(Risos)
00:48
-- I'll say a little about, you know, how the discovery was made,
8
23000
3000
vou falar um pouquinho sobre como a descoberta foi feita,
00:51
and why Francis and I found it.
9
26000
2000
e porque Francis e eu descobrimos.
00:53
And then, I hope maybe I have at least five minutes to say
10
28000
4000
E então, espero ter ao menos 5 minutos para falar sobre
00:57
what makes me tick now.
11
32000
4000
o que me motiva hoje em dia.
01:01
In back of me is a picture of me when I was 17.
12
36000
5000
Atrás de mim tem uma foto de quando tinha 17 anos.
01:06
I was at the University of Chicago, in my third year,
13
41000
3000
Estava na Universidade de Chicago, no terceiro ano,
01:09
and I was in my third year because the University of Chicago
14
44000
6000
e estava no terceiro ano porque a Universidade de Chicago
01:15
let you in after two years of high school.
15
50000
2000
deixa você entrar após dois anos de ensino médio.
01:17
So you -- it was fun to get away from high school -- (Laughter) --
16
52000
6000
Então... foi divertido ir embora do colégio.
01:23
because I was very small, and I was no good in sports,
17
58000
3000
Porque eu era muito pequeno, e não era bom em esportes,
01:26
or anything like that.
18
61000
1000
ou qualquer coisa parecida.
01:27
But I should say that my background -- my father was, you know,
19
62000
6000
Mas devo dizer que minha formação... meu pai foi, vocês sabem.
01:33
raised to be an Episcopalian and Republican,
20
68000
2000
criado para ser religioso e Republicano.
01:35
but after one year of college, he became an atheist and a Democrat.
21
70000
5000
Mas após um ano de universidade, ele virou ateu e Democrata.
01:40
(Laughter)
22
75000
3000
(Risos)
01:43
And my mother was Irish Catholic,
23
78000
2000
E minha mãe era católica irlandesa,
01:45
and -- but she didn't take religion too seriously.
24
80000
5000
... mas não levava religião muito a sério.
01:50
And by the age of 11, I was no longer going to Sunday Mass,
25
85000
4000
Por volta dos 11 anos, eu não ia mais a missa de domingo,
01:54
and going on birdwatching walks with my father.
26
89000
4000
passeava e observava pássaros com meu pai.
01:58
So early on, I heard of Charles Darwin.
27
93000
4000
Assim, ainda cedo, ouvi falar de Charles Darwin.
02:02
I guess, you know, he was the big hero.
28
97000
3000
Acho ele, vocês sabem, o grande herói.
02:05
And, you know, you understand life as it now exists through evolution.
29
100000
6000
E, vocês sabem, vocês entendem a vida através da evolução.
02:11
And at the University of Chicago I was a zoology major,
30
106000
4000
Na Universidade de Chicago eu me formei em zoologia.
02:15
and thought I would end up, you know, if I was bright enough,
31
110000
3000
E eu pensei que ira acabar - se eu fosse brilhante o suficiente -
02:18
maybe getting a Ph.D. from Cornell in ornithology.
32
113000
5000
obtendo um PhD em Cornell em ornitologia.
02:23
Then, in the Chicago paper, there was a review of a book
33
118000
6000
Então, em um jornal de Chicago, tinha uma resenha de um livro
02:29
called "What is Life?" by the great physicist, Schrodinger.
34
124000
4000
chamado "O que é a vida?" do grande físico Schrodinger.
02:33
And that, of course, had been a question I wanted to know.
35
128000
3000
E aquela, é claro, era a pergunta que eu queria saber.
02:36
You know, Darwin explained life after it got started,
36
131000
3000
Vocês sabem, Darwin explicou a vida após ela começar,
02:39
but what was the essence of life?
37
134000
2000
mas qual era a essência da vida?
02:41
And Schrodinger said the essence was information
38
136000
4000
E Schrodinger disse que a essência era a informação
02:45
present in our chromosomes, and it had to be present
39
140000
4000
presente nos cromossomas, e teria que estar presente
02:49
on a molecule. I'd never really thought of molecules before.
40
144000
6000
numa molécula. Nunca havia pensado em moléculas antes.
02:55
You know chromosomes, but this was a molecule,
41
150000
4000
Vocês conhecem os cromossomos, mas isto era uma molécula
02:59
and somehow all the information was probably present
42
154000
3000
e de algum modo toda informação estava provavelmente presente
03:02
in some digital form. And there was the big question
43
157000
4000
em alguma forma digital. E esta era a grande questão:
03:06
of, how did you copy the information?
44
161000
2000
Como era copiada a informação?
03:08
So that was the book. And so, from that moment on,
45
163000
5000
Assim era o livro. Então, deste aquele momento
03:13
I wanted to be a geneticist --
46
168000
5000
Eu quis ser geneticista
03:18
understand the gene and, through that, understand life.
47
173000
2000
entender o gene e através dele, entender a vida.
03:20
So I had, you know, a hero at a distance.
48
175000
5000
Assim eu tinha um herói à distância.
03:25
It wasn't a baseball player; it was Linus Pauling.
49
180000
2000
Não era um jogador de basebal, era Linus Pauling.
03:27
And so I applied to Caltech and they turned me down.
50
182000
6000
Aí então me inscrevi em Caltech e eles recusaram.
03:33
(Laughter)
51
188000
2000
(Risos)
03:35
So I went to Indiana,
52
190000
1000
Então fui para Indiana,
03:36
which was actually as good as Caltech in genetics,
53
191000
3000
que na verdade era tão boa quanto a Caltech em genética.
03:39
and besides, they had a really good basketball team. (Laughter)
54
194000
4000
além disso, eles tinha um bom time de basquete.
03:43
So I had a really quite happy life at Indiana.
55
198000
3000
Assim eu tinha uma vida muito feliz em Indiana.
03:46
And it was at Indiana I got the impression
56
201000
3000
E foi em Indiana que tive a impressão
03:49
that, you know, the gene was likely to be DNA.
57
204000
2000
de que provavelmente o gene era o DNA.
03:51
And so when I got my Ph.D., I should go and search for DNA.
58
206000
4000
E assim, quando eu consegui meu PhD, Eu devia ir em busca do DNA.
03:55
So I first went to Copenhagen because I thought, well,
59
210000
6000
Fui primeiro para Copenhagen porque pensei, bem,
04:01
maybe I could become a biochemist,
60
216000
1000
talvez eu possa virar um bioquímico.
04:02
but I discovered biochemistry was very boring.
61
217000
3000
Mas descobri que bioquímica era muito chato.
04:05
It wasn't going anywhere toward, you know, saying what the gene was;
62
220000
4000
Não estava chegando a lugar algum sobre o que o gene era.
04:09
it was just nuclear science. And oh, that's the book, little book.
63
224000
4000
Era só ciência nuclear. E, oh, eis o livro, o livrinho.
04:13
You can read it in about two hours.
64
228000
2000
Dá para ler em 2 horas.
04:15
And -- but then I went to a meeting in Italy.
65
230000
4000
E aí fui para um encontro na Itália.
04:19
And there was an unexpected speaker who wasn't on the program,
66
234000
5000
E havia um palestrante inesperado que não estava no programa.
04:24
and he talked about DNA.
67
239000
2000
e ele falou sobre DNA.
04:26
And this was Maurice Wilkins. He was trained as a physicist,
68
241000
3000
Era Maurice Wilkins. físico qualificado,
04:29
and after the war he wanted to do biophysics, and he picked DNA
69
244000
4000
e após a 2ª guerra ele queria estudar biofísica, e escolheu o DNA
04:33
because DNA had been determined at the Rockefeller Institute
70
248000
3000
porque no Instituto Rockfeller haviam determinado que o DNA
04:36
to possibly be the genetic molecules on the chromosomes.
71
251000
4000
era possivelmente a molécula genética nos cromossomas.
04:40
Most people believed it was proteins.
72
255000
1000
A maioria das pessoas acreditava que eram as proteínas.
04:41
But Wilkins, you know, thought DNA was the best bet,
73
256000
4000
Mas Wilkins, vocês sabem, achava que o DNA era a melhor aposta,
04:45
and he showed this x-ray photograph.
74
260000
4000
e ele mostrou esta chapa de raio X
04:49
Sort of crystalline. So DNA had a structure,
75
264000
4000
Meio que cristalino. Assim, o DNA possuía estrutura
04:53
even though it owed it to probably different molecules
76
268000
3000
embora moléculas diferentes provavelmente
04:56
carrying different sets of instructions.
77
271000
2000
levavam diferentes conjuntos de instruções.
04:58
So there was something universal about the DNA molecule.
78
273000
2000
Assim havia algo de universal na molécula do DNA.
05:00
So I wanted to work with him, but he didn't want a former birdwatcher,
79
275000
5000
Assim queria trabalhar com ele, mas ele não queria um ex-observador de pássaros
05:05
and I ended up in Cambridge, England.
80
280000
1000
e fui parar em Cambridge na Inglaterra.
05:06
So I went to Cambridge,
81
281000
2000
Então eu fui para Cambridge
05:08
because it was really the best place in the world then
82
283000
3000
porque era na verdade o melhor lugar no mundo
05:11
for x-ray crystallography. And x-ray crystallography is now a subject
83
286000
4000
em cristalografia por raios X, hoje matéria
05:15
in, you know, chemistry departments.
84
290000
2000
dos departamentos de química.
05:17
I mean, in those days it was the domain of the physicists.
85
292000
3000
Quero dizer, naquela época era domínio da física.
05:20
So the best place for x-ray crystallography
86
295000
4000
Assim, o melhor lugar em cristalografia
05:24
was at the Cavendish Laboratory at Cambridge.
87
299000
3000
era o Laboratório Cavendish em Cambridge.
05:27
And there I met Francis Crick.
88
302000
6000
E lá conheci Francis Crick.
05:33
I went there without knowing him. He was 35. I was 23.
89
308000
3000
Fui para lá sem conhecê-lo. Ele tinha 35. Eu tinha 23.
05:36
And within a day, we had decided that
90
311000
5000
E, em um dia, decidimos que
05:41
maybe we could take a shortcut to finding the structure of DNA.
91
316000
5000
talvez pudéssemos pegar um atalho para descobrir a estrutura do DNA.
05:46
Not solve it like, you know, in rigorous fashion, but build a model,
92
321000
6000
Não solucionar usando um método rigoroso, mas construindo um modelo.
05:52
an electro-model, using some coordinates of, you know,
93
327000
4000
Um modelo elétrico usando algumas coordenadas de
05:56
length, all that sort of stuff from x-ray photographs.
94
331000
3000
dimensão, e todo tipo de informação a partir das chapas de raio X.
05:59
But just ask what the molecule -- how should it fold up?
95
334000
3000
Mas pergunte só o que a molécula -- como ela podia se dobrar ?
06:02
And the reason for doing so, at the center of this photograph,
96
337000
4000
E a razão para isto, no centro da foto,
06:06
is Linus Pauling. About six months before, he proposed
97
341000
3000
está Linus Pauling. Cerca de 6 meses antes, ele propôs
06:09
the alpha helical structure for proteins. And in doing so,
98
344000
4000
a estrutura helicoidal alfa para proteínas. E ao fazer isto,
06:13
he banished the man out on the right,
99
348000
2000
ele baniu o homem da esquerda,
06:15
Sir Lawrence Bragg, who was the Cavendish professor.
100
350000
3000
Sir Lawrence Bragg, que era o Chefe do Deparmento de Cavendish.
06:18
This is a photograph several years later,
101
353000
2000
Esta foto foi tirada vários anos depois,
06:20
when Bragg had cause to smile.
102
355000
2000
quando Bragg tinha motivos para sorrir.
06:22
He certainly wasn't smiling when I got there,
103
357000
2000
Ele certamente não estava rindo quando eu cheguei lá,
06:24
because he was somewhat humiliated by Pauling getting the alpha helix,
104
359000
4000
porque ele foi meio que humilhado pelo Pauling ter conseguido a hélice alfa,
06:28
and the Cambridge people failing because they weren't chemists.
105
363000
4000
e o pessoal de Cambridge falhou por que não eram químicos.
06:32
And certainly, neither Crick or I were chemists,
106
367000
5000
E certamente, nem Crick nem eu éramos químicos,
06:37
so we tried to build a model. And he knew, Francis knew Wilkins.
107
372000
6000
assim tentamos construir um modelo. E Francis conhecia Wilkins
06:43
So Wilkins said he thought it was the helix.
108
378000
2000
Então Wilkins disse que achava que era a hélice.
06:45
X-ray diagram, he thought was comparable with the helix.
109
380000
3000
Diagrama do raio X, ele pensava ser comparavel à hélice.
06:48
So we built a three-stranded model.
110
383000
2000
Assim, construímos um modelo com três tranças.
06:50
The people from London came up.
111
385000
2000
O pessoal de Londres apareceu.
06:52
Wilkins and this collaborator, or possible collaborator,
112
387000
5000
Wilkins e este colaboradora, ou possível colaboradora,
06:57
Rosalind Franklin, came up and sort of laughed at our model.
113
392000
3000
Rosalind Franklin apareceu e riu do nosso modelo.
07:00
They said it was lousy, and it was.
114
395000
2000
Disse que era uma porcaria, e era.
07:02
So we were told to build no more models; we were incompetent.
115
397000
5000
Então nos disseram para não construirmos mais modelos, que éramos incompetentes.
07:07
(Laughter)
116
402000
4000
(Risos)
07:11
And so we didn't build any models,
117
406000
2000
E então não construímos mais modelos,
07:13
and Francis sort of continued to work on proteins.
118
408000
3000
e Francis meio que continuou a trabalhar nas proteínas.
07:16
And basically, I did nothing. And -- except read.
119
411000
6000
E eu, basicamente, fazia nada. E... exceto ler.
07:22
You know, basically, reading is a good thing; you get facts.
120
417000
3000
Vocês sabem, no fundo, ler é uma coisa boa, obtem-se fatos.
07:25
And we kept telling the people in London
121
420000
3000
E nós continuamos dizendo ao pessoal de Londres
07:28
that Linus Pauling's going to move on to DNA.
122
423000
2000
que Linus Pauling iria estudar o DNA.
07:30
If DNA is that important, Linus will know it.
123
425000
2000
Se o DNA é tão importante, Linus vai saber (no futuro).
07:32
He'll build a model, and then we're going to be scooped.
124
427000
2000
Ele construirá um modelo e ficaremos de mãos vazias.
07:34
And, in fact, he'd written the people in London:
125
429000
2000
E, de fato, ele escrevera ao pessoal em Londres
07:36
Could he see their x-ray photograph?
126
431000
3000
se poderia ver a chapa de raio X?
07:39
And they had the wisdom to say "no." So he didn't have it.
127
434000
3000
E eles tiveram a sabedoria de dizer "não". Então ele não viu.
07:42
But there was ones in the literature.
128
437000
2000
Mas existiam alguns na literatura.
07:44
Actually, Linus didn't look at them that carefully.
129
439000
2000
Na verdade, Linus não observou atentamente.
07:46
But about, oh, 15 months after I got to Cambridge,
130
441000
6000
Mas cerca de 15 meses após eu chegar em Cambridge,
07:52
a rumor began to appear from Linus Pauling's son,
131
447000
3000
um rumor começou a se espalhar através do filho de Pauling
07:55
who was in Cambridge, that his father was now working on DNA.
132
450000
4000
que estava em Cambridge, disse que seu pai agora trabalhava no DNA.
07:59
And so, one day Peter came in and he said he was Peter Pauling,
133
454000
4000
E então, um dia Peter entrou e disse que era Peter Pauling.
08:03
and he gave me a copy of his father's manuscripts.
134
458000
2000
e me deu uma cópia dos manuscritos de seu pai.
08:05
And boy, I was scared because I thought, you know, we may be scooped.
135
460000
6000
Cara, eu estava apavorado em pensar que poderíamos ficar de mão vazias.
08:11
I have nothing to do, no qualifications for anything.
136
466000
3000
Eu não tinha nada para fazer, não tinha qualificação para nada.
08:14
(Laughter)
137
469000
2000
(Risos)
08:16
And so there was the paper, and he proposed a three-stranded structure.
138
471000
6000
E então, lá estava o paper, e ele propõs uma estrutura em três fitas.
08:22
And I read it, and it was just -- it was crap.
139
477000
2000
Eu li e achei uma bosta.
08:24
(Laughter)
140
479000
5000
(Risos)
08:29
So this was, you know, unexpected from the world's --
141
484000
3000
E isto era, vocês sabem, inesperado vindo do mundialmente...
08:32
(Laughter)
142
487000
2000
(Risos)
08:34
-- and so, it was held together by hydrogen bonds
143
489000
3000
... e coisa e tal, se mantinham juntos através de ligações de hidrogênio
08:37
between phosphate groups.
144
492000
2000
entre grupos de fostato
08:39
Well, if the peak pH that cells have is around seven,
145
494000
4000
Bem, se o pH máximo da células é em torno de 7,
08:43
those hydrogen bonds couldn't exist.
146
498000
3000
estas ligações de hidrogênio não poderiam existir.
08:46
We rushed over to the chemistry department and said,
147
501000
2000
Corremos para o departamento de química e falamos,
08:48
"Could Pauling be right?" And Alex Hust said, "No." So we were happy.
148
503000
6000
"Tem jeito do Pauling estar certo?" Alex Hust respondeu "Não." Aí ficamos felizes.
08:54
(Laughter)
149
509000
2000
(Risos)
08:56
And, you know, we were still in the game, but we were frightened
150
511000
3000
Ainda estávamos no jogo, porém apavorados
08:59
that somebody at Caltech would tell Linus that he was wrong.
151
514000
4000
de que alguém em Caltech dissesse a Linus que ele estava errado.
09:03
And so Bragg said, "Build models."
152
518000
2000
E então Bragg disse, "Construa modelos."
09:05
And a month after we got the Pauling manuscript --
153
520000
4000
E um mês após conseguirmos o manuscrito de Pauling...
09:09
I should say I took the manuscript to London, and showed the people.
154
524000
5000
Devo dizer que levei para Londres o manuscrito e mostrei ao pessoal.
09:14
Well, I said, Linus was wrong and that we're still in the game
155
529000
3000
Bem, eu disse, Linus estava errado e ainda estávamos no jogo
09:17
and that they should immediately start building models.
156
532000
2000
e que deveríamos começar imediatamente a construir modelos.
09:19
But Wilkins said "no." Rosalind Franklin was leaving in about two months,
157
534000
5000
Mas Wilkins disse não, Rosanlind Franklin estava indo embora em dois mêses,
09:24
and after she left he would start building models.
158
539000
3000
E depois que ela fosse embora, ele começaria a construir modelos.
09:27
And so I came back with that news to Cambridge,
159
542000
4000
E aí voltei para Cambridge com estas novidades,
09:31
and Bragg said, "Build models."
160
546000
1000
e Bragg disse, "Construa modelos."
09:32
Well, of course, I wanted to build models.
161
547000
1000
Bem, é claro, eu queria construir modelos.
09:33
And there's a picture of Rosalind. She really, you know,
162
548000
6000
E lá está a foto de Rosalind. Ela na realidade,
09:39
in one sense she was a chemist,
163
554000
2000
de algum modo ela era química,
09:41
but really she would have been trained --
164
556000
2000
mas na verdade ela teria estudado...
09:43
she didn't know any organic chemistry or quantum chemistry.
165
558000
3000
ela não conhecia química orgânica ou quântica.
09:46
She was a crystallographer.
166
561000
1000
Ela era cristalógrafa.
09:47
And I think part of the reason she didn't want to build models
167
562000
5000
E acho que, uma parte da razão dela não querer construir modelos
09:52
was, she wasn't a chemist, whereas Pauling was a chemist.
168
567000
3000
era... que ela não era química, enquanto Pauling era.
09:55
And so Crick and I, you know, started building models,
169
570000
5000
E aí, Crick e eu, vocês sabem, começamos a construir modelos,
10:00
and I'd learned a little chemistry, but not enough.
170
575000
3000
e eu aprendera um pouco de química, mas não o suficiente.
10:03
Well, we got the answer on the 28th February '53.
171
578000
4000
Bem, conseguimos a resposta em 28 de fevereiro de 1953.
10:07
And it was because of a rule, which, to me, is a very good rule:
172
582000
4000
E tudo por causa de um ditado, para mim um bom ditado.
10:11
Never be the brightest person in a room, and we weren't.
173
586000
6000
Nunca seja o cara mais brilhante no salão, e não éramos.
10:17
We weren't the best chemists in the room.
174
592000
2000
Não éramos os melhores químicos no salão.
10:19
I went in and showed them a pairing I'd done,
175
594000
2000
Fui lá e mostrei a eles um pareamento que tinha feito
10:21
and Jerry Donohue -- he was a chemist -- he said, it's wrong.
176
596000
4000
e Jerry Donahue, que era químico, disse: "Está errado."
10:25
You've got -- the hydrogen atoms are in the wrong place.
177
600000
3000
"Você tem... os átomos de hidrogênio estão no lugar errado."
10:28
I just put them down like they were in the books.
178
603000
3000
Apenas coloquei do jeito que estava nos livros.
10:31
He said they were wrong.
179
606000
1000
Ele disse que estavam errados.
10:32
So the next day, you know, after I thought, "Well, he might be right."
180
607000
4000
Então, no dia seguinte, após raciocinar, "Bem, Ele deve estar certo"
10:36
So I changed the locations, and then we found the base pairing,
181
611000
4000
Aí, eu troquei as posições e então achamos o pareamento das bases.
10:40
and Francis immediately said the chains run in absolute directions.
182
615000
3000
e Francis imediatamente disse que os elos encaixam na posição absoluta.
10:43
And we knew we were right.
183
618000
2000
E soubemos que estávamos certos.
10:45
So it was a pretty, you know, it all happened in about two hours.
184
620000
7000
E aí, foi bem... vocês sabem, tudo aconteceu em cerca de 2 horas.
10:52
From nothing to thing.
185
627000
4000
Do nada para alguma coisa.
10:56
And we knew it was big because, you know, if you just put A next to T
186
631000
5000
E sabíamos que era grande, se você coloca A perto de T
11:01
and G next to C, you have a copying mechanism.
187
636000
3000
e G perto de C, você tem um mecanismo de cópia.
11:04
So we saw how genetic information is carried.
188
639000
4000
Assim vimos como a informação genética é transportada.
11:08
It's the order of the four bases.
189
643000
1000
É na ordem das 4 bases.
11:09
So in a sense, it is a sort of digital-type information.
190
644000
4000
De algum modo, é um tipo de informação digital.
11:13
And you copy it by going from strand-separating.
191
648000
5000
E você copia separando as fitas.
11:18
So, you know, if it didn't work this way, you might as well believe it,
192
653000
8000
Se não funcionasse desse jeito, era preciso acreditar,
11:26
because you didn't have any other scheme.
193
661000
1000
porque não havia outro esquema.
11:27
(Laughter)
194
662000
3000
(Risos)
11:30
But that's not the way most scientists think.
195
665000
3000
Mas não é desse jeito que a maioria dos cientistas pensam.
11:33
Most scientists are really rather dull.
196
668000
3000
Muitos cientistas são realmente chatos.
11:36
They said, we won't think about it until we know it's right.
197
671000
2000
Eles disseram: "Não vamos pensar nisto até sabermos que está correto."
11:38
But, you know, we thought, well, it's at least 95 percent right or 99 percent right.
198
673000
6000
Mas, achamos, bem, que estava pelo menos 95 a 99 porcento correto.
11:44
So think about it. The next five years,
199
679000
4000
Então pense nisto. Nos 5 anos que seguiram,
11:48
there were essentially something like five references
200
683000
2000
existiam essencialmente algo como 5 referências
11:50
to our work in "Nature" -- none.
201
685000
2000
ao nosso trabalho na revista Nature, nada.
11:53
And so we were left by ourselves,
202
688000
2000
E assim fomos abandonados,
11:55
and trying to do the last part of the trio: how do you --
203
690000
5000
tentanto fazer a última parte do trio: Como você...
12:00
what does this genetic information do?
204
695000
4000
o que esta informação genética faz?
12:04
It was pretty obvious that it provided the information
205
699000
4000
Era bastante óbvio que fornecia informações
12:08
to an RNA molecule, and then how do you go from RNA to protein?
206
703000
3000
para uma molécula RNA. E então como se vai do RNA para proteína?
12:11
For about three years we just -- I tried to solve the structure of RNA.
207
706000
5000
Por cerca de 3 anos nós somente... eu tentei solucionar a estrutura do RNA.
12:16
It didn't yield. It didn't give good x-ray photographs.
208
711000
3000
Não rendia. Não aparecia bem no raio X.
12:19
I was decidedly unhappy; a girl didn't marry me.
209
714000
3000
Eu estava definitivamente infeliz; uma garota não quis se casar comigo.
12:22
It was really, you know, sort of a shitty time.
210
717000
3000
Na verdade, vocês sabem, foi um período de merda.
12:25
(Laughter)
211
720000
3000
(Risos)
12:28
So there's a picture of Francis and I before I met the girl,
212
723000
4000
Aí uma foto de Francis e eu antes de conhecer a garota,
12:32
so I'm still looking happy.
213
727000
1000
assim eu ainda parecia feliz.
12:33
(Laughter)
214
728000
3000
(Risos)
12:36
But there is what we did when we didn't know
215
731000
3000
Mas eis o que a gente fez quando não soubemos
12:39
where to go forward: we formed a club and called it the RNA Tie Club.
216
734000
6000
para onde ir: formamos um clube com o nome Clube da Gravata de RNA.
12:45
George Gamow, also a great physicist, he designed the tie.
217
740000
4000
George Gamow, também um grande físico, desenhou a gravata.
12:49
He was one of the members. The question was:
218
744000
3000
E ele era um dos membros. A pergunta era:
12:52
How do you go from a four-letter code
219
747000
2000
Como se sai de um código de 4 letras
12:54
to the 20-letter code of proteins?
220
749000
2000
para o código de 20 letras das proteínas ?
12:56
Feynman was a member, and Teller, and friends of Gamow.
221
751000
5000
Feynman era membro, e Teller, e amigos de Gamow.
13:01
But that's the only -- no, we were only photographed twice.
222
756000
6000
Mas está é a única... não, fomos fotografados somente duas vezes.
13:07
And on both occasions, you know, one of us was missing the tie.
223
762000
3000
E em ambas ocasiões, um de nós estava sem a gravata.
13:10
There's Francis up on the upper right,
224
765000
3000
Francis está no lado direito em cima,
13:13
and Alex Rich -- the M.D.-turned-crystallographer -- is next to me.
225
768000
5000
e Alex Rich - o médico que virou cristalógrafo - perto de mim.
13:18
This was taken in Cambridge in September of 1955.
226
773000
4000
Foi tirada em Cambridge em setembro de 1955.
13:22
And I'm smiling, sort of forced, I think,
227
777000
6000
E estou sorrindo, meio forçado, eu acho,
13:28
because the girl I had, boy, she was gone.
228
783000
3000
porque minha garota, cara, tinha ido embora.
13:31
(Laughter)
229
786000
4000
(Risos)
13:35
And so I didn't really get happy until 1960,
230
790000
5000
E aí, não fiquei feliz até 1960,
13:40
because then we found out, basically, you know,
231
795000
4000
porque então nós descobrimos, basicamente,
13:44
that there are three forms of RNA.
232
799000
2000
que existem 3 formas de RNA.
13:46
And we knew, basically, DNA provides the information for RNA.
233
801000
3000
E sabíamos, basicamente, que o DNA fornece informações para o RNA.
13:49
RNA provides the information for protein.
234
804000
2000
RNA fornece informações para a proteína.
13:51
And that let Marshall Nirenberg, you know, take RNA -- synthetic RNA --
235
806000
5000
E isso permitiu Marshal Nirenberg, pegar o RNA sintético
13:56
put it in a system making protein. He made polyphenylalanine,
236
811000
6000
colocar num sistema produtor de proteínas. Ele fez poli-fenilalanina ,
14:02
polyphenylalanine. So that's the first cracking of the genetic code,
237
817000
8000
poli-fenilalanina. Essa foi a primeira quebra do código genético,
14:10
and it was all over by 1966.
238
825000
2000
e foi completado em 1966.
14:12
So there, that's what Chris wanted me to do, it was --
239
827000
3000
Então, isto é o que Chris queria que eu fizesse...
14:15
so what happened since then?
240
830000
4000
aí o que acontece desde então ?
14:19
Well, at that time -- I should go back.
241
834000
3000
Bem, naquela época eu devia retornar.
14:22
When we found the structure of DNA, I gave my first talk
242
837000
5000
Quando achamos a estrutura do DNA, dei minha primeira palestra
14:27
at Cold Spring Harbor. The physicist, Leo Szilard,
243
842000
3000
em Cold Spring Harbor. O físico Leo Szilard
14:30
he looked at me and said, "Are you going to patent this?"
244
845000
3000
olhou para mim e disse: "Você vai patentear isto?"
14:33
And -- but he knew patent law, and that we couldn't patent it,
245
848000
5000
E... mas ele conhecia a lei de patentes e sabia que não poderíamos,
14:38
because you couldn't. No use for it.
246
853000
2000
porque não é possível. Não tem utilidade.
14:40
(Laughter)
247
855000
2000
(Risos)
14:42
And so DNA didn't become a useful molecule,
248
857000
4000
E então o DNA não se tornou uma molécula útil,
14:46
and the lawyers didn't enter into the equation until 1973,
249
861000
5000
e os advogados não entraram na equação até 1973,
14:51
20 years later, when Boyer and Cohen in San Francisco
250
866000
5000
20 anos depois, quando Boyer e Cohen em São Francisco,
14:56
and Stanford came up with their method of recombinant DNA,
251
871000
2000
e Stanford apareceram com o método do DNA recombinante,
14:58
and Stanford patented it and made a lot of money.
252
873000
3000
e Stanford patenteou e ganhou muita grana.
15:01
At least they patented something
253
876000
1000
Pelo menos patentearam algo
15:02
which, you know, could do useful things.
254
877000
3000
que, vocês sabem, faz coisas úteis.
15:05
And then, they learned how to read the letters for the code.
255
880000
3000
E aí, ele aprenderam como ler as letras do código.
15:08
And, boom, we've, you know, had a biotech industry. And,
256
883000
5000
E, bum, temos, como vocês sabem, a indústria de biotecnologia.
15:13
but we were still a long ways from, you know,
257
888000
7000
mas ainda estávamos distantes de
15:20
answering a question which sort of dominated my childhood,
258
895000
2000
responder a questão que meio que dominou minha infância,
15:22
which is: How do you nature-nurture?
259
897000
5000
que é: Como resolver o debate inato versus adquirido?
15:27
And so I'll go on. I'm already out of time,
260
902000
4000
Então eu vou continuar. Meu tempo já está esgotado,
15:31
but this is Michael Wigler, a very, very clever mathematician
261
906000
3000
mas este é Michael Wigler, um matemático muito, muito inteligente
15:34
turned physicist. And he developed a technique
262
909000
3000
que virou físico. E desenvolveu uma técnica
15:37
which essentially will let us look at sample DNA
263
912000
4000
que essencialmente nos permitirá olhar uma amostra de DNA
15:41
and, eventually, a million spots along it.
264
916000
2000
e, finalmente, um milhào de manchas ao longo dela.
15:43
There's a chip there, a conventional one. Then there's one
265
918000
3000
Existe um chip lá, um convencional. Aí tem um
15:46
made by a photolithography by a company in Madison
266
921000
3000
feito por fotolitografia por uma companhia em Madison
15:49
called NimbleGen, which is way ahead of Affymetrix.
267
924000
5000
chamada NimbleGem, que está muito a frente da Affymetrix.
15:54
And we use their technique.
268
929000
2000
E nós usamos a técnica deles.
15:56
And what you can do is sort of compare DNA of normal segs versus cancer.
269
931000
5000
E o que se pode fazer é meio que comparar DNA de segmentos normais.
16:01
And you can see on the top
270
936000
4000
e pode-se ver no alto
16:05
that cancers which are bad show insertions or deletions.
271
940000
5000
os cânceres que são malignos apresentam inserções ou deleções.
16:10
So the DNA is really badly mucked up,
272
945000
3000
Assim o DNA fica realmente estragado,
16:13
whereas if you have a chance of surviving,
273
948000
2000
enquanto se existir chance de sobreviver,
16:15
the DNA isn't so mucked up.
274
950000
2000
o DNA não está tão ruim assim.
16:17
So we think that this will eventually lead to what we call
275
952000
3000
Assim, achamos que isto no final levará ao que chamamos de
16:20
"DNA biopsies." Before you get treated for cancer,
276
955000
4000
"biópsia do DNA". Antes de ser tratado de câncer,
16:24
you should really look at this technique,
277
959000
2000
deve-se realmente dar uma olhada nesta técnica,
16:26
and get a feeling of the face of the enemy.
278
961000
3000
e ter uma impressão da cara do inimigo.
16:29
It's not a -- it's only a partial look, but it's a --
279
964000
3000
Não é... é somente um olhar parcial, mas é...
16:32
I think it's going to be very, very useful.
280
967000
3000
acho que será muito, muito útil.
16:35
So, we started with breast cancer
281
970000
2000
Assim, começamos com câncer de mama
16:37
because there's lots of money for it, no government money.
282
972000
3000
porque existe muita grana para isto, não grana do governo.
16:40
And now I have a sort of vested interest:
283
975000
4000
E agora tenho um tipo de interesse pessoal:
16:44
I want to do it for prostate cancer. So, you know,
284
979000
2000
quero fazer para o câncer de próstata. Aí, vocês sabem,
16:46
you aren't treated if it's not dangerous.
285
981000
3000
não se trata se não for perigoso.
16:49
But Wigler, besides looking at cancer cells, looked at normal cells,
286
984000
6000
Mas Wigler, além de olhar para as células cancerígenas, olhou para as células sadias,
16:55
and made a really sort of surprising observation.
287
990000
3000
e fez uma observação bastante surpreendente.
16:58
Which is, all of us have about 10 places in our genome
288
993000
4000
Qual seja, todos nós temos 10 lugares em nosso genoma
17:02
where we've lost a gene or gained another one.
289
997000
2000
onde perdemos ou ganhamos um gene ou outro.
17:05
So we're sort of all imperfect. And the question is well,
290
1000000
6000
Assim somos todos meio que imperfeitos. E a questào é, bem,
17:11
if we're around here, you know,
291
1006000
2000
se estamos por aqui, vocês sabem,
17:13
these little losses or gains might not be too bad.
292
1008000
3000
estas pequenas perdas ou ganhos podem não ser tão ruins.
17:16
But if these deletions or amplifications occurred in the wrong gene,
293
1011000
5000
Mas se estas deleções ou amplificações ocorrem no gene errado
17:21
maybe we'll feel sick.
294
1016000
1000
talvez fiquemos doentes.
17:22
So the first disease he looked at is autism.
295
1017000
4000
Assim, a primeira doença que olhou foi o autismo.
17:26
And the reason we looked at autism is we had the money to do it.
296
1021000
5000
E a razão que olhamos para o autismo é que tínhamos dinheiro para isto.
17:31
Looking at an individual is about 3,000 dollars. And the parent of a child
297
1026000
5000
Pesquisar um indivíduo custa cerca de US$ 3.000. E o pai de uma criança
17:36
with Asperger's disease, the high-intelligence autism,
298
1031000
2000
com Síndrome de Asperger, o autismo de alta-funcionalidade,
17:38
had sent his thing to a conventional company; they didn't do it.
299
1033000
5000
enviara o material à uma compania convencional; ele não fizeram.
17:43
Couldn't do it by conventional genetics, but just scanning it
300
1038000
3000
Não poderia ser feito por genética convencional, mas apenas escaneando
17:46
we began to find genes for autism.
301
1041000
3000
começamos a achar os genes do autismo.
17:49
And you can see here, there are a lot of them.
302
1044000
4000
E você pode observar aqui, tem muitos deles.
17:53
So a lot of autistic kids are autistic
303
1048000
4000
Assim, muitas crianças autistas são autistas
17:57
because they just lost a big piece of DNA.
304
1052000
2000
porque perderam um grande pedaço de DNA.
17:59
I mean, big piece at the molecular level.
305
1054000
2000
Digo, um grande pedaço em termos moleculares.
18:01
We saw one autistic kid,
306
1056000
2000
Vimos uma criança autista,
18:03
about five million bases just missing from one of his chromosomes.
307
1058000
3000
com cerca de 5 milhões de bases que simplesmente faltam a um de seus cromossomos.
18:06
We haven't yet looked at the parents, but the parents probably
308
1061000
3000
Ainda não olhamos os pais, mas os pais provavelmente
18:09
don't have that loss, or they wouldn't be parents.
309
1064000
3000
não tem essa perda, ou não seriam seus pais.
18:12
Now, so, our autism study is just beginning. We got three million dollars.
310
1067000
7000
Assim, agora, nosso estudo sobre autismo está apenas começando. Temos 3 milhões de dólares.
18:19
I think it will cost at least 10 to 20 before you'd be in a position
311
1074000
4000
Acho que custará de 10 a 20 antes que estejamos numa posição
18:23
to help parents who've had an autistic child,
312
1078000
3000
para ajudar pais de crianças autistas
18:26
or think they may have an autistic child,
313
1081000
2000
ou que acham que tem uma criança autista,
18:28
and can we spot the difference?
314
1083000
2000
e será que podemos achar a diferença ?
18:30
So this same technique should probably look at all.
315
1085000
3000
Então esta mesmo técnica devia provavelmente ser usada para olhar em tudo.
18:33
It's a wonderful way to find genes.
316
1088000
4000
É um jeito maravilhoso de achar genes.
18:37
And so, I'll conclude by saying
317
1092000
2000
E assim, concluirei dizendo
18:39
we've looked at 20 people with schizophrenia.
318
1094000
2000
observamos 20 pessoas com esquizofrênia.
18:41
And we thought we'd probably have to look at several hundred
319
1096000
4000
E achamos que provavelmente teremos que observar várias centenas
18:45
before we got the picture. But as you can see,
320
1100000
2000
antes de concluirmos. Mas como podem ver,
18:47
there's seven out of 20 had a change which was very high.
321
1102000
4000
que de 20, 7 tinham uma alteração, o que é uma taxa bem alta.
18:51
And yet, in the controls there were three.
322
1106000
3000
E ainda, no grupo de controle, tinham 3.
18:54
So what's the meaning of the controls?
323
1109000
2000
O que significava isso no grupo de controle ?
18:56
Were they crazy also, and we didn't know it?
324
1111000
2000
Seriam loucos também e não sabíamos?
18:58
Or, you know, were they normal? I would guess they're normal.
325
1113000
4000
Ou, vocês sabem, eram normais? Acho que eram normais.
19:02
And what we think in schizophrenia is there are genes of predisposure,
326
1117000
7000
E o que achamos sobre esquizofrênia é que existe predisposição genética,
19:09
and whether this is one that predisposes --
327
1124000
6000
e se é o que predispõe...
19:15
and then there's only a sub-segment of the population
328
1130000
4000
e então existe somente um sub-segmento da população
19:19
that's capable of being schizophrenic.
329
1134000
2000
capaz de ser esquizofrênica.
19:21
Now, we don't have really any evidence of it,
330
1136000
4000
Agora, realmente não temos evidências disso
19:25
but I think, to give you a hypothesis, the best guess
331
1140000
5000
mas acho, para dar-lhes uma hipótese, um bom chute
19:30
is that if you're left-handed, you're prone to schizophrenia.
332
1145000
6000
é que se você for canhoto, terá tendências à esquizofrênia.
19:36
30 percent of schizophrenic people are left-handed,
333
1151000
3000
30 porcento dos esquizofrênicos são canhotos,
19:39
and schizophrenia has a very funny genetics,
334
1154000
3000
e que esquizofrênia tem uma genética bem engraçada,
19:42
which means 60 percent of the people are genetically left-handed,
335
1157000
4000
que significa que 60 porcento das pessoas são geneticamente canhotas
19:46
but only half of it showed. I don't have the time to say.
336
1161000
3000
mas só metade demonstram. Não tenho mais tempo para falar.
19:49
Now, some people who think they're right-handed
337
1164000
3000
Agora, algumas pessoas que pensam ser destras
19:52
are genetically left-handed. OK. I'm just saying that, if you think,
338
1167000
6000
são geneticamente canhotas. OK. Só estou dizendo que, se você acha,
19:58
oh, I don't carry a left-handed gene so therefore my, you know,
339
1173000
4000
Oh, eu não carrego o gene do canhoto, logo ...
20:02
children won't be at risk of schizophrenia. You might. OK?
340
1177000
3000
meu filhos não correm o risco de serem esquizofrênicos. Você pode. OK?
20:05
(Laughter)
341
1180000
3000
(Risos)
20:08
So it's, to me, an extraordinarily exciting time.
342
1183000
3000
Então é, para mim, uma época extraordinariamente excitante.
20:11
We ought to be able to find the gene for bipolar;
343
1186000
2000
Precisamos ser capazes de achar o gene para bipolaridade,
20:13
there's a relationship.
344
1188000
1000
existe uma relação.
20:14
And if I had enough money, we'd find them all this year.
345
1189000
4000
E se tivesse dinheiro suficiente, achariamos todos este ano.
20:18
I thank you.
346
1193000
1000
Eu agradeço vocês.
ABOUT THE SPEAKER
James Watson - Biologist, Nobel laureateNobel laureate James Watson took part in one of the most important scientific breakthroughs of the 20th century: the discovery of the structure of DNA. More than 50 years later, he continues to investigate biology's deepest secrets.
Why you should listen
James Watson has led a long, remarkable life, starting at age 12, when he was one of radio's high-IQ Quiz Kids. By age 15, he had enrolled in the University of Chicago, and by 25, working with Francis Crick (and drawing, controversially, on the research of Maurice Wilkins and Rosalind Franklin), he had made the discovery that would eventually win the three men the Nobel Prize.
Watson and Crick's 1953 discovery of DNA's double-helix structure paved the way for the astounding breakthroughs in genetics and medicine that marked the second half of the 20th century. And Watson's classic 1968 memoir of the discovery, The Double Helix, changed the way the public perceives scientists, thanks to its candid account of the personality conflicts on the project.
From 1988 to 1994, he ran the Human Genome Project. His current passion is the quest to identify genetic bases for major illnesses; in 2007 he put his fully sequenced genome online, the second person to do so, in an effort to encourage personalized medicine and early detection and prevention of diseases.
James Watson | Speaker | TED.com