TEDxBoston 2011
Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution
Richard Resnick: Bem-vindos à revolução genómica
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Nesta acessível palestra do TEDxBoston, Richard Resnick mostra-nos como a sequenciação rápida e barata do genoma está prestes a virar os cuidados de saúde (e os seguros e a política) de pernas para o ar.
Richard Resnick - Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
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00:15
Ladies and gentlemen,
0
0
2000
Minhas senhoras e meus senhores,
00:17
I present to you the human genome.
1
2000
3000
apresento-vos o genoma humano.
00:20
(Applause)
2
5000
3000
(Aplausos)
00:23
Chromosome one, top left.
3
8000
2000
O cromossoma um, em cima à esquerda.
00:25
Bottom right are the sex chromosomes.
4
10000
2000
Em baixo à direita, estão os cromossomas sexuais.
00:27
Women have two copies of that big X chromosome;
5
12000
2000
As mulheres têm duas cópias daquele grande cromossoma X;
00:29
men have the X
6
14000
2000
os homens têm o X
00:31
and, of course, that small copy of the Y.
7
16000
2000
e, claro, aquela pequena cópia do Y.
00:33
Sorry boys, but it's just a tiny little thing that makes you different.
8
18000
4000
Desculpem rapazes, mas é só uma coisa pequenininha que vos torna diferentes.
00:37
So if you zoom in on this genome,
9
22000
3000
Se vocês ampliarem este genoma,
00:40
then what you see, of course, is this double helix structure --
10
25000
3000
o que vêem, claro, é esta estrutura em dupla hélice --
00:43
the code of life spelled out with these four biochemical letters,
11
28000
2000
o código da vida decifrado através destas 4 letras bioquímicas,
00:45
or we call them bases, right:
12
30000
2000
a que podemos chamar bases, certo?
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
A, C, G e T.
00:49
How many are there in the human genome? Three billion.
14
34000
2000
Quantas existem no genoma humano? Três mil milhões.
00:51
Is that a big number?
15
36000
2000
Isso é um número grande?
00:53
Well, everybody can throw around big numbers.
16
38000
2000
Bem, toda a gente pode atirar com números grandes.
00:55
But in fact, if I were to place one base
17
40000
2000
Mas, de facto, se eu colocasse uma base
00:57
on each pixel of this 1280 by 800 resolution screen,
18
42000
3000
em cada pixel deste ecrã com uma resolução de 1280 por 800,
01:00
we would need 3,000 screens to take a look at the genome.
19
45000
3000
precisaríamos de 3.000 ecrãs para observarmos o genoma.
01:03
So it's really quite big.
20
48000
2000
Portanto, é realmente muito grande.
01:05
And perhaps because of its size,
21
50000
2000
E, talvez por causa do seu tamanho,
01:07
a group of people -- all, by the way, with Y chromosomes --
22
52000
3000
um grupo de pessoas -- todas elas, a propósito, com cromossomas Y --
01:10
decided they would want to sequence it.
23
55000
2000
decidiram que queriam sequenciá-lo.
01:12
(Laughter)
24
57000
2000
(Risos)
01:14
And so 15 years, actually, and about four billion dollars later,
25
59000
3000
E assim, 15 anos e cerca de 4 mil milhões de dólares mais tarde,
01:17
the genome was sequenced and published.
26
62000
2000
o genoma foi sequenciado e publicado.
01:19
In 2003, the final version was published, and they keep working on it.
27
64000
3000
Em 2003, a versão final foi publicada, e eles continuam a trabalhar no assunto.
01:22
That was all done on a machine that looks like this.
28
67000
2000
Foi tudo feito numa máquina com este aspecto.
01:24
It costs about a dollar for each base --
29
69000
2000
Custa cerca de um dólar por cada base --
01:26
a very slow way of doing it.
30
71000
2000
trata-se de um processo muito lento.
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Well folks, I'm here to tell you
31
73000
2000
Bem, malta, estou aqui para vos dizer
01:30
that the world has completely changed
32
75000
2000
que o mundo mudou completamente
01:32
and none of you know about it.
33
77000
2000
e nenhum de vocês o sabe.
01:34
So now what we do is we take a genome,
34
79000
2000
Assim, agora nós pegamos num genoma,
01:36
we make maybe 50 copies of it,
35
81000
2000
fazemos talvez umas 50 cópias dele,
01:38
we cut all those copies up into little 50-base reads,
36
83000
3000
cortamos todas essas cópias em pequenos registos de 50 bases,
01:41
and then we sequence them, massively parallel.
37
86000
2000
e de seguida sequenciamo-los, em grandes quantidades, em paralelo.
01:43
And then we bring that into software,
38
88000
2000
Depois, trazemos isso para o software,
01:45
and we reassemble it and we tell you what the story is.
39
90000
2000
juntamos tudo de novo e contamo-vos qual é a história.
01:47
And so just to give you a picture of what this looks like,
40
92000
3000
E assim, apenas para vos dar uma ideia do aspecto disto,
01:50
the Human Genome Project: 3 gigabases, right.
41
95000
2000
o Projecto do Genoma Humano: 3 gigabases, certo.
01:52
One run on one of these machines:
42
97000
2000
Uma corrida numa destas máquinas:
01:54
200 gigabases in a week.
43
99000
3000
200 gigabases numa semana.
01:57
And that 200 is going to change to 600 this summer,
44
102000
3000
E esses 200 vão tornar-se 600 neste Verão,
02:00
and there's no sign of this pace slowing.
45
105000
3000
e não há sinais de que este ritmo abrande.
02:03
So the price of a base, to sequence a base,
46
108000
3000
Por isso, o preço de uma base, da sequenciação de uma base,
02:06
has fallen 100 million times.
47
111000
3000
caíu 100 milhões de vezes.
02:09
That's the equivalent of you filling up your car with gas in 1998,
48
114000
3000
É o equivalente a vocês atestarem o vosso carro com gasolina em 1998,
02:12
waiting until 2011,
49
117000
2000
esperarem até 2011,
02:14
and now you can drive to Jupiter and back twice.
50
119000
2000
e agora podem guiar até Júpiter e voltar duas vezes.
02:16
(Laughter)
51
121000
5000
(Risos)
02:21
World population,
52
126000
2000
A população mundial,
02:23
PC placements,
53
128000
2000
os computadores pessoais,
02:25
the archive of all the medical literature,
54
130000
3000
o arquivo de toda a literatura médica,
02:28
Moore's law,
55
133000
2000
a lei de Moore,
02:30
the old way of sequencing, and here's all the new stuff.
56
135000
3000
o velho método de sequenciação, e aqui estão todas estas coisas novas.
02:33
Guys, this is a log scale;
57
138000
2000
Malta, isto é uma escala de logarítmos;
02:35
you don't typically see lines that go up like that.
58
140000
3000
tipicamente, vocês não vêem linhas que sobem desta maneira.
02:38
So the worldwide capacity to sequence human genomes
59
143000
3000
Portanto, a capacidade mundial de sequenciação de genomas humanos
02:41
is something like 50,000 to 100,000 human genomes this year.
60
146000
3000
é, este ano, qualquer coisa como 50.000 a 100.000 genomas.
02:44
And we know this based on the machines that are being placed.
61
149000
3000
E nós sabemos isto com base nas máquinas que estão a ser instaladas.
02:47
This is expected to double, triple or maybe quadruple
62
152000
3000
Espera-se que isto duplique, triplique ou até quadruplique
02:50
year over year for the foreseeable future.
63
155000
2000
ano após ano, no futuro próximo.
02:52
In fact, there's one lab in particular
64
157000
2000
De facto, há um laboratório em particular
02:54
that represents 20 percent of all that capacity.
65
159000
3000
que representa 20 por cento de toda essa capacidade.
02:57
It's called the Beijing Genomics Institute.
66
162000
3000
Chama-se Instituto do Genoma de Pequim.
03:00
The Chinese are absolutely winning this race to the new Moon, by the way.
67
165000
4000
Os chineses estão a ganhar completamente esta corrida à nova Lua, por sinal.
03:04
What does this mean for medicine?
68
169000
2000
O que significa isto para a medicina?
03:06
So a woman is age 37.
69
171000
2000
Tomemos o caso de uma mulher com 37 anos.
03:08
She presents with stage 2 estrogen receptor-positive breast cancer.
70
173000
4000
Ela apresenta um cancro da mama receptor de estrogénio positivo, grau II.
03:12
She is treated with surgery, chemotherapy and radiation.
71
177000
3000
É tratada com cirurgia, quimioterapia e radiação.
03:15
She goes home.
72
180000
2000
Regressa a casa.
03:17
Two years later, she comes back with stage three C ovarian cancer.
73
182000
3000
Dois anos depois, volta com cancro do ovário, grau III.
03:20
Unfortunately, treated again with surgery and chemotherapy.
74
185000
3000
Infelizmente, é tratada novamente com cirurgia e quimioterapia.
03:23
She comes back three years later at age 42
75
188000
2000
Volta três anos mais tarde, com 42 anos,
03:25
with more ovarian cancer, more chemotherapy.
76
190000
3000
mais cancro do ovário, mais quimioterapia.
03:28
Six months later,
77
193000
2000
Seis meses mais tarde,
03:30
she comes back with acute myeloid leukemia.
78
195000
3000
volta com leucemia mielóide aguda.
03:34
She goes into respiratory failure and dies eight days later.
79
199000
3000
Entra em falência respiratória e morre 8 dias depois.
03:37
So first, the way in which this woman was treated, in as little as 10 years,
80
202000
3000
Em primeiro lugar, dentro de apenas 10 anos, a maneira como esta mulher foi tratada
03:40
will look like bloodletting.
81
205000
3000
parecerá uma sangria.
03:43
And it's because of people like my colleague, Rick Wilson,
82
208000
2000
E isso devido a pessoas como o meu colega Rick Wilson,
03:45
at the Genome Institute at Washington University,
83
210000
3000
do Instituto do Genoma da Universidade de Washington,
03:48
who decided to take a look at this woman postmortem.
84
213000
2000
que decidiu analisar a autópsia desta mulher.
03:50
And he sequenced, he took skin cells, healthy skin,
85
215000
3000
E ele sequenciou -- recolheu células da pele, pele saudável,
03:53
and cancerous bone marrow,
86
218000
2000
e de medula óssea cancerosa,
03:55
and he sequenced the whole genomes of both of them
87
220000
2000
e sequenciou todos os genomas de ambas
03:57
in a couple of weeks, no big deal.
88
222000
3000
em duas semanas, nada de mais.
04:00
And then he compared those two genomes in software,
89
225000
2000
E depois comparou esses dois genomas no software,
04:02
and what he found, among other things,
90
227000
2000
e o que ele descobriu, entre outras coisas,
04:04
was a deletion, a 2,000-base deletion
91
229000
2000
foi uma delecção, uma delecção de 2.000 bases
04:06
across three billion bases
92
231000
2000
ao longo dos 3.000 milhões de bases
04:08
in a particular gene called TP53.
93
233000
2000
num gene particular denominado TP53.
04:10
If you have this deleterious mutation in this gene,
94
235000
3000
Quem tiver esta mutação de delecção neste gene,
04:13
you're 90 percent likely to get cancer in your life.
95
238000
3000
tem uma probabilidade de 90% de ter cancro ao longo da vida.
04:16
So unfortunately, this doesn't help this woman,
96
241000
2000
Infelizmente, isto não ajudou aquela mulher,
04:18
but it does have severe, profound if you will,
97
243000
3000
mas tem implicações severas -- profundas, se quiserem --,
04:21
implications to her family.
98
246000
2000
para a sua família.
04:23
I mean, if they have the same mutation,
99
248000
2000
Quero dizer, se eles tiverem a mesma mutação,
04:25
and they get this genetic test, and they understand it,
100
250000
3000
e fizerem este teste genético, e o compreenderem,
04:28
then they can go and get regular screens, and they can catch cancer early
101
253000
3000
podem fazer exames com regularidade e detectar um cancro precocemente
04:31
and potentially live a significantly longer life.
102
256000
2000
e potencialmente viver uma vida bastante mais longa.
04:33
Let me introduce you now to the Beery twins,
103
258000
2000
Permitam-me agora que vos apresente os gémeos Beery,
04:35
diagnosed with cerebral palsy at the age of two.
104
260000
2000
diagnosticados com paralisia cerebral aos 2 anos de idade.
04:37
Their mom is a very brave woman
105
262000
2000
A mãe é uma mulher muito corajosa,
04:39
who didn't believe that the symptoms weren't matching up,
106
264000
2000
que não acreditou que os sintomas não condiziam,
04:41
and through some heroic efforts and a lot of Internet searching,
107
266000
2000
e, através de esforços heróicos e muita pesquisa na Internet,
04:43
she was able to convince the medical community
108
268000
3000
conseguiu convencer a comunidade médica
04:46
that, in fact, they had something else.
109
271000
2000
de que, de facto, eles tinham outra coisa.
04:48
What they had was dopa-responsive dystonia.
110
273000
3000
O que eles tinham era distonia "dopa responsiva".
04:51
And so they were given L-Dopa,
111
276000
2000
E, portanto, deram-lhes L-Dopa,
04:53
and their symptoms did improve,
112
278000
2000
e os sintomas realmente melhoraram,
04:55
but they weren't totally asymptomatic.
113
280000
2000
mas eles não ficaram totalmente assimptomáticos.
04:57
Significant problems remained.
114
282000
2000
Continuaram com problemas significativos.
04:59
Turns out the gentleman in this picture is a guy named Joe Beery,
115
284000
2000
Acontece que o cavalheiro da fotografia é um sujeito chamado Joe Beery,
05:01
who was lucky enough to be the CIO
116
286000
2000
que teve a sorte de ser o Director de Informática
05:03
of a company called Life Technologies.
117
288000
2000
de uma companhia chamada "Life Technologies" (Tecnologias para a Vida).
05:05
They're one of the two companies
118
290000
2000
Eles são uma das duas empresas
05:07
that makes these massive whole genome sequencing tools.
119
292000
3000
que fazem estas ferramentas de sequenciação maciça da totalidade do genoma.
05:10
And so what he did was he got his kids sequenced.
120
295000
3000
E, então, o que ele fez foi sequenciar estas crianças.
05:13
And what they found was a series of mutations in a gene called SPR,
121
298000
3000
E o que eles descobriram foi uma série de mutações num gene chamado SPR,
05:16
which is responsible for producing serotonin, among other things.
122
301000
4000
que é responsável pela produção de serotonina, entre outras coisas.
05:20
So on top of L-Dopa, they gave these kids a serotonin precursor drug,
123
305000
3000
Então, além de L-Dopa, deram a estas crianças uma substância precursora da serotonina,
05:23
and they're effectively normal now.
124
308000
2000
e, efectivamente, elas agora são normais.
05:25
Guys, this would never have happened without whole genome sequencing.
125
310000
3000
Malta, isto nunca teria acontecido sem a sequenciação total do genoma.
05:28
And at the time -- this was a few years ago -- it cost $100,000.
126
313000
2000
E, na altura - isto foi há poucos anos - custou 100.000 dólares.
05:30
Today it's $10,000. Next year it's $1,000.
127
315000
2000
Hoje são 10.000 dólares. No próximo ano são 1.000 dólares.
05:32
The year after it's $100, give or take a year.
128
317000
2000
No ano seguinte são 100 dólares - mais ano, menos ano.
05:34
That's how fast this is moving.
129
319000
2000
É com esta rapidez que isto está a avançar.
05:36
So here's little Nick --
130
321000
2000
Portanto, aqui temos o pequeno Nick --
05:38
likes Batman and squirt guns.
131
323000
3000
gosta do Batman e de pistolas de água.
05:41
And it turns out Nick shows up at the children's hospital
132
326000
3000
Acontece que o Nick aparece no hospital pediátrico
05:44
with this distended belly like a famine victim.
133
329000
2000
com a barriga dilatada, como uma vítima da fome.
05:46
And it's not that he's not eating,
134
331000
2000
E não é que ele não se alimente,
05:48
it's that when he eats, his intestine basically opens up
135
333000
2000
acontece é que, quando ele come, o intestino basicamente abre-se
05:50
and feces spill out into his gut.
136
335000
2000
e as fezes espalham-se pelo abdomen.
05:52
So a hundred surgeries later,
137
337000
2000
Então, cem cirurgias mais tarde,
05:54
he looks at his mom and says, "Mom,
138
339000
3000
ele olha para a mãe e diz: "Mãe,
05:57
please pray for me. I'm in so much pain."
139
342000
3000
por favor, reza por mim. Tenho tantas dores."
06:00
His pediatrician happens to have a background in clinical genetics
140
345000
3000
O pediatra dele, por acaso, tem formação em genética clínica
06:03
and he has no idea what's going on,
141
348000
2000
e não faz ideia do que se está a passar,
06:05
but he says, "Let's get this kid's genome sequenced."
142
350000
2000
mas diz: " Vamos sequenciar o genoma desta criança."
06:07
And what they find is a single-point mutation
143
352000
2000
E o que eles encontram é uma mutação de ponto
06:09
in a gene responsible for controlling programmed cell death.
144
354000
3000
num gene responsável pelo controlo da morte celular programada.
06:12
So the theory is that he's having some immunological reaction
145
357000
3000
Portanto, a teoria é que ele está a ter alguma reacção imunológica
06:15
to what's going on to the food essentially,
146
360000
3000
ao processamento da comida, essencialmente,
06:18
and that's a natural reaction, which causes some programmed cell death.
147
363000
3000
e trata-se de uma reacção natural, que causa alguma morte celular programada.
06:21
But the gene that regulates that down is broken.
148
366000
2000
Mas o gene que regula essa baixa está avariado.
06:23
And so this informs, among other things, of course,
149
368000
2000
E, portanto, isto aconselha, entre outras coisas, claro,
06:25
a treatment for bone marrow transplant, which he undertakes.
150
370000
3000
um tratamento para transplante de medula óssea, que ele leva a efeito.
06:28
And after nine months of grueling recovery,
151
373000
2000
E, após nove meses de recuperação a comer papas,
06:30
he's now eating steak with A1 sauce.
152
375000
2000
ele está agora a comer bife com molho A1.
06:32
(Laughter)
153
377000
2000
(Risos)
06:34
The prospect of using the genome
154
379000
2000
A expectativa de usar o genoma
06:36
as a universal diagnostic
155
381000
2000
como um diagnóstico universal
06:38
is upon us today.
156
383000
2000
apresenta-se-nos hoje.
06:40
Today, it's here.
157
385000
2000
Hoje, está aqui.
06:42
And what it means for all of us
158
387000
2000
E o que isto significa para todos nós
06:44
is that everybody in this room could live an extra five, 10, 20 years
159
389000
3000
é que todos, nesta sala, podemos viver 5, 10, 20 anos extra
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
por causa desta única coisa.
06:49
Which is a fantastic story,
161
394000
2000
O que é uma história fantástica,
06:51
unless you think about humanity's footprint on the planet
162
396000
3000
a menos que pensemos na pegada da humanidade sobre o planeta
06:54
and our ability to keep up food production.
163
399000
2000
e na nossa habilidade para continuarmos a produzir alimentos.
06:56
So it turns out
164
401000
2000
Portanto, acaba por acontecer que
06:58
that the very same technology
165
403000
2000
exactamente a mesma tecnologia
07:00
is also being used to grow new lines
166
405000
2000
está também a ser usada para cultivar novas linhas
07:02
of corn, wheat, soybean and other crops
167
407000
3000
de milho, trigo, soja e outras culturas
07:05
that are highly tolerant of drought, of flood,
168
410000
2000
que são altamente resistentes à seca, às inundações,
07:07
of pests and pesticides.
169
412000
2000
às pestes e aos pesticidas.
07:09
Now look, as long as we continue to increase the population,
170
414000
3000
Agora vejam, enquanto continuarmos a aumentar a população,
07:12
we're going to have to continue to grow and eat genetically modified foods,
171
417000
3000
vamos ter que continuar a cultivar e comer alimentos geneticamente modificados,
07:15
and that's the only position that I'll take today.
172
420000
3000
e é a única posição que vou assumir hoje.
07:18
Unless there's anybody in the audience
173
423000
2000
A não ser que haja alguém, de entre o público,
07:20
that would like to volunteer to stop eating?
174
425000
2000
que queira apresentar-se como voluntário para deixar de comer?
07:22
None, not one.
175
427000
2000
Ninguém, nem um.
07:24
This is a typewriter,
176
429000
2000
Esta é uma máquina de escrever,
07:26
a staple of every desktop for decades.
177
431000
3000
uma parte essencial de todas as secretárias durante décadas.
07:29
And in fact, the typewriter was essentially deleted by this thing.
178
434000
4000
E, de facto, a máquina de escrever foi apagada essencialmente por esta coisa.
07:33
And then more general versions of word processors came about.
179
438000
3000
E depois apareceram versões mais gerais de processadores de texto.
07:36
But ultimately, it was a disruption on top of a disruption.
180
441000
3000
Mas ultimamente houve uma ruptura sobre uma ruptura.
07:39
It was Bob Metcalfe inventing the Ethernet
181
444000
2000
Foi a invenção da Ethernet por Bob Metcalfe
07:41
and the connection of all these computers
182
446000
2000
e a ligação entre todos estes computadores
07:43
that fundamentally changed everything.
183
448000
2000
que fundamentalmente mudou tudo.
07:45
And suddenly we had Netscape, and we had Yahoo
184
450000
3000
E, de repente, tivemos a Netscape, e tivemos o Yahoo
07:48
and we had, indeed, the entire dotcom bubble.
185
453000
3000
e tivemos, na verdade, a bolha "dotcom" (.com) inteira.
07:51
(Laughter)
186
456000
3000
(Risos)
07:54
Not to worry though,
187
459000
2000
Porém, não temos que nos preocupar,
07:56
that was quickly rescued by the iPod, Facebook
188
461000
2000
isso foi rapidamente salvo pelo iPod, Facebook
07:58
and, indeed, angry birds.
189
463000
2000
e, na verdade, por pássaros esfomeados (angry birds, aplicação para iPhone).
08:00
(Laughter)
190
465000
2000
(Risos)
08:02
Look, this is where we are today.
191
467000
3000
Olhem, isto é onde estamos hoje.
08:05
This is the genomic revolution today. This is where we are.
192
470000
2000
Esta é a revolução genómica, hoje. É aqui que estamos.
08:07
So what I'd like you to consider is:
193
472000
2000
Assim, o que gostaria que considerassem é o seguinte:
08:09
What does it mean
194
474000
2000
O que sucede
08:11
when these dots don't represent the individual bases of your genome,
195
476000
3000
quando estes pontos não representarem as bases individuais do vosso genoma,
08:14
but they connect to genomes all across the planet?
196
479000
3000
mas se ligarem a genomas por todo o planeta?
08:17
So I just recently had to buy life insurance.
197
482000
2000
Recentemente, tive que fazer um seguro de vida.
08:19
And I was required to answer:
198
484000
2000
E pediram-me que respondesse:
08:21
A. I have never had a genetic test, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A. Nunca fiz um teste genético, B. Fiz um (cá vamos nós),
08:24
and C. I've had one and I'm not telling.
200
489000
2000
e C. Fiz um e não estou a dizer.
08:26
Thankfully, I was able to answer A,
201
491000
2000
Felizmente, pude dar a resposta A,
08:28
and I say that honestly in case my life insurance agent is listening.
202
493000
3000
e digo-o honestamente, para o caso de o meu agente de seguros estar a ouvir.
08:31
But what would have happened if I had said C?
203
496000
3000
Mas o que teria acontecido se eu tivesse dito C?
08:34
Consumer applications for genomics, they will flourish.
204
499000
2000
Aplicações de consumo para a genómica vão florescer.
08:36
Do you want to see whether you're genetically compatible
205
501000
2000
Quer ver se é geneticamente compatível
08:38
with your girlfriend? Sure.
206
503000
2000
com a sua namorada? Claro.
08:40
DNA sequencing on your iPhone? There's an app for that.
207
505000
3000
Sequência do ADN no seu iPhone? Há uma aplicação para isso.
08:43
(Laughter)
208
508000
2000
(Risos)
08:45
Personalized genomic massage anyone?
209
510000
3000
Alguém quer uma massagem genómica personalizada?
08:48
There's already a lab today
210
513000
2000
Há já hoje um laboratório
08:50
that tests for allele 334 of the AVPR1 gene,
211
515000
2000
que faz o teste do alelo 334 do gene AVPR1
08:52
the so-called cheating gene.
212
517000
2000
o chamado gene da infidelidade.
08:54
So anybody who's here today with your significant other,
213
519000
4000
Portanto, qualquer um que esteja aqui com a sua cara metade
08:58
just turn over to them and swab their mouth,
214
523000
2000
simplesmente vire-se para ele e passe-lhe um cotonete pela boca,
09:00
send it to the lab and you'll know for sure.
215
525000
2000
envie-o para o laboratório e então saberá com toda a certeza.
09:02
(Laughter)
216
527000
2000
(Risos)
09:04
Do you really want to elect a president
217
529000
2000
Vocês querem realmente eleger um presidente
09:06
whose genome suggests cardiomyopathy?
218
531000
2000
cujo genoma sugira cardiomiopatia?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
Agora pensem nisto, estamos em 2016
09:10
and the leading candidate releases
220
535000
1000
e a principal candidata divulga,
09:11
not only her four years of back tax returns,
221
536000
2000
não só as declarações de impostos dos últimos quatro anos,
09:13
but also her personal genome.
222
538000
2000
mas também o seu genoma pessoal.
09:15
And it looks really good.
223
540000
2000
E ele parece realmente bom.
09:17
And then she challenges all of her competitors to do the same.
224
542000
2000
E então ela desafia todos os outros candidatos a fazerem o mesmo.
09:19
Do you think that's not going to happen?
225
544000
2000
Pensam que isso não vai acontecer?
09:21
Do you think it would have helped John McCain?
226
546000
2000
Pensam que teria ajudado o John McCain?
09:23
(Laughter)
227
548000
2000
(Risos)
09:25
How many people in the audience
228
550000
2000
Quantas pessoas, no público,
09:27
have the last name Resnick like me? Raise your hand.
229
552000
2000
têm o apelido Resnick como eu? Levantem as vossas mãos.
09:29
Anybody? Nobody.
230
554000
2000
Alguém? Ninguém.
09:31
Typically, there's one or two.
231
556000
2000
Tipicamente, há um ou dois.
09:33
So my father's father was one of 10 Resnick brothers.
232
558000
2000
O pai do meu pai era um de 10 irmãos Resnick.
09:35
They all hated each other.
233
560000
2000
Eles odiavam-se todos entre si.
09:37
And they all moved to different parts of the planet.
234
562000
2000
E todos se mudaram para diferentes partes do planeta.
09:39
So it's likely
235
564000
2000
Por isso, é provável
09:41
that I'm related to every Resnick that I ever meet, but I don't know.
236
566000
3000
que eu seja familiar de todos os Resnick que venha a encontrar, mas não sei.
09:44
But imagine if my genome were deidentified, sitting in software,
237
569000
3000
Mas imaginem se o meu genoma estivesse a ser descodificado, no programa,
09:47
and a third cousin's genome was also sitting there,
238
572000
2000
e o genoma de um terceiro primo estivesse ali também,
09:49
and there was software that could compare these two
239
574000
2000
e houvesse um programa que pudesse comparar estes dois genomas
09:51
and make these associations.
240
576000
2000
e fazer estas associações.
09:53
Not hard to imagine. My company has software that does this right now.
241
578000
3000
Não é difícil de imaginar. A minha companhia tem programas que fazem isto agora mesmo.
09:56
And so imagine one more thing:
242
581000
2000
E então imaginem mais uma coisa:
09:58
that that software is able to ask both parties for mutual consents,
243
583000
3000
que esse programa é capaz de pedir a ambas as partes consentimentos mútuos
10:01
"Would you be willing to meet your third cousin?"
244
586000
2000
"Desejaria encontrar-se com o seu terceiro primo?"
10:03
And if we both say yes,
245
588000
2000
E se ambos dissessem que sim,
10:05
voila! Welcome to chromosomally LinkedIn.
246
590000
2000
voilá! Bem-vindos ao Linkedln cromossomático.
10:07
(Laughter)
247
592000
4000
(Risos)
10:11
Now this is probably a good thing, right?
248
596000
2000
Agora, provavelmente isto é uma coisa boa. Certo?
10:13
You have bigger clan gatherings and so on.
249
598000
2000
Tem-se reuniões familiares maiores e tudo isso.
10:15
But maybe it's a bad thing as well.
250
600000
2000
Mas talvez também seja uma coisa má.
10:17
How many fathers in the room? Raise your hands.
251
602000
2000
Quantos pais estão aqui na sala? Levantem as mãos.
10:19
Okay, so experts think that one to three percent of you
252
604000
3000
Muito bem. Acontece que os peritos pensam que de um a três por cento de vocês
10:22
are not actually the father of your child.
253
607000
2000
não são realmente os pais dos vossos filhos.
10:24
(Laughter)
254
609000
2000
(Risos)
10:26
Look --
255
611000
2000
Vejam --
10:28
(Laughter)
256
613000
4000
(Risos)
10:32
These genomes, these 23 chromosomes,
257
617000
3000
Estes genomas, estes 23 cromossomas,
10:35
they don't in any way represent the quality of our relationships
258
620000
3000
de modo nenhum representam a qualidade dos nossos relacionamentos
10:38
or the nature of our society -- at least not yet.
259
623000
2000
ou a natureza da nossa sociedade -- pelo menos, ainda não.
10:40
And like any new technology,
260
625000
2000
E, como qualquer nova tecnologia,
10:42
it's really in humanity's hands
261
627000
2000
está realmente nas mãos da humanidade
10:44
to wield it for the betterment of mankind, or not.
262
629000
3000
utilizá-la ou não para melhorar a humanidade.
10:47
And so I urge you all to wake up and to tune in
263
632000
3000
E, portanto, recomendo que todos vocês acordem e estejam atentos
10:50
and to influence the genomic revolution that's happening all around you.
264
635000
3000
e influenciem a revolução genómica que está a acontecer à nossa volta.
10:53
Thank you.
265
638000
2000
Obrigado.
10:55
(Applause)
266
640000
2000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Richard Resnick - EntrepreneurRichard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software.
Why you should listen
Richard Resnick is CEO of GenomeQuest , a company that builds software to support genomic medicine -- research and individualized treatments that take advantage of cheap and accessible genome processing. He was previously CEO of Mosaic Bioinformatics; before becoming a bio-entrepreneur, he was a member of the Human Genome Project under Eric Lander at MIT.
Richard Resnick | Speaker | TED.com