TED2006
Joe DeRisi: Solving medical mysteries
Mistérios médicos resolvidos através do ViroScan de Joe DeRisi.
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O bioquímico Joe DeRisi fala sobre inovadoras formas de diagnosticar vírus (e tratar as doenças que causam) utilizando ADN. O seu trabalho pode ajudar a perceber a malária, SARS, a gripe das aves e 60% das infecções virais diárias que escapam ao diagnóstico.
Joe DeRisi - Biochemist
Joe DeRisi hunts for the genes that make us sick. At his lab, he works to understand the genome of Plasmodium falciparum, the deadliest form of malaria. Full bio
Joe DeRisi hunts for the genes that make us sick. At his lab, he works to understand the genome of Plasmodium falciparum, the deadliest form of malaria. Full bio
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00:12
How can we investigate
0
0
3000
Como é que, como podemos nós investigar
00:15
this flora of viruses that surround us, and aid medicine?
1
3000
5000
esta diversidade de vírus que nos rodeiam, e ajudar a medicina?
00:20
How can we turn our cumulative knowledge of virology
2
8000
4000
Como podemos transformar o nosso conhecimento cumulativo de virologia
00:24
into a simple, hand-held, single diagnostic assay?
3
12000
4000
num instrumento de diagnóstico simples e possível de segurar numa mão?
00:28
I want to turn everything we know right now about detecting viruses
4
16000
3000
Quero transformar tudo o que sabemos neste momento sobre detectar vírus
00:31
and the spectrum of viruses that are out there
5
19000
2000
e sobre o espectro de vírus que por aí anda
00:33
into, let's say, a small chip.
6
21000
3000
em, digamos, um pequeno chip.
00:36
When we started thinking about this project --
7
24000
2000
Quando começámos a pensar sobre este projecto,
00:38
how we would make a single diagnostic assay
8
26000
3000
como iríamos construir um instrumento simples de diagnóstico
00:41
to screen for all pathogens simultaneously --
9
29000
3000
para analisar em simultâneo todos os agentes patogénicos,
00:44
well, there's some problems with this idea.
10
32000
2000
bem, surgiram alguns problemas com esta ideia.
00:46
First of all, viruses are pretty complex,
11
34000
4000
Em primeiro lugar, os vírus são bastante complexos,
00:50
but they're also evolving very fast.
12
38000
4000
e também evoluem bastante depressa.
00:54
This is a picornavirus.
13
42000
1000
Isto é um picornavírus.
00:55
Picornaviruses -- these are things that include
14
43000
2000
Picornavírus - estes incluem
00:57
the common cold and polio, things like this.
15
45000
3000
a constipação comum e a pólio, e assim.
01:00
You're looking at the outside shell of the virus,
16
48000
2000
Estamos a observar a cápsula exterior do vírus,
01:02
and the yellow color here are those parts of the virus
17
50000
3000
e esta cor amarela aqui são regiões do vírus
01:05
that are evolving very, very fast,
18
53000
2000
que evoluem muito, muito rapidamente,
01:07
and the blue parts are not evolving very fast.
19
55000
2000
e as regiões azuis não estão a evoluir muito depressa.
01:09
When people think about making pan-viral detection reagents,
20
57000
3000
Quando se tentam fazer reagentes de detecção pan-viral,
01:12
usually it's the fast-evolving problem that's an issue,
21
60000
4000
geralmente o maior problema decorre da evolução rápida,
01:16
because how can we detect things if they're always changing?
22
64000
2000
porque como podemos nós detectar estruturas se elas estão sempre a mudar?
01:18
But evolution is a balance:
23
66000
2000
Mas a evolução é um equilíbrio:
01:20
where you have fast change, you also have ultra-conservation --
24
68000
4000
onde ocorrem mudanças rápidas, também existe ultra-conservação,
01:24
things that almost never change.
25
72000
2000
coisas que quase nunca mudam.
01:26
And so we looked into this a little more carefully,
26
74000
3000
Então olhámos para isto um pouco mais atentamente,
01:29
and I'm going to show you data now.
27
77000
1000
e agora vou mostrar-vos alguma informação.
01:30
This is just some stuff you can do on the computer from the desktop.
28
78000
3000
Isto são somente algumas coisas que vocês podiam fazer com o computador da vossa secretária.
01:33
I took a bunch of these small picornaviruses,
29
81000
2000
Peguei nuns quantos destes pequenos picornavírus,
01:35
like the common cold, like polio and so on,
30
83000
2000
como a constipação comum, a pólio e por aí adiante,
01:37
and I just broke them down into small segments.
31
85000
4000
e quebrei-os em pequenos segmentos,
01:41
And so took this first example, which is called coxsackievirus,
32
89000
3000
e então peguei neste primeiro exemplo, que é chamado de coxsackievírus,
01:44
and just break it into small windows.
33
92000
2000
e parti-o em pequenas aberturas.
01:46
And I'm coloring these small windows blue
34
94000
2000
E estou a colorir essas pequenas aberturas de azul
01:48
if another virus shares an identical sequence in its genome
35
96000
5000
se outro vírus partilhar uma sequência idêntica no seu genoma
01:53
to that virus.
36
101000
1000
com a desse vírus.
01:54
These sequences right up here --
37
102000
2000
Estas sequências aqui,
01:56
which don't even code for protein, by the way --
38
104000
2000
que nem sequer codificam proteínas, a propósito,
01:58
are almost absolutely identical across all of these,
39
106000
3000
são praticamente idênticas entre todos estes,
02:01
so I could use this sequence as a marker
40
109000
4000
então posso utilizar esta sequência como um marcador
02:05
to detect a wide spectrum of viruses,
41
113000
2000
para detectar um vasto espectro de vírus,
02:07
without having to make something individual.
42
115000
3000
sem ter que construir algo específico.
02:10
Now, over here there's great diversity:
43
118000
2000
Agora, aqui existe grande diversidade:
02:12
that's where things are evolving fast.
44
120000
2000
é onde tudo evolui rapidamente.
02:14
Down here you can see slower evolution: less diversity.
45
122000
4000
Aqui podem observar uma evolução mais lenta: menor diversidade.
02:18
Now, by the time we get out here to, let's say,
46
126000
2000
Agora, quando nós aqui chegarmos, digamos,
02:20
acute bee paralysis virus --
47
128000
2000
ao vírus da paralisia aguda das abelhas,
02:22
probably a bad one to have if you're a bee ---
48
130000
2000
provavelmente um mau vírus a ter se forem abelhas,
02:24
this virus shares almost no similarity to coxsackievirus,
49
132000
5000
este vírus não partilha praticamente nenhuma similaridade com o coxsackevírus,
02:29
but I can guarantee you that the sequences that are most conserved
50
137000
4000
mas posso garantir-vos que as sequências que são mais conservadas
02:33
among these viruses on the right-hand of the screen
51
141000
2000
entre estes vírus no lado direito do ecrã
02:35
are in identical regions right up here.
52
143000
3000
encontram-se em regiões idênticas aqui.
02:38
And so we can encapsulate these regions of ultra-conservation
53
146000
3000
E então nós podemos encapsular estas regiões de ultra-conservação
02:41
through evolution -- how these viruses evolved --
54
149000
3000
através da evolução, como estes vírus evoluíram,
02:44
by just choosing DNA elements or RNA elements
55
152000
3000
escolhendo somente elementos de ADN ou ARN
02:47
in these regions to represent on our chip as detection reagents.
56
155000
4000
nestas regiões para representar no nosso chip como reagentes de detecção.
02:51
OK, so that's what we did, but how are we going to do that?
57
159000
3000
Sim, então foi assim que fizémos, mas como fomos nós fazer isso?
02:54
Well, for a long time, since I was in graduate school,
58
162000
2000
Bem, durante muito tempo, desde que eu andava na faculdade,
02:56
I've been messing around making DNA chips --
59
164000
3000
tenho andado entretido a construir chips de ADN,
02:59
that is, printing DNA on glass.
60
167000
2000
isto é, a imprimir ADN em vidro.
03:01
And that's what you see here:
61
169000
1000
E é isso que vêm aqui:
03:02
These little salt spots are just DNA tacked onto glass,
62
170000
3000
Estas pequenas manchas são apenas ADN impresso em vidro,
03:05
and so I can put thousands of these on our glass chip
63
173000
3000
e eu posso colocar milhares nos chips de vidro
03:08
and use them as a detection reagent.
64
176000
2000
e utilizá-las como reagentes de detecção.
03:10
We took our chip over to Hewlett-Packard
65
178000
2000
Levámos o nosso chip à Hewlett-Packard
03:12
and used their atomic force microscope on one of these spots,
66
180000
2000
e utilizámos o microscópio de força atómica num destes pontos,
03:14
and this is what you see:
67
182000
2000
e isto é o que é visível:
03:16
you can actually see the strands of DNA lying flat on the glass here.
68
184000
3000
podem ver-se as cadeias de ADN estendidas sobre o vidro.
03:19
So, what we're doing is just printing DNA on glass --
69
187000
3000
Então, o que nós estamos a fazer é imprimir ADN em vidro,
03:22
little flat things -- and these are going to be markers for pathogens.
70
190000
4000
pequenas coisas achatadas, que vai servir de marcador para patogénios.
03:26
OK, I make little robots in lab to make these chips,
71
194000
3000
Assim, contruí pequenos robôs no laboratório para montar os chips,
03:29
and I'm really big on disseminating technology.
72
197000
3000
e sou um adepto da disseminação da tecnologia.
03:32
If you've got enough money to buy just a Camry,
73
200000
3000
Se têm dinheiro suficiente para comprar uma Camry,
03:35
you can build one of these too,
74
203000
2000
também podem contruir isto,
03:37
and so we put a deep how-to guide on the Web, totally free,
75
205000
4000
por isso disponibilizamos um manual de instruções compleno na web, gratuitamente,
03:41
with basically order-off-the-shelf parts.
76
209000
2000
basicamente com a indicação das peças a encomendar,
03:43
You can build a DNA array machine in your garage.
77
211000
3000
podem construir uma máquina de microarrays na garagem.
03:46
Here's the section on the all-important emergency stop switch.
78
214000
3000
Aqui está a secção dos imprescindíveis botões stop de emergência.
03:49
(Laughter)
79
217000
2000
(Risos)
03:51
Every important machine's got to have a big red button.
80
219000
3000
Qualquer máquina importante tem de ter um grande botão vermelho.
03:54
But really, it's pretty robust.
81
222000
2000
Agora a sério, é bastante resistente.
03:56
You can actually be making DNA chips in your garage
82
224000
3000
Podiam de facto estar a fazer chips de ADN na vossa garagem,
03:59
and decoding some genetic programs pretty rapidly. It's a lot of fun.
83
227000
4000
e a descodificar alguns programas genéticos rapidamente. É bastante divertido.
04:03
(Laughter)
84
231000
1000
(Risos)
04:04
And so what we did -- and this is a really cool project --
85
232000
4000
E então o que fizémos, e este é um projecto muito interessante,
04:08
we just started by making a respiratory virus chip.
86
236000
2000
começámos por fazer um chip de vírus respiratórios.
04:10
I talked about that --
87
238000
2000
Eu falei sobre,
04:12
you know, that situation where you go into the clinic
88
240000
2000
sabem, a situação em que se dirigem a uma clínica
04:14
and you don't get diagnosed?
89
242000
2000
e não são diagnosticados?
04:16
Well, we just put basically all the human respiratory viruses
90
244000
2000
Bem, nós pusémos basicamente todos os vírus respiratórios humanos
04:18
on one chip, and we threw in herpes virus for good measure --
91
246000
3000
num chip, e aproveitámos e pusémos também o vírus do herpes por precaução,
04:21
I mean, why not?
92
249000
1000
quer dizer, porque não?
04:22
The first thing you do as a scientist is,
93
250000
2000
A primeira coisa que fazem enquanto cientistas é,
04:24
you make sure stuff works.
94
252000
1000
têm de se certificar que o teste funciona.
04:25
And so what we did is, we take tissue culture cells
95
253000
3000
Então fizémos uma cultura de células
04:28
and infect them with various viruses,
96
256000
2000
e infectámo-la com vários vírus,
04:30
and we take the stuff and fluorescently label the nucleic acid,
97
258000
4000
e pegámos na preparação e marcámos por flurescência o ácido nucleico,
04:34
the genetic material that comes out of these tissue culture cells --
98
262000
3000
o material genético que obtivémos dessa cultura celular -
04:37
mostly viral stuff -- and stick it on the array to see where it sticks.
99
265000
4000
sobretudo material viral - e colocámo-lo sobre o chip para ver onde hibridava.
04:41
Now, if the DNA sequences match, they'll stick together,
100
269000
2000
Agora, se as sequências de ADN corresponderem, elas ficam unidas,
04:43
and so we can look at spots.
101
271000
2000
e então podemos depois ir ver os pontos.
04:45
And if spots light up, we know there's a certain virus in there.
102
273000
2000
E se alguns pontos emitirem flurescência, sabemos que existe um certo vírus lá.
04:47
That's what one of these chips really looks like,
103
275000
2000
Este é o aspecto de um desses chips,
04:49
and these red spots are, in fact, signals coming from the virus.
104
277000
3000
e estes pontos vermelhos são de facto sinal proveniente do vírus.
04:52
And each spot represents a different family of virus
105
280000
3000
E cada ponto representa uma família diferente de vírus
04:55
or species of virus.
106
283000
1000
ou espécies de vírus.
04:56
And so, that's a hard way to look at things,
107
284000
2000
Assim, esta é uma forma complicada de ver o resultado,
04:58
so I'm just going to encode things as a little barcode,
108
286000
2000
então eu vou apenas codificar a informação como um pequeno código de barras,
05:00
grouped by family, so you can see the results in a very intuitive way.
109
288000
4000
agrupado por famílias, para que possam ver os resultados de uma forma mais intuitiva.
05:04
What we did is, we took tissue culture cells
110
292000
2000
O que fizémos foi, pegámos em culturas de células de tecido
05:06
and infected them with adenovirus,
111
294000
2000
e infectámo-las com adenovírus,
05:08
and you can see this little yellow barcode next to adenovirus.
112
296000
4000
e podem ver este pequeno código de barras amarelo próximo do adenovírus.
05:12
And, likewise, we infected them with parainfluenza-3 --
113
300000
3000
E, de forma semelhante, infectámos com parainfluenza-3 -
05:15
that's a paramyxovirus -- and you see a little barcode here.
114
303000
2000
um paramyxovírus - e vêm um pequeno código de barras aqui.
05:17
And then we did respiratory syncytial virus.
115
305000
3000
Depois fizémos com o vírus sincicial respiratório.
05:20
That's the scourge of daycare centers everywhere --
116
308000
2000
O flagelo dos centros de dia por toda a parte -
05:22
it's like boogeremia, basically.
117
310000
2000
é o "bicho papão", basicamente.
05:24
(Laughter)
118
312000
1000
(Risos)
05:25
You can see that this barcode is the same family,
119
313000
4000
Podem ver que este código de barras é da mesma família,
05:29
but it's distinct from parainfluenza-3,
120
317000
2000
mas é distinto do parainfluenza-3,
05:31
which gives you a very bad cold.
121
319000
2000
que vos dá uma má constipação.
05:33
And so we're getting unique signatures, a fingerprint for each virus.
122
321000
3000
E assim obtemos assinaturas únicas, uma impressão digital para cada vírus.
05:36
Polio and rhino: they're in the same family, very close to each other.
123
324000
3000
O pólio e o rino: estão ambas na mesma família, muito perto uma da outra.
05:39
Rhino's the common cold, and you all know what polio is,
124
327000
2000
Rino é a constipação comum, e todos sabem o que é a Pólio,
05:41
and you can see that these signatures are distinct.
125
329000
3000
e podem verificar que estas assinaturas são diferentes.
05:44
And Kaposi's sarcoma-associated herpes virus
126
332000
3000
E o vírus do herpes associado ao sarcoma de Kaposi
05:47
gives a nice signature down here.
127
335000
2000
dá-nos uma bela assinatura aqui.
05:49
And so it is not any one stripe or something
128
337000
2000
E não é uma risca qualquer ou assim
05:51
that tells me I have a virus of a particular type here;
129
339000
2000
que me diz que tenho um vírus de um determinado tipo aqui;
05:53
it's the barcode that in bulk represents the whole thing.
130
341000
4000
é o código de barras que no seu todo representa essa informação.
05:57
All right, I can see a rhinovirus --
131
345000
2000
Está bem, eu posso ver um rinovírus -
05:59
and here's the blow-up of the rhinovirus's little barcode --
132
347000
2000
e aqui está ampliado do código de barras do rinovírus -
06:01
but what about different rhinoviruses?
133
349000
2000
mas então e diferentes rinovírus?
06:03
How do I know which rhinovirus I have?
134
351000
2000
Como sei que rinovírus tenho?
06:05
There're 102 known variants of the common cold,
135
353000
3000
Existem 102 variantes da constipação comum,
06:08
and there're only 102 because people got bored collecting them:
136
356000
3000
e são apenas 102 porque as pessoas se fartaram de os catalogar:
06:11
there are just new ones every year.
137
359000
2000
surgem novos todos os anos.
06:13
And so, here are four different rhinoviruses,
138
361000
2000
Aqui estão quatro rinovírus diferentes,
06:15
and you can see, even with your eye,
139
363000
2000
e podem ver, até com os vossos olhos,
06:17
without any fancy computer pattern-matching
140
365000
2000
sem qualquer programa especial de reconhecimento
06:19
recognition software algorithms,
141
367000
2000
de padrões semelhantes através de algorítmos,
06:21
that you can distinguish each one of these barcodes from each other.
142
369000
3000
que é possível distinguir estes códigos de barras um do outro.
06:24
Now, this is kind of a cheap shot,
143
372000
2000
Agora, este é uma espécie de exemplo base,
06:26
because I know what the genetic sequence of all these rhinoviruses is,
144
374000
3000
porque eu sei qual é a sequência genética de todos estes rinovírus,
06:29
and I in fact designed the chip
145
377000
1000
e de facto eu desenhei o chip
06:30
expressly to be able to tell them apart,
146
378000
2000
propositadamente para ser possível diferenciá-los,
06:32
but what about rhinoviruses that have never seen a genetic sequencer?
147
380000
4000
mas e então rinovírus que nunca viram um sequenciador genético?
06:36
We don't know what the sequence is; just pull them out of the field.
148
384000
2000
Não sabemos qual é a sequência; apenas os obtivémos.
06:38
So, here are four rhinoviruses
149
386000
2000
Aqui temos então quatro rinovírus
06:40
we never knew anything about --
150
388000
2000
dos quais nunca soubémos nada -
06:42
no one's ever sequenced them -- and you can also see
151
390000
3000
nunca ninguém os sequenciou - e também podem ver
06:45
that you get unique and distinguishable patterns.
152
393000
2000
que obtém padrões únicos e distinguíveis.
06:47
You can imagine building up some library, whether real or virtual,
153
395000
3000
Podem imaginar a construção de uma biblioteca, real ou virtual,
06:50
of fingerprints of essentially every virus.
154
398000
2000
de impressões digitais de basicamente todos os vírus.
06:52
But that's, again, shooting fish in a barrel, you know, right?
155
400000
3000
Mas isso é, de novo, caçar galinhas na capoeira, entendem?
06:55
You have tissue culture cells. There are a ton of viruses.
156
403000
2000
Têm tecidos em cultura celular: existem centenas de vírus.
06:57
What about real people?
157
405000
2000
E então com pessoas a sério?
06:59
You can't control real people, as you probably know.
158
407000
2000
Não podem controlar pessoas a sério, como provavelmente têm conhecimento.
07:01
You have no idea what someone's going to cough into a cup,
159
409000
4000
Não fazem ideia do que uma pessoa vai tossir para um copo,
07:05
and it's probably really complex, right?
160
413000
3000
e é decerto muito complexo, não?
07:08
It could have lots of bacteria, it could have more than one virus,
161
416000
3000
Pode ter inúmeras bactérias, mais do que um vírus,
07:11
and it certainly has host genetic material.
162
419000
2000
e certamente tem material genético do hospedeiro,
07:13
So how do we deal with this?
163
421000
1000
então como lidamos nós com isso?
07:14
And how do we do the positive control here?
164
422000
2000
E como fazemos nós o controlo positivo nesta situação?
07:16
Well, it's pretty simple.
165
424000
2000
Bem, é simples.
07:18
That's me, getting a nasal lavage.
166
426000
2000
Este sou eu, a fazer uma lavagem nasal.
07:20
And the idea is, let's experimentally inoculate people with virus.
167
428000
5000
E a ideia é experimentalmente inocular pessoas com vírus
07:25
This is all IRB-approved, by the way; they got paid.
168
433000
5000
para nós - a propósito tudo isto é aprovado pelo comité de ética IRB, foram pagos.
07:30
And basically we experimentally inoculate people
169
438000
3000
E basicamento nós experimentalmente inoculámos pessoas
07:33
with the common cold virus.
170
441000
1000
com o vírus da constipação comum.
07:34
Or, even better, let's just take people
171
442000
2000
Ou, melhor ainda, pegámos só em pessoas
07:36
right out of the emergency room --
172
444000
1000
directamente da sala das urgências -
07:37
undefined, community-acquired respiratory tract infections.
173
445000
4000
com infecções do tracto respiratório adquiridas na comunidade e indefinidas.
07:41
You have no idea what walks in through the door.
174
449000
2000
Não fazem ideia do que entra pela porta.
07:43
So, let's start off with the positive control first,
175
451000
3000
Então, vamos começar primeiro pelo controlo positivo,
07:46
where we know the person was healthy.
176
454000
2000
onde sabemos que a pessoa estava saudável.
07:48
They got a shot of virus up the nose,
177
456000
2000
Elas receberam uma dose de vírus pelo nariz,
07:50
let's see what happens.
178
458000
1000
vamos ver o que acontece.
07:51
Day zero: nothing happening.
179
459000
2000
Dia 0: nada acontece.
07:53
They're healthy; they're clean -- it's amazing.
180
461000
2000
Estão saudáveis, estão limpas - é fantástico.
07:55
Actually, we thought the nasal tract might be full of viruses
181
463000
2000
Na realidade, pensámos que o tracto nasal pudesse estar cheio de vírus
07:57
even when you're walking around healthy.
182
465000
1000
mesmo quando andam por aí saudáveis.
07:58
It's pretty clean. If you're healthy, you're pretty healthy.
183
466000
2000
É bastante limpo. Se estão saudáveis, estão bastante saudáveis.
08:00
Day two: we get a very robust rhinovirus pattern,
184
468000
4000
Dia 2: surge um padrão consistente com rinovírus,
08:04
and it's very similar to what we get in the lab
185
472000
2000
e é bastante similar ao obtido em laboratório
08:06
doing our tissue culture experiment.
186
474000
1000
durante a experiência com tecidos em cultura celular.
08:07
So that's great, but again, cheap shot, right?
187
475000
3000
Fantástico, mas de novo, tiro fácil, não é?
08:10
We put a ton of virus up this guy's nose. So --
188
478000
2000
Pusémos uma quantidade de vírus no nariz deste indivíduo. Então,
08:12
(Laughter)
189
480000
1000
(Risos)
08:13
-- I mean, we wanted it to work. He really had a cold.
190
481000
4000
quero dizer, queríamos que funcionasse. Quero dizer, ele teve mesmo uma constipação.
08:17
So, how about the people who walk in off the street?
191
485000
4000
Mas, e então com as pessoas apanhámos à saída da rua?
08:21
Here are two individuals represented by their anonymous ID codes.
192
489000
2000
Aqui estão dois indivíduos representados pelos seus códigos de identificação anónimos.
08:23
They both have rhinoviruses; we've never seen this pattern in lab.
193
491000
4000
Ambos têm rinovírus; nunca vimos este padrão no laboratório.
08:27
We sequenced part of their viruses;
194
495000
2000
Sequenciámos partes dos seus vírus;
08:29
they're new rhinoviruses no one's actually even seen.
195
497000
3000
são novos rinovírus que nunca ninguém houvera visto.
08:32
Remember, our evolutionary-conserved sequences
196
500000
2000
Lembrem-se, as nossas sequências evolucionárias conservadas
08:34
we're using on this array allow us to detect
197
502000
2000
que estamos a usar neste teste permitem-nos detectar
08:36
even novel or uncharacterized viruses,
198
504000
2000
mesmo vírus novos e não classificados,
08:38
because we pick what is conserved throughout evolution.
199
506000
4000
porque nós escolhemos o que é conservado durante a evolução.
08:42
Here's another guy. You can play the diagnosis game yourself here.
200
510000
3000
Aqui está outro indivíduo. Podem jogar vocês próprios ao diagnóstico aqui.
08:45
These different blocks represent
201
513000
2000
Estes diferentes blocos representam
08:47
the different viruses in this paramyxovirus family,
202
515000
2000
os diferentes vírus na família do paramixovírus,
08:49
so you can kind of go down the blocks
203
517000
1000
pelo que podem percorrer os blocos
08:50
and see where the signal is.
204
518000
2000
e ver onde está o sinal, percebem.
08:52
Well, doesn't have canine distemper; that's probably good.
205
520000
3000
Bem, não tem cinomose canina; o que é provavelmente bom sinal.
08:55
(Laughter)
206
523000
2000
(Risos)
08:57
But by the time you get to block nine,
207
525000
2000
Mas quando chegarem ao bloco nove,
08:59
you see that respiratory syncytial virus.
208
527000
2000
encontram o vírus sincicial respiratório.
09:01
Maybe they have kids. And then you can see, also,
209
529000
3000
Talvez tenham filhos. E aí podem ver, também,
09:04
the family member that's related: RSVB is showing up here.
210
532000
2000
o mebro familiar relacionado: o vírus sincicial respiratório aparece aqui.
09:06
So, that's great.
211
534000
1000
Fantástico.
09:07
Here's another individual, sampled on two separate days --
212
535000
3000
Aqui está um outro indivíduo, a que foram recolhidas amostras em dois dias distintos -
09:10
repeat visits to the clinic.
213
538000
2000
visitas repetidas à clínica.
09:12
This individual has parainfluenza-1,
214
540000
3000
Este indíviduo tem parainfluenza-1,
09:15
and you can see that there's a little stripe over here
215
543000
2000
e podem verificar que existe uma pequena risca aqui
09:17
for Sendai virus: that's mouse parainfluenza.
216
545000
3000
para o vírus Sendai: o parainfluenza dos ratos.
09:20
The genetic relationships are very close there. That's a lot of fun.
217
548000
4000
As relações genéticas são muito próximas. É muito interessanto.
09:24
So, we built out the chip.
218
552000
1000
Então, nós construímos o chip.
09:25
We made a chip that has every known virus ever discovered on it.
219
553000
4000
Criámos um chip com todos os vírus conhecidos.
09:29
Why not? Every plant virus, every insect virus, every marine virus.
220
557000
3000
Porque não? Todos os vírus das plantas, todos os vírus dos insectos, todos os vírus marinhos.
09:32
Everything that we could get out of GenBank --
221
560000
2000
Tudo o que conseguimos descobrir no GenBank,
09:34
that is, the national repository of sequences.
222
562000
2000
ou seja, no repositório nacional de sequências.
09:36
Now we're using this chip. And what are we using it for?
223
564000
3000
Actualmente estamos a utilizar este chip. E para que o estamos nós a utilizar?
09:39
Well, first of all, when you have a big chip like this,
224
567000
2000
Bem, em primeiro lugar, quando têm um grande chip como este,
09:41
you need a little bit more informatics,
225
569000
2000
precisam de um pouco mais de informática,
09:43
so we designed the system to do automatic diagnosis.
226
571000
2000
para isso desenhámos um sistema para automatizar o diagnóstico.
09:45
And the idea is that we simply have virtual patterns,
227
573000
3000
E a ideia é, simplesmente temos padrões virtuais,
09:48
because we're never going to get samples of every virus --
228
576000
2000
porque nunca vamos conseguir arranjar amostras de todos os vírus;
09:50
it would be virtually impossible. But we can get virtual patterns,
229
578000
3000
seria virtualmente impossível. Mas podemos ter padrões virtuais,
09:53
and compare them to our observed result --
230
581000
2000
e compará-los com o nosso resultado observado,
09:55
which is a very complex mixture -- and come up with some sort of score
231
583000
4000
que é uma complexa mistura, e nos fornece uma espécie de pontuação
09:59
of how likely it is this is a rhinovirus or something.
232
587000
3000
sobre quão provável é isto ser um rinovírus ou algo do género.
10:02
And this is what this looks like.
233
590000
2000
E é com isto que se parece.
10:04
If, for example, you used a cell culture
234
592000
2000
Se, por exempli usaram um cultura celular
10:06
that's chronically infected with papilloma,
235
594000
2000
está cronicamente infectada com papiloma
10:08
you get a little computer readout here,
236
596000
2000
recebem uma notificação do computador,
10:10
and our algorithm says it's probably papilloma type 18.
237
598000
4000
e o nosso algorítmo diz que é provavelmente papiloma tipo 18.
10:14
And that is, in fact, what these particular cell cultures
238
602000
2000
E é, de facto, com o que estas culturas celulares em particular
10:16
are chronically infected with.
239
604000
2000
estão cronicamente infectadas.
10:18
So let's do something a little bit harder.
240
606000
2000
Vamos então fazer algo um pouco mais complicado.
10:20
We put the beeper in the clinic.
241
608000
1000
Pusémos o beeper na clínica.
10:21
When somebody shows up, and the hospital doesn't know what to do
242
609000
3000
Quando alguém surge, e o hospital não sabe o que fazer
10:24
because they can't diagnose it, they call us.
243
612000
2000
porque não o conseguem diagnosticar, eles contactam-nos.
10:26
That's the idea, and we're setting this up in the Bay Area.
244
614000
2000
É essa a ideia, e nós estamos a implementá-la na zona baixa.
10:28
And so, this case report happened three weeks ago.
245
616000
2000
E assim, foi-nos reportado este caso há três semanas.
10:30
We have a 28-year-old healthy woman, no travel history,
246
618000
3000
Temos uma mulher de 28 anos saudável, sem historial de viagens,
10:33
[unclear], doesn't smoke, doesn't drink.
247
621000
3000
não fuma, não bebe.
10:36
10-day history of fevers, night sweats, bloody sputum --
248
624000
4000
Com febre há 10 dias, suores nocturnos, sangue na expectoração -
10:40
she's coughing up blood -- muscle pain.
249
628000
2000
tem tossido sangue - dores musculares.
10:42
She went to the clinic, and they gave her antibiotics
250
630000
4000
Dirigiu-se à clínica e deram-lhe antibióticos, certo,
10:46
and then sent her home.
251
634000
1000
e enviaram-na para casa.
10:47
She came back after ten days of fever, right? Still has the fever,
252
635000
4000
Regressou após 10 dias de febre, certo, ainda tem febre,
10:51
and she's hypoxic -- she doesn't have much oxygen in her lungs.
253
639000
3000
e está hipóxica - não tem muito oxigénio nos pulmões.
10:54
They did a CT scan.
254
642000
1000
Fizeram uma TAC.
10:55
A normal lung is all sort of dark and black here.
255
643000
4000
Um pulmão normal é por regra escuro e preto aqui.
10:59
All this white stuff -- it's not good.
256
647000
2000
Esta coloração branca, não é boa.
11:01
This sort of tree and bud formation indicates there's inflammation;
257
649000
3000
Esta espécie de árvore e vesículas indica que existe inflamação;
11:04
there's likely to be infection.
258
652000
2000
é provável que exista uma infecção.
11:06
OK. So, the patient was treated then
259
654000
3000
Certo. Então, o paciente foi depois tratado
11:09
with a third-generation cephalosporin antibiotic and doxycycline,
260
657000
4000
com um antibiótico cefalosporin de terceira geração, e doxiciclina,
11:13
and on day three, it didn't help: she had progressed to acute failure.
261
661000
4000
e no terceiro dia, sem se resolver: ela progrediu para falha aguda.
11:17
They had to intubate her, so they put a tube down her throat
262
665000
3000
Tiveram que intubá-la, então colocaram-lhe um tubo na garganta
11:20
and they began to mechanically ventilate her.
263
668000
1000
e começaram a ventilá-la mecânicamente.
11:21
She could no longer breathe for herself.
264
669000
2000
Não conseguia respirara autonomamente.
11:23
What to do next? Don't know.
265
671000
2000
O que fazer a seguir? Não se sabe.
11:25
Switch antibiotics: so they switched to another antibiotic,
266
673000
3000
Mudar de antibióticos, então eles mudaram-lhe os antibióticos,
11:28
Tamiflu.
267
676000
2000
e Tamiflu, que -
11:30
It's not clear why they thought she had the flu,
268
678000
2000
não é claro porque pensaram que tinha gripe -
11:32
but they switched to Tamiflu.
269
680000
2000
mas administraram-lhe Tamiflu.
11:34
And on day six, they basically threw in the towel.
270
682000
2000
E ao sexto dia, basicamente atiraram a toalha ao chão.
11:36
You do an open lung biopsy when you've got no other options.
271
684000
4000
Só se recorre a uma biópsia de pulmões abertos quando não existem outras alternativas.
11:40
There's an eight percent mortality rate with just doing this procedure,
272
688000
2000
Existe uma mortalidade de 8% só associada a este procedimento,
11:42
and so basically -- and what do they learn from it?
273
690000
3000
e basicamente - o que aprenderam eles com ele?
11:45
You're looking at her open lung biopsy.
274
693000
2000
Estão a olhar para a biópsia de pulmão aberto.
11:47
And I'm no pathologist, but you can't tell much from this.
275
695000
2000
E eu não sou patologista, mas não se pode dizer muito a partir disto.
11:49
All you can tell is, there's a lot of swelling: bronchiolitis.
276
697000
3000
Tudo o que podem dizer é, há uma grande inflamação: bronquiolite.
11:52
It was "unrevealing": that's the pathologist's report.
277
700000
3000
Não foi esclarecedor: foi o relatório do patologista.
11:55
And so, what did they test her for?
278
703000
3000
E assim, a que a testaram?
11:58
They have their own tests, of course,
279
706000
1000
Eles tinham os seus próprios testes, claro,
11:59
and so they tested her for over 70 different assays,
280
707000
3000
e testaram-na para mais de 70 ensaios diferentes,
12:02
for every sort of bacteria and fungus and viral assay
281
710000
3000
para todos os tipos de batérias e fungos e vírus cujos ensaios
12:05
you can buy off the shelf:
282
713000
2000
se podem encomendar:
12:07
SARS, metapneumovirus, HIV, RSV -- all these.
283
715000
3000
SARS, metapneumovirus, VIH, RSV - todos estes.
12:10
Everything came back negative, over 100,000 dollars worth of tests.
284
718000
4000
Todos voltaram negativos. Testes no valor de mais de 100,000 dólares.
12:14
I mean, they went to the max for this woman.
285
722000
3000
Isto é, foram aos limites por esta mulher.
12:17
And basically on hospital day eight, that's when they called us.
286
725000
3000
E ao oitavo dia de internamento, foi quando nos contactaram.
12:20
They gave us endotracheal aspirate --
287
728000
2000
Forneceram-nos um aspirado endotraqueal -
12:22
you know, a little fluid from the throat,
288
730000
2000
compreendem, algum fluído da garganta,
12:24
from this tube that they got down there -- and they gave us this.
289
732000
2000
do tubo que lá inseriram - e deram-nos isto.
12:26
We put it on the chip; what do we see? Well, we saw parainfluenza-4.
290
734000
5000
Pusemo-lo no chip; o que vemos? Bem, vemos parainfluenza-4.
12:31
Well, what the hell's parainfluenza-4?
291
739000
2000
Mas, que diabo é parainfluenza-4?
12:33
No one tests for parainfluenza-4. No one cares about it.
292
741000
3000
Ninguém faz testes para parainfluenza-4. No one cares about it.
12:36
In fact, it's not even really sequenced that much.
293
744000
3000
De facto, nem sequer é sequenciada frequentemente.
12:39
There's just a little bit of it sequenced.
294
747000
2000
Existe apenas uma porção sequenciada.
12:41
There's almost no epidemiology or studies on it.
295
749000
2000
Não existe praticamente epidemiologia ou estudos sobre ela.
12:43
No one would even consider it,
296
751000
2000
Ninguém ia sequer considerá-la,
12:45
because no one had a clue that it could cause respiratory failure.
297
753000
3000
porque ninguém tinha uma pista de que ela podia causar falha respiratória.
12:48
And why is that? Just lore. There's no data --
298
756000
3000
Porquê? Apenas senso comum. Não existe informação -
12:51
no data to support whether it causes severe or mild disease.
299
759000
4000
nenhuma informação que suporte se ela causa doenças moderadas ou severas.
12:55
Clearly, we have a case of a healthy person that's going down.
300
763000
3000
Claramente, temos o caso de uma pessoa saudável que está a desfalecer.
12:58
OK, that's one case report.
301
766000
3000
É um caso de estudo.
13:01
I'm going to tell you one last thing in the last two minutes
302
769000
2000
Vou contar-vos uma última coisa nos últimos dois minutos
13:03
that's unpublished -- it's going to come out tomorrow --
303
771000
3000
que ainda não foi publicada - vai ser divulgada amanhã -
13:06
and it's an interesting case of how you might use this chip
304
774000
3000
e é um caso interessante de uma aplicação para este chip
13:09
to find something new and open a new door.
305
777000
2000
para encontrar algo novo e abrir uma nova porta.
13:11
Prostate cancer. I don't need to give you many statistics
306
779000
4000
Cancro da próstata. Não necessito de vos dar muitas estatísticas
13:15
about prostate cancer. Most of you already know it:
307
783000
3000
sobre o cancro da próstata. A maioria de vós já as sabe:
13:18
third leading cause of cancer deaths in the U.S.
308
786000
2000
terceira causa de morte por cancro nos Estados Unidos.
13:20
Lots of risk factors,
309
788000
2000
Inúmeros factores de risco,
13:22
but there is a genetic predisposition to prostate cancer.
310
790000
4000
mas existe uma predisposição genética para o cancro da próstata.
13:26
For maybe about 10 percent of prostate cancer,
311
794000
2000
Para cerca de 10% dos cancros da próstata,
13:28
there are folks that are predisposed to it.
312
796000
2000
há indivíduos que apresentam uma predisposição genética.
13:30
And the first gene that was mapped in association studies
313
798000
4000
E o primeiro gene que foi mapeado em estudos de associação
13:34
for this, early-onset prostate cancer, was this gene called RNASEL.
314
802000
4000
para isto, cancro da próstata de ocorrência permatura, foi um gene designado RNASEL.
13:38
What is that? It's an antiviral defense enzyme.
315
806000
3000
O que é? É uma enzima de defesa anti-vírica.
13:41
So, we're sitting around and thinking,
316
809000
2000
Então podemos pensar,
13:43
"Why would men who have the mutation --
317
811000
2000
porque vão os indivíduos que têm a mutação,
13:45
a defect in an antiviral defense system -- get prostate cancer?
318
813000
5000
uma deficiência no sistema de defesa anti-viral, contrair cancro da próstata?
13:50
It doesn't make sense -- unless, maybe, there's a virus?"
319
818000
3000
Não faz sentido, a não ser que talvez haja um vírus.
13:53
So, we put tumors --- and now we have over 100 tumors -- on our array.
320
821000
6000
Então, colocámos tumores - e temos agora mais de 100 tumores - no nosso chip.
13:59
And we know who's got defects in RNASEL and who doesn't.
321
827000
3000
E sabemos quem tem deficiências em RNASEL e quem não tem.
14:02
And I'm showing you the signal from the chip here,
322
830000
3000
E estou a mostrar-vos o sinal provindo do chip aqui,
14:05
and I'm showing you for the block of retroviral oligos.
323
833000
4000
e estou a mostrá-lo para o bloco de oligos retrovirais.
14:09
And what I'm telling you here from the signal, is
324
837000
2000
E o que vos posso dizer sobre o sinal é que
14:11
that men who have a mutation in this antiviral defense enzyme,
325
839000
4000
homens com mutações neste sistema de defesa anti-viral,
14:15
and have a tumor, often have -- 40 percent of the time --
326
843000
4000
e que têm um tumor, frequentemente têm - 40% das vezes -
14:19
a signature which reveals a new retrovirus.
327
847000
4000
uma assinatura que revela um novo retrovírus.
14:23
OK, that's pretty wild. What is it?
328
851000
3000
Isto é bastante misterioso. O que é?
14:26
So, we clone the whole virus.
329
854000
1000
Clonámos o vírus inteiro.
14:27
First of all, I'll tell you that a little automated prediction told us
330
855000
4000
Antes de mais, vou-vos dizer que uma pequena predição automática precaveu-nos
14:31
it was very similar to a mouse virus.
331
859000
2000
que era bastante similar a um vírus de rato.
14:33
But that doesn't tell us too much,
332
861000
1000
Mas isso não nos diz muito,
14:34
so we actually clone the whole thing.
333
862000
2000
por isso acabámos por o clonar todo.
14:36
And the viral genome I'm showing you right here?
334
864000
2000
E o genoma viral que eu vos estou a mostrar aqui?
14:38
It's a classic gamma retrovirus, but it's totally new;
335
866000
3000
É um clássico gama retrovírus, mas é totalmente novo;
14:41
no one's ever seen it before.
336
869000
1000
nínguem o houvera observado antes.
14:42
Its closest relative is, in fact, from mice,
337
870000
3000
O seu relativo mais próximo é, de facto, de um rato,
14:45
and so we would call this a xenotropic retrovirus,
338
873000
4000
e por isso podemos designá-lo como um retrovírus xenotrópico,
14:49
because it's infecting a species other than mice.
339
877000
3000
porque está a infectar outras espécies que não ratos.
14:52
And this is a little phylogenetic tree
340
880000
2000
E isto é uma pequena árvore filogenética
14:54
to see how it's related to other viruses.
341
882000
2000
para vermos como está relacionado com outros vírus.
14:56
We've done it for many patients now,
342
884000
3000
E agora já o fizémos para vários pacientes,
14:59
and we can say that they're all independent infections.
343
887000
3000
e podemos afirmar que são todos infecções independentes.
15:02
They all have the same virus,
344
890000
1000
Todos eles têm o mesmo vírus,
15:03
but they're different enough that there's reason to believe
345
891000
3000
mas eles são suficientemente distintos que existem razões para acreditar
15:06
that they've been independently acquired.
346
894000
2000
que foram adquiridos de forma independente.
15:08
Is it really in the tissue? And I'll end up with this: yes.
347
896000
2000
Estará realmente no tecido? E vou terminar com isto. Sim.
15:10
We take slices of these biopsies of tumor tissue
348
898000
3000
Nós tirámos amostras destas biopsias de tecido tumural
15:13
and use material to actually locate the virus,
349
901000
2000
e usámos material para detectar a localização do vírus,
15:15
and we find cells here with viral particles in them.
350
903000
4000
e encontrámos aqui células com partículas virais.
15:19
These guys really do have this virus.
351
907000
2000
Estas pessoas têm de facto este vírus.
15:21
Does this virus cause prostate cancer?
352
909000
2000
Causará este vírus cancro da próstata?
15:23
Nothing I'm saying here implies causality. I don't know.
353
911000
4000
Nada do que eu disse aqui o implica enquanto causa. Não sei.
15:27
Is it a link to oncogenesis? I don't know.
354
915000
2000
Será um factor que condicione oncogénese? Não sei.
15:29
Is it the case that these guys are just more susceptible to viruses?
355
917000
4000
Poderá ser o caso de estes indivíduos serem mais susceptíveis ao vírus?
15:33
Could be. And it might have nothing to do with cancer.
356
921000
3000
Pode ser. E até pode não ter nada a ver com o cancro.
15:36
But now it's a door.
357
924000
1000
Mas agora é uma porta.
15:37
We have a strong association between the presence of this virus
358
925000
3000
Temos uma forte associação entre a presença deste vírus
15:40
and a genetic mutation that's been linked to cancer.
359
928000
3000
e a mutação genética que tem estado associada ao cancro.
15:43
That's where we're at.
360
931000
1000
É onde nós estamos.
15:44
So, it opens up more questions than it answers, I'm afraid,
361
932000
4000
Assim, tudo isto levanta mais questões que aquelas a que responde, receio,
15:48
but that's what, you know, science is really good at.
362
936000
2000
mas é isso, como sabem, que a ciência é boa fazer.
15:50
This was all done by folks in the lab --
363
938000
2000
Tudo isto foi feito por colegas no laboratório,
15:52
I cannot take credit for most of this.
364
940000
1000
não posso tomar crédito pela maioria disto.
15:53
This is a collaboration between myself and Don.
365
941000
1000
É fruto de uma colaboração entre mim e o Don.
15:54
This is the guy who started the project in my lab,
366
942000
3000
Esta é a pessoa que iniciou o projecto no meu laboratório,
15:57
and this is the guy who's been doing prostate stuff.
367
945000
2000
e esta é a que tem andado a investigar a próstata.
15:59
Thank you very much. (Applause)
368
947000
3000
Muito obrigado a todos.
ABOUT THE SPEAKER
Joe DeRisi - BiochemistJoe DeRisi hunts for the genes that make us sick. At his lab, he works to understand the genome of Plasmodium falciparum, the deadliest form of malaria.
Why you should listen
Joseph DeRisi is a molecular biologist and biochemist, on the hunt for the genomic basis of illness. His lab at UCSF is focused on the cause of malaria, and he's also poked into SARS, avian flu and other new diseases as they crop up. His approach combines scientific rigor with a nerd's boundary-breaking enthusiasm for new techniques -- one of the qualities that helped him win a MacArthur "genius" grant in 2004. A self-confessed computer geek, DeRisi designed and programmed a groundbreaking tool for finding (and fighting) viruses -- the ViroChip, a DNA microarray that test for the presence of all known viruses in one step.
In 2008, DeRisi won the Heinz Award for Technology, the Economy and Employment.
Joe DeRisi | Speaker | TED.com