ABOUT THE SPEAKERS
Lauren Hodge - Science fair winner
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category.

Why you should listen

Lauren Hodge has been competing in science fair projects since she was 7 years old. For her latest project, she investigated the formation of carcinogens in different methods of preparing chicken -- and found a surprising result. That work won first prize in the Google Science Fair's age 13-14 category.

More profile about the speaker
Lauren Hodge | Speaker | TED.com
Shree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair.

Why you should listen

Shree Bose's school system doesn't officially participate in science fairs, so for ten years she entered herself in as many fairs as she could. In 2011 she presented her latest project: determining the mechanism of chemotherapy resistance in ovarian cancer -- a breakthrough that could improve future treatments. That project earned her the grand prize at the inaugural Google Science Fair.

More profile about the speaker
Shree Bose | Speaker | TED.com
Naomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category.

Why you should listen

Naomi Shah's first word was "why." She went from pestering her parents with questions about organic chemistry and nuclear energy, to a resarch project that developed a novel mathematical model for the effects of air polution on asthmatics. That work won her first place in the Google Science Fair age 15-16 category.

More profile about the speaker
Naomi Shah | Speaker | TED.com
TEDxWomen 2011

Lauren Hodge, Shree Bose + Naomi Shah: Award-winning teenage science in action

Galardonada ciencia adolescente en acción

Filmed:
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En 2011 tres jóvenes mujeres arrasaron los premios mayores de la primera Feria de Ciencias de Google. En TEDxWomen Lauren Hodge, Shree Bose y Naomi Shah describen sus extraordinarios proyectos... y el despertar de una pasión por la ciencia.
- Science fair winner
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category. Full bio - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair. Full bio - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category. Full bio

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00:15
LaurenLauren HodgeHodge: If you were going to a restaurantrestaurante and wanted a healthiermas saludable optionopción,
0
0
3000
Lauren Hodge: Si fueran a un restaurante y quisieran una opción más saludable
00:18
whichcual would you chooseescoger, grilledA la parrilla or friedfrito chickenpollo?
1
3000
2000
¿qué elegirían, pollo asado o frito?
00:20
Now mostmás people would answerresponder grilledA la parrilla,
2
5000
2000
La mayoría respondería pollo asado,
00:22
and it's truecierto that grilledA la parrilla chickenpollo does containContiene lessMenos fatgrasa and fewermenos caloriescalorías.
3
7000
3000
y es verdad que el pollo asado contiene menos grasa y calorías.
00:25
Howeversin embargo, grilledA la parrilla chickenpollo posesposes a hiddenoculto dangerpeligro.
4
10000
2000
Sin embargo, oculta un peligro.
00:27
The hiddenoculto dangerpeligro is heterocyclicheterocíclico aminesaminas --
5
12000
2000
El peligro oculto son las aminas heterocíclicas;
00:29
specificallyespecíficamente phenomethylimidazopyridinefenometilimidazopiridina,
6
14000
2000
específicamente la fenometil imidazopiridina
00:31
or PhIPPhIP --
7
16000
2000
o PhIP
00:33
(laughterrisa)
8
18000
2000
(Risas)
00:35
whichcual is the immunogenicinmunogénico or carcinogeniccarcinogénico compoundcompuesto.
9
20000
3000
que es el compuesto inmunogénico o cancerígeno.
00:38
A carcinogencarcinógeno is any substancesustancia or agentagente
10
23000
2000
Un carcinógeno es la sustancia o agente
00:40
that causescausas abnormalanormal growthcrecimiento of cellsCélulas,
11
25000
2000
que causa un crecimiento anormal de las células,
00:42
whichcual can alsoademás causeporque them to metastasizehacer metástasis or spreaduntado.
12
27000
3000
que puede provocar una metástasis o propagación.
00:45
They are alsoademás organicorgánico compoundscompuestos
13
30000
2000
También hay componentes orgánicos
00:47
in whichcual one or more of the hydrogenshidrógenos in ammoniaamoníaco
14
32000
3000
en los que uno o más de hidrógenos del amoníaco
00:50
is replacedreemplazado with a more complexcomplejo groupgrupo.
15
35000
2000
son reemplazados por un grupo más complejo.
00:52
StudiesEstudios showespectáculo that antioxidantsantioxidantes
16
37000
2000
Hay estudios que demuestran que
00:54
are knownconocido to decreasedisminución these heterocyclicheterocíclico aminesaminas.
17
39000
2000
los antioxidantes disminuyen estas aminas heterocíclicas.
00:56
Howeversin embargo, no studiesestudios existexiste yettodavía
18
41000
2000
Pero aún no hay estudios que
00:58
that showespectáculo how or why.
19
43000
2000
muestren cómo o por qué.
01:00
These here are fivecinco differentdiferente organizationsorganizaciones that classifyclasificar carcinogenscarcinógenos.
20
45000
3000
Aquí hay cinco maneras de clasificar los agentes cancerígenos.
01:03
And as you can see, noneninguna of the organizationsorganizaciones considerconsiderar the compoundscompuestos to be safeseguro,
21
48000
3000
Como ven, ninguna considera que los compuestos sean seguros,
01:06
whichcual justifiesjustifica the need to decreasedisminución them in our dietdieta.
22
51000
3000
lo que justifica la necesidad de reducirlos en la dieta.
01:09
Now you mightpodría wonderpreguntarse how a 13 year-oldedad girlniña could come up with this ideaidea.
23
54000
3000
Se preguntarán cómo es que a una niña de 13 años se le ocurre esta idea.
01:12
And I was led to it throughmediante a seriesserie of eventseventos.
24
57000
2000
Y fue por una serie de eventos.
01:14
I first learnedaprendido about it throughmediante a lawsuitdemanda judicial I readleer about in my doctor'sdoctor officeoficina --
25
59000
3000
Primero, me enteré leyendo sobre una demanda en el consultorio de mi médico
01:17
(LaughterRisa)
26
62000
3000
(Risas)
01:20
whichcual was betweenEntre the Physician'sMédico CommitteeComité for ResponsibleResponsable MedicineMedicina
27
65000
3000
una demanda entre el Comité Médico para una Medicina Responsable
01:23
and sevensiete differentdiferente fastrápido foodcomida restaurantsrestaurantes.
28
68000
2000
y siete restaurantes de comida rápida.
01:25
They weren'tno fueron sueddemandado because there was carcinogenscarcinógenos in the chickenpollo,
29
70000
3000
No fueron demandados porque hubiese carcinógenos en el pollo,
01:28
but they were sueddemandado because of California'sCalifornia PropositionProposición 65,
30
73000
4000
sino debido a la Propuesta 65 de California,
01:32
whichcual statedfijado that if there's anything dangerouspeligroso in the productsproductos
31
77000
3000
que establece que si hay algo peligroso en los productos
01:35
then the companiescompañías had to give a clearclaro warningadvertencia.
32
80000
2000
las empresas tienen que brindar una advertencia clara.
01:37
So I was very surprisedsorprendido about this.
33
82000
2000
El hecho me sorprendió mucho.
01:39
And I was wonderingpreguntando why nobodynadie knewsabía more
34
84000
2000
Me preguntaba por qué nadie sabía más
01:41
about this dangerouspeligroso grilledA la parrilla chickenpollo,
35
86000
2000
respecto de este peligroso pollo asado
01:43
whichcual doesn't seemparecer very harmfulperjudicial.
36
88000
2000
que no parece muy dañino.
01:45
But then one night, my mommamá was cookingcocina grilledA la parrilla chickenpollo for dinnercena,
37
90000
3000
Pero una noche, mamá estaba preparando pollo asado para la cena
01:48
and I noticednotado that the edgesbordes of the chickenpollo,
38
93000
2000
y noté que los bordes del pollo,
01:50
whichcual had been marinatedmarinado in lemonlimón juicejugo, turnedconvertido whiteblanco.
39
95000
3000
adobados con jugo de limón, se pusieron blancos.
01:53
And laterluego in biologybiología classclase, I learnedaprendido that it's duedebido to a processproceso calledllamado denaturingdesnaturalización,
40
98000
3000
Y más tarde, en la clase de biología, supe que se debe a la desnaturalización
01:56
whichcual is where the proteinsproteínas will changecambio shapeforma
41
101000
2000
proceso en el cual las proteínas cambian de forma
01:58
and loseperder theirsu abilitycapacidad to chemicallyquímicamente functionfunción.
42
103000
3000
y pierden la capacidad de funcionar químicamente.
02:01
So I combinedconjunto these two ideasideas and I formulatedformulado a hypothesishipótesis,
43
106000
3000
Combinando estas dos ideas formulé una hipótesis:
02:04
sayingdiciendo that, could possiblyposiblemente
44
109000
2000
¿podrá acaso el adobo
02:06
the carcinogenscarcinógenos be decreaseddisminuido duedebido to a marinadeescabeche
45
111000
3000
disminuir los carcinógenos?
02:09
and could it be duedebido to the differencesdiferencias in PHPH?
46
114000
2000
¿Tendrá esto que ver con la diferencia en el PH?
02:11
So my ideaidea was bornnacido,
47
116000
2000
Así nació mi idea,
02:13
and I had the projectproyecto setconjunto up and a hypothesishipótesis,
48
118000
2000
tenía un proyecto y una hipótesis,
02:15
so what was my nextsiguiente steppaso?
49
120000
2000
¿cuál era el paso siguiente?
02:17
Well obviouslyobviamente I had to find a lablaboratorio to work at
50
122000
2000
Bueno, tenía que encontrar un laboratorio donde trabajar
02:19
because I didn't have the equipmentequipo in my schoolcolegio.
51
124000
3000
porque no tenía el equipamiento en mi escuela.
02:22
I thought this would be easyfácil,
52
127000
2000
Pensé que esto sería fácil
02:24
but I emailedenviado por correo electrónico about 200 differentdiferente people
53
129000
2000
pero le escribí a 200 personas
02:26
withindentro a five-hourcinco horas radiusradio of where I livedvivió,
54
131000
2000
en un radio de 5 horas de donde yo vivía
02:28
and I got one positivepositivo responserespuesta that said that they could work with me.
55
133000
3000
y recibí sólo una respuesta diciendo que podrían trabajar conmigo.
02:31
MostMás of the othersotros eitherya sea never respondedrespondido back,
56
136000
2000
El resto o bien nunca me respondió
02:33
said they didn't have the time
57
138000
2000
o decía que no tenían el tiempo
02:35
or didn't have the equipmentequipo and couldn'tno pudo help me.
58
140000
2000
o el equipamiento y que no podían ayudarme.
02:37
So it was a biggrande commitmentcompromiso
59
142000
2000
Fue un gran compromiso
02:39
to drivemanejar to the lablaboratorio to work multiplemúltiple timesveces.
60
144000
3000
conducir hasta el laboratorio varias veces.
02:42
Howeversin embargo, it was a great opportunityoportunidad to work in a realreal lablaboratorio --
61
147000
2000
No obstante, fue una gran oportunidad de trabajar en un laboratorio real
02:44
so I could finallyfinalmente startcomienzo my projectproyecto.
62
149000
2000
así que al final pude empezar mi proyecto.
02:46
The first stageescenario was completedterminado at home,
63
151000
2000
Hice la primera etapa en casa
02:48
whichcual consistedconsistió of marinatingmarinar the chickenpollo,
64
153000
2000
que consistió en adobar el pollo
02:50
grillinginterrogatorio intenso the chickenpollo, amassingamasando it
65
155000
2000
asar el pollo, amasarlo,
02:52
and preparingpreparando it to be transportedtransportado to the lablaboratorio.
66
157000
3000
y prepararlo para su transporte al laboratorio.
02:55
The secondsegundo stageescenario was completedterminado
67
160000
2000
La segunda etapa se desarrolló
02:57
at the PennPenn StateEstado UniversityUniversidad mainprincipal campuscampus lablaboratorio,
68
162000
2000
en el laboratorio de Penn State University
02:59
whichcual is where I extractedextraído the chemicalsquímicos,
69
164000
2000
que fue donde extraje los químicos,
03:01
changedcambiado the PHPH so I could runcorrer it throughmediante the equipmentequipo
70
166000
2000
cambié el PH para poder pasarlo por el equipo
03:03
and separatedapartado the compoundscompuestos I needednecesario
71
168000
2000
y separé del resto del pollo
03:05
from the restdescanso of the chickenpollo.
72
170000
2000
los componentes que necesitaba.
03:07
The finalfinal stagesetapas, when I rancorrió the samplesmuestras
73
172000
2000
Las etapas finales, cuando pasé las muestras
03:09
throughmediante a high-pressurealta presión
74
174000
2000
por un espectrómetro de masa
03:11
liquidlíquido chromatographycromatografía massmasa spectrometerespectrómetro,
75
176000
3000
de cromatografía líquida de alta presión
03:14
whichcual separatedapartado the compoundscompuestos and analyzedanalizado the chemicalsquímicos
76
179000
3000
que separó los componentes, analizó los químicos,
03:17
and told me exactlyexactamente how much carcinogenscarcinógenos I had
77
182000
2000
y me dijo exactamente la cantidad de carcinógenos
03:19
in my chickenpollo.
78
184000
2000
presentes en el pollo.
03:21
So when I wentfuimos throughmediante the datadatos, I had very surprisingsorprendente resultsresultados,
79
186000
3000
Al analizar los datos, obtuve resultados muy sorprendentes,
03:24
because I foundencontró that fourlas cuatro out of the fivecinco marinatingmarinar ingredientsingredientes
80
189000
3000
porque hallé que cuatro de los cinco ingredientes del adobo
03:27
actuallyactualmente inhibitedinhibido the carcinogencarcinógeno formationformación.
81
192000
2000
inhibían la formación de carcinógenos.
03:29
When comparedcomparado with the unmarinatedno marinado chickenpollo,
82
194000
2000
Comparado con el pollo sin adobar,
03:31
whichcual is what I used as my controlcontrolar,
83
196000
3000
que fue lo que usé como control,
03:34
I foundencontró that lemonlimón juicejugo workedtrabajó by farlejos the bestmejor,
84
199000
2000
descubrí que el jugo de limón era por lejos lo mejor;
03:36
whichcual decreaseddisminuido the carcinogenscarcinógenos
85
201000
2000
reducía los carcinógenos
03:38
by about 98 percentpor ciento.
86
203000
2000
en un 98%.
03:40
The saltwateragua salada marinadeescabeche and the brownmarrón sugarazúcar marinadeescabeche
87
205000
3000
La salmuera y el adobo con azúcar morena
03:43
alsoademás workedtrabajó very well,
88
208000
2000
también anduvieron muy bien,
03:45
decreasingdecreciente the carcinogenscarcinógenos by about 60 percentpor ciento.
89
210000
2000
reduciendo los carcinógenos en un 60%.
03:47
OliveAceituna oilpetróleo slightlyligeramente decreaseddisminuido the PhIPPhIP formationformación,
90
212000
3000
El aceite de oliva disminuyó levemente la formación de PhIP
03:50
but it was nearlycasi negligibledespreciable.
91
215000
2000
pero era casi insignificante.
03:52
And the soysoja saucesalsa resultsresultados were inconclusivepoco concluyente
92
217000
2000
Y los resultados con salsa de soja no fueron concluyentes
03:54
because of the largegrande datadatos rangedistancia,
93
219000
2000
debido al gran rango de datos
03:56
but it seemsparece like soysoja saucesalsa
94
221000
2000
pero al parecer la salsa de soja
03:58
actuallyactualmente increasedaumentado the potentialpotencial carcinogenscarcinógenos.
95
223000
2000
aumentaba el potencial de los carcinógenos.
04:00
AnotherOtro importantimportante factorfactor that I didn't take into accountcuenta initiallyinicialmente
96
225000
2000
Otro factor importante que no tuve en cuenta en un principio
04:02
was the time cookedcocido.
97
227000
2000
fue el tiempo de cocción.
04:04
And I foundencontró that if you increaseincrementar the time cookedcocido,
98
229000
2000
Y me di cuenta que si uno aumenta el tiempo de cocción
04:06
the amountcantidad of carcinogenscarcinógenos rapidlyrápidamente increasesaumenta.
99
231000
3000
rápidamente aumenta la cantidad de carcinógenos.
04:09
So the bestmejor way to marinatemarinar chickenpollo, basedbasado on this,
100
234000
3000
Así que la mejor manera de adobar el pollo, según esto,
04:12
is to, not under-cookbajo cocción,
101
237000
2000
no es cocinar de menos
04:14
but definitelyseguro don't over-cookover-cook and charcarbonizarse the chickenpollo,
102
239000
2000
pero tampoco cocinarlo de más y quemar el pollo
04:16
and marinatemarinar in eitherya sea lemonlimón juicejugo, brownmarrón sugarazúcar or saltwateragua salada.
103
241000
4000
y adobarlo con jugo de limón, azúcar morena o salmuera.
04:21
(ApplauseAplausos)
104
246000
5000
(Aplausos)
04:26
BasedBasado on these findingsrecomendaciones, I have a questionpregunta for you.
105
251000
3000
Con estos descubrimientos, quiero preguntarles algo.
04:29
Would you be willingcomplaciente to make a simplesencillo changecambio in your dietdieta
106
254000
3000
¿Harían un pequeño cambio en sus dietas
04:32
that could potentiallypotencialmente savesalvar your life?
107
257000
2000
que podría salvarles la vida?
04:34
Now I'm not sayingdiciendo that if you eatcomer grilledA la parrilla chickenpollo that's not marinatedmarinado,
108
259000
2000
No estoy diciendo que por comer pollo asado que no esté adobado
04:36
you're definitelyseguro going to catchcaptura cancercáncer and diemorir.
109
261000
2000
indefectiblemente van a morir de cáncer.
04:38
Howeversin embargo, anything you can do
110
263000
2000
No obstante, cualquier cosa
04:40
to decreasedisminución the riskriesgo of potentialpotencial carcinogenscarcinógenos
111
265000
2000
que disminuya el riesgo potencial de carcinógenos
04:42
can definitelyseguro increaseincrementar the qualitycalidad of lifestyleestilo de vida.
112
267000
3000
puede aumentar la calidad de vida.
04:45
Is it worthvalor it to you?
113
270000
2000
¿Vale la pena para Uds?
04:47
How will you cookcocinar your chickenpollo now?
114
272000
2000
¿Cómo van a cocinar el pollo ahora?
04:49
(ApplauseAplausos)
115
274000
16000
(Aplausos)
05:05
ShreeShree BoseBose: HiHola everyonetodo el mundo. I'm ShreeShree BoseBose.
116
290000
2000
Shree Bose: Hola a todos. Soy Shree Bose.
05:07
I was the 17-18 year-oldedad ageaños categorycategoría winnerganador
117
292000
2000
Gané en la categoría de 17 a 18 años
05:09
and then the grandgrandioso prizepremio winnerganador.
118
294000
3000
y luego el gran premio.
05:12
And I want all of you
119
297000
2000
Quiero que todos
05:14
to imagineimagina a little girlniña
120
299000
2000
imaginen a una niñita
05:16
holdingparticipación a deadmuerto blueazul spinachEspinacas plantplanta.
121
301000
3000
que sostiene una espinaca azul.
05:19
And she's standingen pie in frontfrente of you and she's explainingexplicando to you
122
304000
3000
Está parada delante de Uds y les explica
05:22
that little kidsniños will eatcomer theirsu vegetablesvegetales
123
307000
2000
que los niños pequeños comerán más vegetales
05:24
if they're differentdiferente colorscolores.
124
309000
2000
si tienen distintos colores.
05:26
SoundsSonidos ridiculousridículo, right.
125
311000
2000
Suena ridículo, ¿verdad?
05:28
But that was me yearsaños agohace.
126
313000
2000
Pero esa era yo hace unos años.
05:30
And that was my first scienceciencia fairjusta projectproyecto.
127
315000
3000
Y ese fue mi primer proyecto de ciencias.
05:33
It got a bitpoco more complicatedComplicado from there.
128
318000
3000
A partir de allí se tornó más complicado.
05:36
My oldermayor brotherhermano PanakiPanaki BoseBose
129
321000
2000
Mi hermano mayor, Panaki Bose,
05:38
spentgastado hourshoras of his time explainingexplicando atomsátomos to me
130
323000
3000
pasó horas hablándome de átomos
05:41
when I barelyapenas understoodentendido basicBASIC algebraálgebra.
131
326000
3000
cuando yo apenas entendía el álgebra elemental.
05:44
My parentspadres sufferedsufrió throughmediante manymuchos more of my scienceciencia fairjusta projectsproyectos,
132
329000
3000
Mis padres sufrieron muchos de mis proyectos de ciencia
05:47
includingincluso a remoteremoto controlledrevisado garbagebasura can.
133
332000
2000
entre ellos un cubo de basura teledirigido.
05:49
(LaughterRisa)
134
334000
2000
(Risas)
05:51
And then camevino the summerverano after my freshmanestudiante de primer año yearaño,
135
336000
3000
En el verano siguiente a primer año de secundaria
05:54
when my grandfatherabuelo passedpasado away duedebido to cancercáncer.
136
339000
3000
mi abuelo falleció de cáncer.
05:57
And I rememberrecuerda watchingacecho my familyfamilia go throughmediante that
137
342000
2000
Recuerdo ver a mi familia pasar por eso
05:59
and thinkingpensando that I never wanted anotherotro familyfamilia
138
344000
3000
y pensar que no quería que otra familia
06:02
to feel that kindtipo of losspérdida.
139
347000
3000
atravesara una pérdida así.
06:05
So, armedarmado with all the wisdomsabiduría
140
350000
2000
Así, armada con la sabiduría
06:07
of freshmanestudiante de primer año yearaño biologybiología,
141
352000
2000
de primer año de biología
06:09
I decideddecidido I wanted to do cancercáncer researchinvestigación
142
354000
3000
decidí que quería investigar el cáncer
06:12
at 15.
143
357000
2000
a los 15.
06:14
Good planplan.
144
359000
2000
Buen plan.
06:16
So I startedempezado emailingcorreo electrónico all of these professorsprofesores in my areazona
145
361000
2000
Empecé a escribirle a todos los profesores de la zona
06:18
askingpreguntando to work underdebajo theirsu supervisionsupervisión in a lablaboratorio.
146
363000
4000
pidiéndoles trabajar bajo su supervisión en el laboratorio.
06:22
Got rejectedrechazado by all exceptexcepto one.
147
367000
2000
Todos me rechazaron menos uno.
06:24
And then wentfuimos on, my nextsiguiente summerverano,
148
369000
2000
Entonces, al siguiente verano
06:26
to work underdebajo DrDr. BasuBasu
149
371000
2000
fui a trabajar con el Dr. Basu
06:28
at the UNTUNT HealthSalud CenterCentrar at FortFuerte WorthValor, TexasTexas.
150
373000
3000
en el Centro de Salud UNT de Fort Worth, Texas.
06:31
And that is where the researchinvestigación beganempezó.
151
376000
3000
Allí empezó la investigación.
06:34
So ovarianovario cancercáncer
152
379000
2000
El cáncer de ovario
06:36
is one of those cancerscánceres that mostmás people don't know about,
153
381000
3000
es uno de esos cánceres que la mayoría desconoce
06:39
or at leastmenos don't paypaga that much attentionatención to.
154
384000
3000
o al menos no le presta demasiada atención.
06:42
But yettodavía, it's the fifthquinto leadinglíder causeporque of cancercáncer deathsmuertes
155
387000
3000
Pero, sin embargo, es la quinta causa de muerte por cáncer
06:45
amongentre womenmujer in the UnitedUnido StatesEstados.
156
390000
3000
entre las mujeres de Estados Unidos.
06:48
In facthecho, one in 70 womenmujer
157
393000
2000
De hecho, una de cada 70 mujeres
06:50
will be diagnoseddiagnosticado with ovarianovario cancercáncer.
158
395000
2000
será diagnosticada con cáncer de ovario.
06:52
One in 100
159
397000
2000
Una de cada 100
06:54
will diemorir from it.
160
399000
2000
morirá de eso.
06:56
ChemotherapyQuimioterapia, one of the mostmás effectiveeficaz waysformas
161
401000
2000
La quimioterapia, una de las maneras más eficaces
06:58
used to treattratar cancercáncer todayhoy,
162
403000
2000
para tratar el cáncer hoy en día,
07:00
involvesinvolucra givingdando patientspacientes really highalto dosesdosis of chemicalsquímicos
163
405000
2000
consiste en suministrar altas dosis de químicos a los pacientes
07:02
to try and killmatar off cancercáncer cellsCélulas.
164
407000
3000
para tratar de matar las células cancerígenas.
07:05
CisplatinCisplatino is a relativelyrelativamente commoncomún
165
410000
2000
El Cisplatino es un medicamento
07:07
ovarianovario cancercáncer chemotherapyquimioterapia drugdroga --
166
412000
3000
relativamente común para cáncer de ovario;
07:10
a relativelyrelativamente simplesencillo moleculemolécula madehecho in the lablaboratorio
167
415000
3000
una molécula de laboratorio, relativamente simple,
07:13
that messeslíos with the DNAADN of cancercáncer cellsCélulas
168
418000
2000
que se mete con el ADN de las células cancerosas
07:15
and causescausas them to killmatar themselvessí mismos.
169
420000
2000
y las lleva a la auto-eliminación.
07:17
SoundsSonidos great, right?
170
422000
2000
Suena genial, ¿no?
07:19
But here'saquí está the problemproblema:
171
424000
2000
Pero hay un problema:
07:21
sometimesa veces patientspacientes becomevolverse resistantresistente to the drugdroga,
172
426000
3000
a veces las pacientes se vuelven resistentes a la medicina
07:24
and then yearsaños after they'veellos tienen been declareddeclarado to be cancercáncer freegratis,
173
429000
3000
y años después de haber sido declaradas libres de cáncer,
07:27
they come back.
174
432000
2000
regresan.
07:29
And this time, they no longermás respondresponder to the drugdroga.
175
434000
2000
Y esta vez no responden a la medicina.
07:31
It's a hugeenorme problemproblema.
176
436000
2000
Es un gran problema.
07:33
In facthecho, it's one of the biggestmás grande problemsproblemas
177
438000
2000
De hecho, hoy es uno de los mayores problemas
07:35
with chemotherapyquimioterapia todayhoy.
178
440000
2000
de la quimioterapia.
07:37
So we wanted to figurefigura out
179
442000
2000
Por eso queríamos averiguar
07:39
how these ovarianovario cancercáncer cellsCélulas are becomingdevenir resistantresistente
180
444000
3000
cómo estas células de cáncer de ovario se vuelven resistentes
07:42
to this drugdroga calledllamado CisplatinCisplatino.
181
447000
2000
a esta medicina llamada Cisplatino.
07:44
And we wanted to figurefigura this out,
182
449000
2000
Queríamos averiguar esto
07:46
because if we could figurefigura that out,
183
451000
2000
porque de hacerlo
07:48
then we mightpodría be ablepoder to preventevitar that resistanceresistencia from ever happeningsucediendo.
184
453000
3000
tal vez podríamos evitar esa resistencia.
07:51
So that's what we setconjunto out to do.
185
456000
2000
Eso fue lo que nos propusimos hacer.
07:53
And we thought it had something to do with this proteinproteína calledllamado AMPAMPERIO kinasequinasa,
186
458000
3000
Y nos pareció que tenía algo que ver con una proteína llamada quinasa AMP,
07:56
an energyenergía proteinproteína.
187
461000
2000
una proteína de la energía.
07:58
So we rancorrió all of these testspruebas blockingbloqueo the proteinproteína,
188
463000
3000
Realizamos todas estas pruebas bloqueando la proteína
08:01
and we saw this hugeenorme shiftcambio.
189
466000
2000
y vimos este gran cambio.
08:03
I mean, on the slidediapositiva, you can see
190
468000
2000
Digo, en la diapositiva pueden ver
08:05
that on our sensitivesensible sidelado,
191
470000
2000
que en nuestro lado sensible,
08:07
these cellsCélulas that are respondingrespondiendo to the drugdroga,
192
472000
2000
estas células que responden a la droga,
08:09
when we startcomienzo blockingbloqueo the proteinproteína,
193
474000
2000
cuando empezamos a bloquear la proteína
08:11
the numbernúmero of dyingmoribundo cellsCélulas -- those coloredde colores dotspuntos --
194
476000
3000
la cantidad de células que mueren -los puntos coloreados-
08:14
they're going down.
195
479000
2000
disminuye.
08:16
But then on this sidelado, with the samemismo treatmenttratamiento,
196
481000
3000
Pero en este lado, con el mismo tratamiento,
08:19
they're going up -- interestinginteresante.
197
484000
3000
aumentan... interesante.
08:22
But those are dotspuntos on a screenpantalla for you;
198
487000
2000
Pero para Uds son solo puntos en una pantalla;
08:24
what exactlyexactamente does that mean?
199
489000
2000
¿Qué significa eso en realidad?
08:26
Well basicallybásicamente that meansmedio
200
491000
2000
Bueno, básicamente, significa
08:28
that this proteinproteína is changingcambiando
201
493000
2000
que esta proteína está cambiando
08:30
from the sensitivesensible cellcelda to the resistantresistente cellcelda.
202
495000
2000
de la célula sensible a la célula resistente.
08:32
And in facthecho, it mightpodría be changingcambiando the cellsCélulas themselvessí mismos
203
497000
4000
De hecho, podría estar cambiando a las células mismas
08:36
to make the cellsCélulas resistantresistente.
204
501000
3000
y hacerlas resistentes.
08:39
And that's hugeenorme.
205
504000
2000
Y eso es algo enorme.
08:41
In facthecho, it meansmedio that if a patientpaciente comesproviene in
206
506000
2000
Quiere decir que si viene una paciente
08:43
and they're resistantresistente to this drugdroga,
207
508000
2000
resistente a esta medicina
08:45
then if we give them a chemicalquímico to blockbloquear this proteinproteína,
208
510000
3000
y le damos un químico para bloquear esta proteína
08:48
then we can treattratar them again
209
513000
2000
podemos tratarla nuevamente
08:50
with the samemismo drugdroga.
210
515000
2000
con la misma medicina.
08:52
And that's hugeenorme for chemotherapyquimioterapia effectivenesseficacia --
211
517000
3000
Y eso es grandioso para la eficacia de la quimioterapia
08:55
possiblyposiblemente for manymuchos differentdiferente typestipos of cancercáncer.
212
520000
4000
posiblemente para muchos tipos de cáncer.
08:59
So that was my work,
213
524000
2000
Así que ese fue mi trabajo
09:01
and it was my way of reimaginingreinventando the futurefuturo
214
526000
3000
y esa mi manera de volver a imaginar el futuro
09:04
for futurefuturo researchinvestigación, with figuringfigurando out exactlyexactamente what this proteinproteína does,
215
529000
4000
para futuras investigaciones, averiguar qué hace exactamente esta proteína
09:08
but alsoademás for the futurefuturo of chemotherapyquimioterapia effectivenesseficacia --
216
533000
3000
y para el futuro de la efectividad de la quimioterapia
09:11
so maybe all grandfathersabuelos with cancercáncer
217
536000
3000
para que quizá todos los abuelos con cáncer
09:14
have a little bitpoco more time to spendgastar with theirsu grandchildrennietos.
218
539000
3000
tengan un poquito más de tiempo para pasar con sus nietos.
09:17
But my work wasn'tno fue just about the researchinvestigación.
219
542000
4000
Pero mi trabajo no sólo fue de investigación.
09:21
It was about findinghallazgo my passionpasión.
220
546000
3000
Tuvo que ver con encontrar mi pasión.
09:24
That's why beingsiendo the grandgrandioso prizepremio winnerganador
221
549000
2000
Por eso ser la ganadora del gran premio
09:26
of the GoogleGoogle GlobalGlobal ScienceCiencia FairJusta --
222
551000
2000
de la Feria de Ciencias Global de Google,
09:28
cutelinda pictureimagen, right --
223
553000
2000
linda foto, ¿no?
09:30
it was so excitingemocionante to me and it was suchtal an amazingasombroso honorhonor.
224
555000
3000
fue algo muy emocionante para mí y un gran honor.
09:33
And ever sinceya que then,
225
558000
2000
Y desde entonces
09:35
I've gottenconseguido to do some prettybonita coolguay stuffcosas --
226
560000
2000
he hecho algunas cosas geniales
09:37
from gettingconsiguiendo to meetreunirse the presidentpresidente
227
562000
2000
desde conocer al presidente
09:39
to gettingconsiguiendo to be on this stageescenario
228
564000
2000
hasta subirme a este escenario
09:41
to talk to all of you guys.
229
566000
2000
para hablarles a ustedes.
09:43
But like I said, my journeyviaje wasn'tno fue just about the researchinvestigación,
230
568000
3000
Pero, como dije, mi viaje no tuvo que ver sólo con la investigación
09:46
it was about findinghallazgo my passionpasión,
231
571000
2000
sino con encontrar mi pasión
09:48
and it was about makingfabricación my ownpropio opportunitiesoportunidades
232
573000
2000
y con forjarme mis propias oportunidades
09:50
when I didn't even know what I was doing.
233
575000
3000
cuando ni siquiera sabía qué estaba haciendo.
09:53
It was about inspirationinspiración
234
578000
2000
Tuvo que ver con la inspiración,
09:55
and determinationdeterminación
235
580000
2000
la determinación,
09:57
and never givingdando up on my interestinteresar
236
582000
2000
y con nunca darme por vencida en mi interés
09:59
for scienceciencia and learningaprendizaje and growingcreciente.
237
584000
3000
por la ciencia, por aprender y crecer.
10:02
After all, my storyhistoria beginscomienza
238
587000
3000
Después de todo, mi historia comienza
10:05
with a driedseco, witheredmarchito spinachEspinacas plantplanta
239
590000
2000
con una planta de espinaca marchita y seca
10:07
and it's only gettingconsiguiendo better from there.
240
592000
2000
y no ha hecho más que mejorar a partir de ahí.
10:09
Thank you.
241
594000
2000
Gracias.
10:11
(ApplauseAplausos)
242
596000
10000
(Aplausos)
10:23
NaomiNaomi ShahCha: HiHola everyonetodo el mundo. I'm NaomiNaomi ShahCha,
243
608000
3000
Naomi Shah: Hola a todos. Soy Naomi Shah,
10:26
and todayhoy I'll be talkinghablando to you about my researchinvestigación
244
611000
2000
y hoy voy a hablarles de mi investigación
10:28
involvinginvolucrando indoorinterior airaire qualitycalidad
245
613000
2000
sobre la calidad del aire interior
10:30
and asthmaticasmático patientspacientes.
246
615000
2000
y los pacientes asmáticos.
10:32
1.6 millionmillón deathsmuertes worldwideen todo el mundo.
247
617000
3000
1,6 millones de muertes en todo el mundo.
10:35
One deathmuerte everycada 20 secondssegundos.
248
620000
3000
Una muerte cada 20 segundos.
10:38
People spendgastar over 90 percentpor ciento of theirsu livesvive indoorsadentro.
249
623000
4000
La gente pasa más del 90% de sus vidas en interiores.
10:42
And the economiceconómico burdencarga of asthmaasma
250
627000
2000
Y la carga económica del asma
10:44
exceedsexcede that of HIVVIH and tuberculosistuberculosis combinedconjunto.
251
629000
3000
sobrepasa a la del VIH y la tuberculosis juntas.
10:47
Now these statisticsestadística had a hugeenorme impactimpacto on me,
252
632000
3000
Estas estadísticas me produjeron un gran impacto
10:50
but what really sparkedchispeado my interestinteresar in my researchinvestigación
253
635000
3000
pero lo que realmente despertó mi interés por la investigación
10:53
was watchingacecho bothambos my dadpapá and my brotherhermano
254
638000
2000
fue ver a mi padre y hermano
10:55
suffersufrir from chroniccrónico allergiesalergias year-roundtodo el año.
255
640000
2000
sufrir alergias crónicas durante todo el año.
10:57
It confusedconfuso me;
256
642000
2000
Me confundía;
10:59
why did these allergyalergia symptomssíntomas persistpersistir
257
644000
2000
¿por qué persisten los síntomas de la alergia
11:01
well pastpasado the pollenpolen seasontemporada?
258
646000
2000
mucho más allá de la estación del polen?
11:03
With this questionpregunta in mindmente, I startedempezado researchinginvestigando,
259
648000
3000
Con esta pregunta en mente, empecé a investigar,
11:06
and I soonpronto foundencontró that indoorinterior airaire pollutantscontaminantes were the culpritculpable.
260
651000
3000
y descubrí que los culpables eran los contaminantes del aire interior.
11:09
As soonpronto as I realizeddio cuenta this,
261
654000
2000
Tan pronto como me di cuenta de esto
11:11
I investigatedinvestigado the underlyingsubyacente relationshiprelación
262
656000
2000
investigué la relación subyacente
11:13
betweenEntre fourlas cuatro prevalentpredominante airaire pollutantscontaminantes
263
658000
2000
entre cuatro contaminantes frecuentes
11:15
and theirsu affectafectar on the lungpulmón healthsalud of asthmaticasmático patientspacientes.
264
660000
3000
y sus efectos en la salud pulmonar de los pacientes asmáticos.
11:18
At first, I just wanted to figurefigura out
265
663000
3000
Al principio sólo quería averiguar
11:21
whichcual of these fourlas cuatro pollutantscontaminantes have the largestmás grande negativenegativo healthsalud impactimpacto
266
666000
3000
cuál de estos cuatro contaminantes tiene el mayor impacto negativo
11:24
on the lungpulmón healthsalud of asthmaticasmático patientspacientes.
267
669000
3000
en la salud pulmonar de los pacientes asmáticos.
11:27
But soonpronto after, I developeddesarrollado a novelnovela mathematicalmatemático modelmodelo
268
672000
3000
Pero poco después, desarrollé un nuevo modelo matemático
11:30
that essentiallyesencialmente quantifiescuantifica the effectefecto
269
675000
2000
que, en esencia, cuantifica el efecto
11:32
of these environmentalambiental pollutantscontaminantes
270
677000
3000
de estos contaminantes ambientales
11:35
on the lungpulmón healthsalud of asthmaticasmático patientspacientes.
271
680000
2000
en la salud pulmonar de los pacientes asmáticos.
11:37
And it surprisessorpresas me
272
682000
2000
Y me sorprendió saber que
11:39
that no modelmodelo currentlyactualmente existsexiste
273
684000
2000
actualmente no existe un modelo
11:41
that quantifiescuantifica the effectefecto of environmentalambiental factorsfactores
274
686000
2000
que cuantifique el efecto de los factores ambientales
11:43
on humanhumano lungpulmón healthsalud,
275
688000
2000
en la salud pulmonar humana,
11:45
because that relationshiprelación seemsparece so importantimportante.
276
690000
3000
porque esa relación parece muy importante.
11:48
So with that in mindmente,
277
693000
2000
Con eso en mente
11:50
I startedempezado researchinginvestigando more, I startedempezado investigatinginvestigando more,
278
695000
2000
empecé a investigar cada vez más
11:52
and I becameconvirtió very passionateapasionado.
279
697000
2000
y despertó en mí una gran pasión.
11:54
Because I realizeddio cuenta
280
699000
2000
Porque me di cuenta
11:56
that if we could find a way to targetobjetivo remediationremediación,
281
701000
2000
de que si pudiéramos encontrar un paliativo
11:58
we could alsoademás find a way
282
703000
2000
podríamos también hallar una manera
12:00
to treattratar asthmaticasmático patientspacientes more effectivelyeficazmente.
283
705000
4000
de tratar pacientes asmáticos con más eficacia.
12:04
For exampleejemplo, volatilevolátil organicorgánico compoundscompuestos
284
709000
2000
Por ejemplo, los compuestos orgánicos volátiles
12:06
are chemicalquímico pollutantscontaminantes
285
711000
2000
son contaminantes químicos
12:08
that are foundencontró in our schoolsescuelas, homeshogares and workplaceslugares de trabajo.
286
713000
2000
que se encuentran en escuelas, hogares y lugares de trabajo.
12:10
They're everywhereen todos lados.
287
715000
2000
Están en todos lados.
12:12
These chemicalquímico pollutantscontaminantes
288
717000
2000
Estos contaminantes químicos
12:14
are currentlyactualmente not a criteriacriterios airaire pollutantcontaminante,
289
719000
2000
no representan contaminantes de criterio
12:16
as defineddefinido by the U.S. CleanLimpiar AirAire ActActo.
290
721000
2000
como se define en la Ley del Aire Limpio de EE.UU.
12:18
WhichCual is surprisingsorprendente to me,
291
723000
2000
Algo que me sorprendió
12:20
because these chemicalquímico pollutantscontaminantes, throughmediante my researchinvestigación,
292
725000
2000
porque estos contaminantes químicos, en mi investigación,
12:22
I showespectáculo that they had a very largegrande negativenegativo impactimpacto
293
727000
3000
revelaron tener un impacto muy negativo
12:25
on the lungpulmón healthsalud of asthmaticasmático patientspacientes
294
730000
2000
para la salud pulmonar de los pacientes asmáticos
12:27
and thusasí should be regulatedregulado.
295
732000
2000
y por ende deberían regularse.
12:29
So todayhoy I want to showespectáculo you
296
734000
2000
Hoy quiero mostrarles
12:31
my interactiveinteractivo softwaresoftware modelmodelo that I createdcreado.
297
736000
3000
el modelo de software interactivo que he creado.
12:34
I'm going to showespectáculo it to you on my laptopordenador portátil.
298
739000
2000
Se los mostraré en mi portátil.
12:36
And I have a volunteervoluntario subjecttema in the audienceaudiencia todayhoy,
299
741000
2000
Tengo una voluntaria en la audiencia,
12:38
JulieJulie.
300
743000
2000
Julie.
12:40
And all of Julie'sJulie datadatos has been pre-enteredpre-ingresado
301
745000
3000
El modelo de software interactivo
12:43
into my interactiveinteractivo softwaresoftware modelmodelo.
302
748000
2000
tiene pre-cargados los datos de Julie.
12:45
And this can be used by anyonenadie.
303
750000
2000
Cualquiera puede usarlo.
12:47
So I want you to imagineimagina that you're in Julie'sJulie shoesZapatos,
304
752000
2000
Así que quiero que se pongan en el lugar de Julie
12:49
or someonealguien who'squien es really closecerca to you
305
754000
2000
o de alguien cercano a Uds
12:51
who sufferssufre from asthmaasma or anotherotro lungpulmón disordertrastorno.
306
756000
3000
que sufre de asma o de otra enfermedad pulmonar.
12:54
So Julie'sJulie going to her doctor'sdoctor officeoficina
307
759000
2000
Julie va al consultorio de su médico
12:56
to get treatedtratado for her asthmaasma.
308
761000
2000
a atenderse por su asma.
12:58
And the doctordoctor has her sitsentar down,
309
763000
2000
El médico le pide que se siente
13:00
and he takes her peakpico expiratoryde expiración flowfluir ratetarifa --
310
765000
3000
y mide su tasa de flujo espiratorio máximo,
13:03
whichcual is essentiallyesencialmente her exhalationexhalación ratetarifa,
311
768000
2000
que es su tasa de exhalación,
13:05
or the amountcantidad of airaire that she can breatherespirar out in one breathaliento.
312
770000
3000
o la cantidad de aire exhalada en una sola respiración.
13:08
So that peakpico expiratoryde expiración flowfluir ratetarifa,
313
773000
2000
Yo he ingresado la tasa de flujo
13:10
I've enteredingresó it up into the interactiveinteractivo softwaresoftware modelmodelo.
314
775000
2000
espiratorio máximo al modelo de software interactivo.
13:12
I've alsoademás enteredingresó in her ageaños, her gendergénero and her heightaltura.
315
777000
3000
También ingresé su edad, género y altura.
13:15
I've assumedficticio that she livesvive in an averagepromedio householdcasa
316
780000
2000
Supuse que ella vive en un hogar medio
13:17
with averagepromedio airaire pollutantcontaminante levelsniveles.
317
782000
2000
con niveles medios de contaminación del aire.
13:19
So any userusuario can come in here
318
784000
2000
Cualquier usuario puede entrar aquí
13:21
and clickhacer clic on "lungpulmón functionfunción reportinforme"
319
786000
2000
hacer clic en "Informe de la función pulmonar"
13:23
and it'llva a take them to this reportinforme that I createdcreado.
320
788000
2000
y obtener este informe que he creado.
13:25
And this reportinforme really drivesunidades home the cruxquid of my researchinvestigación.
321
790000
4000
Este informe es el meollo de mi investigación.
13:29
So what it showsmuestra -- if you want to focusatención on that topparte superior graphgrafico in the right-handmano derecha corneresquina --
322
794000
4000
Muestra, si miramos el gráfico de la esquina superior derecha,
13:33
it showsmuestra Julie'sJulie actualreal peakpico expiratoryde expiración flowfluir ratetarifa
323
798000
2000
muestra la tasa de flujo espiratorio máximo de Julie
13:35
in the yellowamarillo barbar.
324
800000
2000
en la barra amarilla.
13:37
This is the measurementmedición that she tooktomó in her doctor'sdoctor officeoficina.
325
802000
3000
Esta es la medición que tomó en el consultorio de su médico.
13:40
In the blueazul barbar at the bottomfondo of the graphgrafico,
326
805000
2000
En la barra azul de la parte inferior
13:42
it showsmuestra what her peakpico expiratoryde expiración flowfluir ratetarifa,
327
807000
3000
muestra la tasa de flujo espiratorio máximo ideal;
13:45
what her exhalationexhalación ratetarifa or lungpulmón healthsalud, should be
328
810000
2000
cuál debería ser su tasa de exhalación o salud pulmonar
13:47
basedbasado on her ageaños, gendergénero and heightaltura.
329
812000
3000
para su edad, género y altura.
13:50
So the doctordoctor seesve this differencediferencia betweenEntre the yellowamarillo barbar and the blueazul barbar,
330
815000
3000
El médico ve la diferencia entre la barra de color amarillo y la barra azul,
13:53
and he saysdice, "WowGuau, we need to give her steroidsesteroides,
331
818000
3000
y dice: "Tenemos que darle esteroides,
13:56
medicationmedicación and inhalersinhaladores."
332
821000
3000
medicamentos e inhaladores".
13:59
But I want everyonetodo el mundo here to reimaginereimagina a worldmundo
333
824000
3000
Pero quiero que piensen en un mundo
14:02
where insteaden lugar of prescribingprescribiendo steroidsesteroides,
334
827000
2000
en el que en vez de recetar esteroides
14:04
inhalersinhaladores and medicationmedicación,
335
829000
2000
inhaladores y medicamentos,
14:06
the doctordoctor turnsvueltas to JulieJulie and saysdice,
336
831000
2000
el médico mirando a Julie le diga:
14:08
"Why don't you go home and cleanlimpiar out your airaire filtersfiltros.
337
833000
2000
"¿Por qué no vas a casa y limpias el filtro de aire?
14:10
CleanLimpiar out the airaire ductsconductos in your home,
338
835000
2000
Limpia los conductos de aire de tu hogar,
14:12
in your workplacelugar de trabajo, in your schoolcolegio.
339
837000
2000
de tu trabajo, de tu escuela.
14:14
Stop the use of incenseincienso and candlesvelas.
340
839000
3000
Deja de usar incienso y velas.
14:17
And if you're remodelingremodelación your housecasa,
341
842000
2000
Y si estás remodelando tu casa
14:19
take out all the carpetingtejido de alfombra and put in hardwoodmadera dura flooringpiso."
342
844000
3000
quita las alfombras y pon pisos de madera dura".
14:22
Because these solutionssoluciones are naturalnatural,
343
847000
2000
Porque estas soluciones son naturales,
14:24
these solutionssoluciones are sustainablesostenible,
344
849000
2000
son sustentables,
14:26
and these solutionssoluciones are long-terma largo plazo investmentsinversiones --
345
851000
3000
estas soluciones son inversiones a largo plazo,
14:29
long-terma largo plazo investmentsinversiones that we're makingfabricación
346
854000
2000
inversiones a largo plazo que hacemos
14:31
for our generationGeneracion and for futurefuturo generationsgeneraciones.
347
856000
2000
para nuestra generación y para las futuras generaciones.
14:33
Because these environmentalambiental solutionssoluciones
348
858000
3000
Porque estas soluciones ambientales
14:36
that JulieJulie can make in her home, her workplacelugar de trabajo and her schoolcolegio
349
861000
3000
que Julie hace en su hogar, en su trabajo y en su escuela
14:39
are impactingimpactando everyonetodo el mundo that livesvive around her.
350
864000
3000
afectan a todo su entorno.
14:42
So I'm very passionateapasionado about this researchinvestigación
351
867000
2000
Esta investigación me apasiona
14:44
and I really want to continuecontinuar it
352
869000
2000
y realmente quiero continuarla
14:46
and expandexpandir it to more disorderstrastornos besidesademás asthmaasma,
353
871000
3000
y expandirla a otros trastornos además del asma,
14:49
more respiratoryrespiratorio disorderstrastornos, as well as more pollutantscontaminantes.
354
874000
3000
otros trastornos de las vías respiratorias, y a más contaminantes.
14:52
But before I endfin my talk todayhoy,
355
877000
2000
Pero antes de terminar mi charla de hoy
14:54
I want to leavesalir you with one sayingdiciendo.
356
879000
2000
quiero dejarles un dicho.
14:56
And that sayingdiciendo is that geneticsgenética loadscargas the gunpistola,
357
881000
3000
El dicho sostiene que la genética carga el arma,
14:59
but the environmentambiente pullstira the triggerdesencadenar.
358
884000
2000
pero el ambiente aprieta el gatillo.
15:01
And that madehecho a hugeenorme impactimpacto on me
359
886000
2000
Y eso me impactó mucho
15:03
when I was doing this researchinvestigación.
360
888000
2000
mientras hacía esta investigación.
15:05
Because what I feel, is a lot of us think
361
890000
2000
Porque uno cree, muchos pensamos,
15:07
that the environmentambiente is at a macromacro levelnivel,
362
892000
3000
que el ambiente está en un macro nivel,
15:10
that we can't do anything to changecambio our airaire qualitycalidad
363
895000
2000
que no podemos hacer demasiado para cambiar la calidad del aire
15:12
or to changecambio the climateclima or anything.
364
897000
3000
o para cambiar el clima, etc.
15:15
But if eachcada one of us takes initiativeiniciativa in our ownpropio home,
365
900000
3000
Pero si cada uno toma la iniciativa en su hogar,
15:18
in our ownpropio schoolcolegio and in our ownpropio workplacelugar de trabajo,
366
903000
3000
en su escuela o en su lugar de trabajo
15:21
we can make a hugeenorme differencediferencia in airaire qualitycalidad.
367
906000
2000
podemos marcar una gran diferencia en la calidad del aire.
15:23
Because rememberrecuerda, we spendgastar 90 percentpor ciento of our livesvive indoorsadentro.
368
908000
4000
Porque recuerden, pasamos el 90% de nuestras vidas en interiores.
15:27
And airaire qualitycalidad and airaire pollutantscontaminantes
369
912000
3000
Y la calidad del aire y los contaminantes
15:30
have a hugeenorme impactimpacto on the lungpulmón healthsalud of asthmaticasmático patientspacientes,
370
915000
3000
tienen un gran impacto en la salud pulmonar de los pacientes asmáticos,
15:33
anyonenadie with a respiratoryrespiratorio disordertrastorno
371
918000
2000
cualquiera con trastorno respiratorio
15:35
and really all of us in generalgeneral.
372
920000
2000
y cualquiera de nosotros en general.
15:37
So I want you to reimaginereimagina a worldmundo
373
922000
2000
Por eso quiero que piensen un mundo
15:39
with better airaire qualitycalidad,
374
924000
2000
con mejor calidad de aire,
15:41
better qualitycalidad of life
375
926000
2000
mejor calidad de vida
15:43
and better qualitycalidad of livingvivo for everyonetodo el mundo
376
928000
2000
y mejor calidad de vida para todos
15:45
includingincluso our futurefuturo generationsgeneraciones.
377
930000
2000
incluyendo nuestras futuras generaciones.
15:47
Thank you.
378
932000
2000
Gracias.
15:49
(ApplauseAplausos)
379
934000
7000
(Aplausos)
15:56
LisaLisa LingAbadejo: Right.
380
941000
2000
Lisa Ling: Correcto.
15:58
Can I have ShreeShree and LaurenLauren come up really quicklycon rapidez?
381
943000
5000
Shree y Lauren, ¿pueden venir rápidamente?
16:03
Your GoogleGoogle ScienceCiencia FairJusta championscampeones.
382
948000
2000
Campeonas de la Feria de Ciencias de Google.
16:05
Your winnersganadores.
383
950000
2000
Las ganadoras.
16:07
(ApplauseAplausos)
384
952000
3000
(Aplausos)
Translated by Sebastian Betti
Reviewed by Matias Gurmandi

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ABOUT THE SPEAKERS
Lauren Hodge - Science fair winner
Lauren Hodge won the 2011 Google Science Fair in the age 13-14 category.

Why you should listen

Lauren Hodge has been competing in science fair projects since she was 7 years old. For her latest project, she investigated the formation of carcinogens in different methods of preparing chicken -- and found a surprising result. That work won first prize in the Google Science Fair's age 13-14 category.

More profile about the speaker
Lauren Hodge | Speaker | TED.com
Shree Bose - Science fair winner
Shree Bose was the grand prize winner at the 2011 Google Science Fair.

Why you should listen

Shree Bose's school system doesn't officially participate in science fairs, so for ten years she entered herself in as many fairs as she could. In 2011 she presented her latest project: determining the mechanism of chemotherapy resistance in ovarian cancer -- a breakthrough that could improve future treatments. That project earned her the grand prize at the inaugural Google Science Fair.

More profile about the speaker
Shree Bose | Speaker | TED.com
Naomi Shah - Science fair winner
Naomi Shah won the 2011 Google Science Fair in the age 15-16 category.

Why you should listen

Naomi Shah's first word was "why." She went from pestering her parents with questions about organic chemistry and nuclear energy, to a resarch project that developed a novel mathematical model for the effects of air polution on asthmatics. That work won her first place in the Google Science Fair age 15-16 category.

More profile about the speaker
Naomi Shah | Speaker | TED.com