ABOUT THE SPEAKER
Pardis Sabeti - Computational geneticist
Pardis Sabeti investigates the genomes of microbes, including the Ebola virus, to help understand how to slow them.

Why you should listen

Pardis Sabeti develops algorithms to detect the genetic signatures of adaption in humans and the microbial organisms that infect humans. Among her lab’s key research areas: examining the genetic factors that drive disease susceptibility to Ebola and Lassa hemorrhagic fever, and investigating the genomes of microbes, including Lassa virus, Ebola virus, Plasmodium falciparum malaria, Vibrio cholera and Mycobacterioum tuberculosis, to help find cures.

She's based at the Center for Systems Biology and Department of Organismic and Evolutionary Biology at Harvard and the Department of Immunology and Infectious Disease at the Harvard School of Public Health. Sabeti is a National Geographic Emerging Explorer and was named a Time magazine Person of the Year in 2014 as one of the Ebola fighters.
More profile about the speaker
Pardis Sabeti | Speaker | TED.com
TEDWomen 2015

Pardis Sabeti: How we'll fight the next deadly virus

Pardis Sabeti: Cómo combatir el próxima virus mortal

Filmed:
1,341,966 views

Cuando el Ébola estalló en marzo de 2014, Pardis Sabeti y su equipo se pusieron a trabajar para secuenciar el genoma del virus, para aprender cómo mutó y se propagó. Sabeti de inmediato publicó su investigación en línea, para que virólogos y científicos de todo el mundo pudieran unirse a la lucha urgente. En esta charla muestra cómo la cooperación abierta y participativa fue clave para detener el virus... y las amenazas que están por venir. "Hemos tenido que trabajar de forma abierta, tuvimos que compartir y tuvimos que trabajar juntos", dice Sabeti. "No dejemos que el mundo se defina por la destrucción causada por un virus, sino por la inspiración de miles de millones de corazones y mentes que trabajan unidos".
- Computational geneticist
Pardis Sabeti investigates the genomes of microbes, including the Ebola virus, to help understand how to slow them. Full bio

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Quizá nunca hayan oído hablar
de Kenema, en Sierra Leona,
00:13
You maymayo never have heardoído
of KenemaKenema, SierraSierra LeoneLeone
0
1015
2762
00:15
or AruaArua, NigeriaNigeria.
1
3801
1532
o de Arua, en Nigeria.
00:17
But I know them as two of the mostmás
extraordinaryextraordinario placeslugares on earthtierra.
2
5357
3771
Para mí son dos de los lugares
más extraordinarios del planeta.
00:21
In hospitalshospitales there, there's a communitycomunidad
of nursesenfermeras, physiciansmédicos and scientistscientíficos
3
9956
5053
En los hospitales hay una comunidad
de enfermeras, médicos y científicos
que luchan silenciosamente
00:27
that have been quietlytranquilamente battlingluchando
4
15033
1557
contra una de las amenazas más letales
para la humanidad desde hace años:
00:28
one of the deadliestel más mortífero threatsamenazas
to humanityhumanidad for yearsaños:
5
16614
2700
00:31
LassaLassa virusvirus.
6
19338
1174
el virus de Lassa.
00:33
LassaLassa virusvirus is a lot like EbolaÉbola.
7
21118
2138
El virus de Lassa es
parecido al del Ébola.
00:35
It can causeporque a severegrave feverfiebre
and can oftena menudo be fatalfatal.
8
23280
3233
Puede causar fiebre muy elevada
y, a menudo, es mortal.
00:39
But these individualsindividuos,
they riskriesgo theirsu livesvive everycada day
9
27053
3939
Pero estos individuos,
arriesgan sus vidas todos los días
00:43
to protectproteger the individualsindividuos
in theirsu communitiescomunidades,
10
31016
2917
para proteger a las personas
en sus comunidades,
00:45
and by doing so, protectproteger us all.
11
33957
2580
y al hacerlo, nos proteja a todos.
Una de las cosas más extraordinarias
que aprendí de ellos
00:49
But one of the mostmás extraordinaryextraordinario things
I learnedaprendido about them
12
37093
2908
00:52
on one of my first visitsvisitas
out there manymuchos yearsaños agohace
13
40025
2567
en una de mis primeras visitas
hace muchos años
00:54
was that they startcomienzo eachcada morningMañana --
14
42616
1709
era que comienzan cada mañana,
00:56
these challengingdesafiante, extraordinaryextraordinario daysdías
on the frontfrente lineslíneas -- by singingcanto.
15
44349
4943
estos desafiantes días
al frente de batalla cantando.
01:01
They gatherreunir togetherjuntos,
and they showespectáculo theirsu joyalegría.
16
49731
3339
Se reúnen y muestran su alegría.
01:05
They showespectáculo theirsu spiritespíritu.
17
53094
1522
Muestran su espíritu.
01:06
And over the yearsaños,
18
54640
1159
Y a lo largo de los años,
01:07
from yearaño after yearaño as I've visitedvisitó them
and they'veellos tienen visitedvisitó me,
19
55823
3113
año tras año cuando los visito
y cuando me visitan,
01:10
I get to gatherreunir with them and I singcanta
20
58960
1993
me reúno con ellos y canto,
01:12
and we writeescribir and we love it,
21
60977
2174
y escribimos y nos encanta,
01:15
because it remindsrecuerda us that we're not
just there to pursueperseguir scienceciencia togetherjuntos;
22
63175
3543
porque nos recuerda que no estamos allí
solo para dedicarnos a la ciencia.
01:18
we're bondedgarantizado throughmediante a sharedcompartido humanityhumanidad.
23
66742
2317
Nos une una humanidad compartida.
01:21
And that of coursecurso, as you can imagineimagina,
becomesse convierte extremelyextremadamente importantimportante,
24
69586
4323
Y que, como imaginarán,
se vuelve extremadamente importante,
01:25
even essentialesencial, as things beginempezar to changecambio.
25
73933
2773
incluso esencial,
cuando las cosas empiezan a cambiar.
01:28
And that changedcambiado a great dealacuerdo
in Marchmarzo of 2014,
26
76730
4789
Y eso cambió mucho en marzo del 2014,
01:33
when the EbolaÉbola outbreakbrote
was declareddeclarado in GuineaGuinea.
27
81543
2346
cuando se declaró
el brote de Ébola en Guinea.
01:36
This is the first outbreakbrote in WestOeste AfricaÁfrica,
28
84426
2132
Era el primer brote
en África occidental,
01:38
nearcerca the borderfrontera
of SierraSierra LeoneLeone and LiberiaLiberia.
29
86582
2442
cerca de la frontera de
Sierra Leona y Liberia.
01:42
And it was frighteningaterrador,
frighteningaterrador for us all.
30
90074
2522
Y fue espantoso para todos nosotros.
01:44
We had actuallyactualmente suspectedsospecha for some time
31
92620
1912
Habíamos sospechado algún tiempo
que el virus de Lassa y Ébola estaban
más extendidos de lo pensado,
01:46
that LassaLassa and EbolaÉbola were more
widespreadextendido than thought,
32
94556
2642
01:49
and we thought it could
one day come to KenemaKenema.
33
97222
2309
y creíamos que algún día
podría llegar a Kenema.
01:51
And so membersmiembros of my teamequipo
immediatelyinmediatamente wentfuimos out
34
99896
2410
Por eso miembros de mi equipo
se fueron a unirse
01:54
and joinedunido DrDr. HumarrHumarr KhanKan
and his teamequipo there,
35
102330
2397
a la Dra. Humarr Khan y a su equipo allí,
01:56
and we setconjunto up diagnosticsdiagnóstico to be ablepoder
to have sensitivesensible molecularmolecular testspruebas
36
104751
3677
y establecimos el diagnóstico para poder
tener pruebas moleculares sensibles
02:00
to pickrecoger up EbolaÉbola if it camevino
acrossa través de the borderfrontera
37
108452
2153
para recoger el Ébola,
si cruzaba la frontera
02:02
and into SierraSierra LeoneLeone.
38
110629
1263
de Sierra Leona.
02:03
We'dMie alreadyya setconjunto up this kindtipo
of capacitycapacidad for LassaLassa virusvirus,
39
111916
2996
Ya habíamos configurado
esto para el virus de Lassa,
02:06
we knewsabía how to do it,
40
114936
1157
sabíamos cómo hacerlo,
02:08
the teamequipo is outstandingexcepcional.
41
116117
1430
el equipo era excepcional.
02:09
We just had to give them
the toolsherramientas and placelugar to surveyencuesta for EbolaÉbola.
42
117571
3237
Solo había que darles herramientas
y el lugar para explorar el Ébola.
02:13
And unfortunatelyDesafortunadamente, that day camevino.
43
121340
1628
Y, por desgracia, ese día llegó.
02:14
On MayMayo 23, 2014, a womanmujer checkedcomprobado
into the maternitymaternidad wardsala at the hospitalhospital,
44
122992
4981
El 23 de mayo de 2014, una mujer se
registró en la maternidad en el hospital,
02:19
and the teamequipo rancorrió
those importantimportante molecularmolecular testspruebas
45
127997
3726
y el equipo hizo esas importantes
pruebas moleculares
02:23
and they identifiedidentificado the first
confirmedconfirmado casecaso of EbolaÉbola in SierraSierra LeoneLeone.
46
131747
3835
e identificaron el primer caso
confirmado de Ébola en Sierra Leona.
Fue un trabajo excepcional.
02:28
This was an exceptionalexcepcional
work that was donehecho.
47
136107
2049
Ellos pudieron diagnosticar
el caso de inmediato,
02:30
They were ablepoder to diagnosediagnosticar
the casecaso immediatelyinmediatamente,
48
138180
2260
02:32
to safelysin peligro treattratar the patientpaciente
49
140464
2313
y tratar con seguridad a la paciente.
02:34
and to beginempezar to do contactcontacto tracingrastreo
to followseguir what was going on.
50
142801
3018
Y para empezar a hacer el seguimiento
de los contactos.
02:37
It could'vepodría haber stoppeddetenido something.
51
145843
1972
Se podría haber parado algo.
02:39
But by the time that day camevino,
52
147839
2847
Pero para ese día,
02:42
the outbreakbrote had alreadyya
been breedingcría for monthsmeses.
53
150710
2358
el brote ya había aparecido hacía meses.
02:45
With hundredscientos of casescasos, it had alreadyya
eclipsedeclipsado all previousanterior outbreaksbrotes.
54
153092
3640
Con cientos de casos que eclipsaron
todos los brotes anteriores.
02:48
And it camevino into SierraSierra LeoneLeone
not as that singularsingular casecaso,
55
156756
3644
Y entró en Sierra Leona no
como un caso en particular,
02:52
but as a tidalde marea waveola.
56
160424
1292
sino como un maremoto.
Tuvimos que trabajar
con la comunidad internacional,
02:54
We had to work
with the internationalinternacional communitycomunidad,
57
162120
2275
02:56
with the MinistryMinisterio of HealthSalud, with KenemaKenema,
to beginempezar to dealacuerdo with the casescasos,
58
164419
3706
con el Ministerio de Salud, con Kenema,
para hacer frente a los casos,
03:00
as the nextsiguiente weeksemana broughttrajo 31,
59
168149
2071
cuando la siguiente semana trajo 31,
03:02
then 92, then 147 casescasos --
all comingviniendo to KenemaKenema,
60
170244
3674
luego 92, luego 147 casos,
todos procedentes de Kenema,
03:05
one of the only placeslugares in SierraSierra LeoneLeone
that could dealacuerdo with this.
61
173942
3301
uno de los pocos lugares en Sierra Leona
que podría hacer frente a esto.
03:09
And we workedtrabajó around the clockreloj
tryingmolesto to do everything we could,
62
177610
3399
Y trabajamos día y noche
tratando de hacer todo lo posible,
03:13
tryingmolesto to help the individualsindividuos,
tryingmolesto to get attentionatención,
63
181033
2961
para ayudar a las personas,
tratando de llamar la atención,
03:16
but we alsoademás did one other simplesencillo thing.
64
184018
1947
pero también hicimos algo más sencillo.
03:18
From that specimenmuestra that we take
from a patient'spaciente bloodsangre to detectdetectar EbolaÉbola,
65
186544
3789
A partir de esa muestra de la sangre
de un paciente para detectar el Ébola,
03:22
we can discarddescarte it, obviouslyobviamente.
66
190357
2055
podemos descartarlo, obviamente.
03:24
The other thing we can do is, actuallyactualmente,
put in a chemicalquímico and deactivatedesactivar it,
67
192436
3616
Lo otro que podemos hacer es,
ponerlo en un químico y desactivarlo,
03:28
so just placelugar it into a boxcaja
and shipenviar it acrossa través de the oceanOceano,
68
196076
2730
ponerlo en una caja y
enviarlo a través del océano,
03:30
and that's what we did.
69
198830
1151
y eso es lo que hicimos.
03:32
We sentexpedido it to BostonBostón, where my teamequipo workstrabajos.
70
200005
2096
Lo enviamos a Boston,
donde trabaja mi equipo.
03:34
And we alsoademás workedtrabajó around the clockreloj
doing shiftcambio work, day after day,
71
202724
3837
Y también trabajamos día y noche,
haciendo turnos, día tras día,
03:38
and we quicklycon rapidez generatedgenerado 99 genomesgenomas
of the EbolaÉbola virusvirus.
72
206585
3869
y rápidamente se generaron
99 genomas del Ébola.
03:42
This is the blueprintcianotipo -- the genomegenoma
of a virusvirus is the blueprintcianotipo.
73
210478
3057
Este es el modelo,
el modelo de un genoma de un virus.
03:45
We all have one.
74
213559
1159
Todos tenemos uno.
03:46
It saysdice everything that makeshace up us,
75
214742
1945
Dice todo lo que somos nosotros,
03:48
and it tellsdice us so much informationinformación.
76
216711
1909
y nos da mucha información.
03:50
The resultsresultados of this kindtipo of work
are simplesencillo and they're powerfulpoderoso.
77
218644
3177
Los resultados de este trabajo
son simples y contundentes.
De hecho, podíamos tomar
estos 99 virus diferentes,
03:54
We could actuallyactualmente take
these 99 differentdiferente virusesvirus,
78
222396
2470
03:56
look at them and comparecomparar them,
79
224890
1447
mirarlos y compararlos,
03:58
and we could see, actuallyactualmente,
comparedcomparado to threeTres genomesgenomas
80
226361
2846
y ver, en realidad, en comparación
con los tres genomas
04:01
that had been previouslypreviamente
publishedpublicado from GuineaGuinea,
81
229231
2836
de Guinea que se
habían publicado previamente
04:04
we could showespectáculo that the outbreakbrote
emergedsurgió in GuineaGuinea monthsmeses before,
82
232091
3711
podíamos demostrar que el brote
surgió en Guinea meses antes,
04:07
onceuna vez into the humanhumano populationpoblación,
83
235826
1842
entre la población humana,
04:09
and from there had been transmittingtransmitiendo
from humanhumano to humanhumano.
84
237692
2672
y desde allí se había transmitido
de persona a persona.
04:12
Now, that's incrediblyincreíblemente importantimportante
85
240388
1544
Eso es muy importante
04:13
when you're tryingmolesto to figurefigura out
how to interveneintervenir,
86
241956
2368
cuando uno intenta saber cómo intervenir,
pero lo importante es
el rastreo de contactos.
04:16
but the importantimportante thing
is contactcontacto tracingrastreo.
87
244348
2066
04:18
We alsoademás could see that as the virusvirus
was movingemocionante betweenEntre humanshumanos,
88
246438
3402
También pudimos ver conforme
el virus se movía entre los humanos,
04:21
it was mutatingmutando.
89
249864
1257
se iba mutando.
04:23
And eachcada of those mutationsmutaciones
are so importantimportante,
90
251145
2151
Y cada una de estas mutaciones
son muy importantes,
04:25
because the diagnosticsdiagnóstico, the vaccinesvacunas,
91
253320
2320
porque los diagnósticos, las vacunas,
04:27
the therapiesterapias that we're usingutilizando,
92
255664
1485
las terapias que usamos,
04:29
are all basedbasado on that genomegenoma
sequencesecuencia, fundamentallyfundamentalmente --
93
257173
3358
todas se basan en la secuencia
del genoma, fundamentalmente,
04:32
that's what drivesunidades it.
94
260555
1221
eso es lo que lo impulsa.
04:33
And so globalglobal healthsalud expertsexpertos
would need to respondresponder,
95
261800
2882
Y lo que los expertos mundiales
de salud deben responder,
04:36
would have to developdesarrollar,
96
264706
1197
deben hacer,
04:37
to recalibraterecalibrar everything
that they were doing.
97
265927
2553
es recalibrar
todo lo que estaban haciendo.
Por cómo funciona la ciencia,
el lugar donde estaba en ese momento,
04:41
But the way that scienceciencia workstrabajos,
the positionposición I was in at that pointpunto
98
269079
3181
04:44
is, I had the datadatos,
99
272284
1151
es que yo tenía los datos,
04:45
and I could have workedtrabajó
in a silosilo for manymuchos, manymuchos monthsmeses,
100
273459
2636
y podría haber trabajado
encerrada durante muchos meses,
04:48
analyzedanalizado the datadatos carefullycuidadosamente, slowlydespacio,
101
276119
2199
analizado los datos
con cuidado, lentamente,
04:50
submittedpresentada the paperpapel for publicationpublicación,
goneido throughmediante a fewpocos back-and-forthsida y vuelta,
102
278342
3460
presentado el artículo para
su publicación, pasando por revisiones
04:53
and then finallyfinalmente when the paperpapel camevino out,
mightpodría releaselanzamiento that datadatos.
103
281826
3129
y, finalmente, cuando el artículo
se publica, se liberan esos datos.
04:56
That's the way the statusestado quoquo workstrabajos.
104
284979
2204
Esa es la forma en que
funciona el status quo.
04:59
Well, that was not going to work
at this pointpunto, right?
105
287207
2571
Bueno, eso no iba a funcionar
en ese momento, ¿verdad?
05:01
We had friendsamigos on the frontfrente lineslíneas
106
289802
1608
Teníamos amigos en el frente
05:03
and to us it was just obviousobvio
that what we needednecesario is help,
107
291434
3254
y para nosotros era obvio
que necesitábamos ayuda,
05:06
lots of help.
108
294712
1156
mucha ayuda.
05:07
So the first thing we did is,
109
295892
1397
Así que lo primero que hicimos,
05:09
as soonpronto as the sequencessecuencias
camevino off the machinesmáquinas,
110
297313
2685
en cuanto obtuvimos las secuencias
de las máquinas,
05:12
we publishedpublicado it to the webweb.
111
300022
1429
fue publicarlas en la web.
05:13
We just releasedliberado it to the wholetodo worldmundo
and said, "Help us."
112
301475
2836
Liberamos al mundo el "Ayúdennos".
05:16
And help camevino.
113
304335
1335
Y llegó la ayuda.
05:17
Before we knewsabía it,
114
305694
1162
Antes de darnos cuenta,
05:18
we were beingsiendo contactedcontactado
from people all over,
115
306880
2336
estábamos ya en contacto
con gente de todo el mundo,
05:21
surprisedsorprendido to see the datadatos
out there and releasedliberado.
116
309240
2444
sorprendida
al ver los datos ahí publicados.
Algunos de los mejores
virólogos del mundo
05:23
Some of the greatestmejor
viralviral trackersrastreadores in the worldmundo
117
311708
2252
05:25
were suddenlyrepentinamente partparte of our communitycomunidad.
118
313984
2079
de pronto eran parte
de nuestra comunidad.
05:28
We were workingtrabajando togetherjuntos
in this virtualvirtual way,
119
316087
2330
Estábamos trabajando juntos
de esta manera virtual,
05:30
sharingcompartiendo, regularregular callsllamadas, communicationsComunicaciones,
120
318441
2981
compartiendo llamadas, comunicaciones,
05:33
tryingmolesto to followseguir the virusvirus
minuteminuto by minuteminuto,
121
321446
2751
tratando de seguir
minuto a minuto el virus,
05:36
to see waysformas that we could stop it.
122
324221
2221
para ver cómo detenerlo.
05:39
And there are so manymuchos waysformas
that we can formformar communitiescomunidades like that.
123
327027
3758
Y hay muchas maneras de
formar comunidades como esas.
05:43
EverybodyTodos, particularlyparticularmente when the outbreakbrote
startedempezado to expandexpandir globallyglobalmente,
124
331182
4325
Todo el mundo, cuando el brote comenzó
a expandirse a nivel internacional,
05:47
was reachingalcanzando out to learnaprender,
to participateparticipar, to engagecontratar.
125
335531
3590
quería aprender, participar,
comprometerse.
Todo el mundo quiere jugar un papel.
05:51
EverybodyTodos wants to playjugar a partparte.
126
339788
1594
La cantidad de potencial humano
existente es simplemente increíble
05:53
The amountcantidad of humanhumano capacitycapacidad
out there is just amazingasombroso,
127
341406
2780
05:56
and the InternetInternet connectsconecta us all.
128
344210
1723
e Internet nos conecta a todos.
05:57
And could you imagineimagina that insteaden lugar
of beingsiendo frightenedasustado of eachcada other,
129
345957
3251
Y podrán imaginar que en vez
de asustarse el uno del otro,
06:01
that we all just said, "Let's do this.
130
349232
1857
todos dijimos: "Hagámoslo.
06:03
Let's work togetherjuntos,
and let's make this happenocurrir."
131
351113
2523
Colaboremos y vamos a lograrlo".
06:05
But the problemproblema is that the datadatos
that all of us are usingutilizando,
132
353660
2742
Pero el problema es que
los datos que todos usamos
06:08
GooglingGoogle on the webweb, is just too limitedlimitado
to do what we need to do.
133
356426
4037
buscando en Google, son demasiado
limitados para hacer nuestro deber.
06:12
And so manymuchos opportunitiesoportunidades
get missedperdido when that happenssucede.
134
360487
2651
Y se pierden muchas oportunidades
cuando esto sucede.
Así que en la parte inicial
de la epidemia de Kenema,
06:15
So in the earlytemprano partparte
of the epidemicepidemia from KenemaKenema,
135
363162
2481
06:17
we'dmie had 106 clinicalclínico recordsarchivos
from patientspacientes,
136
365667
2742
teníamos 106 historias clínicas
de los pacientes,
06:20
and we onceuna vez again madehecho that
publiclyen público availabledisponible to the worldmundo.
137
368433
2834
y una vez más se puso
a disposición pública al mundo.
06:23
And in our ownpropio lablaboratorio, we could showespectáculo
that you could take those 106 recordsarchivos,
138
371291
3670
Y en nuestro laboratorio, demostramos
que con base en esos 106 registros,
06:26
we could traintren computersordenadores to predictpredecir
the prognosispronóstico for EbolaÉbola patientspacientes
139
374985
3618
podíamos entrenar computadoras
para predecir el pronóstico
de los pacientes de Ébola
casi con un 100 % de exactitud.
06:30
to nearcerca 100 percentpor ciento accuracyexactitud.
140
378627
1777
06:32
And we madehecho an appaplicación
that could releaselanzamiento that,
141
380428
2097
Hicimos una aplicación
que podíamos lanzar
06:34
to make that availabledisponible
to health-carecuidado de la salud workerstrabajadores in the fieldcampo.
142
382549
2770
para que los trabajadores de salud
la tengan a su disposición.
06:37
But 106 is just not enoughsuficiente
to make it powerfulpoderoso,
143
385343
3259
Pero 106 casos no son suficientes
para que sea potente,
06:40
to validatevalidar it.
144
388626
1151
para validarla.
06:41
So we were waitingesperando for more datadatos
to releaselanzamiento that.
145
389801
2654
Así que esperábamos
más datos para lanzar eso,
06:44
and the datadatos has still not come.
146
392479
2044
y los datos todavía no han llegado.
06:46
We are still waitingesperando, tweakingretoque away,
147
394547
2532
Seguimos a la espera, con distancias,
06:49
in silossilos rathermás bien than workingtrabajando togetherjuntos.
148
397103
2838
en silos en lugar de trabajar juntos.
06:51
And this just -- we can't acceptaceptar that.
149
399965
2232
Y no podemos aceptar eso.
06:54
Right? You, all of you,
cannotno poder acceptaceptar that.
150
402221
3804
¿Correcto? Ud., todos Uds.,
no pueden aceptarlo.
06:58
It's our livesvive on the linelínea.
151
406049
1682
Es nuestra vida en línea.
06:59
And in facthecho, actuallyactualmente,
152
407755
1711
Y, de hecho, en realidad,
07:01
manymuchos livesvive were lostperdió,
manymuchos health-carecuidado de la salud workerstrabajadores,
153
409490
2543
se perdieron muchas vidas,
muchos trabajadores de salud,
07:04
includingincluso belovedamado colleaguescolegas of minemía,
154
412057
1894
incluyendo colegas muy queridos míos,
07:05
fivecinco colleaguescolegas:
MbaluMbalu FonnieFonnie, AlexAlex MoigboiMoigboi,
155
413975
3747
cinco colegas: Mbalu Fonnie,
Alex, Moigboi,
07:09
DrDr. HumarrHumarr KhanKan, AliceAlicia KovomaKovoma
and MohamedMohamed FullahFullah.
156
417746
4011
el Dr. Humarr Khan, Alice Kovoma
y Mohamed Fullah.
07:13
These are just fivecinco
of manymuchos health-carecuidado de la salud workerstrabajadores
157
421781
2526
Son solo cinco de muchos
trabajadores de salud
07:16
at KenemaKenema and beyondmás allá
158
424331
1764
en Kenema y más allá
que murieron mientras el mundo esperaba
y mientras todos trabajábamos,
07:18
that diedmurió while the worldmundo waitedesperado
and while we all workedtrabajó,
159
426119
3036
07:21
quietlytranquilamente and separatelypor separado.
160
429179
1860
en silencio y por separado.
07:23
See, EbolaÉbola, like all threatsamenazas to humanityhumanidad,
161
431063
2033
El Ébola, como todas
las amenazas de la humanidad,
07:25
it's fueledalimentado by mistrustdesconfianza
and distractiondistracción and divisiondivisión.
162
433120
3884
se alimenta de la desconfianza,
la distracción y la división.
07:29
When we buildconstruir barriersbarreras amongstentre ourselvesNosotros mismos
and we fightlucha amongstentre ourselvesNosotros mismos,
163
437028
3773
Cuando construimos barreras
entre nosotros y nos peleamos
07:32
the virusvirus thrivesprospera.
164
440825
1820
el virus se desarrolla.
Pero a diferencia de todas
las amenazas de la humanidad,
07:34
But unlikediferente a all threatsamenazas to humanityhumanidad,
165
442669
1792
07:36
EbolaÉbola is one where
we're actuallyactualmente all the samemismo.
166
444485
2646
el Ébola es una que
nos concierne a todos.
07:39
We're all in this fightlucha togetherjuntos.
167
447155
1880
Estamos todos juntos en esta lucha.
07:41
EbolaÉbola on one person'spersona doorsteppeldaño
could soonpronto be on oursla nuestra.
168
449059
2634
El Ébola en la puerta de una persona
pronto podría estar en la nuestra.
07:44
And so in this placelugar
with the samemismo vulnerabilitiesvulnerabilidades,
169
452177
2802
Y así, en este lugar
con las mismas vulnerabilidades,
07:47
the samemismo strengthsfortalezas,
the samemismo fearsmiedos, the samemismo hopesesperanzas,
170
455003
2413
los mismos puntos fuertes,
mismos miedos, mismas esperanzas,
07:49
I hopeesperanza that we work togetherjuntos with joyalegría.
171
457440
3209
espero que trabajemos juntos con alegría.
Una estudiante de mi equipo
leyó un libro sobre Sierra Leona,
07:54
A graduategraduado studentestudiante of minemía
was readingleyendo a booklibro about SierraSierra LeoneLeone,
172
462427
3070
07:57
and she discovereddescubierto that the wordpalabra "KenemaKenema,"
173
465521
2334
y descubrió que la palabra "Kenema",
07:59
the hospitalhospital that we work at and the cityciudad
where we work in SierraSierra LeoneLeone,
174
467879
3443
el hospital y la ciudad en la
que trabajamos en Sierra Leona,
08:03
is namedllamado after the MendeMende wordpalabra
for "clearclaro like a riverrío, translucenttranslúcido
175
471346
4181
debe su nombre a la palabra mende
para "clara como un río, translúcido,
08:07
and openabierto to the publicpúblico gazemirada."
176
475551
1587
y abierto al escrutinio público".
08:09
That was really profoundprofundo for us,
177
477439
1545
Eso nos tocó mucho a nosotros
08:11
because withoutsin knowingconocimiento it,
we'dmie always feltsintió
178
479008
2094
porque, sin saberlo,
siempre sentimos eso
08:13
that in orderorden to honorhonor the individualsindividuos
in KenemaKenema where we workedtrabajó,
179
481126
3184
para honrar a los individuos
en Kenema donde trabajamos,
08:16
we had to work openlyabiertamente, we had to sharecompartir
and we had to work togetherjuntos.
180
484334
4287
hemos tenido que trabajar abiertamente,
compartiendo y colaborando.
08:21
And we have to do that.
181
489074
1177
Y tenemos que hacer eso.
08:22
We all have to demanddemanda that
of ourselvesNosotros mismos and othersotros --
182
490275
3761
Todos tenemos que exigirnos
a nosotros mismos y a los demás
08:26
to be openabierto to eachcada other
when an outbreakbrote happenssucede,
183
494060
2874
estar abiertos a los demás,
cuando ocurre un brote,
08:28
to fightlucha in this fightlucha togetherjuntos.
184
496958
1650
para estar juntos en esta lucha.
08:30
Because this is not the first
outbreakbrote of EbolaÉbola,
185
498632
2909
Ya que este no es
el primer brote de Ébola,
08:33
it will not be the last,
186
501565
1448
y no será el último,
08:35
and there are manymuchos other microbesmicrobios
out there that are lyingacostado in wait,
187
503037
3155
y hay muchos otros microbios
por ahí al acecho,
08:38
like LassaLassa virusvirus and othersotros.
188
506216
1425
al igual que el virus de Lassa y otros.
08:39
And the nextsiguiente time this happenssucede,
189
507665
1509
Y la próxima vez que esto suceda,
08:41
it could happenocurrir in a cityciudad of millionsmillones,
it could startcomienzo there.
190
509198
3196
podría ocurrir en una ciudad
de millones, podría empezar allí.
08:44
It could be something
that's transmittedtransmitido throughmediante the airaire.
191
512418
2699
Podría ser algo que
se transmite a través del aire.
Incluso podría ser difundido
intencionadamente.
08:47
It could even be
disseminateddiseminado intentionallyintencionalmente.
192
515141
2147
08:49
And I know that that is frighteningaterrador,
I understandentender that,
193
517312
2981
Y sé que esto es aterrador, lo sé.
08:52
but I know alsoademás,
and this experienceexperiencia showsmuestra us,
194
520317
2654
Pero sé también,
y esta experiencia nos muestra,
08:54
that we have the technologytecnología
and we have the capacitycapacidad
195
522995
3320
que contamos con
la tecnología y la capacidad
08:58
to winganar this thing,
196
526339
1595
para ganar la batalla
08:59
to winganar this and have
the upperSuperior handmano over virusesvirus.
197
527958
2846
para vencer esto y
sacar ventaja a los virus.
09:02
But we can only do it if we do it togetherjuntos
198
530828
2272
Pero solo podemos hacerlo
si lo hacemos juntos
09:05
and we do it with joyalegría.
199
533124
1197
y lo hacemos con alegría.
09:06
So for DrDr. KhanKan
200
534871
1521
Así que para el Dr. Khan
09:08
and for all of those who sacrificedsacrificado
theirsu livesvive on the frontfrente lineslíneas
201
536416
4166
y para todos aquellos que
sacrificaron sus vidas en el frente
09:12
in this fightlucha with us always,
202
540606
2400
en esta lucha siempre con nosotros,
09:15
let us be in this fightlucha with them always.
203
543030
2807
luchemos juntos con ellos siempre.
09:17
And let us not let the worldmundo be defineddefinido
204
545861
1875
Y no dejemos que el mundo se defina
09:19
by the destructiondestrucción wroughtforjado by one virusvirus,
205
547760
2119
por la destrucción causada por un virus,
09:21
but illuminatediluminado by billionsmiles de millones
of heartscopas and mindsmentes
206
549903
2781
sino por el trabajo de miles de millones
de corazones y mentes iluminadas
trabajando en unidad.
09:24
workingtrabajando in unityunidad.
207
552708
1208
09:25
Thank you.
208
553940
1174
Gracias.
09:27
(ApplauseAplausos)
209
555138
6869
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Pardis Sabeti - Computational geneticist
Pardis Sabeti investigates the genomes of microbes, including the Ebola virus, to help understand how to slow them.

Why you should listen

Pardis Sabeti develops algorithms to detect the genetic signatures of adaption in humans and the microbial organisms that infect humans. Among her lab’s key research areas: examining the genetic factors that drive disease susceptibility to Ebola and Lassa hemorrhagic fever, and investigating the genomes of microbes, including Lassa virus, Ebola virus, Plasmodium falciparum malaria, Vibrio cholera and Mycobacterioum tuberculosis, to help find cures.

She's based at the Center for Systems Biology and Department of Organismic and Evolutionary Biology at Harvard and the Department of Immunology and Infectious Disease at the Harvard School of Public Health. Sabeti is a National Geographic Emerging Explorer and was named a Time magazine Person of the Year in 2014 as one of the Ebola fighters.
More profile about the speaker
Pardis Sabeti | Speaker | TED.com