ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.

Why you should listen

A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.

Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.

More profile about the speaker
Juan Enriquez | Speaker | TED.com
TED2003

Juan Enriquez: The life code that will reshape the future

Juan Enriquez, sobre genômica e nosso futuro

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Descobertas científicas, diz o futurólogo Juan Enriquez, demandam uma mudança de código, e nossa habilidade em prosperar depende de nossa maestria daquele código. Aqui, ele aplica sua noção ao campo da genômica.
- Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio

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00:25
I'm supposed to scare you, because it's about fear, right?
0
1000
3000
Eu tenho o dever de assustá-los porque isto é sobre medo, certo?
00:29
And you should be really afraid,
1
5000
2000
E vocês deveriam estar com medo mesmo,
00:31
but not for the reasons why you think you should be.
2
7000
2000
mas não pelas razões que vocês imaginam.
00:34
You should be really afraid that --
3
10000
2000
Vocês deveriam realmente estar com medo do que –
00:36
if we stick up the first slide on this thing -- there we go -- that you're missing out.
4
12000
4000
se a gente colocar o primeiro slide nesta coisa – aí está – do que vocês estão perdendo.
00:42
Because if you spend this week thinking about Iraq and
5
18000
4000
Porque se vocês passarem esta semana pensando no Iraque,
00:46
thinking about Bush and thinking about the stock market,
6
22000
4000
e pensando sobre Bush, e pensando sobre o mercado de ações,
00:50
you're going to miss one of the greatest adventures that we've ever been on.
7
26000
2000
vocês irão perder uma das maiores aventuras que jamais teremos presenciado.
00:53
And this is what this adventure's really about.
8
29000
2000
E esta aventura realmente se refere a isto.
00:55
This is crystallized DNA.
9
31000
4000
Isto é DNA cristalizado.
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Every life form on this planet -- every insect, every bacteria, every plant,
10
35000
3000
Toda forma de vida neste planeta – todo inseto, toda bactéria, toda planta,
01:02
every animal, every human, every politician -- (Laughter)
11
38000
3000
todo animal, todo ser humano, todo político – (Risos)
01:07
is coded in that stuff.
12
43000
2000
está codificado nesta coisa.
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And if you want to take a single crystal of DNA, it looks like that.
13
45000
4000
E se você quiser tomar um único cristal de DNA, ele se parece com isto.
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And we're just beginning to understand this stuff.
14
49000
2000
E a gente está só começando a entender esta coisa.
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And this is the single most exciting adventure that we have ever been on.
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52000
3000
E esta é a aventura mais excitante que jamais teremos presenciado.
01:20
It's the single greatest mapping project we've ever been on.
16
56000
3000
É o maior projeto de mapeamento que jamais teremos presenciado.
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If you think that the mapping of America's made a difference,
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59000
2000
Se vocês pensam que o mapeamento da América fez diferença,
01:25
or landing on the moon, or this other stuff,
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61000
3000
ou pousar na lua, ou esta outra coisa,
01:28
it's the map of ourselves and the map of every plant
19
64000
3000
é o mapa de nos mesmos, e o mapa de toda planta,
01:31
and every insect and every bacteria that really makes a difference.
20
67000
3000
e de todo inseto, e de toda bactéria que realmente faz a diferença.
01:34
And it's beginning to tell us a lot about evolution.
21
70000
3000
E isto está começando a nos dizer muito sobre evolução.
01:39
(Laughter)
22
75000
4000
(Risos)
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It turns out that what this stuff is --
23
79000
2000
Vem a ser que o que esta coisa é –
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and Richard Dawkins has written about this --
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81000
2000
e Richard Dawkins tem escrito sobre isto –
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is, this is really a river out of Eden.
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83000
2000
isto é realmente um “Rio que Saía do Éden”.
01:49
So, the 3.2 billion base pairs inside each of your cells
26
85000
4000
Então, os 3,2 bilhões de pares de bases dentro de cada uma de suas células
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is really a history of where you've been for the past billion years.
27
89000
3000
é realmente uma historia de onde vocês têm estado pelos últimos bilhões de anos.
01:56
And we could start dating things,
28
92000
1000
E a gente pode começar datando eventos,
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and we could start changing medicine and archeology.
29
93000
3000
e a gente pode começar mudando a medicina e a arqueologia.
02:01
It turns out that if you take the human species about 700 years ago,
30
97000
3000
Vem a ser que se vocês tomarem a espécie humana, cerca de 700 anos atrás,
02:04
white Europeans diverged from black Africans in a very significant way.
31
100000
3000
os brancos europeus divergiram dos negros africanos de uma maneira muito significativa.
02:07
White Europeans were subject to the plague.
32
103000
5000
Os brancos europeus foram vítimas da Grande Peste.
02:13
And when they were subject to the plague, most people didn't survive,
33
109000
3000
E quando eles foram vítimas da Grande Peste, a maioria das pessoas não sobreviveu,
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but those who survived had a mutation on the CCR5 receptor.
34
112000
4000
mas aqueles que sobreviveram tinham uma mutação no receptor CCR5.
02:20
And that mutation was passed on to their kids
35
116000
2000
E aquela mutação foi passada para os filhos,
02:22
because they're the ones that survived,
36
118000
2000
porque eles são os que sobreviveram,
02:24
so there was a great deal of population pressure.
37
120000
2000
portanto houve uma enorme pressão populacional.
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In Africa, because you didn't have these cities,
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122000
2000
Na África, porque não existiam estas cidades,
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you didn't have that CCR5 population pressure mutation.
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124000
3000
você não teve aquela pressão populacional de CCR5 mutantes.
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We can date it to 700 years ago.
40
127000
3000
Nós podemos datar isto em 700 anos atras.
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That is one of the reasons why AIDS is raging across Africa as fast as it is,
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130000
4000
Esta é uma das razões por que a AIDS está se alastrando pela África tão rapidamente,
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and not as fast across Europe.
42
134000
4000
e não tão rapidamente pela Europa.
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And we're beginning to find these little things for malaria,
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138000
3000
E nós estamos começando a encontrar estas pequenas coisas para malária,
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for sickle cell, for cancers.
44
141000
3000
para a anemia falciforme, para o câncer.
02:49
And in the measure that we map ourselves,
45
145000
2000
E à medida que mapeamos a nós mesmos,
02:51
this is the single greatest adventure that we'll ever be on.
46
147000
2000
esta é a única maior aventura que jamais teremos presenciado.
02:53
And this Friday, I want you to pull out a really good bottle of wine,
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149000
4000
E nesta sexta-feira, eu quero que vocês abram uma boa garrafa de vinho,
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and I want you to toast these two people.
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153000
2000
e eu quero que vocês brindem a estas duas pessoas.
03:00
Because this Friday, 50 years ago, Watson and Crick found the structure of DNA,
49
156000
4000
Porque nesta sexta-feira, 50 anos atrás, Watson e Crick decifraram a estrutura do DNA,
03:04
and that is almost as important a date
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160000
3000
e esta é uma data tão importante quanto
03:07
as the 12th of February when we first mapped ourselves,
51
163000
3000
12 de fevereiro; quando, pela primeira vez, nós mapeamos a nós mesmos;
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but anyway, we'll get to that.
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166000
2000
mas, de qualquer forma, nós vamos chegar lá.
03:12
I thought we'd talk about the new zoo.
53
168000
2000
Eu pensei que nós falaríamos sobre o novo zoológico.
03:14
So, all you guys have heard about DNA, all the stuff that DNA does,
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170000
4000
Então, todos vocês têm ouvido sobre DNA, todas as coisas que o DNA faz,
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but some of the stuff we're discovering is kind of nifty
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174000
3000
mas algumas das coisas que estamos descobrindo são como que de primeira classe,
03:21
because this turns out to be the single most abundant species on the planet.
56
177000
5000
porque isto aqui vem a ser a única espécie mais abundante no planeta.
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If you think you're successful or cockroaches are successful,
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182000
3000
Se vocês pensam que são bem-sucedidos, ou que as baratas são bem-sucedidas,
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it turns out that there's ten trillion trillion Pleurococcus sitting out there.
58
185000
3000
acontece que há dez trilhões de trilhões de Pleurococcus por aí.
03:32
And we didn't know that Pleurococcus was out there,
59
188000
3000
E nós nem sabíamos que o Pleurococcus estava por aí,
03:35
which is part of the reason
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191000
1000
o que é parte da razão
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why this whole species-mapping project is so important.
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192000
5000
pela qual todo este projeto de mapeamento das espécies é tão importante.
03:41
Because we're just beginning to learn
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197000
2000
Porque nós estamos apenas começando a aprender
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where we came from and what we are.
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199000
1000
de onde viemos e o que somos.
03:45
And we're finding amoebas like this. This is the amoeba dubia.
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201000
3000
E nós estamos encontrando amebas como esta. Esta é a Amoeba dubia.
03:49
And the amoeba dubia doesn't look like much,
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205000
2000
E Amoeba dubia não parece lá grande coisa,
03:51
except that each of you has about 3.2 billion letters,
66
207000
3000
exceto que cada um de vocês tem aproximadamente 3,2 bilhões de letras,
03:54
which is what makes you you,
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210000
2000
que é o que faz com que você seja você
03:56
as far as gene code inside each of your cells,
68
212000
3000
em termos de código genético dentro de suas células,
03:59
and this little amoeba which, you know,
69
215000
3000
e esta pequena ameba, a qual, vocês sabem,
04:02
sits in water in hundreds and millions and billions,
70
218000
2000
existe na água em centenas, e milhões, e bilhões,
04:05
turns out to have 620 billion base pairs of gene code inside.
71
221000
6000
vem a ter 620 bilhões de pares de bases do código genético dentro delas.
04:11
So, this little thingamajig has a genome
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227000
3000
Então, esta pequena coisinha possui um genoma
04:14
that's 200 times the size of yours.
73
230000
2000
que é 200 vezes maior que o de vocês.
04:17
And if you're thinking of efficient information storage mechanisms,
74
233000
3000
E se vocês estiverem pensando sobre mecanismos eficientes de armazenamento de informação,
04:21
it may not turn out to be chips.
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237000
2000
pode ser que não venham a ser chips.
04:24
It may turn out to be something that looks a little like that amoeba.
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240000
4000
Pode vir a ser algo que se pareça um pouco com aquela ameba.
04:28
And, again, we're learning from life and how life works.
77
244000
4000
E, novamente, nós estamos aprendendo a partir da vida e como a vida funciona.
04:32
This funky little thing: people didn't used to think
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248000
4000
Esta simples coisinha: as pessoas costumavam pensar
04:36
that it was worth taking samples out of nuclear reactors
79
252000
3000
que não valia a pena retirar amostras (de água) de reatores nucleares
04:39
because it was dangerous and, of course, nothing lived there.
80
255000
3000
porque era perigoso e, é claro, nada viveria ali.
04:42
And then finally somebody picked up a microscope
81
258000
3000
E então, finalmente, alguém tomou um microscópio
04:45
and looked at the water that was sitting next to the cores.
82
261000
3000
e olhou para a água que ficava próxima aos núcleos (dos reatores).
04:48
And sitting next to that water in the cores
83
264000
2000
E vivendo próximo daquela água nos núcleos (dos reatores)
04:50
was this little Deinococcus radiodurans, doing a backstroke,
84
266000
3000
estava a pequena Deinococcus radiodurans, nadando folgada,
04:53
having its chromosomes blown apart every day,
85
269000
2000
tendo seus cromossomos fragmentados todo dia,
04:55
six, seven times, restitching them,
86
271000
3000
seis, sete vezes, costurando-os novamente,
04:58
living in about 200 times the radiation that would kill you.
87
274000
2000
vivendo em cerca de 200 vezes mais radiação que mataria vocês.
05:01
And by now you should be getting a hint as to how diverse
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277000
3000
E, por agora, vocês devem estar tendo uma dica de quão diversa,
05:04
and how important and how interesting this journey into life is,
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280000
2000
e quão importante, e quão interessante esta jornada pela vida é,
05:06
and how many different life forms there are,
90
282000
3000
e quantas diferentes formas de vida existem,
05:09
and how there can be different life forms living in
91
285000
3000
e como podem haver diferentes formas de vida vivendo nos
05:12
very different places, maybe even outside of this planet.
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288000
3000
mais diferentes lugares, talvez mesmo fora deste planeta.
05:16
Because if you can live in radiation that looks like this,
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292000
2000
Porque se você puder viver em um ambiente radioativo como este
05:18
that brings up a whole series of interesting questions.
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294000
3000
isto leva a uma série de questões interessantes.
05:22
This little thingamajig: we didn't know this thingamajig existed.
95
298000
3000
Esta pequena coisinha: nós não sabíamos que esta coisa existia.
05:26
We should have known that this existed
96
302000
2000
Nós deveríamos ter conhecimento que isto existia
05:28
because this is the only bacteria that you can see to the naked eye.
97
304000
3000
porque esta é a única bactéria que você pode ver a olho nu.
05:31
So, this thing is 0.75 millimeters.
98
307000
3000
Então, esta coisa tem 0,75 milímetros.
05:34
It lives in a deep trench off the coast of Namibia.
99
310000
2000
Ela vive numa vala profunda na costa marítima da Namíbia.
05:37
And what you're looking at with this namibiensis
100
313000
2000
E o que vocês estão vendo nesta namibiana
05:39
is the biggest bacteria we've ever seen.
101
315000
2000
é a maior bactéria que nós jamais vimos.
05:41
So, it's about the size of a little period on a sentence.
102
317000
3000
Então, ela tem o tamanho aproximado de um pequeno ponto final numa sentença.
05:45
Again, we didn't know this thing was there three years ago.
103
321000
4000
Novamente, nós não sabíamos que esta coisa estava lá três anos atrás.
05:49
We're just beginning this journey of life in the new zoo.
104
325000
3000
Nós estamos apenas começando esta jornada pela vida no novo zoológico.
05:53
This is a really odd one. This is Ferroplasma.
105
329000
3000
Isto é realmente interessante. Isto é Ferroplasma.
05:57
The reason why Ferroplasma is interesting is because it eats iron,
106
333000
3000
A razão pela qual a Ferroplasma é interessante é porque ela se alimenta de ferro,
06:01
lives inside the equivalent of battery acid,
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337000
3000
vive dentro do equivalente a uma bateria de ácido,
06:05
and excretes sulfuric acid.
108
341000
2000
e secreta ácido sulfúrico.
06:09
So, when you think of odd life forms,
109
345000
2000
Então, quando você pensa em formas estranhas de vida,
06:11
when you think of what it takes to live,
110
347000
3000
quando você pensa no que é necessário para viver,
06:15
it turns out this is a very efficient life form,
111
351000
2000
conclui que esta é uma forma de vida muito eficiente,
06:17
and they call it an archaea. Archaea means "the ancient ones."
112
353000
4000
e eles chamam a isto uma archaea. Archaea significa as arcaicas
06:21
And the reason why they're ancient is because this thing came up
113
357000
4000
E a razão pela qual elas são arcaicas, é porque esta coisa apareceu
06:25
when this planet was covered
114
361000
2000
quando este planeta estava coberto
06:27
by things like sulfuric acid in batteries,
115
363000
1000
de coisas como o ácido sulfúrico das baterias,
06:28
and it was eating iron when the earth was part of a melted core.
116
364000
4000
e ela estava comendo o ferro quando a terra era parte de um núcleo fundido.
06:33
So, it's not just dogs and cats and whales and dolphins
117
369000
4000
Então, não é apenas para cães, e gatos, e baleias, e golfinhos
06:37
that you should be aware of and interested in on this little journey.
118
373000
4000
que vocês deveriam estar atentos e interessados nesta pequena jornada.
06:41
Your fear should be that you are not,
119
377000
3000
O seu medo deveria ser que vocês não estão...
06:44
that you're paying attention to stuff which is temporal.
120
380000
3000
que vocês estão prestando atenção para coisas que são temporais.
06:47
I mean, George Bush -- he's going to be gone, alright? Life isn't.
121
383000
5000
Quero dizer, George Bush – ele irá embora um dia, certo? A vida, não.
06:53
Whether the humans survive or don't survive,
122
389000
3000
Quer os seres humanos sobrevivam ou não,
06:56
these things are going to be living on this planet or other planets.
123
392000
3000
estas coisas irão viver neste ou noutros planetas.
06:59
And it's just beginning to understand this code of DNA
124
395000
4000
E está-se apenas começando a compreender este código do DNA
07:03
that's really the most exciting intellectual adventure
125
399000
3000
que é realmente a mais excitante aventura intelectual
07:06
that we've ever been on.
126
402000
3000
que nós jamais teremos presenciado.
07:09
And you can do strange things with this stuff. This is a baby gar.
127
405000
4000
E você pode fazer coisas estranhas com esta coisa. Este é um filhote de gauro.
07:13
Conservation group gets together,
128
409000
2000
Um grupo conservacionista se junta,
07:15
tries to figure out how to breed an animal that's almost extinct.
129
411000
4000
tenta descobrir como reproduzir um animal que está quase extinto.
07:20
They can't do it naturally, so what they do with this thing is
130
416000
3000
Eles não podem fazê-lo naturalmente, então o que eles fazem com esta coisa é
07:23
they take a spoon, take some cells out of an adult gar's mouth, code,
131
419000
5000
eles pegam uma colher, retiram algumas células da boca de um gauro adulto: o código,
07:29
take the cells from that and insert it into a fertilized cow's egg,
132
425000
4000
retiram as células dali e as inserem em um óvulo fertilizado de vaca,
07:34
reprogram cow's egg -- different gene code.
133
430000
3000
reprogramam o óvulo da vaca: um código genético diferente.
07:38
When you do that, the cow gives birth to a gar.
134
434000
4000
Quando você faz isto, a vaca dá à luz um gauro.
07:43
We are now experimenting with bongos, pandas, elims, Sumatran tigers,
135
439000
6000
Nós agora estamos experimentando com bongos, pandas, elandes e tigres de Sumatra;
07:49
and the Australians -- bless their hearts --
136
445000
3000
e os australianos – abençoados sejam –
07:52
are playing with these things.
137
448000
1000
estão brincando com estas coisas.
07:53
Now, the last of these things died in September 1936.
138
449000
4000
Agora, o último exemplar destes animais morreu em setembro de 1936.
07:57
These are Tasmanian tigers. The last known one died at the Hobart Zoo.
139
453000
4000
Estes são tigres da Tasmânia. O último exemplar conhecido morreu no zoológico de Hobart.
08:01
But it turns out that as we learn more about gene code
140
457000
3000
Mas acontece que à medida que nós aprendemos mais sobre o código genético
08:04
and how to reprogram species,
141
460000
2000
e como reprogramar as espécies,
08:06
we may be able to close the gene gaps in deteriorate DNA.
142
462000
5000
talvez nós seremos capazes de preencher as lacunas num DNA deteriorado.
08:11
And when we learn how to close the gene gaps,
143
467000
3000
E quando nós soubermos como preencher as lacunas dos genes,
08:14
then we can put a full string of DNA together.
144
470000
2000
então nós poderemos compor uma fita inteira de DNA.
08:17
And if we do that, and insert this into a fertilized wolf's egg,
145
473000
4000
E se nós fizermos isto, e a inserirmos em um óvulo fertilizado de loba,
08:22
we may give birth to an animal
146
478000
2000
talvez nós iremos trazer à luz um animal
08:24
that hasn't walked the earth since 1936.
147
480000
2000
que não tem andado pela terra desde 1936.
08:27
And then you can start going back further,
148
483000
2000
E então você pode retroceder mais ainda,
08:29
and you can start thinking about dodos,
149
485000
2000
e você pode começar a pensar sobre dodôs,
08:32
and you can think about other species.
150
488000
1000
e você pode considerar outras espécies.
08:34
And in other places, like Maryland, they're trying to figure out
151
490000
3000
E em outros lugares, como em Maryland, eles estão tentando descobrir
08:37
what the primordial ancestor is.
152
493000
2000
como seria o ancestral primordial.
08:39
Because each of us contains our entire gene code
153
495000
3000
Porque cada um de nós contém, em nosso código genético
08:42
of where we've been for the past billion years,
154
498000
3000
a informação de onde temos estado pelos últimos bilhões de anos,
08:45
because we've evolved from that stuff,
155
501000
2000
porque nós evoluímos a partir daquele ancestral,
08:47
you can take that tree of life and collapse it back,
156
503000
2000
você pode tomar aquela arvore da vida e regredí-la ao passado,
08:49
and in the measure that you learn to reprogram,
157
505000
3000
e na medida que você aprende a reprogramar,
08:52
maybe we'll give birth to something
158
508000
2000
talvez nós iremos trazer à luz algo
08:54
that is very close to the first primordial ooze.
159
510000
2000
que seria muito próximo ao primeiro lodo primordial.
08:56
And it's all coming out of things that look like this.
160
512000
2000
E tudo está vindo de instalações que se parecem com isto.
08:58
These are companies that didn't exist five years ago.
161
514000
2000
Estas são empresas que não existiam cinco anos atrás.
09:00
Huge gene sequencing facilities the size of football fields.
162
516000
4000
Enormes instalações de sequenciamento genético, do tamanho de campos de futebol.
09:04
Some are public. Some are private.
163
520000
2000
Algumas são públicas. Algumas são privadas.
09:06
It takes about 5 billion dollars to sequence a human being the first time.
164
522000
3000
São necessários cerca de 5 bilhões de dólares para sequenciar um ser humano pela primeira vez.
09:10
Takes about 3 million dollars the second time.
165
526000
2000
São necessários cerca de 3 milhões de dólares na segunda vez.
09:12
We will have a 1,000-dollar genome within the next five to eight years.
166
528000
4000
Nós vamos ter um genoma de 1.000 dólares nos próximos 5 a 8 anos.
09:16
That means each of you will contain on a CD your entire gene code.
167
532000
4000
Isto significa que cada um de vocês guardará, em um CD, todo o seu código genético.
09:21
And it will be really boring. It will read like this.
168
537000
2000
E isto será realmente tedioso. Isto vai ser lido desta maneira.
09:24
(Laughter)
169
540000
2000
(Risos)
09:26
The really neat thing about this stuff is that's life.
170
542000
2000
A coisa realmente maravilhosa sobre isto é que se trata de vida.
09:28
And Laurie's going to talk about this one a little bit.
171
544000
3000
E Laurie Garrett vai falar um pouco sobre este aqui.
09:31
Because if you happen to find this one inside your body,
172
547000
2000
Porque se, por acaso, você encontrar um destes dentro do seu corpo,
09:33
you're in big trouble, because that's the source code for Ebola.
173
549000
2000
você está com um problemão porque este é o código-fonte para o Ebola.
09:37
That's one of the deadliest diseases known to humans.
174
553000
2000
Esta é uma das doenças mais mortais conhecidas pelo homem.
09:39
But plants work the same way and insects work the same way,
175
555000
2000
Mas plantas funcionam da mesma maneira, e insetos funcionam da mesma maneira,
09:41
and this apple works the same way.
176
557000
2000
e esta maçã funciona da mesma maneira.
09:43
This apple is the same thing as this floppy disk.
177
559000
2000
Esta maçã é a mesma coisa que este disquete.
09:45
Because this thing codes ones and zeros,
178
561000
2000
Porque esta coisa codifica em uns e zeros,
09:47
and this thing codes A, T, C, Gs, and it sits up there,
179
563000
2000
e esta coisa codifica em A, T, C, Gs, e fica lá,
09:49
absorbing energy on a tree, and one fine day
180
565000
3000
absorvendo energia em uma árvore, e um belo dia,
09:52
it has enough energy to say, execute, and it goes [thump]. Right?
181
568000
4000
ela tem energia o bastante para dizer: execute, ela vai: bum! Certo?
09:56
(Laughter)
182
572000
3000
(Risos)
09:59
And when it does that, pushes a .EXE, what it does is,
183
575000
4000
E quando ela faz isto: mandar um .EXE, o que isto faz é,
10:03
it executes the first line of code, which reads just like that,
184
579000
3000
execute a primeira linha de código, a qual se lê como:
10:06
AATCAGGGACCC, and that means: make a root.
185
582000
3000
AATCAGGGACCC, e isto significa: faça uma raiz,
10:09
Next line of code: make a stem.
186
585000
2000
Próxima linha de código: faça um tronco.
10:11
Next line of code, TACGGGG: make a flower that's white,
187
587000
3000
Próxima linha de código, TACGGGG: faça uma flor que seja branca,
10:14
that blooms in the spring, that smells like this.
188
590000
3000
que floresça na primavera, que cheire a isto.
10:17
In the measure that you have the code
189
593000
2000
Na medida que você tem o código
10:19
and the measure that you read it --
190
595000
3000
e na medida que você o lê –
10:22
and, by the way, the first plant was read two years ago;
191
598000
2000
e, aliás, a primeira planta foi lida dois anos atrás,
10:24
the first human was read two years ago;
192
600000
2000
o primeiro humano foi lido dois anos atrás,
10:26
the first insect was read two years ago.
193
602000
2000
e o primeiro inseto foi lido dois anos atrás.
10:28
The first thing that we ever read was in 1995:
194
604000
3000
E a primeira coisa que a gente leu foi em 1995:
10:31
a little bacteria called Haemophilus influenzae.
195
607000
2000
uma pequena bactéria chamada Haemophilus influenzae.
10:34
In the measure that you have the source code, as all of you know,
196
610000
3000
Na medida que você tem este código-fonte, e todos vocês o sabem:
10:37
you can change the source code, and you can reprogram life forms
197
613000
2000
você pode mudar o código-fonte, e você pode reprogramar formas de vida
10:39
so that this little thingy becomes a vaccine,
198
615000
2000
de maneira que esta coisinha se torne uma vacina,
10:41
or this little thingy starts producing biomaterials,
199
617000
3000
ou esta coisinha comece a produzir biomateriais,
10:44
which is why DuPont is now growing a form of polyester
200
620000
3000
razão pela qual a DuPont está agora cultivando uma espécie de poliéster
10:47
that feels like silk in corn.
201
623000
2000
com textura de seda, a partir do milho.
10:50
This changes all rules. This is life, but we're reprogramming it.
202
626000
5000
Isto altera todas as regras. Isto é vida, mas nós a estamos reprogramando.
10:57
This is what you look like. This is one of your chromosomes.
203
633000
4000
Isto é com que você se parece. Este é um dos seus cromossomos.
11:01
And what you can do now is,
204
637000
2000
E o que você pode fazer agora é,
11:03
you can outlay exactly what your chromosome is,
205
639000
3000
você pode ver exatamente como é o seu cromossomo,
11:06
and what the gene code on that chromosome is right here,
206
642000
3000
e qual código genético, naquele cromossomo, está justamente aqui,
11:09
and what those genes code for, and what animals they code against,
207
645000
3000
e para que finalidade aqueles genes codificam, e contra que animais eles codificam
11:12
and then you can tie it to the literature.
208
648000
2000
e então você pode relacioná-lo à literatura.
11:14
And in the measure that you can do that, you can go home today,
209
650000
3000
E na medida que você pode fazer isto, você pode ir para casa hoje,
11:17
and get on the Internet, and access
210
653000
2000
e entrar na Internet, e acessar
11:19
the world's biggest public library, which is a library of life.
211
655000
3000
a maior biblioteca pública do mundo, que é a biblioteca da vida.
11:23
And you can do some pretty strange things
212
659000
2000
E você pode fazer algumas coisas bem esquisitas
11:25
because in the same way as you can reprogram this apple,
213
661000
2000
porque, da mesma maneira que você pode reprogramar esta maçã
11:28
if you go to Cliff Tabin's lab at the Harvard Medical School,
214
664000
2000
se você for para o laboratório de Cliff Tabin na escola de medicina de Harvard.
11:31
he's reprogramming chicken embryos to grow more wings.
215
667000
4000
Ele está reprogramando embriões de galinha para crescerem mais asas.
11:37
Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurant.
216
673000
3000
Por que Cliff estaria fazendo isto? Ele não tem um restaurante...
11:40
(Laughter)
217
676000
1000
(Risos)
11:42
The reason why he's reprogramming that animal to have more wings
218
678000
3000
A razão pela qual ele está reprogramando aquele animal para ter mais asas,
11:45
is because when you used to play with lizards as a little child,
219
681000
3000
é por que quando você costumava brincar com lagartos quando criança,
11:48
and you picked up the lizard, sometimes the tail fell off, but it regrew.
220
684000
4000
e você pegava aquele lagarto, algumas vezes a cauda se desprendia, mas ela se regenerava.
11:52
Not so in human beings:
221
688000
3000
O mesmo não acontece aos seres humanos:
11:55
you cut off an arm, you cut off a leg -- it doesn't regrow.
222
691000
3000
se você cortar um braço, se você cortar uma perna, eles não crescem novamente.
11:58
But because each of your cells contains your entire gene code,
223
694000
4000
Mas como cada uma de suas células contém todo o seu código genético,
12:03
each cell can be reprogrammed, if we don't stop stem cell research
224
699000
4000
cada célula pode ser reprogramada, se nós não pararmos a pesquisa com células-tronco
12:07
and if we don't stop genomic research,
225
703000
2000
e se nós não pararmos a pesquisa genética,
12:09
to express different body functions.
226
705000
3000
para expressar diferentes funções do corpo.
12:13
And in the measure that we learn how chickens grow wings,
227
709000
3000
E à medida que a gente aprende como galinhas crescem asas,
12:16
and what the program is for those cells to differentiate,
228
712000
2000
e qual é o programa para estas células diferenciarem-se,
12:18
one of the things we're going to be able to do
229
714000
3000
uma das coisas que nós seremos capazes de fazer
12:21
is to stop undifferentiated cells, which you know as cancer,
230
717000
3000
é parar (o crescimento de) células não diferenciadas, as quais vocês conhecem como câncer,
12:25
and one of the things we're going to learn how to do
231
721000
2000
e uma das coisas que nós vamos aprender a fazer
12:27
is how to reprogram cells like stem cells
232
723000
3000
é como reprogramar células como células-tronco
12:30
in such a way that they express bone, stomach, skin, pancreas.
233
726000
6000
de uma maneira que você possa expressar ossos, estômago, pele e pâncreas.
12:37
And you are likely to be wandering around -- and your children --
234
733000
3000
E pode ser que vocês estarão caminhando por aí – e seus filhos –
12:40
on regrown body parts in a reasonable period of time,
235
736000
3000
com partes do corpo regeneradas em um período de tempo razoável,
12:44
in some places in the world where they don't stop the research.
236
740000
3000
em alguns lugares do mundo onde eles não impeçam a pesquisa.
12:49
How's this stuff work? If each of you differs
237
745000
5000
Como esta coisa funciona? Se cada um de vocês difere
12:54
from the person next to you by one in a thousand, but only three percent codes,
238
750000
3000
da pessoa ao seu lado por 1 em 1000, mas como somente 3% codifica,
12:57
which means it's only one in a thousand times three percent,
239
753000
2000
isto significa que é somente 1 em 1000, multiplicado por 3%.
12:59
very small differences in expression and punctuation
240
755000
3000
Diferenças muito pequenas em expressão e pontuação
13:02
can make a significant difference. Take a simple declarative sentence.
241
758000
3000
podem levar a uma diferença significativa. Tomem uma simples sentença declarativa: “Uma mulher sem o homem não é nada”
13:07
(Laughter)
242
763000
2000
(Risos)
13:09
Right?
243
765000
1000
Certo?
13:10
That's perfectly clear. So, men read that sentence,
244
766000
4000
Está perfeitamente claro. Então, os homens lêem esta sentença,
13:14
and they look at that sentence, and they read this.
245
770000
2000
e eles olham para esta sentença, e eles lêem isto: “Uma mulher, sem o homem, não é nada”
13:22
Okay?
246
778000
1000
Certo?
13:23
Now, women look at that sentence and they say, uh-uh, wrong.
247
779000
4000
Agora, as mulheres olham para esta sentença e elas, nahh! Errado.
13:27
This is the way it should be seen.
248
783000
2000
É assim que isto deveria ser lido:
13:31
(Laughter)
249
787000
8000
“Uma mulher: sem ela o homem não é nada” (Risos)
13:39
That's what your genes are doing.
250
795000
1000
É isto que os seus genes estão fazendo.
13:40
That's why you differ from this person over here by one in a thousand.
251
796000
5000
É por isso que você difere desta pessoa aqui por 1 em 1000.
13:45
Right? But, you know, he's reasonably good looking, but...
252
801000
3000
Certo? Mas, você sabe, ele é razoavelmente atraente, mas...
13:48
I won't go there.
253
804000
2000
Eu não vou entrar neste assunto...
13:51
You can do this stuff even without changing the punctuation.
254
807000
3000
Você pode fazer esta coisa até mesmo sem mudar a pontuação.
13:55
You can look at this, right?
255
811000
4000
Você pode olhar para isto, certo? “The IRS” (O departamento de imposto de renda dos EUA)
13:59
And they look at the world a little differently.
256
815000
2000
E eles olhar para o mundo de uma maneira um pouco diferente.
14:01
They look at the same world and they say...
257
817000
2000
Eles olham para o mesmo mundo e eles dizem...
14:03
(Laughter)
258
819000
6000
“Theirs” (Deles) (Risos)
14:09
That's how the same gene code -- that's why you have 30,000 genes,
259
825000
4000
É assim que o mesmo gene codifica – é por isso que você tem 30.000 genes,
14:13
mice have 30,000 genes, husbands have 30,000 genes.
260
829000
3000
ratos têm 30.000 genes, maridos têm 30.000 genes.
14:16
Mice and men are the same. Wives know that, but anyway.
261
832000
3000
Ratos e homens são todos iguais. As esposas sabem disto; mas, de qualquer forma...
14:20
You can make very small changes in gene code
262
836000
2000
Você pode fazer mudanças muito pequenas no código genético
14:22
and get really different outcomes,
263
838000
2000
e obter resultados realmente distintos,
14:26
even with the same string of letters.
264
842000
2000
mesmo com a mesma sequência de letras. “Vamsotodosjuntos” “Vamos todos juntos” “Vamos para pegá-la”
14:30
That's what your genes are doing every day.
265
846000
2000
É isto que seus genes estão fazendo todo dia.
14:33
That's why sometimes a person's genes
266
849000
2000
É por isso que, algumas vezes, os genes de uma pessoa
14:35
don't have to change a lot to get cancer.
267
851000
2000
não têm que mudar muito para causar câncer.
14:41
These little chippies, these things are the size of a credit card.
268
857000
4000
Estes pequenos chips, estas coisas são do tamanho de um cartão de crédito.
14:46
They will test any one of you for 60,000 genetic conditions.
269
862000
2000
Eles irão testar cada um de vocês para 60.000 condições genéticas.
14:49
That brings up questions of privacy and insurability
270
865000
3000
Isto leva a questionamentos sobre privacidade e seguro-saúde,
14:52
and all kinds of stuff, but it also allows us to start going after diseases,
271
868000
2000
e todo tipo de coisa, mas isto também nos permite começar a ir atrás de doenças
14:55
because if you run a person who has leukemia through something like this,
272
871000
3000
porque se você submeter uma pessoa com leucemia a um processo como este,
14:59
it turns out that three diseases with
273
875000
2000
conclui que três doenças com
15:01
completely similar clinical syndromes
274
877000
4000
síndromes clínicas completamente similares
15:05
are completely different diseases.
275
881000
2000
são doenças completamente diferentes.
15:07
Because in ALL leukemia, that set of genes over there over-expresses.
276
883000
3000
Porque em todas as leucemias, aquele conjunto de genes ali, se expressam em excesso,
15:10
In MLL, it's the middle set of genes,
277
886000
2000
No caso da LML (Leucemia Mielóide-Linfoide), é o conjunto do meio dos genes,
15:12
and in AML, it's the bottom set of genes.
278
888000
2000
e na LMA (Leucemia Mielóide Aguda), é o conjunto inferior dos genes.
15:14
And if one of those particular things is expressing in your body,
279
890000
5000
E se uma daquelas coisas em particular está se expressando no seu corpo,
15:19
then you take Gleevec and you're cured.
280
895000
2000
então você toma Gleevec, e você está curado.
15:22
If it is not expressing in your body,
281
898000
2000
Se ela não estiver se expressando em seu corpo,
15:24
if you don't have one of those types --
282
900000
2000
se você não tiver um daqueles tipos –
15:26
a particular one of those types -- don't take Gleevec.
283
902000
3000
um daqueles tipos em particular – você não deve tomar Gleevec.
15:29
It won't do anything for you.
284
905000
1000
Não vai fazer efeito em você.
15:31
Same thing with Receptin if you've got breast cancer.
285
907000
2000
A mesma coisa com Receptin, se você tiver câncer de mama.
15:34
Don't have an HER-2 receptor? Don't take Receptin.
286
910000
3000
Não tem um receptor HER-2? Não tome Receptin.
15:37
Changes the nature of medicine. Changes the predictions of medicine.
287
913000
4000
Isto muda a natureza da medicina. Isto muda as previsões da medicina.
15:41
Changes the way medicine works.
288
917000
2000
Muda a maneira como a medicina funciona.
15:43
The greatest repository of knowledge when most of us went to college
289
919000
3000
O maior repositório de conhecimento, quando muitos de nós fomos à universidade,
15:46
was this thing, and it turns out that
290
922000
2000
era esta coisa, e acontece que
15:48
this is not so important any more.
291
924000
2000
ela já não é mais tão importante.
15:50
The U.S. Library of Congress, in terms of its printed volume of data,
292
926000
4000
A biblioteca do congresso americano, em termos de volume de dados impressos,
15:54
contains less data than is coming out of a good genomics company
293
930000
4000
contém menos dados do que o que está sendo produzido por uma boa empresa genômica
15:58
every month on a compound basis.
294
934000
3000
todo mês em uma base composta.
16:01
Let me say that again: A single genomics company
295
937000
3000
Deixe-me dizer isto novamente: uma única empresa genômica
16:04
generates more data in a month, on a compound basis,
296
940000
3000
gera mais dados em um mês, em uma base composta,
16:07
than is in the printed collections of the Library of Congress.
297
943000
3000
do que as coleções impressas da biblioteca do congresso.
16:11
This is what's been powering the U.S. economy. It's Moore's Law.
298
947000
4000
Isto é o que vem energizando a economia dos EUA. É a lei de Moore.
16:15
So, all of you know that the price of computers halves every 18 months
299
951000
5000
Então, todos vocês sabem que o preço dos computadores cai pela metade a cada 18 meses
16:20
and the power doubles, right?
300
956000
2000
e a capacidade de processamento dobra, certo?
16:22
Except that when you lay that side by side with the speed
301
958000
4000
Exceto que quando você apresenta isto lado a lado com a velocidade
16:26
with which gene data's being deposited in GenBank,
302
962000
3000
com que os dados genéticos estão sendo depositados no GenBank,
16:29
Moore's Law is right here: it's the blue line.
303
965000
4000
a lei de Moore está logo aqui: é a linha azul.
16:34
This is on a log scale, and that's what superexponential growth means.
304
970000
4000
Isto está numa escala logarítmica, e isto é o que crescimento superexponencial significa.
16:38
This is going to push computers to have to grow faster
305
974000
4000
Isto vai forçar os computadores a crescerem mais rapidamente
16:42
than they've been growing, because so far,
306
978000
2000
do que eles têm crescido até agora.
16:44
there haven't been applications that have been required
307
980000
3000
Não tem havido aplicações que requeiram
16:47
that need to go faster than Moore's Law. This stuff does.
308
983000
3000
a necessidade de ir mais rápido que a lei de Moore. Esta coisa o requer.
16:50
And here's an interesting map.
309
986000
2000
E aqui está um mapa interessante.
16:52
This is a map which was finished at the Harvard Business School.
310
988000
4000
Este é um mapa que foi finalizado na Harvard Business School.
16:56
One of the really interesting questions is, if all this data's free,
311
992000
3000
Uma das questões realmente interessantes é: se todos estes dados forem de graça,
16:59
who's using it? This is the greatest public library in the world.
312
995000
4000
quem está fazendo uso deles? Esta é a maior biblioteca pública do mundo.
17:03
Well, it turns out that there's about 27 trillion bits
313
999000
3000
Bem, vem a ser que há aproximadamente 27 trilhões de bits
17:06
moving inside from the United States to the United States;
314
1002000
3000
movendo-se internamente nos Estados Unidos;
17:09
about 4.6 trillion is going over to those European countries;
315
1005000
4000
cerca de 4,6 trilhões estão indo para aqueles países europeus;
17:13
about 5.5's going to Japan; there's almost no communication
316
1009000
3000
cerca de 5,5 trilhões indo para o Japão, quase não há comunicação
17:16
between Japan, and nobody else is literate in this stuff.
317
1012000
4000
dentro do Japão, e ninguém mais é versado nesta coisa.
17:20
It's free. No one's reading it. They're focusing on the war;
318
1016000
5000
É grátis. Ninguém a está lendo. Eles estão concentrados na guerra;
17:25
they're focusing on Bush; they're not interested in life.
319
1021000
2000
eles estão concentrados em Bush; eles não estão interessados na vida.
17:28
So, this is what a new map of the world looks like.
320
1024000
2000
Então, o novo mapa do mundo se parece com isto.
17:31
That is the genomically literate world. And that is a problem.
321
1027000
6000
Este é o mundo “geconomicamente” versado . E isto é um problema.
17:37
In fact, it's not a genomically literate world.
322
1033000
2000
Na verdade, não se trata de um mundo “geconomicamente” versado.
17:39
You can break this out by states.
323
1035000
2000
Você pode dividí-lo em estados.
17:41
And you can watch states rise and fall depending on
324
1037000
2000
E você pode assistir aos estados subirem e caírem dependendo
17:43
their ability to speak a language of life,
325
1039000
2000
da habilidade deles em falar a linguagem da vida,
17:45
and you can watch New York fall off a cliff,
326
1041000
2000
e você pode assistir à New York cair de um penhasco,
17:47
and you can watch New Jersey fall off a cliff,
327
1043000
2000
e você pode assistir New Jersey cair de um penhasco,
17:49
and you can watch the rise of the new empires of intelligence.
328
1045000
3000
e você pode assistir à subida de novos impérios de inteligência.
17:53
And you can break it out by counties, because it's specific counties.
329
1049000
3000
E você pode dividir isto em zonas porque são regiões específicas.
17:56
And if you want to get more specific,
330
1052000
2000
E se você quiser ser ainda mais preciso,
17:58
it's actually specific zip codes.
331
1054000
2000
trata-se, efetivamente, de códigos postais específicos.
18:00
(Laughter)
332
1056000
2000
(Risos)
18:02
So, you want to know where life is happening?
333
1058000
3000
Então, você quer saber onde a vida está acontecendo?
18:05
Well, in Southern California it's happening in 92121. And that's it.
334
1061000
5000
Bem, no sul da Califórnia, está acontecendo no 92121. E aí está.
18:11
And that's the triangle between Salk, Scripps, UCSD,
335
1067000
5000
E este é o triangulo entre Sulk, Scripps e UCSD,
18:16
and it's called Torrey Pines Road.
336
1072000
2000
e é chamado Torrey Pines Road.
18:18
That means you don't need to be a big nation to be successful;
337
1074000
3000
Isto significa que você não precisa ser um país enorme para ter sucesso;
18:21
it means you don't need a lot of people to be successful;
338
1077000
2000
isto significa que você não precisa de um monte de gente para ter sucesso;
18:23
and it means you can move most of the wealth of a country
339
1079000
3000
e isto significa que você pode mover a maior parte da riqueza de um país
18:26
in about three or four carefully picked 747s.
340
1082000
3000
com cerca de três ou quatro jumbos 747s cuidadosamente escolhidos.
18:30
Same thing in Massachusetts. Looks more spread out but --
341
1086000
4000
A mesma coisa em Massachusetts. Parece mais espalhado, mas –
18:34
oh, by the way, the ones that are the same color are contiguous.
342
1090000
3000
oh, aliás, aqueles de mesma cor são contíguos,
18:38
What's the net effect of this?
343
1094000
2000
Qual é o resultado disto?
18:40
In an agricultural society, the difference between
344
1096000
2000
Na sociedade agrícola, a diferença entre
18:42
the richest and the poorest,
345
1098000
1000
os mais ricos e os mais pobres,
18:44
the most productive and the least productive, was five to one. Why?
346
1100000
4000
os mais produtivos e os menos produtivos, era de cinco para um. Por quê?
18:48
Because in agriculture, if you had 10 kids
347
1104000
2000
Porque na agricultura, se você tivesse dez filhos,
18:50
and you grow up a little bit earlier and you work a little bit harder,
348
1106000
3000
e se levantasse um pouco mais cedo, e trabalhasse um pouco mais duro,
18:53
you could produce about five times more wealth, on average,
349
1109000
2000
você poderia produzir cerca de cinco vezes mais riqueza, em média,
18:55
than your neighbor.
350
1111000
1000
que seu vizinho.
18:57
In a knowledge society, that number is now 427 to 1.
351
1113000
3000
Em uma sociedade de conhecimento, aquele número é agora de 427 para 1.
19:01
It really matters if you're literate, not just in reading and writing
352
1117000
4000
Realmente importa se você é versado, não apenas em ler e escrever
19:05
in English and French and German,
353
1121000
2000
em inglês, e francês, e alemão,
19:07
but in Microsoft and Linux and Apple.
354
1123000
2000
mas em Microsoft, e Linux, e Apple.
19:10
And very soon it's going to matter if you're literate in life code.
355
1126000
4000
E muito breve, vai ser importante se você for versado no código da vida.
19:14
So, if there is something you should fear,
356
1130000
2000
Então, se existe algo que vocês deveriam temer,
19:16
it's that you're not keeping your eye on the ball.
357
1132000
3000
é que vocês não estão mantendo o olho no alvo,
19:19
Because it really matters who speaks life.
358
1135000
2000
Porque realmente importa quem fala (a linguagem da) vida.
19:22
That's why nations rise and fall.
359
1138000
2000
É por isso que nações sobem e descem.
19:25
And it turns out that if you went back to the 1870s,
360
1141000
3000
E acontece que, se você retrocedesse aos 1870s,
19:28
the most productive nation on earth was Australia, per person.
361
1144000
3000
a nação mais produtiva na terra, por pessoa, era a Austrália.
19:31
And New Zealand was way up there. And then the U.S. came in about 1950,
362
1147000
3000
E a Nova Zelândia estava lá em cima. E então vieram os EUA por cerca de 1950,
19:34
and then Switzerland about 1973, and then the U.S. got back on top --
363
1150000
3000
e então a Suíça por cerca de 1973, e então os EUA voltaram ao topo –
19:38
beat up their chocolates and cuckoo clocks.
364
1154000
2000
batendo seus chocolates e relógios-cuco.
19:42
And today, of course, you all know that the most productive nation
365
1158000
3000
E hoje, é claro, todos vocês sabem que a nação mais produtiva
19:45
on earth is Luxembourg, producing about one third more wealth
366
1161000
3000
na terra é Luxemburgo, produzindo cerca de um terço mais riqueza,
19:48
per person per year than America.
367
1164000
2000
por pessoa, por ano, que a América.
19:51
Tiny landlocked state. No oil. No diamonds. No natural resources.
368
1167000
4000
Um pequeno estado encravado. Sem petróleo. Sem diamantes. Sem recursos naturais.
19:55
Just smart people moving bits. Different rules.
369
1171000
5000
Apenas pessoas inteligentes movendo bits. Diferentes regras.
20:01
Here's differential productivity rates.
370
1177000
3000
Aqui estão as taxas diferenciais de produtividade.
20:05
Here's how many people it takes to produce a single U.S. patent.
371
1181000
3000
Aqui está quanta gente é necessária para produzir uma única patente nos Estados Unidos.
20:08
So, about 3,000 Americans, 6,000 Koreans, 14,000 Brits,
372
1184000
4000
Então, cerca de 3.000 americanos, 6.000 coreanos, 14.000 ingleses,
20:12
790,000 Argentines. You want to know why Argentina's crashing?
373
1188000
3000
790.000 argentinos. Você quer saber porque a Argentina está quebrando?
20:15
It's got nothing to do with inflation.
374
1191000
2000
Não tem nada a ver com inflação.
20:17
It's got nothing to do with privatization.
375
1193000
2000
Não tem nada a ver com privatizações.
20:19
You can take a Harvard-educated Ivy League economist,
376
1195000
4000
Você pode pegar um economista à Ivy League, educado em Harvard,
20:23
stick him in charge of Argentina. He still crashes the country
377
1199000
3000
colocá-lo no poder da Argentina. Ele ainda irá quebrar o pais
20:26
because he doesn't understand how the rules have changed.
378
1202000
2000
porque ele não entende como as regras têm mudado.
20:29
Oh, yeah, and it takes about 5.6 million Indians.
379
1205000
3000
Oh, sim, e são necessários cerca de 5,6 milhões de indianos.
20:32
Well, watch what happens to India.
380
1208000
2000
Bem, vejam o que acontece à Índia.
20:34
India and China used to be 40 percent of the global economy
381
1210000
3000
Índia e China costumavam representar 40% da economia global
20:37
just at the Industrial Revolution, and they are now about 4.8 percent.
382
1213000
5000
na época mesmo da revolução industrial, e elas agora representam cerca de 4,8%.
20:42
Two billion people. One third of the global population producing 5 percent of the wealth
383
1218000
4000
Dois bilhões de pessoas. Um terço da população global produzindo 5% da riqueza,
20:46
because they didn't get this change,
384
1222000
3000
porque elas não tiveram esta chance,
20:49
because they kept treating their people like serfs
385
1225000
2000
porque elas continuaram tratando seu povo como servos
20:51
instead of like shareholders of a common project.
386
1227000
3000
ao invés de como participantes de um projeto em comum.
20:55
They didn't keep the people who were educated.
387
1231000
3000
Elas não mantiveram as pessoas que eram educadas.
20:58
They didn't foment the businesses. They didn't do the IPOs.
388
1234000
2000
Elas não fomentaram os negócios. Elas não fizeram as IPOs (Oferta Pública Inicial).
21:01
Silicon Valley did. And that's why they say
389
1237000
4000
O Vale do Silício o fez. E é por isto que eles dizem
21:05
that Silicon Valley has been powered by ICs.
390
1241000
2000
que o Vale do Silício tem sido energizado por CIs.
21:08
Not integrated circuits: Indians and Chinese.
391
1244000
3000
Não circuitos integrados; mas, chineses e indianos
21:11
(Laughter)
392
1247000
4000
(Risos)
21:15
Here's what's happening in the world.
393
1251000
2000
Aqui está o que está acontecendo no mundo.
21:17
It turns out that if you'd gone to the U.N. in 1950,
394
1253000
3000
Acontece que se você fosse à ONU em 1950,
21:20
when it was founded, there were 50 countries in this world.
395
1256000
2000
quando ela foi fundada, havia 50 países neste mundo.
21:22
It turns out there's now about 192.
396
1258000
3000
Acontece que agora existem cerca de 192.
21:25
Country after country is splitting, seceding, succeeding, failing --
397
1261000
4000
Um país atrás do outro está se dividindo, separando-se, dando certo, dando errado.
21:30
and it's all getting very fragmented. And this has not stopped.
398
1266000
5000
E tudo está se tornando muito fragmentado. E isto não tem parado.
21:35
In the 1990s, these are sovereign states
399
1271000
3000
Nos 1990s, estes eram estados soberanos
21:38
that did not exist before 1990.
400
1274000
2000
que não existiam antes de 1990.
21:40
And this doesn't include fusions or name changes or changes in flags.
401
1276000
5000
E isto não inclui fusões ou mudanças de nomes, ou mudanças em bandeiras.
21:45
We're generating about 3.12 states per year.
402
1281000
3000
Nós estamos criando cerca de 3,12 estados por ano.
21:48
People are taking control of their own states,
403
1284000
3000
As pessoas estão tomando controle de seus próprios estados,
21:51
sometimes for the better and sometimes for the worse.
404
1287000
3000
algumas vezes para melhor, e algumas vezes para pior.
21:54
And the really interesting thing is,
405
1290000
2000
E a coisa realmente interessante é:
21:56
you and your kids are empowered to build great empires,
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1292000
2000
você e seus filhos estão investidos de autoridade para construir grandes impérios,
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and you don't need a lot to do it.
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2000
e você não precisa de muito para fazê-lo.
22:00
(Music)
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(Música)
22:02
And, given that the music is over, I was going to talk
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3000
E, uma vez que a música acabou, eu ia falar
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about how you can use this to generate a lot of wealth,
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sobre como você pode usar isto para gerar um monte de riqueza,
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and how code works.
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e como o código funciona.
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Moderator: Two minutes.
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(Moderador: dois minutos.)
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(Laughter)
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(Risos)
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Juan Enriquez: No, I'm going to stop there and we'll do it next year
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Não. Eu vou parar por aqui, e nós vamos fazê-lo no próximo ano
22:17
because I don't want to take any of Laurie's time.
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porque eu não quero tomar nenhum tempo da Laurie.
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But thank you very much.
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1000
Mas, muito obrigado.
Translated by Antonio de Lira
Reviewed by Durval Castro

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ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.

Why you should listen

A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.

Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.

More profile about the speaker
Juan Enriquez | Speaker | TED.com