TED2008
Craig Venter: On the verge of creating synthetic life
Craig Venter está prestes a criar vida sintética.
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"Conseguiremos criar vida nova a partir do nosso universo digital?" pergunta Craig Venter. A sua resposta é "sim" - e brevemente. Ele mostra as suas pesquisas mais recentes e promete que cedo seremos capazes de construir e inicializar um cromossoma sintético.
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
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00:19
You know, I've talked about some of these projects before --
0
1000
2000
Sabem, já tenho falado sobre alguns destes projectos antes,
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
3000
4000
sobre o genoma humano e o que isso poderá significar,
00:25
and discovering new sets of genes.
2
7000
3000
e a descoberta de novos conjuntos de genes.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
10000
3000
Estamos a começar de um ponto novo:
00:31
we've been digitizing biology,
4
13000
4000
temos estado a digitalizar a biologia.
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
17000
3000
e agora estamos a tentar partir desse código digital
00:38
into a new phase of biology
6
20000
2000
para uma nova fase da biologia,
00:40
with designing and synthesizing life.
7
22000
3000
desenhando e sintetizando vida.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
25000
3000
Então, temos tentado sempre fazer perguntas grandes.
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
30000
2000
"O que é a vida?" é algo que creio que muitos biólogos
00:50
have been trying to understand
10
32000
2000
têm tentado perceber
00:52
at various levels.
11
34000
2000
a vários níveis.
00:54
We've tried various approaches,
12
36000
3000
Temos tentado vários métodos,
00:57
paring it down to minimal components.
13
39000
3000
reduzindo-a aos componentes básicos.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
43000
2000
Há quase 20 anos que a digitalizamos.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
45000
2000
Quando sequenciámos o genoma humano,
01:05
it was going from the analog world of biology
16
47000
3000
passámos do mundo analógico da biologia
01:08
into the digital world of the computer.
17
50000
4000
para o mundo digital do computador.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
54000
4000
Agora estamos a tentar perguntar, conseguiremos regenerar vida,
01:16
or can we create new life
19
58000
2000
ou conseguiremos criar vida nova,
01:18
out of this digital universe?"
20
60000
3000
a partir deste universo digital?
01:21
This is the map of a small organism,
21
63000
3000
Este é o mapa de um organismo pequeno,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
66000
2000
Mycoplasma genitalium,
01:26
that has the smallest genome for a species
23
68000
3000
que possui o genoma mais pequeno de uma espécie
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
71000
3000
que consiga multiplicar-se sozinho em laboratório.
01:32
and we've been trying to just see if
25
74000
2000
E temos tentado ver se
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
76000
3000
conseguimos descobrir um genoma ainda mais pequeno.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
80000
2000
Conseguimos eliminar uns 100 genes
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
82000
3000
dos 500 e tal presentes.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
85000
2000
Mas quando olhamos para o seu mapa metabólico,
01:45
it's relatively simple
30
87000
2000
vemos que é relativamente simples
01:47
compared to ours --
31
89000
2000
comparado com o nosso.
01:49
trust me, this is simple --
32
91000
2000
Acreditem, isto é simples.
01:51
but when we look at all the genes
33
93000
2000
Mas quando olhamos para os genes todos
01:53
that we can knock out one at a time,
34
95000
3000
que podemos tirar um de cada vez
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
98000
2000
é muito pouco provável que isto dê
01:58
a living cell.
36
100000
2000
uma célula viva.
02:01
So we decided the only way forward
37
103000
2000
Então, decidimos que a única maneira de avançar
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
105000
3000
era sintetizar este cromossoma.
02:06
so we could vary the components
39
108000
3000
para que pudéssemos variar os componentes
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
111000
4000
e fazer então algumas das perguntas mais fundamentais.
02:13
And so we started down the road of:
41
115000
2000
E assim começamos com perguntas do género
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
117000
3000
"Seremos capazes de sintetizar um cromossoma?"
02:19
Can chemistry permit making
43
121000
2000
Permitirá a química criar
02:21
these really large molecules
44
123000
2000
estas moléculas bastante grandes
02:23
where we've never been before?
45
125000
2000
onde nunca tínhamos estado antes?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
127000
3000
E, se conseguirmos, seremos capazes de inicializar o cromossoma?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
130000
3000
Um cromossoma, já agora, não passa de um bocado de material químico inerte.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
134000
3000
Então, o nosso ritmo de digitalizar vida tem vindo a aumentar
02:35
at an exponential pace.
49
137000
3000
a um ritmo exponencial.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
140000
3000
A nossa capacidade de escrever o código genético
02:41
has been moving pretty slowly
51
143000
2000
tem avançado bastante lentamente,
02:43
but has been increasing,
52
145000
3000
mas tem aumentado.
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
148000
4000
E o nosso último resultado faz pensar que estaremos já numa curva exponencial.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
153000
2000
Começámos tudo isto há 15 anos atrás.
02:53
It took several stages, in fact,
55
155000
3000
Na realidade, foram precisas várias etapas,
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
158000
3000
começando com um parecer bioético antes de iniciarmos as primeiras experiências.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
162000
2000
Mas afinal sintetizar ADN
03:02
is very difficult.
58
164000
2000
é muito difícil.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
166000
3000
Existem dezenas de milhares de máquinas à volta do mundo
03:07
that make small pieces of DNA --
60
169000
2000
que constroem pequenos bocados de ADN,
03:09
30 to 50 letters in length --
61
171000
3000
com comprimentos de 30 a 50 letras,
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
174000
3000
e é um processo degenerativo, portanto, quanto maior o bocado,
03:15
the more errors there are.
63
177000
2000
mais erros existem.
03:17
So we had to create a new method
64
179000
2000
Então, tivemos de criar um novo método
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
181000
3000
para juntar todos estes pequenos bocados e corrigir todos os erros.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
185000
3000
E esta foi a nossa primeira tentativa, começando com a informação digital
03:26
of the genome of phi X174.
67
188000
2000
do genoma do Phi X 174.
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
190000
3000
É um pequeno vírus que destrói bactérias.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
194000
3000
Desenhámos os bocados, passou pela nossa correcção de erros,
03:35
and had a DNA molecule
70
197000
2000
e tinha um molécula de ADN
03:37
of about 5,000 letters.
71
199000
3000
com cerca de 5 mil letras.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
202000
4000
A fase excitante foi quando pegamos neste bocado de químico inerte
03:44
and put it in the bacteria,
73
206000
2000
e o inserimos na bactéria,
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
208000
4000
e as bactérias começaram a ler este código genético,
03:50
made the viral particles.
75
212000
2000
e construíram as partículas víricas.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
214000
2000
As partículas víricas foram então libertadas pelas células,
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
216000
3000
e voltaram para destruir o E. coli.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
219000
3000
Estive a falar com a indústria petrolífera recentemente,
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
222000
3000
e disse que eles compreendiam perfeitamente esse modelo.
04:03
(Laughter)
80
225000
3000
(Riso)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
228000
3000
Ainda riram mais que vós.
04:10
And so, we think this is a situation
82
232000
2000
E então pensamos que esta é uma situação
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
234000
3000
em que o software é capaz de construir o seu próprio hardware
04:15
in a biological system.
84
237000
2000
num sistema biológico.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
239000
2000
Mas quisemos apontar ainda mais alto.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
241000
3000
Quisemos construir todo o cromossoma bacteriano.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
244000
4000
Tem mais de 580 mil letras de código genético.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
248000
3000
Então pensámos em construí-los em cassetes do tamanho dos vírus,
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
251000
2000
para que pudéssemos variar as cassetes
04:31
to understand
90
253000
2000
para compreender
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
255000
3000
quais são, de facto, os componentes de uma célula viva.
04:36
Design is critical,
92
258000
2000
A fase de design é crítica,
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
260000
3000
e se começas com informação digital num computador,
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
263000
4000
essa informação digital tem de estar muito precisa.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
267000
3000
Quando sequenciámos este genoma em 1995,
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
270000
4000
o standard de precisão era de um erro por cada 10 mil pares de bases.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
274000
2000
Encontrámos, quando o voltámos a sequenciar,
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
276000
3000
30 erros. Se tivéssemos usado essa sequência original,
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
279000
3000
nunca teria sido capaz de inicializar.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
282000
2000
Parte do design é desenhar peças
05:02
that are 50 letters long
101
284000
3000
que têm 50 letras de comprimento
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
287000
3000
que têm de se sobrepor a todas as outras peças de 50 letras
05:08
to build smaller subunits
103
290000
2000
de modo a construir sub-unidades mais pequenas
05:10
we have to design so they can go together.
104
292000
3000
temos de desenhá-las para que se possam juntar.
05:13
We design unique elements into this.
105
295000
3000
Desenhamos elementos únicos neles.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
298000
2000
Podem ter lido que pusemos marcas de água.
05:18
Think of this:
107
300000
2000
Pensem nisto:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
302000
3000
temos um código genético com quatro letras: A, C, G e T.
05:23
Triplets of those letters
109
305000
3000
Codões dessa letra -- dessas letras
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
308000
2000
codificam cerca de 20 aminoácidos --
05:28
such that there's a single letter designation
111
310000
3000
e existe uma designação de uma letra só
05:31
for each of the amino acids.
112
313000
2000
para cada aminoácido.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
315000
3000
Então, podemos usar o código genético para escrever palavras,
05:36
sentences, thoughts.
114
318000
2000
frases, pensamentos.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
321000
2000
Inicialmente, a única coisa que fizemos foi assinar.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
323000
3000
Alguns ficaram desapontados por não haver poesia.
05:44
We designed these pieces so
117
326000
2000
Desenhámos estas peças para que
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
328000
3000
as possamos digerir com enzimas.
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
332000
3000
Há enzimas que os reparam e os unem.
05:53
And we started making pieces,
120
335000
2000
E começámos a criar bocados,
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
337000
4000
começando com bocados que tinham desde 5 a 7 mil letras,
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
341000
4000
unimos esses de modo a criar bocados com 24 mil letras,
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
345000
4000
e depois colocámos conjuntos desses, indo até aos 72 mil.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
349000
2000
A cada passo, criámos destes bocados em abundância
06:09
so we could sequence them
125
351000
2000
para os podermos sequenciar
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
353000
3000
porque estamos a tentar criar um processo que seja extremamente robusto --
06:14
that you can see in a minute.
127
356000
3000
que poderão ver num minuto.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
359000
3000
Estamos a tentar chegar a um ponto de automatismo.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
362000
2000
Então, isto parece uma final de basquetebol.
06:22
When we get into these really large pieces
130
364000
2000
Quando chegamos aos bocados realmente grandes --
06:24
over 100,000 base pairs,
131
366000
4000
com mais de 100 mil pares de bases --
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
370000
2000
eles já não crescem facilmente dentro do E. coli.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
372000
4000
Isso esgota todas as ferramentas modernas da biologia molecular.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
376000
4000
E então viramo-nos a outros mecanismos.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
380000
3000
Sabíamos que existia um mecanismo chamado recombinação homóloga,
06:41
that biology uses to repair DNA
136
383000
3000
que a biologia usa para reparar ADN,
06:44
that can put pieces together.
137
386000
3000
que consegue unir bocados.
06:47
Here's an example of it:
138
389000
1000
Aqui está um exemplo.
06:48
there's an organism called
139
390000
1000
Existe um organismo chamado
06:49
Deinococcus radiodurans
140
391000
2000
Deinococcus radiodurans
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
393000
3000
que consegue suportar 3 milhões de rads de radiação.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
396000
4000
Podem ver no painel de cima, o seu cromossoma simplesmente explode.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
400000
3000
12 a 24 horas mais tarde, foi
07:01
back together exactly as it was before.
144
403000
2000
reconstituído tal como era antes.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
405000
3000
Temos milhares de organismos que conseguem fazer isto.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
408000
2000
Estes organismos podem ser completamente desidratados.
07:08
they can live in a vacuum.
147
410000
2000
Podem viver num vácuo.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
413000
3000
Tenho a certeza absoluta que a vida pode existir no espaço,
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
416000
3000
mover-se, encontrar um novo meio aquoso.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
419000
4000
Na verdade, a NASA tem-nos mostrado que existe muito disto lá fora.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
423000
4000
Aqui está um micrógrafo da molécula que construimos
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
427000
4000
utilizando estes processos -- na verdade, usando apenas mecanismos de leveduras
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
431000
3000
com o desenho certo das peças que lhes introduzimos.
07:32
yeast puts them together automatically.
154
434000
3000
A levedura junta-os automaticamente.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
437000
2000
Este não é um micrógrafo electrónico;
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
439000
2000
é apenas um fotomicrógrafo normal.
07:39
It's such a large molecule
157
441000
2000
É uma molécula de tal forma grande
07:41
we can see it with a light microscope.
158
443000
3000
que conseguimos vê-lo com um microscópio óptico.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
446000
3000
Estas são fotografias tiradas num intervalo de 6 segundos.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
449000
4000
Então esta é a publicação que tínhamos ainda há pouco.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
453000
3000
Isto tem mais de 580 mil letras de código genético.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
456000
5000
É a maior molécula feita pelo Homem de uma estrutura definida.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
461000
3000
Tem um peso molecular de mais de 300 milhões.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
464000
3000
Se fosse impresso a com letra de tamanho 10 sem espaçamento,
08:05
it takes 142 pages
165
467000
2000
seriam precisas 142 páginas
08:07
just to print this genetic code.
166
469000
4000
só para imprimir este código genético.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
473000
3000
Bem, então como é que inicializamos um cromossoma? Como é que activamos isto?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
476000
3000
Obviamente, com um vírus é bastante simples.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
479000
3000
É muito mais complicado quando lidamos com bactérias.
08:20
It's also simpler when you go
170
482000
2000
É também mais simples quando entramos
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
484000
2000
em seres eucariontes como nós:
08:24
you can just pop out the nucleus
172
486000
2000
basta tirar o núcleo
08:26
and pop in another one,
173
488000
2000
e colocar lá outro,
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
490000
3000
e é isso que têm ouvido falar acerca da clonagem.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
493000
4000
Com bactérias archaea, o cromossoma é integrado na célula,
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
497000
4000
mas recentemente mostrámos que conseguimos fazer um transplante completo
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
501000
2000
de um cromossoma de uma célula para outra
08:41
and activate it.
178
503000
3000
e activá-lo.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
506000
4000
Purificámos um cromossoma de uma espécie microbiana.
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
510000
3000
Aproximadamente, estas duas são tão distintas como um homem e um rato.
08:51
we added a few extra genes
181
513000
2000
Juntámos mais uns genes extra
08:53
so we could select for this chromosome,
182
515000
2000
para podermos seleccionar este cromossoma.
08:55
we digested it with enzymes
183
517000
2000
Digerimo-lo com enzimas
08:57
to kill all the proteins,
184
519000
2000
para destruir toda a proteína.
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
521000
3000
E foi deslumbrante quando pusemos isto na célula --
09:02
and you'll appreciate
186
524000
2000
e acho que apreciarão
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
526000
3000
aqui os nossos gráficos sofisticados --
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
529000
3000
o cromossoma novo entrou na célula.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
532000
2000
De facto, pensámos que isto seria o limite,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
534000
3000
mas tentámos levar o processo um bocado mais adiante.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
537000
3000
Este é um dos principais mecanismos da evolução que aqui vemos.
09:18
We find all kinds of species
192
540000
2000
Encontramos todo tipo de espécies
09:20
that have taken up a second chromosome
193
542000
2000
que têm absorvido um segundo cromossoma
09:22
or a third one from somewhere,
194
544000
2000
ou um terceiro de algures,
09:24
adding thousands of new traits
195
546000
2000
somando milhares de novas características
09:26
in a second to that species.
196
548000
2000
num segundo a essa espécie.
09:28
So, people who think of evolution
197
550000
2000
Então pessoas que pensavam em evolução
09:30
as just one gene changing at a time
198
552000
2000
como um gene a mudar de cada vez
09:32
have missed much of biology.
199
554000
3000
têm perdido muito da biologia.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
557000
2000
Existem enzimas chamadas enzimas de restrição
09:37
that actually digest DNA.
201
559000
2000
que digerem ADN.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
561000
2000
O cromossoma que estava na célula
09:41
doesn't have one;
203
563000
2000
não tinha.
09:43
the chromosome we put in does.
204
565000
2000
A célula -- o cromossoma que introduzimos -- tem.
09:45
It got expressed and it recognized
205
567000
2000
Foi expresso, e reconheceu
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
569000
3000
o outro cromossoma como material estranho,
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
572000
2000
digeriu-o, e acabámos com
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
574000
4000
apenas a célula com o cromossoma novo.
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
578000
3000
Ficou azul por causa dos genes que lhes introduzimos.
09:59
And with a very short period of time,
210
581000
2000
E num curto espaço de tempo,
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
583000
3000
todas as características de uma espécie foram perdidas,
10:04
and it converted totally into the new species
212
586000
3000
e foi completamente convertido na nova espécie,
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
589000
3000
baseado no software novo que colocámos na célula.
10:10
All the proteins changed,
214
592000
2000
Todas as proteínas foram modificadas,
10:12
the membranes changed;
215
594000
2000
todas as membranas se alteraram --
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
596000
4000
quando lemos o código genético, é exactamente o que tínhamos introduzido.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
600000
3000
Então, isto pode parecer alquimia genómica,
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
603000
4000
mas conseguimos, movendo o software do ADN,
10:25
change things quite dramatically.
219
607000
4000
mudar coisas de forma dramática.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
611000
2000
Agora, tenho defendido, isto não é génese --
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
613000
4000
isto é acrescentar a 3 biliões e meio de anos de evolução,
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
618000
2000
e tenho defendido que estamos talvez prestes a
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
620000
3000
criar uma nova versão da explosão Câmbrica
10:41
where there's massive new speciation
224
623000
3000
onde haverá nova especiação massiva
10:45
based on this digital design.
225
627000
2000
baseado neste desenho digital.
10:47
Why do this?
226
629000
2000
Por que fazemos isto?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
631000
2000
Acho que é bastante óbvio em termos de algumas das necessidades.
10:51
We're about to go from six and a half
228
633000
2000
Estamos quase a ir de 6,5 mil milhões
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
635000
3000
para 9 mil milhões de pessoas nos próximos 40 anos.
10:56
To put it in context for myself:
230
638000
2000
Para colocar isto em perspectiva para mim:
10:58
I was born in 1946.
231
640000
2000
Nasci em 1946.
11:00
There are now three people on the planet
232
642000
2000
Existem agora 3 pessoas no planeta
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
644000
4000
por cada um de nós que existia em 1946;
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
648000
3000
dentro de 40 anos, existirão 4.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
651000
3000
Temos dificuldades em alimentar, fornecer água limpa e fresca,
11:12
medicines, fuel
236
654000
2000
medicamentos, combustível
11:14
for the six and a half billion.
237
656000
3000
para os 6,5 mil milhões
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
659000
2000
Vai ser muito difícil fazê-lo para 9.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
661000
3000
Usamos mais de 5 mil milhões de toneladas de carvão,
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
664000
3000
mais de 30 mil milhões de barris de petróleo.
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
667000
4000
Isso dá 100 milhões de barris por dia.
11:29
When we try to think of biological processes
242
671000
2000
Quando tentamos pensar em processos biológicos
11:31
or any process to replace that,
243
673000
3000
ou qualquer processo que o substitua,
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
676000
2000
vai ser um enorme desafio.
11:36
Then of course, there's all that
245
678000
2000
E depois, claro, existe todo
11:38
CO2 from this material
246
680000
2000
o CO2 associado
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
682000
3000
que vai acabar na atmosfera.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
685000
2000
Temos agora, das novas descobertas mundo fora,
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
687000
4000
uma base de dados com mais de 20 milhões de genes,
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
691000
4000
e gostaria de pensar neles como os componentes de desenho para o futuro.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
695000
3000
A indústria electrónica tinha apenas uma dúzia ou isso de componentes,
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
698000
4000
e reparem na diversidade que saiu daí.
12:00
We're limited here primarily
253
702000
2000
Aqui estamos limitados primariamente
12:02
by a biological reality
254
704000
2000
por uma realidade biológica
12:04
and our imagination.
255
706000
2000
e pela nossa imaginação.
12:07
We now have techniques,
256
709000
2000
Temos agora técnicas,
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
711000
3000
devido a estes métodos rápidos de síntese,
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
714000
4000
para fazer o que chamamos de genómica combinatória.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
718000
3000
Temos a capacidade de construir um enorme robot
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
721000
3000
que é capaz de fazer um milhão de cromossomas por dia.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
725000
3000
Quando pensamos em processar 20 milhões de genes diferentes,
12:26
or trying to optimize processes
262
728000
2000
ou em tentar optimizar processos
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
730000
3000
de produção de octano ou de produtos farmacêuticos,
12:31
new vaccines,
264
733000
3000
novas vacinas,
12:34
we can just with a small team,
265
736000
3000
podemos mudar, com apenas uma pequena equipa,
12:37
do more molecular biology
266
739000
2000
fazer mais biologia molecular
12:39
than the last 20 years of all science.
267
741000
3000
que nos últimos 20 anos de ciência.
12:42
And it's just standard selection:
268
744000
2000
E é apenas seleccionar.
12:44
we can select for viability,
269
746000
2000
Podemos seleccionar para maior viabilidade,
12:46
chemical or fuel production,
270
748000
2000
para produzir químicos ou combustível,
12:48
vaccine production, etc.
271
750000
2000
para a produção de vacinas, etc.
12:50
This is a screen snapshot
272
752000
3000
Isto é uma captura de ecrã
12:53
of some true design software
273
755000
3000
de software de design real
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
758000
3000
no qual estamos a trabalhar para conseguirmos sentar-nos
12:59
and design species in the computer.
275
761000
3000
e desenhar espécies no computador.
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
765000
3000
Sabem, nós não sabemos bem como sairá.
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
768000
3000
Nós sabemos exactamente como é o código genético.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
771000
5000
Estamos a focar-nos em combustíveis de quarta geração.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
777000
2000
Viram recentemente que produzir etanol a partir de milho
13:17
is just a bad experiment.
280
779000
2000
foi uma má experiência.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
781000
2000
Temos combustíveis de segunda e terceira geração
13:21
that will be coming out relatively soon
282
783000
3000
que sairão dentro de relativamente pouco tempo
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
786000
3000
que são açúcares transformados em combustíveis de maior valor
13:27
like octane or different types of butanol.
284
789000
3000
como octano ou diferentes tipos de butanol.
13:30
But the only way we think that biology
285
792000
3000
Mas a única maneira que achamos que a biologia
13:33
can have a major impact without
286
795000
2000
pode ter um grande impacto sem
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
798000
3000
aumentar ainda mais o custo da comida e limitando a sua disponibilidade
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
801000
3000
é se começarmos com CO2 como matéria-prima,
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
804000
4000
e então estamos a trabalhar em desenhar células para seguir este caminho,
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
809000
3000
e pensamos que teremos esses combustíveis de quarta geração
13:50
in about 18 months.
291
812000
2000
em cerca de 18 meses.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
814000
2000
Sol e CO2 é um método --
13:54
(Applause)
293
816000
5000
(Aplauso)
13:59
but in our discovery around the world,
294
821000
2000
-- mas nas nossas descobertas mundo fora,
14:01
we have all kinds of other methods.
295
823000
2000
temos muitos tipos de outros métodos.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
825000
4000
Este é um organismo que descrevemos em 1996.
14:07
It lives in the deep ocean,
297
829000
2000
Vive no oceano profundo,
14:09
about a mile and a half deep,
298
831000
2000
a cerca de 2,6km de profundidade,
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
833000
2000
a temperaturas perto da ebulição da água.
14:13
It takes CO2 to methane
300
835000
3000
Transforma CO2 em metano
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
838000
3000
usando hidrogénio molecular como fonte de energia.
14:19
We're looking to see if we can take
302
841000
2000
Estamos a ver se conseguimos pegar em
14:21
captured CO2,
303
843000
2000
CO2 capturado,
14:23
which can easily be piped to sites,
304
845000
2000
que pode ser facilmente canalizado a locais,
14:25
convert that CO2 back into fuel
305
847000
3000
converter esse CO2 de novo em combustível,
14:28
to drive this process.
306
850000
3000
para alimentar este processo.
14:31
So, in a short period of time,
307
853000
2000
Então, num curto período de tempo,
14:33
we think that we might be able to increase
308
855000
4000
pensamos que poderemos ser capazes de aumentar
14:37
what the basic question is of "What is life?"
309
859000
3000
a pergunta básica de "O que é a vida?"
14:40
We truly, you know,
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862000
2000
Estamos, na verdade, sabem --
14:42
have modest goals
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864000
2000
temos objectivos modestos
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of replacing the whole petrol-chemical industry --
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866000
3000
de substituir toda a indústria petro-química.
14:47
(Laughter) (Applause)
313
869000
3000
(Riso) (Aplauso)
14:50
Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
314
872000
3000
Pois. Se não conseguimos fazer isso aqui naTED, onde conseguimos?
14:53
(Laughter)
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875000
2000
(Riso)
14:55
become a major source of energy ...
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877000
2000
Tornar-nos uma fonte importante de energia.
14:57
But also, we're now working on using these same tools
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879000
3000
Mas também, estamos a trabalhar em usar essas mesmas ferramentas
15:00
to come up with instant sets of vaccines.
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882000
3000
para produzir conjuntos instantâneos de vacinas.
15:03
You've seen this year with flu;
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885000
2000
Viram este ano, com a gripe,
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we're always a year behind and a dollar short
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887000
3000
que estamos sempre um ano atrasado e com um dólar a menos
15:08
when it comes to the right vaccine.
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2000
quando se fala na vacina ideal.
15:10
I think that can be changed
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892000
2000
Eu acho que isso pode ser alterado
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by building combinatorial vaccines in advance.
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894000
3000
construindo, antecipadamente, vacinas combinadas.
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Here's what the future may begin to look like
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898000
3000
Isto é o que o futuro começa a parecer
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with changing, now, the evolutionary tree,
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com a alteração, hoje em dia, da árvore evolucionária,
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speeding up evolution
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2000
acelerar a evolução
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with synthetic bacteria, Archaea
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com bactérias sintéticas, archaea,
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and, eventually, eukaryotes.
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e eventualmente eucariontes.
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We're a ways away from improving people:
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2000
Ainda estamos longe de melhorarmos pessoas.
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our goal is just to make sure that we have a chance
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O nosso objectivo é apenas de nos assegurarmos que teremos uma hipótese
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to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
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919000
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de sobreviver o suficiente para talvez conseguir isso mesmo. Muito obrigado.
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(Applause)
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7000
(Aplauso)
ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneerIn 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.
Why you should listen
Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.
First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.
In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.
In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.
Craig Venter | Speaker | TED.com