WEBVTT 00:00:00.991 --> 00:00:03.317 Due sono i motivi che mi fanno alzare dal letto. 00:00:03.341 --> 00:00:07.372 Uno è che i piccoli contadini hanno bisogno di più cibo. 00:00:07.738 --> 00:00:12.916 È pazzesco: nel 2019 chi ci dà da mangiare soffre la fame. 00:00:13.353 --> 00:00:18.186 E l'altro è che la scienza deve essere più diversificata e inclusiva. 00:00:18.679 --> 00:00:22.101 Se vogliamo vincere le sfide più complesse per il nostro pianeta, 00:00:22.125 --> 00:00:26.458 come l'insicurezza alimentare di milioni di persone in povertà estrema, 00:00:26.482 --> 00:00:28.101 tutti dobbiamo impegnarci. NOTE Paragraph 00:00:28.680 --> 00:00:31.260 Io voglio usare la tecnologia più avanzata 00:00:31.284 --> 00:00:34.577 e lavorare con i team più diversificati e inclusivi sul pianeta 00:00:34.601 --> 00:00:37.198 per dare più cibo ai contadini. 00:00:37.545 --> 00:00:39.426 Sono una biologa computazionale. 00:00:39.450 --> 00:00:42.854 Cosa significa? Cosa c'entra con la lotta alla fame? 00:00:42.878 --> 00:00:46.124 In pratica mi piacciono i computer e la biologia 00:00:46.148 --> 00:00:49.046 e, in qualche modo, le due cose messe insieme fanno un lavoro. 00:00:49.046 --> 00:00:49.746 (Risate) NOTE Paragraph 00:00:49.746 --> 00:00:51.595 La mia non è la storia 00:00:51.595 --> 00:00:54.495 di qualcuno che ha sempre voluto fare questo lavoro. 00:00:54.575 --> 00:00:58.250 In realtà al college giocavo a basket. 00:00:58.590 --> 00:01:04.300 E la mia borsa di studio prevedeva che contribuissi lavorando. 00:01:04.300 --> 00:01:05.840 Così, un giorno qualunque 00:01:05.864 --> 00:01:09.061 mi diressi all'edificio più vicino al mio studentato. 00:01:09.085 --> 00:01:11.765 Era la facoltà di biologia. 00:01:12.347 --> 00:01:14.933 Entrai e guardai la bacheca degli annunci di lavoro - 00:01:15.493 --> 00:01:17.657 sì, era prima di internet - 00:01:18.321 --> 00:01:21.621 e trovai un avviso 00:01:21.621 --> 00:01:23.696 per un lavoro nell'erbario. 00:01:24.636 --> 00:01:26.245 Mi annotai subito il numero 00:01:26.245 --> 00:01:28.254 perché si parlava di "orario flessibile" 00:01:28.254 --> 00:01:32.045 ed era quello che mi serviva per poter seguire gli allenamenti di basket. NOTE Paragraph 00:01:32.265 --> 00:01:36.836 Corsi in biblioteca a cercare il significato di erbario. NOTE Paragraph 00:01:36.836 --> 00:01:38.189 (Risate) 00:01:39.049 --> 00:01:40.379 E scoprii 00:01:40.379 --> 00:01:44.503 che l'erbario è il posto dove si tengono le piante morte, secche. 00:01:45.377 --> 00:01:47.417 Ebbi la fortuna di ottenere il lavoro. 00:01:47.417 --> 00:01:49.986 Il mio primo lavoro in ambito scientifico NOTE Paragraph 00:01:50.346 --> 00:01:55.708 consisteva nell'incollare piante secche sulla carta per ore ed ore. NOTE Paragraph 00:01:55.708 --> 00:01:57.448 (Risate) 00:01:59.012 --> 00:02:00.183 Entusiasmante. 00:02:00.183 --> 00:02:03.609 Ed è così che sono diventata una biologa computazionale. 00:02:04.309 --> 00:02:05.530 A quel tempo 00:02:05.530 --> 00:02:08.252 la genomica e l'uso del computer iniziavano a diffondersi. 00:02:08.276 --> 00:02:10.680 E io decisi di proseguire gli studi 00:02:10.704 --> 00:02:13.799 combinando la biologia e i computer. NOTE Paragraph 00:02:13.823 --> 00:02:14.988 In quel periodo 00:02:15.012 --> 00:02:16.791 lavoravo al Los Alamos National Lab, 00:02:16.815 --> 00:02:19.633 nel gruppo di biologia teorica e biofisica. 00:02:19.776 --> 00:02:23.506 E lì feci il mio primo incontro con il supercomputer 00:02:23.530 --> 00:02:25.204 e fu incredibile. 00:02:25.840 --> 00:02:27.879 Con il supercomputing, 00:02:27.903 --> 00:02:32.126 che consiste, in sostanza, nel collegare migliaia di PC all'ennesima potenza, 00:02:32.150 --> 00:02:37.623 riuscimmo a svelare la complessa natura dell'influenza e dell'epatite C. 00:02:38.134 --> 00:02:40.465 E fu allora che compresi il potere 00:02:40.489 --> 00:02:44.609 di usare i computer e la biologia insieme a favore dell'umanità. 00:02:44.633 --> 00:02:47.005 E decisi che questo sarebbe stato il mio lavoro. 00:02:48.030 --> 00:02:49.807 Così, dal 1999, 00:02:49.831 --> 00:02:52.649 ho trascorso la maggior parte della mia carriera scientifica 00:02:52.649 --> 00:02:54.482 in laboratori hi-tech, 00:02:54.506 --> 00:02:57.239 circondata da costosissime strumentazioni. NOTE Paragraph 00:02:57.712 --> 00:02:59.355 Molti mi chiedono 00:02:59.379 --> 00:03:03.246 come e perché lavori per gli agricoltori africani. 00:03:03.804 --> 00:03:06.346 Ebbene, grazie alle mie competenze informatiche 00:03:06.346 --> 00:03:10.669 nel 2013 un team di scienziati dell'Africa orientale 00:03:10.693 --> 00:03:14.782 mi ha chiesto di unirmi a loro nella lotta per salvare la manioca. 00:03:15.766 --> 00:03:22.736 La manioca è una pianta delle cui foglie e radici si cibano 800 milioni di persone, 00:03:23.639 --> 00:03:26.676 di cui 500 milioni nell'Africa orientale. 00:03:26.994 --> 00:03:29.001 Si tratta di quasi un miliardo di persone 00:03:29.025 --> 00:03:31.763 che assumono le calorie quotidiane grazie a questa pianta. 00:03:32.581 --> 00:03:36.426 Se una contadina ha una quantità sufficiente di manioca 00:03:36.450 --> 00:03:38.594 può dare da mangiare alla sua famiglia 00:03:38.618 --> 00:03:42.664 e vendere la manioca al mercato per pagare cose importanti come la scuola, 00:03:42.688 --> 00:03:44.823 le spese mediche e per risparmiare. NOTE Paragraph 00:03:45.752 --> 00:03:49.283 Ma la manioca è sotto attacco in Africa. 00:03:49.665 --> 00:03:54.101 Le mosche bianche e i virus stanno devastando la manioca. 00:03:54.593 --> 00:03:56.799 Le mosche bianche sono piccoli insetti 00:03:56.823 --> 00:03:59.641 che si cibano delle foglie di oltre 600 piante. 00:03:59.665 --> 00:04:01.466 Sono una brutta cosa. 00:04:01.490 --> 00:04:02.649 Ce ne sono molte specie, 00:04:02.673 --> 00:04:04.942 diventano resistenti ai pesticidi 00:04:04.966 --> 00:04:09.220 e trasmettono centinaia di virus delle piante 00:04:09.244 --> 00:04:11.928 che causano la cosiddetta "cassava brown streak disease" 00:04:11.928 --> 00:04:13.722 e il virus del mosaico della manioca. 00:04:14.085 --> 00:04:16.219 Questi virus distruggono la pianta. 00:04:17.038 --> 00:04:18.855 E se non c'è manioca, 00:04:18.879 --> 00:04:22.878 non c'è cibo né reddito per milioni di persone. NOTE Paragraph 00:04:24.141 --> 00:04:26.617 Mi ci è voluto un viaggio in Tanzania 00:04:26.641 --> 00:04:29.379 per capire che queste donne hanno bisogno di aiuto. 00:04:29.403 --> 00:04:33.656 I piccoli agricoltori, persone incredibili, fortissime, 00:04:33.680 --> 00:04:34.988 per la maggior parte donne, 00:04:34.988 --> 00:04:36.239 vivono nella difficoltà. 00:04:36.744 --> 00:04:39.180 Non hanno cibo a sufficienza per sfamare la famiglia 00:04:39.204 --> 00:04:40.792 ed è una vera e propria crisi. 00:04:41.530 --> 00:04:43.029 Quello che succede è che 00:04:43.053 --> 00:04:46.045 quando arrivano le piogge piantano la manioca nei campi. 00:04:46.069 --> 00:04:47.775 E nove mesi dopo 00:04:47.799 --> 00:04:50.879 non c'è niente a causa di questi parassiti e agenti patogeni. 00:04:50.903 --> 00:04:53.061 E ho pensato: 00:04:53.085 --> 00:04:56.283 com'è possibile che i contadini soffrano la fame? NOTE Paragraph 00:04:56.815 --> 00:04:59.135 Così ho deciso di trascorrere del tempo sul posto 00:04:59.159 --> 00:05:00.839 con le contadine e gli scienziati 00:05:00.863 --> 00:05:03.466 per vedere se potevo fare qualcosa per aiutare. 00:05:04.427 --> 00:05:07.283 La situazione sul posto è scioccante. 00:05:07.307 --> 00:05:11.577 Le mosche bianche hanno distrutto le foglie per mangiarne le proteine 00:05:11.601 --> 00:05:15.183 e i virus hanno distrutto le radici per mangiarne l'amido. 00:05:15.592 --> 00:05:18.037 Un'intera stagione di crescita passerà 00:05:18.061 --> 00:05:22.171 e le contadine perderanno un anno intero di reddito e cibo 00:05:22.195 --> 00:05:25.393 e tutta la famiglia soffrirà a lungo la fame. 00:05:25.942 --> 00:05:28.022 Tutto questo si può evitare. 00:05:28.046 --> 00:05:29.370 Se le contadine sapessero 00:05:29.394 --> 00:05:32.458 quale varietà di manioca piantare nei loro campi 00:05:32.482 --> 00:05:35.590 che sia resistente a quei virus e agenti patogeni, 00:05:36.831 --> 00:05:38.346 avrebbero più cibo. NOTE Paragraph 00:05:38.760 --> 00:05:41.595 Abbiamo tutta la tecnologia che ci serve 00:05:41.619 --> 00:05:44.823 ma le conoscenze e le risorse 00:05:44.847 --> 00:05:47.982 non sono distribuite equamente nel mondo. 00:05:48.712 --> 00:05:51.274 Nello specifico intendo dire che 00:05:51.298 --> 00:05:53.200 le tecnologie più vecchie della genomica 00:05:53.200 --> 00:05:56.037 necessarie per capire come sono fatti 00:05:56.061 --> 00:05:58.473 questi parassiti e agenti patogeni 00:05:59.147 --> 00:06:02.145 non sono state sviluppate per l'Africa sub sahariana. 00:06:03.058 --> 00:06:05.399 Costano dal milione di dollari in su, 00:06:05.423 --> 00:06:07.311 necessitano di elettricità costante 00:06:07.335 --> 00:06:09.135 e di personale specializzato. 00:06:09.970 --> 00:06:12.831 Questi macchinari scarseggiano sul continente 00:06:12.855 --> 00:06:17.476 e quindi gli scienziati che lottano in prima linea non hanno scelta: 00:06:17.500 --> 00:06:19.499 devono inviare i campioni oltreoceano. 00:06:19.523 --> 00:06:21.483 E inviandoli oltreoceano 00:06:21.507 --> 00:06:24.133 i campioni si deteriorano, la spedizione costa 00:06:24.163 --> 00:06:27.324 e cercare di rimandare i dati mediante connessioni internet deboli 00:06:27.348 --> 00:06:28.748 è quasi impossibile. 00:06:29.142 --> 00:06:33.441 A volte passano sei mesi prima che i contadini ricevano i risultati 00:06:33.465 --> 00:06:35.219 e a quel punto è troppo tardi. 00:06:35.243 --> 00:06:36.830 Il raccolto è già perso 00:06:36.854 --> 00:06:40.020 e la povertà e la fame aumentano. NOTE Paragraph 00:06:41.306 --> 00:06:43.464 Sapevamo di poter risolvere il problema. 00:06:43.989 --> 00:06:45.393 Nel 2017 00:06:45.417 --> 00:06:50.203 avevamo sentito parlare di questo sequenziatore di DNA tascabile, 00:06:50.227 --> 00:06:52.736 il MinION di Oxford Nanopore, 00:06:52.760 --> 00:06:56.913 che veniva usato nell'Africa occidentale per combattere l'ebola. 00:06:56.937 --> 00:06:58.434 E pensammo: 00:06:58.458 --> 00:07:01.744 perché non usarlo nell'Africa orientale per aiutare le contadine? 00:07:01.768 --> 00:07:06.101 Così decidemmo di fare questo. 00:07:06.609 --> 00:07:09.307 In quel momento questa tecnologia era appena nata 00:07:09.331 --> 00:07:12.283 e molti dubitavano che potessimo replicarla in agricoltura. 00:07:12.879 --> 00:07:14.196 Quando decidemmo di farlo, 00:07:14.220 --> 00:07:18.101 uno dei nostri "collaboratori" nel Regno Unito 00:07:18.125 --> 00:07:21.752 ci disse che non saremmo mai riusciti a farla funzionare in Africa orientale 00:07:21.776 --> 00:07:23.702 e tanto meno nell'agricoltura. 00:07:23.863 --> 00:07:25.632 Accettammo la sfida. 00:07:25.934 --> 00:07:32.387 Questa persona scommise persino due delle migliori bottiglie di champagne 00:07:32.411 --> 00:07:35.369 che non ce l'avremmo mai fatta. 00:07:36.871 --> 00:07:38.450 Due parole: 00:07:38.474 --> 00:07:39.625 paga pegno. NOTE Paragraph 00:07:39.649 --> 00:07:41.823 (Risate) NOTE Paragraph 00:07:41.847 --> 00:07:45.999 (Applausi) NOTE Paragraph 00:07:46.023 --> 00:07:48.936 Paga pegno, perché ce l'abbiamo fatta. 00:07:48.960 --> 00:07:52.245 Abbiamo portato l'intero laboratorio molecolare hi-tech 00:07:52.269 --> 00:07:55.918 ai contadini di Tanzania, Kenya e Uganda 00:07:55.942 --> 00:07:57.974 e l'abbiamo chiamato Tree Lab. 00:07:58.942 --> 00:08:00.133 E cos'abbiamo fatto? 00:08:00.157 --> 00:08:02.736 Innanzitutto, ci siamo dati un nome: 00:08:02.760 --> 00:08:04.934 Cassava Virus Action Project. 00:08:04.958 --> 00:08:06.315 Abbiamo creato un sito web, 00:08:06.339 --> 00:08:09.950 raccolto il sostegno delle comunità della genomica e del computing 00:08:09.974 --> 00:08:11.855 e siamo andati dalle contadine. 00:08:12.411 --> 00:08:15.220 Tutto quello che ci serve per il Tree Lab 00:08:15.244 --> 00:08:17.653 viene portato dal team che vedete qui. 00:08:17.677 --> 00:08:21.724 Tutti gli strumenti molecolari e di computing necessari 00:08:21.748 --> 00:08:25.049 per diagnosticare le malattie nelle piante sono lì. 00:08:25.431 --> 00:08:28.259 E in realtà sono anche su questo palco. NOTE Paragraph 00:08:29.161 --> 00:08:32.748 Abbiamo pensato che avvicinando i dati al problema 00:08:32.772 --> 00:08:34.390 e alle contadine 00:08:34.414 --> 00:08:38.090 avremmo potuto dire loro più velocemente quale fosse il problema della pianta. 00:08:38.169 --> 00:08:40.042 E non solo questo, 00:08:40.066 --> 00:08:41.458 ma anche dare la soluzione. 00:08:41.482 --> 00:08:42.807 E la soluzione è 00:08:42.831 --> 00:08:45.454 bruciare il campo e piantare delle varietà 00:08:45.478 --> 00:08:48.982 che siano resistenti ai parassiti e agenti patogeni che ci sono nel campo. 00:08:49.942 --> 00:08:54.146 Per prima cosa dovevamo estrarre del DNA. 00:08:54.170 --> 00:08:56.709 E per farlo abbiamo usato questo strumento 00:08:57.050 --> 00:09:00.249 si chiama PDQeX, 00:09:00.273 --> 00:09:04.164 che sta per "Pretty Damn Quick Extraction" (estrazione dannatamente veloce). NOTE Paragraph 00:09:04.188 --> 00:09:06.236 (Risate) NOTE Paragraph 00:09:06.260 --> 00:09:07.410 Bello, no? 00:09:07.768 --> 00:09:10.732 Il mio amico Joe è proprio forte. 00:09:11.394 --> 00:09:14.754 Una delle sfide maggiori nell'estrazione del DNA 00:09:14.778 --> 00:09:18.093 sta nel fatto che di solito richiede strumenti molto costosi 00:09:18.117 --> 00:09:19.521 e che ci vogliono ore. 00:09:19.545 --> 00:09:21.037 Ma con questo strumento 00:09:21.061 --> 00:09:23.789 siamo riusciti a farla in 20 minuti 00:09:23.789 --> 00:09:25.075 a un costo molto più basso. 00:09:25.105 --> 00:09:27.997 E basta una batteria da moto. NOTE Paragraph 00:09:29.164 --> 00:09:34.307 Con questo strumento estraiamo il DNA e lo mettiamo in un catalogo 00:09:34.331 --> 00:09:36.200 dove viene preparato per il caricamento 00:09:36.200 --> 00:09:40.446 su questo sequenziatore genomico portatile, 00:09:40.446 --> 00:09:41.601 che è qui, 00:09:41.625 --> 00:09:45.363 e poi colleghiamo questo a un mini supercomputer 00:09:45.387 --> 00:09:47.209 che si chiama MinIT. 00:09:47.728 --> 00:09:51.830 Ed entrambe queste cose sono collegate a una batteria portatile. 00:09:52.569 --> 00:09:54.442 Così siamo riusciti a fare a meno 00:09:54.466 --> 00:09:56.871 dell'elettricità e di internet, 00:09:56.895 --> 00:10:00.823 che sono due fattori molto limitanti per una piccola attività agricola. 00:10:01.807 --> 00:10:04.678 Anche analizzare i dati velocemente può essere problematico. 00:10:05.033 --> 00:10:08.879 Proprio qui il mio lavoro di biologa computazionale è tornato utile. 00:10:09.382 --> 00:10:11.612 Tutto quell'incollare piante morte, 00:10:11.636 --> 00:10:13.196 tutto quel misurare 00:10:13.220 --> 00:10:15.212 e usare il computer 00:10:15.236 --> 00:10:19.387 finalmente si è rivelato utile nel mondo reale. 00:10:19.411 --> 00:10:22.464 Sono riuscita a creare banche dati personalizzate 00:10:22.488 --> 00:10:27.083 e siamo stati in grado di dare i risultati alle contadine in tre ore 00:10:27.107 --> 00:10:28.971 anziché in sei mesi. NOTE Paragraph 00:10:29.694 --> 00:10:36.662 (Applausi) NOTE Paragraph 00:10:38.085 --> 00:10:41.179 Le contadine scoppiavano di gioia. 00:10:41.799 --> 00:10:44.595 Come facciamo a sapere di aver fatto la differenza? 00:10:44.619 --> 00:10:46.619 Nove mesi dopo la creazione del Tree Lab, 00:10:46.643 --> 00:10:49.873 Asha è passata da zero tonnellate per ettaro 00:10:49.897 --> 00:10:51.905 a 40 tonnellate per ettaro. 00:10:51.929 --> 00:10:54.368 Aveva abbastanza raccolto da sfamare la sua famiglia 00:10:54.368 --> 00:10:56.442 e poteva vendere il resto al mercato 00:10:56.466 --> 00:10:59.201 e adesso sta costruendo una casa per la sua famiglia. 00:11:00.212 --> 00:11:01.371 Sì, fantastico. NOTE Paragraph 00:11:01.395 --> 00:11:05.649 (Applausi) NOTE Paragraph 00:11:05.673 --> 00:11:07.699 E come aumentare l'impatto del Tree Lab? 00:11:07.940 --> 00:11:09.320 Il fatto è che 00:11:09.344 --> 00:11:11.467 l'impatto è automaticamente moltiplicato. 00:11:11.467 --> 00:11:13.360 Queste donne lavorano in gruppi 00:11:13.384 --> 00:11:17.510 e quindi aiutando Asha abbiamo aiutato 3000 persone nel suo villaggio 00:11:17.534 --> 00:11:21.186 perché lei ha condiviso con loro i risultati e anche la soluzione. NOTE Paragraph 00:11:21.673 --> 00:11:25.864 Ricordo ogni singola contadina che ho incontrato. 00:11:26.665 --> 00:11:29.868 La loro sofferenza e la loro gioia 00:11:30.252 --> 00:11:32.052 sono scolpite nella mia memoria. 00:11:32.958 --> 00:11:34.823 La nostra scienza è per loro. 00:11:35.711 --> 00:11:40.758 Tree Lab è il nostro migliore tentativo di aumentare la loro sicurezza alimentare. 00:11:41.180 --> 00:11:42.638 Non ho mai sognato 00:11:42.990 --> 00:11:45.934 che il mio lavoro scientifico più importante 00:11:45.958 --> 00:11:49.457 l'avrei fatto su quella coperta nell'Africa dell'est 00:11:49.481 --> 00:11:51.847 con le tecnologie più avanzate della genomica. 00:11:52.312 --> 00:11:54.764 Ma il nostro team sì che sognava 00:11:54.788 --> 00:11:59.058 di poter dare delle risposte ai contadini in tre ore invece che in sei mesi. 00:11:59.082 --> 00:12:00.518 E ce l'abbiamo fatta. 00:12:00.542 --> 00:12:04.650 Perché questo è il potere della diversità e dell'inclusione nella scienza. NOTE Paragraph 00:12:05.156 --> 00:12:06.307 Grazie. NOTE Paragraph 00:12:06.331 --> 00:12:09.482 (Applausi) NOTE Paragraph 00:12:09.506 --> 00:12:13.589 (Acclamazioni)