1
00:00:00,991 --> 00:00:03,317
Я встаю по утрам по двум причинам.

2
00:00:03,357 --> 00:00:07,738
Во-первых, небольшим семейным фермерским
хозяйствам требуется больше еды.

3
00:00:07,738 --> 00:00:12,916
Это безумие, что в 2019 году
кормящие нас фермеры сами голодают.

4
00:00:13,353 --> 00:00:18,186
Во-вторых, наука должна быть более
разнообразной и всеобъемлющей.

5
00:00:18,679 --> 00:00:22,101
Для решения сложнейших всемирных проблем,

6
00:00:22,125 --> 00:00:26,458
типа нехватки продовольствия для живущих
в крайней нищете миллионов людей,

7
00:00:26,482 --> 00:00:28,101
потребуется вклад каждого из нас.

8
00:00:28,680 --> 00:00:31,260
Я хочу вовлечь новейшие технологии

9
00:00:31,284 --> 00:00:34,577
и самые разнообразные
группы учёных по всему миру

10
00:00:34,601 --> 00:00:36,818
для помощи фермерам
в увеличении урожайности.

11
00:00:37,545 --> 00:00:39,426
Я занимаюсь вычислительной биологией.

12
00:00:39,450 --> 00:00:42,854
Что это, и как это поможет нам
покончить с голодом?

13
00:00:42,878 --> 00:00:46,124
Мне нравятся компьютеры и биология,

14
00:00:46,148 --> 00:00:48,592
и каким-то образом этот союз
стал моей работой.

15
00:00:48,616 --> 00:00:49,699
(Смех)

16
00:00:49,723 --> 00:00:51,243
Не могу сказать,

17
00:00:51,267 --> 00:00:54,553
что я с детства хотела стать биологом.

18
00:00:54,577 --> 00:00:58,283
По правде говоря, в колледже
я играла в баскетбол.

19
00:00:58,585 --> 00:01:03,728
И чтобы себя финансово обеспечивать,
мне нужно было совмещать учёбу с работой.

20
00:01:04,300 --> 00:01:06,034
В один ничем не примечательный день

21
00:01:06,034 --> 00:01:09,061
я забрела в здание
неподалёку от своего общежития.

22
00:01:09,085 --> 00:01:11,765
Так получилось, что это был
биологический корпус.

23
00:01:12,347 --> 00:01:14,933
Я зашла и посмотрела на доску
объявлений о работе.

24
00:01:15,493 --> 00:01:17,657
Да, так было до появления интернета.

25
00:01:18,430 --> 00:01:20,437
Я увидела объявление размером 7х12 см,

26
00:01:20,461 --> 00:01:23,616
приглашающее на работу в гербарии.

27
00:01:24,601 --> 00:01:26,602
Я быстро записала номер телефона,

28
00:01:26,602 --> 00:01:28,455
так как работа была с гибким графиком,

29
00:01:28,455 --> 00:01:31,612
а мне нужно было совмещать работу
с занятиями баскетболом.

30
00:01:32,204 --> 00:01:36,791
Я побежала в библиотеку, чтобы понять,
что же такое гербарий.

31
00:01:36,815 --> 00:01:39,022
(Смех)

32
00:01:39,046 --> 00:01:40,355
Оказалось,

33
00:01:40,379 --> 00:01:44,458
что гербарий — это место, где хранится
коллекция мёртвых, засушенных растений.

34
00:01:45,219 --> 00:01:47,093
Мне повезло, что я получила эту работу.

35
00:01:47,117 --> 00:01:50,323
Итак, моя первая научная работа

36
00:01:50,347 --> 00:01:55,682
заключалась в приклеивании на бумагу
часами напролет мёртвых растений.

37
00:01:55,706 --> 00:01:58,984
(Смех)

38
00:01:59,008 --> 00:02:00,158
Просто блеск.

39
00:02:00,182 --> 00:02:03,321
Вот так я и стала вычислительным биологом.

40
00:02:04,323 --> 00:02:05,316
В это же время

41
00:02:05,316 --> 00:02:08,276
начали формироваться геномика
и обработка данных на компьютере.

42
00:02:08,276 --> 00:02:10,680
Я продолжила учёбу на степень магистра,

43
00:02:10,704 --> 00:02:13,799
совмещая биологию и компьютеры.

44
00:02:13,823 --> 00:02:14,988
В то время

45
00:02:14,992 --> 00:02:17,497
я работала в Лос-Аламосской
национальной лаборатории

46
00:02:17,497 --> 00:02:19,553
в группе теоретической
биологии и биофизики.

47
00:02:19,776 --> 00:02:23,506
Там я впервые столкнулась
с суперкомпьютерами,

48
00:02:23,530 --> 00:02:25,204
и меня это глубоко потрясло.

49
00:02:25,840 --> 00:02:27,879
Используя мощь суперкомпьютеров,

50
00:02:27,903 --> 00:02:32,126
которые по сути представляют собой
сотни связанных персоналок на стероидах,

51
00:02:32,150 --> 00:02:37,623
нам удалось распознать сложное
поведение гриппа и гепатита С.

52
00:02:38,134 --> 00:02:40,465
И вот тогда-то я и увидела всю мощь

53
00:02:40,489 --> 00:02:44,609
объединения возможностей вычислительной
техники и биологии на благо человечества.

54
00:02:44,633 --> 00:02:47,005
Я захотела работать в этой области.

55
00:02:48,030 --> 00:02:49,807
Поэтому, начиная с 1999 года,

56
00:02:49,831 --> 00:02:52,529
большую часть своей
научной карьеры я провела

57
00:02:52,553 --> 00:02:54,482
в самых современных лабораториях,

58
00:02:54,506 --> 00:02:57,239
оснащённых очень дорогим оборудованием.

59
00:02:57,712 --> 00:02:59,355
Многие меня спрашивают,

60
00:02:59,379 --> 00:03:03,246
как и почему я начала работать
с фермерами в Африке.

61
00:03:03,794 --> 00:03:06,130
Так как у меня были хорошие
компьютерные навыки,

62
00:03:06,130 --> 00:03:10,669
в 2013 году группа учёных
в Восточной Африке

63
00:03:10,693 --> 00:03:14,782
пригласила меня присоединиться к ним,
чтобы помочь спасти маниок.

64
00:03:15,766 --> 00:03:22,736
Маниок — это растение, чьи листья и корни
употребляют 800 млн человек во всём мире,

65
00:03:23,639 --> 00:03:26,676
и 500 млн из них живут в Восточной Африке.

66
00:03:26,994 --> 00:03:29,335
Почти миллиард человек
полагается на это растение

67
00:03:29,335 --> 00:03:31,993
для удовлетворения суточной
потребности в калориях.

68
00:03:32,581 --> 00:03:36,426
Если у небольшого семейного фермерского
хозяйства будет достаточно маниока,

69
00:03:36,450 --> 00:03:38,738
этого хватит на то, чтобы прокормить семью

70
00:03:38,738 --> 00:03:42,174
и продавать излишки на рынке
для обеспечения насущных нужд:

71
00:03:42,174 --> 00:03:45,697
школьного образования, медицинских затрат
и даже для накопления сбережений.

72
00:03:45,752 --> 00:03:49,283
Но маниок в Африке находится под угрозой.

73
00:03:49,665 --> 00:03:54,101
Белокрылки и вирусы губят это растение.

74
00:03:54,593 --> 00:03:56,799
Белокрылки — это крошечные насекомые,

75
00:03:56,823 --> 00:03:59,641
которые поедают листья
более чем 600 растений.

76
00:03:59,665 --> 00:04:01,466
Они приносят беды.

77
00:04:01,466 --> 00:04:02,813
Есть много видов белокрылок.

78
00:04:02,813 --> 00:04:04,942
Они становятся устойчивы к пестицидам;

79
00:04:04,966 --> 00:04:09,220
они распространяют сотни вирусов растений,

80
00:04:09,244 --> 00:04:11,768
которые вызывают побурение

81
00:04:12,426 --> 00:04:13,426
и мозаику маниока.

82
00:04:14,085 --> 00:04:16,219
Это полностью убивает растение.

83
00:04:17,038 --> 00:04:18,855
А если нет маниока,

84
00:04:18,879 --> 00:04:22,878
то нет еды и дохода для миллионов людей.

85
00:04:24,141 --> 00:04:26,617
Мне хватило одной поездки в Танзанию,

86
00:04:26,641 --> 00:04:29,379
чтобы понять —
женщинам-фермерам нужна помощь.

87
00:04:29,403 --> 00:04:33,376
Этим замечательным, сильным,
небольшим семейным фермерским хозяйствам,

88
00:04:33,376 --> 00:04:34,972
большинство из которых — женщины,

89
00:04:34,972 --> 00:04:36,239
приходится нелегко.

90
00:04:36,744 --> 00:04:39,180
У них недостаточно еды,
чтобы прокормить семью.

91
00:04:39,204 --> 00:04:40,792
Это настоящий кризис.

92
00:04:41,530 --> 00:04:43,029
Происходит вот что:

93
00:04:43,053 --> 00:04:46,045
они идут и засевают поля
маниоком в сезон дождей.

94
00:04:46,069 --> 00:04:47,775
Спустя девять месяцев

95
00:04:47,799 --> 00:04:50,879
на этих полях нет никакого урожая
из-за вредителей и патогенов.

96
00:04:50,903 --> 00:04:53,061
И я задумалась,

97
00:04:53,085 --> 00:04:56,283
как же может случится голод у фермеров?

98
00:04:56,815 --> 00:04:59,095
Я решила посмотреть своими глазами

99
00:04:59,095 --> 00:05:01,983
вместе с фермерами и учёными,
что происходит у них прямо там,

100
00:05:01,983 --> 00:05:04,186
чтобы понять, смогут ли
пригодиться мои навыки.

101
00:05:04,427 --> 00:05:07,283
Ситуация на местах шокировала.

102
00:05:07,307 --> 00:05:11,577
Белокрылки уничтожали листья маниока,
употребляемые в пищу ради белка,

103
00:05:11,601 --> 00:05:15,183
а вирусы уничтожали корни,
употребляемые в пищу ради крахмала.

104
00:05:15,592 --> 00:05:18,037
Посевной сезон пройдёт,

105
00:05:18,061 --> 00:05:22,171
и фермер потеряет доход
и пищу на целый год.

106
00:05:22,195 --> 00:05:25,393
Семья будет голодать целый долгий сезон.

107
00:05:25,942 --> 00:05:28,022
Но это можно полностью предотвратить.

108
00:05:28,046 --> 00:05:29,514
Если бы фермеры только знали,

109
00:05:29,514 --> 00:05:32,458
какой сорт маниока нужно выращивать,

110
00:05:32,482 --> 00:05:36,807
чтобы он был устойчив
к этим вирусам и патогенам,

111
00:05:36,831 --> 00:05:38,736
то у них было бы больше урожая.

112
00:05:38,760 --> 00:05:41,595
Вся необходимая технология уже есть,

113
00:05:41,619 --> 00:05:44,823
но знания и ресурсы

114
00:05:44,847 --> 00:05:47,982
неравномерно распределены по миру.

115
00:05:48,712 --> 00:05:51,274
Конкретно я имею в виду,

116
00:05:51,298 --> 00:05:53,150
что старые геномные технологии,

117
00:05:53,174 --> 00:05:56,037
использовавшиеся для решения
сложной проблемы

118
00:05:56,061 --> 00:05:59,123
с вредителями и патогенами,

119
00:05:59,147 --> 00:06:02,145
были непригодны
в условиях тропической Африки.

120
00:06:03,058 --> 00:06:05,399
Они требуют миллионных вложений,

121
00:06:05,423 --> 00:06:07,311
постоянного энергоснабжения

122
00:06:07,335 --> 00:06:09,135
и привлечения специалистов.

123
00:06:09,970 --> 00:06:13,225
Такого оборудования очень мало,
и оно разбросано по всему континенту,

124
00:06:13,225 --> 00:06:16,606
не оставляя множеству учёных,
сражаюшихся на передовой,

125
00:06:16,606 --> 00:06:19,499
другого выбора помимо
отправки образцов за границу.

126
00:06:19,523 --> 00:06:21,597
А отправленные за границу
образцы портятся,

127
00:06:21,597 --> 00:06:24,133
стоят уйму денег,

128
00:06:24,157 --> 00:06:27,324
и получить результаты обратно
практически нереально

129
00:06:27,348 --> 00:06:28,748
из-за плохого интернета.

130
00:06:29,142 --> 00:06:33,441
Иногда, чтобы фермер узнал результат,
приходится ждать шесть месяцев.

131
00:06:33,465 --> 00:06:35,243
Но к тому времени уже слишком поздно.

132
00:06:35,243 --> 00:06:36,830
Урожай пропал,

133
00:06:36,854 --> 00:06:40,020
усугубляя тем самым бедность и голод.

134
00:06:41,306 --> 00:06:43,464
Мы знали, что эту проблему решить можно.

135
00:06:43,989 --> 00:06:45,393
В 2017 году

136
00:06:45,417 --> 00:06:50,203
мы узнали о существовании
портативного секвенатора ДНК —

137
00:06:50,227 --> 00:06:52,736
Оксфордского нанопорового
секвенатора MinION.

138
00:06:52,760 --> 00:06:56,913
Его использовали в Западной Африке
во время борьбы с вирусом Эбола.

139
00:06:56,937 --> 00:06:58,434
Мы подумали,

140
00:06:58,458 --> 00:07:01,744
почему бы нам его не применить
для помощи фермерам Восточной Африки?

141
00:07:01,768 --> 00:07:06,101
И мы начали воплощать в жизнь этот план.

142
00:07:06,609 --> 00:07:09,307
В то время это была новая технология,

143
00:07:09,331 --> 00:07:12,593
и многие сомневались, что подобное
можно повторить в условиях фермы.

144
00:07:12,879 --> 00:07:14,196
Когда мы начали,

145
00:07:14,220 --> 00:07:18,101
один из наших «доброжелателей»
в Великобритании сказал,

146
00:07:18,125 --> 00:07:21,752
что мы никогда не сможем применить
этот подход в Восточной Африке,

147
00:07:21,776 --> 00:07:23,242
не говоря уже о ферме.

148
00:07:23,863 --> 00:07:25,632
Но мы приняли вызов.

149
00:07:25,934 --> 00:07:32,387
Этот человек даже поспорил на две бутылки
самого лучшего шампанского,

150
00:07:32,411 --> 00:07:35,369
что у нас никогда ничего не получится.

151
00:07:36,871 --> 00:07:38,450
Два слова:

152
00:07:38,474 --> 00:07:39,625
ставь шампанское.

153
00:07:39,649 --> 00:07:41,823
(Смех)

154
00:07:41,847 --> 00:07:45,999
(Аплодисменты)

155
00:07:46,023 --> 00:07:48,936
Покупай шампанское, мы этого добились.

156
00:07:48,960 --> 00:07:52,245
Мы привезли фермерам
Танзании, Кении и Уганды

157
00:07:52,269 --> 00:07:55,918
целую высокотехнологичную
молекулярную лабораторию,

158
00:07:55,942 --> 00:07:57,974
которую назвали Tree Lab.

159
00:07:58,942 --> 00:08:00,133
Итак, что же мы сделали?

160
00:08:00,157 --> 00:08:02,736
Во-первых, мы назвали нашу команду

161
00:08:02,760 --> 00:08:04,934
«Проектом по спасению маниока от вируса».

162
00:08:04,958 --> 00:08:06,315
Мы создали вебсайт,

163
00:08:06,319 --> 00:08:10,134
заручились поддержкой учёных из областей
геномики и вычислительных технологий

164
00:08:10,164 --> 00:08:12,055
и, наконец, отправились на фермы.

165
00:08:12,411 --> 00:08:15,220
Всё, что нужно для нашей Tree Lab,

166
00:08:15,244 --> 00:08:17,653
осуществляется командой на месте.

167
00:08:17,677 --> 00:08:21,724
Все молекулярные и вычислительные ресурсы,

168
00:08:21,748 --> 00:08:25,049
необходимые для диагностики
больных растений, есть прямо там.

169
00:08:25,431 --> 00:08:28,259
Всё это даже есть прямо здесь, на сцене.

170
00:08:29,161 --> 00:08:32,348
Мы осознали, что чем ближе исходные данные

171
00:08:32,348 --> 00:08:34,390
будут к полю и к фермеру,

172
00:08:34,390 --> 00:08:37,830
тем быстрее мы сможем сказать,
в чём состоит проблема с растениями.

173
00:08:38,009 --> 00:08:40,066
И не только сказать,
в чём состоит проблема,

174
00:08:40,066 --> 00:08:41,458
но и предложить решение.

175
00:08:41,482 --> 00:08:42,807
А решение заключается

176
00:08:42,831 --> 00:08:45,454
в сжигании поля и посадке сортов растений,

177
00:08:45,478 --> 00:08:48,982
устойчивых к пестицидам и патогенам,
которые находятся на поле фермера.

178
00:08:49,942 --> 00:08:54,146
Первым делом мы извлекли ДНК.

179
00:08:54,170 --> 00:08:56,709
Мы использовали вот эту машину.

180
00:08:57,050 --> 00:09:00,249
Она называется ВЧБИ,

181
00:09:00,273 --> 00:09:04,164
что означает «Весьма
Чертовски Быстрое Извлечение».

182
00:09:04,188 --> 00:09:06,236
(Смех)

183
00:09:06,260 --> 00:09:07,410
Согласна.

184
00:09:07,768 --> 00:09:10,262
Мой друг Джо весьма крут.

185
00:09:11,394 --> 00:09:14,534
Одной из самых больших
трудностей в извлечении ДНК

186
00:09:14,534 --> 00:09:17,693
является необходимость использования
дорогостоящего оборудования,

187
00:09:17,693 --> 00:09:19,521
расчёты на котором длятся часами.

188
00:09:19,545 --> 00:09:21,037
Но с этим устройством

189
00:09:21,061 --> 00:09:23,815
мы справляемся за 20 минут

190
00:09:23,839 --> 00:09:25,085
и очень дёшево.

191
00:09:25,109 --> 00:09:27,997
Устройство работает от батареи мотоцикла.

192
00:09:29,164 --> 00:09:34,307
С его помощью мы извлекаем ДНК,
создаём из неё библиотеку,

193
00:09:34,331 --> 00:09:36,110
чтобы загрузить

194
00:09:36,134 --> 00:09:39,796
в этот самый портативный
геномный секвенатор,

195
00:09:39,796 --> 00:09:41,601
который находится вот здесь,

196
00:09:41,625 --> 00:09:45,363
и затем подключаем к мини-суперкомпьютеру

197
00:09:45,387 --> 00:09:47,209
под названием MiniT.

198
00:09:47,728 --> 00:09:51,830
Обе эти штуки подключаются
к портативной батарее.

199
00:09:52,569 --> 00:09:54,442
Таким образом, мы смогли устранить

200
00:09:54,466 --> 00:09:56,871
потребности в энергосети и интернете,

201
00:09:56,895 --> 00:10:00,823
являющимися сильными ограничениями
для небольших семейных ферм.

202
00:10:01,807 --> 00:10:04,678
Быстрый анализ данных также
может быть проблематичен.

203
00:10:05,033 --> 00:10:08,362
И как раз здесь пригодились
мои познания вычислительного биолога.

204
00:10:09,380 --> 00:10:11,350
Вся эта клейка засушенных растений,

205
00:10:11,620 --> 00:10:13,140
все эти измерения

206
00:10:13,220 --> 00:10:14,868
и все эти вычисления

207
00:10:15,235 --> 00:10:19,410
наконец-то пригодились в реальном мире
и в реальном времени.

208
00:10:19,410 --> 00:10:21,905
Я смогла создать
специализированные базы данных,

209
00:10:22,489 --> 00:10:26,918
с помощью которых мы выдавали
фермерам результаты за три часа

210
00:10:27,198 --> 00:10:28,583
вместо шести месяцев.

211
00:10:29,687 --> 00:10:31,551
(Аплодисменты)

212
00:10:38,100 --> 00:10:41,076
Фермеры были вне себя от радости.

213
00:10:41,795 --> 00:10:43,856
Как же мы узнаём, что приносим пользу?

214
00:10:44,606 --> 00:10:47,832
Девять месяцев спустя после использования
нашей лаборатории Tree Lab

215
00:10:47,832 --> 00:10:49,610
Аша вместо ноля тонн урожая с гектара

216
00:10:49,910 --> 00:10:51,950
собрала 40 тонн с гектара.

217
00:10:51,950 --> 00:10:53,988
Ей этого хватило и чтобы кормить семью,

218
00:10:53,988 --> 00:10:55,967
и чтобы продавать излишки на рынке.

219
00:10:56,467 --> 00:10:59,467
Сейчас она строит дом для своей семьи.

220
00:11:00,206 --> 00:11:01,411
Да, это так здорово.

221
00:11:01,411 --> 00:11:04,330
(Аплодисменты)

222
00:11:05,670 --> 00:11:08,084
Как мы увеличиваем масштаб
работы нашей Tree Lab?

223
00:11:08,084 --> 00:11:09,390
Дело в том,

224
00:11:09,390 --> 00:11:11,563
что фермы уже разрастаются
по всей Африке.

225
00:11:11,563 --> 00:11:13,426
Эти женщины работают в группах,

226
00:11:13,426 --> 00:11:17,475
поэтому помогая Аше, мы помогли
ещё 3 000 жителям её деревни,

227
00:11:17,535 --> 00:11:21,221
потому что она поделилась с ними
и результатами, и решением проблемы.

228
00:11:21,681 --> 00:11:26,153
Я помню всех фермеров,
с которыми когда-либо встречалась.

229
00:11:26,668 --> 00:11:29,599
Их боль и радость

230
00:11:30,259 --> 00:11:31,962
запечатлелись в моей памяти.

231
00:11:32,968 --> 00:11:34,588
Наша наука — для них.

232
00:11:35,708 --> 00:11:40,623
Tree Lab — наша самая удачная попытка
помочь им обеспечить себя продовольствием.

233
00:11:41,177 --> 00:11:42,704
Я никогда и не мечтала о том,

234
00:11:42,994 --> 00:11:45,960
что лучшее научное
достижение в моей жизни

235
00:11:45,960 --> 00:11:48,984
случится на том самом
покрывале в Восточной Африке

236
00:11:49,477 --> 00:11:52,126
при помощи высокотехнологичного
геномного оборудования.

237
00:11:52,306 --> 00:11:54,782
Но наша команда мечтала о том,

238
00:11:54,782 --> 00:11:59,028
чтобы дать фермерам ответы
за три часа вместо шести месяцев.

239
00:11:59,088 --> 00:12:00,476
И мы этого добились.

240
00:12:00,556 --> 00:12:04,628
Потому что в этом и состоит преимущество
многообразия и взаимодействия в науке.

241
00:12:05,158 --> 00:12:06,346
Спасибо.

242
00:12:06,346 --> 00:12:09,481
(Аплодисменты)

243
00:12:09,521 --> 00:12:13,512
(Одобрительные возгласы)