Showing Revision 16 created 11/24/2019 by eric vautier.

1. Títol:
   Comment utiliser la technologie génomique pour lutter contre les maladies des récoltes
2. Descripció:

   À peu près 800 millions de personnes dans le monde dépendent du manioc pour survivre -- mais le manioc est la cible de plusieurs virus et pathogènes qu'on peut combattre selon Laura Boykin, bio-informaticienne et TED Fellow. Elle nous amène aux fermes d'Afrique de l'Est où elle travaille avec une équipe de scientifiques diversifiée et inclusive. Ils travaillent pour garder les cultures des fermiers en santé en utilisant un lab d'ADN portable et un mini superordinateur qui peut identifier des virus en quelques heures au lieu de mois.

3. Speaker:
   Laura Boykin
4. 750 0:01 - 0:03
   Je me lève le matin pour deux raisons.
5. 3341 0:03 - 0:07
   D’abord, les familles des fermiers
   ont besoin de plus de nourriture.
6. 7738 0:08 - 0:13
   C’est fou qu’en 2019 les fermiers
   qui nous nourrissent soient affamés.
7. 13353 0:13 - 0:18
   Et ensuite, la science a besoin d’être
   plus diversifiée et inclusive.
8. 18679 0:19 - 0:22
   Si on veut réussir les défis
   les plus difficiles sur la planète,
9. 22125 0:22 - 0:26
   comme la sécurité alimentaire des
   millions de personnes les plus pauvres,
10. 26482 0:26 - 0:28
    nous devons tous et toutes aider.
11. 28680 0:29 - 0:31
    Je veux utiliser la technologie de pointe
12. 31284 0:31 - 0:35
    avec les équipes les plus diversifiées
    et inclusives de la planète
13. 34601 0:35 - 0:37
    pour aider les fermiers.
14. 37545 0:38 - 0:39
    Je suis une bio-informaticienne.
15. 39450 0:39 - 0:43
    Je sais — C’est quoi et comment ça peut
    aider à mettre fin à la famine ?
16. 42878 0:43 - 0:46
    En gros, j’aime les ordinateurs
    et la biologie.
17. 46148 0:46 - 0:49
    On les met ensemble et on a un métier.
18. 48616 0:49 - 0:50
    (Rires)
19. 49723 0:50 - 0:51
    Mon envie d’être biologiste
20. 51267 0:51 - 0:55
    ne commence pas dès mon enfance.
21. 54577 0:55 - 0:58
    La vérité est que je jouais
    au basket à l’université.
22. 58585 0:59 - 1:04
    Mon programme d’aide financière
    exigeait que j’aie un emploi étudiant.
23. 64300 1:04 - 1:06
    Alors un jour,
24. 65864 1:06 - 1:09
    j’ai marché vers le bâtiment
    le plus proche de mon dortoir
25. 69085 1:09 - 1:12
    et il se trouve que
    c’était le bâtiment de biologie.
26. 72347 1:12 - 1:15
    J’entre et je regarde le tableau
    des offres d’emploi.
27. 75493 1:15 - 1:18
    Oui, c’était avant l’Internet.
28. 78430 1:18 - 1:20
    Là, je vois une annonce
29. 80461 1:20 - 1:24
    pour un travail à l’herbier.
30. 84601 1:25 - 1:27
    Je me dépêche de noter le numéro,
31. 86626 1:27 - 1:28
    car ça disait « horaires flexibles »
32. 88355 1:28 - 1:32
    et j’avais besoin de ça
    pour continuer le basket.
33. 92204 1:32 - 1:37
    J’ai couru à la bibliothèque pour savoir
    ce qu’était un herbier.
34. 96815 1:37 - 1:39
    (Rires)
35. 99046 1:39 - 1:40
    Et figurez-vous
36. 100379 1:40 - 1:44
    qu’un herbier, c’est là où l’on entrepose
    des plantes mortes.
37. 105379 1:45 - 1:47
    J’ai été chanceuse, j’ai eu le poste.
38. 107153 1:47 - 1:50
    Ainsi, mon premier travail en sciences
39. 110347 1:50 - 1:56
    était de coller des plantes mortes
    sur du papier à longueur de journée.
40. 115706 1:56 - 1:59
    (Rires)
41. 119008 1:59 - 2:00
    C’était si prestigieux.
42. 120182 2:00 - 2:03
    C’est comme ça que je suis devenue
    bio-informaticienne.
43. 124323 2:04 - 2:06
    Pendant ce temps,
44. 125530 2:06 - 2:08
    la génomique et l’informatique
    avaient fait leur chemin.
45. 128276 2:08 - 2:11
    J’ai fait ma maîtrise
46. 130704 2:11 - 2:14
    en jumelant biologie et informatique.
47. 133823 2:14 - 2:15
    Pendant ce temps,
48. 135012 2:15 - 2:17
    j’étais au lab national de Los Alamos
49. 136815 2:17 - 2:19
    travaillant pour le groupe de biophysique.
50. 139776 2:20 - 2:24
    Là, j’ai vu pour la première fois
    un superordinateur,
51. 143530 2:24 - 2:25
    j’étais époustouflée.
52. 145840 2:26 - 2:28
    Toute la puissance du calcul intensif,
53. 147903 2:28 - 2:32
    c'est-à-dire des milliers d’ordis dopés
    aux stéroïdes et connectés,
54. 152126 2:32 - 2:38
    a servi à comprendre la complexité
    de l’influenza et l’hépatite C.
55. 158134 2:38 - 2:40
    C’est à ce moment-là
    que j’ai compris le potentiel
56. 160489 2:40 - 2:45
    d’utiliser la biologie et les ordis
    pour aider le monde.
57. 164633 2:45 - 2:47
    Je voulais en faire ma carrière.
58. 168030 2:48 - 2:50
    Donc, depuis 1999,
59. 169831 2:50 - 2:53
    j’ai passé la plupart
    de mon parcours scientifique
60. 172553 2:53 - 2:54
    dans des laboratoires très modernes
61. 174506 2:55 - 2:57
    entourée d’équipement sophistiqué.
62. 177712 2:58 - 2:59
    Plusieurs me demandent
63. 179379 2:59 - 3:03
    comment et pourquoi je travaille
    pour des fermiers africains.
64. 183804 3:04 - 3:06
    Eh bien, grâce à mes compétences
    informatiques,
65. 186130 3:06 - 3:11
    en 2013, une équipe de scientifiques
    de l’Afrique de l’Est
66. 190693 3:11 - 3:15
    m’a demandé de les joindre
    pour sauver le manioc.
67. 195766 3:16 - 3:23
    Le manioc nourrit 800 millions de
    personnes avec ses feuilles et racines.
68. 203639 3:24 - 3:27
    De même que 500 millions
    en Afrique de l’Est.
69. 206994 3:27 - 3:29
    C’est presque un milliard de personnes
70. 209025 3:29 - 3:32
    qui comptent sur cette plante pour manger.
71. 212581 3:33 - 3:36
    Si une fermière a suffisamment de manioc,
72. 216450 3:36 - 3:39
    elle peut nourrir toute sa famille
73. 218618 3:39 - 3:43
    et en vendre pour utiliser l’argent
    pour les frais de scolarité,
74. 222688 3:43 - 3:45
    les frais médicaux, et économiser.
75. 225752 3:46 - 3:49
    Mais le manioc est en danger en Afrique.
76. 229665 3:50 - 3:54
    Les mouches blanches et les virus
    s’attaquent aux plants.
77. 234593 3:55 - 3:57
    Les mouches blanches
    sont de petits insectes
78. 236823 3:57 - 4:00
    qui se nourrissent des feuilles
    de plus de 600 plantes.
79. 239665 4:00 - 4:01
    C’est une calamité.
80. 241490 4:01 - 4:03
    Il y a maintes espèces,
81. 242673 4:03 - 4:05
    qui deviennent résistantes aux pesticides
82. 244966 4:05 - 4:09
    et propagent des centaines
    de virus aux plantes
83. 249244 4:09 - 4:12
    comme le virus de la mosaïque
84. 251792 4:12 - 4:14
    et celui de la striure brune.
85. 254085 4:14 - 4:16
    Tout ça tue la plante.
86. 257038 4:17 - 4:19
    Et sans manioc,
87. 258879 4:19 - 4:23
    il n’y a ni nourriture, ni argent
    pour des millions de personnes.
88. 264141 4:24 - 4:27
    Il a suffi d'un seul voyage en Tanzanie
89. 266641 4:27 - 4:29
    pour comprendre que ces femmes
    avaient besoin d’aide.
90. 269403 4:29 - 4:34
    Ces incroyables fermières,
91. 273680 4:34 - 4:35
    la plupart des femmes,
92. 274972 4:35 - 4:36
    travaillent dur.
93. 276744 4:37 - 4:39
    Il n’y a pas assez de nourriture
    pour leur famille,
94. 279204 4:39 - 4:41
    c’est une véritable crise.
95. 281530 4:42 - 4:43
    Ce qui arrive,
96. 283053 4:43 - 4:46
    c’est qu’on plante du manioc
    pendant la saison des pluies.
97. 286069 4:46 - 4:48
    Neuf mois plus tard,
98. 287799 4:48 - 4:51
    il n’y a plus rien à cause des insectes
    et des pathogènes.
99. 290903 4:51 - 4:53
    Je me suis dit :
100. 293085 4:53 - 4:56
     comment ça se fait
     que les fermiers soient affamés ?
101. 296815 4:57 - 5:01
     Donc, j’ai passé du temps sur le terrain
     avec les fermiers et les scientifiques
102. 300863 5:01 - 5:03
     pour voir si je pouvais aider.
103. 304427 5:04 - 5:07
     La situation m’a frappée.
104. 307307 5:07 - 5:12
     Les mouches avaient détruit les feuilles -
     une source de protéines -
105. 311601 5:12 - 5:15
     et les virus avaient détruit les racines -
     source d’amidon.
106. 315592 5:16 - 5:18
     À la fin de la saison de culture,
107. 318061 5:18 - 5:22
     un fermier perd un an de revenu
     et de nourriture
108. 322195 5:22 - 5:25
     et la famille passe une longue saison
     sans manger.
109. 325942 5:26 - 5:28
     On peut empêcher tout ça.
110. 328046 5:28 - 5:29
     Si le fermier savait
111. 329394 5:29 - 5:32
     quelle variété de manioc planter,
112. 332482 5:32 - 5:37
     une qui soit résistante à ces virus
     et pathogènes,
113. 336831 5:37 - 5:39
     il aurait plus de nourriture.
114. 338760 5:39 - 5:42
     On a tout ce qu’il faut,
115. 341619 5:42 - 5:45
     mais le savoir-faire et les ressources
116. 344847 5:45 - 5:48
     sont mal distribuées dans le monde.
117. 348712 5:49 - 5:51
     Ce que je veux dire, c’est que
118. 351298 5:51 - 5:53
     les vieilles technologies génomiques
119. 353174 5:53 - 5:56
     qui ont permis de comprendre la complexité
120. 356061 5:56 - 5:59
     de ces insectes et de ces pathogènes --
121. 359147 5:59 - 6:02
     ces technologies sont inutilisables
     en Afrique subsaharienne :
122. 363058 6:03 - 6:05
     elles coûtent des millions de dollars,
123. 365423 6:05 - 6:07
     ont besoin d’être toujours alimentées
124. 367335 6:07 - 6:10
     et nécessite une main-d’œuvre spécialisée.
125. 369970 6:10 - 6:13
     Ces machines sont peu nombreuses
     et loin l’une de l’autre,
126. 372855 6:13 - 6:17
     alors les scientifiques
     n’ont d’autre choix
127. 377476 6:17 - 6:20
     que d’envoyer les échantillons
     à l’étranger.
128. 379523 6:20 - 6:21
     Et quand ça fait ça,
129. 381507 6:22 - 6:24
     les échantillons se détériorent,
     ça coûte de l’argent
130. 384157 6:24 - 6:27
     et retourner les résultats avec
     une mauvaise connexion Internet
131. 387348 6:27 - 6:29
     est presque impossible.
132. 389142 6:29 - 6:33
     Alors, ça peut prendre jusqu’à six mois
     avant d’obtenir les résultats.
133. 393465 6:33 - 6:35
     Et souvent c’est déjà trop tard.
134. 395243 6:35 - 6:37
     La récolte est déjà passée.
135. 396854 6:37 - 6:40
     Ce qui crée davantage
     de pauvreté et de famine.
136. 401306 6:41 - 6:43
     On pouvait arranger tout ça.
137. 403989 6:44 - 6:45
     En 2017,
138. 405417 6:45 - 6:50
     on a entendu parler
     de ce séquenceur d’ADN portable
139. 410227 6:50 - 6:53
     nommé Oxford Nanopore MinION.
140. 412760 6:53 - 6:57
     Il était utilisé en Afrique de l’Ouest
     pour combattre l’Ebola.
141. 416937 6:57 - 6:58
     On s'est dit :
142. 418458 6:58 - 7:02
     pourquoi ne pas l’utiliser
     en Afrique de l’Est aussi ?
143. 421768 7:02 - 7:06
     On s’est arrangé pour faire ça.
144. 426609 7:07 - 7:09
     À ce moment-là,
     la technologie était récente
145. 429331 7:09 - 7:12
     et plusieurs doutaient
     qu’on puisse réussir.
146. 432879 7:13 - 7:14
     Quand on planifiait ceci,
147. 434220 7:14 - 7:18
     un de nos « collaborateurs »
     au Royaume-Uni
148. 438125 7:18 - 7:22
     nous a dit que ça ne fonctionnerait
     jamais en Afrique de l’Est,
149. 441776 7:22 - 7:23
     encore moins dans une ferme.
150. 443863 7:24 - 7:26
     On a relevé le défi.
151. 445934 7:26 - 7:32
     La personne a même parié deux
     bouteilles du meilleur champagne
152. 452411 7:32 - 7:35
     qu’on ne réussirait jamais.
153. 456871 7:37 - 7:38
     Une question :
154. 458474 7:38 - 7:40
     Tu les envoies quand ?
155. 459649 7:40 - 7:42
     (Rires)
156. 461847 7:42 - 7:46
     (Applaudissements)
157. 466023 7:46 - 7:49
     « Tu les envoies quand »
     parce qu’on a réussi.
158. 468960 7:49 - 7:52
     On a amené le labo moléculaire
159. 472269 7:52 - 7:56
     aux fermiers en Tanzanie,
     au Kenya et en Ouganda
160. 475942 7:56 - 7:58
     et on l’a appelé le « Lab Arbre ».
161. 478942 7:59 - 8:00
     Alors, qu’a-t-on fait ?
162. 480157 8:00 - 8:03
     Avant tout, on s’est donné un nom --
163. 482760 8:03 - 8:05
     le Projet d’Action contre le
     Virus du manioc.
164. 484958 8:05 - 8:06
     On a fait un site Web,
165. 486339 8:06 - 8:10
     on a du soutien des communautés
     en génomique et informatique,
166. 489974 8:10 - 8:12
     et on est allé chez les fermiers.
167. 492411 8:12 - 8:15
     Tout ce dont notre Lab a besoin,
168. 495244 8:15 - 8:18
     l’équipe, ici, s’en occupe.
169. 497677 8:18 - 8:22
     Tout le nécessaire en biomol
     et en informatique
170. 501748 8:22 - 8:25
     pour diagnostiquer les plantes
     malades, est là.
171. 505431 8:25 - 8:28
     En fait, tout est sur cette scène aussi.
172. 509161 8:29 - 8:33
     En ayant les données proches du problème,
173. 512772 8:33 - 8:34
     et proche de la fermière,
174. 514414 8:34 - 8:38
     on pouvait rapidement lui dire
     ce qui n’allait pas.
175. 518169 8:38 - 8:40
     Et pas seulement ça --
176. 520066 8:40 - 8:41
     on lui donnait une solution.
177. 521482 8:41 - 8:43
     La solution, c’est
178. 522845 8:43 - 8:45
     de brûler le terrain et semer des plants
179. 525698 8:46 - 8:49
     résistants aux pathogènes qu’elle avait.
180. 529942 8:50 - 8:54
     La première chose qu’on faisait
     était une extraction d’ADN.
181. 534220 8:54 - 8:57
     Et on utilisait cette machine-là.
182. 537050 8:57 - 9:00
     C’est une PDQeX,
183. 540273 9:00 - 9:04
     ça veut dire « Plus Diligent Que ton Ex »
184. 544188 9:04 - 9:06
     (Rires)
185. 546260 9:06 - 9:07
     Je sais.
186. 547768 9:08 - 9:10
     Mon ami Joe est pas mal cool.
187. 551314 9:11 - 9:15
     Un de plus grands défis
     quand on extrait de l’ADN
188. 554728 9:15 - 9:18
     c’est l’équipement qui coûte cher
189. 558117 9:18 - 9:20
     et ça prend des heures.
190. 559671 9:20 - 9:21
     Mais avec cette machine
191. 561221 9:21 - 9:24
     on peut le faire en 20 minutes,
192. 563839 9:24 - 9:25
     pour une fraction du prix.
193. 565109 9:25 - 9:28
     Et c’est alimenté
     par une batterie de moto.
194. 568934 9:29 - 9:34
     Avec ça, on prépare l’extraction d’ADN
     pour la mettre dans une génothèque,
195. 574331 9:34 - 9:36
     prête à être chargée
196. 576134 9:36 - 9:40
     dans ce séquenceur portable,
197. 580450 9:40 - 9:42
     qui est ici.
198. 581625 9:42 - 9:45
     Après, on le connecte
     à ce mini superordinateur,
199. 585387 9:45 - 9:47
     appelé MinIT.
200. 587728 9:48 - 9:52
     Et tous les deux sont connectés
     à une batterie portative.
201. 592569 9:53 - 9:54
     On élimine ainsi la nécessité
202. 594466 9:54 - 9:57
     d’une source d’alimentation et d’Internet,
203. 597065 9:57 - 10:01
     deux facteurs limitants
     pour une famille de fermiers.
204. 601807 10:02 - 10:05
     L’analyse de données devient
     aussi un problème.
205. 605033 10:05 - 10:09
     Et c’est là que moi, bio-informaticienne,
     j’interviens.
206. 609382 10:09 - 10:12
     Tout mon temps
     à coller des plantes mortes,
207. 611636 10:12 - 10:13
     à mesurer des trucs,
208. 613220 10:13 - 10:15
     à travailler sur l’ordi
209. 615236 10:15 - 10:19
     est devenu utile
     dans le monde réel, en temps réel.
210. 619411 10:19 - 10:22
     Je faisais des bases de données
     personnalisées
211. 622488 10:22 - 10:27
     et on donnait des résultats
     aux fermiers en trois heures
212. 627107 10:27 - 10:29
     au lieu de six mois.
213. 629694 10:30 - 10:37
     (Applaudissements)
214. 638085 10:38 - 10:41
     Les fermiers étaient fous de joie.
215. 641799 10:42 - 10:45
     Comment sait-on qu’on est
     en train de changer la donne ?
216. 644619 10:45 - 10:47
     Neuf mois après notre passage,
217. 646643 10:47 - 10:50
     Asha a passé de 0 tonne par hectare
218. 649897 10:50 - 10:52
     à 40 tonnes par hectare.
219. 651929 10:52 - 10:54
     Plus qu’assez pour nourrir sa famille
220. 653752 10:54 - 10:56
     et elle en vendait aussi sur le marché.
221. 656466 10:56 - 10:59
     En ce moment, Asha construit
     une maison pour sa famille.
222. 660022 11:00 - 11:01
     Oui, vraiment super.
223. 661395 11:01 - 11:06
     (Applaudissements)
224. 665673 11:06 - 11:08
     Comment faire grandir « Lab Arbre » ?
225. 667940 11:08 - 11:09
     En fait,
226. 669320 11:09 - 11:11
     les fermières africaines
     sont déjà organisées.
227. 671471 11:11 - 11:13
     Ces femmes travaillent en groupe.
228. 673384 11:13 - 11:18
     En aidant Asha, on a aidé 3 000 personnes
     de son village.
229. 677534 11:18 - 11:21
     C’est possible parce qu’elle a partagé
     les résultats et la solution.
230. 681673 11:22 - 11:26
     Je me rappelle chaque fermière
     que j’ai vue ;
231. 686665 11:27 - 11:30
     leurs peines et leurs joies
232. 690252 11:30 - 11:32
     sont gravées dans ma tête.
233. 692958 11:33 - 11:35
     Notre science est pour elles.
234. 695711 11:36 - 11:41
     « Lab Arbre » est notre meilleure chance
     pour la sécurité alimentaire.
235. 701180 11:41 - 11:43
     Je n’aurais jamais imaginé
236. 702990 11:43 - 11:46
     que ma plus grande contribution
237. 705958 11:46 - 11:49
     serait faite sur cette couverture
     en Afrique de l’Est
238. 709481 11:49 - 11:52
     avec des gadgets de pointe.
239. 712312 11:52 - 11:55
     Notre équipe rêvait
240. 714788 11:55 - 11:59
     de pouvoir donner des résultats
     en trois heures au lieu de six mois
241. 719082 11:59 - 12:01
     et on l’a fait.
242. 720542 12:01 - 12:05
     Parce que c’est ça le pouvoir de la
     diversité et l’inclusion en science.
243. 725156 12:05 - 12:06
     Merci.
244. 726331 12:06 - 12:09
     (Applaudissements)
245. 729506 12:10 - 12:14
     (Acclamations)