Return to Video

Hogyan használunk DNS technológiát, amivel segítünk a farmereknek a gabonabetegségek ellen?

  • 0:01 - 0:03
    Két ok miatt kelek fel.
  • 0:03 - 0:07
    Az egyik az, hogy a háztáji
    gazdaságokban nincs elég étel.
  • 0:08 - 0:13
    Őrület, hogy 2019-ben a gazdák,
    akik etetnek minket, éhezzenek.
  • 0:13 - 0:18
    A másik: a tudománynak szerteágazóbbnak
    és kapcsolódóbbnak kellene lennie.
  • 0:19 - 0:22
    Ha meg akarjuk oldani
    a legsúlyosabb problémákat a Földön,
  • 0:22 - 0:26
    mint amilyen a mélyszegénységben
    élők millióinak élelmiszer-ellátása,
  • 0:26 - 0:28
    ahhoz mindannyian kelleni fogunk.
  • 0:29 - 0:31
    Én a legújabb technológiákat
    szeretném használni
  • 0:31 - 0:35
    a legkülönfélébb és leginkább érintett
    csoportokkal a bolygón,
  • 0:35 - 0:37
    hogy a gazdáknak több étel jusson.
  • 0:38 - 0:39
    Bioinformatikus vagyok.
  • 0:39 - 0:43
    Tudom – mit jelent ez, és hogyan
    segíthet véget vetni az éhínségnek?
  • 0:43 - 0:46
    Alapból szeretem
    az informatikát és a biológiát,
  • 0:46 - 0:49
    és valahogyan ezek együtt
    egy foglalkozást alkotnak.
  • 0:49 - 0:50
    (Nevetés)
  • 0:50 - 0:51
    Nincs arról történetem,
  • 0:51 - 0:55
    hogy már kiskoromban is
    biológus akartam lenni.
  • 0:55 - 0:58
    Az igazság az,
    hogy az egyetemen kosaraztam,
  • 0:59 - 1:04
    és az ösztöndíjamhoz
    kellett egy tanulmányi munka.
  • 1:04 - 1:06
    Tehát az egyik napon
  • 1:06 - 1:09
    bementem a kollégiumhoz
    legközelebbi épületbe,
  • 1:09 - 1:12
    és hogy-hogy nem,
    ez a biológia épülete volt.
  • 1:12 - 1:15
    Ahogy bementem,
    ránéztem a munkalehetőségekre.
  • 1:15 - 1:18
    Igen, ezek még az internet
    előtti idők voltak.
  • 1:18 - 1:20
    Láttam egy kisebb álláshirdetést
  • 1:20 - 1:24
    a herbáriumban.
  • 1:25 - 1:27
    Gyorsan leírtam a számot,
  • 1:27 - 1:29
    mert azt írták: "rugalmas munkaidő",
    és erre volt szükségem,
  • 1:29 - 1:32
    hogy össze tudjam egyeztetni
    a kosárlabdás beosztásommal.
  • 1:32 - 1:37
    Elfutottam a könyvtárba,
    hogy megtudjam, mi az a herbárium.
  • 1:37 - 1:39
    (Nevetés)
  • 1:39 - 1:41
    Mint kiderült, A herbárium az a hely,
  • 1:41 - 1:44
    ahol élettelen, szárított
    növényeket tárolnak.
  • 1:45 - 1:47
    Szerencsére megkaptam az állást.
  • 1:47 - 1:50
    Így az első tudományos munkám
  • 1:50 - 1:56
    holt növények papírra ragasztása volt
    hosszú-hosszú órákon át.
  • 1:56 - 1:58
    (Nevetés)
  • 1:59 - 2:00
    Olyan elbűvölő!
  • 2:00 - 2:03
    Így lettem bioinformatikus.
  • 2:04 - 2:06
    Miközben tanultam,
  • 2:06 - 2:08
    a genetika és az informatika
    nagyon sokat fejlődtek,
  • 2:08 - 2:11
    és én a mesterdiplomámat
  • 2:11 - 2:14
    a kettő kombinációjából szereztem.
  • 2:14 - 2:15
    Ezalatt
  • 2:15 - 2:17
    a Los Alamos Nemzeti
    Laborban dolgoztam,
  • 2:17 - 2:19
    az elméleti biológia
    és biofizika csoportokban.
  • 2:20 - 2:24
    Itt találkoztam először
    szuperszámítógépekkel,
  • 2:24 - 2:25
    és ez teljesen lenyűgözött.
  • 2:26 - 2:28
    A szuperszámítógépek adta lehetőségekkel –
  • 2:28 - 2:32
    melyek igazából összekapcsolt
    gépek ezrei szteroidokon –
  • 2:32 - 2:38
    fel tudtuk tárni az influenza
    és a hepatitis C összetettségét.
  • 2:38 - 2:40
    Ekkoriban eszméltem rá
    az emberek számára
  • 2:40 - 2:45
    a biológia és a számítógépek együttes
    használatában rejlő lehetőségekre.
  • 2:45 - 2:47
    Ezt tűztem ki a karrierem irányvonalául.
  • 2:48 - 2:50
    Tehát 1999 óta
  • 2:50 - 2:53
    tudományos karrierem nagy részét
  • 2:53 - 2:54
    modern laboratóriumokban töltöttem,
  • 2:55 - 2:57
    drága felszereléssel körülvéve.
  • 2:58 - 2:59
    Sokan azt kérdezik,
  • 2:59 - 3:03
    hogyan és miért dolgozom
    afrikai gazdáknak?
  • 3:04 - 3:06
    Hát, mert a programozói képességeim miatt
  • 3:06 - 3:11
    2013-ban egy kelet-afrikai
    kutatócsoport felkért,
  • 3:11 - 3:15
    hogy csatlakozzak hozzájuk
    a maniókáért folyó küzdelemben.
  • 3:16 - 3:23
    A manióka egy növény, levele és gyökere
    800 millió embert táplál a világon,
  • 3:24 - 3:27
    további 500 milliót Kelet-Afrikában.
  • 3:27 - 3:29
    Szóval közel egymilliárd embernek
  • 3:29 - 3:32
    függ ettől a növénytől a napi betevője.
  • 3:33 - 3:36
    Ha egy családi farmnak
    van elég maniókája,
  • 3:36 - 3:39
    akkor el tudja látni a családot,
  • 3:39 - 3:42
    és még el is tud adni belőle,
    hogy olyan fontos dolgokra is fussa,
  • 3:42 - 3:45
    mint az iskoláztatás, az egészségügyi
    kiadások illetve a megtakarítás.
  • 3:46 - 3:49
    De a maniókát Afrikában veszély fenyegeti.
  • 3:50 - 3:54
    Molytetűk és különböző vírusok
    pusztítják a növényt.
  • 3:55 - 3:57
    A liszteskék apró rovarok,
  • 3:57 - 4:00
    Melyek több mint 600 növény
    levelével táplálkoznak.
  • 4:00 - 4:01
    Ez rossz hír.
  • 4:01 - 4:03
    Több olyan faj is van
  • 4:03 - 4:05
    amely ellenállóvá válik
    a rovarirtókkal szemben,
  • 4:05 - 4:09
    és növényi vírusok százait terjesztik,
  • 4:09 - 4:12
    melyek a manióka barnacsíkos fertőzéséért
  • 4:12 - 4:14
    és a manióka mozaik
    betegségéért felelősek.
  • 4:14 - 4:16
    Ez teljesen elpusztítja a növényt.
  • 4:17 - 4:19
    Ha nincs manióka,
  • 4:19 - 4:23
    emberek millióinak
    nincs élelme és jövedelme.
  • 4:24 - 4:27
    Egy Tanzániába tett út elég volt,
  • 4:27 - 4:29
    hogy ráeszméljek, ezeknek
    az asszonyoknak segítség kell.
  • 4:29 - 4:34
    Ezek a csodás, erőteljes háztáji gazdák –
  • 4:34 - 4:35
    többségük nő –
  • 4:35 - 4:36
    nagyon rosszul élnek.
  • 4:37 - 4:39
    Nincs elég élelmük családjuk ellátásához,
  • 4:39 - 4:41
    és ez egy valódi válsághelyzet.
  • 4:42 - 4:43
    Az történik,
  • 4:43 - 4:46
    hogy kimennek és elültetik a maniókát,
    amikor jön az eső.
  • 4:46 - 4:48
    Kilenc hónappal később
  • 4:48 - 4:51
    nincs ott semmi, a kártevők
    és a kórokozók miatt.
  • 4:51 - 4:53
    Azt gondoltam,
  • 4:53 - 4:56
    hogy a csudába lehetnek a farmerek éhesek?
  • 4:57 - 4:58
    Ezért döntöttem úgy,
  • 4:58 - 5:01
    eltöltök egy kis időt
    a gazdákkal és a tudósokkal,
  • 5:01 - 5:03
    hogy kiderüljön, tudok-e valamit segíteni.
  • 5:04 - 5:07
    A gazdák helyzete sokkoló.
  • 5:07 - 5:12
    A liszteskék elpusztították
    a leveleket a fehérjéért,
  • 5:12 - 5:15
    a vírusok pedig a gyökereket
    a keményítőért.
  • 5:16 - 5:18
    Egy teljes ültetési időszak telik majd el,
  • 5:18 - 5:22
    és a gazdák az egész éves
    jövedelmüket és élelmüket elveszítik,
  • 5:22 - 5:25
    a család pedig hosszantartóan éhezik majd.
  • 5:26 - 5:28
    Ez abszolút megelőzhető.
  • 5:28 - 5:29
    Ha egy gazda tudná,
  • 5:29 - 5:32
    milyen maniókát ültessen el a földjén,
  • 5:32 - 5:37
    ami ellenáll a vírusoknak és kórokozóknak,
  • 5:37 - 5:39
    akkor több élelmük lenne.
  • 5:39 - 5:42
    Megvan az összes ehhez
    szükséges eszközünk,
  • 5:42 - 5:45
    de a tudás és a források
  • 5:45 - 5:48
    nem egyenlően oszlanak el a bolygón.
  • 5:49 - 5:51
    Pontosabban azt értem ezalatt,
  • 5:51 - 5:53
    hogy a régebbi genetikai technológiák,
  • 5:53 - 5:56
    amelyek e kártevők és kórokozók
  • 5:56 - 5:59
    felépítésének feltárásához
    voltak szükségesek –
  • 5:59 - 6:02
    nem Fekete-Afrika
    körülményeire lettek tervezve.
  • 6:03 - 6:05
    Több mint egymillió dollárba kerülnek,
  • 6:05 - 6:07
    folyamatos energiaellátásra szorulnak,
  • 6:07 - 6:09
    és szaktudást igényelnek.
  • 6:10 - 6:13
    Ezekből a gépekből kevés van
    és távolabb a kontinensen,
  • 6:13 - 6:17
    ami arra késztet sok
    első vonalban harcoló tudóst,
  • 6:18 - 6:19
    hogy tengerentúlra küldje a mintákat.
  • 6:20 - 6:21
    És ha mintákat tengerentúlra küldik,
  • 6:22 - 6:24
    elroncsolódnak, sokba is kerül,
  • 6:24 - 6:27
    az információ visszanyerése pedig
    a gyenge interneten át
  • 6:27 - 6:29
    szinte teljesen lehetetlen.
  • 6:29 - 6:33
    Olykor hat hónapig is tart, hogy a gazdák
    megkapják az eredményeket.
  • 6:33 - 6:35
    Addigra már túl késő.
  • 6:35 - 6:37
    A termés elveszett,
  • 6:37 - 6:40
    még több embert hagyva
    szegénységben és éhínségben.
  • 6:41 - 6:43
    Mi tudtuk, hogy meg tudjuk oldani ezt.
  • 6:44 - 6:45
    2017-ben hallottunk
  • 6:45 - 6:50
    egy kézi, hordozható DNS szekvenálóról,
  • 6:50 - 6:53
    amit "Oxford Nanopore MinION"-nak
    hívnak.
  • 6:53 - 6:57
    Ezt használták Nyugat-Afrikában
    az ebola elleni harcban.
  • 6:57 - 7:00
    Így azt gondoltuk, miért ne használhatnánk
    ezt Kelet-Afrikában is,
  • 7:00 - 7:02
    hogy segítsünk a gazdáknak?
  • 7:02 - 7:06
    Tehát ezt tűztük ki célunknak.
  • 7:07 - 7:09
    Akkor ez a technológia
    még elég újnak számított,
  • 7:09 - 7:12
    és sokan kételkedtek benne,
    hogy a farmokon is beválna.
  • 7:13 - 7:14
    Amikor ezt elterveztük,
  • 7:14 - 7:18
    az egyik "munkatársunk"
    az Egyesült Királyságban azt mondta,
  • 7:18 - 7:22
    soha nem tudnánk elérni,
    hogy működjön Kelet-Afrikában,
  • 7:22 - 7:23
    hát még a farmokon.
  • 7:24 - 7:26
    De mi elfogadtuk a kihívást.
  • 7:26 - 7:32
    Ez az illető odáig ment, hogy fogadott
    két üvegben a legjobb pezsgőből,
  • 7:32 - 7:35
    hogy nem fog sikerülni.
  • 7:37 - 7:38
    Két szó:
  • 7:38 - 7:40
    fizess ki.
  • 7:40 - 7:42
    (Nevetés)
  • 7:42 - 7:46
    (Taps)
  • 7:46 - 7:49
    Fizess ki, mert sikerült.
  • 7:49 - 7:52
    Elvittük az egész modern
    molekuláris labort
  • 7:52 - 7:56
    a tanzániai, kenyai
    és ugandai farmereknek,
  • 7:56 - 7:58
    és elneveztük a Fa Labornak.
  • 7:59 - 8:00
    Szóval, mit is csináltunk?
  • 8:00 - 8:03
    Hát, először is elneveztük a csapatunkat –
  • 8:03 - 8:05
    ez lett a Manióka Vírus Akció Projekt.
  • 8:05 - 8:06
    Csináltunk egy weboldalt,
  • 8:06 - 8:10
    megszereztük genetikai
    és programozói közösségek támogatását,
  • 8:10 - 8:12
    és elmentünk a farmerekhez.
  • 8:12 - 8:15
    Mindent, ami a Fa Laborhoz szükséges,
  • 8:15 - 8:18
    ez a csapat hozott ide.
  • 8:18 - 8:22
    A összes molekuláris és programozói
    munkához szükséges eszközt,
  • 8:22 - 8:25
    hogy diagnosztizáljuk
    az itteni beteg növényeket.
  • 8:25 - 8:28
    Egyébként minden itt van
    most is a színpadon.
  • 8:29 - 8:33
    Rájöttünk, hogy ha közelebb
    visszük az adatokat
  • 8:33 - 8:34
    a problémához és a farmerekhez,
  • 8:34 - 8:38
    gyorsabban megmondhatjuk,
    mi a baja a növénynek.
  • 8:38 - 8:40
    És nem csak, hogy mi a baja,
  • 8:40 - 8:41
    hanem a megoldást is.
  • 8:41 - 8:44
    A megoldás az, hogy leégetjük a földeket,
  • 8:44 - 8:45
    és olyan növényeket ültetünk,
  • 8:45 - 8:49
    amelyek rezisztensek az ottani
    kártevőkkel és kórokozókkal szemben.
  • 8:50 - 8:54
    Az első, amit tettünk,
    a DNS kivonása volt.
  • 8:54 - 8:57
    Ezt az eszközt használtuk itt.
  • 8:57 - 9:00
    PDQeX-nek hívják, rövidítése
  • 9:00 - 9:04
    az "Igazán Nagyon Gyors Kivonás"-nak.
  • 9:04 - 9:06
    (Nevetés)
  • 9:06 - 9:07
    Tudom.
  • 9:08 - 9:10
    Joe barátom elég menő.
  • 9:11 - 9:15
    Az egyik legnagyobb kihívás
    a DNS kivonásában,
  • 9:15 - 9:18
    hogy általában nagyon drága
    eszközök kellenek hozzá,
  • 9:18 - 9:20
    és órákba telik.
  • 9:20 - 9:21
    De ezzel a géppel
  • 9:21 - 9:24
    20 perc alatt elvégezzük ezt,
  • 9:24 - 9:25
    Az ár töredékéért.
  • 9:25 - 9:28
    Egy motor akkumulátora működteti.
  • 9:29 - 9:34
    Aztán fogjuk a kivont DNS-t,
    és előkészítjük egy könyvtárba,
  • 9:34 - 9:36
    felkészítjük a feltöltését
  • 9:36 - 9:40
    erre a hordozható kézi
    genetikai szekvenálóba,
  • 9:40 - 9:42
    amit itt van,
  • 9:42 - 9:45
    és utána bekötjük egy kicsi
    szuperszámítógépbe,
  • 9:45 - 9:47
    ennek MinIT a neve.
  • 9:48 - 9:52
    Mindkettőt bedugjuk
    egy hordozható akkumulátordobozba.
  • 9:53 - 9:54
    Tehát képesek voltunk függetlenedni
  • 9:54 - 9:57
    az elektromos hálózat
    és az internet követelményétől,
  • 9:57 - 10:01
    ami a két legfőbb korlátozó tényező
    egy háztáji gazdálkodásnál.
  • 10:02 - 10:05
    Az adatok gyors feldolgozása
    szintén probléma lehet.
  • 10:05 - 10:09
    De itt jövök be én,
    mint bioinformatikus a képbe.
  • 10:09 - 10:12
    A sok holt növény ragasztgatása,
  • 10:12 - 10:13
    a sok méregetés,
  • 10:13 - 10:15
    és az összes programozás
  • 10:15 - 10:19
    végre kapóra jött
    a való világban, itt és most.
  • 10:19 - 10:22
    Személyre szabott adatbázisokat
    tudtam készíteni,
  • 10:22 - 10:27
    így képesek voltunk az eredményeket
    három órán belül megmondani a farmereknek
  • 10:27 - 10:29
    az eddigi hat hónap helyett.
  • 10:30 - 10:32
    (Taps)
  • 10:38 - 10:41
    A farmerek el voltak ragadtatva.
  • 10:42 - 10:45
    De honnan tudjuk, hogy ami teszünk,
    annak hatása van?
  • 10:45 - 10:47
    Kilenc hónappal a Fa Laborunk után
  • 10:47 - 10:50
    Asha 0 tonna/hektár terméstől,
  • 10:50 - 10:52
    40 tonna/hektár termésig jutott.
  • 10:52 - 10:54
    Volt elég, hogy etesse a családját,
  • 10:54 - 10:56
    és hogy eladjon belőle a piacon,
  • 10:56 - 10:59
    és most már házat épít családjának.
  • 11:00 - 11:01
    Ja, ez elég menő.
  • 11:01 - 11:06
    (Taps)
  • 11:06 - 11:08
    De hogyan terjeszkedjünk tovább?
  • 11:08 - 11:09
    Nos, a farmerek már
  • 11:09 - 11:11
    terjesztik Afrikában.
  • 11:11 - 11:13
    Ezek a nők farmercsoportokban dolgoznak,
  • 11:13 - 11:18
    tehát Asha segítése valójában
    3000 embert segített a falujában,
  • 11:18 - 11:21
    mert megosztotta az eredményeket
    és a megoldást is.
  • 11:22 - 11:26
    Emlékszem minden egyes farmerre,
    akit megismertem.
  • 11:27 - 11:30
    Fájdalmuk és örömük
  • 11:30 - 11:32
    bevésődött emlékeimbe.
  • 11:33 - 11:35
    A tudományunk értük van.
  • 11:36 - 11:41
    A Fa Labor legnagyszerűbb próbálkozásunk
    élelmiszer-ellátásuk biztosítására.
  • 11:41 - 11:43
    Nem is álmodtam volna,
  • 11:43 - 11:46
    hogy tudományos munkásságom legjavát
  • 11:46 - 11:49
    Kelet-Afrika síkságain végzem majd
  • 11:49 - 11:52
    a legmodernebb genetikai felszerelésekkel.
  • 11:52 - 11:55
    De a csapatunk megálmodta,
  • 11:55 - 11:59
    hogyan segíthetünk a gazdáknak
    hat hónap helyett három óra alatt,
  • 11:59 - 12:01
    és aztán véghez is vittük.
  • 12:01 - 12:05
    Mert ez a tudományok sokféleségében
    és kapcsolódásaikban rejlő erő.
  • 12:05 - 12:06
    Köszönöm.
  • 12:06 - 12:09
    (Taps)
  • 12:10 - 12:14
    (Éljenzés)
Títol:
Hogyan használunk DNS technológiát, amivel segítünk a farmereknek a gabonabetegségek ellen?
Speaker:
Laura Boykin
Descripció:

Közel 800 millió ember túlélése függ a tápiókától világszerte. De ez a fontos növény támadás alatt áll, teljesen megelőzhető vírusok által – mondja Laura Boykin, bioinformatikus és veterán TED munkatárs. A beszéd során Kelet-Afrikába kalauzol el bennünket, ahol egy sokoldalú tudóscsapattal dolgozva szállítható DNS laborral és egy apró szuperszámítógéppel segítenek a farmereknek terményük épségben tartásában hónapok helyett órák alatt felismerve a vírust.

more » « less
Video Language:
English
Team:
TED
Projecte:
TEDTalks
Duration:
12:27

Hungarian subtitles

Revisions