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← Come usiamo il DNA per aiutare i contadini a combattere le malattie delle piante

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Showing Revision 47 created 12/23/2020 by Nicoletta Pedrana.

  1. Due sono i motivi
    che mi fanno alzare dal letto.
  2. Uno è che i piccoli contadini
    hanno bisogno di più cibo.
  3. È pazzesco: nel 2019
    chi ci dà da mangiare soffre la fame.
  4. E l'altro è che la scienza deve essere
    più diversificata e inclusiva.
  5. Se vogliamo vincere le sfide più complesse
    per il nostro pianeta,
  6. come l'insicurezza alimentare
    di milioni di persone in povertà estrema,
  7. tutti dobbiamo impegnarci.
  8. Io voglio usare la tecnologia più avanzata

  9. e lavorare con i team più diversificati
    e inclusivi sul pianeta
  10. per dare più cibo ai contadini.
  11. Sono una biologa computazionale.
  12. Cosa significa?
    Cosa c'entra con la lotta alla fame?
  13. In pratica mi piacciono i computer
    e la biologia
  14. e, in qualche modo, le due cose
    messe insieme fanno un lavoro.
  15. (Risate)
  16. La mia non è la storia

  17. di qualcuno che ha sempre voluto
    fare questo lavoro.
  18. In realtà al college giocavo a basket.
  19. E la mia borsa di studio
    prevedeva che contribuissi lavorando.
  20. Così, un giorno qualunque
  21. mi diressi all'edificio più vicino
    al mio studentato.
  22. Era la facoltà di biologia.
  23. Entrai e guardai
    la bacheca degli annunci di lavoro -
  24. sì, era prima di internet -
  25. e trovai un avviso
  26. per un lavoro nell'erbario.
  27. Mi annotai subito il numero
  28. perché si parlava di "orario flessibile"
  29. ed era quello che mi serviva per poter
    seguire gli allenamenti di basket.
  30. Corsi in biblioteca a cercare
    il significato di erbario.

  31. (Risate)

  32. E scoprii
  33. che l'erbario è il posto
    dove si tengono le piante morte, secche.
  34. Ebbi la fortuna di ottenere il lavoro.
  35. Il mio primo lavoro in ambito scientifico
  36. consisteva nell'incollare piante secche
    sulla carta per ore ed ore.

  37. (Risate)

  38. Entusiasmante.
  39. Ed è così che sono diventata
    una biologa computazionale.
  40. A quel tempo
  41. la genomica e l'uso del computer
    iniziavano a diffondersi.
  42. E io decisi di proseguire gli studi
  43. combinando la biologia e i computer.
  44. In quel periodo

  45. lavoravo al Los Alamos National Lab,
  46. nel gruppo
    di biologia teorica e biofisica.
  47. E lì feci il mio primo incontro
    con il supercomputer
  48. e fu incredibile.
  49. Con il supercomputing,
  50. che consiste, in sostanza, nel collegare
    migliaia di PC all'ennesima potenza,
  51. riuscimmo a svelare la complessa natura
    dell'influenza e dell'epatite C.
  52. E fu allora che compresi il potere
  53. di usare i computer e la biologia insieme
    a favore dell'umanità.
  54. E decisi che questo
    sarebbe stato il mio lavoro.
  55. Così, dal 1999,
  56. ho trascorso la maggior parte
    della mia carriera scientifica
  57. in laboratori hi-tech,
  58. circondata da costosissime strumentazioni.
  59. Molti mi chiedono

  60. come e perché lavori
    per gli agricoltori africani.
  61. Ebbene,
    grazie alle mie competenze informatiche
  62. nel 2013 un team di scienziati
    dell'Africa orientale
  63. mi ha chiesto di unirmi a loro
    nella lotta per salvare la manioca.
  64. La manioca è una pianta delle cui foglie
    e radici si cibano 800 milioni di persone,
  65. di cui 500 milioni nell'Africa orientale.
  66. Si tratta di quasi un miliardo di persone
  67. che assumono le calorie quotidiane
    grazie a questa pianta.
  68. Se una contadina
    ha una quantità sufficiente di manioca
  69. può dare da mangiare alla sua famiglia
  70. e vendere la manioca al mercato
    per pagare cose importanti come la scuola,
  71. le spese mediche e per risparmiare.
  72. Ma la manioca è sotto attacco in Africa.

  73. Le mosche bianche e i virus
    stanno devastando la manioca.
  74. Le mosche bianche sono piccoli insetti
  75. che si cibano delle foglie
    di oltre 600 piante.
  76. Sono una brutta cosa.
  77. Ce ne sono molte specie,
  78. diventano resistenti ai pesticidi
  79. e trasmettono centinaia
    di virus delle piante
  80. che causano la cosiddetta
    "cassava brown streak disease"
  81. e il virus del mosaico della manioca.
  82. Questi virus distruggono la pianta.
  83. E se non c'è manioca,
  84. non c'è cibo né reddito
    per milioni di persone.
  85. Mi ci è voluto un viaggio in Tanzania

  86. per capire che queste donne
    hanno bisogno di aiuto.
  87. I piccoli agricoltori,
    persone incredibili, fortissime,
  88. per la maggior parte donne,
  89. vivono nella difficoltà.
  90. Non hanno cibo a sufficienza
    per sfamare la famiglia
  91. ed è una vera e propria crisi.
  92. Quello che succede è che
  93. quando arrivano le piogge
    piantano la manioca nei campi.
  94. E nove mesi dopo
  95. non c'è niente a causa di questi parassiti
    e agenti patogeni.
  96. E ho pensato:
  97. com'è possibile che i contadini
    soffrano la fame?
  98. Così ho deciso
    di trascorrere del tempo sul posto

  99. con le contadine e gli scienziati
  100. per vedere se potevo fare qualcosa
    per aiutare.
  101. La situazione sul posto è scioccante.
  102. Le mosche bianche hanno distrutto
    le foglie per mangiarne le proteine
  103. e i virus hanno distrutto le radici
    per mangiarne l'amido.
  104. Un'intera stagione di crescita passerà
  105. e le contadine perderanno
    un anno intero di reddito e cibo
  106. e tutta la famiglia
    soffrirà a lungo la fame.
  107. Tutto questo si può evitare.
  108. Se le contadine sapessero
  109. quale varietà di manioca piantare
    nei loro campi
  110. che sia resistente
    a quei virus e agenti patogeni,
  111. avrebbero più cibo.
  112. Abbiamo tutta la tecnologia che ci serve

  113. ma le conoscenze e le risorse
  114. non sono distribuite equamente nel mondo.
  115. Nello specifico intendo dire che
  116. le tecnologie più vecchie
    della genomica
  117. necessarie per capire come sono fatti
  118. questi parassiti e agenti patogeni
  119. non sono state sviluppate
    per l'Africa sub sahariana.
  120. Costano dal milione di dollari in su,
  121. necessitano di elettricità costante
  122. e di personale specializzato.
  123. Questi macchinari scarseggiano
    sul continente
  124. e quindi gli scienziati che lottano
    in prima linea non hanno scelta:
  125. devono inviare i campioni oltreoceano.
  126. E inviandoli oltreoceano
  127. i campioni si deteriorano,
    la spedizione costa
  128. e cercare di rimandare i dati
    mediante connessioni internet deboli
  129. è quasi impossibile.
  130. A volte passano sei mesi
    prima che i contadini ricevano i risultati
  131. e a quel punto è troppo tardi.
  132. Il raccolto è già perso
  133. e la povertà e la fame aumentano.
  134. Sapevamo di poter risolvere il problema.

  135. Nel 2017
  136. avevamo sentito parlare
    di questo sequenziatore di DNA tascabile,
  137. il MinION di Oxford Nanopore,
  138. che veniva usato nell'Africa occidentale
    per combattere l'ebola.
  139. E pensammo:
  140. perché non usarlo nell'Africa orientale
    per aiutare le contadine?
  141. Così decidemmo di fare questo.
  142. In quel momento questa tecnologia
    era appena nata
  143. e molti dubitavano
    che potessimo replicarla in agricoltura.
  144. Quando decidemmo di farlo,
  145. uno dei nostri "collaboratori"
    nel Regno Unito
  146. ci disse che non saremmo mai riusciti
    a farla funzionare in Africa orientale
  147. e tanto meno nell'agricoltura.
  148. Accettammo la sfida.
  149. Questa persona scommise persino
    due delle migliori bottiglie di champagne
  150. che non ce l'avremmo mai fatta.
  151. Due parole:
  152. paga pegno.
  153. (Risate)

  154. (Applausi)

  155. Paga pegno,
    perché ce l'abbiamo fatta.

  156. Abbiamo portato
    l'intero laboratorio molecolare hi-tech
  157. ai contadini di Tanzania, Kenya e Uganda
  158. e l'abbiamo chiamato Tree Lab.
  159. E cos'abbiamo fatto?
  160. Innanzitutto, ci siamo dati un nome:
  161. Cassava Virus Action Project.
  162. Abbiamo creato un sito web,
  163. raccolto il sostegno delle comunità
    della genomica e del computing
  164. e siamo andati dalle contadine.
  165. Tutto quello che ci serve per il Tree Lab
  166. viene portato dal team che vedete qui.
  167. Tutti gli strumenti molecolari e
    di computing necessari
  168. per diagnosticare le malattie
    nelle piante sono lì.
  169. E in realtà sono anche su questo palco.
  170. Abbiamo pensato che avvicinando
    i dati al problema

  171. e alle contadine
  172. avremmo potuto dire loro più velocemente
    quale fosse il problema della pianta.
  173. E non solo questo,
  174. ma anche dare la soluzione.
  175. E la soluzione è
  176. bruciare il campo e piantare delle varietà
  177. che siano resistenti ai parassiti e
    agenti patogeni che ci sono nel campo.
  178. Per prima cosa dovevamo estrarre del DNA.
  179. E per farlo abbiamo usato questo strumento
  180. si chiama PDQeX,
  181. che sta per "Pretty Damn Quick Extraction"
    (estrazione dannatamente veloce).
  182. (Risate)

  183. Bello, no?

  184. Il mio amico Joe è proprio forte.
  185. Una delle sfide maggiori
    nell'estrazione del DNA
  186. sta nel fatto che di solito richiede
    strumenti molto costosi
  187. e che ci vogliono ore.
  188. Ma con questo strumento
  189. siamo riusciti a farla in 20 minuti
  190. a un costo molto più basso.
  191. E basta una batteria da moto.
  192. Con questo strumento estraiamo il DNA
    e lo mettiamo in un catalogo

  193. dove viene preparato per il caricamento
  194. su questo sequenziatore genomico
    portatile,
  195. che è qui,
  196. e poi colleghiamo questo
    a un mini supercomputer
  197. che si chiama MinIT.
  198. Ed entrambe queste cose sono collegate
    a una batteria portatile.
  199. Così siamo riusciti a fare a meno
  200. dell'elettricità e di internet,
  201. che sono due fattori molto limitanti
    per una piccola attività agricola.
  202. Anche analizzare i dati velocemente
    può essere problematico.
  203. Proprio qui il mio lavoro
    di biologa computazionale è tornato utile.
  204. Tutto quell'incollare piante morte,
  205. tutto quel misurare
  206. e usare il computer
  207. finalmente si è rivelato utile
    nel mondo reale.
  208. Sono riuscita a creare
    banche dati personalizzate
  209. e siamo stati in grado di dare
    i risultati alle contadine in tre ore
  210. anziché in sei mesi.
  211. (Applausi)

  212. Le contadine scoppiavano di gioia.

  213. Come facciamo a sapere
    di aver fatto la differenza?
  214. Nove mesi dopo la creazione del Tree Lab,
  215. Asha è passata da zero tonnellate
    per ettaro
  216. a 40 tonnellate per ettaro.
  217. Aveva abbastanza raccolto
    da sfamare la sua famiglia
  218. e poteva vendere il resto al mercato
  219. e adesso sta costruendo una casa
    per la sua famiglia.
  220. Sì, fantastico.
  221. (Applausi)

  222. E come aumentare l'impatto del Tree Lab?

  223. Il fatto è che
  224. l'impatto è automaticamente
    moltiplicato.
  225. Queste donne lavorano in gruppi
  226. e quindi aiutando Asha abbiamo aiutato
    3000 persone nel suo villaggio
  227. perché lei ha condiviso con loro
    i risultati e anche la soluzione.
  228. Ricordo ogni singola contadina
    che ho incontrato.

  229. La loro sofferenza e la loro gioia
  230. sono scolpite nella mia memoria.
  231. La nostra scienza è per loro.
  232. Tree Lab è il nostro migliore tentativo
    di aumentare la loro sicurezza alimentare.
  233. Non ho mai sognato
  234. che il mio lavoro scientifico
    più importante
  235. l'avrei fatto su quella coperta
    nell'Africa dell'est
  236. con le tecnologie più avanzate
    della genomica.
  237. Ma il nostro team sì che sognava
  238. di poter dare delle risposte ai contadini
    in tre ore invece che in sei mesi.
  239. E ce l'abbiamo fatta.
  240. Perché questo è il potere della diversità
    e dell'inclusione nella scienza.
  241. Grazie.

  242. (Applausi)

  243. (Acclamazioni)