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← Como estamos usando tecnologia de DNA para ajudar agricultores a combater doenças nas plantações

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21 llengües

Showing Revision 14 created 10/21/2019 by Maricene Crus.

  1. Eu me levanto da cama por dois motivos.
  2. Primeiro, pequenos agricultores familiares
    precisam de mais comida.
  3. É uma loucura que em 2019, agricultores
    que nos alimentam passem fome.
  4. E segundo, a ciência precisa ser
    mais diversificada e inclusiva.
  5. Se vamos resolver os problemas
    mais difíceis do planeta,
  6. como insegurança alimentar para os milhões
    que vivem em extrema pobreza,
  7. isso dependerá de todos nós.
  8. Quero usar a tecnologia mais recente

  9. com as equipes mais diversas
    e inclusivas do planeta
  10. para ajudar agricultores
    a ter mais comida.
  11. Sou bióloga computacional.
  12. Mas o que é isso e como vai ajudar
    a acabar com a fome?
  13. Basicamente, gosto
    de computadores e biologia
  14. e, de alguma forma,
    juntar os dois vira um trabalho.
  15. (Risos)

  16. Não tenho uma história

  17. de querer ser bióloga desde pequena.
  18. A verdade é que joguei
    basquete na faculdade.
  19. E, como parte do financiamento estudantil,
    eu trabalhava um período no campus.
  20. Um belo dia,
  21. andei até o prédio mais próximo
    do meu dormitório.
  22. E acontece que era o prédio da biologia.
  23. Entrei e vi o quadro de vagas de emprego.
  24. Isso mesmo, ainda não havia a internet.
  25. E vi um pequeno anúncio de uma vaga
    para trabalhar no herbário.
  26. Rapidamente anotei o telefone,
  27. porque dizia "horário flexível",
  28. e eu precisava disso para conciliar
    com a agenda do basquete.
  29. Corri para a biblioteca
    para descobrir o que era um herbário.
  30. (Risos)

  31. E descobri

  32. que é onde armazenam
    plantas mortas e secas.
  33. Tive sorte de conseguir o emprego.
  34. Minha primeira tarefa científica
  35. foi colar plantas mortas
    no papel por horas a fio.
  36. (Risos)

  37. É tão fascinante.

  38. Foi assim que me tornei
    bióloga computacional.
  39. Naquela época,
  40. genômica e computação
    estavam amadurecendo.
  41. E resolvi fazer meu mestrado
  42. combinando biologia e computação.
  43. Nessa época, trabalhei
    no Laboratório Nacional de Los Alamos,

  44. no grupo teórico de biologia e biofísica.
  45. E foi lá que tive meu primeiro encontro
    com um supercomputador,
  46. e aquilo me impactou.
  47. Com o poder da supercomputação.
  48. que é basicamente milhares de PCs
    conectados e anabolizados,
  49. fomos capazes de desvendar
    as complexidades da gripe e da hepatite C.
  50. E foi nessa época que vi o poder
  51. de usar computadores e biologia
    combinados, em prol da humanidade.
  52. E eu queria que essa fosse minha carreira.
  53. Desde 1999,
  54. passei a maior parte
    da minha carreira científica
  55. em laboratórios de alta tecnologia,
  56. cercada por equipamentos
    extremamente caros.
  57. Muitos me perguntam

  58. como e por que trabalho
    para agricultores na África.
  59. Por causa das minhas
    habilidades de computação,
  60. em 2013, uma equipe
    de cientistas da África Oriental
  61. me pediu para me juntar a eles
    na luta para salvar a mandioca,
  62. uma planta cujas folhas e raízes alimentam
    800 milhões de pessoas no mundo,
  63. sendo 500 milhões na África Oriental.
  64. Isso é quase um bilhão de pessoas
  65. contando com esta planta
    para consumo diário.
  66. Se uma pequena agricultora familiar
    tiver mandioca o bastante,
  67. ela pode alimentar sua família
  68. e vender outra parte para custear coisas
    importantes como mensalidades escolares,
  69. despesas médicas ou uma poupança.
  70. Mas a mandioca está sob ataque na África.

  71. Moscas brancas e vírus
    estão devastando a mandioca.
  72. Moscas brancas são insetos minúsculos
  73. que se alimentam das folhas
    de mais de 600 plantas.
  74. Elas são más notícias.
  75. Existem várias espécies;
  76. elas se tornaram resistentes a pesticidas;
  77. e transmitem centenas de vírus de plantas
  78. que causam doenças na mandioca
    chamadas listrado marrom
  79. e mosaico africano.
  80. Elas matam a planta completamente.
  81. E se não há mandioca,
  82. não há comida ou renda
    para milhões de pessoas.
  83. Bastou uma viagem à Tanzânia

  84. para perceber que essas mulheres
    precisavam de ajuda.
  85. Esses fortes e incríveis
    pequenos agricultores familiares,
  86. a maioria mulheres,
  87. passavam por dificuldades.
  88. Não têm comida o bastante
    para a família deles,
  89. o que é uma verdadeira crise.
  90. Acontece é que eles plantam lavouras
    de mandioca quando as chuvas chegam.
  91. Nove meses depois,
  92. não produzem nada,
    por causa dessas pragas e patógenos.
  93. Então, eu pensei:
  94. "Como é possível
    agricultores passarem fome?"
  95. Decidi passar algum tempo no local

  96. com os agricultores e cientistas
  97. para ver se eu tinha alguma
    técnica que pudesse ser útil.
  98. A situação no local é alarmante.
  99. As moscas brancas destruíram as folhas
    que são consumidas por sua proteína,
  100. e os vírus destruíram as raízes
    que são consumidas por seu amido.
  101. Todo um ciclo de cultivo passará
  102. e o agricultor perderá
    um ano inteiro de renda e comida,
  103. e a família sofrerá
    uma longa temporada de fome.
  104. Isso é completamente evitável.
  105. Se a agricultora soubesse
  106. qual variedade de mandioca
    plantar em suas terras,
  107. que fosse resistente
    a esses vírus e patógenos,
  108. ela teria mais comida.
  109. Temos toda a tecnologia de que precisamos,

  110. mas o conhecimento e os recursos
  111. não estão distribuídos
    igualmente pelo mundo.
  112. O que quero dizer especificamente é:
  113. as tecnologias genômicas mais antigas
  114. que foram necessárias
    para descobrir as complexidades
  115. nessas pragas e patógenos,
  116. não foram criadas
    para a África subsaariana.
  117. Elas custam mais de US$ 1 milhão;
  118. exigem alimentação constante de energia
  119. e recursos humanos especializados.
  120. São poucas máquinas
    e estão espalhadas pelo continente,
  121. o que deixa muitos cientistas que lutam
    na linha de frente sem escolha,
  122. a não ser enviar amostras para o exterior.
  123. E, ao fazerem isso, as amostras
    se degradam, o que custa muito dinheiro,
  124. e tentar recuperar os dados
    através da internet precária
  125. é quase impossível.
  126. Às vezes, pode levar seis meses para
    que os resultados retornem ao agricultor.
  127. E daí, é tarde demais.
  128. A colheita já foi perdida,
  129. o que resulta em mais fome e pobreza.
  130. Sabíamos que poderíamos resolver isso.

  131. Em 2017,
  132. ouvimos falar deste
    sequenciador de DNA portátil
  133. chamado Oxford Nanopore MinION.
  134. Estava sendo usado na África Ocidental
    para combater o Ebola.
  135. Então pensamos:
  136. "Por que não usá-lo na África Oriental
    para ajudar agricultores?"
  137. Então, nos prepararmos para fazer isso.

  138. Na época, a tecnologia era muito nova,
  139. e muitos duvidavam que pudéssemos
    replicar isso numa fazenda.
  140. Quando decidimos fazê-lo,
  141. um dos nossos "parceiros" no Reino Unido
  142. nos disse que nunca conseguiríamos
    fazer isso funcionar na África Oriental,
  143. muito menos numa fazenda.
  144. Aceitamos o desafio.
  145. Essa pessoa chegou ao ponto de apostar
    duas garrafas do melhor champanhe
  146. que nunca conseguiríamos
    que isso funcionasse.
  147. Duas palavras:
  148. pague logo.
  149. (Risos)

  150. (Aplausos)

  151. Pague logo, porque conseguimos.

  152. Levamos todo o laboratório
    molecular de alta tecnologia
  153. aos agricultores da Tanzânia,
    do Quênia e de Uganda,
  154. e o chamamos de Tree Lab.
  155. E o que nós fizemos?
  156. Primeiro, criamos um nome para a equipe:
  157. Cassava Virus Action Project.
  158. Criamos um site,
  159. conseguimos apoio das comunidades
    da genômica e da computação,
  160. e depois fomos até os agricultores.
  161. Tudo o que precisamos
    para o nosso Tree Lab
  162. está sendo levado por essa equipe aqui.
  163. Todos os requisitos moleculares
    e computacionais necessários
  164. para diagnosticar
    plantas doentes estão ali.
  165. E tudo está, na verdade,
    neste palco também.
  166. Pensamos que se pudéssemos
    levar os dados perto do problema,

  167. e perto do agricultor,
  168. poderíamos dizer a ele mais rápido
    o que estava errado em sua lavoura.
  169. E não somente dizer o que está errado,
  170. mas dar a solução.
  171. E a solução é:
  172. queime tudo e plante variedades
  173. resistentes às pragas e patógenos
    que detectamos em sua lavoura.
  174. A primeira coisa que fizemos
    foi extrair o DNA.
  175. Usamos essa máquina aqui.
  176. É chamada de PDQeX,
  177. sigla de "Extração pra lá de rápida".
  178. (Risos)

  179. Eu sei.

  180. Meu amigo Joe é muito legal.
  181. Um dos maiores desafios na extração de DNA
  182. é que geralmente requer
    equipamento muito caro,
  183. e leva horas.
  184. Mas com essa máquina,
  185. conseguimos fazer isso em 20 minutos,
  186. por uma fração do custo.
  187. E funciona com uma bateria de motocicleta.
  188. A partir daí, pegamos o DNA extraído
    e o organizamos em um acervo,

  189. deixando-o pronto para alimentar
  190. este sequenciador genômico portátil,
  191. este aqui,
  192. e depois o conectamos
    a um minisupercomputador,
  193. chamado de MinIT.
  194. E os dois são conectados
    a uma bateria portátil.
  195. Conseguimos eliminar a necessidade
    de internet e de energia convencional,
  196. que são dois fatores muito limitantes
    na agricultura familiar.
  197. Analisar os dados rapidamente
    também pode ser um problema.
  198. Mas foi bem aí que valeu
    eu ser bióloga computacional.
  199. Toda aquela colagem de plantas mortas,
  200. e toda aquela medição e computação,
  201. finalmente foi muito útil, em tempo real.
  202. Pude criar bancos de dados personalizados
  203. e conseguimos dar resultados
    aos agricultores em três horas
  204. em vez de seis meses.
  205. (Aplausos)

  206. Os agricultores ficaram
    extremamente felizes.

  207. E como saber se estamos gerando impacto?
  208. Nove meses depois da chegada do Tree Lab,
  209. Asha passou de zero toneladas por hectare
  210. para 40 toneladas por hectare.
  211. Teve comida suficiente para a família
  212. e estava vendendo uma parte no mercado,
  213. e agora ela está construindo
    uma casa para a família.
  214. (Aplausos)

  215. E como dimensionamos o Tree Lab?

  216. O fato é
  217. que os agricultores
    estão adaptados na África.
  218. Essas mulheres trabalham em grupos,
  219. por isso, ajudarmos à Asha significou
    ajudar 3 mil pessoas em sua aldeia,
  220. porque ela compartilhou
    os resultados e também a solução.
  221. Lembro-me de todos
    os agricultores que conheci.

  222. Sua dor e sua alegria
  223. estão gravadas em minha memória.
  224. Nossa ciência é para eles.
  225. O Tree Lab é nossa melhor tentativa
    de ajudá-los a ter segurança alimentar.
  226. Nunca sonhei
  227. que a melhor ciência que eu faria na vida
  228. seria naquele cobertor na África Oriental,
  229. com os dispositivos genômicos
    da mais alta tecnologia.
  230. Mas nossa equipe sonhou
  231. em dar respostas aos agricultores
    em três horas em vez de seis meses,
  232. e conseguimos.
  233. Esse é o poder da diversidade
    e da inclusão na ciência.
  234. Obrigada.

  235. (Aplausos) (Vivas)