1
00:00:01,992 --> 00:00:03,317
No las conocen.

2
00:00:04,150 --> 00:00:05,436
No las ven.

3
00:00:06,405 --> 00:00:08,408
Pero siempre andan por ahí,

4
00:00:09,404 --> 00:00:11,084
cuchicheando,

5
00:00:11,108 --> 00:00:12,922
elaborando planes secretos,

6
00:00:13,700 --> 00:00:17,382
creando ejércitos con 
millones de soldados...

7
00:00:18,826 --> 00:00:20,617
Y cuando deciden atacar,

8
00:00:21,435 --> 00:00:23,917
atacan todas al mismo tiempo.

9
00:00:27,130 --> 00:00:28,909
Estoy hablando de las bacterias.

10
00:00:28,933 --> 00:00:30,258
(Risas)

11
00:00:30,282 --> 00:00:32,137
¿De quién pensaban que hablaba?

12
00:00:34,401 --> 00:00:37,595
Las bacterias viven en comunidades
al igual que los humanos.

13
00:00:37,619 --> 00:00:38,892
Tienen familias,

14
00:00:38,916 --> 00:00:39,771
hablan,

15
00:00:39,771 --> 00:00:41,933
y planean sus actividades.

16
00:00:41,957 --> 00:00:44,614
Y al igual que los humanos, 
hacen trampa, engañan

17
00:00:44,638 --> 00:00:46,932
e incluso algunas se engañan unas a otras.

18
00:00:48,127 --> 00:00:51,974
¿Y si les digo que podemos escuchar
las conversaciones de las bacterias

19
00:00:51,998 --> 00:00:55,572
y traducir su información 
confidencial al lenguaje humano?

20
00:00:56,255 --> 00:01:01,053
¿Y que el traducir las conversaciones 
de las bacterias puede salvar vidas?

21
00:01:02,519 --> 00:01:04,290
Tengo un doctorado en nanofísica

22
00:01:04,314 --> 00:01:06,794
y usé la nanotecnología para desarrollar

23
00:01:06,794 --> 00:01:08,714
una herramienta de traducción 
en tiempo real

24
00:01:08,714 --> 00:01:11,033
que puede espiar a 
las comunidades de bacterias

25
00:01:11,057 --> 00:01:13,973
y obtener grabaciones de lo que 
las bacterias están haciendo.

26
00:01:16,073 --> 00:01:17,749
Las bacterias viven en todos lados.

27
00:01:17,749 --> 00:01:20,016
Están en la tierra, en los muebles

28
00:01:20,016 --> 00:01:21,407
y dentro de nuestros cuerpos.

29
00:01:22,083 --> 00:01:26,622
De hecho, el 90 % de todas las células 
vivas en este escenario son bacterianas.

30
00:01:27,855 --> 00:01:29,554
Algunas bacterias son beneficiosas;

31
00:01:29,554 --> 00:01:32,750
nos ayudan a digerir la comida 
o producen antibióticos.

32
00:01:32,774 --> 00:01:34,866
Y algunas bacterias son 
malas para nosotros;

33
00:01:34,890 --> 00:01:36,784
causan enfermedades y muerte.

34
00:01:37,794 --> 00:01:40,210
Para coordinar todas sus funciones,

35
00:01:40,234 --> 00:01:42,306
las bacterias deben poder organizarse,

36
00:01:42,330 --> 00:01:44,371
y las hacen como los humanos:

37
00:01:44,395 --> 00:01:45,804
comunicándose.

38
00:01:46,751 --> 00:01:48,226
Pero en vez de usar palabras

39
00:01:48,250 --> 00:01:51,192
usan moléculas de señalización
para comunicarse entre sí.

40
00:01:52,053 --> 00:01:53,340
Cuando hay pocas bacterias,

41
00:01:53,364 --> 00:01:56,107
las moléculas de señalización 
simplemente fluyen,

42
00:01:56,131 --> 00:01:58,676
como los gritos de un hombre
solo en el desierto.

43
00:01:59,518 --> 00:02:03,510
Pero cuando hay muchas bacterias,
las moléculas de señalización se acumulan,

44
00:02:03,534 --> 00:02:06,526
y las bacterias empiezan a percibir
que no están solas.

45
00:02:07,309 --> 00:02:08,693
Se escuchan unas a otras.

46
00:02:09,459 --> 00:02:12,275
De este modo, controlan cuántas son

47
00:02:12,299 --> 00:02:15,620
y cuándo son suficientes como 
para iniciar una nueva acción.

48
00:02:16,575 --> 00:02:20,432
Y cuando las moléculas de señalización
han alcanzado un cierto umbral,

49
00:02:20,456 --> 00:02:23,577
todas las bacterias perciben 
al unísono que deben realizar

50
00:02:23,601 --> 00:02:24,919
la misma acción.

51
00:02:25,967 --> 00:02:30,293
Así que las conversaciones bacterianas
constan de una iniciativa y una reacción,

52
00:02:30,317 --> 00:02:33,389
la producción de una molécula
y la respuesta a esta.

53
00:02:35,044 --> 00:02:38,474
En mi investigación me he concentrado
en espiar a comunidades bacterianas

54
00:02:38,474 --> 00:02:39,861
dentro del cuerpo humano.

55
00:02:40,343 --> 00:02:41,588
¿Cómo funciona?

56
00:02:42,385 --> 00:02:44,300
Tomamos una muestra de un paciente;

57
00:02:44,324 --> 00:02:46,862
puede ser de sangre o saliva.

58
00:02:47,304 --> 00:02:49,841
Disparamos electrones en la muestra,

59
00:02:49,865 --> 00:02:53,785
y los electrones interactúan con cualquier
molécula de comunicación presente;

60
00:02:53,809 --> 00:02:56,200
esta interacción nos dará información

61
00:02:56,200 --> 00:02:58,105
sobre la identidad de la bacteria,

62
00:02:58,129 --> 00:02:59,800
el tipo de comunicación

63
00:02:59,824 --> 00:03:02,117
y cuánto están hablando las bacterias.

64
00:03:04,269 --> 00:03:06,660
Pero ¿cómo es cuando 
las bacterias se comunican?

65
00:03:07,747 --> 00:03:11,507
Antes de desarrollar
la herramienta de traducción

66
00:03:11,531 --> 00:03:15,377
mi primera hipótesis era que las
bacterias tenían un lenguaje primitivo,

67
00:03:15,401 --> 00:03:19,019
como niños pequeños que aún no 
han desarrollado palabras ni oraciones.

68
00:03:19,208 --> 00:03:21,923
Cuando se ríen están felices,
cuando lloran están tristes.

69
00:03:21,923 --> 00:03:23,303
Tan simple como eso.

70
00:03:24,008 --> 00:03:28,123
Pero resultó que las bacterias no eran
tan primitivas como supuse que serían.

71
00:03:28,615 --> 00:03:30,855
Una molécula no es solo una molécula.

72
00:03:30,879 --> 00:03:33,813
Puede significar cosas distintas 
dependiendo del contexto,

73
00:03:34,404 --> 00:03:37,356
al igual que el llanto de los bebés
significa cosas distintas:

74
00:03:37,370 --> 00:03:39,140
a veces el bebé tiene hambre,

75
00:03:39,164 --> 00:03:40,358
a veces está mojado,

76
00:03:40,382 --> 00:03:42,401
a veces está lastimado o tiene miedo.

77
00:03:42,425 --> 00:03:44,775
Los padres saben cómo 
decodificar esos llantos.

78
00:03:45,624 --> 00:03:47,506
Y como herramienta de traducción real

79
00:03:47,530 --> 00:03:50,503
tenía que decodificar 
las moléculas de señalización

80
00:03:50,527 --> 00:03:54,588
y traducirlas dependiendo del contexto.

81
00:03:55,497 --> 00:03:56,648
Y, ¿quién sabe?

82
00:03:56,672 --> 00:03:58,833
Quizá el traductor de Google
la adopte pronto.

83
00:03:58,857 --> 00:04:01,226
(Risas)

84
00:04:02,386 --> 00:04:04,104
Les daré un ejemplo.

85
00:04:04,128 --> 00:04:07,717
Traje algunos datos bacterianos que
quizá sean un poco difíciles de entender

86
00:04:07,741 --> 00:04:08,892
si no están entrenados,

87
00:04:08,916 --> 00:04:10,261
pero traten de observar.

88
00:04:11,548 --> 00:04:13,467
(Risas)

89
00:04:14,959 --> 00:04:18,436
Esta es una familia bacteriana feliz
que ha infectado a un paciente.

90
00:04:20,261 --> 00:04:22,294
Llamémosla la familia Montesco.

91
00:04:23,920 --> 00:04:27,381
Comparten los recursos, 
se reproducen y crecen.

92
00:04:28,294 --> 00:04:30,273
Un día reciben nuevos vecinos:

93
00:04:32,746 --> 00:04:34,513
la familia bacteriana Capuleto.

94
00:04:34,537 --> 00:04:35,687
(Risas)

95
00:04:36,157 --> 00:04:38,947
Mientras trabajen juntas, todo va bien.

96
00:04:40,377 --> 00:04:43,383
Pero entonces ocurre algo inesperado.

97
00:04:44,449 --> 00:04:48,667
Romeo Montesco tiene una relación 
con Julieta Capuleto.

98
00:04:48,691 --> 00:04:49,841
(Risas)

99
00:04:50,978 --> 00:04:53,873
Y sí, comparten material genético.

100
00:04:53,897 --> 00:04:56,006
(Risas)

101
00:04:58,630 --> 00:05:01,771
Esta transferencia de genes puede ser 
peligrosa para los Montesco,

102
00:05:01,771 --> 00:05:05,025
que ambicionan ser la única familia
en el paciente que han infectado,

103
00:05:05,425 --> 00:05:06,989
y compartir los genes contribuye

104
00:05:06,989 --> 00:05:10,467
a que los Capuleto desarrollen 
una resistencia contra los antibióticos.

105
00:05:11,747 --> 00:05:16,392
Así que los Montesco empiezan a hablar 
para deshacerse de la otra familia

106
00:05:16,416 --> 00:05:18,138
liberando esta molécula.

107
00:05:18,688 --> 00:05:19,838
(Risas)

108
00:05:20,700 --> 00:05:22,062
Y con subtítulos:

109
00:05:22,302 --> 00:05:23,978
[Coordinemos un ataque]

110
00:05:24,002 --> 00:05:25,293
(Risas)

111
00:05:25,639 --> 00:05:27,940
Coordinemos un ataque.

112
00:05:29,148 --> 00:05:32,248
Y entonces todos responden al unísono

113
00:05:32,272 --> 00:05:36,595
liberando un veneno que matará
a la otra familia.

114
00:05:36,619 --> 00:05:38,387
[¡Eliminar!]

115
00:05:40,129 --> 00:05:42,261
(Risas)

116
00:05:43,338 --> 00:05:47,731
Los Capuleto responden 
ordenando un contraataque.

117
00:05:47,755 --> 00:05:48,911
[¡Contraataque!]

118
00:05:48,935 --> 00:05:50,360
Y tienen una batalla.

119
00:05:52,090 --> 00:05:56,708
Este video es de bacterias reales que 
luchan con orgánulos parecidos a espadas,

120
00:05:56,732 --> 00:05:58,345
en el que tratan de matarse

121
00:05:58,369 --> 00:06:01,207
literalmente apuñalándose y 
rompiéndose unas a otras.

122
00:06:02,784 --> 00:06:06,745
La familia que gane esta batalla 
se convertirá en la bacteria dominante.

123
00:06:08,310 --> 00:06:11,613
Así que, lo que puedo hacer es detectar
conversaciones bacterianas

124
00:06:11,613 --> 00:06:13,765
que conducen a distintas
conductas colectivas

125
00:06:13,765 --> 00:06:15,154
como la batalla que vieron.

126
00:06:15,633 --> 00:06:18,550
Y lo que yo hice fue espiar
las comunidades de bacterias

127
00:06:18,574 --> 00:06:20,617
dentro del cuerpo humano

128
00:06:20,641 --> 00:06:22,357
en pacientes de un hospital.

129
00:06:22,737 --> 00:06:25,207
Seguí a 62 pacientes en un experimento,

130
00:06:25,231 --> 00:06:28,979
donde analicé muestras de pacientes
sobre una infección en particular,

131
00:06:29,003 --> 00:06:32,332
sin saber los resultados de las pruebas
de diagnóstico tradicionales.

132
00:06:32,356 --> 00:06:36,576
Ahora bien, para 
los diagnósticos de bacterias

133
00:06:36,600 --> 00:06:38,581
se esparce una muestra sobre una placa

134
00:06:38,605 --> 00:06:41,729
y si las bacterias en cinco días,

135
00:06:41,753 --> 00:06:44,117
se diagnostica al paciente como infectado.

136
00:06:45,662 --> 00:06:48,851
Cuando terminé el estudio y comparé
los resultados de la herramienta

137
00:06:48,851 --> 00:06:52,003
con la prueba de diagnóstico tradicional
y la prueba de validación,

138
00:06:52,003 --> 00:06:53,347
quedé sorprendida.

139
00:06:53,371 --> 00:06:57,082
Fue mucho más asombroso de
lo que nunca hubiera previsto.

140
00:06:57,881 --> 00:07:00,140
Pero antes de decir lo que
reveló la herramienta

141
00:07:00,140 --> 00:07:03,168
quisiera contarles sobre
una paciente específica a la que seguí:

142
00:07:03,192 --> 00:07:04,359
una niña.

143
00:07:04,803 --> 00:07:06,253
Tenía fibrosis cística,

144
00:07:06,277 --> 00:07:08,727
una enfermedad genética que 
hacía que sus pulmones

145
00:07:08,727 --> 00:07:10,867
fueran susceptibles
a infecciones bacterianas.

146
00:07:10,867 --> 00:07:13,233
La niña no formaba parte
del ensayo clínico.

147
00:07:13,257 --> 00:07:16,084
La seguí porque yo sabía,
por su historia clínica,

148
00:07:16,108 --> 00:07:18,208
que nunca antes había 
tenido una infección.

149
00:07:19,453 --> 00:07:21,558
Una vez al mes esta niña iba al hospital

150
00:07:21,582 --> 00:07:24,236
para expectorar una muestra 
de esputo en un recipiente.

151
00:07:24,916 --> 00:07:28,042
Esta muestra se transfería
para un análisis bacteriano

152
00:07:28,066 --> 00:07:29,996
al laboratorio central,

153
00:07:30,020 --> 00:07:33,886
de modo que los médicos pudieran actuar
rápidamente si descubrían una infección.

154
00:07:34,099 --> 00:07:37,383
Y esto me permitía también a mí probar
sus muestras en mi dispositivo.

155
00:07:37,383 --> 00:07:40,767
Los primeros dos meses en los que medí
sus muestras, no había nada.

156
00:07:41,794 --> 00:07:42,961
Pero al tercer mes,

157
00:07:42,985 --> 00:07:45,881
descubrí algunas conversaciones
bacterianas en su muestra.

158
00:07:46,473 --> 00:07:49,705
Las bacterias estaban coordinándose
para dañar su tejido pulmonar.

159
00:07:50,534 --> 00:07:54,545
Pero los diagnósticos tradicionales
no mostraban ninguna bacteria.

160
00:07:55,711 --> 00:07:57,630
Lo medí nuevamente el mes siguiente,

161
00:07:57,654 --> 00:08:01,402
y pude ver que las conversaciones entre 
las bacterias eran aún más agresivas.

162
00:08:02,167 --> 00:08:04,919
Los diagnósticos tradicionales 
todavía no mostraban nada.

163
00:08:06,456 --> 00:08:10,024
Mi estudio terminó, pero 
medio año después seguí su estado

164
00:08:10,024 --> 00:08:13,365
para ver si las bacterias que 
solo yo conocía habían desaparecido

165
00:08:13,389 --> 00:08:15,404
sin intervención médica.

166
00:08:16,350 --> 00:08:17,500
No lo habían hecho.

167
00:08:18,020 --> 00:08:20,923
Ahora habían diagnosticado 
a la niña con una infección aguda

168
00:08:20,923 --> 00:08:22,275
de bacterias mortales.

169
00:08:23,511 --> 00:08:27,589
Eran las mismas bacterias que 
mi herramienta había descubierto antes.

170
00:08:28,497 --> 00:08:31,033
Y, a pesar de un tratamiento 
fuerte con antibióticos,

171
00:08:31,057 --> 00:08:33,586
fue imposible erradicar la infección.

172
00:08:34,816 --> 00:08:37,898
Los médicos consideraron que no viviría
más allá de los 20 años.

173
00:08:40,404 --> 00:08:42,509
Cuando medí las muestras de esta niña

174
00:08:42,533 --> 00:08:44,732
mi herramienta aún estaba 
en la etapa inicial.

175
00:08:44,756 --> 00:08:47,455
Ni siquiera sabía si mi método funcionaba,

176
00:08:47,479 --> 00:08:49,410
por lo que acordé con los médicos

177
00:08:49,410 --> 00:08:51,211
no decirles lo que reveló

178
00:08:51,211 --> 00:08:53,675
para no comprometer su tratamiento.

179
00:08:54,111 --> 00:08:56,914
Cuando vi estos resultados,
que no habían sido validados,

180
00:08:56,938 --> 00:08:58,290
no me atreví a decir nada

181
00:08:58,314 --> 00:09:01,121
porque tratar a los pacientes 
sin una infección real

182
00:09:01,145 --> 00:09:03,755
también tiene consecuencias 
negativas para ellos.

183
00:09:05,092 --> 00:09:06,714
Pero ahora sabemos más,

184
00:09:06,738 --> 00:09:10,137
y hay muchos niños y niñas
a los que todavía podemos salvar

185
00:09:11,172 --> 00:09:14,596
porque, lamentablemente, 
esta situación ocurre muy a menudo.

186
00:09:14,620 --> 00:09:16,263
Los pacientes se infectan,

187
00:09:16,263 --> 00:09:19,664
las bacterias no aparecen en 
la prueba de diagnóstico tradicional

188
00:09:19,688 --> 00:09:23,540
y, de pronto, la infección se desencadena 
en el paciente con síntomas graves.

189
00:09:23,564 --> 00:09:25,722
Y en ese momento ya es muy tarde.

190
00:09:27,219 --> 00:09:30,773
El resultado sorprendente
sobre los 62 pacientes que seguí

191
00:09:30,797 --> 00:09:33,340
es que mi dispositivo captó
conversaciones bacterianas

192
00:09:33,364 --> 00:09:35,580
en más de la mitad de las muestras

193
00:09:35,604 --> 00:09:39,285
que habían sido diagnosticadas como 
negativas por los métodos tradicionales.

194
00:09:39,501 --> 00:09:43,055
Más de la mitad de estos pacientes 
se habían ido a casa pensando

195
00:09:43,079 --> 00:09:44,764
que no tenían infección,

196
00:09:44,788 --> 00:09:47,626
aunque en realidad eran portadores
de bacterias peligrosas.

197
00:09:49,257 --> 00:09:51,554
Dentro de estos pacientes 
mal diagnosticados

198
00:09:51,578 --> 00:09:54,598
las bacterias se coordinaban
para lanzar un ataque sincronizado.

199
00:09:55,530 --> 00:09:57,218
Cuchicheaban unas con otras.

200
00:09:57,892 --> 00:09:59,583
Yo llamo "bacterias cuchicheadoras"

201
00:09:59,583 --> 00:10:03,121
a las bacterias que los métodos 
tradicionales no pueden diagnosticar.

202
00:10:03,383 --> 00:10:07,326
Es la única herramienta de traducción
que puede captar esos cuchicheos.

203
00:10:08,364 --> 00:10:11,767
Creo que el tiempo durante el cual 
las bacterias aún están cuchicheando

204
00:10:11,791 --> 00:10:14,778
es un período de oportunidad 
para el tratamiento dirigido.

205
00:10:15,608 --> 00:10:18,741
Si la niña hubiera sido tratada
durante esta período,

206
00:10:18,765 --> 00:10:21,266
podría haber sido posible
matar a las bacterias

207
00:10:21,290 --> 00:10:22,755
en su estado inicial,

208
00:10:22,779 --> 00:10:25,175
antes de que la infección 
se fuera de las manos.

209
00:10:27,131 --> 00:10:31,102
Mi experiencia con esta niña me hizo 
decidir hacer todo lo posible

210
00:10:31,126 --> 00:10:33,821
por impulsar el uso de 
esta tecnología en el hospital.

211
00:10:34,212 --> 00:10:35,363
Junto con los médicos

212
00:10:35,387 --> 00:10:38,356
trabajo para implementar
esta herramienta en las clínicas

213
00:10:38,380 --> 00:10:40,982
para diagnosticar 
las infecciones tempranas.

214
00:10:41,319 --> 00:10:44,563
Aunque los médicos no saben todavía 
cómo tratar a los pacientes

215
00:10:44,587 --> 00:10:46,400
durante la fase de cuchicheo,

216
00:10:46,424 --> 00:10:50,127
puede ayudarlos a vigilar de cerca
a los pacientes en riesgo.

217
00:10:50,548 --> 00:10:53,830
Podría ayudarlos a confirmar
si el tratamiento ha funcionado o no,

218
00:10:53,854 --> 00:10:56,618
y a responder preguntas sencillas:

219
00:10:56,642 --> 00:10:58,372
¿Está infectado el paciente?

220
00:10:58,396 --> 00:11:00,206
¿Y qué están haciendo las bacterias?

221
00:11:00,958 --> 00:11:02,745
Las bacterias hablan,

222
00:11:02,769 --> 00:11:04,795
hacen planes secretos

223
00:11:04,819 --> 00:11:07,642
y se envían información 
confidencial entre sí.

224
00:11:08,253 --> 00:11:10,932
Pero no solo podemos captarlas
mientras cuchichean,

225
00:11:10,956 --> 00:11:13,423
también podemos aprender
su lenguaje secreto

226
00:11:13,447 --> 00:11:16,326
y volvernos cuchicheadores bacterianos.

227
00:11:16,973 --> 00:11:18,687
Y, como dirían las bacterias:

228
00:11:19,656 --> 00:11:22,754
"3-oxo-C12-aniline."

229
00:11:22,758 --> 00:11:23,758
["Fin"]

230
00:11:23,763 --> 00:11:24,931
(Risas)

231
00:11:24,955 --> 00:11:26,040
(Aplausos)

232
00:11:26,064 --> 00:11:27,248
Gracias.