1
00:00:01,992 --> 00:00:03,517
Vocês não as conhecem.

2
00:00:04,150 --> 00:00:05,405
Vocês não as veem.

3
00:00:06,405 --> 00:00:08,708
Mas elas estão sempre por perto,

4
00:00:09,404 --> 00:00:10,654
sussurrando,

5
00:00:11,138 --> 00:00:13,052
fazendo planos secretos,

6
00:00:13,700 --> 00:00:17,552
criando exércitos com milhões de soldados.

7
00:00:18,826 --> 00:00:20,887
Quando decidem atacar,

8
00:00:21,435 --> 00:00:24,037
todas elas atacam todas ao mesmo tempo.

9
00:00:27,130 --> 00:00:29,049
Estou falando das bactérias.

10
00:00:29,083 --> 00:00:30,282
(Risos)

11
00:00:30,302 --> 00:00:32,817
De quem achavam que eu estava falando?

12
00:00:34,401 --> 00:00:37,609
As bactérias vivem em comunidades,
assim como os seres humanos.

13
00:00:37,629 --> 00:00:38,896
Elas têm famílias,

14
00:00:38,916 --> 00:00:39,921
conversam,

15
00:00:39,941 --> 00:00:41,553
e planejam suas atividades.

16
00:00:41,907 --> 00:00:43,358
Assim como os seres humanos,

17
00:00:43,378 --> 00:00:46,802
elas enganam, iludem e algumas
até enganam umas às outras.

18
00:00:48,127 --> 00:00:51,974
E se eu disser a vocês que podemos
escutar as conversas entre bactérias

19
00:00:51,998 --> 00:00:55,652
e traduzir esses informações
confidenciais na língua humana?

20
00:00:56,255 --> 00:01:01,373
E se eu disser a vocês que traduzir
essas conversas pode salvar vidas?

21
00:01:02,519 --> 00:01:04,313
Tenho doutorado em nanofísica

22
00:01:04,333 --> 00:01:05,824
e tenho usado a nanotecnologia

23
00:01:05,844 --> 00:01:08,694
para desenvolver uma ferramenta
de tradução em tempo real

24
00:01:08,714 --> 00:01:11,007
que pode espionar
as comunidades de bactérias

25
00:01:11,027 --> 00:01:14,163
e nos fornecer registros
do que elas estão tramando.

26
00:01:16,123 --> 00:01:17,799
As bactérias vivem em toda a parte.

27
00:01:17,833 --> 00:01:21,482
Estão no solo, nos móveis
e dentro de nosso corpo.

28
00:01:22,083 --> 00:01:26,692
De fato, 90% de todas as células vivas
neste teatro são bacterianas.

29
00:01:27,915 --> 00:01:29,624
Algumas bactérias nos fazem bem;

30
00:01:29,638 --> 00:01:32,750
nos ajudam a digerir os alimentos
ou produzem antibióticos.

31
00:01:32,774 --> 00:01:34,866
E outras nos causam mal;

32
00:01:34,890 --> 00:01:37,144
provocam doenças e morte.

33
00:01:37,794 --> 00:01:40,350
Para coordenar todas
as funções das bactérias,

34
00:01:40,374 --> 00:01:42,286
elas têm que saber se organizar

35
00:01:42,310 --> 00:01:44,355
e fazer isso assim como nós,
seres humanos,

36
00:01:44,375 --> 00:01:45,904
por meio da comunicação.

37
00:01:46,751 --> 00:01:48,170
Mas, em vez de palavras,

38
00:01:48,190 --> 00:01:51,292
elas usam moléculas sinalizadoras
para se comunicarem entre si.

39
00:01:52,083 --> 00:01:53,564
Quando as bactérias são poucas,

40
00:01:53,584 --> 00:01:56,107
as moléculas sinalizadoras se dispersam,

41
00:01:56,131 --> 00:01:58,856
como os gritos de um homem
sozinho no deserto.

42
00:01:59,518 --> 00:02:03,510
Mas, quando há muitas bactérias,
as moléculas sinalizadoras se acumulam,

43
00:02:03,534 --> 00:02:06,656
e as bactérias começam a sentir
que não estão sozinhas.

44
00:02:07,309 --> 00:02:09,013
Elas escutam umas às outras.

45
00:02:09,459 --> 00:02:12,275
Desse modo, sabem quantas são

46
00:02:12,299 --> 00:02:15,470
e quando estão em número suficiente
para iniciar uma nova ação.

47
00:02:16,575 --> 00:02:20,402
Quando as moléculas sinalizadoras
atingem um certo limite,

48
00:02:20,416 --> 00:02:25,007
todas as bactérias sentem imediatamente
que precisam agir da mesma forma.

49
00:02:25,967 --> 00:02:30,293
A conversa entre bactérias consiste
em uma iniciativa e uma reação,

50
00:02:30,317 --> 00:02:33,539
a produção de uma molécula
e a reação a ela.

51
00:02:35,094 --> 00:02:38,634
Em minha pesquisa, eu me concentrei
em espionar as comunidades de bactérias

52
00:02:38,654 --> 00:02:40,131
dentro do corpo humano.

53
00:02:40,343 --> 00:02:41,848
Como isso funciona?

54
00:02:42,385 --> 00:02:44,380
Temos uma amostra de um paciente,

55
00:02:44,394 --> 00:02:46,992
que pode ser de sangue ou cuspe.

56
00:02:47,304 --> 00:02:49,841
Disparamos elétrons na amostra,

57
00:02:49,865 --> 00:02:53,785
que vão interagir com quaisquer
moléculas de comunicação presentes.

58
00:02:53,809 --> 00:02:58,110
Essa interação vai nos dar informações
sobre a identidade das bactérias,

59
00:02:58,129 --> 00:02:59,800
o tipo de comunicação

60
00:02:59,824 --> 00:03:02,317
e quanto as bactérias estão conversando.

61
00:03:04,269 --> 00:03:07,110
Mas como as bactérias se comunicam?

62
00:03:07,747 --> 00:03:11,507
Antes de eu desenvolver
a ferramenta de tradução,

63
00:03:11,531 --> 00:03:15,117
eu supunha inicialmente que as bactérias
tinham uma língua primitiva,

64
00:03:15,401 --> 00:03:18,859
como os bebês, que ainda
não desenvolveram palavras e frases.

65
00:03:19,208 --> 00:03:21,873
Quando riem, estão felizes;
quando choram, estão tristes.

66
00:03:21,893 --> 00:03:23,103
Simples assim.

67
00:03:24,008 --> 00:03:28,323
Mas acontece que as bactérias
não são nada primitivas como eu pensava.

68
00:03:28,615 --> 00:03:30,945
Uma molécula não é apenas uma molécula.

69
00:03:30,969 --> 00:03:33,813
Pode significar várias coisas,
dependendo do contexto,

70
00:03:34,404 --> 00:03:37,356
assim como o choro dos bebês
pode significar coisas diferentes:

71
00:03:37,380 --> 00:03:39,140
às vezes, o bebê está com fome,

72
00:03:39,164 --> 00:03:40,452
algumas vezes está molhado,

73
00:03:40,472 --> 00:03:42,391
outras vezes está machucado ou com medo.

74
00:03:42,411 --> 00:03:45,025
Os pais sabem interpretar esses choros.

75
00:03:45,624 --> 00:03:47,580
Para ser uma ferramenta de tradução real,

76
00:03:47,600 --> 00:03:50,573
tinha que saber interpretar
as moléculas sinalizadoras

77
00:03:50,607 --> 00:03:54,528
e traduzi-las dependendo do contexto.

78
00:03:55,397 --> 00:03:56,612
E quem sabe?

79
00:03:56,612 --> 00:03:58,723
Talvez o Google Tradutor
adote isso em breve.

80
00:03:58,743 --> 00:04:00,486
(Risos)

81
00:04:02,386 --> 00:04:04,014
Vou dar a vocês um exemplo.

82
00:04:04,128 --> 00:04:05,821
Trouxe alguns dados de bactérias,

83
00:04:05,841 --> 00:04:08,626
que podem ser difíceis de entender
se vocês forem leigos,

84
00:04:08,646 --> 00:04:10,791
mas tentem observar.

85
00:04:11,458 --> 00:04:13,377
(Risos)

86
00:04:14,959 --> 00:04:18,696
Aqui está uma família bacteriana feliz
que infectou um paciente.

87
00:04:20,261 --> 00:04:22,744
Vamos chamá-la de família Montéquio.

88
00:04:23,920 --> 00:04:27,351
Ela compartilha recursos,
se reproduz e cresce.

89
00:04:28,294 --> 00:04:30,473
Um dia, ela ganha um vizinho novo:

90
00:04:32,746 --> 00:04:34,843
a família bacteriana Capuleto.

91
00:04:34,863 --> 00:04:35,973
(Risos)

92
00:04:36,157 --> 00:04:39,087
Tudo vai bem desde que trabalhem juntas.

93
00:04:40,377 --> 00:04:43,513
Mas, então, acontece algo inesperado.

94
00:04:44,449 --> 00:04:48,727
Romeu, dos Montéquios, se relaciona
com Julieta, dos Capuletos.

95
00:04:48,801 --> 00:04:50,201
(Risos)

96
00:04:50,978 --> 00:04:53,823
E, sim, eles trocam material genético.

97
00:04:53,897 --> 00:04:56,006
(Risos)

98
00:04:58,630 --> 00:05:01,435
Essa transferência genética
pode ser perigosa aos Montéquios

99
00:05:01,455 --> 00:05:05,401
que têm a ambição de ser a única família
no paciente que infectaram

100
00:05:05,405 --> 00:05:06,789
e o compartilhamento de genes

101
00:05:06,813 --> 00:05:10,247
contribui para que os Capuletos
desenvolvam resistência a antibióticos.

102
00:05:13,057 --> 00:05:16,392
Os Montéquios começam a conversar
para se livrarem dessa outra família,

103
00:05:16,406 --> 00:05:18,308
por meio da liberação dessa molécula.

104
00:05:18,328 --> 00:05:19,478
(Risos)

105
00:05:20,700 --> 00:05:22,192
E com legendas:

106
00:05:22,212 --> 00:05:23,978
[Vamos coordenar um ataque.]

107
00:05:23,978 --> 00:05:25,593
(Risos)

108
00:05:25,639 --> 00:05:27,670
Vamos coordenar um ataque.

109
00:05:29,148 --> 00:05:32,938
Então, todos reagem imediatamente

110
00:05:33,402 --> 00:05:36,525
liberando um veneno
que vai matar a outra família.

111
00:05:38,259 --> 00:05:40,107
[Eliminar!]

112
00:05:40,129 --> 00:05:42,261
(Risos)

113
00:05:43,338 --> 00:05:47,501
Os Capuletos reagem
ordenando um contra-ataque.

114
00:05:47,515 --> 00:05:48,645
[Contra-atacar!]

115
00:05:48,665 --> 00:05:50,860
Eles travam uma batalha.

116
00:05:52,090 --> 00:05:56,708
Este é um vídeo sobre bactérias reais
duelando com organelas do tipo espada,

117
00:05:56,732 --> 00:05:58,349
em que tentam matar umas às outras

118
00:05:58,369 --> 00:06:01,177
literalmente se apunhalando
e rompendo umas às outras.

119
00:06:02,784 --> 00:06:06,965
A família que ganhar essa batalha
torna-se na bactéria dominante.

120
00:06:08,360 --> 00:06:11,639
Consigo detectar conversas entre bactérias

121
00:06:11,663 --> 00:06:13,855
que levam a diferentes
comportamentos coletivos

122
00:06:13,895 --> 00:06:15,424
como a luta que acabaram de ver.

123
00:06:15,673 --> 00:06:18,550
Meu trabalho era espionar
as comunidades de bactérias

124
00:06:18,574 --> 00:06:20,617
dentro do corpo humano

125
00:06:20,641 --> 00:06:22,417
em pacientes de um hospital.

126
00:06:22,737 --> 00:06:25,307
Acompanhei 62 pacientes em um experimento,

127
00:06:25,331 --> 00:06:28,979
em que testei as amostras deles
para uma infecção específica,

128
00:06:29,003 --> 00:06:32,182
sem saber os resultados
do teste de diagnóstico tradicional.

129
00:06:33,096 --> 00:06:36,516
Em diagnósticos bacterianos,

130
00:06:36,550 --> 00:06:38,651
uma amostra esfregaço
é colocada numa placa.

131
00:06:38,665 --> 00:06:41,809
Se as bactérias crescem
dentro de cinco dias,

132
00:06:41,833 --> 00:06:44,397
o paciente é diagnóstico como infectado.

133
00:06:45,762 --> 00:06:48,661
Quando concluí o estudo
e comparei os resultados da ferramenta

134
00:06:48,685 --> 00:06:53,393
com o teste de diagnóstico tradicional
e o teste de validação, fiquei chocada.

135
00:06:53,393 --> 00:06:57,282
Era muito mais supreendente
do que eu havia previsto.

136
00:06:57,861 --> 00:07:00,054
Mas, antes de dizer
o que a ferramenta revelou,

137
00:07:00,074 --> 00:07:03,133
eu gostaria de falar de uma paciente
específica que acompanhei,

138
00:07:03,153 --> 00:07:04,333
uma moça.

139
00:07:04,733 --> 00:07:06,177
Ela tinha fibrose cística,

140
00:07:06,197 --> 00:07:09,957
uma doença genética que torna os pulmões
suscetíveis a infecções bacterianas.

141
00:07:10,837 --> 00:07:13,233
Essa moça não fazia parte
do ensaio clínico.

142
00:07:13,257 --> 00:07:16,154
Eu a acompanhei porque sabia,
por seu prontuário médico,

143
00:07:16,178 --> 00:07:18,408
que ela nunca tinha tido
uma infecção antes.

144
00:07:19,413 --> 00:07:21,558
Uma vez por mês, essa moça ia ao hospital

145
00:07:21,582 --> 00:07:24,886
para coletar uma amostra de expectoração
que cuspia em um copo.

146
00:07:24,916 --> 00:07:28,052
Essa amostra era transferida
para análise bacteriana

147
00:07:28,066 --> 00:07:29,996
no laboratório central

148
00:07:30,020 --> 00:07:33,596
para que os médicos pudessem agir
rapidamente se descobrissem uma infecção.

149
00:07:34,099 --> 00:07:37,083
Isso me permitiu testar meu aparelho
também nas amostras dela.

150
00:07:37,355 --> 00:07:40,977
Nos dois primeiros meses em que medi
essas amostras, não havia nada,

151
00:07:41,794 --> 00:07:42,945
mas, no terceiro mês,

152
00:07:42,965 --> 00:07:45,871
descobri uma conversa
entre bactérias na amostra dela.

153
00:07:46,473 --> 00:07:50,345
As bactérias estavam se coordenando
para danificar o tecido dos pulmões.

154
00:07:50,534 --> 00:07:54,925
Mas o diagnóstico tradicional mostrava
que não havia nenhuma bactéria.

155
00:07:55,711 --> 00:07:57,624
Voltei a avaliar no mês seguinte.

156
00:07:57,644 --> 00:08:01,552
Pude ver que as conversas entre bactérias
se tornaram ainda mais agressivas.

157
00:08:02,167 --> 00:08:05,129
No entanto, o diagnóstico tradicional
não mostrava nada.

158
00:08:06,276 --> 00:08:07,654
Meu estudo terminou,

159
00:08:07,674 --> 00:08:09,964
mas, meio ano depois,
verifiquei o estado dela,

160
00:08:09,984 --> 00:08:12,639
para ver se as bactérias
que só eu havia descoberto

161
00:08:12,659 --> 00:08:15,494
haviam desaparecido
sem intervenção médica.

162
00:08:16,350 --> 00:08:17,420
Não haviam.

163
00:08:18,020 --> 00:08:20,877
Mas a moça já havia sido diagnosticada
com uma infecção grave

164
00:08:20,897 --> 00:08:22,495
por bactérias mortais.

165
00:08:23,478 --> 00:08:25,718
Eram as mesmas bactérias

166
00:08:25,738 --> 00:08:28,341
que minha ferramenta
havia descoberto antes.

167
00:08:28,537 --> 00:08:31,007
Apesar do tratamento agressivo
com antibióticos,

168
00:08:31,027 --> 00:08:34,155
foi impossível erradicar a infecção.

169
00:08:34,816 --> 00:08:38,518
Os médicos estimaram
que ela não passaria dos 20 anos.

170
00:08:40,404 --> 00:08:42,509
Quando avaliei as amostras daquela moça,

171
00:08:42,533 --> 00:08:44,716
minha ferramenta
ainda estava na fase inicial.

172
00:08:44,736 --> 00:08:47,439
Eu nem sequer sabia
se meu método funcionava mesmo.

173
00:08:47,459 --> 00:08:49,486
Então, eu tinha um acordo com os médicos

174
00:08:49,510 --> 00:08:51,651
para não dizer o que
minha ferramenta revelava

175
00:08:51,671 --> 00:08:53,715
a fim de não comprometer
o tratamento deles.

176
00:08:54,111 --> 00:08:56,868
Quando vi os resultados
que nem mesmo estavam validados,

177
00:08:56,888 --> 00:08:58,144
não ousei falar,

178
00:08:58,164 --> 00:09:00,961
porque o tratamento de um paciente
sem uma infecção real

179
00:09:01,145 --> 00:09:03,935
também tem consequências
negativas para ele.

180
00:09:05,092 --> 00:09:06,728
Mas agora sabemos mais a respeito,

181
00:09:06,748 --> 00:09:10,517
e há muitos rapazes e moças
que ainda podem ser salvos,

182
00:09:11,172 --> 00:09:14,596
porque, infelizmente, esse cenário
ocorre com muita frequência.

183
00:09:14,620 --> 00:09:16,183
Os pacientes são infectados,

184
00:09:16,203 --> 00:09:19,324
as bactérias não aparecem
nos testes de diagnóstico tradicionais

185
00:09:19,688 --> 00:09:23,540
e, de repente, a infecção começa
no paciente com sintomas graves.

186
00:09:23,564 --> 00:09:25,862
Nesse momento, já é tarde demais.

187
00:09:27,219 --> 00:09:30,773
O resultado surpreendente
dos 62 pacientes que acompanhei

188
00:09:30,773 --> 00:09:33,390
foi que meu aparelho captou
as conversas entre bactérias

189
00:09:33,414 --> 00:09:35,584
em mais da metade
das amostras dos pacientes

190
00:09:35,604 --> 00:09:38,775
que foram diagnosticados como negativos
pelos métodos tradicionais.

191
00:09:39,501 --> 00:09:42,549
Em outras palavras, mais da metade
desses pacientes iam para casa

192
00:09:42,569 --> 00:09:44,748
achando que estavam livres da infecção,

193
00:09:44,768 --> 00:09:47,726
embora, na verdade, fossem
portadores de bactérias perigosas.

194
00:09:49,107 --> 00:09:51,628
Dentro desses pacientes
diagnosticados incorretamente,

195
00:09:51,648 --> 00:09:54,748
as bactérias estavam coordenando
um ataque sincronizado.

196
00:09:55,530 --> 00:09:57,468
Sussuravam entre si.

197
00:09:57,892 --> 00:09:59,537
Chamo de "bactérias sussurrantes"

198
00:09:59,557 --> 00:10:02,841
aquelas que os métodos tradicionais
não conseguem diagnosticar.

199
00:10:03,383 --> 00:10:05,635
Até o momento, é apenas
a ferramenta de tradução

200
00:10:05,675 --> 00:10:08,035
que consegue captar esses sussurros.

201
00:10:08,094 --> 00:10:11,767
Creio que o período em que as bactérias
ainda estão sussurrando

202
00:10:11,791 --> 00:10:14,838
é uma janela de oportunidades
para um tratamento direcionado.

203
00:10:15,608 --> 00:10:18,741
Se a moça tivesse sido tratada
durante essa janela,

204
00:10:18,765 --> 00:10:21,266
teria sido possível matar as bactérias

205
00:10:21,290 --> 00:10:25,159
na fase inicial, antes de a infecção
ficar fora de controle.

206
00:10:27,131 --> 00:10:31,076
Minha experiência com essa moça
me fez decidir fazer tudo o que posso

207
00:10:31,096 --> 00:10:33,491
para introduzir
essa tecnologia no hospital.

208
00:10:34,107 --> 00:10:38,346
Estou trabalhando com os médicos
na implementação da ferramenta em clínicas

209
00:10:38,366 --> 00:10:40,872
para diagnosticar infecções precoces.

210
00:10:41,239 --> 00:10:44,637
Embora ainda não se saiba
como os médicos devem tratar os pacientes

211
00:10:44,657 --> 00:10:46,450
durante a fase dos sussurros,

212
00:10:46,474 --> 00:10:50,458
essa ferramenta pode ajudar os médicos
a observar de perto os pacientes em risco.

213
00:10:50,508 --> 00:10:53,830
Pode ajudá-los a confirmar
se um tratamento funcionou ou não,

214
00:10:53,854 --> 00:10:56,558
e pode ajudar a responder
a perguntas simples:

215
00:10:56,642 --> 00:10:58,512
"O paciente está infectado?

216
00:10:58,536 --> 00:11:00,856
O que as bactérias estão tramando?"

217
00:11:00,958 --> 00:11:02,745
As bactérias conversam,

218
00:11:02,769 --> 00:11:04,795
fazem planos secretos

219
00:11:04,819 --> 00:11:07,632
e trocam informações
confidenciais entre si.

220
00:11:08,253 --> 00:11:10,932
Mas não só conseguimos
pegá-las sussurrando,

221
00:11:10,956 --> 00:11:13,503
como também podemos aprender
a língua secreta delas

222
00:11:13,517 --> 00:11:16,586
e nos tornarmos sussurradores bacterianos.

223
00:11:16,973 --> 00:11:19,067
E, como as bactérias diriam:

224
00:11:19,656 --> 00:11:22,854
"3-oxo-C12-anilina".

225
00:11:23,763 --> 00:11:24,931
(Risos)

226
00:11:24,955 --> 00:11:26,004
(Aplausos)

227
00:11:26,024 --> 00:11:27,778
Obrigada.