A próxima revolução de software: a programação de células biológicas
-
0:01 - 0:05A segunda metade do século passado
foi completamente definida -
0:05 - 0:07por uma revolução tecnológica:
-
0:07 - 0:09a revolução do software.
-
0:09 - 0:14A capacidade de programar elétrons
em um material chamado silício -
0:14 - 0:17possibilitou tecnologias,
empresas e indústrias -
0:17 - 0:21que eram, em algum momento,
inimagináveis para muitos de nós, -
0:21 - 0:25mas que, agora, mudaram fundamentalmente
a maneira como o mundo funciona. -
0:26 - 0:28Porém a primeira metade deste século
-
0:28 - 0:32será transformada por uma nova
revolução de software: -
0:32 - 0:35a revolução do software vivo.
-
0:35 - 0:39Ela será movida pela capacidade
de programar a bioquímica -
0:39 - 0:41em um material chamado biologia.
-
0:41 - 0:45Isso nos permitirá aproveitar
as propriedades da biologia -
0:45 - 0:48para gerar novos tipos de terapias,
-
0:48 - 0:50reparar tecidos danificados,
-
0:50 - 0:53reprogramar células defeituosas
-
0:53 - 0:57ou até construir sistemas operacionais
programáveis a partir da bioquímica. -
0:58 - 1:02Se conseguirmos perceber isso,
e precisamos perceber, -
1:02 - 1:04o impacto será tão grande
-
1:04 - 1:08que a primeira revolução do software
perderá importância na comparação. -
1:08 - 1:12Isso ocorre porque o software vivo
transformaria toda a medicina, -
1:12 - 1:14agricultura e energia,
-
1:14 - 1:18que são setores que diminuem
aqueles dominados pela TI. -
1:19 - 1:23Imaginem plantas programáveis que fixam
o nitrogênio de maneira mais eficaz -
1:23 - 1:26ou resistem a patógenos
fúngicos emergentes, -
1:26 - 1:29ou até mesmo programar as safras
para serem perenes, em vez de anuais, -
1:30 - 1:32para que a produção
seja duplicada a cada ano. -
1:32 - 1:34Isso transformaria a agricultura
-
1:34 - 1:38e o modo como manteremos alimentada
nossa crescente população global. -
1:39 - 1:41Ou imaginem uma imunidade programável,
-
1:41 - 1:44o projeto e o aproveitamento
de dispositivos moleculares -
1:44 - 1:45que guiam o sistema imunológico
-
1:45 - 1:49para detectar, erradicar,
ou até mesmo prevenir doenças. -
1:49 - 1:51Isso transformaria a medicina
-
1:51 - 1:54e o modo como manteremos saudável
nossa crescente população de idosos. -
1:56 - 1:57Já temos muitas das ferramentas
-
1:57 - 2:00que tornarão o software vivo
uma realidade. -
2:00 - 2:02Podemos editar genes
com precisão usando o CRISPR, -
2:02 - 2:05reescrever o código genético
uma base por vez -
2:05 - 2:10e até construir circuitos sintéticos
funcionais a partir do DNA. -
2:10 - 2:13Mas descobrir como e quando
usar essas ferramentas -
2:13 - 2:15ainda é um processo de tentativa e erro.
-
2:15 - 2:19Requer conhecimento profundo
e anos de especialização. -
2:19 - 2:22Protocolos experimentais
são difíceis de descobrir -
2:22 - 2:25e frequentemente difíceis de reproduzir.
-
2:25 - 2:30Na biologia, temos a tendência
de focar muito as partes, -
2:30 - 2:32mas todos sabemos que algo como voar
-
2:32 - 2:34não seria entendido
apenas pelo estudo das penas. -
2:35 - 2:39Programar biologia não é tão simples
quanto programar um computador. -
2:39 - 2:41Para piorar a situação,
-
2:41 - 2:45sistemas vivos não têm grande semelhança
com sistemas de engenharia -
2:45 - 2:47que programamos todos os dias.
-
2:48 - 2:52Ao contrário de sistemas de engenharia,
sistemas vivos se autogeram, -
2:52 - 2:53se auto-organizam,
-
2:53 - 2:55operam em escalas moleculares.
-
2:55 - 2:57Essas interações de nível molecular
-
2:57 - 3:00levam geralmente a resultados
robustos em macroescala. -
3:00 - 3:03Esses sistemas conseguem
até mesmo se autocorrigirem. -
3:04 - 3:07Considerem, por exemplo,
a humilde planta doméstica, -
3:07 - 3:09como aquela de sua casa,
-
3:09 - 3:11que você se esquece de regar.
-
3:12 - 3:15Todos os dias, apesar de sua negligência,
essa planta precisa acordar -
3:15 - 3:18e descobrir como alocar seus recursos.
-
3:18 - 3:22Ela crescerá, fará fotossíntese,
produzirá sementes ou flores? -
3:22 - 3:26Essa é uma decisão que deve ser tomada
no nível de todo o organismo. -
3:26 - 3:29Mas uma planta não tem cérebro
para tomar decisões. -
3:29 - 3:32Ela tem que se virar
com as células de suas folhas, -
3:32 - 3:34que precisam reagir ao meio ambiente
-
3:34 - 3:37e tomar as decisões
que afetam toda a planta. -
3:37 - 3:41De alguma forma, deve haver um programa
em execução dentro dessas células, -
3:41 - 3:43que responde às pistas
e aos sinais de entrada -
3:43 - 3:45e modela o que essa célula fará.
-
3:46 - 3:49Depois, esses programas
devem operar de modo distribuído -
3:49 - 3:50entre células individuais
-
3:50 - 3:52para que possam se coordenar
-
3:52 - 3:54e para que essa planta
consiga crescer e florescer. -
3:56 - 3:59Se conseguíssemos entender
esses programas biológicos -
3:59 - 4:02e a computação biológica,
-
4:02 - 4:06isso transformaria nossa capacidade
de entender como e por que -
4:06 - 4:08as células fazem o que fazem.
-
4:08 - 4:12Porque, se entendêssemos esses programas,
poderíamos detectar e eliminar erros. -
4:12 - 4:17Ou poderíamos aprender com eles
a projetar o tipo de circuitos sintéticos -
4:17 - 4:21que realmente exploram
o poder computacional da bioquímica. -
4:22 - 4:25Minha paixão por essa ideia
me levou a uma carreira de pesquisa -
4:25 - 4:29em matemática, biologia
e ciência da computação. -
4:29 - 4:34Em meu trabalho, eu me concentro
no conceito de biologia como computação. -
4:34 - 4:37Isso significa perguntar
o que as células computam, -
4:38 - 4:41e como podemos descobrir
esses programas biológicos. -
4:42 - 4:45Comecei a fazer essas perguntas
com alguns colaboradores geniais -
4:45 - 4:48da Microsoft Research
e da Universidade de Cambridge, -
4:48 - 4:50onde, juntos, queríamos entender
-
4:50 - 4:55o programa biológico em execução
dentro de um tipo único de célula: -
4:55 - 4:57uma célula-tronco embrionária.
-
4:57 - 5:00Essas células são únicas
porque são totalmente simples. -
5:00 - 5:02Elas conseguem se transformar
no que quiserem: -
5:03 - 5:05uma célula cerebral,
cardíaca, óssea, pulmonar, -
5:05 - 5:07qualquer tipo de célula adulta.
-
5:07 - 5:09Essa simplicidade as diferencia,
-
5:09 - 5:12mas também estimula a imaginação
da comunidade científica, -
5:12 - 5:15que percebeu que, se conseguíssemos
aproveitar esse potencial, -
5:15 - 5:18teríamos uma ferramenta poderosa
para a medicina. -
5:18 - 5:21Se conseguíssemos descobrir
como essas células decidem -
5:21 - 5:23se tornar um tipo de célula ou outra,
-
5:23 - 5:26poderíamos aproveitá-las
para gerar células necessárias -
5:26 - 5:29para reparar tecidos
doentes ou danificados. -
5:30 - 5:33Mas perceber que essa visão
não está isenta de desafios, -
5:33 - 5:36principalmente porque
essas células específicas -
5:36 - 5:39surgem apenas seis dias após a concepção
-
5:39 - 5:41e, cerca de um dia depois, elas se foram.
-
5:41 - 5:43Seguiram os diferentes caminhos
-
5:43 - 5:46que formam todas as estruturas
e órgãos do corpo adulto. -
5:48 - 5:51Mas acontece que o destino das células
é muito mais plástico -
5:51 - 5:52do que poderíamos imaginar.
-
5:52 - 5:57Cerca de 13 anos atrás, alguns cientistas
mostraram algo realmente revolucionário. -
5:57 - 6:02Ao introduzir apenas um punhado de genes
em uma célula adulta, -
6:02 - 6:04como uma das células da pele,
-
6:04 - 6:07podemos transformar essa célula
de volta ao estado simples. -
6:08 - 6:11É um processo conhecido
como "reprogramação", -
6:11 - 6:14que nos permite imaginar
um tipo de utopia de células-tronco: -
6:14 - 6:18a capacidade de coletar uma amostra
das células de um paciente, -
6:18 - 6:20transformá-las de volta ao estado simples
-
6:20 - 6:23e usá-las para fazer
o que o paciente precisar, -
6:23 - 6:25sejam células cerebrais ou cardíacas.
-
6:27 - 6:28Mas, ao longo da última década,
-
6:28 - 6:31descobrir como mudar o destino das células
-
6:31 - 6:34ainda é um processo de tentativa e erro.
-
6:34 - 6:38Mesmo nos casos em que descobrimos
protocolos experimentais bem-sucedidos, -
6:38 - 6:40eles ainda são ineficientes,
-
6:40 - 6:44e nos falta um entendimento fundamental
de como e por que eles funcionam. -
6:45 - 6:47Descobrir como transformar
uma célula-tronco em uma cardíaca -
6:47 - 6:51não dirá como transformar
uma célula-tronco -
6:51 - 6:52em uma célula cerebral.
-
6:53 - 6:54Queríamos entender
-
6:54 - 6:58o programa biológico em execução
dentro de uma célula-tronco embrionária. -
6:58 - 7:02O entendimento da computação
realizada por um sistema vivo -
7:02 - 7:05começa por uma pergunta
incrivelmente simples: -
7:06 - 7:09"O que esse sistema
realmente precisa fazer?" -
7:10 - 7:13A ciência da computação
tem um conjunto de estratégias -
7:13 - 7:17para lidar com o que o software
e o hardware estão destinados a fazer. -
7:17 - 7:19Ao escrever um programa,
você codifica um software, -
7:19 - 7:21e quer que ele seja
executado corretamente. -
7:21 - 7:23Você quer desempenho, funcionalidade.
-
7:23 - 7:24Quer evitar erros,
-
7:24 - 7:26que podem lhe custar muito.
-
7:26 - 7:28Quando um desenvolvedor programa,
-
7:28 - 7:30ele poderia anotar
uma série de especificações -
7:30 - 7:32que o programa deveria fazer.
-
7:32 - 7:34Talvez deveria comparar
o tamanho de dois números -
7:34 - 7:36ou ordená-los de forma crescente.
-
7:37 - 7:42A tecnologia nos permite
verificar automaticamente -
7:42 - 7:44se nossas especificações são atendidas,
-
7:44 - 7:47se o programa faz o que deveria fazer.
-
7:47 - 7:50Então, nossa ideia era que, do mesmo modo,
-
7:50 - 7:53as observações experimentais,
que avaliamos no laboratório, -
7:53 - 7:58correspondam às especificações
do que o programa biológico deveria fazer. -
7:59 - 8:01Só precisávamos descobrir uma forma
-
8:01 - 8:04de codificar esse novo tipo
de especificação. -
8:05 - 8:08Digamos que você estivesse ocupado
no laboratório avaliando seus genes -
8:08 - 8:11e descobrisse que, se o gene A está ativo,
-
8:11 - 8:14então o gene B ou C parece estar ativo.
-
8:15 - 8:18Podemos anotar essa observação
como uma expressão matemática -
8:18 - 8:21se pudermos usar a linguagem da lógica:
-
8:21 - 8:24se A, então B ou C.
-
8:24 - 8:27Esse é um exemplo muito simples,
-
8:27 - 8:28apenas para exemplificar a questão.
-
8:28 - 8:31Podemos codificar expressões muito ricas
-
8:31 - 8:36que capturam o comportamento de múltiplos
genes ou proteínas ao longo do tempo -
8:36 - 8:38através de vários experimentos diferentes.
-
8:38 - 8:41Assim, ao traduzir nossas observações
-
8:41 - 8:43em expressão matemática dessa forma,
-
8:43 - 8:48é possível testar se essas observações
podem ou não surgir -
8:48 - 8:51de um programa de interações genéticas.
-
8:52 - 8:55Desenvolvemos uma ferramenta
para fazer exatamente isso. -
8:55 - 8:58Conseguimos utilizá-la
para codificar observações -
8:58 - 8:59como expressões matemáticas,
-
8:59 - 9:03e essa ferramenta nos permitia
descobrir o programa genético -
9:03 - 9:04que poderia explicar todas elas.
-
9:05 - 9:09Em seguida, aplicamos
essa abordagem para descobrir -
9:09 - 9:12o programa genético em execução
dentro das células-tronco embrionárias -
9:12 - 9:16para ver se conseguíamos entender
como induzir aquele estado simples. -
9:16 - 9:18Essa ferramenta,
na verdade, foi construída -
9:18 - 9:21num solucionador implantado
frequentemente no mundo todo -
9:21 - 9:23para verificação de software convencional.
-
9:24 - 9:27Começamos com um conjunto
de quase 50 especificações diferentes -
9:27 - 9:30que geramos a partir
de observações experimentais -
9:30 - 9:32de células-tronco embrionárias.
-
9:32 - 9:34Ao codificar essas observações
nessa ferramenta, -
9:34 - 9:38conseguimos descobrir
o primeiro programa molecular -
9:38 - 9:40que poderia explicar todas elas.
-
9:40 - 9:42Isso por si só é uma façanha.
-
9:42 - 9:46Conseguir conciliar
todas essas observações diferentes -
9:46 - 9:49não é o tipo de coisa que se pode fazer
no verso de um envelope, -
9:49 - 9:51mesmo que ele seja muito grande.
-
9:52 - 9:55Com esse tipo de entendimento,
poderíamos dar um passo adiante -
9:55 - 9:59e usar esse programa para prever
o que essa célula podia fazer -
9:59 - 10:01em condições que ainda
não havíamos testado. -
10:01 - 10:04Poderíamos examinar o programa
por meio de simulações. -
10:05 - 10:06Foi o que fizemos:
-
10:06 - 10:09geramos previsões,
que testamos no laboratório, -
10:09 - 10:12e descobrimos que esse programa
era altamente preditivo. -
10:12 - 10:15Ele informava como poderíamos
acelerar o progresso -
10:15 - 10:18de volta ao estado simples
de maneira rápida e eficiente, -
10:18 - 10:21quais genes selecionar para fazer isso
-
10:21 - 10:23e quais deles até podem
dificultar esse processo. -
10:23 - 10:28Até descobrimos que o programa previa
a ordem na qual os genes seriam ativados. -
10:29 - 10:32Essa abordagem nos permitiu
descobrir a dinâmica -
10:32 - 10:35do que as células estão fazendo.
-
10:36 - 10:39Não desenvolvemos um método específico
para a biologia de células-tronco. -
10:39 - 10:44Em vez disso, esse método permite entender
a computação realizada pela célula -
10:44 - 10:47no contexto de interações genéticas.
-
10:47 - 10:49É apenas um componente básico.
-
10:49 - 10:52A área precisa desenvolver,
com urgência, novas abordagens -
10:52 - 10:56para entender a computação biológica
de modo mais amplo e em níveis diferentes, -
10:56 - 11:00desde o DNA até o fluxo
de informações entre as células. -
11:00 - 11:03Somente esse tipo
de entendimento transformador -
11:03 - 11:08nos permitirá aproveitar a biologia
de maneiras previsíveis e confiáveis. -
11:09 - 11:11Mas, para programar a biologia,
-
11:11 - 11:14também precisaremos desenvolver
os tipos de ferramentas e linguagens -
11:14 - 11:18que permitam aos experimentalistas
e aos cientistas da computação -
11:18 - 11:20projetar funções biológicas,
-
11:20 - 11:23e que esses projetos sejam compilados
até o código de máquina da célula, -
11:23 - 11:25sua bioquímica,
-
11:25 - 11:27para que possamos, então,
construir essas estruturas. -
11:27 - 11:31Isso é algo semelhante
a um compilador de software vivo, -
11:31 - 11:32e me orgulho de fazer parte
-
11:32 - 11:35de uma equipe da Microsoft
que trabalha para desenvolver um. -
11:35 - 11:38Embora seja um eufemismo
dizer que é um grande desafio, -
11:38 - 11:40a sua realização
-
11:40 - 11:44seria a ponte final entre o software
e o cérebro humano. -
11:45 - 11:48Mais amplamente, porém, a programação
da biologia só será possível -
11:48 - 11:53se pudermos transformar a área
em algo verdadeiramente interdisciplinar. -
11:53 - 11:56Precisamos relacionar
as ciências físicas e a vida, -
11:56 - 11:58e os cientistas de cada uma
dessas disciplinas -
11:58 - 12:01precisam conseguir trabalhar juntos
com linguagens comuns -
12:01 - 12:03e compartilhar questões científicas.
-
12:05 - 12:08A longo prazo, vale lembrar que muitas
das empresas gigantes de software -
12:08 - 12:11e a tecnologia com a qual
trabalhamos todos os dias -
12:11 - 12:13dificilmente poderiam ser imaginadas
-
12:13 - 12:16quando começamos a programar
em microchips de silício. -
12:16 - 12:18Se começarmos agora a pensar
-
12:18 - 12:22no potencial da tecnologia
possibilitada pela biologia computacional, -
12:22 - 12:25veremos alguns dos passos
que precisamos seguir pelo caminho -
12:25 - 12:26para torná-la realidade.
-
12:27 - 12:30É desanimador pensar
que esse tipo de tecnologia -
12:30 - 12:32pode estar aberto ao uso indevido.
-
12:32 - 12:36Se quisermos falar sobre o potencial
de programar células imunológicas, -
12:36 - 12:41também devemos pensar no potencial
de bactérias projetadas para evitá-las. -
12:41 - 12:43Pode haver pessoas dispostas a fazer isso.
-
12:44 - 12:46Um pensamento animador a respeito,
-
12:46 - 12:48menos para os cientistas,
-
12:48 - 12:51é a fragilidade do trabalho
com a biologia. -
12:51 - 12:55Programar biologia não será algo
que você fará no galpão do quintal. -
12:56 - 12:58Mas, como estamos no início,
-
12:58 - 13:00podemos avançar com os olhos bem abertos.
-
13:00 - 13:03Podemos fazer as perguntas
difíceis com antecedência, -
13:03 - 13:06pôr em prática as proteções necessárias
-
13:06 - 13:09e, como parte disso,
teremos que pensar em nossa ética. -
13:09 - 13:13Teremos que pensar em colocar limites
na implementação da função biológica. -
13:14 - 13:17Como parte disso, a pesquisa em bioética
terá que ser uma prioridade. -
13:17 - 13:20Não pode ser relegada ao segundo plano
-
13:20 - 13:22na empolgação da inovação científica.
-
13:23 - 13:27Mas o prêmio final,
o destino final dessa jornada, -
13:27 - 13:30seriam aplicações e indústrias inovadoras
-
13:30 - 13:34em áreas como agricultura,
medicina, energia e materiais -
13:34 - 13:36e até a própria computação.
-
13:36 - 13:40Imaginem, um dia, podermos alimentar
o planeta de modo sustentável -
13:40 - 13:42com a energia verde final,
-
13:42 - 13:45se pudéssemos imitar algo
que as plantas descobriram há milênios: -
13:46 - 13:49como aproveitar a energia do Sol
com uma eficiência sem paralelo -
13:49 - 13:51por nossas células solares atuais.
-
13:52 - 13:54Se entendêssemos esse programa
de interações quânticas -
13:54 - 13:58que permitem que as plantas absorvam
a luz do Sol com tanta eficiência, -
13:58 - 14:02poderíamos traduzir isso na construção
de circuitos de DNA sintético -
14:02 - 14:04que oferecessem o material
para células solares melhores. -
14:05 - 14:09Há equipes e cientistas trabalhando
nos fundamentos disso neste momento. -
14:09 - 14:12Se talvez recebessem a atenção
e o investimento adequados, -
14:12 - 14:14isso poderia ocorrer em 10 ou 15 anos.
-
14:15 - 14:19Estamos no início
de uma revolução tecnológica. -
14:19 - 14:22Compreender esse tipo antigo
de computação biológica -
14:22 - 14:24é o primeiro passo decisivo.
-
14:24 - 14:26Se pudermos perceber isso,
-
14:26 - 14:29entraremos na era
de um sistema operacional -
14:29 - 14:31que executa software vivo.
-
14:31 - 14:32Muito obrigada.
-
14:32 - 14:34(Aplausos)
- Title:
- A próxima revolução de software: a programação de células biológicas
- Speaker:
- Sara-Jane Dunn
- Description:
-
As células do corpo são como software de computador: elas são "programadas" para realizar funções específicas em momentos específicos. Se pudermos entender melhor esse processo, poderemos ter acesso à capacidade de reprogramar células, diz a bióloga computacional Sara-Jane Dunn. Em uma palestra da vanguarda da ciência, ela explica como sua equipe estuda células-tronco embrionárias para adquirir um novo conhecimento dos programas biológicos que alimentam a vida e desenvolver um "software vivo" que poderia transformar a medicina, a agricultura e a energia.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 14:47
Leonardo Silva approved Portuguese, Brazilian subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
Leonardo Silva accepted Portuguese, Brazilian subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
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Maurício Kakuei Tanaka edited Portuguese, Brazilian subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
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