WEBVTT

00:00:00.991 --> 00:00:03.317
Me levanto cada mañana por dos razones.

00:00:03.341 --> 00:00:07.372
Uno: las familias de los pequeños
agricultores necesitan más comida.

00:00:07.738 --> 00:00:12.916
Es una locura que en 2019 los agricultores
que nos alimentan pasen hambre.

00:00:13.353 --> 00:00:18.186
Y dos, la ciencia necesita ser
más diversa e inclusiva.

00:00:18.679 --> 00:00:22.101
Si vamos a resolver los desafíos
más difíciles del planeta,

00:00:22.125 --> 00:00:23.772
como la inseguridad alimentaria

00:00:23.772 --> 00:00:26.482
para los millones 
que viven en pobreza extrema ,

00:00:26.482 --> 00:00:28.101
esto nos va a incluir a todos.

NOTE Paragraph

00:00:28.680 --> 00:00:31.260
Quiero usar la última tecnología

00:00:31.284 --> 00:00:34.577
con los equipos más diversos 
e inclusivos del planeta

00:00:34.601 --> 00:00:37.208
para ayudar a que los agricultores
tengan más comida.

00:00:37.545 --> 00:00:39.426
Soy una bióloga computacional.

00:00:39.450 --> 00:00:42.854
Ya lo sé... ¿qué es eso y cómo va
a ayudar a acabar con el hambre?

00:00:42.878 --> 00:00:46.124
Básicamente, me gustan
las computadoras y la biología

00:00:46.148 --> 00:00:48.592
y, de alguna manera,
combinarlas es un trabajo.

NOTE Paragraph

00:00:48.616 --> 00:00:49.699
(Risas)

NOTE Paragraph

00:00:49.723 --> 00:00:51.243
No tengo una historia

00:00:51.267 --> 00:00:54.553
de haber querido ser bióloga
desde muy joven.

00:00:54.577 --> 00:00:58.283
La verdad es que jugaba baloncesto
en la universidad.

00:00:58.585 --> 00:01:01.368
Y parte de mi paquete de ayuda financiera

00:01:01.384 --> 00:01:03.684
requería que estudiara
y trabajara a la vez.

00:01:04.300 --> 00:01:05.840
Entonces, un día al azar,

00:01:05.864 --> 00:01:09.061
me dirigí al edificio más cercano
a mi dormitorio.

00:01:09.085 --> 00:01:11.765
Y resulta que era el edificio de biología.

00:01:12.347 --> 00:01:14.933
Entré y miré la bolsa de trabajo.

00:01:15.493 --> 00:01:17.657
Sí, esto fue antes de internet.

00:01:18.430 --> 00:01:20.437
Y vi una tarjeta de 3 x 5

00:01:20.461 --> 00:01:23.616
que anunciaba un empleo para
trabajar en un herbario.

00:01:24.601 --> 00:01:26.602
Rápidamente tomé el número,

00:01:26.626 --> 00:01:28.331
porque decía "horario flexible",

00:01:28.355 --> 00:01:31.612
y necesitaba que se ajustara
a mi horario de baloncesto.

00:01:32.204 --> 00:01:36.791
Corrí a la biblioteca para
averiguar qué era un herbario.

NOTE Paragraph

00:01:36.815 --> 00:01:39.022
(Risas)

NOTE Paragraph

00:01:39.039 --> 00:01:44.458
Y resultó que un herbario es donde 
se almacenan plantas muertas y secas.

00:01:45.379 --> 00:01:47.093
Tuve suerte de conseguir el puesto.

00:01:47.117 --> 00:01:50.323
Así que mi primer trabajo científico

00:01:50.347 --> 00:01:55.682
fue pegar plantas muertas
en papel durante horas y horas.

NOTE Paragraph

00:01:55.706 --> 00:01:58.984
(Risas)

NOTE Paragraph

00:01:59.008 --> 00:02:00.158
Es muy glamuroso.

00:02:00.182 --> 00:02:03.321
Así es como me convertí
en bióloga computacional.

00:02:04.323 --> 00:02:05.506
Durante esa época,

00:02:05.530 --> 00:02:08.322
la genómica y la informática
estaban llegando a su madurez.

00:02:08.322 --> 00:02:10.680
Y realicé mi máster

00:02:10.704 --> 00:02:13.799
que combinaba biología e informática.

NOTE Paragraph

00:02:13.823 --> 00:02:14.988
Durante ese tiempo,

00:02:15.012 --> 00:02:16.791
trabajé en Los Alamos National Lab

00:02:16.815 --> 00:02:19.333
en el grupo de biología
teórica y biofísica.

00:02:19.776 --> 00:02:23.506
Y fue allí donde tuve mi primer
encuentro con una supercomputadora,

00:02:23.530 --> 00:02:25.204
y me quedé alucinada.

00:02:25.840 --> 00:02:27.879
Con el poder de la supercomputación

00:02:27.903 --> 00:02:32.126
que son básicamente miles de computadoras 
conectadas en esteroides,

00:02:32.150 --> 00:02:37.623
pudimos descubrir las complejidades
de la gripe y de la hepatitis C.

00:02:38.134 --> 00:02:40.465
Y fue durante ese tiempo que vi el poder

00:02:40.489 --> 00:02:44.609
de usar la informática y la biología
combinadas, para la humanidad.

00:02:44.633 --> 00:02:47.005
Quería que esta fuera
mi carrera profesional.

00:02:48.030 --> 00:02:49.807
Así que, desde 1999,

00:02:49.831 --> 00:02:52.529
he pasado la mayoría de
mi carrera científica

00:02:52.553 --> 00:02:54.482
en laboratorios de muy alta tecnología,

00:02:54.506 --> 00:02:57.239
rodeada de equipos realmente caros.

NOTE Paragraph

00:02:57.712 --> 00:02:59.355
Muchos me preguntan

00:02:59.379 --> 00:03:03.246
cómo y por qué trabajo
para agricultores en África.

00:03:03.804 --> 00:03:06.106
Bueno, debido a
mis habilidades informáticas,

00:03:06.130 --> 00:03:10.669
en 2013, un equipo de científicos
del este de África

00:03:10.693 --> 00:03:14.782
me pidió que me uniera a ellos
en su lucha por salvar la yuca.

00:03:15.766 --> 00:03:22.639
La yuca es una planta cuyas hojas y raíces
alimentan a unos 800 millones en el mundo.

00:03:23.639 --> 00:03:26.676
Y a 500 millones en África Oriental.

00:03:26.994 --> 00:03:29.001
Eso es casi mil millones de personas

00:03:29.025 --> 00:03:31.993
que confían en esta planta
para conseguir sus calorías diarias.

00:03:32.581 --> 00:03:36.426
Si una pequeña familia de
agricultores tiene suficiente yuca,

00:03:36.450 --> 00:03:38.594
puede alimentar a su familia,

00:03:38.618 --> 00:03:42.664
y venderla en el mercado para otras cosas
importantes como las tasas escolares,

00:03:42.688 --> 00:03:44.823
los gastos médicos y los ahorros.

NOTE Paragraph

00:03:45.752 --> 00:03:49.283
Pero, en África, la yuca 
está siendo atacada.

00:03:49.665 --> 00:03:54.101
Las moscas blancas y los virus
están devastando la yuca.

00:03:54.593 --> 00:03:56.799
Las moscas blancas son pequeños insectos

00:03:56.823 --> 00:03:59.641
que se alimentan de las hojas
de más de 600 plantas.

00:03:59.665 --> 00:04:01.466
Son malas noticias.

00:04:01.490 --> 00:04:02.649
Hay muchas especies,

00:04:02.673 --> 00:04:04.942
se vuelven resistentes a los pesticidas,

00:04:04.966 --> 00:04:09.220
y transmiten cientos de virus vegetales

00:04:09.244 --> 00:04:11.768
que causan la enfermedad de
la raya marrón en la yuca

00:04:11.792 --> 00:04:13.592
y la enfermedad del mosaico.

00:04:14.085 --> 00:04:16.219
Esto mata completamente a la planta.

00:04:17.038 --> 00:04:18.855
Y si no hay yuca,

00:04:18.879 --> 00:04:22.878
no hay comida ni ingresos
para millones de personas.

NOTE Paragraph

00:04:24.141 --> 00:04:26.617
Me tomó un viaje a Tanzania

00:04:26.641 --> 00:04:29.379
para darme cuenta de que 
estas mujeres necesitan ayuda.

00:04:29.403 --> 00:04:33.656
Estos agricultores familiares de pequeña 
escala, increíbles y fuertes,

00:04:33.680 --> 00:04:34.948
la mayoría mujeres,

00:04:34.972 --> 00:04:36.239
trabajan duro.

00:04:36.744 --> 00:04:39.180
No tienen suficiente comida
para sus familias,

00:04:39.204 --> 00:04:40.792
y esa es una crisis real.

00:04:41.530 --> 00:04:43.029
Lo que ocurre es

00:04:43.053 --> 00:04:46.045
que plantan campos de yuca
cuando llega la lluvia.

00:04:46.069 --> 00:04:47.775
Nueve meses más tarde,

00:04:47.799 --> 00:04:50.879
no hay nada, debido a
esas plagas y patógenos.

00:04:50.903 --> 00:04:53.061
Y pensé para mí misma,

00:04:53.085 --> 00:04:56.283
¿cómo es posible que
los agricultores estén hambrientos?

NOTE Paragraph

00:04:56.815 --> 00:04:59.135
Así que decidí pasar
algún tiempo en el terreno

00:04:59.159 --> 00:05:00.839
con los agricultores y científicos

00:05:00.863 --> 00:05:03.496
para ver si tenía alguna habilidad
que pudiera ser útil.

00:05:04.427 --> 00:05:07.283
La situación en el terreno es impactante.

00:05:07.307 --> 00:05:11.577
Las moscas blancas han destruido las hojas
que se comen por las proteínas,

00:05:11.601 --> 00:05:15.183
y los virus han destruido las raíces
que se comen por el almidón.

00:05:15.592 --> 00:05:18.037
Pasará toda la temporada de crecimiento,

00:05:18.061 --> 00:05:22.171
y el agricultor perderá un año
entero de ingresos y comida,

00:05:22.195 --> 00:05:25.393
y la familia sufrirá una larga
temporada de hambruna.

00:05:25.942 --> 00:05:28.022
Esto es completamente prevenible.

00:05:28.046 --> 00:05:29.370
Si el agricultor supiera

00:05:29.394 --> 00:05:32.458
qué variedad de yuca plantar en su campo,

00:05:32.482 --> 00:05:36.807
que sea resistente a
esos virus y patógenos,

00:05:36.831 --> 00:05:38.736
tendrían más comida.

NOTE Paragraph

00:05:38.760 --> 00:05:41.595
Tenemos toda la tecnología
que necesitamos,

00:05:41.619 --> 00:05:44.823
pero el conocimiento y los recursos

00:05:44.847 --> 00:05:47.982
no están igualmente distribuidos
en todo el planeta.

00:05:48.712 --> 00:05:53.154
Lo que quiero decir específicamente es
que las tecnologías genómicas antiguas

00:05:53.174 --> 00:05:56.037
que se han requerido para
descubrir las complejidades

00:05:56.061 --> 00:05:59.123
de estas plagas y patógenos,

00:05:59.147 --> 00:06:02.145
estas tecnologías no fueron hechas
para África subsahariana.

00:06:03.058 --> 00:06:05.399
Su coste alcanza un millón de dólares,

00:06:05.423 --> 00:06:07.311
necesitan electricidad constante,

00:06:07.335 --> 00:06:09.135
y mano de obra especializada.

00:06:09.970 --> 00:06:12.831
Estas máquinas son pocas y
están lejos del continente,

00:06:12.855 --> 00:06:17.476
y a muchos de los científicos que luchan 
en primera línea no les deja otra opción

00:06:17.500 --> 00:06:19.499
que enviar las muestras al extranjero.

00:06:19.523 --> 00:06:21.483
Cuando uno envía muestras al extranjero,

00:06:21.507 --> 00:06:24.133
estas se degradan, cuesta mucho dinero,

00:06:24.157 --> 00:06:27.324
y tratar de recuperar los datos
con un internet débil

00:06:27.348 --> 00:06:28.748
es casi imposible.

00:06:29.142 --> 00:06:33.441
A veces puede llevar seis meses
devolver los resultados al agricultor.

00:06:33.465 --> 00:06:35.219
Y para entonces, es muy tarde.

00:06:35.243 --> 00:06:36.830
El cultivo ya se ha esfumado,

00:06:36.854 --> 00:06:40.020
lo que supone una mayor
pobreza y más hambre.

NOTE Paragraph

00:06:41.306 --> 00:06:43.464
Sabíamos que podíamos arreglarlo.

00:06:43.989 --> 00:06:45.393
En 2017,

00:06:45.417 --> 00:06:50.203
oímos sobre un secuenciador 
de ADN manual y portátil,

00:06:50.227 --> 00:06:52.736
llamado Oxford Nanopore MinION.

00:06:52.760 --> 00:06:56.913
Estaba siendo usado en África Occidental
para luchar contra el ébola.

00:06:56.937 --> 00:06:58.434
Por lo que pensamos:

00:06:58.458 --> 00:07:01.744
¿por qué no usarlo en África Oriental
para ayudar a los agricultores?

00:07:01.768 --> 00:07:06.101
Así que nos propusimos hacer eso.

00:07:06.609 --> 00:07:09.307
En ese momento,
la tecnología era muy nueva,

00:07:09.331 --> 00:07:12.283
y muchos dudaron de que pudiéramos
reproducirlo en la granja.

00:07:12.879 --> 00:07:14.196
Cuando nos lo propusimos,

00:07:14.220 --> 00:07:18.101
uno de nuestros "colaboradores"
en Reino Unido

00:07:18.125 --> 00:07:21.752
nos dijo que nunca conseguiríamos
que eso funcionara en África Oriental,

00:07:21.776 --> 00:07:23.242
mucho menos en la granja.

00:07:23.863 --> 00:07:25.632
Así que aceptamos el reto.

00:07:25.934 --> 00:07:32.387
Esta persona llegó a apostar
dos de las mejores botellas de champán

00:07:32.411 --> 00:07:35.369
a que nunca conseguiríamos que funcionase.

00:07:36.871 --> 00:07:38.450
Una palabra:

00:07:38.474 --> 00:07:39.625
paga.

NOTE Paragraph

00:07:39.649 --> 00:07:41.823
(Risas)

NOTE Paragraph

00:07:41.847 --> 00:07:45.999
(Aplausos)

NOTE Paragraph

00:07:46.023 --> 00:07:48.936
Paga, porque lo hicimos.

00:07:48.960 --> 00:07:52.245
Llevamos un laboratorio molecular
completo de alta tecnología

00:07:52.269 --> 00:07:55.918
a los agricultores de Tanzania,
Kenia y Uganda,

00:07:55.942 --> 00:07:57.974
y lo llamamos Tree Lab.

00:07:58.942 --> 00:08:00.133
¿Y qué hicimos?

00:08:00.157 --> 00:08:02.786
Bueno, en primer lugar,
nos pusimos un nombre de equipo,

00:08:02.786 --> 00:08:04.934
se llamó: the Cassava Virus
Action Project.

00:08:04.958 --> 00:08:06.315
Creamos una página web,

00:08:06.339 --> 00:08:09.950
reunimos apoyo de las comunidades
de genómicas y de computación,

00:08:09.974 --> 00:08:11.855
y fuimos hasta los agricultores.

00:08:12.411 --> 00:08:15.220
Todo lo que necesitamos para
nuestro Tree Lab

00:08:15.244 --> 00:08:17.653
lo lleva el equipo aquí.

00:08:17.677 --> 00:08:21.724
Todos los requerimientos moleculares
y computacionales necesarios

00:08:21.748 --> 00:08:25.049
para diagnosticar plantas
enfermas están allí.

00:08:25.431 --> 00:08:28.259
Y de hecho, todo está en
este escenario también.

NOTE Paragraph

00:08:29.161 --> 00:08:32.748
Pensamos que si podríamos acercar
los datos al problema,

00:08:32.772 --> 00:08:34.390
y más cerca del agricultor,

00:08:34.414 --> 00:08:37.770
podríamos decirle cuanto antes
lo que estaba mal con su planta.

00:08:38.169 --> 00:08:40.042
Y no solo decirle qué estaba mal,

00:08:40.066 --> 00:08:41.458
sino darle la solución.

00:08:41.482 --> 00:08:42.807
Y la solución es

00:08:42.831 --> 00:08:45.454
quemar el campo y plantar variedades

00:08:45.478 --> 00:08:48.982
que sean resistentes a las plagas
y a los patógenos que tiene en su campo.

00:08:49.942 --> 00:08:54.146
Lo primero que hicimos fue
hacer una extracción de ADN.

00:08:54.170 --> 00:08:56.709
Y usamos esta máquina de aquí.

00:08:57.050 --> 00:09:00.249
Se llama PDQeX,

00:09:00.273 --> 00:09:04.164
que significa (en inglés): 
"una extracción bastante rápida".

NOTE Paragraph

00:09:04.188 --> 00:09:06.236
(Risas)

NOTE Paragraph

00:09:06.260 --> 00:09:07.410
Lo sé.

00:09:07.768 --> 00:09:10.262
Mi amigo Joe es realmente genial.

00:09:11.394 --> 00:09:14.754
Uno de los mayores retos
al hacer una extracción de ADN

00:09:14.778 --> 00:09:18.093
es que normalmente requiere
un equipo muy caro,

00:09:18.117 --> 00:09:19.521
y lleva horas.

00:09:19.545 --> 00:09:21.037
Pero con esta máquina,

00:09:21.061 --> 00:09:23.815
somos capaces de hacerlo en 20 minutos,

00:09:23.839 --> 00:09:25.085
en una fracción del coste.

00:09:25.109 --> 00:09:27.997
Y esto funciona con la batería
de una motocicleta.

NOTE Paragraph

00:09:29.164 --> 00:09:34.307
Desde aquí, tomamos la extracción de ADN 
y preparamos una biblioteca genómica,

00:09:34.331 --> 00:09:36.110
lista para cargarla

00:09:36.134 --> 00:09:40.426
a este secuenciador genómico portátil,

00:09:40.450 --> 00:09:41.601
que está aquí,

00:09:41.605 --> 00:09:45.363
y luego lo conectamos
a una mini supercomputadora

00:09:45.387 --> 00:09:47.209
que se llama MinIT.

00:09:47.728 --> 00:09:51.830
Y ambas cosas están conectadas
a una batería portátil.

00:09:52.569 --> 00:09:54.442
Así pudimos eliminar

00:09:54.466 --> 00:09:56.871
los requisitos de corriente 
eléctrica e internet

00:09:56.895 --> 00:10:00.823
que son dos factores muy limitantes 
en una granja familiar de pequeña escala.

00:10:01.807 --> 00:10:04.678
Analizar los datos rápidamente
puede ser también un problema.

00:10:05.033 --> 00:10:08.939
Pero aquí es donde yo, siendo
bióloga computacional, fui útil.

00:10:09.382 --> 00:10:11.612
Todo esto de pegar las plantas muertas,

00:10:11.636 --> 00:10:13.196
y toda esa medición,

00:10:13.220 --> 00:10:15.212
y toda esa computación,

00:10:15.236 --> 00:10:19.387
finalmente se volvieron útiles en
el mundo real, en tiempo real.

00:10:19.411 --> 00:10:22.464
Pude hacer bases de datos personalizadas,

00:10:22.488 --> 00:10:27.083
y fuimos capaces de darles los resultados 
a los agricultores en tres horas

00:10:27.107 --> 00:10:28.971
en lugar de seis meses.

NOTE Paragraph

00:10:29.694 --> 00:10:36.662
(Aplausos)

NOTE Paragraph

00:10:38.085 --> 00:10:40.719
Los agricultores estaban encantados.

00:10:41.799 --> 00:10:44.595
¿Y cómo sabemos que
estamos teniendo impacto?

00:10:44.619 --> 00:10:46.619
Nueve meses después de Tree Lab,

00:10:46.643 --> 00:10:49.873
Asha pasó de tener
cero toneladas por hectárea

00:10:49.897 --> 00:10:51.905
a 40 toneladas por hectárea.

00:10:51.929 --> 00:10:54.028
Tenía suficiente para
alimentar a su familia

00:10:54.028 --> 00:10:56.442
y estaba vendiéndola en el mercado,

00:10:56.466 --> 00:10:59.201
y ahora está construyendo
una casa para su familia.

00:11:00.212 --> 00:11:01.371
Sí, es muy genial.

NOTE Paragraph

00:11:01.395 --> 00:11:05.649
(Aplausos)

NOTE Paragraph

00:11:05.673 --> 00:11:07.539
¿Cómo expandimos Tree Lab?

00:11:07.940 --> 00:11:11.450
La cosa es que las agricultoras 
ya están relacionadas.

00:11:11.471 --> 00:11:13.360
Estas mujeres trabajan en grupos,

00:11:13.384 --> 00:11:17.510
por lo que ayudar a Asha ayudó
a 3000 personas en su aldea,

00:11:17.534 --> 00:11:21.186
porque ella compartió 
los resultados y la solución.

NOTE Paragraph

00:11:21.673 --> 00:11:25.864
Recuerdo a cada uno de
los agricultores que he conocido.

00:11:26.665 --> 00:11:30.228
Su dolor y su alegría

00:11:30.252 --> 00:11:32.052
están grabados en mis recuerdos.

00:11:32.958 --> 00:11:34.823
Nuestra ciencia es por ellos.

00:11:35.611 --> 00:11:38.037
Tree Lab es nuestro mejor intento

00:11:38.090 --> 00:11:41.050
para ayudarlos a tener
mayor seguridad alimentaria.

00:11:41.180 --> 00:11:42.966
Nunca soñé

00:11:42.990 --> 00:11:45.934
que la mejor ciencia que haría en mi vida

00:11:45.958 --> 00:11:49.457
cubriría África Oriental

00:11:49.481 --> 00:11:51.847
con los dispositivos geonómicos
más tecnológicos.

00:11:52.312 --> 00:11:54.764
Nuestro equipo soñó

00:11:54.788 --> 00:11:59.058
con poder responder a los agricultores
en tres horas en vez en de seis meses,

00:11:59.082 --> 00:12:00.518
y lo hicimos.

00:12:00.542 --> 00:12:04.650
Porque ese es el poder de la diversidad
y de la inclusión en la ciencia.

NOTE Paragraph

00:12:05.156 --> 00:12:06.307
Gracias.

NOTE Paragraph

00:12:06.331 --> 00:12:09.482
(Aplausos)

NOTE Paragraph

00:12:09.506 --> 00:12:13.589
(Vítores)