WEBVTT

00:00:00.991 --> 00:00:03.317
Я встаю по утрам по двум причинам.

00:00:03.357 --> 00:00:07.738
Во-первых, небольшим семейным фермерским
хозяйствам требуется больше еды.

00:00:07.738 --> 00:00:12.916
Это безумие, что в 2019 году
кормящие нас фермеры сами голодают.

00:00:13.353 --> 00:00:18.186
Во-вторых, наука должна быть более
разнообразной и всеобъемлющей.

00:00:18.679 --> 00:00:22.101
Для решения сложнейших всемирных проблем,

00:00:22.125 --> 00:00:26.458
типа нехватки продовольствия для живущих
в крайней нищете миллионов людей,

00:00:26.482 --> 00:00:28.101
потребуется вклад каждого из нас.

00:00:28.680 --> 00:00:31.260
Я хочу вовлечь новейшие технологии

00:00:31.284 --> 00:00:34.577
и самые разнообразные
группы учёных по всему миру

00:00:34.601 --> 00:00:36.818
для помощи фермерам
в увеличении урожайности.

00:00:37.545 --> 00:00:39.426
Я занимаюсь вычислительной биологией.

00:00:39.450 --> 00:00:42.854
Что это, и как это поможет нам
покончить с голодом?

00:00:42.878 --> 00:00:46.124
Мне нравятся компьютеры и биология,

00:00:46.148 --> 00:00:48.592
и каким-то образом этот союз
стал моей работой.

00:00:48.616 --> 00:00:49.699
(Смех)

00:00:49.723 --> 00:00:51.243
Не могу сказать,

00:00:51.267 --> 00:00:54.553
что я с детства хотела стать биологом.

00:00:54.577 --> 00:00:58.283
По правде говоря, в колледже
я играла в баскетбол.

00:00:58.585 --> 00:01:03.728
И чтобы себя финансово обеспечивать,
мне нужно было совмещать учёбу с работой.

00:01:04.300 --> 00:01:06.034
В один ничем не примечательный день

00:01:06.034 --> 00:01:09.061
я забрела в здание
неподалёку от своего общежития.

00:01:09.085 --> 00:01:11.765
Так получилось, что это был
биологический корпус.

00:01:12.347 --> 00:01:14.933
Я зашла и посмотрела на доску
объявлений о работе.

00:01:15.493 --> 00:01:17.657
Да, так было до появления интернета.

00:01:18.430 --> 00:01:20.437
Я увидела объявление размером 7х12 см,

00:01:20.461 --> 00:01:23.616
приглашающее на работу в гербарии.

00:01:24.601 --> 00:01:26.602
Я быстро записала номер телефона,

00:01:26.602 --> 00:01:28.455
так как работа была с гибким графиком,

00:01:28.455 --> 00:01:31.612
а мне нужно было совмещать работу
с занятиями баскетболом.

00:01:32.204 --> 00:01:36.791
Я побежала в библиотеку, чтобы понять,
что же такое гербарий.

00:01:36.815 --> 00:01:39.022
(Смех)

00:01:39.046 --> 00:01:40.355
Оказалось,

00:01:40.379 --> 00:01:44.458
что гербарий — это место, где хранится
коллекция мёртвых, засушенных растений.

00:01:45.219 --> 00:01:47.093
Мне повезло, что я получила эту работу.

00:01:47.117 --> 00:01:50.323
Итак, моя первая научная работа

00:01:50.347 --> 00:01:55.682
заключалась в приклеивании на бумагу
часами напролет мёртвых растений.

00:01:55.706 --> 00:01:58.984
(Смех)

00:01:59.008 --> 00:02:00.158
Просто блеск.

00:02:00.182 --> 00:02:03.321
Вот так я и стала вычислительным биологом.

00:02:04.323 --> 00:02:05.316
В это же время

00:02:05.316 --> 00:02:08.276
начали формироваться геномика
и обработка данных на компьютере.

00:02:08.276 --> 00:02:10.680
Я продолжила учёбу на степень магистра,

00:02:10.704 --> 00:02:13.799
совмещая биологию и компьютеры.

00:02:13.823 --> 00:02:14.988
В то время

00:02:14.992 --> 00:02:17.497
я работала в Лос-Аламосской
национальной лаборатории

00:02:17.497 --> 00:02:19.553
в группе теоретической
биологии и биофизики.

00:02:19.776 --> 00:02:23.506
Там я впервые столкнулась
с суперкомпьютерами,

00:02:23.530 --> 00:02:25.204
и меня это глубоко потрясло.

00:02:25.840 --> 00:02:27.879
Используя мощь суперкомпьютеров,

00:02:27.903 --> 00:02:32.126
которые по сути представляют собой
сотни связанных персоналок на стероидах,

00:02:32.150 --> 00:02:37.623
нам удалось распознать сложное
поведение гриппа и гепатита С.

00:02:38.134 --> 00:02:40.465
И вот тогда-то я и увидела всю мощь

00:02:40.489 --> 00:02:44.609
объединения возможностей вычислительной
техники и биологии на благо человечества.

00:02:44.633 --> 00:02:47.005
Я захотела работать в этой области.

00:02:48.030 --> 00:02:49.807
Поэтому, начиная с 1999 года,

00:02:49.831 --> 00:02:52.529
большую часть своей
научной карьеры я провела

00:02:52.553 --> 00:02:54.482
в самых современных лабораториях,

00:02:54.506 --> 00:02:57.239
оснащённых очень дорогим оборудованием.

00:02:57.712 --> 00:02:59.355
Многие меня спрашивают,

00:02:59.379 --> 00:03:03.246
как и почему я начала работать
с фермерами в Африке.

00:03:03.794 --> 00:03:06.130
Так как у меня были хорошие
компьютерные навыки,

00:03:06.130 --> 00:03:10.669
в 2013 году группа учёных
в Восточной Африке

00:03:10.693 --> 00:03:14.782
пригласила меня присоединиться к ним,
чтобы помочь спасти маниок.

00:03:15.766 --> 00:03:22.736
Маниок — это растение, чьи листья и корни
употребляют 800 млн человек во всём мире,

00:03:23.639 --> 00:03:26.676
и 500 млн из них живут в Восточной Африке.

00:03:26.994 --> 00:03:29.335
Почти миллиард человек
полагается на это растение

00:03:29.335 --> 00:03:31.993
для удовлетворения суточной
потребности в калориях.

00:03:32.581 --> 00:03:36.426
Если у небольшого семейного фермерского
хозяйства будет достаточно маниока,

00:03:36.450 --> 00:03:38.738
этого хватит на то, чтобы прокормить семью

00:03:38.738 --> 00:03:42.174
и продавать излишки на рынке
для обеспечения насущных нужд:

00:03:42.174 --> 00:03:45.697
школьного образования, медицинских затрат
и даже для накопления сбережений.

00:03:45.752 --> 00:03:49.283
Но маниок в Африке находится под угрозой.

00:03:49.665 --> 00:03:54.101
Белокрылки и вирусы губят это растение.

00:03:54.593 --> 00:03:56.799
Белокрылки — это крошечные насекомые,

00:03:56.823 --> 00:03:59.641
которые поедают листья
более чем 600 растений.

00:03:59.665 --> 00:04:01.466
Они приносят беды.

00:04:01.466 --> 00:04:02.813
Есть много видов белокрылок.

00:04:02.813 --> 00:04:04.942
Они становятся устойчивы к пестицидам;

00:04:04.966 --> 00:04:09.220
они распространяют сотни вирусов растений,

00:04:09.244 --> 00:04:11.768
которые вызывают побурение

00:04:12.426 --> 00:04:13.426
и мозаику маниока.

00:04:14.085 --> 00:04:16.219
Это полностью убивает растение.

00:04:17.038 --> 00:04:18.855
А если нет маниока,

00:04:18.879 --> 00:04:22.878
то нет еды и дохода для миллионов людей.

00:04:24.141 --> 00:04:26.617
Мне хватило одной поездки в Танзанию,

00:04:26.641 --> 00:04:29.379
чтобы понять —
женщинам-фермерам нужна помощь.

00:04:29.403 --> 00:04:33.376
Этим замечательным, сильным,
небольшим семейным фермерским хозяйствам,

00:04:33.376 --> 00:04:34.972
большинство из которых — женщины,

00:04:34.972 --> 00:04:36.239
приходится нелегко.

00:04:36.744 --> 00:04:39.180
У них недостаточно еды,
чтобы прокормить семью.

00:04:39.204 --> 00:04:40.792
Это настоящий кризис.

00:04:41.530 --> 00:04:43.029
Происходит вот что:

00:04:43.053 --> 00:04:46.045
они идут и засевают поля
маниоком в сезон дождей.

00:04:46.069 --> 00:04:47.775
Спустя девять месяцев

00:04:47.799 --> 00:04:50.879
на этих полях нет никакого урожая
из-за вредителей и патогенов.

00:04:50.903 --> 00:04:53.061
И я задумалась,

00:04:53.085 --> 00:04:56.283
как же может случится голод у фермеров?

00:04:56.815 --> 00:04:59.095
Я решила посмотреть своими глазами

00:04:59.095 --> 00:05:01.983
вместе с фермерами и учёными,
что происходит у них прямо там,

00:05:01.983 --> 00:05:04.186
чтобы понять, смогут ли
пригодиться мои навыки.

00:05:04.427 --> 00:05:07.283
Ситуация на местах шокировала.

00:05:07.307 --> 00:05:11.577
Белокрылки уничтожали листья маниока,
употребляемые в пищу ради белка,

00:05:11.601 --> 00:05:15.183
а вирусы уничтожали корни,
употребляемые в пищу ради крахмала.

00:05:15.592 --> 00:05:18.037
Посевной сезон пройдёт,

00:05:18.061 --> 00:05:22.171
и фермер потеряет доход
и пищу на целый год.

00:05:22.195 --> 00:05:25.393
Семья будет голодать целый долгий сезон.

00:05:25.942 --> 00:05:28.022
Но это можно полностью предотвратить.

00:05:28.046 --> 00:05:29.514
Если бы фермеры только знали,

00:05:29.514 --> 00:05:32.458
какой сорт маниока нужно выращивать,

00:05:32.482 --> 00:05:36.807
чтобы он был устойчив
к этим вирусам и патогенам,

00:05:36.831 --> 00:05:38.736
то у них было бы больше урожая.

00:05:38.760 --> 00:05:41.595
Вся необходимая технология уже есть,

00:05:41.619 --> 00:05:44.823
но знания и ресурсы

00:05:44.847 --> 00:05:47.982
неравномерно распределены по миру.

00:05:48.712 --> 00:05:51.274
Конкретно я имею в виду,

00:05:51.298 --> 00:05:53.150
что старые геномные технологии,

00:05:53.174 --> 00:05:56.037
использовавшиеся для решения
сложной проблемы

00:05:56.061 --> 00:05:59.123
с вредителями и патогенами,

00:05:59.147 --> 00:06:02.145
были непригодны
в условиях тропической Африки.

00:06:03.058 --> 00:06:05.399
Они требуют миллионных вложений,

00:06:05.423 --> 00:06:07.311
постоянного энергоснабжения

00:06:07.335 --> 00:06:09.135
и привлечения специалистов.

00:06:09.970 --> 00:06:13.225
Такого оборудования очень мало,
и оно разбросано по всему континенту,

00:06:13.225 --> 00:06:16.606
не оставляя множеству учёных,
сражаюшихся на передовой,

00:06:16.606 --> 00:06:19.499
другого выбора помимо
отправки образцов за границу.

00:06:19.523 --> 00:06:21.597
А отправленные за границу
образцы портятся,

00:06:21.597 --> 00:06:24.133
стоят уйму денег,

00:06:24.157 --> 00:06:27.324
и получить результаты обратно
практически нереально

00:06:27.348 --> 00:06:28.748
из-за плохого интернета.

00:06:29.142 --> 00:06:33.441
Иногда, чтобы фермер узнал результат,
приходится ждать шесть месяцев.

00:06:33.465 --> 00:06:35.243
Но к тому времени уже слишком поздно.

00:06:35.243 --> 00:06:36.830
Урожай пропал,

00:06:36.854 --> 00:06:40.020
усугубляя тем самым бедность и голод.

00:06:41.306 --> 00:06:43.464
Мы знали, что эту проблему решить можно.

00:06:43.989 --> 00:06:45.393
В 2017 году

00:06:45.417 --> 00:06:50.203
мы узнали о существовании
портативного секвенатора ДНК —

00:06:50.227 --> 00:06:52.736
Оксфордского нанопорового
секвенатора MinION.

00:06:52.760 --> 00:06:56.913
Его использовали в Западной Африке
во время борьбы с вирусом Эбола.

00:06:56.937 --> 00:06:58.434
Мы подумали,

00:06:58.458 --> 00:07:01.744
почему бы нам его не применить
для помощи фермерам Восточной Африки?

00:07:01.768 --> 00:07:06.101
И мы начали воплощать в жизнь этот план.

00:07:06.609 --> 00:07:09.307
В то время это была новая технология,

00:07:09.331 --> 00:07:12.593
и многие сомневались, что подобное
можно повторить в условиях фермы.

00:07:12.879 --> 00:07:14.196
Когда мы начали,

00:07:14.220 --> 00:07:18.101
один из наших «доброжелателей»
в Великобритании сказал,

00:07:18.125 --> 00:07:21.752
что мы никогда не сможем применить
этот подход в Восточной Африке,

00:07:21.776 --> 00:07:23.242
не говоря уже о ферме.

00:07:23.863 --> 00:07:25.632
Но мы приняли вызов.

00:07:25.934 --> 00:07:32.387
Этот человек даже поспорил на две бутылки
самого лучшего шампанского,

00:07:32.411 --> 00:07:35.369
что у нас никогда ничего не получится.

00:07:36.871 --> 00:07:38.450
Два слова:

00:07:38.474 --> 00:07:39.625
ставь шампанское.

00:07:39.649 --> 00:07:41.823
(Смех)

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

00:07:46.023 --> 00:07:48.936
Покупай шампанское, мы этого добились.

00:07:48.960 --> 00:07:52.245
Мы привезли фермерам
Танзании, Кении и Уганды

00:07:52.269 --> 00:07:55.918
целую высокотехнологичную
молекулярную лабораторию,

00:07:55.942 --> 00:07:57.974
которую назвали Tree Lab.

00:07:58.942 --> 00:08:00.133
Итак, что же мы сделали?

00:08:00.157 --> 00:08:02.736
Во-первых, мы назвали нашу команду

00:08:02.760 --> 00:08:04.934
«Проектом по спасению маниока от вируса».

00:08:04.958 --> 00:08:06.315
Мы создали вебсайт,

00:08:06.319 --> 00:08:10.134
заручились поддержкой учёных из областей
геномики и вычислительных технологий

00:08:10.164 --> 00:08:12.055
и, наконец, отправились на фермы.

00:08:12.411 --> 00:08:15.220
Всё, что нужно для нашей Tree Lab,

00:08:15.244 --> 00:08:17.653
осуществляется командой на месте.

00:08:17.677 --> 00:08:21.724
Все молекулярные и вычислительные ресурсы,

00:08:21.748 --> 00:08:25.049
необходимые для диагностики
больных растений, есть прямо там.

00:08:25.431 --> 00:08:28.259
Всё это даже есть прямо здесь, на сцене.

00:08:29.161 --> 00:08:32.348
Мы осознали, что чем ближе исходные данные

00:08:32.348 --> 00:08:34.390
будут к полю и к фермеру,

00:08:34.390 --> 00:08:37.830
тем быстрее мы сможем сказать,
в чём состоит проблема с растениями.

00:08:38.009 --> 00:08:40.066
И не только сказать,
в чём состоит проблема,

00:08:40.066 --> 00:08:41.458
но и предложить решение.

00:08:41.482 --> 00:08:42.807
А решение заключается

00:08:42.831 --> 00:08:45.454
в сжигании поля и посадке сортов растений,

00:08:45.478 --> 00:08:48.982
устойчивых к пестицидам и патогенам,
которые находятся на поле фермера.

00:08:49.942 --> 00:08:54.146
Первым делом мы извлекли ДНК.

00:08:54.170 --> 00:08:56.709
Мы использовали вот эту машину.

00:08:57.050 --> 00:09:00.249
Она называется ВЧБИ,

00:09:00.273 --> 00:09:04.164
что означает «Весьма
Чертовски Быстрое Извлечение».

00:09:04.188 --> 00:09:06.236
(Смех)

00:09:06.260 --> 00:09:07.410
Согласна.

00:09:07.768 --> 00:09:10.262
Мой друг Джо весьма крут.

00:09:11.394 --> 00:09:14.534
Одной из самых больших
трудностей в извлечении ДНК

00:09:14.534 --> 00:09:17.693
является необходимость использования
дорогостоящего оборудования,

00:09:17.693 --> 00:09:19.521
расчёты на котором длятся часами.

00:09:19.545 --> 00:09:21.037
Но с этим устройством

00:09:21.061 --> 00:09:23.815
мы справляемся за 20 минут

00:09:23.839 --> 00:09:25.085
и очень дёшево.

00:09:25.109 --> 00:09:27.997
Устройство работает от батареи мотоцикла.

00:09:29.164 --> 00:09:34.307
С его помощью мы извлекаем ДНК,
создаём из неё библиотеку,

00:09:34.331 --> 00:09:36.110
чтобы загрузить

00:09:36.134 --> 00:09:39.796
в этот самый портативный
геномный секвенатор,

00:09:39.796 --> 00:09:41.601
который находится вот здесь,

00:09:41.625 --> 00:09:45.363
и затем подключаем к мини-суперкомпьютеру

00:09:45.387 --> 00:09:47.209
под названием MiniT.

00:09:47.728 --> 00:09:51.830
Обе эти штуки подключаются
к портативной батарее.

00:09:52.569 --> 00:09:54.442
Таким образом, мы смогли устранить

00:09:54.466 --> 00:09:56.871
потребности в энергосети и интернете,

00:09:56.895 --> 00:10:00.823
являющимися сильными ограничениями
для небольших семейных ферм.

00:10:01.807 --> 00:10:04.678
Быстрый анализ данных также
может быть проблематичен.

00:10:05.033 --> 00:10:08.362
И как раз здесь пригодились
мои познания вычислительного биолога.

00:10:09.380 --> 00:10:11.350
Вся эта клейка засушенных растений,

00:10:11.620 --> 00:10:13.140
все эти измерения

00:10:13.220 --> 00:10:14.868
и все эти вычисления

00:10:15.235 --> 00:10:19.410
наконец-то пригодились в реальном мире
и в реальном времени.

00:10:19.410 --> 00:10:21.905
Я смогла создать
специализированные базы данных,

00:10:22.489 --> 00:10:26.918
с помощью которых мы выдавали
фермерам результаты за три часа

00:10:27.198 --> 00:10:28.583
вместо шести месяцев.

00:10:29.687 --> 00:10:31.551
(Аплодисменты)

00:10:38.100 --> 00:10:41.076
Фермеры были вне себя от радости.

00:10:41.795 --> 00:10:43.856
Как же мы узнаём, что приносим пользу?

00:10:44.606 --> 00:10:47.832
Девять месяцев спустя после использования
нашей лаборатории Tree Lab

00:10:47.832 --> 00:10:49.610
Аша вместо ноля тонн урожая с гектара

00:10:49.910 --> 00:10:51.950
собрала 40 тонн с гектара.

00:10:51.950 --> 00:10:53.988
Ей этого хватило и чтобы кормить семью,

00:10:53.988 --> 00:10:55.967
и чтобы продавать излишки на рынке.

00:10:56.467 --> 00:10:59.467
Сейчас она строит дом для своей семьи.

00:11:00.206 --> 00:11:01.411
Да, это так здорово.

00:11:01.411 --> 00:11:04.330
(Аплодисменты)

00:11:05.670 --> 00:11:08.084
Как мы увеличиваем масштаб
работы нашей Tree Lab?

00:11:08.084 --> 00:11:09.390
Дело в том,

00:11:09.390 --> 00:11:11.563
что фермы уже разрастаются
по всей Африке.

00:11:11.563 --> 00:11:13.426
Эти женщины работают в группах,

00:11:13.426 --> 00:11:17.475
поэтому помогая Аше, мы помогли
ещё 3 000 жителям её деревни,

00:11:17.535 --> 00:11:21.221
потому что она поделилась с ними
и результатами, и решением проблемы.

00:11:21.681 --> 00:11:26.153
Я помню всех фермеров,
с которыми когда-либо встречалась.

00:11:26.668 --> 00:11:29.599
Их боль и радость

00:11:30.259 --> 00:11:31.962
запечатлелись в моей памяти.

00:11:32.968 --> 00:11:34.588
Наша наука — для них.

00:11:35.708 --> 00:11:40.623
Tree Lab — наша самая удачная попытка
помочь им обеспечить себя продовольствием.

00:11:41.177 --> 00:11:42.704
Я никогда и не мечтала о том,

00:11:42.994 --> 00:11:45.960
что лучшее научное
достижение в моей жизни

00:11:45.960 --> 00:11:48.984
случится на том самом
покрывале в Восточной Африке

00:11:49.477 --> 00:11:52.126
при помощи высокотехнологичного
геномного оборудования.

00:11:52.306 --> 00:11:54.782
Но наша команда мечтала о том,

00:11:54.782 --> 00:11:59.028
чтобы дать фермерам ответы
за три часа вместо шести месяцев.

00:11:59.088 --> 00:12:00.476
И мы этого добились.

00:12:00.556 --> 00:12:04.628
Потому что в этом и состоит преимущество
многообразия и взаимодействия в науке.

00:12:05.158 --> 00:12:06.346
Спасибо.

00:12:06.346 --> 00:12:09.481
(Аплодисменты)

00:12:09.521 --> 00:12:13.512
(Одобрительные возгласы)