ABOUT THE SPEAKER
David Baker - Computational biologist
David Baker designs new biomolecules (proteins) from first principles to address 21st-century challenges in health and technology.

Why you should listen

David Baker is fascinated by biological self-organization. For example: How does the information stored in DNA translate into the intricate world of proteins and cells? The DNA code was solved more than 50 years ago, but the protein folding code has remained one of biology's greatest challenges. Starting 20 years ago, Baker's research team began using computers to model the structures of proteins. His work has advanced to the point where he can now not only predict the shape of natural proteins but also design completely new ones. In recent years, he's designed new experimental cancer therapies, vaccines, nanomaterials and more. He believes that the emerging field of protein design will fundamentally change how people make medicines, materials and more around the world. Now that the protein folding code is solved, the sky's the limit.

Baker is a Professor of Biochemistry and the Director of the Institute for Protein Design at the University of Washington in Seattle. He's also an Investigator at the Howard Hughes Medical Institute and Adjunct Professor of Genome Sciences, Bioengineering, Chemical Engineering, Computer Science, and Physics at the UW. With his colleagues, he developed the Rosetta Commons, the Rosetta@Home project and Foldit, a science video game. He has also launched more than ten companies that are seeking to bring designed proteins into the real world.

More profile about the speaker
David Baker | Speaker | TED.com
TED2019

David Baker: 5 challenges we could solve by designing new proteins

David Baker: Cinco desafios que podemos solucionar por meio da criação de proteínas novas

Filmed:
1,781,320 views

As proteínas são máquinas moleculares extraordinárias: digerem o alimento, disparam os neurônios, fortalecem o sistema imunológico e muito mais. E se pudéssemos criar novas, com funções nunca antes vistas na natureza? Neste vislumbre extraordinário do futuro, David Baker compartilha como a equipe dele do Institute for Protein Design está criando proteínas totalmente novas a partir do zero - e mostra como elas poderiam nos ajudar a lidar com cinco desafios enormes enfrentados pela humanidade. (Este plano ambicioso faz parte do Audacious Project, iniciativa do TED para inspirar e financiar mudanças globais.)
- Computational biologist
David Baker designs new biomolecules (proteins) from first principles to address 21st-century challenges in health and technology. Full bio

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00:12
I'm going to tell you about the most
amazing machines in the world
0
982
4059
Vou falar a vocês sobre as máquinas
mais incríveis do mundo
00:17
and what we can now do with them.
1
5065
1768
e o que podemos fazer agora com elas.
00:19
Proteins,
2
7396
1163
As proteínas,
00:20
some of which you see inside a cell here,
3
8583
2250
algumas das quais vemos
no interior de uma célula,
00:22
carry out essentially all the important
functions in our bodies.
4
10857
3459
desempenham basicamente todas
as funções importantes do corpo humano.
00:26
Proteins digest your food,
5
14972
1879
As proteínas digerem o alimento,
00:28
contract your muscles,
6
16875
1706
contraem os músculos,
00:30
fire your neurons
7
18605
1577
disparam os neurônios
00:32
and power your immune system.
8
20206
1616
e fortalecem o sistema imunológico.
00:34
Everything that happens in biology --
9
22400
1976
Tudo o que acontece na biologia -
00:36
almost --
10
24400
1151
quase -
acontece por causa das proteínas.
00:37
happens because of proteins.
11
25575
1412
As proteínas são cadeias lineares
de blocos de construção
00:39
Proteins are linear chains
of building blocks called amino acids.
12
27698
4075
chamados aminoácidos.
00:44
Nature uses an alphabet of 20 amino acids,
13
32366
3233
A natureza usa um alfabeto
de 20 aminoácidos.
00:47
some of which have names
you may have heard of.
14
35623
2275
Vocês devem ter ouvido falar
dos nomes de alguns deles.
00:50
In this picture, for scale,
each bump is an atom.
15
38921
3542
Nesta foto, em escala,
cada protuberância é um átomo.
00:55
Chemical forces between the amino acids
cause these long stringy molecules
16
43351
4644
Forças químicas entre os aminoácidos
fazem com que essas moléculas
longas e filamentosas
01:00
to fold up into unique,
three-dimensional structures.
17
48019
3461
se dobrem em estruturas
tridimensionais únicas.
01:03
The folding process,
18
51937
1340
O processo de enovelamento,
embora pareça aleatório,
01:05
while it looks random,
19
53301
1434
01:06
is in fact very precise.
20
54759
1963
é, na verdade, muito preciso.
01:08
Each protein folds
to its characteristic shape each time,
21
56746
4397
Cada proteína se dobra ao seu formato
característico a cada vez,
01:13
and the folding process
takes just a fraction of a second.
22
61167
3388
e o processo de enovelamento
leva apenas uma fração de segundo.
01:18
And it's the shapes of proteins
23
66029
1844
São as formas das proteínas
01:19
which enable them to carry out
their remarkable biological functions.
24
67897
3970
que permitem a elas realizarem
suas funções biológicas extraordinárias.
01:24
For example,
25
72520
1151
Por exemplo,
01:25
hemoglobin has a shape
in the lungs perfectly suited
26
73695
3508
a hemoglobina tem uma forma nos pulmões
perfeitamente adequada
para ligar uma molécula de oxigênio.
01:29
for binding a molecule of oxygen.
27
77227
1987
01:31
When hemoglobin moves to your muscle,
28
79759
1892
Quando a hemoglobina
se move para o músculo,
01:33
the shape changes slightly
29
81675
1932
a forma muda ligeiramente,
01:35
and the oxygen comes out.
30
83631
2191
e o oxigênio sai.
01:39
The shapes of proteins,
31
87494
1366
As formas das proteínas
01:40
and hence their remarkable functions,
32
88884
2213
e, portanto, suas funções extraordinárias
01:43
are completely specified by the sequence
of amino acids in the protein chain.
33
91121
5778
são completamente especificadas
pela sequência de aminoácidos
na cadeia proteica.
01:49
In this picture, each letter
on top is an amino acid.
34
97331
3941
Nesta foto, cada letra no topo
é um aminoácido.
01:54
Where do these sequences come from?
35
102860
1837
De onde vêm essas sequências?
01:57
The genes in your genome
specify the amino acid sequences
36
105586
4824
Os genes de seu genoma
especificam as sequências
de aminoácidos de suas proteínas.
02:02
of your proteins.
37
110434
1398
02:03
Each gene encodes the amino acid
sequence of a single protein.
38
111856
3738
Cada gene codifica a sequência
de aminoácidos de uma única proteína.
02:09
The translation between
these amino acid sequences
39
117515
3802
A tradução dessas
sequências de aminoácidos
02:13
and the structures
and functions of proteins
40
121341
2458
para estruturas e funções das proteínas
02:15
is known as the protein folding problem.
41
123823
2057
é conhecida como o problema
do enovelamento de proteínas.
02:18
It's a very hard problem
42
126439
1545
É um problema muito difícil
02:20
because there's so many different
shapes a protein can adopt.
43
128008
3180
porque há muitas formas diferentes
que uma proteína pode adotar.
02:24
Because of this complexity,
44
132073
1645
Devido a essa complexidade,
02:25
humans have only been able
to harness the power of proteins
45
133742
2937
os seres humanos só conseguiram
aproveitar o poder das proteínas
02:28
by making very small changes
to the amino acid sequences
46
136703
3468
fazendo pequenas alterações
nas sequências de aminoácidos
02:32
of the proteins we've found in nature.
47
140195
2091
das proteínas que encontramos na natureza.
02:34
This is similar to the process
that our Stone Age ancestors used
48
142835
3858
Isso é semelhante
ao processo que nossos ancestrais
da Idade da Pedra usavam
02:38
to make tools and other implements
from the sticks and stones
49
146717
3359
para fabricar ferramentas e outros
implementos a partir das varas e pedras
02:42
that we found in the world around us.
50
150100
2003
que encontramos no mundo ao nosso redor.
02:45
But humans did not learn to fly
by modifying birds.
51
153226
5024
Mas os humanos não aprenderam
a voar modificando aves.
02:50
(Laughter)
52
158790
2017
(Risos)
02:52
Instead, scientists, inspired by birds,
uncovered the principles of aerodynamics.
53
160831
6310
Em vez disso,
os cientistas, inspirados nelas,
descobriram os princípios da aerodinâmica.
02:59
Engineers then used those principles
to design custom flying machines.
54
167165
4395
Os engenheiros usaram esses princípios
para projetar máquinas
voadoras personalizadas.
03:04
In a similar way,
55
172195
1245
De maneira semelhante,
03:05
we've been working for a number of years
56
173464
1942
temos trabalhado por vários anos
03:07
to uncover the fundamental
principles of protein folding
57
175430
3269
para descobrir os princípios fundamentais
do enovelamento de proteínas
03:10
and encoding those principles
in the computer program called Rosetta.
58
178723
4059
e codificar esses princípios no programa
de computador chamado Rosetta.
03:15
We made a breakthrough in recent years.
59
183742
2513
Fizemos um grande avanço nos últimos anos.
03:19
We can now design completely new proteins
from scratch on the computer.
60
187029
4459
Podemos agora criar proteínas
totalmente novas,
a partir do zero, no computador.
03:24
Once we've designed the new protein,
61
192396
2068
Uma vez que criamos a proteína nova,
03:27
we encode its amino acid sequence
in a synthetic gene.
62
195242
3903
codificamos sua sequência de aminoácidos
em um gene sintético.
03:31
We have to make a synthetic gene
63
199656
1888
Temos que fazer um gene sintético
03:33
because since the protein
is completely new,
64
201568
2251
porque, já que a proteína
é completamente nova,
03:35
there's no gene in any organism on earth
which currently exists that encodes it.
65
203843
4762
não há nenhum gene em qualquer
organismo atualmente existente na Terra
que a codifique.
03:41
Our advances in understanding
protein folding
66
209697
4187
Nossos avanços no entendimento
do enovelamento de proteínas
03:45
and how to design proteins,
67
213908
1722
e de como criar proteínas,
03:47
coupled with the decreasing cost
of gene synthesis
68
215654
3628
juntamente com o custo decrescente
da síntese genética
03:51
and the Moore's law increase
in computing power,
69
219306
3499
e o aumento da lei de Moore
no poder computacional,
03:54
now enable us to design
tens of thousands of new proteins,
70
222829
4736
agora nos permitem criar dezenas
de milhares de proteínas novas,
03:59
with new shapes and new functions,
71
227589
2339
com formas e funções novas,
04:01
on the computer,
72
229952
1513
no computador,
04:03
and encode each one of those
in a synthetic gene.
73
231489
3915
e codificar cada uma delas
em um gene sintético.
Tendo esses genes sintéticos,
04:08
Once we have those synthetic genes,
74
236248
1668
04:09
we put them into bacteria
75
237940
1545
nós os colocamos em bactérias
04:11
to program them to make
these brand-new proteins.
76
239509
3305
para programá-los para criar
essas proteínas novas.
04:15
We then extract the proteins
77
243197
2073
Em seguida, extraímos as proteínas
04:17
and determine whether they function
as we designed them to
78
245294
3436
e determinamos se elas
funcionam como planejamos
04:20
and whether they're safe.
79
248754
1411
e se são seguras.
04:23
It's exciting to be able
to make new proteins,
80
251867
2465
É animador conseguir
criar proteínas novas,
04:26
because despite the diversity in nature,
81
254356
2496
porque, apesar da diversidade na natureza,
04:28
evolution has only sampled a tiny fraction
of the total number of proteins possible.
82
256876
6092
a evolução só testou uma pequena fração
do número total de proteínas possíveis.
04:35
I told you that nature uses
an alphabet of 20 amino acids,
83
263572
3495
Eu disse a vocês que a natureza usa
um alfabeto de 20 aminoácidos,
04:39
and a typical protein is a chain
of about 100 amino acids,
84
267091
4449
e uma proteína típica é uma cadeia
de cerca de 100 aminoácidos.
04:43
so the total number of possibilities
is 20 times 20 times 20, 100 times,
85
271564
5552
Assim, o número total de possibilidades
é 20 vezes 20 vezes 20, 100 vezes,
04:49
which is a number on the order
of 10 to the 130th power,
86
277140
3817
o que é um número
na ordem de 10 elevado a 130,
04:52
which is enormously more
than the total number of proteins
87
280981
3812
que é consideravelmente maior
do que o número total de proteínas
04:56
which have existed
since life on earth began.
88
284817
2416
que existiram desde que começou
a vida na Terra.
04:59
And it's this unimaginably large space
89
287990
2691
É esse espaço inimaginavelmente grande
05:02
we can now explore
using computational protein design.
90
290705
3530
que agora conseguimos explorar
usando o design computacional de proteína.
05:07
Now the proteins that exist on earth
91
295747
2369
As proteínas existentes na Terra
05:10
evolved to solve the problems
faced by natural evolution.
92
298140
3993
evoluíram para solucionar os problemas
enfrentados pela evolução natural.
05:14
For example, replicating the genome.
93
302705
2353
Por exemplo, a replicação do genoma.
05:18
But we face new challenges today.
94
306128
2284
Porém, enfrentamos desafios novos hoje.
05:20
We live longer, so new
diseases are important.
95
308436
2737
Vivemos mais; portanto, novas
doenças são importantes.
05:23
We're heating up and polluting the planet,
96
311197
2215
Estamos aquecendo e poluindo o planeta.
05:25
so we face a whole host
of ecological challenges.
97
313436
3558
Por isso, enfrentamos
inúmeros desafios ecológicos.
05:29
If we had a million years to wait,
98
317977
1808
Se tivéssemos que esperar
um milhão de anos,
05:31
new proteins might evolve
to solve those challenges.
99
319809
3208
proteínas novas poderiam evoluir
para solucionar esses desafios.
05:35
But we don't have
millions of years to wait.
100
323787
2059
No entanto, não temos
milhões de anos para esperar.
05:38
Instead, with computational
protein design,
101
326488
2871
Em vez disso, com o design
computacional de proteína,
05:41
we can design new proteins
to address these challenges today.
102
329383
4439
podemos criar proteínas novas
para enfrentar esses desafios hoje.
05:47
Our audacious idea is to bring
biology out of the Stone Age
103
335693
4450
Nossa ideia audaciosa é trazer
a biologia da Idade da Pedra
05:52
through technological revolution
in protein design.
104
340167
2975
por meio da revolução tecnológica
no design de proteínas.
05:56
We've already shown
that we can design new proteins
105
344113
2864
Já mostramos que podemos
criar proteínas novas
05:59
with new shapes and functions.
106
347001
1683
com formas e funções novas.
06:01
For example, vaccines work
by stimulating your immune system
107
349174
4308
Por exemplo, as vacinas funcionam
estimulando o sistema imunológico
06:05
to make a strong response
against a pathogen.
108
353506
3122
a criar uma reação forte
contra um patógeno.
06:09
To make better vaccines,
109
357698
1551
Para fazer vacinas melhores,
06:11
we've designed protein particles
110
359273
2302
criamos partículas de proteína
06:13
to which we can fuse
proteins from pathogens,
111
361599
3587
nas quais podemos fundir
proteínas a partir de patógenos,
06:17
like this blue protein here,
from the respiratory virus RSV.
112
365210
4334
como essa proteína azul,
do vírus sincicial respiratório VSR.
06:22
To make vaccine candidates
113
370131
1730
Para fazer vacinas candidatas
06:23
that are literally bristling
with the viral protein,
114
371885
3663
que estão literalmente
cheias de proteína viral,
06:27
we find that such vaccine candidates
115
375572
2570
descobrimos que tais candidatas
06:30
produce a much stronger
immune response to the virus
116
378166
3302
produzem uma reação imunológica
muito mais forte ao vírus
06:33
than any previous vaccines
that have been tested.
117
381492
2703
do que quaisquer vacinas anteriores
que tenham sido testadas.
06:36
This is important because RSV
is currently one of the leading causes
118
384648
3850
Isso é importante porque o VSR
é atualmente uma das principais causas
06:40
of infant mortality worldwide.
119
388522
2229
de mortalidade infantil em todo o mundo.
06:44
We've also designed new proteins
to break down gluten in your stomach
120
392414
3963
Também criamos novas proteínas
para quebrar o glúten no estômago
06:48
for celiac disease
121
396401
1597
devido a doença celíaca
06:50
and other proteins to stimulate
your immune system to fight cancer.
122
398022
4376
e outras proteínas para estimular
o sistema imunológico a combater o câncer.
06:55
These advances are the beginning
of the protein design revolution.
123
403338
3939
Esses avanços são o começo
da revolução do design de proteínas.
07:00
We've been inspired by a previous
technological revolution:
124
408850
3190
Nós nos inspiramos
em uma revolução tecnológica anterior:
07:04
the digital revolution,
125
412064
1345
a revolução digital,
07:05
which took place in large part
due to advances in one place,
126
413433
5125
que ocorreu, em grande parte,
devido aos avanços em um lugar:
07:10
Bell Laboratories.
127
418582
1272
Bell Laboratories.
07:12
Bell Labs was a place with an open,
collaborative environment,
128
420337
3294
A Bell Labs era um lugar
com um ambiente aberto e colaborativo
07:15
and was able to attract top talent
from around the world.
129
423655
3183
e conseguiu atrair os melhores
talentos de todo o mundo.
07:19
And this led to a remarkable
string of innovations --
130
427418
3442
Isso levou a uma série
extraordinária de inovações:
07:22
the transistor, the laser,
satellite communication
131
430884
4191
o transistor, o laser,
a comunicação via satélite
07:27
and the foundations of the internet.
132
435099
1726
e os fundamentos da internet.
07:29
Our goal is to build
the Bell Laboratories of protein design.
133
437761
3841
Nosso objetivo é construir
a Bell Labs do design de proteínas.
07:34
We are seeking to attract
talented scientists from around the world
134
442076
3515
Estamos procurando atrair
cientistas talentosos de todo o mundo
07:37
to accelerate the protein
design revolution,
135
445615
2935
para acelerar a revolução
do design de proteínas,
07:40
and we'll be focusing
on five grand challenges.
136
448574
4088
e nos concentraremos
em cinco grandes desafios.
07:46
First, by taking proteins from flu strains
from around the world
137
454136
5597
Primeiro: colhendo proteínas
de tipos de gripe de todo o mundo
07:51
and putting them on top
of the designed protein particles
138
459757
3554
e colocando-as em cima
das partículas de proteína criadas
07:55
I showed you earlier,
139
463335
1667
que mostrei anteriormente,
07:57
we aim to make a universal flu vaccine,
140
465026
3390
visamos a criar uma vacina
universal contra a gripe,
08:00
one shot of which gives a lifetime
of protection against the flu.
141
468440
3951
cuja dose dá uma proteção
vitalícia contra a gripe.
08:05
The ability to design --
142
473356
1612
A capacidade de criar...
08:06
(Applause)
143
474992
5224
(Aplausos)
08:12
The ability to design
new vaccines on the computer
144
480240
3068
A capacidade de criar
vacinas novas no computador
08:15
is important both to protect
against natural flu epidemics
145
483332
5308
é importante tanto para proteger
contra as epidemias naturais de gripe
08:20
and, in addition, intentional
acts of bioterrorism.
146
488664
3480
quanto, além disso, contra atos
intencionais de bioterrorismo.
08:25
Second, we're going far beyond
nature's limited alphabet
147
493272
3290
Segundo: estamos indo muito além
do alfabeto limitado da natureza
de apenas 20 aminoácidos
08:28
of just 20 amino acids
148
496586
1711
08:30
to design new therapeutic candidates
for conditions such as chronic pain,
149
498321
4735
para criar novos candidatos terapêuticos
para enfermidades como dor crônica,
08:35
using an alphabet
of thousands of amino acids.
150
503080
2631
usando um alfabeto
de milhares de aminoácidos.
08:38
Third, we're building
advanced delivery vehicles
151
506602
3813
Terceiro: estamos construindo
veículos de entrega avançados
08:42
to target existing medications
exactly where they need to go in the body.
152
510439
4164
para direcionar os medicamentos existentes
exatamente para onde precisam ir no corpo.
08:47
For example, chemotherapy to a tumor
153
515226
2649
Por exemplo, quimioterapia para um tumor
08:49
or gene therapies to the tissue
where gene repair needs to take place.
154
517899
4303
ou terapias genéticas para o tecido
no qual precisa ocorrer o reparo genético.
08:55
Fourth, we're designing smart therapeutics
that can do calculations within the body
155
523000
6532
Quarto: estamos criando
terapêutica inteligente
que pode fazer cálculos dentro do corpo
e vai muito além dos medicamentos atuais,
09:01
and go far beyond current medicines,
156
529556
2214
09:03
which are really blunt instruments.
157
531794
2264
que são instrumentos muito diretos.
09:06
For example, to target a small
subset of immune cells
158
534082
4349
Por exemplo, para alcançar um pequeno
subconjunto de células imunológicas
09:10
responsible for an autoimmune disorder,
159
538455
2081
responsáveis ​​por uma doença autoimune
09:12
and distinguish them from the vast
majority of healthy immune cells.
160
540560
3458
e distingui-las da grande maioria
das células imunológicas saudáveis.
09:16
Finally, inspired by remarkable
biological materials
161
544899
3412
Finalmente, inspirados por materiais
biológicos extraordinários
09:20
such as silk, abalone shell,
tooth and others,
162
548335
5108
como seda, concha de abalone,
dente e outros,
09:25
we're designing new
protein-based materials
163
553467
2884
estamos criando novos materiais
à base de proteínas
09:28
to address challenges in energy
and ecological issues.
164
556375
4163
para enfrentar desafios
em questões energéticas e ecológicas.
09:33
To do all this,
we're growing our institute.
165
561558
2845
Para fazer tudo isso, estamos
desenvolvendo nosso instituto.
09:36
We seek to attract energetic,
talented and diverse scientists
166
564768
5599
Procuramos atrair cientistas ativos,
talentosos e diversificados
09:42
from around the world,
at all career stages,
167
570391
3080
de todo o mundo,
em todas as fases da carreira,
09:45
to join us.
168
573495
1150
para se juntarem a nós.
09:47
You can also participate
in the protein design revolution
169
575304
3303
Vocês também podem participar
da revolução do design de proteínas
09:50
through our online
folding and design game, "Foldit."
170
578631
3744
por meio de nosso jogo de enovelamento
e design on-line, "Foldit",
09:55
And through our distributed
computing project, Rosetta@home,
171
583214
3851
e por meio de nosso projeto
de computação distribuída, Rosetta@home,
09:59
which you can join from your laptop
or your Android smartphone.
172
587089
3731
no qual vocês podem entrar
pelo laptop ou smartphone Android.
10:04
Making the world a better place
through protein design is my life's work.
173
592547
3967
Tornar o mundo um lugar melhor
por meio do design de proteínas
é o trabalho de minha vida.
10:08
I'm so excited about
what we can do together.
174
596996
2278
Estou muito animado
com o que podemos fazer juntos.
10:11
I hope you'll join us,
175
599583
1470
Espero que vocês se juntem a nós,
10:13
and thank you.
176
601077
1158
e muito obrigado.
10:14
(Applause and cheers)
177
602259
4455
(Aplausos) (Vivas)
Translated by Maurício Kakuei Tanaka
Reviewed by Mario Gioto

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ABOUT THE SPEAKER
David Baker - Computational biologist
David Baker designs new biomolecules (proteins) from first principles to address 21st-century challenges in health and technology.

Why you should listen

David Baker is fascinated by biological self-organization. For example: How does the information stored in DNA translate into the intricate world of proteins and cells? The DNA code was solved more than 50 years ago, but the protein folding code has remained one of biology's greatest challenges. Starting 20 years ago, Baker's research team began using computers to model the structures of proteins. His work has advanced to the point where he can now not only predict the shape of natural proteins but also design completely new ones. In recent years, he's designed new experimental cancer therapies, vaccines, nanomaterials and more. He believes that the emerging field of protein design will fundamentally change how people make medicines, materials and more around the world. Now that the protein folding code is solved, the sky's the limit.

Baker is a Professor of Biochemistry and the Director of the Institute for Protein Design at the University of Washington in Seattle. He's also an Investigator at the Howard Hughes Medical Institute and Adjunct Professor of Genome Sciences, Bioengineering, Chemical Engineering, Computer Science, and Physics at the UW. With his colleagues, he developed the Rosetta Commons, the Rosetta@Home project and Foldit, a science video game. He has also launched more than ten companies that are seeking to bring designed proteins into the real world.

More profile about the speaker
David Baker | Speaker | TED.com