ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.

Why you should listen

Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.

First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.

In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.

In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.

More profile about the speaker
Craig Venter | Speaker | TED.com
TED in the Field

Craig Venter: Watch me unveil "synthetic life"

Craig Venter revela "vida sintética"

Filmed:
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Craig Venter e a sua equipa fizeram uma proclamação histórica: criaram a primeira célula completamente funcional e divisível controlada por DNA sintético. Ele explica como o fizeram e porque é que este feito marca o início de uma nova era para a ciência.
- Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio

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00:16
We're here todayhoje to announceanunciar
0
1000
2000
Estamos aqui para anunciar
00:18
the first syntheticsintético cellcélula,
1
3000
3000
a primeira célula sintética,
00:21
a cellcélula madefeito by
2
6000
2000
um célula construída
00:23
startinginiciando with the digitaldigital codecódigo in the computercomputador,
3
8000
3000
começando por um código digital num computador,
00:26
buildingconstrução the chromosomecromossoma
4
11000
3000
construido-se o cromossoma
00:29
from fourquatro bottlesgarrafas of chemicalsprodutos quimicos,
5
14000
3000
a partir de quatro frascos de químicos,
00:32
assemblingmontagem that chromosomecromossoma in yeastlevedura,
6
17000
2000
montando esse cromossoma em levedura,
00:34
transplantingtransplante it into
7
19000
3000
transplantado-o para
00:37
a recipientdestinatário bacterialbacteriana cellcélula
8
22000
2000
uma célula bacteriana recipiente
00:39
and transformingtransformando that cellcélula
9
24000
2000
e transformando essa célula
00:41
into a newNovo bacterialbacteriana speciesespécies.
10
26000
2000
numa nova espécie bacteriana.
00:44
So this is the first self-replicatingauto-replicante speciesespécies
11
29000
3000
Portanto esta é a primeira espécie auto-replicadora
00:47
that we'venós temos had on the planetplaneta
12
32000
2000
que temos neste planeta
00:49
whosede quem parentpai is a computercomputador.
13
34000
3000
cujo pai é um computador.
00:52
It alsoAlém disso is the first speciesespécies
14
37000
2000
É também a primeira espécie
00:54
to have its ownpróprio websitelocal na rede Internet
15
39000
2000
que tem o seu próprio website
00:56
encodedcodificado in its geneticgenético codecódigo.
16
41000
3000
codificado no seu código genético.
00:59
But we'llbem talk more about
17
44000
2000
Mas iremos falar mais acerca
01:01
the watermarksmarcas d'água in a minuteminuto.
18
46000
3000
das marcas de água dentro de instantes.
01:04
This is a projectprojeto that had its inceptioncomeço
19
49000
2000
Este projecto teve início
01:06
15 yearsanos agoatrás
20
51000
2000
há 15 anos
01:08
when our teamequipe then --
21
53000
2000
quando a nossa equipa na altura --
01:10
we calledchamado the instituteinstituto TIGRTIGR --
22
55000
2000
chamamos-lhe o institudo TIGR --
01:12
was involvedenvolvido in sequencingseqüenciamento
23
57000
2000
estava envolvida na sequênciação
01:14
the first two genomesgenomas in historyhistória.
24
59000
2000
dos dois primeiros genomas da história.
01:16
We did HaemophilusHaemophilus influenzaeinfluenzae
25
61000
2000
Sequenciámos Haemophilus influenzae
01:18
and then the smallestmenor genomegenoma of a self-replicatingauto-replicante organismorganismo,
26
63000
3000
e depois o genoma mais pequeno de um organismo auto-replicativo,
01:21
that of MycoplasmaMicoplasma genitaliumgenitalium.
27
66000
3000
o de Mycoplasma genitalium.
01:24
And as soonem breve as
28
69000
2000
E assim que
01:26
we had these two sequencessequências de
29
71000
2000
obtivémos estas duas sequências,
01:28
we thought, if this is supposedsuposto to be the smallestmenor genomegenoma
30
73000
3000
pensámos, se este é supostamente o genoma mais pequeno
01:31
of a self-replicatingauto-replicante speciesespécies,
31
76000
2000
de uma espécie auto-replicativa,
01:33
could there be even a smallermenor genomegenoma?
32
78000
2000
poderá haver um genoma ainda mais pequeno?
01:35
Could we understandCompreendo the basisbase of cellularcelular life
33
80000
3000
Poderíamos perceber as bases da vida celular
01:38
at the geneticgenético levelnível?
34
83000
2000
ao nível genético?
01:40
It's been a 15-year-ano questbusca
35
85000
2000
Tem sido uma investigação de 15 anos
01:42
just to get to the startinginiciando pointponto now
36
87000
2000
só para chegar a este ponto de partida,
01:44
to be ablecapaz to answerresponda those questionsquestões,
37
89000
3000
de modo a responder a estas questões.
01:47
because it's very difficultdifícil to eliminateeliminar
38
92000
2000
Porque é muito difícil eliminar
01:49
multiplemúltiplo genesgenes from a cellcélula.
39
94000
2000
múltiplos genes de uma célula.
01:51
You can only do them one at a time.
40
96000
3000
Só se consegue um de cada vez.
01:54
We decideddecidiu earlycedo on
41
99000
2000
Decidimos desde cedo
01:56
that we had to take a syntheticsintético routerota,
42
101000
2000
que tínhamos de tomar a via sintética,
01:58
even thoughApesar nobodyninguém had been there before,
43
103000
2000
ainda que ninguém o tivesse tentado,
02:00
to see if we could synthesizesintetizar
44
105000
2000
para ver se conseguíamos sintetizar
02:02
a bacterialbacteriana chromosomecromossoma
45
107000
2000
um cromossoma bacteriano,
02:04
so we could actuallyna realidade varyvariar the genegene contentconteúdo
46
109000
2000
para que podessémos variar o conteudo genético
02:06
to understandCompreendo the essentialessencial genesgenes for life.
47
111000
3000
para perceber quais sao os genes essenciais para a vida.
02:09
That startedcomeçado our 15-year-ano questbusca
48
114000
3000
isso começou a nossa investigação de 15 anos
02:12
to get here.
49
117000
2000
para chegar até aqui.
02:14
But before we did the first experimentsexperiências,
50
119000
2000
Antes de iniciarmos as experiências,
02:16
we actuallyna realidade askedperguntei
51
121000
3000
perguntámos de facto
02:19
ArtArte Caplan'sCaplan teamequipe at the UniversityUniversidade of PennsylvaniaPensilvânia
52
124000
3000
à equipa de Art Caplan, na altura da Universidade da Pensilvânia,
02:22
to undertakecomprometer-se a reviewReveja
53
127000
2000
para realizar uma revisão
02:24
of what the risksriscos, the challengesdesafios,
54
129000
3000
de quais os riscos, os desafios,
02:27
the ethicsética around creatingcriando newNovo
55
132000
2000
a ética em torno de criar
02:29
speciesespécies in the laboratorylaboratório were
56
134000
2000
novas especies em laboratório
02:31
because it hadn'tnão tinha been donefeito before.
57
136000
2000
já que nunca tinha sido feito antes.
02:33
They spentgasto about two yearsanos
58
138000
2000
Passaram cerca de dois anos
02:35
reviewingrevendo that independentlyindependentemente
59
140000
2000
revendo esses factores independentemente
02:37
and publishedPublicados theirdeles resultsresultados in ScienceCiência in 1999.
60
142000
3000
e publicaram esses resultados na Science em 1999.
02:40
HamPresunto and I tooktomou two yearsanos off
61
145000
2000
Eu e o Ham retirámo-nos por dois anos
02:42
as a sidelado projectprojeto to sequenceseqüência the humanhumano genomegenoma,
62
147000
2000
num projecto de sequenciação do genoma humano,
02:44
but as soonem breve as that was donefeito
63
149000
2000
mas assim que ficou completo,
02:46
we got back to the tasktarefa at handmão.
64
151000
3000
voltámos a esta tarefa.
02:50
In 2002, we startedcomeçado
65
155000
2000
Em 2002, inaugurámos
02:52
a newNovo instituteinstituto,
66
157000
2000
um novo instituto,
02:54
the InstituteInstituto for BiologicalBiológico EnergyEnergia AlternativesAlternativas,
67
159000
3000
o Instituto de Alternativas Energéticas Biológicas
02:57
where we setconjunto out two goalsmetas:
68
162000
2000
e estabelecemos dois objectivos.
02:59
One, to understandCompreendo
69
164000
2000
Primeiro, compreender
03:01
the impactimpacto of our technologytecnologia on the environmentmeio Ambiente,
70
166000
3000
o impacto da nossa tecnologia no ambiente,
03:04
and how to understandCompreendo the environmentmeio Ambiente better,
71
169000
2000
e como compreender melhor o ambiente.
03:06
and two, to startcomeçar down this processprocesso
72
171000
2000
Segundo, iniciar este processo
03:08
of makingfazer syntheticsintético life
73
173000
3000
de criar vida sintética
03:11
to understandCompreendo basicbásico life.
74
176000
3000
para compreender as bases da vida.
03:14
In 2003,
75
179000
2000
Em 2003,
03:16
we publishedPublicados our first successsucesso.
76
181000
2000
publicámos o nosso primeiro sucesso.
03:18
So HamPresunto SmithSmith and ClydeClyde HutchisonHutchison
77
183000
2000
Portanto Ham Smith e Clyde Hutchison
03:20
developeddesenvolvido some newNovo methodsmétodos
78
185000
2000
desenvolveram novos métodos
03:22
for makingfazer error-freelivre de erros DNADNA
79
187000
3000
para criar DNA sem erros
03:25
at a smallpequeno levelnível.
80
190000
2000
a um nível pequeno.
03:27
Our first tasktarefa was
81
192000
2000
A nossa primeira tarefa foi
03:29
a 5,000-letter-carta codecódigo bacteriophagebacteriófago,
82
194000
3000
um bacteriofago com um código de 5000 letras,
03:32
a virusvírus that attacksataques only E. coliColi.
83
197000
3000
um vírus que ataca somente a E. coli.
03:36
So that was
84
201000
2000
Esse era
03:38
the phagefago phiphi X 174,
85
203000
2000
o fago phi X 174,
03:40
whichqual was chosenescolhido for historicalhistórico reasonsrazões.
86
205000
2000
que foi escolhido por razões históricas.
03:42
It was the first DNADNA phagefago,
87
207000
3000
Foi o primeiro fago de DNA,
03:45
DNADNA virusvírus, DNADNA genomegenoma
88
210000
3000
vírus de DNA, genoma de DNA
03:48
that was actuallyna realidade sequencedsequenciado.
89
213000
2000
que foi de facto sequenciado.
03:50
So onceuma vez we realizedpercebi
90
215000
3000
Assim que nos apercebemos
03:53
that we could make 5,000-base-base pairpar
91
218000
2000
que podíamos construir blocos de tamanho típico de vírus
03:55
viral-sizedviral e médias piecespeças,
92
220000
2000
com 5000 pares de bases,
03:57
we thought, we at leastpelo menos have the meanssignifica
93
222000
2000
pensámos "temos pelos os meios
03:59
then to try and make seriallyem série lots of these piecespeças
94
224000
3000
para tentar construir uma série destes blocos,
04:02
to be ablecapaz to eventuallyeventualmente assemblemontar them togetherjuntos
95
227000
3000
de modo a eventualmente juntá-los
04:05
to make this megaMega basebase chromosomecromossoma.
96
230000
3000
para criar este cromossoma com Mega-bases".
04:09
So, substantiallysubstancialmente largermaior than
97
234000
2000
Deste modo, susbantâncialmente maior
04:11
we even thought we would go initiallyinicialmente.
98
236000
3000
do que tínhamos previamente pensado.
04:15
There were severalde várias stepspassos to this. There were two sideslados:
99
240000
3000
Decorreram vários passos para isto. Houve dois lados.
04:18
We had to solveresolver the chemistryquímica
100
243000
2000
Tinhamos que resolver a química
04:20
for makingfazer largeampla DNADNA moleculesmoléculas,
101
245000
2000
de contruir grandes moleculas de DNA
04:22
and we had to solveresolver the biologicalbiológico sidelado
102
247000
2000
e tinhamos de resolver o lado biológico
04:24
of how, if we had this newNovo chemicalquímico entityentidade,
103
249000
3000
de como, uma vez que tinhamos esta entidade quimica,
04:27
how would we bootbota it up, activateativar it
104
252000
3000
como é que a a ligamos, como é que a activamos.
04:30
in a recipientdestinatário cellcélula.
105
255000
3000
na célula recipiente.
04:33
We had two teamsequipes workingtrabalhando in parallelparalelo:
106
258000
2000
Tinhamos portanto duas equipas a trabalhar em paralelo,
04:35
one teamequipe on the chemistryquímica,
107
260000
2000
uma equipa na química,
04:37
and the other on tryingtentando to
108
262000
3000
e outra a tentar
04:40
be ablecapaz to transplanttransplante
109
265000
2000
ser capaz de transplantar
04:42
entireinteira chromosomescromossomos
110
267000
2000
cromossomas inteiros
04:44
to get newNovo cellscélulas.
111
269000
3000
para obter novas células.
04:47
When we startedcomeçado this out, we thought the synthesissíntese would be the biggestmaior problemproblema,
112
272000
3000
Quando começámos isto, pensámos que a síntese seria o nosso maior problema,
04:50
whichqual is why we choseescolheu the smallestmenor genomegenoma.
113
275000
3000
por isso e que escolhemos o genoma mais pequeno.
04:53
And some of you have noticednotado that we switchedtrocado from the smallestmenor genomegenoma
114
278000
3000
E alguns de vocês repararam que mudámos do genoma mais pequeno
04:56
to a much largermaior one.
115
281000
2000
para um muito maior.
04:58
And we can walkandar throughatravés the reasonsrazões for that,
116
283000
2000
E podemos rever as razões para tal,
05:00
but basicallybasicamente the smallpequeno cellcélula
117
285000
3000
mas basicamente, a pequena célula
05:03
tooktomou on the orderordem of
118
288000
2000
demorou cerca de
05:05
one to two monthsmeses to get resultsresultados from,
119
290000
3000
um ou dois meses até se obter resultados,
05:08
whereasenquanto que the largermaior, faster-growingmais rápido-crescente cellcélula
120
293000
2000
já a célula maior, com um crescimento mais rápido.
05:10
takes only two daysdias.
121
295000
2000
demorava apenas dois dias.
05:12
So there's only so manymuitos cyclesciclos we could go throughatravés
122
297000
3000
Portanto podíamos analisar apenas alguns ciclos num ano
05:15
in a yearano at sixseis weekssemanas perpor cycleciclo.
123
300000
3000
com seis ciclos por semana.
05:18
And you should know that basicallybasicamente
124
303000
2000
E devem saber que, basicamente,
05:20
99, probablyprovavelmente 99 percentpor cento plusmais
125
305000
3000
provavelmente 99 por cento ou mais
05:23
of our experimentsexperiências failedfalhou.
126
308000
2000
das nossas experiências falharam.
05:25
So this was a debuggingdepuração de,
127
310000
2000
Portanto isto foi um processo de correção,
05:27
problem-solvingresolução de problemas scenariocenário from the beginningcomeçando
128
312000
3000
de resolução de problemas desde o início
05:30
because there was no recipereceita
129
315000
2000
porque não havia um protocolo
05:32
of how to get there.
130
317000
2000
de como o fazer.
05:34
So, one of the mosta maioria importantimportante publicationspublicações we had
131
319000
3000
Uma das publicações mais importantes que fizémos
05:37
was in 2007.
132
322000
2000
foi em 2007.
05:39
CaroleCarole LartigueLartigue led the effortesforço
133
324000
3000
A Carole Lartigue dirigiu a tarefa
05:42
to actuallyna realidade transplanttransplante a bacterialbacteriana chromosomecromossoma
134
327000
3000
de conseguir transplantar um cromossoma bacteriano
05:45
from one bacteriabactérias to anotheroutro.
135
330000
2000
de uma bactéria para outra.
05:47
I think philosophicallyfilosóficamente, that was one of the mosta maioria importantimportante paperspapéis
136
332000
3000
Eu penso, filosoficamente, que esse foi um dos artigos mais importantes
05:50
that we'venós temos ever donefeito
137
335000
2000
que algumas vez fizemos
05:52
because it showedmostrou how dynamicdinâmico life was.
138
337000
3000
porque mostrou quão dinâmica a vida era.
05:55
And we knewsabia, onceuma vez that workedtrabalhou,
139
340000
2000
E sabíamos, uma que isso funcionou,
05:57
that we actuallyna realidade had a chancechance
140
342000
2000
que tínhamos de facto a hipótese,
05:59
if we could make the syntheticsintético chromosomescromossomos
141
344000
2000
se conseguíssemos construir cromossomas sintéticos,
06:01
to do the samemesmo with those.
142
346000
3000
de fazer o mesmo com eles.
06:04
We didn't know that it was going to take us
143
349000
2000
Não sabíamos que iriam ser necessários
06:06
severalde várias yearsanos more to get there.
144
351000
2000
vários anos para o conseguir.
06:08
In 2008,
145
353000
2000
Em 2008,
06:10
we reportedrelatado the completecompleto synthesissíntese
146
355000
2000
anuncíamos a síntese completa
06:12
of the MycoplasmaMicoplasma genitaliumgenitalium genomegenoma,
147
357000
3000
do genoma de Mycoplasma genitalium,
06:15
a little over 500,000 letterscartas of geneticgenético codecódigo,
148
360000
3000
um pouco mais de 500.000 letras de código genético,
06:19
but we have not yetainda succeededconseguiu in bootingInicializando up that chromosomecromossoma.
149
364000
3000
mas não conseguímos activá-lo.
06:22
We think in partparte, because of its slowlento growthcrescimento
150
367000
3000
Pensamos, em parte, devido ao crescimento lento,
06:26
and, in partparte,
151
371000
2000
e depois também em parte,
06:28
cellscélulas have all kindstipos of uniqueúnico defensedefesa mechanismsmecanismos
152
373000
3000
porque as células têm todo o tipo de mecanismos únicos de defesa
06:31
to keep these eventseventos from happeningacontecendo.
153
376000
2000
que previnem que estes acontecimento de acontecer.
06:33
It turnedvirou out the cellcélula that we were tryingtentando to transplanttransplante into
154
378000
3000
No final descobriu-se que a célula que estávamos a tentar transplantar
06:36
had a nucleasenuclease, an enzymeenzima that chewsMastiga up DNADNA on its surfacesuperfície,
155
381000
3000
tinha uma nuclease, uma enzima que digere DNA na sua superfície
06:39
and was happyfeliz to eatcomer
156
384000
2000
e que alegremente estava a digerir
06:41
the syntheticsintético DNADNA that we gavedeu it
157
386000
2000
o DNA que lhe dávamos
06:43
and never got transplantationstransplantes.
158
388000
3000
e portanto nunca conseguir transplantações.
06:46
But at the time, that was the largestmaiores
159
391000
2000
Mas até à data, aquela era a maior
06:48
moleculemolécula of a defineddefiniram structureestrutura
160
393000
2000
molécula com uma estrutura definida
06:50
that had been madefeito.
161
395000
2000
que tinha sido criada.
06:52
And so bothambos sideslados were progressinga progredir,
162
397000
2000
E portanto ambos os lados estavam a progredir,
06:54
but partparte of the synthesissíntese
163
399000
2000
mas parte da síntese
06:56
had to be accomplishedrealizado or was ablecapaz to be accomplishedrealizado
164
401000
3000
tinha de ser conseguida, ou foi conseguida,
06:59
usingusando yeastlevedura, puttingcolocando the fragmentsfragmentos in yeastlevedura
165
404000
3000
usando leveduras, colocando os fragmentos na levedura,
07:02
and yeastlevedura would assemblemontar these for us.
166
407000
2000
e a levedura montava-os por nós.
07:04
It's an amazingsurpreendente stepdegrau forwardprogressivo,
167
409000
3000
Foi um fantástico passo em frente,
07:07
but we had a problemproblema because now we had
168
412000
2000
mas tínhamos um problema porque agora tínhamos
07:09
the bacterialbacteriana chromosomescromossomos growingcrescendo in yeastlevedura.
169
414000
3000
o cromossoma bacteriano a construir-se em levedura.
07:12
So in additionAdição to doing the transplanttransplante,
170
417000
3000
Portanto além de fazer o transplante,
07:15
we had to find out how to get a bacterialbacteriana chromosomecromossoma
171
420000
2000
tínhamos de descobrir como tirar o cromossoma bacteriano
07:17
out of the eukaryoticeucariótico yeastlevedura
172
422000
2000
dentro da levedura eucariota,
07:19
into a formFormato where we could transplanttransplante it
173
424000
2000
de modo a que pudéssemos transplantá-lo
07:21
into a recipientdestinatário cellcélula.
174
426000
3000
na célula recipiente.
07:25
So our teamequipe developeddesenvolvido newNovo techniquestécnicas
175
430000
3000
A nossa equipa desenvolveu novas técnicas
07:28
for actuallyna realidade growingcrescendo, cloningclonagem
176
433000
2000
para construir, clonar
07:30
entireinteira bacterialbacteriana chromosomescromossomos in yeastlevedura.
177
435000
2000
cromossomas bacterianos inteiros em levedura.
07:32
So we tooktomou the samemesmo mycoidesmycoides genomegenoma
178
437000
3000
Então pegámos no mesmo genoma de mycoides
07:35
that CaroleCarole had initiallyinicialmente transplantedtransplantado,
179
440000
2000
que a Carole tinha inicialmente transplantado,
07:37
and we grewcresceu that in yeastlevedura
180
442000
2000
e fizemo-lo crescer em levedura
07:39
as an artificialartificial chromosomecromossoma.
181
444000
3000
como se fosse um cromossoma artificial.
07:42
And we thought this would be a great testteste bedcama
182
447000
2000
Pensámos que este seria um teste excelente
07:44
for learningAprendendo how to get chromosomescromossomos out of yeastlevedura
183
449000
2000
em aprender como obter cromossomas de leveduras
07:46
and transplanttransplante them.
184
451000
2000
e transplantá-los.
07:48
When we did these experimentsexperiências, thoughApesar,
185
453000
2000
No entanto, quando realizámos estas experiências,
07:50
we could get the chromosomecromossoma out of yeastlevedura
186
455000
2000
conseguiamos obter os cromossomas das leveduras
07:52
but it wouldn'tnão seria transplanttransplante and bootbota up a cellcélula.
187
457000
3000
mas não transplantá-lo e activá-lo numa célula.
07:56
That little issuequestão tooktomou the teamequipe two yearsanos to solveresolver.
188
461000
3000
Esse pequeno problema demorou dois anos a ser resolvido pela equipa.
07:59
It turnsgira out, the DNADNA in the bacterialbacteriana cellcélula
189
464000
3000
Veio-se a saber que o DNA na célula bacteriana
08:02
was actuallyna realidade methylatedmetilado,
190
467000
2000
estava metilado,
08:04
and the methylationmetilação protectsprotege it from the restrictionrestrição enzymeenzima,
191
469000
3000
e a metilação protegia-o de uma enzima de restrição,
08:08
from digestingdigerindo the DNADNA.
192
473000
3000
que o digeria.
08:11
So what we foundencontrado is if we tooktomou the chromosomecromossoma
193
476000
2000
O que descobrimos foi que, se pegássemos no cromossoma
08:13
out of yeastlevedura and methylatedmetilado it,
194
478000
2000
da levedura e o metilasse-mos
08:15
we could then transplanttransplante it.
195
480000
2000
podíamos transplantá-lo.
08:17
FurtherAinda mais advancesavanços cameveio
196
482000
2000
Outros progressos foram feitos
08:19
when the teamequipe removedremovido the restrictionrestrição enzymeenzima genesgenes
197
484000
3000
quando a equipa removeu os genes da enzima de restrição
08:22
from the recipientdestinatário capricolumcapricolum cellcélula.
198
487000
3000
da célula recipiente.
08:25
And onceuma vez we had donefeito that, now we can take
199
490000
2000
Assim que o fizessemos, podiamos pegar
08:27
nakednu DNADNA out of yeastlevedura and transplanttransplante it.
200
492000
3000
no DNA "não metilado" da levedura e transplantá-lo.
08:30
So last fallcair
201
495000
2000
Então. no passado Outono,
08:32
when we publishedPublicados the resultsresultados of that work in ScienceCiência,
202
497000
3000
quando publicámos os resultados desse trabalho na Science,
08:35
we all becamepassou a ser overconfidentexcesso de confiança
203
500000
2000
ficámos muito confiantes
08:37
and were sure we were only
204
502000
2000
e pensámos que estavamos apenas
08:39
a fewpoucos weekssemanas away
205
504000
2000
a algumas semanas de distância
08:41
from beingser ablecapaz to now bootbota up
206
506000
2000
de ser capaz de activar
08:43
a chromosomecromossoma out of yeastlevedura.
207
508000
3000
o cromossoma proveniente da levedura.
08:46
Because of the problemsproblemas with
208
511000
2000
Devido aos problemas com
08:48
MycoplasmaMicoplasma genitaliumgenitalium and its slowlento growthcrescimento
209
513000
3000
Mycoplasma genitalium e o seu crescimento lento,
08:51
about a yearano and a halfmetade agoatrás,
210
516000
3000
à cerca de um ano e meio,
08:54
we decideddecidiu to synthesizesintetizar
211
519000
3000
decidimos sintetizar
08:57
the much largermaior chromosomecromossoma, the mycoidesmycoides chromosomecromossoma,
212
522000
3000
o cromossoma bem maior, o cromossoma de mycoides,
09:00
knowingsabendo that we had the biologybiologia workedtrabalhou out on that
213
525000
3000
sabendo que tínhamos os problemas biológicos resolvidos
09:03
for transplantationtransplante de.
214
528000
2000
para transplantação.
09:05
And DanDan led the teamequipe for the synthesissíntese
215
530000
2000
Aí o Dan liderou a equipa de síntese
09:07
of this over one-million-baseum-milhão-base pairpar chromosomecromossoma.
216
532000
3000
deste cromossoma de mais de um milhão de pares de bases.
09:12
But it turnedvirou out it wasn'tnão foi going to be as simplesimples in the endfim,
217
537000
3000
Mas chegou-se à conclusão que não seria assim tão simples no final.
09:15
and it setconjunto us back threetrês monthsmeses
218
540000
2000
E atrasou-nos em três meses
09:17
because we had one errorerro
219
542000
2000
porque tínhamos um erro
09:19
out of over a millionmilhão basebase pairspares in that sequenceseqüência.
220
544000
3000
em mais de um milhão de pares de bases nessa sequência.
09:22
So the teamequipe developeddesenvolvido newNovo debuggingdepuração de softwareProgramas,
221
547000
3000
Então a equipa desenvolveu um software de correção,
09:25
where we could testteste eachcada syntheticsintético fragmentfragmento de
222
550000
3000
onde podíamos testar cada fragmento sintético
09:28
to see if it would growcrescer in a backgroundfundo
223
553000
2000
para ver se iria ser replicado como
09:30
of wildselvagem typetipo DNADNA.
224
555000
3000
se fosse DNA nativo.
09:33
And we foundencontrado that 10 out of the 11
225
558000
3000
Descobrimos que 10 em 11
09:36
100,000-base-base pairpar piecespeças we synthesizedsintetizado
226
561000
3000
das peças de cem mil pares de bases que sintetizámos
09:39
were completelycompletamente accuratepreciso
227
564000
2000
estavam completamente correctas
09:41
and compatiblecompatível with
228
566000
2000
e compatíveis com
09:43
a life-formingformadoras de vida sequenceseqüência.
229
568000
3000
uma sequência "geradora" de vida.
09:47
We narrowedestreitado it down to one fragmentfragmento de;
230
572000
2000
Resumimos tudo a um fragmento.
09:49
we sequencedsequenciado it
231
574000
2000
Sequênciamo-lo
09:51
and foundencontrado just one basebase pairpar had been deletedexcluído
232
576000
2000
e descobrimos que apenas um par de bases tinha sido removido
09:53
in an essentialessencial genegene.
233
578000
2000
num gene essencial.
09:55
So accuracyprecisão is essentialessencial.
234
580000
3000
Portanto, a exactidão é essencial.
09:58
There's partspartes of the genomegenoma
235
583000
2000
Há partes do genoma
10:00
where it cannotnão podes toleratetolerar even a singlesolteiro errorerro,
236
585000
3000
onde não é tolerável nem um erro,
10:03
and then there's partspartes of the genomegenoma
237
588000
2000
a há partes do genoma
10:05
where we can put in largeampla blocksblocos of DNADNA,
238
590000
2000
onde podemos colocar grandes blocos de DNA,
10:07
as we did with the watermarksmarcas d'água,
239
592000
2000
como fizemos com as marcas d'água,
10:09
and it can toleratetolerar all kindstipos of errorserros.
240
594000
3000
e são tolerados todo o tipo de erros.
10:12
So it tooktomou about threetrês monthsmeses to find that errorerro
241
597000
3000
Demorámos três meses para descobrir esse erro
10:15
and repairreparar it.
242
600000
2000
e reparámo-lo.
10:17
And then earlycedo one morningmanhã, at 6 a.m.
243
602000
3000
E depois, numa madrugada, às 6 a.m.,
10:20
we got a texttexto from DanDan
244
605000
3000
tinhámos um aviso do Dan
10:23
sayingdizendo that, now, the first blueazul coloniescolônias existedexistia.
245
608000
3000
a dizer que, neste momento, existia a primeira colónia.
10:26
So, it's been a long routerota to get here:
246
611000
3000
Tinha sido uma longa jornada para chegar aqui --
10:29
15 yearsanos from the beginningcomeçando.
247
614000
3000
15 anos desde o início.
10:32
We feltsentiu
248
617000
2000
Sentimos que,
10:34
one of the tenetsprincípios of this fieldcampo
249
619000
2000
um dos princípios deste ramo
10:36
was to make absolutelyabsolutamente certaincerto
250
621000
3000
era de ter a certeza absoluta
10:39
we could distinguishdistinguir syntheticsintético DNADNA
251
624000
3000
que conseguíamos distinguir DNA sintético
10:42
from naturalnatural DNADNA.
252
627000
2000
de DNA natural.
10:44
EarlyMais cedo on, when you're workingtrabalhando in a newNovo areaárea of scienceCiência,
253
629000
3000
Desde cedo, quando se está a trabalhar num novo ramo da ciência,
10:47
you have to think about all the pitfallsarmadilhas
254
632000
3000
temos que pensar em todas as armadilhas
10:50
and things that could leadconduzir you
255
635000
2000
e coisas que nos podem levar a
10:52
to believe that you had donefeito something when you hadn'tnão tinha,
256
637000
3000
acreditar que fizemos uma coisa quando não o fizémos,
10:55
and, even worsepior, leadingconduzindo othersoutras to believe it.
257
640000
3000
e, ainda pior, levar outros a acreditar nisso.
10:58
So, we thought the worstpior problemproblema would be
258
643000
2000
Portanto, pensámos que o maior problema seria
11:00
a singlesolteiro moleculemolécula contaminationcontaminação
259
645000
3000
a contaminação de somente uma molécula
11:03
of the nativenativo chromosomecromossoma,
260
648000
2000
do cromossoma nativo,
11:05
leadingconduzindo us to believe that we actuallyna realidade had
261
650000
3000
levando-nos a crer que tinhamos de facto
11:08
createdcriada a syntheticsintético cellcélula,
262
653000
2000
criado vida sintética,
11:10
when it would have been just a contaminantcontaminante.
263
655000
2000
quando tinha sido apenas um contaminante.
11:12
So earlycedo on, we developeddesenvolvido the notionnoção
264
657000
2000
Portanto desde cedo, desenvolvemos a noção
11:14
of puttingcolocando in watermarksmarcas d'água in the DNADNA
265
659000
2000
de colocar marcas d'água no DNA
11:16
to absolutelyabsolutamente make clearClaro
266
661000
2000
para tornar absolutamente claro
11:18
that the DNADNA was syntheticsintético.
267
663000
3000
que o DNA era sintético.
11:21
And the first chromosomecromossoma we builtconstruído
268
666000
3000
E o primeiro cromossoma que construímos,
11:24
in 2008 --
269
669000
2000
em 2008,
11:26
the 500,000-base-base pairpar one --
270
671000
2000
o de 500 mil pares de bases,
11:28
we simplysimplesmente assignedatribuído
271
673000
3000
simplesmente inserimos
11:31
the namesnomes of the authorsautores of the chromosomecromossoma
272
676000
3000
os nomes dos autores do cromossoma
11:34
into the geneticgenético codecódigo,
273
679000
3000
no código genético,
11:37
but it was usingusando just aminoamino acidácido
274
682000
2000
Mas era utilizando apenas traduções de uma letra
11:39
singlesolteiro lettercarta translationstraduções,
275
684000
2000
de aminoácidos,
11:41
whichqual leavessai out certaincerto letterscartas of the alphabetalfabeto.
276
686000
3000
o que deixa de parte certas letras do alfabeto.
11:45
So the teamequipe actuallyna realidade developeddesenvolvido a newNovo codecódigo
277
690000
3000
Então a equipa desenvolveu um novo código
11:48
withindentro the codecódigo withindentro the codecódigo.
278
693000
3000
dentro do código, dentro do código.
11:51
So it's a newNovo codecódigo
279
696000
2000
Portanto é um novo código
11:53
for interpretinginterpretação and writingescrevendo messagesmensagens in DNADNA.
280
698000
3000
para interpretar e escrever mensagens no DNA.
11:56
Now, mathematiciansmatemáticos have been hidingse escondendo and writingescrevendo
281
701000
3000
Ora, os matemáticos têm andado a esconder e escrever
11:59
messagesmensagens in the geneticgenético codecódigo for a long time,
282
704000
3000
mensagens no código genético à já algum tempo,
12:02
but it's clearClaro they were mathematiciansmatemáticos and not biologistsbiólogos
283
707000
3000
mas é claro que eles são matemáticos e não biólogos
12:05
because, if you writeEscreva long messagesmensagens
284
710000
3000
porque, se escreverem longas mensagens
12:08
with the codecódigo that the mathematiciansmatemáticos developeddesenvolvido,
285
713000
3000
com o código que os matemáticos criaram,
12:11
it would more than likelyprovável leadconduzir to
286
716000
2000
iria certamente levar a que
12:13
newNovo proteinsproteínas beingser synthesizedsintetizado
287
718000
3000
novas proteínas fossem sintetizadas
12:16
with unknowndesconhecido functionsfunções.
288
721000
3000
com funções desconhecidas.
12:19
So the codecódigo that MikeMike MontagueMontague and the teamequipe developeddesenvolvido
289
724000
3000
Portanto o códifo que o Mike Montague e a equipa desenvolveram
12:22
actuallyna realidade putscoloca frequentfreqüente stop codonscódons,
290
727000
2000
insere frequentemente codões stop.
12:24
so it's a differentdiferente alphabetalfabeto
291
729000
3000
É portanto um alfabeto diferente,
12:27
but allowspermite us to use
292
732000
2000
mas permite-nos utilizar
12:29
the entireinteira EnglishInglês alphabetalfabeto
293
734000
3000
o alfabeto inglês inteiro
12:32
with punctuationPontuação and numbersnúmeros.
294
737000
2000
com pontuação e números.
12:34
So, there are fourquatro majorprincipal watermarksmarcas d'água
295
739000
2000
Há quatro grandes marcas d'água
12:36
all over 1,000 basebase pairspares of geneticgenético codecódigo.
296
741000
3000
ao longo dos milhares de pares de base do código genético.
12:39
The first one actuallyna realidade containscontém withindentro it
297
744000
3000
De facto, o primeiro contém dentro de si
12:42
this codecódigo for interpretinginterpretação
298
747000
3000
o código para interpretar
12:45
the restdescansar of the geneticgenético codecódigo.
299
750000
2000
o resto do código genético.
12:49
So in the remainingremanescente informationem formação,
300
754000
2000
A restante informação
12:51
in the watermarksmarcas d'água,
301
756000
2000
nas marcas d'água
12:53
containconter the namesnomes of, I think it's
302
758000
3000
contém os nomes de, acho que é,
12:56
46 differentdiferente authorsautores
303
761000
2000
46 autores diferentes
12:58
and keychave contributorscontribuidores
304
763000
2000
e o principais contribuintes
13:00
to gettingobtendo the projectprojeto to this stageetapa.
305
765000
3000
para levar o projecto até este ponto.
13:04
And we alsoAlém disso builtconstruído in
306
769000
2000
Também inserimos
13:06
a websitelocal na rede Internet addressendereço
307
771000
3000
um endereço de um website,
13:09
so that if somebodyalguém decodesDecodifica the codecódigo
308
774000
2000
para que se alguém descodificar o código
13:11
withindentro the codecódigo withindentro the codecódigo,
309
776000
2000
dentro do código, dentro do código,
13:13
they can sendenviar an emailo email to that addressendereço.
310
778000
2000
poder mandar um email para esse endereço.
13:15
So it's clearlyclaramente distinguishabledistinguíveis
311
780000
3000
Portanto é claramente distinguivel
13:18
from any other speciesespécies,
312
783000
2000
de qualquer outra espécie,
13:20
havingtendo 46 namesnomes in it,
313
785000
3000
tendo 46 nomes nele
13:23
its ownpróprio webrede addressendereço.
314
788000
3000
e o seu próprio endereço electrónico.
13:27
And we addedadicionado threetrês quotationscitações,
315
792000
3000
Adicionámos ainda três citações
13:30
because with the first genomegenoma
316
795000
2000
porque, com o primeiro genoma,
13:32
we were criticizedcriticado for not tryingtentando to say something more profoundprofundo
317
797000
3000
fomos criticados por não tentar dizer algo mais profundo
13:35
than just signingassinando the work.
318
800000
2000
do que simplesmente assinar o trabalho.
13:37
So we won'tnão vai give the restdescansar of the codecódigo,
319
802000
2000
Não daremos o resto do código,
13:39
but we will give the threetrês quotationscitações.
320
804000
2000
mas daremos as três cotaçoes.
13:41
The first is,
321
806000
2000
A primeira é,
13:43
"To liveviver, to errErr,
322
808000
2000
“Viver, errar,
13:45
to fallcair, to triumphtriunfo
323
810000
2000
cair, triunfar,
13:47
and to recreaterecriar life out of life."
324
812000
2000
recriar vida a partir da vida.”
13:49
It's a JamesJames JoyceJoyce quotecitar.
325
814000
2000
É uma citação de James Joyce.
13:53
The secondsegundo quotationcotação is, "See things not as they are,
326
818000
3000
A segunda citação é, "Ver as coisas, não como elas são,
13:56
but as they mightpoderia be."
327
821000
2000
mas como elas podem ser."
13:58
It's a quotecitar from the "AmericanAmericana PrometheusPrometheus"
328
823000
3000
É uma citação do livro "American Prometheus"
14:01
booklivro on RobertRobert OppenheimerOppenheimer.
329
826000
2000
de Robert Oppenheimer.
14:03
And the last one is a RichardRichard FeynmanFeynman quotecitar:
330
828000
3000
E a última é uma citação de Richard Feynman
14:06
"What I cannotnão podes buildconstruir,
331
831000
2000
"O que não posso contruir,
14:08
I cannotnão podes understandCompreendo."
332
833000
2000
não consigo compreender."
14:13
So, because this is as much a philosophicalfilosófico advanceavançar
333
838000
3000
Portanto, como isto é um grande avanço filosófico
14:16
as a technicaltécnico advanceavançar in scienceCiência,
334
841000
3000
assim como um avanço técnológico na ciência,
14:19
we triedtentou to dealacordo with bothambos the philosophicalfilosófico
335
844000
3000
tentámos lidar quer com o lado filosófico
14:22
and the technicaltécnico sidelado.
336
847000
2000
quer com o lado técnico.
14:24
The last thing I want to say before turninggiro it over to questionsquestões
337
849000
2000
A última coisa que quero dizer antes de ir-mos às questões
14:26
is that the extensiveextenso work
338
851000
3000
é que o extenso trabalho
14:29
that we'venós temos donefeito --
339
854000
2000
que fizémos,
14:31
askingPerguntando for ethicalético reviewReveja,
340
856000
2000
pedir uma revisão ética,
14:33
pushingempurrando the envelopeenvelope
341
858000
2000
inovar
14:35
on that sidelado as well as the technicaltécnico sidelado --
342
860000
3000
nesse aspecto assim como no aspecto técnico,
14:38
this has been broadlyem linhas gerais discusseddiscutido in the scientificcientífico communitycomunidade,
343
863000
3000
tem sido amplamente discutido na comunidade científica,
14:41
in the policypolítica communitycomunidade
344
866000
2000
na comunidade legal
14:43
and at the highestmais alto levelsníveis of the federalFederal governmentgoverno.
345
868000
3000
e aos mais altos níveis do governo
14:46
Even with this announcementanúncio,
346
871000
3000
Mesmo com este anúncio,
14:49
as we did in 2003 --
347
874000
2000
tal como fizémos em 2003 --
14:51
that work was fundedfinanciado by the DepartmentDepartamento of EnergyEnergia,
348
876000
3000
esse trabalho foi financiado pelo Departamento de Energia --
14:54
so the work was reviewedrevisado
349
879000
2000
este trabalho foi revisto
14:56
at the levelnível of the WhiteBranco HouseCasa,
350
881000
2000
ao nível da Casa Branca,
14:58
tryingtentando to decidedecidir whetherse to classifyclassificar the work or publishpublicar it.
351
883000
3000
tentando decidir se o trabalho deveria ser confidencial ou publicá-lo.
15:01
And they cameveio down on the sidelado of openaberto publicationpublicação,
352
886000
3000
Decidiram que deveria ser abertamente publicado,
15:04
whichqual is the right approachabordagem --
353
889000
3000
o que é a medida correcta.
15:07
we'venós temos briefedinformado the WhiteBranco HouseCasa,
354
892000
2000
Informá-mos a Casa Branca.
15:09
we'venós temos briefedinformado membersmembros of CongressCongresso,
355
894000
3000
E informá-mos os membros do Congresso.
15:12
we'venós temos triedtentou to take and pushempurrar
356
897000
2000
Tentámos elevar
15:14
the policypolítica issuesproblemas
357
899000
2000
os assuntos legais
15:16
in parallelparalelo with the scientificcientífico advancesavanços.
358
901000
3000
em paralelo com os avanços científicos.
15:20
So with that, I would like
359
905000
2000
Portanto com isso, gostaria
15:22
to openaberto it first to the floorchão for questionsquestões.
360
907000
3000
de começar por aí para a questões.
15:25
Yes, in the back.
361
910000
2000
Sim, lá atrás.
15:27
ReporterRepórter: Could you explainexplicar, in layman'sdo leigo termstermos,
362
912000
2000
Reporter: Poderia explicar em termos leigos
15:29
how significantsignificativo a breakthroughavançar this is please?
363
914000
3000
quão significante é esta descoberta, por favor?
15:33
CraigCraig VenterVenter: Can we explainexplicar how significantsignificativo this is?
364
918000
2000
Criag Venter: Podemos explicar quão significante isto é?
15:35
I'm not sure we're the onesuns that should be explainingexplicando how significantsignificativo it is.
365
920000
3000
Eu não tenho a certeza se devíamos ser nós a explicar quão significativo é.
15:38
It's significantsignificativo to us.
366
923000
2000
É significativo para nós.
15:41
PerhapsTalvez it's a giantgigante philosophicalfilosófico changemudança
367
926000
3000
Talvez seja uma mudança filosófica gigante
15:44
in how we viewVisão life.
368
929000
2000
da maneira como vemos a vida.
15:46
We actuallyna realidade viewVisão it as a babybebê stepdegrau in termstermos of,
369
931000
3000
Actualmente vêmo-la como um passo de bebé em termo de,
15:49
it's takenocupado us 15 yearsanos to be ablecapaz
370
934000
2000
demorou-nos 15 anos para agora ser capaz
15:51
to do the experimentexperimentar
371
936000
2000
de realizar a experiencia
15:53
we wanted to do 15 yearsanos agoatrás
372
938000
2000
criamos à 15 anos atrás
15:55
on understandingcompreensão life at its basicbásico levelnível.
373
940000
3000
compreender a vida ao nível no seu nível mais básico.
15:58
But we actuallyna realidade believe
374
943000
2000
Mas acreditamos de facto que
16:00
this is going to be a very powerfulpoderoso setconjunto of toolsFerramentas
375
945000
3000
isto vai ser um poderoso conjunto de ferramentas.
16:04
and we're already startinginiciando
376
949000
2000
E estamos já a começar
16:06
in numerousnumerosos avenuesavenidas
377
951000
2000
em diversas maneiras
16:08
to use this toolferramenta.
378
953000
2000
a usar esta ferramenta.
16:10
We have, at the InstituteInstituto,
379
955000
2000
Temos no instituto,
16:12
ongoingem progresso fundingfinanciamento now from NIHNIH
380
957000
3000
um financiamento a decorrer, agora, da NIH
16:15
in a programprograma with NovartisNovartis
381
960000
2000
um programa com a Novartis
16:17
to try and use these newNovo
382
962000
2000
para tentar utilizar
16:19
syntheticsintético DNADNA toolsFerramentas
383
964000
2000
estas novas ferramentas de DNA
16:21
to perhapspossivelmente make the flugripe vaccinevacina
384
966000
3000
para talvez criar a vacina para a gripe
16:24
that you mightpoderia get nextPróximo yearano.
385
969000
3000
que poderá obter no próximo ano.
16:27
Because insteadem vez de of takinglevando weekssemanas to monthsmeses to make these,
386
972000
3000
Porque, em vez de demorar meses a produzi-las,
16:30
Dan'sDan. teamequipe can now make these
387
975000
3000
A equipa do Dan pode produzi-las
16:33
in lessMenos than 24 hourshoras.
388
978000
3000
em menos de 24 horas.
16:36
So when you see how long it tooktomou to get an H1N1 vaccinevacina out,
389
981000
3000
Portanto quando vê quanto tempo demorou para obter a vacina do H1N1
16:39
we think we can shortenencurtar that processprocesso
390
984000
2000
podemos pensar como podemos encurtar esse processo
16:41
quitebastante substantiallysubstancialmente.
391
986000
2000
muito substancialmente.
16:43
In the vaccinevacina areaárea,
392
988000
2000
Na área das vacinas,
16:45
SyntheticSintético GenomicsGenómica and the InstituteInstituto
393
990000
2000
A Synthetic Genomics e o instituto
16:47
are formingformando a newNovo vaccinevacina companyempresa
394
992000
2000
estão a criar uma empresa de vacinas
16:49
because we think these toolsFerramentas can affectafetar vaccinesvacinas
395
994000
3000
porque pensamos que essas ferramentas podem criar vacinas
16:52
to diseasesdoenças that haven'tnão tem been possiblepossível to dateencontro,
396
997000
3000
para doenças que não era possível até à data,
16:55
things where the virusesvírus rapidlyrapidamente evolveevoluir,
397
1000000
3000
onde os vírus evoluem rapidamente,
16:58
suchtal with rhinovirusrinovírus.
398
1003000
2000
como o caso do rhinovirus.
17:00
Wouldn'tNão it be nicebom to have something that actuallyna realidade blockedbloqueado commoncomum coldsresfriados?
399
1005000
3000
Não seria bom ter algo que acabasse de facto com constipações comuns?
17:03
Or, more importantlyimportante, HIVHIV,
400
1008000
3000
Ou, mais importante, o HIV,
17:06
where the virusvírus evolvesevolui so quicklyrapidamente
401
1011000
2000
onde o vírus evolve tão rapidamente,
17:08
the vaccinesvacinas that are madefeito todayhoje
402
1013000
2000
as vacinas que são criadas hoje
17:10
can't keep up
403
1015000
2000
não conseguem acompanhar
17:12
with those evolutionaryevolutivo changesalterar.
404
1017000
3000
essas mudanças evolucionárias.
17:15
AlsoTambém, at SyntheticSintético GenomicsGenómica,
405
1020000
2000
Mais ainda, no Synthetic Genomics,
17:17
we'venós temos been workingtrabalhando
406
1022000
2000
temos estado a trabalhar
17:19
on majorprincipal environmentalde Meio Ambiente issuesproblemas.
407
1024000
2000
nos maiores problemas ambientais.
17:21
I think this latestMais recentes oilóleo spillderramamento de in the GulfGolfo
408
1026000
2000
Eu penso que este último derame de petróleo no Golfo
17:23
is a reminderlembrete.
409
1028000
2000
é um bom exemplo.
17:25
We can't see COCO2 --
410
1030000
2000
Não podemos ver o CO2;
17:27
we dependdepender on scientificcientífico measurementsmedições for it
411
1032000
2000
dependemos em medições científicas para o fazer,
17:29
and we see the beginningcomeçando resultsresultados
412
1034000
2000
e vemos nos resultados iniciais que
17:31
of havingtendo too much of it --
413
1036000
2000
temos demasiados dele.
17:33
but we can see pre-COPre-CO2 now
414
1038000
2000
Mas podemos ver agora pré-CO2
17:35
floatingflutuando on the waterságuas
415
1040000
2000
flutuando nas águas
17:37
and contaminatingcontaminando the beachespraias in the GulfGolfo.
416
1042000
3000
e contaminando as praias do Golfo.
17:40
We need some alternativesalternativas
417
1045000
3000
Precisamos de algumas alternativas
17:43
for oilóleo.
418
1048000
2000
para o petróleo.
17:45
We have a programprograma with ExxonExxon MobileMóvel
419
1050000
2000
Temos um programa com a Exxon Mobile
17:47
to try and developdesenvolve newNovo strainsestirpes of algaealgas
420
1052000
3000
para tentar desenvolver novas estirpes de algas
17:50
that can efficientlyeficientemente capturecapturar carboncarbono dioxidedióxido
421
1055000
3000
que consigam eficazmente capturar CO2
17:53
from the atmosphereatmosfera or from concentratedconcentrado sourcesfontes,
422
1058000
3000
da atmosfera ou de fontes concentradas,
17:56
make newNovo hydrocarbonshidrocarbonetos that can go into theirdeles refineriesrefinarias
423
1061000
3000
produzir novos hidrocarbonetos com possam ir para refinarias
17:59
to make normalnormal gasolineGasolina
424
1064000
2000
para produzir gasolina normal
18:01
and dieseldiesel fuelcombustível out of COCO2.
425
1066000
2000
e gasóleo a partir de CO2.
18:03
Those are just a couplecasal of the approachesse aproxima
426
1068000
2000
Estes são apenas algumas abordagens
18:05
and directionsinstruções that we're takinglevando.
427
1070000
3000
e direções que estamos a tomar.
18:08
(ApplauseAplausos)
428
1073000
3000
(Aplausos)
Translated by Henrique Carvalho
Reviewed by Rafael Eufrasio

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ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.

Why you should listen

Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.

First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.

In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.

In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.

More profile about the speaker
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