TED2003
Juan Enriquez: The life code that will reshape the future
Хуан Енрикес за генома и нашето бъдеще
Filmed:
Readability: 3.4
831,634 views
Научните открития, твърди Хуан Енрикес, налагат нови стандарти и за да се развиваме за в бъдеще е нужно да усъвършенстваме тези стандарти. Тук той прилага тази идея в областта на генетиката.
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
I'm supposed to scare you, because it's about fear, right?
0
1000
3000
От мен се очаква да ви уплаша, защото всичко опира до страха, нали?
00:29
And you should be really afraid,
1
5000
2000
И би трябвало да ви е страх,
00:31
but not for the reasons why you think you should be.
2
7000
2000
но не поради причините, които сте си наумили.
00:34
You should be really afraid that --
3
10000
2000
Трябва наистина да ви е страх, че
00:36
if we stick up the first slide on this thing -- there we go -- that you're missing out.
4
12000
4000
ето първия слайд, че изпускате.
00:42
Because if you spend this week thinking about Iraq and
5
18000
4000
Защото ако прекарате тази седмица, мислейки за Ирак и
00:46
thinking about Bush and thinking about the stock market,
6
22000
4000
мислейки за Буш, и мислейки за инвестиционния пазар,
00:50
you're going to miss one of the greatest adventures that we've ever been on.
7
26000
2000
ще изпуснете едно от най-великите приключения.
00:53
And this is what this adventure's really about.
8
29000
2000
И ето за какво приключение става въпрос.
00:55
This is crystallized DNA.
9
31000
4000
Това е кристал на ДНК.
00:59
Every life form on this planet -- every insect, every bacteria, every plant,
10
35000
3000
Всяка форма на живот на нашата планета - всяко насекомо, всяка бактерия, всяко растение,
01:02
every animal, every human, every politician -- (Laughter)
11
38000
3000
всяко животно, всеки човек всеки политик - (смях)
01:07
is coded in that stuff.
12
43000
2000
са закодирани в ДНК.
01:09
And if you want to take a single crystal of DNA, it looks like that.
13
45000
4000
И ако вземете отделен кристал на ДНК, той изглежда така.
01:13
And we're just beginning to understand this stuff.
14
49000
2000
И ние тепърва започваме да разбираме тези неща.
01:16
And this is the single most exciting adventure that we have ever been on.
15
52000
3000
И това е единственото най-интересно приключение, на което сме били.
01:20
It's the single greatest mapping project we've ever been on.
16
56000
3000
Това е единственият най-голям проект по "картография".
01:23
If you think that the mapping of America's made a difference,
17
59000
2000
Ако мислите, че картата на Америка има голямо значение,
01:25
or landing on the moon, or this other stuff,
18
61000
3000
или стъпването на луната, или други неща,
01:28
it's the map of ourselves and the map of every plant
19
64000
3000
то "картата" на човешкия организъм и тази на всяко растение
01:31
and every insect and every bacteria that really makes a difference.
20
67000
3000
и на всяко насекомо, на всяка бактерия е това, което наистина има значение.
01:34
And it's beginning to tell us a lot about evolution.
21
70000
3000
Чрез нея започваме да научаваме много за еволюцията.
01:39
(Laughter)
22
75000
4000
(смях)
01:43
It turns out that what this stuff is --
23
79000
2000
Оказва се, че това нещо е -
01:45
and Richard Dawkins has written about this --
24
81000
2000
и Ричард Доукинс е писал за това -
01:47
is, this is really a river out of Eden.
25
83000
2000
е река от рая.
01:49
So, the 3.2 billion base pairs inside each of your cells
26
85000
4000
3.2 милиарда бази в ДНК на всяка една от вашите клетки
01:53
is really a history of where you've been for the past billion years.
27
89000
3000
е наистина историята на вашето съществуване през последните милиард години.
01:56
And we could start dating things,
28
92000
1000
И така можем да преценим възрастта на нещата,
01:57
and we could start changing medicine and archeology.
29
93000
3000
можем да променим медицината и археологията.
02:01
It turns out that if you take the human species about 700 years ago,
30
97000
3000
Излиза, че ако вземем човешкия вид преди 700 години,
02:04
white Europeans diverged from black Africans in a very significant way.
31
100000
3000
белите европейци са произлезли от африканската раса.
02:07
White Europeans were subject to the plague.
32
103000
5000
В миналото европейците са покусени от чумата.
02:13
And when they were subject to the plague, most people didn't survive,
33
109000
3000
И по време на тази епидемия повечето хора умират,
02:16
but those who survived had a mutation on the CCR5 receptor.
34
112000
4000
но тези, които оживяват имат мутация в рецептора ССR5.
02:20
And that mutation was passed on to their kids
35
116000
2000
И тази мутация е предадена на следващите поколения,
02:22
because they're the ones that survived,
36
118000
2000
защото те са тези,
02:24
so there was a great deal of population pressure.
37
120000
2000
които оживяват.
02:26
In Africa, because you didn't have these cities,
38
122000
2000
В Африка, заради липсата на такива селища (градове),
02:28
you didn't have that CCR5 population pressure mutation.
39
124000
3000
мутацията в CCR5 не се появява.
02:31
We can date it to 700 years ago.
40
127000
3000
Това се случва преди 700 години.
02:34
That is one of the reasons why AIDS is raging across Africa as fast as it is,
41
130000
4000
Това е една от причините за по-бързото разпространение на СПИН в Африка,
02:38
and not as fast across Europe.
42
134000
4000
в сравнение с Европа.
02:42
And we're beginning to find these little things for malaria,
43
138000
3000
Тепърва започваме да откриваме тези неща във връзка с маларията,
02:45
for sickle cell, for cancers.
44
141000
3000
със сърповидната анемия, рака.
02:49
And in the measure that we map ourselves,
45
145000
2000
И що се отнася до създаването на "картата" на човека,
02:51
this is the single greatest adventure that we'll ever be on.
46
147000
2000
това е най-великото приключение, на което сме били.
02:53
And this Friday, I want you to pull out a really good bottle of wine,
47
149000
4000
Този петък искам всички да извадите бутилка добро вино
02:57
and I want you to toast these two people.
48
153000
2000
и да отправите тост за тези хора.
03:00
Because this Friday, 50 years ago, Watson and Crick found the structure of DNA,
49
156000
4000
Защото този петък преди 50 години, Уотсън и Крик откриха структурата на ДНК,
03:04
and that is almost as important a date
50
160000
3000
и тази дата е почти толкова важна колкото
03:07
as the 12th of February when we first mapped ourselves,
51
163000
3000
12 февруари, когато човешката ДНК беше декодирана,
03:10
but anyway, we'll get to that.
52
166000
2000
но както и да е, ще стигнем и до това.
03:12
I thought we'd talk about the new zoo.
53
168000
2000
Мисля, че е време да поговорим за новия зоопарк.
03:14
So, all you guys have heard about DNA, all the stuff that DNA does,
54
170000
4000
Вие всички сте чували за ДНК и нейните функции,
03:18
but some of the stuff we're discovering is kind of nifty
55
174000
3000
но някои от нещата, които откриваме са отлични,
03:21
because this turns out to be the single most abundant species on the planet.
56
177000
5000
защото се оказва, че този вид е най-често срещаният на земята.
03:26
If you think you're successful or cockroaches are successful,
57
182000
3000
Ако мислите, че ние или хлебарките сме се приспособили успешно,
03:29
it turns out that there's ten trillion trillion Pleurococcus sitting out there.
58
185000
3000
оказва се, че има 10 трилиона Pleurococcus.
03:32
And we didn't know that Pleurococcus was out there,
59
188000
3000
А ние незнаехме, че Pleurococcus съществува,
03:35
which is part of the reason
60
191000
1000
което е част от причината
03:36
why this whole species-mapping project is so important.
61
192000
5000
този проект да е толкова важен.
03:41
Because we're just beginning to learn
62
197000
2000
Защото ние тъкмо започваме да разбираме
03:43
where we came from and what we are.
63
199000
1000
какво сме и откъде сме произлезли.
03:45
And we're finding amoebas like this. This is the amoeba dubia.
64
201000
3000
И откриваме амеби като тази. Това е Amoeba dubia.
03:49
And the amoeba dubia doesn't look like much,
65
205000
2000
И Amoeba dubia не изглежда кои знае как,
03:51
except that each of you has about 3.2 billion letters,
66
207000
3000
но всеки от вас съдържа 3.2 милиарда ДНК бази,
03:54
which is what makes you you,
67
210000
2000
което ви прави това, което сте
03:56
as far as gene code inside each of your cells,
68
212000
3000
заради генетичния код във вашите клетки
03:59
and this little amoeba which, you know,
69
215000
3000
и тази малка амеба, стотици и милиони и милиарди
04:02
sits in water in hundreds and millions and billions,
70
218000
2000
от която живеят във водата,
04:05
turns out to have 620 billion base pairs of gene code inside.
71
221000
6000
съдържа 620 милиарда бази генетичен код.
04:11
So, this little thingamajig has a genome
72
227000
3000
Така че, това малко същество има геном,
04:14
that's 200 times the size of yours.
73
230000
2000
които е 200 пъти по-голям от вашия.
04:17
And if you're thinking of efficient information storage mechanisms,
74
233000
3000
И ако помислите за ефективното съхранение на информация
04:21
it may not turn out to be chips.
75
237000
2000
може да се окаже, че това не са електронните чипове.
04:24
It may turn out to be something that looks a little like that amoeba.
76
240000
4000
Може да се окаже, че е нещо като тази амеба.
04:28
And, again, we're learning from life and how life works.
77
244000
4000
И пак, ние се учим от живота.
04:32
This funky little thing: people didn't used to think
78
248000
4000
Това забавно малко нещо: досега хората мислеха,
04:36
that it was worth taking samples out of nuclear reactors
79
252000
3000
че не си струва да взимаме проби от атомни реактори,
04:39
because it was dangerous and, of course, nothing lived there.
80
255000
3000
защото е опасно и, разбира се, нищо не живее там.
04:42
And then finally somebody picked up a microscope
81
258000
3000
И тогава някой най-после взе микроскоп
04:45
and looked at the water that was sitting next to the cores.
82
261000
3000
и погледна във водата, намираща се до такива реактори.
04:48
And sitting next to that water in the cores
83
264000
2000
И до тази вода
04:50
was this little Deinococcus radiodurans, doing a backstroke,
84
266000
3000
си плуваше малкия Deinococcus radiodurans,
04:53
having its chromosomes blown apart every day,
85
269000
2000
чиито хромозоми биват разрушени всеки ден,
04:55
six, seven times, restitching them,
86
271000
3000
6, 7 пъти и поправени,
04:58
living in about 200 times the radiation that would kill you.
87
274000
2000
живеейки в радиация 200 пъти над допустимата доза за вас.
05:01
And by now you should be getting a hint as to how diverse
88
277000
3000
И досега би трябвало да сте получили представа колко разновиден
05:04
and how important and how interesting this journey into life is,
89
280000
2000
и важен, и интересен е този път към живота,
05:06
and how many different life forms there are,
90
282000
3000
и колко различни видове живот съществуват,
05:09
and how there can be different life forms living in
91
285000
3000
и как различни организми живеят
05:12
very different places, maybe even outside of this planet.
92
288000
3000
на много различни места, може би даже извън нашата планета.
05:16
Because if you can live in radiation that looks like this,
93
292000
2000
Защото ако е възможно да се живее при такава радиация,
05:18
that brings up a whole series of interesting questions.
94
294000
3000
това води до серия от въпроси.
05:22
This little thingamajig: we didn't know this thingamajig existed.
95
298000
3000
Това малко нещо: ние не знаехме, че то съществува.
05:26
We should have known that this existed
96
302000
2000
Трябваше да знаем, че съществува,
05:28
because this is the only bacteria that you can see to the naked eye.
97
304000
3000
защото това е единствената бактерия, която може да се види с просто око.
05:31
So, this thing is 0.75 millimeters.
98
307000
3000
Това нещо е 0.75 милиметра.
05:34
It lives in a deep trench off the coast of Namibia.
99
310000
2000
Живее в дълбокото море до брега на Намибия.
05:37
And what you're looking at with this namibiensis
100
313000
2000
И тази namibiensis е
05:39
is the biggest bacteria we've ever seen.
101
315000
2000
най-голямата бактерия, която сме виждали.
05:41
So, it's about the size of a little period on a sentence.
102
317000
3000
Тя е голяма колкото точката в края на едно изречение.
05:45
Again, we didn't know this thing was there three years ago.
103
321000
4000
И пак, ние не знаехме, че я има допреди 3 години.
05:49
We're just beginning this journey of life in the new zoo.
104
325000
3000
Ние тъкмо започваме това пътешествие към новия зоопарк.
05:53
This is a really odd one. This is Ferroplasma.
105
329000
3000
Този организъм е доста странен. Това е Ferroplasma.
05:57
The reason why Ferroplasma is interesting is because it eats iron,
106
333000
3000
Причината Ferroplasma да е толкова интересна е в това, че тя се храни с желязо,
06:01
lives inside the equivalent of battery acid,
107
337000
3000
живее в нещо еквивалентно на киселина от батерия,
06:05
and excretes sulfuric acid.
108
341000
2000
и отделя сярна киселина.
06:09
So, when you think of odd life forms,
109
345000
2000
Така че като помислим за странни форми на живот,
06:11
when you think of what it takes to live,
110
347000
3000
за това какво е нужно за живота,
06:15
it turns out this is a very efficient life form,
111
351000
2000
оказва се, че тази форма на живот е много ефективна
06:17
and they call it an archaea. Archaea means "the ancient ones."
112
353000
4000
и тя се нарича архея. Архея означава древен.
06:21
And the reason why they're ancient is because this thing came up
113
357000
4000
И причината, че тези организми са древни е, че те се появяват
06:25
when this planet was covered
114
361000
2000
когато нашата планета е покрита
06:27
by things like sulfuric acid in batteries,
115
363000
1000
с неща като сярна киселина,
06:28
and it was eating iron when the earth was part of a melted core.
116
364000
4000
и се хранят с желязо когато земята е част от разтопено ядро.
06:33
So, it's not just dogs and cats and whales and dolphins
117
369000
4000
Така че, не са само кучетата и котките, и китовете, и делфините,
06:37
that you should be aware of and interested in on this little journey.
118
373000
4000
за които трябва да знаете и да се интересувате.
06:41
Your fear should be that you are not,
119
377000
3000
Трябва да се страхувате, че
06:44
that you're paying attention to stuff which is temporal.
120
380000
3000
обръщате внимание на неща, които са временни.
06:47
I mean, George Bush -- he's going to be gone, alright? Life isn't.
121
383000
5000
Искам да кажа, Джордж Буш - той ще си отиде. Животът няма.
06:53
Whether the humans survive or don't survive,
122
389000
3000
Дали човекът ще оцелее или не,
06:56
these things are going to be living on this planet or other planets.
123
392000
3000
тези неща ще продължават да живеят на нашата или други планети.
06:59
And it's just beginning to understand this code of DNA
124
395000
4000
И разбирането на този генетичен код
07:03
that's really the most exciting intellectual adventure
125
399000
3000
е най-интересното интелектуално приключение,
07:06
that we've ever been on.
126
402000
3000
на което сме били.
07:09
And you can do strange things with this stuff. This is a baby gar.
127
405000
4000
И човек може да прави странни неща с тези знания. Това е теле от изчезващ вид.
07:13
Conservation group gets together,
128
409000
2000
Група учени се събират
07:15
tries to figure out how to breed an animal that's almost extinct.
129
411000
4000
и се опитват да открият как да възкресят този вид.
07:20
They can't do it naturally, so what they do with this thing is
130
416000
3000
Това не е възможно по природен път, така че
07:23
they take a spoon, take some cells out of an adult gar's mouth, code,
131
419000
5000
те взимат клетки (кода) от устата на възрастен индивид,
07:29
take the cells from that and insert it into a fertilized cow's egg,
132
425000
4000
взимат клетките и ги инжектират в оплодена яйцеклетка от крава
07:34
reprogram cow's egg -- different gene code.
133
430000
3000
и репрограмират тази яйцеклетка с различен генетичен код.
07:38
When you do that, the cow gives birth to a gar.
134
434000
4000
Тогава кравата ражда този вид теле.
07:43
We are now experimenting with bongos, pandas, elims, Sumatran tigers,
135
439000
6000
Сега експериментираме с антилопи бонго, панди, тигри
07:49
and the Australians -- bless their hearts --
136
445000
3000
и австралийците, бог да ги благослови,
07:52
are playing with these things.
137
448000
1000
си играят с тези неща.
07:53
Now, the last of these things died in September 1936.
138
449000
4000
Последният индивид от този вид умира през септември 1936.
07:57
These are Tasmanian tigers. The last known one died at the Hobart Zoo.
139
453000
4000
Това е тазманийски тигър. Последният умира в зоопарка Хобарт.
08:01
But it turns out that as we learn more about gene code
140
457000
3000
Но се оказва, че като научаваме повече за генетичния код
08:04
and how to reprogram species,
141
460000
2000
и за репрограмирането,
08:06
we may be able to close the gene gaps in deteriorate DNA.
142
462000
5000
можем да запълним дупките в кода на деградирала ДНК.
08:11
And when we learn how to close the gene gaps,
143
467000
3000
И като се научим как да запълним тези дупки,
08:14
then we can put a full string of DNA together.
144
470000
2000
можем да реконструираме цяла ДНК молекула.
08:17
And if we do that, and insert this into a fertilized wolf's egg,
145
473000
4000
И ако направим това и инжектираме тази молекула в оплодена яйцеклетка от вълк,
08:22
we may give birth to an animal
146
478000
2000
можем да създадем животно,
08:24
that hasn't walked the earth since 1936.
147
480000
2000
което не е бродило земята от 1936 година насам.
08:27
And then you can start going back further,
148
483000
2000
И тогава можем да идем и още по-назад във времето,
08:29
and you can start thinking about dodos,
149
485000
2000
можем да започнем да мислим за птицата додо
08:32
and you can think about other species.
150
488000
1000
и за други видове.
08:34
And in other places, like Maryland, they're trying to figure out
151
490000
3000
На други места като Мериленд се опитват да открият
08:37
what the primordial ancestor is.
152
493000
2000
първичния прародител.
08:39
Because each of us contains our entire gene code
153
495000
3000
Понеже всеки от нас съдържа целия генетичен код
08:42
of where we've been for the past billion years,
154
498000
3000
на това къде сме били през последните милиард години,
08:45
because we've evolved from that stuff,
155
501000
2000
понеже произлизаме от това,
08:47
you can take that tree of life and collapse it back,
156
503000
2000
можем да вземем това дърво на живота и да екстраполираме назад
08:49
and in the measure that you learn to reprogram,
157
505000
3000
и с помощта на репрограмирането
08:52
maybe we'll give birth to something
158
508000
2000
може би ще създадем нещо
08:54
that is very close to the first primordial ooze.
159
510000
2000
много подобно на прародителя.
08:56
And it's all coming out of things that look like this.
160
512000
2000
И всичко идва от места като тези.
08:58
These are companies that didn't exist five years ago.
161
514000
2000
Това са компании, които допреди 5 години не съществуваха.
09:00
Huge gene sequencing facilities the size of football fields.
162
516000
4000
Огромни инфраструктури големи колкото футболни стадиони.
09:04
Some are public. Some are private.
163
520000
2000
Някои са държавни, други са частни.
09:06
It takes about 5 billion dollars to sequence a human being the first time.
164
522000
3000
Първото декодиране на човешкия геном струва 5 милиарда долара.
09:10
Takes about 3 million dollars the second time.
165
526000
2000
Второто - 3 милиарда.
09:12
We will have a 1,000-dollar genome within the next five to eight years.
166
528000
4000
През следващите 5-10 години ще ни струва 1000.
09:16
That means each of you will contain on a CD your entire gene code.
167
532000
4000
Това означава, че всеки от вас ще може да притежава кода на своя геном записан на компакт диск.
09:21
And it will be really boring. It will read like this.
168
537000
2000
И той ще е доста скучен. Ще звучи нещо като:
09:24
(Laughter)
169
540000
2000
(смях)
09:26
The really neat thing about this stuff is that's life.
170
542000
2000
Най-хубавото е, че това е живота.
09:28
And Laurie's going to talk about this one a little bit.
171
544000
3000
И Лори ще говори за това след малко.
09:31
Because if you happen to find this one inside your body,
172
547000
2000
Ако намерите това в своя организъм,
09:33
you're in big trouble, because that's the source code for Ebola.
173
549000
2000
сте в беда, защото това е кодът на Ебола.
09:37
That's one of the deadliest diseases known to humans.
174
553000
2000
Това е една от най-опасните болести засегнали човека.
09:39
But plants work the same way and insects work the same way,
175
555000
2000
Но растенията и насекомите са конструирани по подобен начин,
09:41
and this apple works the same way.
176
557000
2000
също и тази ябълка.
09:43
This apple is the same thing as this floppy disk.
177
559000
2000
Тази ябълка е като дискета.
09:45
Because this thing codes ones and zeros,
178
561000
2000
В нея са закодирани 1 и 0,
09:47
and this thing codes A, T, C, Gs, and it sits up there,
179
563000
2000
и в нея са закодирани А, Т, Ц и Г, и тя си виси там горе,
09:49
absorbing energy on a tree, and one fine day
180
565000
3000
абсорбирайки енергия на дървото, и един ден
09:52
it has enough energy to say, execute, and it goes [thump]. Right?
181
568000
4000
тя има достатъчно енергия да каже "изпълни" и да падне. Нали?
09:56
(Laughter)
182
572000
3000
(смях)
09:59
And when it does that, pushes a .EXE, what it does is,
183
575000
4000
И като направи това,
10:03
it executes the first line of code, which reads just like that,
184
579000
3000
тя изпълнява първия ред на кода
10:06
AATCAGGGACCC, and that means: make a root.
185
582000
3000
ААТЦАГГГАЦЦЦ и това означава: пусни корен.
10:09
Next line of code: make a stem.
186
585000
2000
Следващия ред: изгради стъбло.
10:11
Next line of code, TACGGGG: make a flower that's white,
187
587000
3000
Следващия ред, ТАЦГГГГ: направи бял цвят,
10:14
that blooms in the spring, that smells like this.
188
590000
3000
който цъфти през пролетта и мирише така.
10:17
In the measure that you have the code
189
593000
2000
И докато имаме този код,
10:19
and the measure that you read it --
190
595000
3000
и докато можем да го разчетем -
10:22
and, by the way, the first plant was read two years ago;
191
598000
2000
между другото първото растение бе декодирано преди 2 години,
10:24
the first human was read two years ago;
192
600000
2000
първият човек бе декодиран преди 2 години,
10:26
the first insect was read two years ago.
193
602000
2000
първото насекомо бе декодирано преди 2 години.
10:28
The first thing that we ever read was in 1995:
194
604000
3000
Първото нещо бе декодирано през 1995:
10:31
a little bacteria called Haemophilus influenzae.
195
607000
2000
малка бактерия наречена Haemophilus influenzae.
10:34
In the measure that you have the source code, as all of you know,
196
610000
3000
И докато имаме този код, както знаете,
10:37
you can change the source code, and you can reprogram life forms
197
613000
2000
можем да го променим и репрограмираме,
10:39
so that this little thingy becomes a vaccine,
198
615000
2000
така че това малко нещо да се превърне във ваксина,
10:41
or this little thingy starts producing biomaterials,
199
617000
3000
или това малко нещо да произвежда биоматериали,
10:44
which is why DuPont is now growing a form of polyester
200
620000
3000
което е причината DuPont да произвежда форма на полиестер
10:47
that feels like silk in corn.
201
623000
2000
като коприна.
10:50
This changes all rules. This is life, but we're reprogramming it.
202
626000
5000
Това променя всички правила. Това е живота, но ние го репрограмираме.
10:57
This is what you look like. This is one of your chromosomes.
203
633000
4000
Ето как изглеждате вие. Ето как изглеждат вашите хромозоми.
11:01
And what you can do now is,
204
637000
2000
И вие можете да
11:03
you can outlay exactly what your chromosome is,
205
639000
3000
визуализирате вашата хромозома
11:06
and what the gene code on that chromosome is right here,
206
642000
3000
и генетичния код на вашата хромозома,
11:09
and what those genes code for, and what animals they code against,
207
645000
3000
и какви са продуктите на този код,
11:12
and then you can tie it to the literature.
208
648000
2000
и тогава можете да го свържете с публикуваните материали.
11:14
And in the measure that you can do that, you can go home today,
209
650000
3000
И тогава можете да си отидете вкъщи днес,
11:17
and get on the Internet, and access
210
653000
2000
и чрез интернет да се доберете
11:19
the world's biggest public library, which is a library of life.
211
655000
3000
до най-голямата обществена библиотека в света, тази на живота.
11:23
And you can do some pretty strange things
212
659000
2000
И можете да направите нещо доста странно,
11:25
because in the same way as you can reprogram this apple,
213
661000
2000
защото по същия начин по който можете да репрограмирате тази ябълка,
11:28
if you go to Cliff Tabin's lab at the Harvard Medical School,
214
664000
2000
ако идете в лабораторията на Клиф Табин в медицинския факултет в Харвард,
11:31
he's reprogramming chicken embryos to grow more wings.
215
667000
4000
той репрограмира птичи ембриони да развият допълнителни крила.
11:37
Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurant.
216
673000
3000
Защо Клиф прави това? Той няма ресторант.
11:40
(Laughter)
217
676000
1000
(смях)
11:42
The reason why he's reprogramming that animal to have more wings
218
678000
3000
Причината той да репрограмира това животно, така че да му пораснат още крила,
11:45
is because when you used to play with lizards as a little child,
219
681000
3000
е следната. Когато като малки сте играли с гущери,
11:48
and you picked up the lizard, sometimes the tail fell off, but it regrew.
220
684000
4000
може би понякога опашката им е падала, а след това пониквала отново.
11:52
Not so in human beings:
221
688000
3000
При хората това не е така:
11:55
you cut off an arm, you cut off a leg -- it doesn't regrow.
222
691000
3000
ако отрежете ръка или крак, те не поникват наново.
11:58
But because each of your cells contains your entire gene code,
223
694000
4000
Но понеже всяка една от вашите клетки съдържа целия ви геном,
12:03
each cell can be reprogrammed, if we don't stop stem cell research
224
699000
4000
всяка клетка може да бъде репрограмирана, ако не спрем изследователската дейност със стволови клетки
12:07
and if we don't stop genomic research,
225
703000
2000
или проучванията на генома,
12:09
to express different body functions.
226
705000
3000
да произведе различни функции на организма.
12:13
And in the measure that we learn how chickens grow wings,
227
709000
3000
И ако се научим как пилето развива крила,
12:16
and what the program is for those cells to differentiate,
228
712000
2000
как тези клетки са програмирани,
12:18
one of the things we're going to be able to do
229
714000
3000
едно от нещата, които можем да направим е
12:21
is to stop undifferentiated cells, which you know as cancer,
230
717000
3000
да спрем клетките, които не са се диференцирали, които вие познавате като ракови,
12:25
and one of the things we're going to learn how to do
231
721000
2000
и едно от нещата, които можем да научим е
12:27
is how to reprogram cells like stem cells
232
723000
3000
как да репрограмираме стволови клетки,
12:30
in such a way that they express bone, stomach, skin, pancreas.
233
726000
6000
така че те да се диференцират в кост, стомах, кожа, панкреас.
12:37
And you are likely to be wandering around -- and your children --
234
733000
3000
И вие сигурно ще се разхождате - а също и вашите деца -
12:40
on regrown body parts in a reasonable period of time,
235
736000
3000
с нови органи в скоро време,
12:44
in some places in the world where they don't stop the research.
236
740000
3000
на места, където изследователската дейност не е спряна.
12:49
How's this stuff work? If each of you differs
237
745000
5000
Как става това? Ако всеки от вас се различава
12:54
from the person next to you by one in a thousand, but only three percent codes,
238
750000
3000
от човека до вас с 1/1000, но само 3% код,
12:57
which means it's only one in a thousand times three percent,
239
753000
2000
което е 1/1000х3%,
12:59
very small differences in expression and punctuation
240
755000
3000
много малка разлика в кода
13:02
can make a significant difference. Take a simple declarative sentence.
241
758000
3000
може да промени много.
13:07
(Laughter)
242
763000
2000
(смях)
13:09
Right?
243
765000
1000
Нали така?
13:10
That's perfectly clear. So, men read that sentence,
244
766000
4000
Това е доста ясно. Мъжете четат това изречение
13:14
and they look at that sentence, and they read this.
245
770000
2000
и го гледат, и прочитат следното.
13:22
Okay?
246
778000
1000
ОК?
13:23
Now, women look at that sentence and they say, uh-uh, wrong.
247
779000
4000
Сега жените го четат и ъх-ъх, грешка.
13:27
This is the way it should be seen.
248
783000
2000
Ето как трябва да бъде прочетено.
13:31
(Laughter)
249
787000
8000
(смях)
13:39
That's what your genes are doing.
250
795000
1000
Това правят и вашите гени.
13:40
That's why you differ from this person over here by one in a thousand.
251
796000
5000
Ето защо всеки от вас се различава от човека до вас с 1 на 1000.
13:45
Right? But, you know, he's reasonably good looking, but...
252
801000
3000
Нали така? Той е доста красив, но...
13:48
I won't go there.
253
804000
2000
Няма да коментирам по-нататък.
13:51
You can do this stuff even without changing the punctuation.
254
807000
3000
Това можете да направите и без да променяте пунктуацията.
13:55
You can look at this, right?
255
811000
4000
Можете да погледнете така, нали?
13:59
And they look at the world a little differently.
256
815000
2000
И те гледат на света по малко по-различен начин.
14:01
They look at the same world and they say...
257
817000
2000
Те гледат на същия свят и казват...
14:03
(Laughter)
258
819000
6000
(смях)
14:09
That's how the same gene code -- that's why you have 30,000 genes,
259
825000
4000
Ето как един генетичен код - ето защо имате 30000 гени,
14:13
mice have 30,000 genes, husbands have 30,000 genes.
260
829000
3000
мишките имат 30000 гени, съпруга ви има 30000 гени.
14:16
Mice and men are the same. Wives know that, but anyway.
261
832000
3000
Мишките и мъжете са подобни. Съпругите знаят това, но както и да е.
14:20
You can make very small changes in gene code
262
836000
2000
Можете да въведете малки промени в генетичния код
14:22
and get really different outcomes,
263
838000
2000
и да получите много различни резултати,
14:26
even with the same string of letters.
264
842000
2000
даже със същата поредица от букви.
14:30
That's what your genes are doing every day.
265
846000
2000
Това правят вашите гени всеки ден.
14:33
That's why sometimes a person's genes
266
849000
2000
Ето защо понякога на гените не им е
14:35
don't have to change a lot to get cancer.
267
851000
2000
нужно да се променят много, за да причинят рак.
14:41
These little chippies, these things are the size of a credit card.
268
857000
4000
Тези малки чипове са големи колкото кредитни карти.
14:46
They will test any one of you for 60,000 genetic conditions.
269
862000
2000
Те могат да тестват всеки от вас за 60000 генетични болести.
14:49
That brings up questions of privacy and insurability
270
865000
3000
Това води до редица въпроси относно поверителни данни и застраховане
14:52
and all kinds of stuff, but it also allows us to start going after diseases,
271
868000
2000
и подобни, но в същото време ни позволява да научим повече за болестите,
14:55
because if you run a person who has leukemia through something like this,
272
871000
3000
защото ако тествате пациент с левкемия с това нещо,
14:59
it turns out that three diseases with
273
875000
2000
се оказва че 3 болести с
15:01
completely similar clinical syndromes
274
877000
4000
много подобни клинични симптоми
15:05
are completely different diseases.
275
881000
2000
са съвсем различни.
15:07
Because in ALL leukemia, that set of genes over there over-expresses.
276
883000
3000
Защото във всички видове левкемия тези гени преобладават.
15:10
In MLL, it's the middle set of genes,
277
886000
2000
В MLL тези в средата,
15:12
and in AML, it's the bottom set of genes.
278
888000
2000
и в AML тези долу.
15:14
And if one of those particular things is expressing in your body,
279
890000
5000
И ако един от тези генетични продукти се синтезира във вашия организъм,
15:19
then you take Gleevec and you're cured.
280
895000
2000
взимате Gleevec и се оправяте.
15:22
If it is not expressing in your body,
281
898000
2000
Ако не се синтезира във вашия организъм,
15:24
if you don't have one of those types --
282
900000
2000
ако нямате някой от тези видове левкемия-
15:26
a particular one of those types -- don't take Gleevec.
283
902000
3000
не взимайте Gleevec.
15:29
It won't do anything for you.
284
905000
1000
Няма да ви помогне.
15:31
Same thing with Receptin if you've got breast cancer.
285
907000
2000
Същото важи за Receptin ако имате рак на гърдата.
15:34
Don't have an HER-2 receptor? Don't take Receptin.
286
910000
3000
Ако нямате рецептора HER-2, не взимайте Receptin.
15:37
Changes the nature of medicine. Changes the predictions of medicine.
287
913000
4000
Това променя медицината и способността й да предвижда.
15:41
Changes the way medicine works.
288
917000
2000
Това променя начина, по който медицината работи.
15:43
The greatest repository of knowledge when most of us went to college
289
919000
3000
Най-големият склад за знания, когато повечето от нас бяха студенти
15:46
was this thing, and it turns out that
290
922000
2000
беше ето това и се оказва, че
15:48
this is not so important any more.
291
924000
2000
вече не е така.
15:50
The U.S. Library of Congress, in terms of its printed volume of data,
292
926000
4000
Американската Конгресна Библиотека
15:54
contains less data than is coming out of a good genomics company
293
930000
4000
съдържа по-малко данни от тези произведени в една добра биотехнологична компания
15:58
every month on a compound basis.
294
934000
3000
всеки месец, като цяло.
16:01
Let me say that again: A single genomics company
295
937000
3000
Нека го повторя пак, само една биотехнологична компания
16:04
generates more data in a month, on a compound basis,
296
940000
3000
произвежда повече данни на месец, общо,
16:07
than is in the printed collections of the Library of Congress.
297
943000
3000
отколкото са събрани в Американската Конгресна Библиотека.
16:11
This is what's been powering the U.S. economy. It's Moore's Law.
298
947000
4000
Това поддържа американската икономика. Законът на Мур.
16:15
So, all of you know that the price of computers halves every 18 months
299
951000
5000
Вие всички знаете, че цената на компютрите пада наполовина всеки 18 месеца
16:20
and the power doubles, right?
300
956000
2000
докато мощността се качва.
16:22
Except that when you lay that side by side with the speed
301
958000
4000
Но ако съпоставите това със скоростта,
16:26
with which gene data's being deposited in GenBank,
302
962000
3000
с която данни се въвеждат в GenBank,
16:29
Moore's Law is right here: it's the blue line.
303
965000
4000
това е законът на Мур: синята линия.
16:34
This is on a log scale, and that's what superexponential growth means.
304
970000
4000
Това е логаритмична скала и ето така изглежда суперекспонентния растеж.
16:38
This is going to push computers to have to grow faster
305
974000
4000
Това ще наложи на компютърната техника да се развива по-бързо
16:42
than they've been growing, because so far,
306
978000
2000
отколкото досега,
16:44
there haven't been applications that have been required
307
980000
3000
досега не е имало нужда
16:47
that need to go faster than Moore's Law. This stuff does.
308
983000
3000
за развитие по-бързо от закона на Мур. Това нещо обаче го налага.
16:50
And here's an interesting map.
309
986000
2000
Ето една интересна карта.
16:52
This is a map which was finished at the Harvard Business School.
310
988000
4000
Тя е завършена в бизнес факултета в Харвард.
16:56
One of the really interesting questions is, if all this data's free,
311
992000
3000
Един от най-интересните въпроси е, ако всичко това е безплатно,
16:59
who's using it? This is the greatest public library in the world.
312
995000
4000
кой го използва? Това е най-великата обществена библиотека в света.
17:03
Well, it turns out that there's about 27 trillion bits
313
999000
3000
Е, оказва се, че около 27 трилиона байта
17:06
moving inside from the United States to the United States;
314
1002000
3000
се предават от САЩ в САЩ;
17:09
about 4.6 trillion is going over to those European countries;
315
1005000
4000
около 4.6 трилиона отиват към Европейските държави;
17:13
about 5.5's going to Japan; there's almost no communication
316
1009000
3000
около 5.5 към Япония; няма почти никаква комуникация
17:16
between Japan, and nobody else is literate in this stuff.
317
1012000
4000
между Япония и никой друг не е обучен в това.
17:20
It's free. No one's reading it. They're focusing on the war;
318
1016000
5000
Безплатно е. Никой не го чете. Обръща се внимание на войната;
17:25
they're focusing on Bush; they're not interested in life.
319
1021000
2000
на Буш; но няма интерес към живота.
17:28
So, this is what a new map of the world looks like.
320
1024000
2000
Ето как изглежда новата карта на света.
17:31
That is the genomically literate world. And that is a problem.
321
1027000
6000
Това е частта от света, която е образована в генетиката. И това е проблем.
17:37
In fact, it's not a genomically literate world.
322
1033000
2000
Всъщност това не е свят грамотен в генетиката.
17:39
You can break this out by states.
323
1035000
2000
Можете да го разделите по щати.
17:41
And you can watch states rise and fall depending on
324
1037000
2000
И можете да видите щати да се издигат и да падат в класацията
17:43
their ability to speak a language of life,
325
1039000
2000
в зависимост от способността им да говорят езика на живота,
17:45
and you can watch New York fall off a cliff,
326
1041000
2000
и можете да проследите падането на щата Ню Йорк,
17:47
and you can watch New Jersey fall off a cliff,
327
1043000
2000
и падането на Ню Джърси,
17:49
and you can watch the rise of the new empires of intelligence.
328
1045000
3000
и можете да проследите появата на нови империи на интелектуалността.
17:53
And you can break it out by counties, because it's specific counties.
329
1049000
3000
Можете да ги разделите по държави.
17:56
And if you want to get more specific,
330
1052000
2000
И ако искате да сте по-специфични,
17:58
it's actually specific zip codes.
331
1054000
2000
направете го по пощенски код.
18:00
(Laughter)
332
1056000
2000
(смях)
18:02
So, you want to know where life is happening?
333
1058000
3000
Искате да знаете къде се случва животът?
18:05
Well, in Southern California it's happening in 92121. And that's it.
334
1061000
5000
Е, в южна Калифорния се случва в 92121. И това е всичко.
18:11
And that's the triangle between Salk, Scripps, UCSD,
335
1067000
5000
И това е триъгълникът между Салк, Скрипс, УЮКСД,
18:16
and it's called Torrey Pines Road.
336
1072000
2000
и той се нарича Тори Пайнс Роуд.
18:18
That means you don't need to be a big nation to be successful;
337
1074000
3000
Това означава, че не ви трябва голяма нация, за да преуспеете;
18:21
it means you don't need a lot of people to be successful;
338
1077000
2000
означава, че не ви трябват много хора, за да преуспеете;
18:23
and it means you can move most of the wealth of a country
339
1079000
3000
и означава, че можете да преместите повечето богатство на една държава
18:26
in about three or four carefully picked 747s.
340
1082000
3000
в около 3 или 4 добре подбрани самолети 747.
18:30
Same thing in Massachusetts. Looks more spread out but --
341
1086000
4000
Същото се отнася до Масачузетс.
18:34
oh, by the way, the ones that are the same color are contiguous.
342
1090000
3000
Между другото, тези с еднакъв цвят са граничещи.
18:38
What's the net effect of this?
343
1094000
2000
Какъв е цялостният ефект?
18:40
In an agricultural society, the difference between
344
1096000
2000
В едно аграрно общество, разликата между
18:42
the richest and the poorest,
345
1098000
1000
най-богатите и най-бедните,
18:44
the most productive and the least productive, was five to one. Why?
346
1100000
4000
най-продуктивните и най-малко продуктивните е 5 към 1. Защо?
18:48
Because in agriculture, if you had 10 kids
347
1104000
2000
Защото в земеделието, ако имате 10 деца
18:50
and you grow up a little bit earlier and you work a little bit harder,
348
1106000
3000
и ако се събудите малко по-рано и поработите малко повече,
18:53
you could produce about five times more wealth, on average,
349
1109000
2000
можете да съберете около 5 пъти повече богатство
18:55
than your neighbor.
350
1111000
1000
отколкото съседа ви.
18:57
In a knowledge society, that number is now 427 to 1.
351
1113000
3000
В образованото общество това число е 427 към 1.
19:01
It really matters if you're literate, not just in reading and writing
352
1117000
4000
Има огромно значение дали сте грамотни, не само в четене и писане
19:05
in English and French and German,
353
1121000
2000
английски, френски или немски,
19:07
but in Microsoft and Linux and Apple.
354
1123000
2000
но също в Майкрософт и Линукс и Епъл.
19:10
And very soon it's going to matter if you're literate in life code.
355
1126000
4000
И скоро ще има значение дали сте образовани в генетичния код.
19:14
So, if there is something you should fear,
356
1130000
2000
Така че, ако има нещо, от което да се страхувате,
19:16
it's that you're not keeping your eye on the ball.
357
1132000
3000
то е че сте откъснали поглед от топката.
19:19
Because it really matters who speaks life.
358
1135000
2000
Защото наистина има значение кой говори езика на живота.
19:22
That's why nations rise and fall.
359
1138000
2000
Ето защо държави падат и се издигат.
19:25
And it turns out that if you went back to the 1870s,
360
1141000
3000
И се оказва, че ако се върнете назад към 1870,
19:28
the most productive nation on earth was Australia, per person.
361
1144000
3000
най-продуктивната нация в света беше Австралия, на човек.
19:31
And New Zealand was way up there. And then the U.S. came in about 1950,
362
1147000
3000
И Нова Зеландия беше на върха. И тогава се появи САЩ около 1950,
19:34
and then Switzerland about 1973, and then the U.S. got back on top --
363
1150000
3000
и Швейцария около 1973, и тогава САЩ отново се качи на върха-
19:38
beat up their chocolates and cuckoo clocks.
364
1154000
2000
надмина техните шоколади и часовници.
19:42
And today, of course, you all know that the most productive nation
365
1158000
3000
И, разбира се, днес всички знаете, че най-продуктивната държава
19:45
on earth is Luxembourg, producing about one third more wealth
366
1161000
3000
в света е Люксембург, произвеждаща около 1/3 повече богатство
19:48
per person per year than America.
367
1164000
2000
на човек на година от САЩ.
19:51
Tiny landlocked state. No oil. No diamonds. No natural resources.
368
1167000
4000
Малка изолирана държава. Няма нефт. Няма диаманти. Няма природни ресурси.
19:55
Just smart people moving bits. Different rules.
369
1171000
5000
Само умни хора. Различни правила.
20:01
Here's differential productivity rates.
370
1177000
3000
Ето различни степени на продуктивност.
20:05
Here's how many people it takes to produce a single U.S. patent.
371
1181000
3000
Ето колко човека са нужни, за да се издаде един патент в САЩ.
20:08
So, about 3,000 Americans, 6,000 Koreans, 14,000 Brits,
372
1184000
4000
Около 3000 американци, 6000 корейци, 14000 англичани,
20:12
790,000 Argentines. You want to know why Argentina's crashing?
373
1188000
3000
790000 аржентинци. Искате ли да знаете защо Аржентина упада?
20:15
It's got nothing to do with inflation.
374
1191000
2000
Няма нищо общо с инфлацията.
20:17
It's got nothing to do with privatization.
375
1193000
2000
Няма нищо общо с приватизацията.
20:19
You can take a Harvard-educated Ivy League economist,
376
1195000
4000
Можете да вземете икономист от Харвард
20:23
stick him in charge of Argentina. He still crashes the country
377
1199000
3000
и да го сложите в Аржентина. Той също ще срути държавата,
20:26
because he doesn't understand how the rules have changed.
378
1202000
2000
защото той не разбира, че правилата са се променили.
20:29
Oh, yeah, and it takes about 5.6 million Indians.
379
1205000
3000
О, да, нужни са 5.6 милиона индийци.
20:32
Well, watch what happens to India.
380
1208000
2000
Вижте какво става с Индия.
20:34
India and China used to be 40 percent of the global economy
381
1210000
3000
Индия и Китай бяха 40% от глобалната икономика
20:37
just at the Industrial Revolution, and they are now about 4.8 percent.
382
1213000
5000
по време на Индустриалната Революция, сега са 4.8%.
20:42
Two billion people. One third of the global population producing 5 percent of the wealth
383
1218000
4000
Два милиарда население. 1/3 от глобалното население произвежда 5% от богатството на света,
20:46
because they didn't get this change,
384
1222000
3000
защото тези промени не стигнаха до тях,
20:49
because they kept treating their people like serfs
385
1225000
2000
защото те третираха своите хора като подчинени,
20:51
instead of like shareholders of a common project.
386
1227000
3000
вместо като част от общ проект.
20:55
They didn't keep the people who were educated.
387
1231000
3000
Те не задържаха образованите си хора.
20:58
They didn't foment the businesses. They didn't do the IPOs.
388
1234000
2000
Те не поддържаха бизнеса, патентите.
21:01
Silicon Valley did. And that's why they say
389
1237000
4000
За разлика от Силиконовата Долина. А ето защо се казва, че
21:05
that Silicon Valley has been powered by ICs.
390
1241000
2000
тя се придвижва от
21:08
Not integrated circuits: Indians and Chinese.
391
1244000
3000
индийци и китайци.
21:11
(Laughter)
392
1247000
4000
(смях)
21:15
Here's what's happening in the world.
393
1251000
2000
Ето какво се случва в света.
21:17
It turns out that if you'd gone to the U.N. in 1950,
394
1253000
3000
Оказва се, че ако бяхте отишли в ООН през 1950,
21:20
when it was founded, there were 50 countries in this world.
395
1256000
2000
когато беше създадена, на света имаше 50 държави.
21:22
It turns out there's now about 192.
396
1258000
3000
Сега има 192.
21:25
Country after country is splitting, seceding, succeeding, failing --
397
1261000
4000
Държава след държава се разделя, окупира, упада.
21:30
and it's all getting very fragmented. And this has not stopped.
398
1266000
5000
И всичко става много фрагментирано. И това не е спряло.
21:35
In the 1990s, these are sovereign states
399
1271000
3000
През 90-те години, това са суверенни държави,
21:38
that did not exist before 1990.
400
1274000
2000
които не съществуваха преди 1990.
21:40
And this doesn't include fusions or name changes or changes in flags.
401
1276000
5000
И това не включва обединения или промени в имена или знамена.
21:45
We're generating about 3.12 states per year.
402
1281000
3000
Ние създаваме около 3.12 държави на година.
21:48
People are taking control of their own states,
403
1284000
3000
Хората контролират собствените си държави,
21:51
sometimes for the better and sometimes for the worse.
404
1287000
3000
за добро или за лошо.
21:54
And the really interesting thing is,
405
1290000
2000
И най-интересното нещо е
21:56
you and your kids are empowered to build great empires,
406
1292000
2000
вие и вашите деца имате силата да построите велики империи
21:58
and you don't need a lot to do it.
407
1294000
2000
и не ви трябва много, за да го сторите.
22:00
(Music)
408
1296000
2000
(музика)
22:02
And, given that the music is over, I was going to talk
409
1298000
3000
И ако музиката спре, щях да говоря
22:05
about how you can use this to generate a lot of wealth,
410
1301000
3000
как можете да използвате това и да придобиете голямо богатство,
22:08
and how code works.
411
1304000
2000
и как работи кодът.
22:10
Moderator: Two minutes.
412
1306000
1000
Модератор: 2 минути.
22:11
(Laughter)
413
1307000
2000
(смях)
22:13
Juan Enriquez: No, I'm going to stop there and we'll do it next year
414
1309000
4000
Не, ще спра дотук и ще говорим за това догодина,
22:17
because I don't want to take any of Laurie's time.
415
1313000
2000
защото не искам да отнема от времето на Лори.
22:20
But thank you very much.
416
1316000
1000
Много ви благодаря.
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com