TEDxSummit
Juan Enriquez: Will our kids be a different species?
Juan Enriquez: Werden unsere Kinder eine andere Spezies sein?
Filmed:
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Im Laufe der menschlichen Evolution haben mehrere Menschenarten gleichzeitig existiert. Stecken wir vielleicht gerade auf halbem Wege in einer Höherentwicklung? Juan Enriqez fegt beim TEDxSummit durch Zeit und Raum, um uns in die Gegenwart zu bringen – und zeigt, wie Technologie Beweise offenbart, die vermuten lassen, dass gerade eine rasante Evolution im Gange sein könnte.
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
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00:16
All right. So, like all good stories,
0
435
1983
OK. So wie alle guten Geschichten
00:18
this starts a long, long time ago
1
2418
1934
beginnt auch diese vor einer sehr langen Zeit,
00:20
when there was basically nothing.
2
4352
2149
als es praktisch noch nichts gab.
00:22
So here is a complete picture of the universe
3
6501
2400
Hier ist also ein vollständiges Bild des Universums
00:24
about 14-odd billion years ago.
4
8901
3452
von vor über 14 Millarden Jahren.
00:28
All energy is concentrated into a single point of energy.
5
12353
3084
Die ganze Energie ist in einem einzigen Energiepunkt konzentriert.
00:31
For some reason it explodes,
6
15437
1584
Aus irgendeinem Grund explodiert er,
00:32
and you begin to get these things.
7
17021
2116
und dann bekommt man diese Dinge hier.
00:35
So you're now about 14 billion years into this.
8
19137
2866
Das ist jetzt also ungefähr 14 Milliarden Jahre später.
00:37
And these things expand and expand and expand
9
22003
1896
All diese Dinge dehnen sich immer weiter aus
00:39
into these giant galaxies,
10
23899
1699
in diese riesigen Galaxien,
00:41
and you get trillions of them.
11
25598
1319
und es entstehen Billionen davon.
00:42
And within these galaxies
12
26917
2148
Und innerhalb dieser Galaxien
00:44
you get these enormous dust clouds.
13
29065
2119
entstehen diese enormen Staubwolken.
00:47
And I want you to pay particular attention
14
31184
1765
Und ich möchte, dass Sie sich besonders
00:48
to the three little prongs
15
32949
1450
auf die drei kleinen Zacken konzentrieren
00:50
in the center of this picture.
16
34399
1901
in der Mitte des Bildes.
00:52
If you take a close-up of those,
17
36300
1415
Wenn Sie da näher heranzoomen,
00:53
they look like this.
18
37715
1653
schauen sie so aus.
00:55
And what you're looking at is columns of dust
19
39368
2850
Und was Sie da sehen, sind Staubsäulen,
00:58
where there's so much dust --
20
42218
2047
wo so viel Staub ist –
01:00
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
21
44265
4333
und die sind übrigens über 1,6 Billionen Kilometer hoch –
01:04
and what's happening is there's so much dust,
22
48598
2918
und es gibt da so viel Staub,
01:07
it comes together and it fuses
23
51516
1934
dass er sich anhäuft, verschmilzt
01:09
and ignites a thermonuclear reaction.
24
53450
3459
und eine thermonukleare Reaktion entzündet.
01:12
And so what you're watching
25
56909
842
Sie sehen hier also
01:13
is the birth of stars.
26
57751
1985
die Geburt von Sternen.
01:15
These are stars being born out of here.
27
59736
1657
Das sind Sterne, die hieraus geboren werden.
01:17
When enough stars come out,
28
61393
2468
Wenn genügend Sterne herauskommen,
01:19
they create a galaxy.
29
63861
1798
entsteht eine Galaxie.
01:21
This one happens to be a particularly important galaxy,
30
65659
3434
Das hier ist zufällig eine besonders wichtige Galaxie,
01:24
because you are here.
31
69093
2216
denn Sie befinden sich hier.
01:27
(Laughter)
32
71309
1167
(Lachen)
01:28
And as you take a close-up of this galaxy,
33
72476
1651
Und wenn Sie diese Galaxie näher anschauen,
01:30
you find a relatively normal,
34
74127
2065
dann entdecken Sie einen ziemlich normalen,
01:32
not particularly interesting star.
35
76192
2368
nicht besonders interessanten Stern.
01:34
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
36
78560
4015
Wir haben jetzt schon um die zwei Drittel der Geschichte hinter uns.
01:38
So this star doesn't even appear
37
82575
2182
Dieser Stern taucht also
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
38
84757
2951
erst nach zwei Dritteln dieser Geschichte auf.
01:43
And then what happens
39
87708
1078
Und im folgenden Geschehen
01:44
is there's enough dust left over
40
88786
1406
ist genug Staub übrig,
01:46
that it doesn't ignite into a star,
41
90192
1966
dass er sich nicht zu einem Stern entzündet,
01:48
it becomes a planet.
42
92158
2000
sondern ein Planet wird.
01:50
And this is about a little over four billion years ago.
43
94158
4825
Und das ist ein bisschen über vier Milliarden Jahre her.
01:54
And soon thereafter
44
98983
1433
Und bald danach
01:56
there's enough material left over
45
100416
1917
ist noch genug Material übrig,
01:58
that you get a primordial soup,
46
102333
4563
dass es für eine Ursuppe reicht,
02:02
and that creates life.
47
106896
1764
die Leben entstehen lässt.
02:04
And life starts to expand and expand and expand,
48
108660
3881
Und das Leben beginnt sich immer weiter auszubreiten,
02:08
until it goes kaput.
49
112541
1751
bis es kaputt geht.
02:10
(Laughter)
50
114292
3488
(Lachen)
02:13
Now the really strange thing
51
117780
1430
Wirklich komisch ist aber,
02:15
is life goes kaput, not once, not twice,
52
119210
2906
dass das Leben nicht einmal oder zweimal kaputtgeht,
02:18
but five times.
53
122116
2216
sondern fünfmal.
02:20
So almost all life on Earth
54
124332
2102
Beinahe alles Leben auf der Erde wird also
02:22
is wiped out about five times.
55
126434
2464
ungefähr fünfmal ausgelöscht.
02:24
And as you're thinking about that,
56
128898
1552
Und wenn Sie darüber nachdenken,
02:26
what happens is you get more and more complexity,
57
130450
2432
wird alles immer komplexer,
02:28
more and more stuff
58
132882
1234
es gibt immer mehr Material,
02:30
to build new things with.
59
134116
4118
mit dem man neue Dinge bauen kann.
02:34
And we don't appear
60
138234
1270
Und wir erscheinen erst,
02:35
until about 99.96 percent of the time into this story,
61
139504
5648
nachdem ungefähr 99,96% der Geschichte schon vorbei sind,
02:41
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
62
145152
3930
nur um die Proportionen zu verstehen.
02:44
So within that context, there's two theories of the case
63
149082
3459
In diesem Zusammenhang gibt es zwei Theorien zur Frage,
02:48
as to why we're all here.
64
152541
1689
warum wir alle da sind.
02:50
The first theory of the case
65
154230
1589
Die erste Theorie besagt,
02:51
is that's all she wrote.
66
155819
3409
mehr gibt es nicht dazu zu wissen.
02:55
Under that theory,
67
159228
1359
Nach dieser Theorie
02:56
we are the be-all and end-all
68
160587
1836
sind wir das A und O
02:58
of all creation.
69
162423
1733
der gesamten Schöpfung.
03:00
And the reason for trillions of galaxies,
70
164156
2884
Und der Grund für Billionen Galaxien,
03:02
sextillions of planets,
71
167040
2013
Trilliarden Planeten,
03:04
is to create something that looks like that
72
169053
4710
ist die Erschaffung von etwas, das so aussieht
03:09
and something that looks like that.
73
173763
3633
und etwas, das so aussieht.
03:13
And that's the purpose of the universe;
74
177396
1541
Und das ist der Zweck des Universums,
03:14
and then it flat-lines,
75
178937
1284
und dann ist alles aus,
03:16
it doesn't get any better.
76
180221
1311
besser wird es nicht.
03:17
(Laughter)
77
181532
4480
(Lachen)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
78
186012
2819
Vielleicht sollten Sie sich jetzt eine einzige Frage stellen:
03:24
could that be just mildly arrogant?
79
188831
5235
Könnte das vielleicht ein bisschen arrogant sein?
03:29
And if it is --
80
194066
1741
Und wenn das so ist –
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
81
195807
5382
und besonders wegen der Tatsache, dass wir fast ausgerottet wurden.
03:37
There were only about 2,000 of our species left.
82
201189
3367
Es waren nur noch ungefähr 2.000 von unserer Spezies übrig.
03:40
A few more weeks without rain,
83
204556
2083
Noch ein paar Wochen ohne Regen,
[Nur ungefähr 2.000 unserer Spezies überlebten eine große Dürre in Afrika.]
[Nur ungefähr 2.000 unserer Spezies überlebten eine große Dürre in Afrika.]
03:42
we would have never seen any of these.
84
206639
3084
und wir hätten die nie gesehen.
[Stellen Sie sich noch ein paar Wochen ohne Regen vor ...]
[Stellen Sie sich noch ein paar Wochen ohne Regen vor ...]
03:45
(Laughter)
85
209723
6699
(Lachen)
[Wir hätten nie Einstein, Gates, Feinman, Bezos, Pele, Anderson, Colbert, Stein, Gaga, Giussani gesehen ...]
[Wir hätten nie Einstein, Gates, Feinman, Bezos, Pele, Anderson, Colbert, Stein, Gaga, Giussani gesehen ...]
03:52
(Applause)
86
216422
4634
(Applaus)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
87
221056
2966
Sie müssen also vielleicht über eine zweite Theorie nachdenken,
03:59
if the first one isn't good enough.
88
224022
2917
wenn die erste nicht gut genug ist.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
89
226939
1784
Die zweite Theorie ist: Könnten wir uns upgraden?
04:04
(Laughter)
90
228723
2899
(Lachen)
04:07
Well, why would one ask a question like that?
91
231622
3234
Warum sollte jemand so eine Frage stellen?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
92
234856
2465
Weil es bisher mindestens 29 Upgrades gegeben hat
04:13
of humanoids.
93
237321
2036
von Humanoiden.
04:15
So it turns out that we have upgraded.
94
239357
2850
Es stellt sich also heraus, dass wir uns upgegradet haben.
04:18
We've upgraded time and again and again.
95
242207
1915
Wir haben uns immer wieder upgegradet.
04:20
And it turns out that we keep discovering upgrades.
96
244122
2916
Und es stellt sich heraus, dass wir immer wieder Upgrades entdecken.
04:22
We found this one last year.
97
247038
2184
Dieses haben wir letztes Jahr gefunden.
04:25
We found another one last month.
98
249222
2617
Ein weiteres letzten Monat.
04:27
And as you're thinking about this,
99
251839
2199
Und wenn Sie darüber nachdenken,
04:29
you might also ask the question:
100
254038
2103
stellen Sie sich vielleicht die Frage:
04:32
So why a single human species?
101
256141
3097
Warum eine einzige menschliche Spezies?
04:35
Wouldn't it be really odd
102
259238
1834
Wäre es nicht völlig seltsam,
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
103
261072
3784
wenn Sie nach Afrika, Asien und in die Antarktis gingen,
04:40
and found exactly the same bird --
104
264856
2619
und den exakt gleichen Vogel finden würden,
04:43
particularly given that we co-existed at the same time
105
267475
3792
besonders wenn man bedenkt, dass wir gleichzeitig
04:47
with at least eight other versions of humanoid
106
271267
2786
mit mindestens acht anderen Arten von Humanoiden
04:49
at the same time on this planet?
107
274053
2468
auf diesem Planeten gelebt haben?
04:52
So the normal state of affairs
108
276521
1879
Es ist also normal,
04:54
is not to have just a Homo sapiens;
109
278400
2510
nicht nur einen Homo sapiens zu haben;
04:56
the normal state of affairs
110
280910
1021
es ist normal,
04:57
is to have various versions of humans walking around.
111
281931
3829
dass mehrere Menschenarten herumspazieren.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
112
285760
2817
Und wenn das normal ist,
05:04
then you might ask yourself,
113
288577
2368
dann fragen Sie sich vielleicht,
05:06
all right, so if we want to create something else,
114
290945
2065
ok, wenn wir also etwas anderes schaffen wollen,
05:08
how big does a mutation have to be?
115
293010
2868
wie groß muss eine Mutation sein?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
116
295878
2632
Svante Paabo hat die Antwort.
05:14
The difference between humans and Neanderthal
117
298510
2800
Der Unterschied zwischen Menschen und Neandertalern
05:17
is 0.004 percent of gene code.
118
301310
3299
beträgt 0,004 Prozent des Gencodes.
05:20
That's how big the difference is
119
304609
1700
So groß ist also der Unterschied
05:22
one species to another.
120
306309
2217
von einer Spezies zur nächsten.
05:24
This explains most contemporary political debates.
121
308526
4400
Das erklärt den Großteil der aktuellen politischen Diskussionen.
05:28
(Laughter)
122
312926
1935
(Lachen)
05:30
But as you're thinking about this,
123
314861
3211
Aber wenn Sie darüber nachdenken,
05:33
one of the interesting things
124
318072
1358
ist eines der interessanten Dinge dabei,
05:35
is how small these mutations are and where they take place.
125
319430
3397
wie klein diese Mutationen sind und wo sie stattfinden.
05:38
Difference human/Neanderthal
126
322827
1333
Den Unterschied zwischen Mensch und Neandertaler
05:40
is sperm and testis,
127
324160
1733
findet man bei Spermien und Hoden,
05:41
smell and skin.
128
325893
1368
Geruchssinn und Haut.
05:43
And those are the specific genes
129
327261
1486
Und das sind die speziellen Gene,
05:44
that differ from one to the other.
130
328747
2680
die sich voneinander unterscheiden.
05:47
So very small changes can have a big impact.
131
331427
3101
Kleine Veränderungen können also große Folgen haben.
05:50
And as you're thinking about this,
132
334528
1632
Und während Sie darüber nachdenken,
05:52
we're continuing to mutate.
133
336160
2516
mutieren wir weiter.
05:54
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
134
338676
2901
Vor ca. 10.000 Jahren am Schwarzen Meer
05:57
we had one mutation in one gene
135
341577
2060
hatten wir also eine Mutation in einem Gen,
05:59
which led to blue eyes.
136
343637
2556
die blaue Augen erzeugt hat.
06:02
And this is continuing and continuing and continuing.
137
346193
3884
Und das geht immer weiter.
06:05
And as it continues,
138
350077
1434
Und während das so weitergeht,
06:07
one of the things that's going to happen this year
139
351511
1765
wird heuer eines geschehen,
06:09
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
140
353276
3333
wir werden die ersten 10.000 menschlichen Genome entdecken,
06:12
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
141
356609
3269
weil es günstig genug geworden ist, Gene zu sequenzieren.
06:15
And when we find these,
142
359878
1588
Und wenn wir die entdecken,
06:17
we may find differences.
143
361466
2494
werden wir vielleicht Unterschiede entdecken.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
144
363960
3076
Das ist übrigens keine Diskussion, für die wir bereit sind,
06:22
because we have really misused the science in this.
145
367036
3376
weil wir die Wissenschaft diesbezüglich bereits wirklich missbraucht haben.
06:26
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
146
370412
3683
In den 1920ern dachten wir, es gäbe größere Unterschiede zwischen Menschen.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
147
374095
3798
Das basierte teilweise auf Francis Galtons Arbeit.
06:33
He was Darwin's cousin.
148
377893
2136
Er war Darwins Cousin.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
149
380029
2315
Aber die USA, das Carnegie-Institut,
06:38
Stanford, American Neurological Association
150
382344
2582
Stanford, die American Neurological Association,
06:40
took this really far.
151
384926
1868
haben das viel weiter geführt.
06:42
That got exported and was really misused.
152
386794
3599
Das wurde exportiert und wirklich missbraucht.
06:46
In fact, it led to some absolutely horrendous
153
390393
2685
Es führte teilweise zu einer absolut grauenhaften Art,
06:48
treatment of human beings.
154
393078
2013
Menschen zu behandeln.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
155
395091
2594
Seit den 1940ern sagen wir deshalb, es gibt keine Unterschiede,
06:53
we're all identical.
156
397685
1320
wir sind alle gleich.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
157
399005
3277
Am Ende des Jahres werden wir wissen, ob das stimmt.
06:58
And as we think about that,
158
402282
1732
Und während wir darüber nachdenken,
06:59
we're actually beginning to find things
159
404014
1518
fangen wir an, Dinge zu entdecken,
07:01
like, do you have an ACE gene?
160
405532
3466
wie zum Beispiel "Haben Sie ein ACE-Gen?"
07:04
Why would that matter?
161
408998
1978
Warum sollte das eine Rolle spielen?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
162
410976
4038
Weil niemand je einen Achttausender ohne Sauerstoff bestiegen hat,
07:10
that doesn't have an ACE gene.
163
415014
2750
der kein ACE-Gen hatte.
07:13
And if you want to get more specific,
164
417764
1869
Und wenn man noch genauer sein will,
07:15
how about a 577R genotype?
165
419633
3015
wie ist es mit einem 577R-Genotyp?
07:18
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
166
422648
4700
Jeder männliche Olympia-Hochleistungsathlet, der je getestet wurde,
07:23
carries at least one of these variants.
167
427348
3250
trägt zumindest eine dieser Varianten.
07:26
If that is true,
168
430598
1654
Wenn das stimmt,
07:28
it leads to some very complicated questions
169
432252
2158
führt das zu ein paar sehr komplizierten Fragen
07:30
for the London Olympics.
170
434410
1801
für die Olympischen Spiele in London.
07:32
Three options:
171
436211
1519
Drei Optionen:
07:33
Do you want the Olympics to be a showcase
172
437730
2832
Möchten Sie, dass die Olympischen Spiele eine Demonstration
07:36
for really hardworking mutants?
173
440562
2700
für wirklich hart arbeitende Mutanten ist?
07:39
(Laughter)
174
443262
1733
(Lachen)
07:40
Option number two:
175
444995
2735
Zweite Option:
07:43
Why don't we play it like golf or sailing?
176
447730
3398
Warum spielen wir sie nicht wie Golf oder Segeln?
07:47
Because you have one and you don't have one,
177
451128
2474
Weil Sie diesen Genotyp haben und Sie nicht,
07:49
I'll give you a tenth of a second head start.
178
453602
3995
gebe ich Ihnen eine Zehntelsekunde Vorsprung.
07:53
Version number three:
179
457597
1071
Option Nummer drei:
07:54
Because this is a naturally occurring gene
180
458668
2069
Weil das ein natürliches Gen ist,
07:56
and you've got it and you didn't pick the right parents,
181
460737
2782
und Sie es haben und Sie sich nicht die richtigen Eltern ausgesucht haben,
07:59
you get the right to upgrade.
182
463519
3949
bekommen Sie das Recht auf ein Upgrade.
08:03
Three different options.
183
467468
1751
Drei verschiedene Optionen.
08:05
If these differences are the difference
184
469219
1622
Wenn diese Unterschiede den Unterschied
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
185
470841
3378
zum Erhalt einer Olympischen Medaille ausmachen.
08:10
And it turns out that as we discover these things,
186
474219
2834
Und während wir diese Dinge entdecken, stellt sich heraus,
08:12
we human beings really like to change
187
477053
3335
dass wir gern unser Aussehen verändern,
08:16
how we look, how we act,
188
480388
1694
unser Verhalten,
08:17
what our bodies do.
189
482082
1594
unser Körperverhalten.
08:19
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
190
483676
4374
Und wir hatten ungefähr 10,2 Millionen Schönheitsoperationen in den Vereinigten Staaten,
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
191
488050
3317
außer, dass mit den neuen Technologien, die heutzutage online kommen,
08:27
today's corrections, deletions,
192
491367
2701
die heutigen Korrekturen, Beseitigungen,
08:29
augmentations and enhancements
193
494068
1919
Vergrößerungen und Verbesserungen
08:31
are going to seem like child's play.
194
495987
2913
bald einem Kinderspiel anmuten werden.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
195
498900
3701
Sie haben schon die Arbeit von Tony Atala auf TED gesehen,
08:38
but this ability to start filling
196
502601
3567
aber seine Fähigkeit,
08:42
things like inkjet cartridges with cells
197
506168
2933
Dinge wie Tintenstrahlpatronen mit Zellen zu füllen,
08:45
are allowing us to print skin, organs
198
509101
4674
erlaubt uns, Haut und Organe zu drucken
08:49
and a whole series of other body parts.
199
513775
2750
und eine ganze Reihe weiterer Körperteile.
08:52
And as these technologies go forward,
200
516525
1884
Und während diese Technologien sich weiterentwickeln,
08:54
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
201
518409
3784
sehen Sie immer mehr, immer mehr Dinge
08:58
2000, human genome sequence --
202
522193
2774
2000, menschliche Genomsequenz –
09:00
and it seems like nothing's happening,
203
524967
3782
und scheinbar passiert gar nichts,
09:04
until it does.
204
528749
3112
bis es das tut.
[Es gibt Jahrzehnte, in denen nichts passiert ...
Und es gibt Wochen, in denen Jahrzehnte passieren.]
[Es gibt Jahrzehnte, in denen nichts passiert ...
Und es gibt Wochen, in denen Jahrzehnte passieren.]
09:07
And we may just be in some of these weeks.
205
531861
3524
Und das könnte gerade so eine Woche sein.
09:11
And as you're thinking about
206
535385
1599
Und während Sie nachdenken
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
207
536984
3451
über diese beiden Typen, die 2000 ein menschliches Genom entschlüsselt haben,
09:16
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
208
540435
3553
und das Humangenomprojekt, das 2000 das menschliche Genom entschlüsselt hat,
09:19
then you don't hear a lot,
209
543988
3164
dann hören Sie nicht viel,
09:23
until you hear about an experiment last year in China,
210
547152
3984
bis Sie über ein Experiment letztes Jahr in China hören,
09:27
where they take skin cells from this mouse,
211
551136
4017
wo sie dieser Maus Hautzellen abgenommen haben,
09:31
put four chemicals on it,
212
555153
1733
vier Chemikalien draufgegeben haben,
09:32
turn those skin cells into stem cells,
213
556886
3566
diese Hautzellen in Stammzellen verwandelt haben,
09:36
let the stem cells grow
214
560452
1465
die Stammzellen wachsen ließen,
09:37
and create a full copy of that mouse.
215
561917
3087
und eine vollständige Kopie dieser Maus geschaffen haben.
09:40
That's a big deal.
216
565004
3247
Das ist eine große Sache.
09:44
Because in essence
217
568251
1016
Denn essentiell bedeutet es,
09:45
what it means is you can take a cell,
218
569267
2148
dass man eine Zelle nehmen kann,
09:47
which is a pluripotent stem cell,
219
571415
2286
die eine pluripotente Stammzelle ist,
09:49
which is like a skier at the top of a mountain,
220
573701
2684
die wie ein Skifahrer auf einer Bergspitze ist,
09:52
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
221
576385
3817
und diese zwei Skifahrer werden zu zwei pluripotenten Stammzellen,
09:56
four, eight, 16,
222
580202
1782
zu 4, 8, 16
09:57
and then it gets so crowded
223
581984
1668
und dann wird es so eng
09:59
after 16 divisions
224
583652
1800
nach 16 Teilungen,
10:01
that those cells have to differentiate.
225
585452
2502
dass diese Zellen differenzieren müssen.
10:03
So they go down one side of the mountain,
226
587954
1433
Sie fahren also an einer Bergseite hinunter
10:05
they go down another.
227
589387
1233
andere an einer anderen.
10:06
And as they pick that,
228
590620
1534
Und während sie sich dazu entscheiden,
10:08
these become bone,
229
592154
2250
werden sie zu Knochen,
10:10
and then they pick another road and these become platelets,
230
594404
2932
und sie nehmen eine weitere Abfahrt und werden zu Blutkörperchen,
10:13
and these become macrophages,
231
597336
2117
und diese werden zu Fresszellen,
10:15
and these become T cells.
232
599453
1267
und diese werden zu T-Zellen.
10:16
But it's really hard, once you ski down,
233
600720
1952
Aber wenn man einmal hinunterfährt, ist es sehr schwer,
10:18
to get back up.
234
602672
1523
wieder hinaufzukommen.
10:20
Unless, of course, if you have a ski lift.
235
604195
5412
Außer, natürlich, man hat einen Skilift.
10:25
And what those four chemicals do
236
609607
2449
Diese vier Chemikalien
10:27
is they take any cell
237
612056
2069
nehmen eine beliebige Zelle
10:30
and take it way back up the mountain
238
614125
1932
und führen sie zurück den Berg hinauf,
10:31
so it can become any body part.
239
616057
2033
damit sie zu jedem beliebigen Körperteil werden können.
10:33
And as you think of that,
240
618090
1728
Und wenn Sie sich vorstellen,
10:35
what it means is potentially
241
619818
1980
was das potentiell bedeutet –
10:37
you can rebuild a full copy
242
621798
2175
man kann eine vollständige Kopie
10:39
of any organism
243
623973
1867
eines beliebigen Organismus
10:41
out of any one of its cells.
244
625840
2586
aus irgendeiner seiner Zellen nachbauen.
10:44
That turns out to be a big deal
245
628426
2531
Das stellt sich als großartige Sache heraus,
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
246
630957
2566
weil Sie jetzt nicht nur Mauszellen nehmen können,
10:49
but you can human skin cells
247
633523
2318
sondern auch menschliche Hautzellen
10:51
and turn them into human stem cells.
248
635841
3650
und diese in menschliche Stammzellen verwandeln können.
10:55
And then what they did in October
249
639491
3198
Im Oktober entnahmen sie Hautzellen,
10:58
is they took skin cells, turned them into stem cells
250
642689
3400
verwandelten sie in Stammzellen
11:01
and began to turn them into liver cells.
251
646089
3673
und dann in Leberzellen.
11:05
So in theory,
252
649762
1044
Theoretisch also
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
253
650806
5184
können wir jedes beliebige Organ aus irgendeiner Zelle wachsen lassen.
11:11
Here's a second experiment:
254
655990
1718
Hier ist ein zweites Experiment:
11:13
If you could photocopy your body,
255
657708
3133
Wenn Sie Ihren Körper kopieren könnten,
11:16
maybe you also want to take your mind.
256
660841
3052
würden Sie das vielleicht auch gern mit Ihrem Geist tun.
11:19
And one of the things you saw at TED
257
663893
1565
Und eine der Sachen, die Sie auf TED gesehen haben,
11:21
about a year and a half ago
258
665458
1250
vor ungefähr 1,5 Jahren,
11:22
was this guy.
259
666708
1435
war dieser Typ.
11:24
And he gave a wonderful technical talk.
260
668143
2600
Und er hat einen wunderbaren Fachvortrag gehalten.
11:26
He's a professor at MIT.
261
670743
1599
Er ist Professor am MIT.
11:28
But in essence what he said
262
672342
1916
Aber im Grunde sagte er,
11:30
is you can take retroviruses,
263
674258
1700
dass man Retroviren nehmen kann,
11:31
which get inside brain cells of mice.
264
675958
2800
die in Hirnzellen von Mäusen eindringen.
11:34
You can tag them with proteins
265
678758
2440
Man kann ihnen Proteine hinzufügen,
11:37
that light up when you light them.
266
681198
2094
die aufleuchten, wenn man sie anleuchtet.
11:39
And you can map the exact pathways
267
683292
3716
Und man kann die exakten Wege aufzeichnen,
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
268
687008
3483
wenn eine Maus sieht, fühlt, berührt,
11:46
remembers, loves.
269
690491
2183
sich erinnert, liebt.
11:48
And then you can take a fiber optic cable
270
692674
2373
Und dann kann man ein Glasfaserkabel nehmen
11:50
and light up some of the same things.
271
695047
3819
und ein paar derselben Dinge aufleuchten lassen.
11:54
And by the way, as you do this,
272
698866
1832
Während Sie das tun,
11:56
you can image it in two colors,
273
700698
2017
können Sie es sich übrigens in zwei Farben vorstellen.
11:58
which means you can download this information
274
702715
2399
Das heißt, Sie können diese Informationen
12:01
as binary code directly into a computer.
275
705114
4740
als einen Binärcode direkt auf den Computer herunterladen.
12:05
So what's the bottom line on that?
276
709854
2473
Was ist also das Fazit daraus?
12:08
Well it's not completely inconceivable
277
712327
2200
Dass es nicht vollkommen unvorstellbar ist,
12:10
that someday you'll be able to download your own memories,
278
714527
4495
dass Sie eines Tages Ihre eigenen Erinnerungen herunterladen werden können,
12:14
maybe into a new body.
279
719022
2387
vielleicht in einen neuen Körper.
12:17
And maybe you can upload other people's memories as well.
280
721409
5085
Und vielleicht können Sie die Erinnerungen anderer Menschen hinaufladen.
12:22
And this might have just one or two
281
726494
2514
Und das könnte eventuell nur ein oder zwei
12:24
small ethical, political, moral implications.
282
729008
3520
kleine ethische, politische und moralische Folgen haben.
12:28
(Laughter)
283
732528
1531
(Lachen)
12:29
Just a thought.
284
734059
2991
Nur ein Gedanke.
12:32
Here's the kind of questions
285
737050
1528
Diese Fragen
[Andeutungen der Unsterblichkeit]
[Andeutungen der Unsterblichkeit]
12:34
that are becoming interesting questions
286
738578
1980
werden zu interessanten Fragen
12:36
for philosophers, for governing people,
287
740558
2484
für Philosophen, Regierungsmitglieder,
12:38
for economists, for scientists.
288
743042
3366
Wirtschaftler, Wissenschaftler.
12:42
Because these technologies are moving really quickly.
289
746408
3284
Weil sich diese Technologien sehr schnell weiterentwickeln.
12:45
And as you think about it,
290
749692
1500
Und während Sie darüber nachdenken,
12:47
let me close with an example of the brain.
291
751192
3082
lassen Sie mich mit einem Beispiel des Gehirns abschließen.
12:50
The first place where you would expect
292
754274
1683
Der erste Ort, von dem Sie erwarten würden,
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
293
755957
3051
dort heute enormen evolutionären Druck zu sehen,
12:54
both because of the inputs,
294
759008
2265
sowohl wegen der Inputs,
12:57
which are becoming massive,
295
761273
1552
die derzeit massiv werden,
12:58
and because of the plasticity of the organ,
296
762825
1782
als auch wegen der Formbarkeit des Organs,
13:00
is the brain.
297
764607
2534
ist das Gehirn.
13:03
Do we have any evidence that that is happening?
298
767141
3318
Haben wir irgendwelche Beweise, dass das gerade passiert?
13:06
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
299
770459
4731
Schauen wir uns einmal so etwas wie das Auftreten von Autismus pro 1.000 Menschen an.
13:11
Here's what it looks like in 2000.
300
775190
2502
So schaut es im Jahr 2000 aus.
13:13
Here's what it looks like in 2002,
301
777692
2082
Hier im Jahr 2002,
13:15
2006, 2008.
302
779774
4618
2006, 2008.
13:20
Here's the increase in less than a decade.
303
784392
4082
Hier ist der Anstieg in weniger als 10 Jahren.
13:24
And we still don't know why this is happening.
304
788474
4417
Und wir wissen noch immer nicht, warum das passiert.
13:28
What we do know is, potentially,
305
792891
2485
Wir wissen aber,
13:31
the brain is reacting in
306
795376
2032
dass das Gehirn potenziell gerade
13:33
a hyperactive, hyper-plastic way,
307
797408
2134
auf hyperaktive, hyperplastische Art reagiert
13:35
and creating individuals that are like this.
308
799542
2950
und Individuen schafft, die etwa so sind:
[hyper-wahrnehmungsfähig, hyper-mnemonisch, hyper-aufmerksam]
[hyper-wahrnehmungsfähig, hyper-mnemonisch, hyper-aufmerksam]
13:38
And this is only one of the conditions that's out there.
309
802492
2757
Und das ist nur einer der Zustände, die es da draußen gibt.
13:41
You've also got people with who are extraordinarily smart,
310
805249
3540
Es gibt auch Menschen, die außergewöhnlich intelligent sind,
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
311
808789
2397
Menschen, die sich an alles je Gesehene erinnern können,
13:47
people who've got synesthesia,
312
811186
1385
Menschen, die Synästhesie haben,
13:48
people who've got schizophrenia.
313
812571
1331
Menschen, die Schizophrenie haben.
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
314
813902
2534
Da draußen passiert gerade alles Mögliche,
13:52
and we still don't understand
315
816436
1218
und wir verstehen noch immer nicht,
13:53
how and why this is happening.
316
817654
2233
wie und warum das passiert.
13:55
But one question you might want to ask is,
317
819887
2682
Aber wir sollten die Frage stellen, ob wir gerade
13:58
are we seeing a rapid evolution of the brain
318
822569
2628
eine rasche Evolution des Gehirns und der Art,
14:01
and of how we process data?
319
825197
1825
wie wir Daten verarbeiten, beobachten.
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
320
827022
3063
Denn heute kommen so viele Daten in unser Gehirn,
14:05
we're trying to take in as much data in a day
321
830085
3484
heute nehmen wir so viele Daten an einem Tag auf
14:09
as people used to take in in a lifetime.
322
833569
2551
wie Menschen früher in ihrem ganzen Leben.
14:12
And as you're thinking about this,
323
836120
2632
Und wenn Sie darüber nachdenken,
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
324
838752
2342
dann gibt es vier Theorien, warum das gerade passiert,
14:16
plus a whole series of others.
325
841094
1327
und eine ganze Reihe anderer.
14:18
I don't have a good answer.
326
842421
1649
Ich habe keine gute Antwort.
14:19
There really needs to be more research on this.
327
844070
3616
Hier muss noch viel mehr geforscht werden.
14:23
One option is the fast food fetish.
328
847686
2235
Eine Option ist der Fastfood-Fetisch.
14:25
There's beginning to be some evidence
329
849921
2449
Es zeichnen sich gerade ein paar Beweise ab,
14:28
that obesity and diet
330
852370
2251
dass Fettleibigkeit und Ernährung
14:30
have something to do
331
854621
1631
in Zusammenhang mit
14:32
with gene modifications,
332
856252
1768
Genmodifizierungen steht,
14:33
which may or may not have an impact
333
858020
2350
was unter Umständen Folgen darauf hat,
14:36
on how the brain of an infant works.
334
860370
3517
wie das Hirn eines Kleinkindes funktioniert.
14:39
A second option is the sexy geek option.
335
863887
3955
Eine zweite Option sind sexy Computer-Freaks.
14:43
These conditions are highly rare.
336
867842
4243
Dieser Zustand ist höchst selten.
14:47
(Laughter)
337
872085
3038
(Lachen)
14:51
(Applause)
338
875123
5300
(Applaus)
14:56
But what's beginning to happen
339
880423
1633
Aber wir erleben gerade die Anfänge,
14:57
is because these geeks are all getting together,
340
882056
2534
wie diese Computer-Freaks alle zusammenkommen,
15:00
because they are highly qualified for computer programming
341
884590
2897
da sie hochqualifiziert für die Computer-Programmierung sind,
15:03
and it is highly remunerated,
342
887487
2318
und das sehr gut bezahlt wird,
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
343
889805
3150
genauso wie andere detailorientierte Aufgaben.
15:08
that they are concentrating geographically
344
892955
2449
Sie finden sich geographisch zusammen
15:11
and finding like-minded mates.
345
895404
2967
und finden gleichgesinnte Partner.
15:14
So this is the assortative mating hypothesis
346
898371
3568
Das ist also die assortative Paarungs-Hypothese,
15:17
of these genes reinforcing one another
347
901939
2700
über diese Gene, die sich gegenseitig verstärken
15:20
in these structures.
348
904639
2117
in diesen Strukturen.
15:22
The third, is this too much information?
349
906756
2950
Die dritte Option wäre: "Ist das zu viel Information?"
15:25
We're trying to process so much stuff
350
909706
1497
Wir versuchen, so viele Dinge zu verarbeiten,
15:27
that some people get synesthetic
351
911203
2352
dass einige Menschen synästhetisch werden
15:29
and just have huge pipes that remember everything.
352
913555
2600
und Riesengehirnleitungen haben, die sich alles merken.
15:32
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
353
916155
2669
Andere Menschen reagieren hypersensitiv auf die Informationsmenge.
15:34
Other people react with various psychological conditions
354
918824
3982
Andere reagieren mit verschiedenen psychologischen Zuständen
15:38
or reactions to this information.
355
922806
1632
oder mit Reaktionen auf diese Informationen.
15:40
Or maybe it's chemicals.
356
924438
2702
Oder vielleicht sind es Chemikalien.
15:43
But when you see an increase
357
927140
1765
Aber wenn man einen Anstieg
15:44
of that order of magnitude in a condition,
358
928905
2351
diesen Ausmaßes eines Zustandes beobachtet,
15:47
either you're not measuring it right
359
931256
1565
dann misst man entweder nicht richtig
15:48
or there's something going on very quickly,
360
932821
2518
oder etwas passiert gerade ganz schnell,
15:51
and it may be evolution in real time.
361
935339
4032
und es könnte Evolution in Echtzeit sein.
15:55
Here's the bottom line.
362
939371
2503
Hier ist das Fazit.
15:57
What I think we are doing
363
941874
2181
Ich glaube, es passiert Folgendes:
15:59
is we're transitioning as a species.
364
944055
1716
Wir machen gerade als Spezies eine Übergang durch.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
365
945771
5484
Ich glaubte das noch nicht, als Steve Gullans und ich gemeinsam zu schreiben begannen.
16:07
I think we're transitioning into Homo evolutis
366
951255
2451
Ich glaube, wir gehen gerade in einen Homo evolutis über,
16:09
that, for better or worse,
367
953706
1399
der, im Guten wie im Schlechten,
16:11
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
368
955105
4182
nicht nur ein Hominid ist, der sich seiner oder ihrer Umwelt bewusst ist,
16:15
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
369
959287
3219
sondern ein Hominid ist, der anfängt, direkt und absichtlich
16:18
control the evolution of its own species,
370
962506
3198
die Evolution seiner eigenen Art zu steuern,
16:21
of bacteria, of plants, of animals.
371
965704
3834
von Bakterien, Pflanzen und Tieren.
16:25
And I think that's such an order of magnitude change
372
969538
2835
Und ich glaube, das ist ein Wandel so großen Ausmaßes,
16:28
that your grandkids or your great-grandkids
373
972373
3103
dass Ihre Enkel oder Urenkel
16:31
may be a species very different from you.
374
975476
3045
eine ganz andere Spezies als Sie sein könnten.
16:34
Thank you very much.
375
978521
1586
Vielen Dank.
16:36
(Applause)
376
980107
5331
(Applaus)
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