ABOUT THE SPEAKER
Ellen Jorgensen - Biologist, community science advocate
Ellen Jorgensen is at the leading edge of the do-it-yourself biotechnology movement, bringing scientific exploration and understanding to the public.

Why you should listen

In 2009, after many years of working as a molecular biologist in the biotech industry, together with TED Fellow Oliver Medvedik, Jorgensen founded Genspace, a nonprofit community laboratory dedicated to promoting citizen science and access to biotechnology. Despite criticism that bioresearch should be left to the experts, the Brooklyn-based lab continues to thrive, providing educational outreach, cultural events and a platform for science innovation at the grassroots level. At the lab, amateur and professional scientists conduct award-winning research on projects as diverse as identifying microbes that live in Earth's atmosphere and (Jorgensen's own pet project) DNA-barcoding plants, to distinguish between species that look alike but may not be closely related evolutionarily. Fast Company magazine named Genspace one of the world's "Top 10 innovative companies in education."

More profile about the speaker
Ellen Jorgensen | Speaker | TED.com
TEDSummit

Ellen Jorgensen: What you need to know about CRISPR

אלן יורגנסן: מה אתם צריכים לדעת על קריספר

Filmed:
2,076,993 views

האם כדאי להחזיר את הממותה הצמרית? או לערוך עובר אנושי? או למחוק זנים שלמים שאותם אנו מחשיבים כמסוכנים? טכנולוגיית העריכה הגנומית של קריספר הפכה שאלות יוצאות דופן אלו ללגיטימיות -- אך כיצד זה עובד? המדענית ומנהלת המעבדה הקהילתית אלן יורגנסן לקחה על עצמה משימה להסברת המיתוסים והמציאות של קריספר, ללא התלהבות מוגזמת, ללא-מדענים שבינינו.
- Biologist, community science advocate
Ellen Jorgensen is at the leading edge of the do-it-yourself biotechnology movement, bringing scientific exploration and understanding to the public. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
So, has everybodyכולם heardשמע of CRISPRCRISPR?
0
850
1903
אז, כולם שמעו על קריספר?
00:15
I would be shockedמְזוּעזָע if you hadn'tלא.
1
3883
2602
אהיה מופתעת אם לא.
00:18
This is a technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה --
it's for genomeגנום editingעֲרִיכָה --
2
6509
3202
זוהי טכנולוגיה --לצורך עריכה גנומית --
00:21
and it's so versatileמגוון and so controversialשנוי במחלוקת
3
9735
2834
והיא כה מגוונת וכה שנויה במחלוקת
00:24
that it's sparkingמנצנץ all sortsמיני
of really interestingמעניין conversationsשיחות.
4
12593
3241
שהיא מציתה סוגי שיח מאוד מעניינים.
00:28
Should we bringלְהָבִיא back the woollyצַמרִי mammothמַמוּתָה?
5
16631
2063
האם עלינו להחזיר את הממותה הצמרית?
00:31
Should we editלַעֲרוֹך a humanבן אנוש embryoעוּבָּר?
6
19281
2294
האם עלינו לערוך שינויים בעובר אנושי?
00:34
And my personalאישי favoriteהכי אהוב:
7
22041
2122
והמועדף עלי:
00:36
How can we justifyלְהַצְדִיק
wipingקִנוּחַ out an entireשלם speciesמִין
8
24997
3651
איך נוכל להצדיק מחיקת מין שלם
00:40
that we considerלשקול harmfulמַזִיק to humansבני אנוש
9
28672
2444
שנראה לנו מזיק לבני אדם
00:43
off the faceפָּנִים of the Earthכדור הארץ,
10
31140
1302
מעל פני האדמה,
00:44
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני this technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה?
11
32466
1517
באמצעות טכנולוגיה זו?
00:47
This typeסוּג of scienceמַדָע
is movingמעבר דירה much fasterמהיר יותר
12
35165
3283
ענף זה של המדע נע הרבה יותר מהר
00:50
than the regulatoryרגולטורים mechanismsמנגנונים
that governלִמשְׁוֹל it.
13
38472
2844
מאשר מנגנוני הויסות ששולטים בו.
00:53
And so, for the pastעבר sixשֵׁשׁ yearsשנים,
14
41340
2067
וכך, בשש השנים האחרונות,
00:55
I've madeעָשׂוּי it my personalאישי missionמשימה
15
43431
1945
לקחתי על עצמי את המשימה
00:57
to make sure that as manyרב people
as possibleאפשרי understandמבין
16
45863
3010
להבטיח שאנשים רבים ככל האפשר יבינו
01:00
these typesסוגים of technologiesטכנולוגיות
and theirשֶׁלָהֶם implicationsהשלכות.
17
48897
3100
סוגים אלה של טכנולוגיות והשלכותיהן.
01:04
Now, CRISPRCRISPR has been the subjectנושא
of a hugeעָצוּם mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת hypeהתלהבות,
18
52021
4529
קריספר כבר היווה נושא
של סערה תקשורתית ענקית,
01:09
and the wordsמילים that are used mostרוב oftenלעתים קרובות
are "easyקַל" and "cheapזוֹל."
19
57089
4359
והמילים שמשתמשים בהן לרוב
הן "קל" ו "זול".
01:14
So what I want to do is drillתרגיל down
a little bitbit deeperעמוק יותר
20
62337
3139
אז מה שאני רוצה לעשות זה להעמיק קצת יותר
01:17
and look into some of the mythsמיתוסים
and the realitiesמציאויות around CRISPRCRISPR.
21
65500
4184
ולבחון כמה מהמיתוסים והמציאויות
סביב קריספר.
01:22
If you're tryingמנסה to CRISPRCRISPR a genomeגנום,
22
70954
1950
אם מנסים לבצע קריספר בגנום,
01:25
the first thing that you have to do
is damageנֵזֶק the DNAדנ"א.
23
73594
2600
הדבר הראשון שצריך לעשות הוא
לגרום נזק לדנ"א.
01:29
The damageנֵזֶק comesבא in the formטופס
of a double-strandכפול גדיל breakלשבור
24
77098
3042
הנזק מגיע בצורת חיתוך גדיל כפול
01:32
throughדרך the doubleלְהַכפִּיל helixחֶלזוֹנִית.
25
80164
1564
דרך הסליל הכפול.
01:33
And then the cellularתָאִי repairלְתַקֵן
processesתהליכים kickבְּעִיטָה in,
26
81752
2752
ואז תהליכי תיקון התא נכנסים לתמונה,
01:37
and then we convinceלְשַׁכְנֵעַ
those repairלְתַקֵן processesתהליכים
27
85088
2639
ואז אנו משכנעים את תהליכי התיקון האלו
01:39
to make the editלַעֲרוֹך that we want,
28
87751
1876
לעשות את העריכה שאנו רוצים,
01:42
and not a naturalטִבעִי editלַעֲרוֹך.
29
90054
1542
ולא עריכה טבעית.
01:43
That's how it worksעובד.
30
91620
1245
כך זה עובד,
01:45
It's a two-partשני חלקים systemמערכת.
31
93929
1723
זוהי מערכת של שני חלקים.
01:47
You've got a CasCas9 proteinחֶלְבּוֹן
and something calledשקוראים לו a guideלהנחות RNAרנ"א.
32
95676
3371
יש חלבון Cas9, ומשהו שנקרא רנ"א מוביל .
01:51
I like to think of it as a guidedמוּדרָך missileטִיל.
33
99071
2462
אני אוהבת לחשוב על זה כעל טיל מונחה.
01:53
So the CasCas9 --
I love to anthropomorphizeאנתרופומורפיז --
34
101557
2646
אז ה -Cas9 --
אני אוהבת לעשות האנשה--
01:56
so the CasCas9 is kindסוג of this Pac-Manפאקמן thing
35
104227
3230
אז Cas9 הוא סוג של פק-מן
01:59
that wants to chewללעוס DNAדנ"א,
36
107481
1545
שרוצה ללעוס דנ"א,
02:01
and the guideלהנחות RNAרנ"א is the leashרצועה
that's keepingשְׁמִירָה it out of the genomeגנום
37
109050
4156
וה-רנ"א המכוון, הוא הרצועה
שמונעת את זה מהגנום,
02:05
untilעד it findsמוצא the exactמְדוּיָק spotלְזַהוֹת
where it matchesהתאמות.
38
113230
2849
עד שימצא את הנקודה המדויקת
שאליה הוא תואם.
02:08
And the combinationקוֹמבִּינַצִיָה of those two
is calledשקוראים לו CRISPRCRISPR.
39
116912
2894
והשילוב של שני אלה נקרא קריספר.
02:11
It's a systemמערכת that we stoleצָעִיף
40
119830
1568
זו מערכת שגנבנו
02:13
from an ancientעָתִיק, ancientעָתִיק
bacterialחיידקי immuneחֲסִין systemמערכת.
41
121422
2894
ממערכת חיסון חיידקית מאוד מאוד עתיקה.
02:17
The partחֵלֶק that's amazingמדהים about it
is that the guideלהנחות RNAרנ"א,
42
125469
3740
החלק שמדהים בכך הוא שכשהרנ"א המכוון,
02:22
only 20 lettersאותיות of it,
43
130041
1891
רק 20 אותיות מהרצף,
02:23
are what targetיַעַד the systemמערכת.
44
131956
1638
הן מה שמכוונות את המערכת למטרה.
02:26
This is really easyקַל to designלְעַצֵב,
45
134570
2143
זה ממש קל לעצב,
02:28
and it's really cheapזוֹל to buyלִקְנוֹת.
46
136737
1819
וזה ממש זול לקנות.
02:30
So that's the partחֵלֶק
that is modularמודולרי in the systemמערכת;
47
138985
4005
אז זה החלק המודולרי במערכת;
02:35
everything elseאַחֵר staysנשאר the sameאותו.
48
143014
1798
כל השאר נשאר אותו הדבר.
02:37
This makesעושה it a remarkablyלהפליא easyקַל
and powerfulחָזָק systemמערכת to use.
49
145481
3431
זה הופך את המערכת לעוצמתית ביותר
וקלה מאוד לשימוש
02:42
The guideלהנחות RNAרנ"א and the CasCas9
proteinחֶלְבּוֹן complexמורכב togetherיַחַד
50
150047
4240
אז הרנ"א המכוון וחלבון ה Cas9 שמורכבים יחד
02:46
go bouncingהַקפָּצָה alongלְאוֹרֶך the genomeגנום,
51
154311
1932
מקפצים לאורכו של הגנום,
02:48
and when they find a spotלְזַהוֹת
where the guideלהנחות RNAרנ"א matchesהתאמות,
52
156267
3493
וכאשר הם מוצאים נקודה
שבה הרנ"א המכוון מתאים,
02:51
then it insertsמוסיף betweenבֵּין the two strandsגדילים
of the doubleלְהַכפִּיל helixחֶלזוֹנִית,
53
159784
2855
אז הוא מחדיר בין שני הגדילים
של הסליל הכפול,
02:54
it ripsקורע them apartמלבד,
54
162663
1568
הוא קורע אותם זה מזה,
02:56
that triggersמעורר the CasCas9 proteinחֶלְבּוֹן to cutגזירה,
55
164692
2688
זה מתניע את חלבון ה Cas9 לחתוך,
02:59
and all of a suddenפִּתְאוֹמִי,
56
167962
1419
ולפתע,
03:01
you've got a cellתָא that's in totalסה"כ panicבֶּהָלָה
57
169816
1900
יש לכם תא שנמצא בבהלה מוחלטת
03:03
because now it's got a pieceלְחַבֵּר
of DNAדנ"א that's brokenשָׁבוּר.
58
171740
2625
כי עכשיו יש לו חתיכת דנ"א שנשברה.
03:07
What does it do?
59
175000
1296
מה הוא עושה?
03:08
It callsשיחות its first respondersהמגיבים.
60
176320
2194
הוא קורא למגיבים הראשונים שלו.
03:10
There are two majorגדול repairלְתַקֵן pathwaysנתיבים.
61
178959
2622
יש שני מסלולי תיקון עיקריים.
03:13
The first just takes the DNAדנ"א
and shovesדוחף the two piecesחתיכות back togetherיַחַד.
62
181605
5069
הראשון פשוט לוקח את ה- DNA
ודוחק את שני החלקים יחד.
03:18
This isn't a very efficientיָעִיל systemמערכת,
63
186698
2098
זו לא שיטה יעילה מאוד,
03:20
because what happensקורה is
sometimesלִפְעָמִים a baseבסיס dropsטיפות out
64
188820
2729
כי מה שקורה הוא שלפעמים בסיס מטפטף החוצה
03:23
or a baseבסיס is addedהוסיף.
65
191573
1427
או שבסיס נוסף.
03:25
It's an OK way to maybe, like,
knockנְקִישָׁה out a geneגֵן,
66
193024
3793
זוהי דרך טובה אולי, להביס גן,
03:28
but it's not the way that we really want
to do genomeגנום editingעֲרִיכָה.
67
196841
3233
אבל זו לא הדרך שאנחנו באמת רוצים
כדי לערוך את הגנום.
03:32
The secondשְׁנִיָה repairלְתַקֵן pathwayנָתִיב
is a lot more interestingמעניין.
68
200098
2895
מסלול התיקון השני הוא הרבה יותר מעניין.
03:35
In this repairלְתַקֵן pathwayנָתִיב,
69
203017
1636
במסלול תיקון זה,
03:36
it takes a homologousהומולוגיים pieceלְחַבֵּר of DNAדנ"א.
70
204677
2681
זה לוקח חתיכת דנ"א הומולוגית.
03:39
And now mindאכפת you, in a diploidדיפלואידי
organismאורגניזם like people,
71
207382
2640
וכעת, באורגניזם דיפלואידי , כמו בני אדם,
03:42
we'veיש לנו got one copyעותק of our genomeגנום
from our momאִמָא and one from our dadאַבָּא,
72
210046
4248
יש לנו עותק אחד של הגנום
מאמא שלנו ואחד מאבא שלנו,
03:46
so if one getsמקבל damagedפגום,
73
214318
1275
אז אם אחד נפגם,
03:47
it can use the other
chromosomeכרומוזום to repairלְתַקֵן it.
74
215617
2395
הוא יכול להשתמש בכרומוזום האחר
כדי לתקן אותו.
03:50
So that's where this comesבא from.
75
218036
1633
אז זה המקום שממנו זה מגיע,
03:52
The repairלְתַקֵן is madeעָשׂוּי,
76
220518
1464
התיקון נעשה,
03:54
and now the genomeגנום is safeבטוח again.
77
222006
1951
ועכשיו הגנום בטוח שוב.
03:56
The way that we can hijackלַחטוֹף this
78
224616
1523
הדרך שאנחנו יכולים לחטוף את זה.
03:58
is we can feedהזנה it a falseשֶׁקֶר pieceלְחַבֵּר of DNAדנ"א,
79
226497
3708
היא שאנחנו יכולים להאכיל אותו
בפיסת דנ"א מזויפת,
04:02
a pieceלְחַבֵּר that has homologyהומולוגיה on bothשניהם endsמסתיים
80
230229
2144
חתיכה שהיא הומולוגית בשני הקצוות
04:04
but is differentשונה in the middleאֶמצַע.
81
232397
1699
אבל היא שונה באמצע.
04:06
So now, you can put
whateverמה שתגיד you want in the centerמֶרְכָּז
82
234120
2467
אז עכשיו, ניתן לשבץ במרכז, מה שרוצים
04:08
and the cellתָא getsמקבל fooledשולל.
83
236611
1515
וכך מוליכים את התא שולל.
04:10
So you can changeשינוי a letterמִכְתָב,
84
238150
2119
אז אפשר לשנות אות,
04:12
you can take lettersאותיות out,
85
240293
1265
אפשר להוציא אותיות החוצה,
04:13
but mostרוב importantlyחשוב,
you can stuffדברים newחָדָשׁ DNAדנ"א in,
86
241582
2924
אבל הכי חשוב זה שניתן לדחוס לשם דנ"א חדש
04:16
kindסוג of like a Trojanסוס טרויאני horseסוּס.
87
244530
1749
סוג של סוס טרויאני.
04:19
CRISPRCRISPR is going to be amazingמדהים,
88
247089
2185
קריספר הולך להיות מדהים,
04:21
in termsמונחים of the numberמספר of differentשונה
scientificמַדָעִי advancesההתקדמות
89
249298
3618
במונחים של מספר ההתקדמויות המדעיות השונות
04:24
that it's going to catalyzeלזרז.
90
252940
1657
שהוא עומד לזרז.
04:26
The thing that's specialמיוחד about it
is this modularמודולרי targetingמיקוד systemמערכת.
91
254621
3221
והמיוחד בזה הוא מערכת מיקוד מודולרית זו.
04:29
I mean, we'veיש לנו been shovingדוחף DNAדנ"א
into organismsאורגניזמים for yearsשנים, right?
92
257866
3767
אנחנו דוחסים את הדנ"א לתוך אורגניזמים
כבר לאורך שנים, נכון?
04:33
But because of the modularמודולרי
targetingמיקוד systemמערכת,
93
261657
2127
אבל הודות למערכת המיקוד המודולרית,
04:35
we can actuallyלמעשה put it
exactlyבְּדִיוּק where we want it.
94
263808
2425
אנו יכולים לשים את זה
בדיוק איפה שאנחנו רוצים.
04:39
The thing is that there's
a lot of talk about it beingלהיות cheapזוֹל
95
267423
5669
העניין הוא שיש
הרבה דיבורים על כך שזה זול
04:45
and it beingלהיות easyקַל.
96
273116
1742
וזה קל.
04:46
And I runלָרוּץ a communityהקהילה labמַעבָּדָה.
97
274882
2812
ואני מנהלת מעבדה קהילתית.
04:50
I'm startingהחל to get emailsמיילים from people
that say stuffדברים like,
98
278242
3556
ומתחילה לקבל הודעות דוא"ל מאנשים
שאומרים דברים כמו,
04:53
"Hey, can I come to your openלִפְתוֹחַ night
99
281822
2397
"היי, אפשר לבוא אל הערב הפתוח שלך
04:56
and, like, maybe use CRISPRCRISPR
and engineerמהנדס my genomeגנום?"
100
284243
3617
ואולי להשתמש, בקריספר
ולהנדס את הגנום שלי?"
04:59
(Laugherצוחק)
101
287884
1110
(צחוק)
05:01
Like, seriouslyברצינות.
102
289018
1501
כאילו, ברצינות.
05:03
I'm, "No, you can't."
103
291376
1803
אני, "לא, אתה לא יכול."
05:05
(Laughterצחוק)
104
293203
1010
(צחוק)
05:06
"But I've heardשמע it's cheapזוֹל.
I've heardשמע it's easyקַל."
105
294237
2355
"אבל שמעתי שזה זול. שמעתי שזה קל ".
05:08
We're going to exploreלַחקוֹר that a little bitbit.
106
296616
2183
אז נחקור את זה קצת.
05:10
So, how cheapזוֹל is it?
107
298823
1949
אז, כמה זה זול?
05:12
Yeah, it is cheapזוֹל in comparisonהשוואה.
108
300796
2410
כן, זה זול יחסית.
05:15
It's going to take the costעֲלוּת of the averageמְמוּצָע
materialsחומרים for an experimentלְנַסוֹת
109
303665
3619
זה יהיה במחיר
העלות הממוצעת של החומרים לניסוי.
05:19
from thousandsאלפים of dollarsדולר
to hundredsמאות of dollarsדולר,
110
307308
2532
מאלפי דולרים עד מאות דולרים,
05:21
and it cutsחתכים the time a lot, too.
111
309864
1936
וזה מקצץ מאוד בזמן, גם כן.
05:23
It can cutגזירה it from weeksשבועות to daysימים.
112
311824
2080
זה יכול להפחית אותו משבועות לימים.
05:26
That's great.
113
314246
1492
זה מצוין.
05:27
You still need a professionalמקצועי labמַעבָּדָה
to do the work in;
114
315762
2690
עדיין צריך מעבדה מקצועית לצורך העבודה;
05:30
you're not going to do anything meaningfulבעל משמעות
outsideבחוץ of a professionalמקצועי labמַעבָּדָה.
115
318476
3512
לא ניתן לעשות שום דבר משמעותי
מחוץ למעבדה מקצועית.
05:34
I mean, don't listen to anyoneכֹּל אֶחָד who saysאומר
116
322012
2004
כלומר, אל תקשיבו לכל מי שאומר
05:36
you can do this sortסוג of stuffדברים
on your kitchenמִטְבָּח tableשולחן.
117
324040
2731
שתוכלו לעשות דברים כאלה
על שולחן המטבח שלכם.
05:39
It's really not easyקַל
to do this kindסוג of work.
118
327421
4508
זה ממש לא קל לעשות סוג זה של עבודה.
05:43
Not to mentionאִזְכּוּר,
there's a patentפָּטֶנט battleקרב going on,
119
331953
2308
מבלי להזכיר שמתנהל קרב פטנטים בנושא,
05:46
so even if you do inventלִהַמצִיא something,
120
334285
1826
כך שגם אם תמציאו משהו,
05:48
the Broadרָחָב Instituteמכון and UCUC Berkeleyברקלי
are in this incredibleמדהים patentפָּטֶנט battleקרב.
121
336135
6636
מכון ברוד, ואוניברסיטת ברקלי
נמצאים במאבק הפטנטים הבלתי-יאומן הזה.
05:54
It's really fascinatingמַקסִים
to watch it happenלִקְרוֹת,
122
342795
2388
זה באמת מרתק לראות את זה קורה,
05:57
because they're accusingמאשים eachכל אחד other
of fraudulentרַמַאִי claimsטוען
123
345207
3248
כי הם מאשימים זה את זה בטענות של מרמה
06:00
and then they'veהם כבר got people sayingפִּתגָם,
124
348479
1731
ואז יש להם אנשים שאומרים,
06:02
"Oh, well, I signedחתם
my notebookמחברת here or there."
125
350234
2784
אה, טוב, חתמתי במחברת שלי פה או שם ".
06:05
This isn't going to be settledמְיוּשָׁב for yearsשנים.
126
353042
2101
זה לא הולך להיות מיושב במשך שנים.
06:07
And when it is,
127
355167
1160
וכאשר זה ייושב,
06:08
you can betלְהַמֵר you're going to payלְשַׁלֵם someoneמִישֶׁהוּ
a really heftyחָסוֹן licensingרישוי feeתַשְׁלוּם
128
356351
3285
אין ספק שאתם הולכים לשלם למישהו
דמי רישוי גדולים מאוד
06:11
in orderלהזמין to use this stuffדברים.
129
359660
1349
כדי להשתמש בזה.
06:13
So, is it really cheapזוֹל?
130
361343
1781
אז, האם זה באמת זול?
06:15
Well, it's cheapזוֹל if you're doing
basicבסיסי researchמחקר and you've got a labמַעבָּדָה.
131
363148
5199
ובכן, זה זול אם אתם עושים
מחקר בסיסי ויש לכם מעבדה.
06:21
How about easyקַל?
Let's look at that claimתְבִיעָה.
132
369220
2276
ומה בנוגע לכך שזה קל?
בואו נתבונן בטענה זו.
06:24
The devilשָׂטָן is always in the detailsפרטים.
133
372417
2488
השטן נמצא תמיד בפרטים הקטנים.
06:27
We don't really know
that much about cellsתאים.
134
375881
3131
אנחנו לא באמת יודעים כל כך הרבה על התאים.
06:31
They're still kindסוג of blackשָׁחוֹר boxesתיבות.
135
379036
1670
הם עדיין סוג של קופסאות שחורות.
06:32
For exampleדוגמא, we don't know
why some guideלהנחות RNAsRNAs work really well
136
380730
4860
לדוגמה, אנחנו לא יודעים מדוע
כמה רנ"א מובילים עובדים ממש טוב
06:37
and some guideלהנחות RNAsRNAs don't.
137
385614
2063
וכמה רנ"א מובילים לא.
06:39
We don't know why some cellsתאים
want to do one repairלְתַקֵן pathwayנָתִיב
138
387701
3468
איננו יודעים למה כמה תאים
רוצים לעשות מסלול תיקון אחד
06:43
and some cellsתאים would ratherבמקום do the other.
139
391193
2458
וכמה תאים מעדיפים לעשות את האחר.
06:46
And besidesחוץ מזה that,
140
394270
1284
וחוץ מזה,
06:47
there's the wholeכֹּל problemבְּעָיָה
of gettingמקבל the systemמערכת into the cellתָא
141
395578
2869
יש את הבעייה של החדרת המערכת לתוך התא
06:50
in the first placeמקום.
142
398471
1264
במקום הראשון.
06:51
In a petriפטרי dishצַלַחַת, that's not that hardקָשֶׁה,
143
399759
2002
בצלחת פטרי, זה לא כל כך קשה,
06:53
but if you're tryingמנסה to do it
on a wholeכֹּל organismאורגניזם,
144
401785
2445
אבל אם מנסים לעשות את זה על אורגניזם שלם,
06:56
it getsמקבל really trickyערמומי.
145
404254
1543
זה נהיה ממש מסובך.
06:58
It's OK if you use something
like bloodדָם or boneעצם marrowמוֹחַ --
146
406224
3186
זה בסדר אם משתמשים במשהו
כמו דם או מוח עצם -
07:01
those are the targetsמטרות
of a lot of researchמחקר now.
147
409434
2227
אלו הן המטרות של הרבה מחקרים עכשיו.
07:03
There was a great storyכַּתָבָה
of some little girlילדה
148
411685
2251
היה סיפור נהדר על איזו ילדה קטנה
07:05
who they savedנשמר from leukemiaלוקמיה
149
413960
1652
שהצילו מלוקמיה
07:07
by takingלְקִיחָה the bloodדָם out, editingעֲרִיכָה it,
and puttingלשים it back
150
415636
2674
כשהוציאו את הדם שלה,
ערכו אותו והשיבו חזרה
07:10
with a precursorמבשר of CRISPRCRISPR.
151
418334
2049
עם קודמן של קריספר.
07:12
And this is a lineקַו of researchמחקר
that people are going to do.
152
420869
2796
וזהו קו מחקר שאנשים הולכים לעשות
07:15
But right now, if you want to get
into the wholeכֹּל bodyגוּף,
153
423689
2553
אבל נכון לעכשיו, אם רוצים להגיע
לתוך הגוף כולו,
07:18
you're probablyכנראה going
to have to use a virusוִירוּס.
154
426266
2144
יהיה צריך כנראה להשתמש בנגיף.
07:20
So you take the virusוִירוּס,
you put the CRISPRCRISPR into it,
155
428434
2373
אז לוקחים את הנגיף,
ומכניסים לתוכו את הקריספר
07:22
you let the virusוִירוּס infectלְהַדבִּיק the cellתָא.
156
430831
1706
נותנים לנגיף להדביק את התא.
07:24
But now you've got this virusוִירוּס in there,
157
432561
2143
אבל עכשיו יש לכם את הווירוס הזה שם,
07:26
and we don't know what the long-termטווח ארוך
effectsההשפעות of that are.
158
434728
2688
ואנחנו לא יודעים מהן ההשפעות
של זה לטווח הארוך.
07:29
Plusועוד, CRISPRCRISPR has some off-targetמחוץ למטרה effectsההשפעות,
159
437440
2268
בנוסף, לקריספר יש כמה השפעות מחוץ ליעד,
07:31
a very smallקָטָן percentageאֲחוּזִים,
but they're still there.
160
439732
2961
אחוז קטן מאוד, אבל עדיין יש.
07:34
What's going to happenלִקְרוֹת
over time with that?
161
442717
2798
אז מה הולך לקרות עם זה לאורך זמן?
07:38
These are not trivialקַטנוּנִי questionsשאלות,
162
446039
2212
אלו אינן שאלות קלות ערך,
07:40
and there are scientistsמדענים
that are tryingמנסה to solveלִפְתוֹר them,
163
448275
2640
ויש מדענים שמנסים לפתור אותן,
07:42
and they will eventuallyבסופו של דבר,
hopefullyבתקווה, be solvedנפתרה.
164
450939
2286
ואני מקווה שהן בסופו של דבר ייפתרו
07:45
But it ain'tלא plug-and-playחבר ושחק,
not by a long shotבְּעִיטָה.
165
453249
3634
אבל זו אינה טכנולוגיה של "חבר-ושחק,"
ממש לא.
07:48
So: Is it really easyקַל?
166
456907
1759
אז האם זה באמת קל ליישום?
07:51
Well, if you spendלְבַלוֹת a fewמְעַטִים yearsשנים
workingעובד it out in your particularמיוחד systemמערכת,
167
459032
4333
טוב, אם תשקיעו עבודה של שנים אחדות,
במערכת הספציפית שלכם
07:55
yes, it is.
168
463389
1425
כן, זה קל.
07:57
Now the other thing is,
169
465426
2084
עכשיו, הדבר השני הוא,
07:59
we don't really know that much about how
to make a particularמיוחד thing happenלִקְרוֹת
170
467534
6359
אנחנו לא באמת יודעים הרבה
כיצד לגרום לדבר מסוים לקרות
08:05
by changingמִשְׁתַנֶה particularמיוחד spotsכתמים
in the genomeגנום.
171
473917
2905
על ידי שינוי נקודות מסוימות בגנום.
08:09
We're a long way away from figuringלהבין out
172
477306
2167
אנחנו רחוקים מאוד מלהבין
08:11
how to give a pigחֲזִיר wingsכנפיים, for exampleדוגמא.
173
479497
2369
איך לתת לחזיר כנפיים, למשל.
08:14
Or even an extraתוֹסֶפֶת legרגל -- I'd settleלִשְׁקוֹעַ
for an extraתוֹסֶפֶת legרגל.
174
482364
2864
או אפילו רגל נוספת - הייתי מסתפקת
ברגל נוספת.
08:17
That would be kindסוג of coolמגניב, right?
175
485252
1646
זה יהיה די מגניב, נכון?
08:18
But what is happeningמתרחש
176
486922
1536
אבל מה שקורה זה
08:20
is that CRISPRCRISPR is beingלהיות used
by thousandsאלפים and thousandsאלפים of scientistsמדענים
177
488482
4350
שקריספר נמצא בשימוש
על ידי אלפי אלפים של מדענים
08:24
to do really, really importantחָשׁוּב work,
178
492856
2372
כדי באמת לעשות עבודה ממש חשובה,
08:27
like makingהֲכָנָה better modelsמודלים
of diseasesמחלות in animalsבעלי חיים, for exampleדוגמא,
179
495252
5444
כמו למשל ליצור מודלים טובים יותר
של מחלות בבעלי חיים,
08:32
or for takingלְקִיחָה pathwaysנתיבים
that produceליצר valuableבעל ערך chemicalsכימיקלים
180
500720
4982
או לקחת נתיבים שמייצרים כימיקלים יקרי ערך
08:37
and gettingמקבל them into industrialתַעֲשִׂיָתִי
productionהפקה and fermentationתְסִיסָה vatsבורות,
181
505726
3882
ולהכניס אותם לייצור תעשייתי בחביות התססה,
08:42
or even doing really basicבסיסי researchמחקר
on what genesגנים do.
182
510021
3461
או אפילו לעשות מחקר ממש בסיסי
על מה שהגנים עושים.
08:46
This is the storyכַּתָבָה of CRISPRCRISPR
we should be tellingאומר,
183
514022
2929
זה הסיפור של קריספר שעלינו לספר,
08:48
and I don't like it
that the flashierמהבהב יותר aspectsהיבטים of it
184
516975
3464
ואינני אוהבת את זה
שההיבטים הראוותניים של זה
08:52
are drowningטְבִיעָה all of this out.
185
520463
1756
מטביעים את כל זה מטה.
08:54
Lots of scientistsמדענים did a lot of work
to make CRISPRCRISPR happenלִקְרוֹת,
186
522243
4574
הרבה מדענים עשו עבודה רבה
כדי לגרום לקריספר לקרות,
08:58
and what's interestingמעניין to me
187
526841
1619
ומה שמעניין בזה בשבילי הוא
09:00
is that these scientistsמדענים
are beingלהיות supportedנתמך by our societyחֶברָה.
188
528484
4510
שמדענים אלה נתמכים על ידי החברה שלנו.
09:05
Think about it.
189
533423
1159
חישבו על כך.
09:06
We'veללא שם: יש לנו got an infrastructureתַשׁתִית that allowsמאפשרים
a certainמסוים percentageאֲחוּזִים of people
190
534606
4019
יש לנו תשתית שמאפשרת לאחוז מסוים של אנשים
09:10
to spendלְבַלוֹת all theirשֶׁלָהֶם time doing researchמחקר.
191
538983
3309
להשקיע את כל זמנם במחקר.
09:14
That makesעושה us all the inventorsממציאים of CRISPRCRISPR,
192
542984
3371
שהופך את כולנו לממציאים של קריספר,
09:18
and I would say that makesעושה us all
the shepherdsרועים of CRISPRCRISPR.
193
546998
4468
והייתי אומרת שזה הופך את כולנו
למובילים של קריספר.
09:23
We all have a responsibilityאַחֲרָיוּת.
194
551490
1807
לכולנו יש אחריות.
09:25
So I would urgeדַחַף you to really learnלִלמוֹד
about these typesסוגים of technologiesטכנולוגיות,
195
553749
3956
אז אני מאיצה בכם, ממש ללמוד על סוגים אלה
של טכנולוגיות,
09:30
because, really, only in that way
196
558010
2019
כי, באמת, רק בדרך זו
09:32
are we going to be ableיכול to guideלהנחות
the developmentהתפתחות of these technologiesטכנולוגיות,
197
560415
4352
נהיה מסוגלים להוביל את הפיתוח
של טכנולוגיות אלה,
09:36
the use of these technologiesטכנולוגיות
198
564791
1932
את השימוש בטכנולוגיות אלה
09:38
and make sure that, in the endסוֹף,
it's a positiveחִיוּבִי outcomeתוֹצָאָה --
199
566747
3755
ולוודא שבסופו של דבר,
התוצאה תהיה חיובית -
09:43
for bothשניהם the planetכוכב לכת and for us.
200
571034
3132
הן בעבור הפלנטה והן עבורנו.
09:46
Thanksתודה.
201
574698
1192
תודה,
09:47
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
202
575914
3902
(מחיאות כפיים)
Translated by zeeva Livshitz
Reviewed by Ido Dekkers

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Ellen Jorgensen - Biologist, community science advocate
Ellen Jorgensen is at the leading edge of the do-it-yourself biotechnology movement, bringing scientific exploration and understanding to the public.

Why you should listen

In 2009, after many years of working as a molecular biologist in the biotech industry, together with TED Fellow Oliver Medvedik, Jorgensen founded Genspace, a nonprofit community laboratory dedicated to promoting citizen science and access to biotechnology. Despite criticism that bioresearch should be left to the experts, the Brooklyn-based lab continues to thrive, providing educational outreach, cultural events and a platform for science innovation at the grassroots level. At the lab, amateur and professional scientists conduct award-winning research on projects as diverse as identifying microbes that live in Earth's atmosphere and (Jorgensen's own pet project) DNA-barcoding plants, to distinguish between species that look alike but may not be closely related evolutionarily. Fast Company magazine named Genspace one of the world's "Top 10 innovative companies in education."

More profile about the speaker
Ellen Jorgensen | Speaker | TED.com