TEDGlobal 2005
Aubrey de Grey: A roadmap to end aging
אוברי דה גריי אומר שאנו יכולים להימנע מהזדקנות
Filmed:
Readability: 4
4,332,848 views
חוקר מאוניברסיטת קיימברידג', אוברי דה גריי, טוען שהזדקנות הינה פשוט מחלה -- וכי זוהי מחלה הניתנת לריפוי. הוא אומר שבני אדם מזדקנים בשבע דרכים בסיסיות, שמכל אחת מהן ניתן להימנע.
Aubrey de Grey - Crusader against aging
Aubrey de Grey, British researcher on aging, claims he has drawn a roadmap to defeat biological aging. He provocatively proposes that the first human beings who will live to 1,000 years old have already been born. Full bio
Aubrey de Grey, British researcher on aging, claims he has drawn a roadmap to defeat biological aging. He provocatively proposes that the first human beings who will live to 1,000 years old have already been born. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
18 minutes is an absolutely brutal time limit,
0
0
2000
18 דקות הן ממש הגבלת זמן אכזרית,
00:27
so I'm going to dive straight in, right at the point
1
2000
2000
אז אני אצלול ישר פנימה, ברגע
00:29
where I get this thing to work.
2
4000
2000
שאני אגרום לדבר הזה לעבוד.
00:31
Here we go. I'm going to talk about five different things.
3
6000
2000
הנה זה. אני אדבר היום על חמישה דברים שונים.
00:33
I'm going to talk about why defeating aging is desirable.
4
8000
3000
אני אגיד למה רצוי להתגבר על הזדקנות.
00:36
I'm going to talk about why we have to get our shit together,
5
11000
2000
אני אגיד למה אנחנו חייבים לקחת את עצמנו בידיים
00:38
and actually talk about this a bit more than we do.
6
13000
2000
ולדבר על זה קצת יותר משאנו מדברים על זה עכשיו.
00:40
I'm going to talk about feasibility as well, of course.
7
15000
2000
אני אדבר גם על ישימות (אפשריות היישום), כמובן.
00:42
I'm going to talk about why we are so fatalistic
8
17000
2000
אני אגיד למה אנו כ"כ פטליסטים
00:44
about doing anything about aging.
9
19000
2000
בעמדתנו שלא לעשות כלום בנוגע להזדקנות.
00:46
And then I'm going spend perhaps the second half of the talk
10
21000
2000
ואז, אני אקדיש אולי את החלק השני של ההרצאה
00:48
talking about, you know, how we might actually be able to prove that fatalism is wrong,
11
23000
5000
לשאלה כיצד אנו יכולים להוכיח שפטליזם אינו נכון כאן,
00:53
namely, by actually doing something about it.
12
28000
2000
בפרט, ע"י כך שבעצם נעשה משהו בנוגע לזה.
00:55
I'm going to do that in two steps.
13
30000
2000
אני אעשה זאת בשני צעדים.
00:57
The first one I'm going to talk about is
14
32000
2000
בראשון אדבר על
00:59
how to get from a relatively modest amount of life extension --
15
34000
3000
האופן שבו ניתן להגיע מהארכת חיים יחסית צנועה --
01:02
which I'm going to define as 30 years, applied to people
16
37000
3000
הארכה שאותה אגדיר ב-30 שנה, של אנשים
01:05
who are already in middle-age when you start --
17
40000
2000
כבר בגיל העמידה ברגע ההתחלה --
01:07
to a point which can genuinely be called defeating aging.
18
42000
3000
לנקודה שלה באמת ניתן לקרוא הבסת ההזדקנות.
01:10
Namely, essentially an elimination of the relationship between
19
45000
4000
כלומר, במהותו, ביטול הקשר שבין
01:14
how old you are and how likely you are to die in the next year --
20
49000
2000
גילך לסיכוי שלך למות בשנה הקרובה --
01:16
or indeed, to get sick in the first place.
21
51000
2000
או ,בראש ובראשונה, לחלות.
01:18
And of course, the last thing I'm going to talk about
22
53000
2000
וכמובן, הדבר האחרון שעליו אדבר
01:20
is how to reach that intermediate step,
23
55000
2000
הוא כיצד ניתן להגיע לשלב הביניים הזה,
01:22
that point of maybe 30 years life extension.
24
57000
3000
הנקודה הזאת של הארכת החיים במשהו כמו 30 שנה.
01:25
So I'm going to start with why we should.
25
60000
3000
אם כך, אני אתחיל בלמה זה כדאי.
01:28
Now, I want to ask a question.
26
63000
2000
קודם כל, אני רוצה לשאול שאלה.
01:30
Hands up: anyone in the audience who is in favor of malaria?
27
65000
3000
הרימו ידיים: האם יש אנשים בקהל שהם בעד מלריה?
01:33
That was easy. OK.
28
68000
1000
זה היה קל. אוקיי.
01:34
OK. Hands up: anyone in the audience
29
69000
2000
אוקיי. הרימו ידיים, האם יש אנשים בקהל
01:36
who's not sure whether malaria is a good thing or a bad thing?
30
71000
3000
שאינם בטוחים האם מלריה זה דבר טוב או רע?
01:39
OK. So we all think malaria is a bad thing.
31
74000
2000
אוקיי, אז כולנו חושבים שמלריה היא דבר רע.
01:41
That's very good news, because I thought that was what the answer would be.
32
76000
2000
אלה חדשות טובות, כי זו בדיוק התשובה שציפיתי לה.
01:43
Now the thing is, I would like to put it to you
33
78000
2000
עכשיו אני רוצה להסביר לכם
01:45
that the main reason why we think that malaria is a bad thing
34
80000
3000
שהסיבה העיקרית שבגללה אנו חושבים שמלריה היא דבר רע
01:48
is because of a characteristic of malaria that it shares with aging.
35
83000
4000
היא התכונה שמלריה חולקת עם הזדקנות.
01:52
And here is that characteristic.
36
87000
3000
שהיא הורגת אנשים.
01:55
The only real difference is that aging kills considerably more people than malaria does.
37
90000
5000
ההבדל האמיתי היחיד הוא שהזדקנות הורגת הרבה יותר אנשים ממלריה.
02:00
Now, I like in an audience, in Britain especially,
38
95000
2000
אני אוהב לדבר עם הקהל, במיוחד בבריטניה,
02:02
to talk about the comparison with foxhunting,
39
97000
2000
על ההשוואה עם ציד שועלים,
02:04
which is something that was banned after a long struggle,
40
99000
3000
שנאסר ע"י הממשלה לא כל כך מזמן,
02:07
by the government not very many months ago.
41
102000
3000
לאחר מאבק ארוך.
02:10
I mean, I know I'm with a sympathetic audience here,
42
105000
2000
כלומר, אני יודע שאני עומד פה מול קהל אוהד,
02:12
but, as we know, a lot of people are not entirely persuaded by this logic.
43
107000
3000
אבל כמו שאנו יודעים, אנשים רבים אינם משוכנעים ע"י הלוגיקה הזו.
02:15
And this is actually a rather good comparison, it seems to me.
44
110000
3000
וזוהי דווקא השוואה טובה למדי, כך נדמה לי.
02:18
You know, a lot of people said, "Well, you know,
45
113000
2000
אתם יודעים, הרבה אנשים אמרו,
02:20
city boys have no business telling us rural types what to do with our time.
46
115000
5000
"לעירוניים האלה אין שום זכות להגיד לנו, אנשי הכפר, מה לעשות עם הזמן שלנו,
02:25
It's a traditional part of the way of life,
47
120000
2000
זוהי מסורת שהיא חלק מחיינו,
02:27
and we should be allowed to carry on doing it.
48
122000
2000
וצריך להרשות לנו להמשיך לעשות זאת.
02:29
It's ecologically sound; it stops the population explosion of foxes."
49
124000
3000
יש לזה בסיס אקולוגי, זה מונע את פיצוץ האוכלוסין בקרב השועלים."
02:32
But ultimately, the government prevailed in the end,
50
127000
2000
אבל בסופו של דבר, ידה של הממשלה הייתה על העליונה,
02:34
because the majority of the British public,
51
129000
1000
כי רוב הציבור הבריטי,
02:35
and certainly the majority of members of Parliament,
52
130000
2000
ובוודאי רוב חברי הפרלמנט,
02:37
came to the conclusion that it was really something
53
132000
2000
הגיעו למסקנה שזה משהו שבאמת
02:39
that should not be tolerated in a civilized society.
54
134000
2000
אי אפשר לסבול בחברה מתורבתת.
02:41
And I think that human aging shares
55
136000
1000
אני חושב שלהזדקנות אנושית
02:42
all of these characteristics in spades.
56
137000
2000
יש את כל התכונות האלה במידה ניכרת.
02:45
What part of this do people not understand?
57
140000
2000
איזה חלק מזה אנשים לא מבינים?
02:47
It's not just about life, of course --
58
142000
2000
לא מדובר כאן רק בחיים, כמובן --
02:49
(Laughter) --
59
144000
1000
(צחוק)
02:50
it's about healthy life, you know --
60
145000
3000
אלא בחיים בריאים --
02:53
getting frail and miserable and dependent is no fun,
61
148000
3000
להפוך לחלש ומסכן ותלוי באחרים זה לא כיף,
02:56
whether or not dying may be fun.
62
151000
2000
בין אם למות זה כיף ובין אם לאו.
02:58
So really, this is how I would like to describe it.
63
153000
2000
אז למעשה, כך הייתי רוצה לתאר את זה.
03:00
It's a global trance.
64
155000
2000
זהו טרנס כלל-עולמי.
03:02
These are the sorts of unbelievable excuses
65
157000
2000
אלה הם סוגים של תירוצים שלא יאמנו
03:04
that people give for aging.
66
159000
2000
שאנשים נותנים להזדקנות.
03:06
And, I mean, OK, I'm not actually saying
67
161000
2000
בסדר, אני לא באמת אומר
03:08
that these excuses are completely valueless.
68
163000
2000
שהתירוצים הללו חסרי כל ערך.
03:10
There are some good points to be made here,
69
165000
2000
יש כמה נקודות טובות שניתן לטעון.
03:12
things that we ought to be thinking about, forward planning
70
167000
3000
דברים שאנו צריכים לחשוב עליהם, תכנון לטווח רחוק
03:15
so that nothing goes too -- well, so that we minimize
71
170000
2000
כך שלא יפלו השמיים, כך שנצמצם למינימום
03:17
the turbulence when we actually figure out how to fix aging.
72
172000
3000
את הבלבול שיווצר כאשר באמת נבין איך לתקן הזדקנות.
03:20
But these are completely crazy, when you actually
73
175000
3000
אבל אלה מופרכים לגמרי, כאשר נזכרים
03:23
remember your sense of proportion.
74
178000
2000
לשים דברים בפרופורציה.
03:25
You know, these are arguments; these are things that
75
180000
4000
אלה טיעונים, אלה דברים
03:29
would be legitimate to be concerned about.
76
184000
2000
שלגיטימי לדאוג בנוגע אליהם.
03:31
But the question is, are they so dangerous --
77
186000
3000
השאלה היא האם הם כל כך מסוכנים --
03:34
these risks of doing something about aging --
78
189000
2000
הסיכונים שבלעשות משהו כנגד ההזדקנות --
03:36
that they outweigh the downside of doing the opposite,
79
191000
4000
שהם גוברים על החסרון שבלעשות את הדבר ההפוך,
03:40
namely, leaving aging as it is?
80
195000
2000
כלומר, להשאיר את ההזדקנות כמות שהיא?
03:42
Are these so bad that they outweigh
81
197000
2000
האם הם כל כך גרועים שהם גוברים על כך
03:44
condemning 100,000 people a day to an unnecessarily early death?
82
199000
6000
שאנו דנים מאה אלף איש ביום למוות מיותר בטרם עת.
03:50
You know, if you haven't got an argument that's that strong,
83
205000
2000
אתם יודעים, אם אין לכם טיעון חזק כמו זה,
03:52
then just don't waste my time, is what I say.
84
207000
3000
אז אל תבזבזו את זמני, זה מה שאני אומר.
03:55
(Laughter)
85
210000
1000
(צחוק)
03:56
Now, there is one argument
86
211000
1000
יש טיעון אחד
03:57
that some people do think really is that strong, and here it is.
87
212000
2000
שאנשים חושבים שהוא טיעון חזק והנה הוא.
03:59
People worry about overpopulation; they say,
88
214000
2000
אנשים פוחדים מפיצוץ אוכלוסין, הם אומרים:
04:01
"Well, if we fix aging, no one's going to die to speak of,
89
216000
2000
"ובכן, אם נתקן את עניין ההזדקנות, אף אחד לא ימות ?,
04:03
or at least the death toll is going to be much lower,
90
218000
3000
או לפחות, החיים שהמוות יקח יפחתו בהרבה,
04:06
only from crossing St. Giles carelessly.
91
221000
2000
רק מחציית הרחוב בצורה לא אחראית.
04:08
And therefore, we're not going to be able to have many kids,
92
223000
2000
ואז לא נוכל להוליד הרבה ילדים,
04:10
and kids are really important to most people."
93
225000
2000
וילדים מאוד חשובים לרוב האנשים."
04:12
And that's true.
94
227000
2000
זה נכון.
04:14
And you know, a lot of people try to fudge this question,
95
229000
3000
הרבה אנשים מנסים למסמס את השאלה הזאת
04:17
and give answers like this.
96
232000
1000
ולתת תשובות שנראות כך.
04:18
I don't agree with those answers. I think they basically don't work.
97
233000
3000
אני לא מסכים עם התשובות האלה. אני חושב שאינן משכנעות.
04:21
I think it's true, that we will face a dilemma in this respect.
98
236000
3000
אני חושב שנכון לומר שתהיה לנו דילמה בשאלה זו.
04:24
We will have to decide whether to have a low birth rate,
99
239000
4000
נצטרך להחליט האם תהיה לנו ילודה נמוכה,
04:28
or a high death rate.
100
243000
2000
או תמותה גבוהה.
04:30
A high death rate will, of course, arise from simply rejecting these therapies,
101
245000
3000
אחוז תמותה גבוה ינבע כמובן מכך שפשוט נדחה את הטיפולים הללו,
04:33
in favor of carrying on having a lot of kids.
102
248000
4000
לטובת היכולת להמשיך ולהוליד הרבה ילדים.
04:37
And, I say that that's fine --
103
252000
2000
ואני אומר שזה בסדר --
04:39
the future of humanity is entitled to make that choice.
104
254000
3000
עתיד האנושות רשאי לעשות את הבחירה הזו.
04:42
What's not fine is for us to make that choice on behalf of the future.
105
257000
4000
מה שלא בסדר הוא שאנו נעשה את הבחירה הזו בשם העתיד.
04:46
If we vacillate, hesitate,
106
261000
2000
אם אנו מתחבטים ומתלבטים,
04:48
and do not actually develop these therapies,
107
263000
3000
ולא באמת מפתחים את הטיפולים האלה,
04:51
then we are condemning a whole cohort of people --
108
266000
4000
אז אנו דנים קבוצה שלמה של אנשים --
04:55
who would have been young enough and healthy enough
109
270000
2000
שהיו יכולים להיות צעירים מספיק ובריאים מספיק
04:57
to benefit from those therapies, but will not be,
110
272000
2000
בשביל להינות מטיפולים אלה, אבל לא יהיו,
04:59
because we haven't developed them as quickly as we could --
111
274000
2000
כי לא פיתחנו אותם במהירות שבה יכולנו לעשות זאת --
05:01
we'll be denying those people an indefinite life span,
112
276000
2000
אנחנו נמנע מהאנשים האלה תקופת חיים כלשהי,
05:03
and I consider that that is immoral.
113
278000
2000
ואני חושב שזה לא מוסרי.
05:05
That's my answer to the overpopulation question.
114
280000
3000
זוהי תשובתי לשאלת פיצוץ האוכלוסין.
05:08
Right. So the next thing is,
115
283000
2000
אם כך, הדבר הבא הוא
05:10
now why should we get a little bit more active on this?
116
285000
2000
למה עלינו להיות קצת יותר פעילים בעניין הזה?
05:12
And the fundamental answer is that
117
287000
2000
והתשובה העקרונית היא
05:14
the pro-aging trance is not as dumb as it looks.
118
289000
3000
שהטרנס הזה בעד הזדקנות אינו מטופש כמו שהוא נראה.
05:17
It's actually a sensible way of coping with the inevitability of aging.
119
292000
4000
זוהי למעשה דרך הגיונית להתמודד עם היותה של ההזדקנות בלתי נמנעת.
05:21
Aging is ghastly, but it's inevitable, so, you know,
120
296000
4000
ההזדקנות מבהילה, אבל היא בלתי נמנעת, אז
05:25
we've got to find some way to put it out of our minds,
121
300000
2000
אנו צריכים למצוא דרך שלא לחשוב על זה,
05:27
and it's rational to do anything that we might want to do, to do that.
122
302000
4000
וזה הגיוני לעשות כל דבר שנרצה לעשות, על מנת להשיג זאת.
05:31
Like, for example, making up these ridiculous reasons
123
306000
3000
כמו למשל להמציא את הסיבות המגוחכות הללו
05:34
why aging is actually a good thing after all.
124
309000
2000
שמנסות להסביר מדוע הזדקנות היא דבר טוב אחרי הכל.
05:36
But of course, that only works when we have both of these components.
125
311000
4000
אך כמובן, זה עובד רק במקרה שבו יש את שני המרכיבים הללו.
05:40
And as soon as the inevitability bit becomes a little bit unclear --
126
315000
3000
וברגע שבו בלתי הנמנעות שבדבר מתערפלת,
05:43
and we might be in range of doing something about aging --
127
318000
2000
ואנחנו עלולים להיות בטווח של לעשות משהו בנוגע להזדקנות,
05:45
this becomes part of the problem.
128
320000
2000
זה נעשה חלק מהבעיה.
05:47
This pro-aging trance is what stops us from agitating about these things.
129
322000
4000
הטרנס בעד הזדקנות הוא מה שעוצר מבעדנו להתסיס את העניין הזה.
05:51
And that's why we have to really talk about this a lot --
130
326000
4000
וזאת הסיבה שבגללה אנחנו צריכים באמת לדבר על זה הרבה--
05:55
evangelize, I will go so far as to say, quite a lot --
131
330000
2000
להטיף, אני ארחיק ואומר --
05:57
in order to get people's attention, and make people realize
132
332000
3000
על מנת למשוך תשומת לב, ולגרום לאנשים להבין
06:00
that they are in a trance in this regard.
133
335000
2000
שהם בטרנס בכל הקשור לזה.
06:02
So that's all I'm going to say about that.
134
337000
2000
אז זה כל מה שאני אגיד על כך.
06:04
I'm now going to talk about feasibility.
135
339000
3000
עכשיו אני אדבר על ישימות.
06:07
And the fundamental reason, I think, why we feel that aging is inevitable
136
342000
4000
והסיבה המהותית, אני חושב, מדוע אנחנו מרגישים שהזדקנות היא בלתי נמנעת
06:11
is summed up in a definition of aging that I'm giving here.
137
346000
3000
מסוכמת בהגדרה של הזדקנות שאני אביא כאן.
06:14
A very simple definition.
138
349000
1000
הגדרה פשוטה מאוד.
06:15
Aging is a side effect of being alive in the first place,
139
350000
3000
הזדקנות היא תופעת לוואי של המצאות בחיים מלכתחילה
06:18
which is to say, metabolism.
140
353000
2000
כלומר, חילוף חומרים.
06:20
This is not a completely tautological statement;
141
355000
3000
זאת אינה הצהרה טאוטולוגית לחלוטין,
06:23
it's a reasonable statement.
142
358000
1000
זאת הצהרה הגיונית.
06:24
Aging is basically a process that happens to inanimate objects like cars,
143
359000
4000
בעקרון, הזדקנות הוא תהליך המתרחש גם אצל חפצים דוממים כמו מכוניות,
06:28
and it also happens to us,
144
363000
2000
והוא גם קורה אצלנו,
06:30
despite the fact that we have a lot of clever self-repair mechanisms,
145
365000
3000
למרות העובדה שיש לנו הרבה מנגנוני תיקון-עצמי חכמים,
06:33
because those self-repair mechanisms are not perfect.
146
368000
2000
בגלל שהמנגנונים הללו אינם מושלמים.
06:35
So basically, metabolism, which is defined as
147
370000
2000
בעקרון, לחילוף חומרים, אשר בהגדרתו
06:37
basically everything that keeps us alive from one day to the next,
148
372000
3000
הוא פשוט כל מה שמשאיר אותנו בחיים מיום אחד לשני,
06:40
has side effects.
149
375000
2000
יש תופעות לוואי.
06:42
Those side effects accumulate and eventually cause pathology.
150
377000
2000
תופעות הלוואי האלה מצטברות ובסופו של דבר גורמות לפתולוגיה.
06:44
That's a fine definition. So we can put it this way:
151
379000
2000
זאת הגדרה טובה. אפשר להגיד זאת כך:
06:46
we can say that, you know, we have this chain of events.
152
381000
2000
אפשר לומר, אתם יודעים, יש לנו את שרשרת הארועים הזאת.
06:48
And there are really two games in town,
153
383000
2000
בעצם קיימות שתי גישות,
06:50
according to most people, with regard to postponing aging.
154
385000
3000
על פי רוב האנשים, בנוגע לדחיית הזקנה.
06:53
They're what I'm calling here the "gerontology approach" and the "geriatrics approach."
155
388000
4000
אני אקרא להן, גישת הגרונטולוגיה וגישת הגריאטריה.
06:57
The geriatrician will intervene late in the day,
156
392000
2000
גישת הגריאטריה תתערב בשלב מאוחר,
06:59
when pathology is becoming evident,
157
394000
2000
כאשר הפתולוגיה נעשית ברורה,
07:01
and the geriatrician will try and hold back the sands of time,
158
396000
3000
ותנסה להאט את נזקי הזמן,
07:04
and stop the accumulation of side effects
159
399000
3000
ולעצור מהצטברות תופעות הלוואי
07:07
from causing the pathology quite so soon.
160
402000
2000
לגרום לפתולוגיה כל כך מוקדם.
07:09
Of course, it's a very short-term-ist strategy; it's a losing battle,
161
404000
3000
בוודאי, זאת אסטרטגיה לטווח קצר, זהו קרב שמועד להפסד,
07:12
because the things that are causing the pathology
162
407000
3000
משום שהדברים שגורמים לפתולוגיה
07:15
are becoming more abundant as time goes on.
163
410000
2000
נעשים יותר שופעים ככל שהזמן מתקדם.
07:17
The gerontology approach looks much more promising on the surface,
164
412000
4000
על פני השטח, גישת הגרונטולוגיה נראת הרבה יותר מבטיחה,
07:21
because, you know, prevention is better than cure.
165
416000
3000
משום שמניעה יותר טובה מריפוי.
07:24
But unfortunately the thing is that we don't understand metabolism very well.
166
419000
3000
אבל למרבה הצער, אנחנו לא מבינים את חילוף החומרים כל כך טוב.
07:27
In fact, we have a pitifully poor understanding of how organisms work --
167
422000
3000
למעשה, יש לנו הבנה דלה בנוגע לצורה שבה יצורים חיים עובדים --
07:30
even cells we're not really too good on yet.
168
425000
2000
אנחנו אפילו לא כל כך טובים עדיין בהבנת תאים.
07:32
We've discovered things like, for example,
169
427000
2000
גילינו דברים, כמו למשל,
07:34
RNA interference only a few years ago,
170
429000
3000
הפרעה לRNA, רק לפני כמה שנים,
07:37
and this is a really fundamental component of how cells work.
171
432000
2000
וזהו מרכיב ממש יסודי בדרך פעולת התאים.
07:39
Basically, gerontology is a fine approach in the end,
172
434000
3000
בעקרון, גרנטולוגיה היא גישה טובה סך הכל,
07:42
but it is not an approach whose time has come
173
437000
2000
אבל היא לא גישה שזמנה הגיע
07:44
when we're talking about intervention.
174
439000
2000
אם אנחנו מדברים על התערבות.
07:46
So then, what do we do about that?
175
441000
3000
אז, מה אנחנו עושים בקשר לזה?
07:49
I mean, that's a fine logic, that sounds pretty convincing,
176
444000
2000
כלומר, זה הגיוני, זה נשמע די משכנע,
07:51
pretty ironclad, doesn't it?
177
446000
2000
די מקובע, לא?
07:53
But it isn't.
178
448000
2000
אבל זה לא.
07:55
Before I tell you why it isn't, I'm going to go a little bit
179
450000
3000
לפני שאני אגיד לכם למה זה לא, אני אכנס
07:58
into what I'm calling step two.
180
453000
2000
קצת למה שאני קורא לו השלב השני.
08:00
Just suppose, as I said, that we do acquire --
181
455000
4000
רק נניח, כפי שאמרתי, שאנחנו נשיג --
08:04
let's say we do it today for the sake of argument --
182
459000
2000
למען הטיעון נניח שאנחנו משיגים זאת היום --
08:06
the ability to confer 30 extra years of healthy life
183
461000
4000
היכולת להעניק 30 שנים נוספות של חיים בריאים
08:10
on people who are already in middle age, let's say 55.
184
465000
3000
לאנשים שכבר היום הם בגיל העמידה, נגיד בני 55.
08:13
I'm going to call that "robust human rejuvenation." OK.
185
468000
3000
אני הולך לקרוא לזה התחדשות אנושית בריאה. אוקיי.
08:16
What would that actually mean
186
471000
1000
מה שזה היה אומר בפועל
08:17
for how long people of various ages today --
187
472000
3000
על משך הזמן שאנשים מגילאים שונים היום --
08:20
or equivalently, of various ages at the time that these therapies arrive --
188
475000
3000
או אנשים מגילאים שונים בזמן שהטיפולים האלה יגיעו --
08:24
would actually live?
189
479000
1000
יוכלו למעשה לחיות?
08:26
In order to answer that question -- you might think it's simple,
190
481000
2000
בשביל לענות על השאלה הזאת -- אתם עלולים לחשוב שזה פשוט,
08:28
but it's not simple.
191
483000
1000
אבל זה לא פשוט.
08:29
We can't just say, "Well, if they're young enough to benefit from these therapies,
192
484000
3000
אנחנו יכולים פשוט לומר, "ובכן, אם הם צעירים מספיק בשביל להנות מהטיפולים האלו
08:32
then they'll live 30 years longer."
193
487000
1000
אז הם יחיו 30 שנים נוספות."
08:33
That's the wrong answer.
194
488000
2000
זאת התשובה הלא נכונה.
08:35
And the reason it's the wrong answer is because of progress.
195
490000
2000
והסיבה שזאת התשובה הלא נכונה היא ההתקדמות.
08:37
There are two sorts of technological progress really,
196
492000
2000
למעשה, קיימים שני סוגים של התקדמות טכנולוגית,
08:39
for this purpose.
197
494000
1000
למען מטרה זאת.
08:40
There are fundamental, major breakthroughs,
198
495000
3000
קיימות פריצות דרך יסודיות וגדולות,
08:43
and there are incremental refinements of those breakthroughs.
199
498000
4000
וקיימים שיפורים מצטברים של פריצות דרך אלו.
08:47
Now, they differ a great deal
200
502000
2000
קיים הבדל רב ביניהם
08:49
in terms of the predictability of time frames.
201
504000
3000
במושגים של חיזוי מסגרות זמן.
08:52
Fundamental breakthroughs:
202
507000
1000
פריצות דרך יסודיות:
08:53
very hard to predict how long it's going to take
203
508000
2000
מאוד קשה לחזות כמה זמן יקח
08:55
to make a fundamental breakthrough.
204
510000
1000
לעשות פריצת דרך יסודית.
08:56
It was a very long time ago that we decided that flying would be fun,
205
511000
3000
זה היה לפני הרבה מאוד זמן שהחלטנו שלעוף יהיה כיף,
08:59
and it took us until 1903 to actually work out how to do it.
206
514000
3000
וזה לקח לנו עד 1903 לגרום לזה לקרות באמת.
09:02
But after that, things were pretty steady and pretty uniform.
207
517000
4000
אבל אחרי זה, הדברים נעשו יציבים ואחידים למדי.
09:06
I think this is a reasonable sequence of events that happened
208
521000
3000
אני חושב שזה היה רצף סביר של אירועים שקרו
09:09
in the progression of the technology of powered flight.
209
524000
4000
בהתפתחות הטכנולוגית של תעופה ממונעת.
09:13
We can think, really, that each one is sort of
210
528000
4000
אפשר לחשוב, למען האמת, שכל אחד הוא בערך
09:17
beyond the imagination of the inventor of the previous one, if you like.
211
532000
3000
מעבר לדמיון של הממציא הקודם, אם תרצו.
09:20
The incremental advances have added up to something
212
535000
4000
ההתקדמות המצטברת הצטברה למשהו
09:24
which is not incremental anymore.
213
539000
2000
שהוא לא מצטבר יותר.
09:26
This is the sort of thing you see after a fundamental breakthrough.
214
541000
3000
זה סוג הדברים שרואים אחרי פריצת דרך יסודית.
09:29
And you see it in all sorts of technologies.
215
544000
2000
ורואים את זה בכל מיני סוגים של טכנולוגיה.
09:31
Computers: you can look at a more or less parallel time line,
216
546000
3000
במחשבים, אפשר להסתכל על קו זמן מקביל פחות או יותר,
09:34
happening of course a bit later.
217
549000
1000
שהתרחש כמובן מעט מאוחר יותר.
09:35
You can look at medical care. I mean, hygiene, vaccines, antibiotics --
218
550000
3000
אפשר להסתכל על טיפול רפואי. אני מתכוון להגיינה, חיסונים, אנטיביוטיקה,
09:38
you know, the same sort of time frame.
219
553000
2000
אתם יודעים, אותו סוג של מסגרת זמן.
09:40
So I think that actually step two, that I called a step a moment ago,
220
555000
4000
אז אני חושב בעצם שהשלב השני, שקראתי לו שלב לפני רגע,
09:44
isn't a step at all.
221
559000
1000
הוא לא שלב כלל.
09:45
That in fact, the people who are young enough
222
560000
3000
כי למעשה, האנשים שצעירים מספיק
09:48
to benefit from these first therapies
223
563000
2000
בשביל להנות מהטיפולים הראשונים האלו
09:50
that give this moderate amount of life extension,
224
565000
2000
שנותנים הארכת חיים מתונה,
09:52
even though those people are already middle-aged when the therapies arrive,
225
567000
4000
אפילו אנשים שנמצאים כבר בגיל העמידה כשהטיפול מגיע,
09:56
will be at some sort of cusp.
226
571000
2000
יהיו בסוג של חוד.
09:58
They will mostly survive long enough to receive improved treatments
227
573000
4000
ברובם הם ישרדו מספיק זמן בשביל לקבל טיפולים משופרים
10:02
that will give them a further 30 or maybe 50 years.
228
577000
2000
שיעניקו להם 30 או 50 שנים נוספות.
10:04
In other words, they will be staying ahead of the game.
229
579000
3000
במילים אחרות, הם ישארו בקדמת המשחק.
10:07
The therapies will be improving faster than
230
582000
3000
הטיפולים יתפתחו מהר יותר
10:10
the remaining imperfections in the therapies are catching up with us.
231
585000
4000
מחוסר השלמות הנותר בטיפולים שנשאר איתנו.
10:14
This is a very important point for me to get across.
232
589000
2000
זו נקודה מאוד חשובה בשבילי להעביר.
10:16
Because, you know, most people, when they hear
233
591000
2000
מפני שכמו שאתם יודעים, רוב האנשים, כשהם שומעים
10:18
that I predict that a lot of people alive today are going to live to 1,000 or more,
234
593000
5000
שאני צופה שהרבה אנשים שחיים היום יגיעו לגיל 1,000 ויותר,
10:23
they think that I'm saying that we're going to invent therapies in the next few decades
235
598000
4000
הם חושבים שאני אומר שאנחנו עומדים להמציא טיפולים בעשורים הבאים
10:27
that are so thoroughly eliminating aging
236
602000
3000
שיחסלו את הזקנה כל כך ביעילות
10:30
that those therapies will let us live to 1,000 or more.
237
605000
3000
שהטיפולים האלה יתנו לנו לחיות לגיל 1,000 ויותר.
10:33
I'm not saying that at all.
238
608000
2000
אני לא אומר את זה בכלל.
10:35
I'm saying that the rate of improvement of those therapies
239
610000
2000
אני אומר שקצב השיפור של הטיפולים
10:37
will be enough.
240
612000
1000
יהיה מספיק.
10:38
They'll never be perfect, but we'll be able to fix the things
241
613000
3000
הם לעולם לא יהיו מושלמים, אבל נהיה מסוגלים לתקן את הדברים
10:41
that 200-year-olds die of, before we have any 200-year-olds.
242
616000
3000
שבני 200 מתים מהם, לפני שהם יהיו בני 200.
10:44
And the same for 300 and 400 and so on.
243
619000
2000
ואותו הדבר ל 300 ו 400 וכך הלאה.
10:46
I decided to give this a little name,
244
621000
3000
החלטתי לתת לזה שם קטן,
10:49
which is "longevity escape velocity."
245
624000
1000
שהוא "מהירות מילוט לחיים ארוכים."
10:51
(Laughter)
246
626000
2000
(צחוק)
10:53
Well, it seems to get the point across.
247
628000
3000
ובכן, נראה שזה מעביר את הנקודה.
10:56
So, these trajectories here are basically how we would expect people to live,
248
631000
5000
אז, הכיוונים האלה הם בעיקרון איך שאנחנו מצפים שאנשים יחיו,
11:01
in terms of remaining life expectancy,
249
636000
2000
במונחים של תוחלת חיים שנשארה,
11:03
as measured by their health,
250
638000
2000
שנמדדת בבריאות,
11:05
for given ages that they were at the time that these therapies arrive.
251
640000
3000
לגילאים נתונים בהם הם היו באותו הזמן שהטיפולים האלה יגיעו.
11:08
If you're already 100, or even if you're 80 --
252
643000
2000
אם אתה כבר בן 100, או אפילו 80 --
11:10
and an average 80-year-old,
253
645000
2000
וממוצע של גיל 80,
11:12
we probably can't do a lot for you with these therapies,
254
647000
2000
אנחנו כנראה לא יכולים לעשות הרבה בשבילכם עם הטיפולים האלה,
11:14
because you're too close to death's door
255
649000
2000
מפני שאתם קרובים מדי למוות
11:16
for the really initial, experimental therapies to be good enough for you.
256
651000
4000
כדי שהטיפולים הממש ראשוניים והנסיוניים יעזרו לכם.
11:20
You won't be able to withstand them.
257
655000
1000
לא תוכלו לעמוד בהם.
11:21
But if you're only 50, then there's a chance
258
656000
2000
אבל אם אתם רק בני 50, אז יש סיכוי
11:23
that you might be able to pull out of the dive and, you know --
259
658000
3000
שתוכלו לצאת מהצלילה, ואתם יודעים --
11:26
(Laughter) --
260
661000
1000
(צחוק) --
11:27
eventually get through this
261
662000
3000
בסופו של דבר לעבור את זה
11:30
and start becoming biologically younger in a meaningful sense,
262
665000
3000
ולהתחיל להיות צעירים יותר ביולוגית בדרך משמעותית,
11:33
in terms of your youthfulness, both physical and mental,
263
668000
2000
במונחים של גיל צעיר, גם גופני וגם נפשי,
11:35
and in terms of your risk of death from age-related causes.
264
670000
2000
ובמונחים של סיכון למוות מסיבות קשורות לגיל.
11:37
And of course, if you're a bit younger than that,
265
672000
2000
וכמובן, אם אתם קצת יותר צעירים,
11:39
then you're never really even going
266
674000
2000
אז אתם בעצם לעולם אפילו לא
11:41
to get near to being fragile enough to die of age-related causes.
267
676000
3000
תתקרבו להיות שבירים מספיק למות מסיבות שקשורות לגיל.
11:44
So this is a genuine conclusion that I come to, that the first 150-year-old --
268
679000
5000
אז זו מסקנה אמיתית שאני מגיע אליה, שבן ה 150 הראשון --
11:49
we don't know how old that person is today,
269
684000
2000
אנחנו לא יודעים בן כמה האדם הזה היום,
11:51
because we don't know how long it's going to take
270
686000
2000
מפני שאנחנו לא יודעים כמה זמן זה יקח
11:53
to get these first-generation therapies.
271
688000
2000
להגיע לטיפולים מהדור הראשון.
11:55
But irrespective of that age,
272
690000
2000
אבל בלי קשר לגיל הזה,
11:57
I'm claiming that the first person to live to 1,000 --
273
692000
4000
אני טוען שהאדם הראשון לחיות עד גיל 1,000 --
12:01
subject of course, to, you know, global catastrophes --
274
696000
3000
כפוף כמובן, אתם יודעים, לקטסטרופות גלובליות --
12:04
is actually, probably, only about 10 years younger than the first 150-year-old.
275
699000
4000
הוא למעשה, כנראה, צעיר רק ב 10 שנים מבן ה 150 הראשון.
12:08
And that's quite a thought.
276
703000
2000
וזו ממש מחשבה חזקה.
12:10
Alright, so finally I'm going to spend the rest of the talk,
277
705000
3000
בסדר, אז סוף סוף אני עומד לבלות את שאר ההרצאה,
12:13
my last seven-and-a-half minutes, on step one;
278
708000
3000
שבע וחצי הדקות האחרונות שלי, בשלב הראשון;
12:16
namely, how do we actually get to this moderate amount of life extension
279
711000
5000
בעיקרון, איך אנחנו מגיעים להארכת החיים המתונה הזו
12:21
that will allow us to get to escape velocity?
280
716000
3000
שתאפשר לנו להגיע למהירות הבריחה?
12:24
And in order to do that, I need to talk about mice a little bit.
281
719000
4000
וכדי לעשות את זה , אני צריך לדבר קצת על עכברים.
12:28
I have a corresponding milestone to robust human rejuvenation.
282
723000
3000
יש לי אבן דרך מתאימה להשבת נעורים איתנה.
12:31
I'm calling it "robust mouse rejuvenation," not very imaginatively.
283
726000
3000
אני קורא לזה "השבת נעורים עכברית איתנה," לא ממש מלא דמיון.
12:34
And this is what it is.
284
729000
2000
וזה מה שזה.
12:36
I say we're going to take a long-lived strain of mouse,
285
731000
2000
אני טוען שאנחנו ניקח זן ארך חיים של עכברים,
12:38
which basically means mice that live about three years on average.
286
733000
3000
שבעיקרון אומר עכבר שחי שלוש שנים בממוצע.
12:41
We do exactly nothing to them until they're already two years old.
287
736000
3000
אנחנו עושים להם בדיוק כלום עד שהם בני שנתיים.
12:44
And then we do a whole bunch of stuff to them,
288
739000
2000
ואז אנחנו עושים להם המון דברים,
12:46
and with those therapies, we get them to live,
289
741000
2000
ועם הטיפולים האלה, אנחנו גורמים להם לחיות,
12:48
on average, to their fifth birthday.
290
743000
2000
בממוצע, ליום ההולדת החמישי שלהם.
12:50
So, in other words, we add two years --
291
745000
2000
אז, במילים אחרות, אנחנו מוסיפים שנתיים --
12:52
we treble their remaining lifespan,
292
747000
2000
אנחנו משלשים את תוחלת החיים הנותרת שלהם,
12:54
starting from the point that we started the therapies.
293
749000
2000
החל מהנקודה שהתחלנו את הטיפולים.
12:56
The question then is, what would that actually mean for the time frame
294
751000
3000
השאלה אז היא, מה זה בעצם אומר על מסגרת הזמן
12:59
until we get to the milestone I talked about earlier for humans?
295
754000
3000
עד שנגיע לאבן הדרך שדיברתי עליה קודם לבני אדם?
13:02
Which we can now, as I've explained,
296
757000
2000
שעכשיו אנחנו יכולים, כמו שהסברתי,
13:04
equivalently call either robust human rejuvenation or longevity escape velocity.
297
759000
4000
לקרוא לה באופן שווה או חידוש נעורים אנושי איתן או מהירות מילוט לחיים ארוכים.
13:08
Secondly, what does it mean for the public's perception
298
763000
3000
שנית, מה זה אומר לתפיסה של הציבור
13:11
of how long it's going to take for us to get to those things,
299
766000
2000
של כמה זמן זה יקח לנו להגיע לדברים האלו,
13:13
starting from the time we get the mice?
300
768000
2000
החל מהזמן שנגיע לעכברים?
13:15
And thirdly, the question is, what will it do
301
770000
2000
ושלישית, השאלה היא, מה זה יעשה
13:17
to actually how much people want it?
302
772000
1000
לכמה אנשים באמת ירצו את זה?
13:19
And it seems to me that the first question
303
774000
2000
ונראה לי שהשאלה הראשונה
13:21
is entirely a biology question,
304
776000
1000
היא לחלוטין שאלה ביולוגית,
13:22
and it's extremely hard to answer.
305
777000
2000
וזה ממש קשה לענות עליה.
13:24
One has to be very speculative,
306
779000
2000
צריך להיות ממש ספקולטיוי,
13:26
and many of my colleagues would say that we should not do this speculation,
307
781000
3000
והרבה מהקולגות שלי אומרים שאנחנו לא צריכים לעשות את ההערכה הזו,
13:29
that we should simply keep our counsel until we know more.
308
784000
4000
שאנחנו פשוט צריכים לשמור את זה לעצמנו עד שנדע יותר.
13:33
I say that's nonsense.
309
788000
1000
אני אומר שזה שטויות.
13:34
I say we absolutely are irresponsible if we stay silent on this.
310
789000
3000
אני אומר שאנחנו בלתי אחראיים לחלוטין אם נשאר שקטים בנושא.
13:37
We need to give our best guess as to the time frame,
311
792000
3000
אנחנו צריכים לתת את הניחוש הטוב ביותר בקשר להערכת זמן,
13:40
in order to give people a sense of proportion
312
795000
3000
כדי לתת לאנשים תחושה של פרופורציה
13:43
so that they can assess their priorities.
313
798000
2000
כך שהם יוכלו להעריך את סדר העדיפויות שלהם.
13:45
So, I say that we have a 50/50 chance
314
800000
3000
אז, אני אומר שיש לנו סיכוי של 50 אחוז
13:48
of reaching this RHR milestone,
315
803000
2000
לנקודת ה RHR הזו,
13:50
robust human rejuvenation, within 15 years from the point
316
805000
3000
שמירה על נעורים איתנה, תוך 15 שנה מהנקודה
13:53
that we get to robust mouse rejuvenation.
317
808000
2000
בה נגיע לשמירת נעורים איתנה בעכברים.
13:55
15 years from the robust mouse.
318
810000
3000
15 שנה מהעכבר האיתן.
13:58
The public's perception will probably be somewhat better than that.
319
813000
3000
התפישה הציבורית תהיה כנראה מעט טובה יותר מזה.
14:01
The public tends to underestimate how difficult scientific things are.
320
816000
2000
הציבור נוטה לחוסר הערכה של כמה דברים מדעיים הם.
14:03
So they'll probably think it's five years away.
321
818000
2000
אז הם כנראה יחשבו שזה בעוד חמש שנים.
14:05
They'll be wrong, but that actually won't matter too much.
322
820000
2000
הם יהיו טועים, אבל זה למעשה לא ממש ישנה הרבה.
14:07
And finally, of course, I think it's fair to say
323
822000
3000
ולבסוף, כמובן, אני חושב שזה נכון להגיד
14:10
that a large part of the reason why the public is so ambivalent about aging now
324
825000
4000
שחלק גדול מהסיבה למה הציבור כל כך אמביוולנטי בנוגע להזדקנות עכשיו
14:14
is the global trance I spoke about earlier, the coping strategy.
325
829000
2000
הוא הטרנס הגלובלי שדיברתי עליו קודם, אסטרטגית ההתמודדות.
14:16
That will be history at this point,
326
831000
2000
זה יהיה היסטוריה בנקודה הזו,
14:18
because it will no longer be possible to believe that aging is inevitable in humans,
327
833000
3000
מפני שלא יהיה יותר אפשרי להאמין שהזדקנות היא בלתי נמנעת באנשים,
14:21
since it's been postponed so very effectively in mice.
328
836000
3000
מאחר והיא נדחתה בצורה כל כך אפקטיבית בעכברים.
14:24
So we're likely to end up with a very strong change in people's attitudes,
329
839000
4000
אז יש סיכוי גדול להגיע לשינוי גדול בגישה של אנשים,
14:28
and of course that has enormous implications.
330
843000
2000
וכמובן יש לזה השלכות עצומות.
14:31
So in order to tell you now how we're going to get these mice,
331
846000
2000
אז כדי להגיד לכם איך נשיג את העכברים האלו,
14:34
I'm going to add a little bit to my description of aging.
332
849000
2000
אני עומד להוסיף מעט לתאור שלי על הזדקנות.
14:36
I'm going to use this word "damage"
333
851000
2000
אני עומד להשתמש במלה הזו "נזק"
14:38
to denote these intermediate things that are caused by metabolism
334
853000
4000
כדי לציין את הדברים בתווך שנגרמים בגלל מטבוליזם
14:42
and that eventually cause pathology.
335
857000
2000
ושלבסוף גורמים לפתולוגיות.
14:44
Because the critical thing about this
336
859000
2000
מפני שהדבר החשוב בזה
14:46
is that even though the damage only eventually causes pathology,
337
861000
2000
הוא שלמרות שהנזק גורם פתולוגיות רק לבסוף,
14:48
the damage itself is caused ongoing-ly throughout life, starting before we're born.
338
863000
5000
הנזק עצמו נגרם כל הזמן במהלך החיים, ומתחיל עוד לפני שנולדנו.
14:53
But it is not part of metabolism itself.
339
868000
3000
אבל זה לא חלק מהמטבוליזם עצמו.
14:56
And this turns out to be useful.
340
871000
1000
ומסתבר שזה שימושי.
14:57
Because we can re-draw our original diagram this way.
341
872000
3000
מפני שכך אנחנו יכולים לשרטט מחדש את הדיאגרמה המקורית.
15:00
We can say that, fundamentally, the difference between gerontology and geriatrics
342
875000
3000
אנחנו יכולים להגיד, שבאופן עקרוני, שההבדל בין גרנטולוגיה וגריאטריה
15:03
is that gerontology tries to inhibit the rate
343
878000
2000
הוא שגרנטולוגיה מנסה להפחית את הקצב
15:05
at which metabolism lays down this damage.
344
880000
2000
בו המטבוליזם גורם לנזק הזה.
15:07
And I'm going to explain exactly what damage is
345
882000
2000
ואני עומד להסביר בדיוק איזה נזק זה
15:09
in concrete biological terms in a moment.
346
884000
2000
במונחים ביולוגיים מוצקים ברגע.
15:12
And geriatricians try to hold back the sands of time
347
887000
2000
ורופאי גריאטריה מנסים לעצור את חולות הזמן
15:14
by stopping the damage converting into pathology.
348
889000
2000
על ידי עצירת הנזק שיהפך לפתולוגיה.
15:16
And the reason it's a losing battle
349
891000
2000
והסיבה שזה קרב אבוד
15:18
is because the damage is continuing to accumulate.
350
893000
2000
היא שהנזקים ממשיכים להצטבר.
15:20
So there's a third approach, if we look at it this way.
351
895000
3000
אז יש דרך שלישית, אם נביט בזה ככה.
15:23
We can call it the "engineering approach,"
352
898000
2000
אנחנו יכולים לקרוא לזה "גישה הנדסית,"
15:25
and I claim that the engineering approach is within range.
353
900000
3000
ואני טוען שהגישה ההנדסית בהשג טווח יד.
15:28
The engineering approach does not intervene in any processes.
354
903000
3000
הגישה ההנדסית לא מתערבת בתהליך.
15:31
It does not intervene in this process or this one.
355
906000
2000
היא לא מתערבת בתהליך זה או אחר.
15:33
And that's good because it means that it's not a losing battle,
356
908000
3000
וזה טוב בגלל שזה אומר שזה לא קרב אבוד,
15:36
and it's something that we are within range of being able to do,
357
911000
3000
וזה משהו בטווח הדברים שאפשר לעשות,
15:39
because it doesn't involve improving on evolution.
358
914000
3000
מפני שזה לא אומר לשפר את האבולוציה.
15:42
The engineering approach simply says,
359
917000
2000
הגישה ההנדסית אומרת בפשטות,
15:44
"Let's go and periodically repair all of these various types of damage --
360
919000
4000
"בואו באופן תקופתי נתקן את כל סוגי הנזקים האלה --
15:48
not necessarily repair them completely, but repair them quite a lot,
361
923000
4000
לא בהכרח נתקן אותן לגמרי, אבל נתקן אותן די הרבה,
15:52
so that we keep the level of damage down below the threshold
362
927000
3000
כך שנשמור את רמת הנזק מתחת לסף
15:55
that must exist, that causes it to be pathogenic."
363
930000
3000
שחייב להתקיים, שגורם לזה להיות פתוגני."
15:58
We know that this threshold exists,
364
933000
2000
אנחנו יודעים שהסף הזה קיים,
16:00
because we don't get age-related diseases until we're in middle age,
365
935000
3000
מפני שאנחנו לא רואים מחלות קשורות גיל עד שאנחנו בגיל הביניים,
16:03
even though the damage has been accumulating since before we were born.
366
938000
3000
למרות שהנזק הצטבר עוד מלפני שנולדנו.
16:06
Why do I say that we're in range? Well, this is basically it.
367
941000
4000
למה אני אומר שאנחנו קרובים? ובכן, זה בעיקרון זה.
16:10
The point about this slide is actually the bottom.
368
945000
3000
הנקודה בשקופית הזו היא בעצם התחתית.
16:13
If we try to say which bits of metabolism are important for aging,
369
948000
3000
אם ננסה להגיד איזה חלקים מהמטבוליזם חשובים להזדקנות,
16:16
we will be here all night, because basically all of metabolism
370
951000
3000
נהיה פה כל הלילה, מפני שבעיקרון כל המטבוליזם
16:19
is important for aging in one way or another.
371
954000
2000
חשוב להזדקנות בדרך זו או אחרת.
16:21
This list is just for illustration; it is incomplete.
372
956000
2000
הרשימה הזו היא רק להדגמה; היא לא מושלמת.
16:24
The list on the right is also incomplete.
373
959000
2000
הרשימה מימין גם לא מושלמת.
16:26
It's a list of types of pathology that are age-related,
374
961000
3000
זו רשימה של סוגי פתולוגיות שקשורות לגיל,
16:29
and it's just an incomplete list.
375
964000
2000
וזו רק רשימה חלקית.
16:31
But I would like to claim to you that this list in the middle is actually complete --
376
966000
3000
אבל הייתי רוצה לטעון שהרשימה באמצע למעשה כן שלמה --
16:34
this is the list of types of thing that qualify as damage,
377
969000
3000
זו רשימת הסוגים של דברים שנחשבים לנזק,
16:37
side effects of metabolism that cause pathology in the end,
378
972000
3000
תוצאות לוואי של חילוף חומרים שגורמים בסופו של דבר לפתולוגיות,
16:40
or that might cause pathology.
379
975000
2000
או שזה עלול לגרום לפתולוגיה.
16:42
And there are only seven of them.
380
977000
3000
ויש רק שבע מהן.
16:45
They're categories of things, of course, but there's only seven of them.
381
980000
3000
הן קטגוריות של דברים, כמובן, אבל יש רק שבע מהן.
16:48
Cell loss, mutations in chromosomes, mutations in the mitochondria and so on.
382
983000
5000
איבוד תאים, מוטציות בכרומוזומים, מוטציות במיטוכונדריה וכו'.
16:53
First of all, I'd like to give you an argument for why that list is complete.
383
988000
5000
ראשית, הייתי רוצה לטעון מדוע הרשימה הזו מלאה.
16:58
Of course one can make a biological argument.
384
993000
2000
כמובן אפשר לטעון טיעון ביולוגי.
17:00
One can say, "OK, what are we made of?"
385
995000
2000
או להגיד, "אוקיי, ממה אנחנו עשויים?"
17:02
We're made of cells and stuff between cells.
386
997000
2000
אנחנו עשויים מתאים ומשהו בין התאים.
17:04
What can damage accumulate in?
387
999000
3000
במה נזק יכול להצתבר?
17:07
The answer is: long-lived molecules,
388
1002000
2000
התשובה היא מולקולות מאריכות חיים,
17:09
because if a short-lived molecule undergoes damage, but then the molecule is destroyed --
389
1004000
3000
מפני שאם מולקולה קצרת חיים ניזוקה, אבל אז המולקולה מושמדת --
17:12
like by a protein being destroyed by proteolysis -- then the damage is gone, too.
390
1007000
4000
כמו חלבון שמושמד בפרוטאוליזה -- אז גם הנזק נעלם.
17:16
It's got to be long-lived molecules.
391
1011000
2000
זה חייב להיות המולקולות מאריכות החיים.
17:18
So, these seven things were all under discussion in gerontology a long time ago
392
1013000
3000
אז, שבעת הנושאים האלו היו כולם בדיון בגרונטולוגיה כבר הרבה זמן
17:21
and that is pretty good news, because it means that,
393
1016000
4000
וזה חדשות די טובות, מפני שזה אומר,
17:25
you know, we've come a long way in biology in these 20 years,
394
1020000
2000
שאתם יודעים, עברנו דרך ארוכה בביולוגיה ב 20 השנים האלו,
17:27
so the fact that we haven't extended this list
395
1022000
2000
אז העובדה שלא הארכנו את הרשימה הזו
17:29
is a pretty good indication that there's no extension to be done.
396
1024000
3000
היא סמן טוב שאין לה הארכה.
17:33
However, it's better than that; we actually know how to fix them all,
397
1028000
2000
עם זאת, זה יותר טוב מזה; אנחנו למעשה יודעים איך לתקן אותן,
17:35
in mice, in principle -- and what I mean by in principle is,
398
1030000
3000
בעכברים בעיקרון -- ומה שאני מתכוון בבעיקרון זה,
17:38
we probably can actually implement these fixes within a decade.
399
1033000
3000
אנחנו למעשה כנראה יכולים ליישם את התיקונים האלה בתוך עשור.
17:41
Some of them are partially implemented already, the ones at the top.
400
1036000
4000
חלק מהם מיושמים כבר היום, אלה שלמעלה.
17:45
I haven't got time to go through them at all, but
401
1040000
3000
אין לי זמן לעבור עליהם בכלל, אבל
17:48
my conclusion is that, if we can actually get suitable funding for this,
402
1043000
4000
המסקנה שלי היא, אם נוכל לקבל מימון מתאים בשביל זה,
17:52
then we can probably develop robust mouse rejuvenation in only 10 years,
403
1047000
4000
אז נוכל כנראה לפתח הצערה איתנה בעכברים תוך 10 שנים בלבד,
17:56
but we do need to get serious about it.
404
1051000
3000
אבל אנחנו כן צריכים להיות רציניים בנוגע לזה.
17:59
We do need to really start trying.
405
1054000
1000
אנחנו צריכים להתחיל לנסות.
18:01
So of course, there are some biologists in the audience,
406
1056000
3000
אז כמובן, יש כמה ביולוגים בקהל,
18:04
and I want to give some answers to some of the questions that you may have.
407
1059000
3000
ואני רוצה לתת כמה תשובות לכמה מהשאלות שאולי יש לכם.
18:07
You may have been dissatisfied with this talk,
408
1062000
2000
אולי לא הייתם מרוצים מההרצאה הזו,
18:09
but fundamentally you have to go and read this stuff.
409
1064000
2000
אבל באופן עקרוני אתם צריכים ללכת ולקרוא את החומר.
18:11
I've published a great deal on this;
410
1066000
2000
פרסמתי הרבה בנושא;
18:13
I cite the experimental work on which my optimism is based,
411
1068000
3000
אני מצטט את העבודה הניסיונית עליה האופטימיות שלי מבוססת,
18:16
and there's quite a lot of detail there.
412
1071000
2000
ויש די הרבה פרוט שם.
18:18
The detail is what makes me confident
413
1073000
2000
הפרוט הוא מה שגורם לי להיות בטוח
18:20
of my rather aggressive time frames that I'm predicting here.
414
1075000
2000
בלוח הזמנים הדי אגרסיבי שלי שאני חוזה פה.
18:22
So if you think that I'm wrong,
415
1077000
2000
אז אם אתם חושבים שאני טועה,
18:24
you'd better damn well go and find out why you think I'm wrong.
416
1079000
3000
כדאי מאוד שתלכו ותבדקו למה אתם חושבים שאני טועה.
18:28
And of course the main thing is that you shouldn't trust people
417
1083000
3000
וכמובן העניין העיקרי הוא שאתם לא צריכים לסמוך על אנשים
18:31
who call themselves gerontologists because,
418
1086000
2000
שקוראים לעצמם גרונטולוגים מפני,
18:33
as with any radical departure from previous thinking within a particular field,
419
1088000
4000
שכמו עם כל שינוי רדיקלי מחשיבה קודמת בשדה מסויים,
18:37
you know, you expect people in the mainstream to be a bit resistant
420
1092000
4000
אתם יודעים, אתם מצפים שאנשים בזרם המרכזי יתנגדו קצת
18:41
and not really to take it seriously.
421
1096000
2000
ולא ממש לקחת את זה ברצינות.
18:43
So, you know, you've got to actually do your homework,
422
1098000
2000
אז, אתם יודעים, אתם צריכים באמת לעשות את שיעורי הבית,
18:45
in order to understand whether this is true.
423
1100000
1000
כדי להבין אם זה אמיתי.
18:46
And we'll just end with a few things.
424
1101000
2000
ורק נסיים עם כמה דברים.
18:48
One thing is, you know, you'll be hearing from a guy in the next session
425
1103000
3000
דבר אחד הוא, אתם יודעים, אתם תשמעו מבחור בסשן הבא
18:51
who said some time ago that he could sequence the human genome in half no time,
426
1106000
4000
שאמר לפני כמה זמן שהוא יכול לרצף את הגנום האנושי במהירות גבוהה,
18:55
and everyone said, "Well, it's obviously impossible."
427
1110000
2000
וכולם אמרו, "ובכן, ברור שזה לא אפשרי."
18:57
And you know what happened.
428
1112000
1000
ואתם יודעים מה קרה.
18:58
So, you know, this does happen.
429
1113000
4000
אז, אתם יודעים, זה כן קורה.
19:02
We have various strategies -- there's the Methuselah Mouse Prize,
430
1117000
2000
יש לנו אסטרטגיות שונות -- יש את פרס עכבר מתושלח,
19:04
which is basically an incentive to innovate,
431
1119000
3000
שזה בעצם תמריץ לחדש,
19:07
and to do what you think is going to work,
432
1122000
3000
וכדי לעשות מה שאתם חושבים שיעבוד,
19:10
and you get money for it if you win.
433
1125000
2000
ואתם מקבלים כסף אם אתם זוכים.
19:13
There's a proposal to actually put together an institute.
434
1128000
3000
יש הצעה להקים מכון.
19:16
This is what's going to take a bit of money.
435
1131000
2000
זה מה שיקח קצת כסף.
19:18
But, I mean, look -- how long does it take to spend that on the war in Iraq?
436
1133000
3000
אבל, אני מתכוון, תראו -- כמה זמן לוקח לבזבז את זה על המלחמה בעירק?
19:21
Not very long. OK.
437
1136000
1000
לא הרבה. אוקיי.
19:22
(Laughter)
438
1137000
1000
(צחוק)
19:23
It's got to be philanthropic, because profits distract biotech,
439
1138000
3000
זה חייב להיות פילנטרופי, מפני שרווחים מפריעים לביוטק,
19:26
but it's basically got a 90 percent chance, I think, of succeeding in this.
440
1141000
4000
אבל יש לזה בעיקרון 90 אחוז סיכוי, אני חושב, להצליח בזה.
19:30
And I think we know how to do it. And I'll stop there.
441
1145000
3000
ואני חושב שאנחנו יודעים איך לעשות את זה. ואני אעצור כאן.
19:33
Thank you.
442
1148000
1000
תודה לכם.
19:34
(Applause)
443
1149000
5000
(מחיאות כפיים)
19:39
Chris Anderson: OK. I don't know if there's going to be any questions
444
1154000
3000
כריס אנדרסון: אוברי, אני לא יודע אם יהיו שאלות
19:42
but I thought I would give people the chance.
445
1157000
2000
אבל חשבתי לתת לאנשים צ'אנס.
19:44
Audience: Since you've been talking about aging and trying to defeat it,
446
1159000
4000
קהל: מאחר ודיברת על זקנה והניסיון להביס אותה,
19:48
why is it that you make yourself appear like an old man?
447
1163000
4000
למה אתה גורם לעצמך להראות כמו איש זקן?
19:52
(Laughter)
448
1167000
4000
(צחוק)
19:56
AG: Because I am an old man. I am actually 158.
449
1171000
3000
א.ג: מפני שאני איש זקן. אני בן 158 למעשה.
19:59
(Laughter)
450
1174000
1000
(צחוק)
20:00
(Applause)
451
1175000
3000
(מחיאות כפיים)
20:03
Audience: Species on this planet have evolved with immune systems
452
1178000
4000
קהל: זנים על הכוכב הזה התפתחו עם מערכת חיסון
20:07
to fight off all the diseases so that individuals live long enough to procreate.
453
1182000
4000
כדי להילחם בכל המחלות כך שבודדים יחיו זמן רב יותר כדי להתרבות.
20:11
However, as far as I know, all the species have evolved to actually die,
454
1186000
5000
עם זאת, עד כמה שאני יודע, כל המינים התפתחו כדי למות בסוף,
20:16
so when cells divide, the telomerase get shorter, and eventually species die.
455
1191000
5000
אז כשתא מתחלק, הטלומרים מתקצרים, ובסופו של דבר מינים מתים.
20:21
So, why does -- evolution has -- seems to have selected against immortality,
456
1196000
5000
אז, איך -- האבולוציה -- נראה שבחרה נגד אלמותיות,
20:26
when it is so advantageous, or is evolution just incomplete?
457
1201000
4000
אם היא כל כך משתלמת, או האם האבולוציה פשוט לא שלמה?
20:30
AG: Brilliant. Thank you for asking a question
458
1205000
2000
א. ג: מבריק, תודה לך ששאלת את השאלה הזו
20:32
that I can answer with an uncontroversial answer.
459
1207000
2000
כך שאני אוכל לתת תשובה לא שנויה במחלוקת.
20:34
I'm going to tell you the genuine mainstream answer to your question,
460
1209000
3000
אני אתן לכם את תשובת המיינסטרים האמיתית,
20:37
which I happen to agree with,
461
1212000
2000
שאני במקרה מסכים איתה,
20:39
which is that, no, aging is not a product of selection, evolution;
462
1214000
3000
והיא זו, לא, הזדקנות היא לא תוצר של בחירה, אבולוציה;
20:42
[aging] is simply a product of evolutionary neglect.
463
1217000
2000
זו בפשטות תוצאה של הזנחה אבולוציונית.
20:45
In other words, we have aging because it's hard work not to have aging;
464
1220000
5000
במילים אחרות, יש לנו הזדקנות מפני שזו עבודה קשה כדי שלא תהייה לנו הזדקנות;
20:50
you need more genetic pathways, more sophistication in your genes
465
1225000
2000
צריך עוד דרכים גנטיות, יותר תחכום בגנים שלכם
20:52
in order to age more slowly,
466
1227000
2000
כדי להזדקן יותר לאט,
20:54
and that carries on being true the longer you push it out.
467
1229000
3000
וזה ממשיך להיות נכון ככל שדוחפים את זה.
20:57
So, to the extent that evolution doesn't matter,
468
1232000
5000
אז, לאבולוציה לא משנה,
21:02
doesn't care whether genes are passed on by individuals,
469
1237000
2000
לא מעניין אותה אם גנים מועברים על ידי יחידים,
21:04
living a long time or by procreation,
470
1239000
2000
שחיים הרבה זמן או באמצעות רוויה,
21:07
there's a certain amount of modulation of that,
471
1242000
2000
יש כמות מסויימת של בקרה של זה,
21:09
which is why different species have different lifespans,
472
1244000
3000
וזו הסיבה שלמינים שונים יש תוחלת חיים שונה,
21:12
but that's why there are no immortal species.
473
1247000
2000
אבל זו הסיבה שאין זנים בני אלמוות.
21:15
CA: The genes don't care but we do?
474
1250000
2000
כ.א: לגנים לא אכפת אבל לנו כן?
21:17
AG: That's right.
475
1252000
1000
א.ג: נכון.
21:19
Audience: Hello. I read somewhere that in the last 20 years,
476
1254000
5000
קהל: שלום. קראתי איפה שהוא שב 20 השנים האחרונות,
21:24
the average lifespan of basically anyone on the planet has grown by 10 years.
477
1259000
5000
תוחלת החיים הממוצעת של בערך כולם על הכוכב גדלה ב 10 שנים.
21:29
If I project that, that would make me think
478
1264000
3000
אם אני משליך מזה, זה גורם לי לחשוב
21:32
that I would live until 120 if I don't crash on my motorbike.
479
1267000
4000
שאני אחיה עד גיל 120 אם אני לא אתרסק על האופנוע שלי.
21:37
That means that I'm one of your subjects to become a 1,000-year-old?
480
1272000
5000
זה אומר שאני אחד המועמדים שלך להיות בן 1,000?
21:42
AG: If you lose a bit of weight.
481
1277000
1000
א.ג: אם תוריד קצת משקל.
21:44
(Laughter)
482
1279000
3000
(צחוק)
21:47
Your numbers are a bit out.
483
1282000
3000
המספרים שלך קצת חורגים.
21:50
The standard numbers are that lifespans
484
1285000
3000
המספרים הסטנדרטיים הם שתוחלת החיים
21:53
have been growing at between one and two years per decade.
485
1288000
3000
גדלה בין שנה לשנתיים לעשור.
21:56
So, it's not quite as good as you might think, you might hope.
486
1291000
3000
אז, זה לא טוב כמו שאתה חושב, כמו שאתה מקווה.
22:00
But I intend to move it up to one year per year as soon as possible.
487
1295000
2000
אבל אני מתכוון להעלות את זה לשנה בשנה מהר ככל האפשר.
22:03
Audience: I was told that many of the brain cells we have as adults
488
1298000
3000
קהל: נאמר לי שהרבה מתאי המוח שיש לנו כמבוגרים
22:06
are actually in the human embryo,
489
1301000
1000
הם למעשה קיימים כבר בעובר,
22:08
and that the brain cells last 80 years or so.
490
1303000
2000
ושתא מוח שורד בערך שמונים שנה.
22:10
If that is indeed true,
491
1305000
2000
אם זה באמת נכון,
22:12
biologically are there implications in the world of rejuvenation?
492
1307000
3000
ביולוגית יש השלכות בעולם ההצערה?
22:15
If there are cells in my body that live all 80 years,
493
1310000
3000
אם יש תאים בגופי שחיים 80 שנה,
22:18
as opposed to a typical, you know, couple of months?
494
1313000
2000
בניגוד לממוצע, אתה יודע, כמה חודשים?
22:20
AG: There are technical implications certainly.
495
1315000
2000
א.ג: ברור שיש השלכות טכניות.
22:22
Basically what we need to do is replace cells
496
1317000
3000
בעיקרון מה שאנחנו צריכים לעשות זה להחליף תאים
22:26
in those few areas of the brain that lose cells at a respectable rate,
497
1321000
3000
באזורים המעטים האלה של המוח שמאבדים תאים בקצב מהיר,
22:29
especially neurons, but we don't want to replace them
498
1324000
3000
בעיקר ניורונים, אבל אנחנו לא רוצים להחליף אותם
22:32
any faster than that -- or not much faster anyway,
499
1327000
2000
יותר מהר מזה -- או לא הרבה יותר מהר בכל אופן,
22:34
because replacing them too fast would degrade cognitive function.
500
1329000
4000
מפני שהחלפה מהירה שלהם תדרדר את היכולת הקוגניטיבית.
22:38
What I said about there being no non-aging species earlier on
501
1333000
3000
מה שאמרתי קודם על זה שאין מינים שלא מזדקנים
22:41
was a little bit of an oversimplification.
502
1336000
2000
היה די סוג של הפשטה.
22:43
There are species that have no aging -- Hydra for example --
503
1338000
4000
יש מינים שאין להם הזדקנות -- הידרה לדוגמה --
22:47
but they do it by not having a nervous system --
504
1342000
2000
אבל הם עושים את זה בגלל שאין להם מערכת עצבים --
22:49
and not having any tissues in fact that rely for their function
505
1344000
2000
ואין להם רקמה שמתבססת לתיפקוד שלה
22:51
on very long-lived cells.
506
1346000
2000
על תאים עם אורך חיים גדול.
ABOUT THE SPEAKER
Aubrey de Grey - Crusader against agingAubrey de Grey, British researcher on aging, claims he has drawn a roadmap to defeat biological aging. He provocatively proposes that the first human beings who will live to 1,000 years old have already been born.
Why you should listen
A true maverick, Aubrey de Grey challenges the most basic assumption underlying the human condition -- that aging is inevitable. He argues instead that aging is a disease -- one that can be cured if it's approached as "an engineering problem." His plan calls for identifying all the components that cause human tissue to age, and designing remedies for each of them — forestalling disease and eventually pushing back death. He calls the approach Strategies for Engineered Negligible Senescence (SENS).
With his astonishingly long beard, wiry frame and penchant for bold and cutting proclamations, de Grey is a magnet for controversy. A computer scientist, self-taught biogerontologist and researcher, he has co-authored journal articles with some of the most respected scientists in the field.
But the scientific community doesn't know what to make of him. In July 2005, the MIT Technology Review challenged scientists to disprove de Grey's claims, offering a $20,000 prize (half the prize money was put up by de Grey's Methuselah Foundation) to any molecular biologist who could demonstrate that "SENS is so wrong that it is unworthy of learned debate." The challenge remains open; the judging panel includes TEDsters Craig Venter and Nathan Myhrvold. It seems that "SENS exists in a middle ground of yet-to-be-tested ideas that some people may find intriguing but which others are free to doubt," MIT's judges wrote. And while they "don't compel the assent of many knowledgeable scientists," they're also "not demonstrably wrong."
Aubrey de Grey | Speaker | TED.com