ABOUT THE SPEAKER
Nathan Wolfe - Virus hunter
Armed with blood samples, high-tech tools and a small army of fieldworkers, Nathan Wolfe hopes to re-invent pandemic control -- and reveal hidden secrets of the planet's dominant lifeform: the virus.

Why you should listen

Using genetic sequencing, needle-haystack research, and dogged persistence (crucial to getting spoilage-susceptible samples through the jungle and to the lab), Nathan Wolfe has proven what was science-fiction conjecture only a few decades ago -- not only do viruses jump from animals to humans, but they do so all the time. Along the way Wolfe has discovered several new viruses, and is poised to discover many more.

Wolfe's research has turned the field of epidemiology on its head, and attracted interest from philanthropists at Google.org and the Skoll foundation. Better still, the research opens the door to preventing epidemics before they happen, sidelining them via early-warning systems and alleviating the poverty from which easy transmission emerges.

More profile about the speaker
Nathan Wolfe | Speaker | TED.com
TED2009

Nathan Wolfe: The jungle search for viruses

חיפוש הוירוסים בג'ונגל של נתן וולף

Filmed:
1,660,987 views

צייד הוירוסים נתן וולף מנצח את המגפה הבאה בכך שהוא נשאר שני צעדים לפניה. הוא מוצא וירוסים קטלניים במקומות בהם הם נוצרים -- עוברים מחיות לאנשים בין ציידים עניים באפריקה -- לפני שהם תובעים את חייהם של מיליוני נפשות.
- Virus hunter
Armed with blood samples, high-tech tools and a small army of fieldworkers, Nathan Wolfe hopes to re-invent pandemic control -- and reveal hidden secrets of the planet's dominant lifeform: the virus. Full bio

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

00:18
When mostרוב people think about the beginningsהתחלות
0
0
2000
כשרוב האנשים חושבים על ההתחלה
00:20
of AIDSאיידס, they're gonna think back to the 1980s.
1
2000
3000
של איידס, הם יחשבו על שנות השמונים.
00:23
And certainlyבְּהֶחלֵט, this was the decadeעָשׂוֹר in whichאיזה we discoveredגילה AIDSאיידס
2
5000
3000
ובהחלט, זה היה העשור בו גילינו את האיידס,
00:26
and the virusוִירוּס that causesגורם ל it, HIVHIV.
3
8000
3000
ואת הוירוס שגורם לו, HIV.
00:29
But in factעוּבדָה this virusוִירוּס crossedחצה over into humansבני אנוש manyרב decadesעשרות שנים before,
4
11000
4000
אבל למען האמת הוירוס הזה חצה לאנושות עשורים רבים לפני כן,
00:33
from chimpanzeesשימפנזות, where the virusוִירוּס originatedמקורו, into humansבני אנוש who huntלָצוּד these apesקופים.
5
15000
4000
משימפנזים, הם המקור לוירוס, לאנשים שצדו את קופי האדם האלה.
00:37
This photoתמונה was takenנלקח before the Great Depressionדִכָּאוֹן
6
19000
3000
התמונה הזו צולמה בזמן המיתון הגדול
00:40
in Brazzavilleברזוויל, Congoקונגו.
7
22000
2000
בבראזויל, קונגו.
00:42
At this time, there were thousandsאלפים of individualsיחידים,
8
24000
2000
באותו הזמן, היו אלפי אנשים,
00:44
we think, that were infectedנָגוּעַ with HIVHIV.
9
26000
2000
אנחנו חושבים, שהיו נגועים בHIV.
00:46
So I have a coupleזוּג of really importantחָשׁוּב questionsשאלות for you.
10
28000
2000
אז יש לי כמה שאלות חשובות בשבילכם.
00:48
If this virusוִירוּס was in thousandsאלפים
11
30000
1000
אם הוירוס הזה היה באלפי
00:49
of individualsיחידים at this pointנְקוּדָה,
12
31000
2000
אנשים בנקודה הזו,
00:51
why was it the caseמקרה that it tookלקח us untilעד 1984
13
33000
3000
למה לקח לנו עד 1984
00:54
to be ableיכול to discoverלְגַלוֹת this virusוִירוּס?
14
36000
2000
כדי להיות מסוגלים למצוא את הוירוס הזה?
00:56
OK now, more importantlyחשוב,
15
38000
2000
אוקי עכשיו, חשוב יותר,
00:58
had we been there in the '40s and '50s, '60s,
16
40000
3000
אם היינו שם בשנות הארבעים, החמישים והשישים,
01:01
had we seenלראות this diseaseמַחֲלָה, had we understoodהבין
17
43000
3000
אם היינו רואים את המחלה הזו, אם היינו מבינים
01:04
exactlyבְּדִיוּק what was going on with it, how mightאולי that have changedהשתנה and completelyלַחֲלוּטִין
18
46000
3000
מה בדיוק קורה שם, איך זה היה משנה ולחלוטין
01:07
transformedהשתנה the natureטֶבַע of the way this pandemicמגיפה movedנִרגָשׁ?
19
49000
5000
הופך את הדרך בה המגפה הזו התפשטה?
01:12
In factעוּבדָה, this is not uniqueייחודי to HIVHIV. The vastעָצוּם majorityרוֹב of
20
54000
3000
למען האמת, זה לא יחודי לHIV. רוב הוירוסים
01:15
virusesוירוסים come from animalsבעלי חיים.
21
57000
2000
מגיעים מחיות.
01:17
And you can kindסוג of think of this as a pyramidפִּירָמִידָה of this bubblingפִּכפּוּך up of virusesוירוסים
22
59000
3000
ואתם יכולים לחשוב על זה כמעיין פירמידה של וירוסים מבעבעים
01:20
from animalsבעלי חיים into humanבן אנוש populationsאוכלוסיות.
23
62000
2000
מהחיות אל האוכלוסיות האנושיות.
01:22
But only at the very topחלק עליון of this pyramidפִּירָמִידָה do these things becomeהפכו completelyלַחֲלוּטִין humanבן אנוש.
24
64000
3000
אבל רק בראש הפירמידה הדברים האלה נעשים ממש אנושיים.
01:25
Neverthelessעל כל פנים, we spendלְבַלוֹת the vastעָצוּם majorityרוֹב
25
67000
3000
ועדיין, אנחנו מבלים את רוב
01:28
of our energyאֵנֶרְגִיָה focusedמְרוּכָּז on this levelרָמָה of the pyramidפִּירָמִידָה,
26
70000
2000
האנרגיה שלנו ברמה הזו של הפירמידה,
01:30
tryingמנסה to tackleלְהִתְמוֹדֵד things that are alreadyכְּבָר completelyלַחֲלוּטִין adaptedמְעוּבָּד to humanבן אנוש beingsישויות,
27
72000
4000
מנסים לטפל בדברים שכבר התאימו את עצמם לגמרי לאנשים,
01:34
that are going to be very very difficultקָשֶׁה to addressכתובת --
28
76000
2000
מה שעומד להיות מאוד קשה לטיפול --
01:36
as we'veיש לנו seenלראות in the caseמקרה of HIVHIV.
29
78000
2000
כמו שראינו במקרה של HIV.
01:38
So duringבְּמַהֲלָך the last 15 yearsשנים,
30
80000
2000
אז במשך 15 השנים האחרונות,
01:40
I've been workingעובד to actuallyלמעשה studyלימוד the earlierמוקדם יותר interfaceמִמְשָׁק here --
31
82000
3000
עבדתי כדי ללמוד את הממשק הראשוני כאן --
01:43
what I've labeledשכותרתו "viralנְגִיפִי chatterלְפַטְפֵט," whichאיזה was a termטווח coinedטָבוּעַ
32
85000
2000
מה שכיניתי "הפטפוט הויראלי", מונח שנטבע
01:45
by my mentorמורה Donדוֹן Burkeבורקה.
33
87000
2000
על ידי מורי דון בורק.
01:47
This is the ideaרַעְיוֹן that we can studyלימוד the sortסוג of
34
89000
2000
זה הרעיון שאנחנו יכולים ללמוד את סוג
01:49
pingingפינג of these virusesוירוסים into humanבן אנוש populationsאוכלוסיות,
35
91000
3000
המעבר של הוירוסים האלה לאוכלוסיות האנושיות,
01:52
the movementתְנוּעָה of these agentsסוכנים over into humansבני אנוש;
36
94000
2000
המעבר של הסוכנים האלה לאנשים,
01:54
and by capturingלכידת this momentרֶגַע,
37
96000
2000
ועל ידי לכידת הרגע הזה,
01:56
we mightאולי be ableיכול to moveמהלך \ לזוז \ לעבור to a situationמַצָב where we can catchלתפוס them earlyמוקדם.
38
98000
3000
אולי נוכל לעבור למצב בו נוכל לתפוש אותם מוקדם.
01:59
OK, so this is a pictureתְמוּנָה, and I'm going to showלְהַצִיג you
39
101000
2000
אוקי, אז זו תמונה, ואני עומד להראות לכם
02:01
some picturesתמונות now from the fieldשדה.
40
103000
2000
כמה תמונות מהשטח.
02:03
This is a pictureתְמוּנָה of a centralמֶרכָּזִי Africanאַפְרִיקַנִי hunterצַיָד.
41
105000
2000
זו תמונה של צייד ממרכז אפריקה.
02:05
It's actuallyלמעשה a fairlyלְמַדַי commonמשותף pictureתְמוּנָה.
42
107000
2000
זו תמונה נפוצה למען האמת.
02:07
One of the things I want you to noteהערה from it
43
109000
2000
אחד הדברים שאני רוצה שתשימו לב אליו ממנה
02:09
is bloodדָם -- that you see a tremendousעָצוּם amountכמות of bloodדָם contactאיש קשר.
44
111000
3000
זה דם -- שאתם רואים כמות גדולה של מגע עם דם.
02:12
This was absolutelyבהחלט keyמַפְתֵחַ for us. This is a
45
114000
2000
זה כמובן היה מפתח בשבילנו. זה
02:14
very intimateאִינטִימִי formטופס of connectionחיבור.
46
116000
2000
מגע מאוד אינטימי.
02:16
So if we're going to studyלימוד viralנְגִיפִי chatterלְפַטְפֵט, we need to
47
118000
2000
אז אם נלמד פטפוט ויראלי, אנחנו צריכים
02:18
get to these populationsאוכלוסיות who have intensiveאִינטֶנסִיבִי contactאיש קשר with wildפְּרָאִי animalsבעלי חיים.
48
120000
3000
להגיע לאוכלוסיות האלה שיש להן מגע אינטנסיבי עם חיות בר.
02:21
And so we'veיש לנו been studyingלומד people like this individualאִישִׁי.
49
123000
4000
אז חקרנו אנשים כמו האיש הזה.
02:25
We collectלאסוף bloodדָם from them, other specimensדגימות.
50
127000
3000
אנחנו אוספים דם מהם, ודוגמיות אחרות.
02:28
We look at the diseasesמחלות, whichאיזה are in the animalsבעלי חיים as well as the humansבני אנוש.
51
130000
3000
אנחנו מסתכלים על המחלות, שנמצאות בחיות ובאנשים.
02:31
And ideallyבאופן אידיאלי, this is going to allowלהתיר us to catchלתפוס these things
52
133000
3000
ובאופן אידיאלי, זה יאפשר לנו לתפוש את הדברים האלה
02:34
earlyמוקדם on, as they're movingמעבר דירה over into humanבן אנוש populationsאוכלוסיות.
53
136000
3000
בהתחלה, כשהם עוברים לאוכלוסיות האנושיות.
02:37
And the basicבסיסי objectiveמַטָרָה of this work is not to just
54
139000
2000
והמטרה הבסיסית של העבודה הזו היא לא רק
02:39
go out onceפַּעַם and look at these individualsיחידים,
55
141000
2000
לצאת החוצה פעם אחת ולהביט באנשים האלה,
02:41
but to establishלְהַקִים thousandsאלפים of individualsיחידים
56
143000
2000
אלא לעבוד עם אלפי אנשים
02:43
in these populationsאוכלוסיות that we would monitorלפקח
57
145000
3000
באוכלוסיות האלה שננטר אותם
02:46
continuouslyברציפות on a regularרגיל basisבָּסִיס.
58
148000
2000
באופן עקבי ועל בסיס קבוע.
02:48
When they were sickחוֹלֶה, we would collectלאסוף specimensדגימות from them.
59
150000
2000
כשהם היו חולים, היינו אוספים דוגמיות מהם.
02:50
We would actuallyלמעשה enlistלהתגייס them --
60
152000
2000
בעצם היינו מגייסים אותם --
02:52
whichאיזה we'veיש לנו doneבוצע now -- to collectלאסוף specimensדגימות from animalsבעלי חיים.
61
154000
2000
מה שעשינו עכשיו -- לאסוף דוגמיות מחיות.
02:54
We give them these little piecesחתיכות of filterלְסַנֵן paperעיתון.
62
156000
2000
אנחנו נותנים להם פיסות קטנות של נייר סינון.
02:56
When they sampleלִטעוֹם from animalsבעלי חיים,
63
158000
2000
כשהם לוקחים דוגמיות מהחיות,
02:58
they collectלאסוף the bloodדָם on the filterלְסַנֵן paperעיתון
64
160000
2000
הם אוספים את הדם על נייר הסינון הזה
03:00
and this allowsמאפשרים us to identifyלזהות yet-unknownעדיין לא ידוע virusesוירוסים from exactlyבְּדִיוּק the right animalsבעלי חיים --
65
162000
4000
וזה מאפשר לנו לזהות וירוסים לא ידועים בדיוק מהחיות הנכונות --
03:04
the onesיחידות that are actuallyלמעשה beingלהיות huntedציד.
66
166000
3000
אלה שבאמת ניצודות.
03:10
(Videoוִידֵאוֹ) Narratorמספר: Deepעָמוֹק in a remoteמְרוּחָק regionאזור of Cameroonקמרון,
67
172000
2000
(וידאו): קריין: עמוק באזורים המרוחקים של קמרון,
03:12
two huntersציידים stalkגִבעוֹל theirשֶׁלָהֶם preyטֶרֶף.
68
174000
3000
שני ציידים עוקבים אחרי הטרף שלהם.
03:15
Theirשֶׁלָהֶם namesשמות are Patriceפטריס and PateePatee.
69
177000
2000
שמם פטריס ופטי.
03:17
They're searchingמחפש for bushשיח meatבָּשָׂר;
70
179000
3000
הם מחפשים בשר שיחים --
03:20
forestיַעַר animalsבעלי חיים they can killלַהֲרוֹג to feedהזנה theirשֶׁלָהֶם familiesמשפחות.
71
182000
4000
חיות יער שהם יוכלו לצוד כדי להאכיל את משפחותייהם.
03:24
Patriceפטריס and PateePatee setמַעֲרֶכֶת out mostרוב daysימים to go out huntingציד
72
186000
2000
פטריס ופטי יצאו רוב הימים לצוד
03:26
in the forestיַעַר around theirשֶׁלָהֶם homesבתים.
73
188000
3000
ביערות מסביב לבתיהם.
03:29
They have a seriesסִדרָה of trapsמלכודות, of snaresמלכודות that they'veהם כבר setמַעֲרֶכֶת up
74
191000
2000
יש להם אוסף מלכודות ופתיונות שהם מציבים
03:31
to catchלתפוס wildפְּרָאִי pigsחזירים, snakesנחשים, monkeysקופים,
75
193000
4000
כדי לתפוס חזירי בר, נחשים, קופים
03:35
rodentsמכרסמים -- anything they can, really.
76
197000
4000
מכרסמים, בעצם כל דבר שהם יכולים.
03:39
Patriceפטריס and PateePatee have been out for hoursשעות but foundמצאתי nothing.
77
201000
6000
פטריס ופטי יצאו לשעות ולא מצאו שום דבר.
03:45
The animalsבעלי חיים are simplyבפשטות goneנעלם.
78
207000
4000
החיות פשוט נעלמו.
03:49
We stop for a drinkלִשְׁתוֹת of waterמַיִם.
79
211000
5000
עצרנו לשתות מים.
03:54
Then there is a rustleרִשׁרוּשׁ in the brushמִברֶשֶׁת.
80
216000
5000
ואז היה רחש בשיחים.
03:59
A groupקְבוּצָה of huntersציידים approachגִישָׁה,
81
221000
5000
קבוצת ציידים התקרבה.
04:04
theirשֶׁלָהֶם packsחבילות loadedעמוס with wildפְּרָאִי gameמִשְׂחָק.
82
226000
4000
החבילות שלהם עמוסות בצייד.
04:08
There's at leastהכי פחות threeשְׁלוֹשָׁה virusesוירוסים
83
230000
2000
יש לפחות שלושה וירוסים
04:10
that you know about, whichאיזה are in this particularמיוחד monkeyקוֹף.
84
232000
3000
שיודעים עליהם, שנמצאים בסוג הקוף הזה.
04:13
Nathanנתן Wolfeוולף: This speciesמִין, yeah. And there's manyרב manyרב more pathogensפתוגנים
85
235000
2000
נתן וולף: המין הזה, כן. ויש עוד הרבה פתוגנים
04:15
that are presentמתנה in these animalsבעלי חיים.
86
237000
2000
שנמצאים בחיות האלה.
04:17
These individualsיחידים are at specificספֵּצִיפִי riskלְהִסְתָכֵּן,
87
239000
3000
האנשים האלהנמצאים בסיכון מסויים,
04:20
particularlyבִּמְיוּחָד if there's bloodדָם contactאיש קשר, they're at riskלְהִסְתָכֵּן for transmissionתִמסוֹרֶת
88
242000
3000
בעיקר אם יש מגע עם דם, הם בסכנת העברה
04:23
and possiblyיִתָכֵן infectionהַדבָּקָה with novelרוֹמָן virusesוירוסים.
89
245000
5000
ואפילו הדבקה אפשרית בוירוסים חדשים.
04:28
Narratorמספר: As the huntersציידים displayלְהַצִיג theirשֶׁלָהֶם killsהורג, something surprisingמַפתִיעַ happensקורה.
90
250000
3000
קריין: כשהציידים מציגים את הצייד שלהם, משהו מפתיע קורה.
04:31
They showלְהַצִיג us filterלְסַנֵן paperעיתון they'veהם כבר used to collectלאסוף the animals'בעלי חיים' bloodדָם.
91
253000
4000
הם מראים לנו נייר סינון שהשתמשו בו כדי לאסוף את הדם של החיות.
04:35
The bloodדָם will be testedבָּדוּק for zoonoticzoonotic virusesוירוסים,
92
257000
3000
הדם יבדק לוירוסים זואונוטיים (עוברים מחיה לאדם),
04:38
partחֵלֶק of a programתָכְנִית Drד"ר. Wolfeוולף has spentמוּתַשׁ yearsשנים settingהגדרה up.
93
260000
3000
חלק מתוכנית שדר. וולף הקים במשך שנים.
04:41
NWNW: So this is from this animalבעל חיים right here,
94
263000
2000
נ.ו.: אז זה מהחיה פה,
04:43
Greaterגדול יותר Spot-Nosedספוט-אפד Guenonגנון.
95
265000
2000
גונון גדול מנוקד אף.
04:45
Everyכֹּל personאדם who has one of those filterלְסַנֵן papersניירות has at leastהכי פחות,
96
267000
2000
לכל אדם שמחזיק אחד מנירות הסינון האלה, עבר לפחות,
04:47
at a minimumמִינִימוּם, been throughדרך our basicבסיסי healthבְּרִיאוּת educationהַשׂכָּלָה
97
269000
3000
חינוך רפואי בסיסי
04:50
about the risksסיכונים associatedהמשויך with these activitiesפעילויות,
98
272000
3000
לגבי הסיכונים שמקושרים לפעילויות האלה,
04:53
whichאיזה presumablyכַּנִראֶה, from our perspectiveפֶּרספֶּקטִיבָה,
99
275000
2000
שכפי הנראה, לפי נקודת ראותנו,
04:55
givesנותן them the abilityיְכוֹלֶת to decreaseלְהַקְטִין theirשֶׁלָהֶם ownשֶׁלוֹ riskלְהִסְתָכֵּן,
100
277000
2000
נותנת להם את האפשרות להפחית את הסיכונים שלהם,
04:57
and then obviouslyמובן מאליו the riskלְהִסְתָכֵּן to theirשֶׁלָהֶם familiesמשפחות,
101
279000
3000
ואז כמובן להפחית את הסיכון למשפחותייהם,
05:00
the villageכְּפָר, the countryמדינה, and the worldעוֹלָם.
102
282000
4000
לכפר, למדינה, ולעולם.
05:04
NWNW: OK, before I continueלְהַמשִׁיך, I think it's importantחָשׁוּב to take just a momentרֶגַע
103
286000
3000
נ.ו. אוקי, לפני שאמשיך, אני חושב שכדאי לקחת רגע
05:07
to talk about bushשיח meatבָּשָׂר. Bushשיח meatבָּשָׂר is the huntingציד of wildפְּרָאִי gameמִשְׂחָק.
104
289000
3000
כדי לדבר על הבושמיט. בושמיט הוא צייד של בשר חיות בר.
05:10
OK? And you can considerלשקול all sortsמיני of differentשונה bushשיח meatבָּשָׂר.
105
292000
2000
אוקי? ואתם יכולים לחשוב על כמה סוגים של בושמיט.
05:12
I'm going to be talkingשִׂיחָה about this.
106
294000
2000
אני אדבר על זה.
05:14
When your childrenיְלָדִים and grandchildrenנכדים
107
296000
2000
כשילדיכם ונכדיכם
05:16
sortסוג of poseפּוֹזָה questionsשאלות to you about this periodפרק זמן of time,
108
298000
2000
ישאלו אתכם שאלות על התקופה הזו,
05:18
one of the things they're gonna askלִשְׁאוֹל you,
109
300000
2000
אחד הדברים שישאלו אתכם,
05:20
is how it was they we allowedמוּתָר some of our closestהכי קרוב livingחַי relativesקרובי משפחה,
110
302000
3000
זה איך נתנו לחלק מהחיות הקרובות אלינו ביותר,
05:23
some of the mostרוב valuableבעל ערך and endangeredבסכנה speciesמִין
111
305000
2000
חלק מהחיות בעלות הערך הגבוה ביותר ובסכנת הכחדה
05:25
on our planetכוכב לכת, to go extinctנִכחָד because we
112
307000
3000
על הכוכב, להיכחד בגלל
05:28
weren'tלא היו ableיכול to addressכתובת some of the issuesנושאים
113
310000
2000
שלא הצלחנו לטפל בחלק מהנושאים
05:30
of povertyעוני in these partsחלקים of the worldעוֹלָם.
114
312000
2000
של עוני בחלקים האלה של העולם.
05:32
But in factעוּבדָה that's not the only questionשְׁאֵלָה they're going to askלִשְׁאוֹל you about this.
115
314000
3000
אבל למעשה זו לא השאלה היחידה שהם ישאלו אותנו על זה.
05:35
They're alsoגַם going to askלִשְׁאוֹל you the questionשְׁאֵלָה
116
317000
2000
הם גם ישאלו אתכם את השאלה
05:37
that when we knewידע that this was the way that HIVHIV enteredנכנס
117
319000
2000
שכשידענו שזו הדרך בה HIV נכנד
05:39
into the humanבן אנוש populationאוּכְלוֹסִיָה,
118
321000
2000
לאוכלוסיה האנושית,
05:41
and that other diseasesמחלות had the potentialפוטנציאל to enterלהיכנס like this,
119
323000
2000
ושלחלק מהמחלות האחרות היתה דרך להכנס כך,
05:43
why did we let these behaviorsהתנהגויות continueלְהַמשִׁיך?
120
325000
2000
למה הרשנו להתנהגויות האלה להמשך?
05:45
Why did we not find some other solutionפִּתָרוֹן to this?
121
327000
2000
למה לא מצאנו פתרון אחר לזה?
05:47
They're going to say, in regionsאזורים of profoundעָמוֹק
122
329000
3000
הם יגידו, באזורים
05:50
instabilityחוסר יציבות throughoutבְּמֶשֶך the worldעוֹלָם,
123
332000
2000
של חוסר יציבות בעולם,
05:52
where you have intenseאִינטֶנסִיבִי povertyעוני, where populationsאוכלוסיות are growingגָדֵל
124
334000
3000
היכן שיש עוני קשה, היכן שאוכלוסיות גדלות,
05:55
and you don't have sustainableבר קיימא resourcesאֶמְצָעִי like this,
125
337000
2000
ואין משאבים קיומיים כמו זה,
05:57
this is going to leadעוֹפֶרֶת to foodמזון insecurityחוסר ביטחון.
126
339000
5000
זה עומד להוביל לחוסר יציבות באוכל.
06:02
But they're alsoגַם going to askלִשְׁאוֹל you probablyכנראה a differentשונה questionשְׁאֵלָה.
127
344000
2000
אבל הם גם ישאלו כנראה שאלה אחרת.
06:04
It's one that I think we all need to askלִשְׁאוֹל ourselvesבְּעָצמֵנוּ,
128
346000
2000
זו שאלה שאני חושב שצריך לשאול את עצמנו,
06:06
whichאיזה is, why we thought the responsibilityאַחֲרָיוּת restedנח with this individualאִישִׁי here.
129
348000
4000
שהיא, למה אנחנו חושבים שהאחריות היא של האדם הזה פה.
06:10
Now this is the individualאִישִׁי -- you can see just right up over his right shoulderכָּתֵף --
130
352000
3000
עכשיו זה האדם -- אתם יכולים לראות פה מעבר לכתפו הימנית --
06:13
this is the individualאִישִׁי that huntedציד the monkeyקוֹף
131
355000
2000
זה האדם שצד את הקוף
06:15
from the last pictureתְמוּנָה that I showedparagraphs you.
132
357000
2000
מהתמונה האחרונה שהראתי לכם.
06:17
OK, take a look at his shirtחוּלצָה.
133
359000
2000
אוקיי, הביטו בחולצה הזו.
06:19
You know, take a look at his faceפָּנִים.
134
361000
3000
אתם יודעים, תביטו בפנים שלו.
06:22
Bushשיח meatבָּשָׂר is one of the centralמֶרכָּזִי crisesמשברים,
135
364000
3000
בושמיט הוא אחד מהמשברים המרכזיים,
06:25
whichאיזה is occurringמתרחש in our populationאוּכְלוֹסִיָה right now,
136
367000
2000
שקורים באוכלוסיה עכשיו,
06:27
in humanityאֶנוֹשִׁיוּת, on this planetכוכב לכת.
137
369000
2000
באנושות, על הכוכב הזה.
06:29
But it can't be the faultאשמה of somebodyמִישֶׁהוּ like this.
138
371000
3000
אבל זה לא יכול להיות אשמת מישהו כמו זה.
06:32
OK? And solvingפְּתִירָה it cannotלא יכול be his responsibilityאַחֲרָיוּת aloneלבד.
139
374000
4000
אוקיי? ופתירתה לא יכולה להיות אחריותו בלבד.
06:36
There's no easyקַל solutionsפתרונות,
140
378000
2000
אין פתרונות פשוטים,
06:38
but what I'm sayingפִּתגָם to you is that we neglectהַזנָחָה this problemבְּעָיָה
141
380000
2000
אבל מה שאני אומר לכם הוא שאנחנו מזניחים את הבעיה הזו
06:40
at our ownשֶׁלוֹ perilסַכָּנָה.
142
382000
2000
ומסכנים את עצמנו.
06:42
So, in 1998, alongלְאוֹרֶך with my mentorsחונכים
143
384000
3000
אז, ב1998, ביחד עם המורים הרוחניים שלי
06:45
Donדוֹן Burkeבורקה and Colonelאלוף משנה Mpoudi-Ngoleמפודי-נגולה,
144
387000
2000
דון בורק וקולונל מפודי-נגול,
06:47
we wentהלך to actuallyלמעשה startהַתחָלָה this work
145
389000
2000
אנחנו בעצם רוצים להתחיל את העבודה הזאת
06:49
in Centralמֶרכָּזִי Africaאַפְרִיקָה, to work with huntersציידים
146
391000
2000
במרכז אפריקה, לעבוד עם ציידים
06:51
in this partחֵלֶק of the worldעוֹלָם.
147
393000
2000
בחלק הזה של העולם.
06:53
And my jobעבודה -- at that time I was a post-doctoralפוסט-דוקטורט fellowעָמִית,
148
395000
3000
והעבודה שלי -- באותו זמן הייתי פוסט-דוקטורנט,
06:56
and I was really taskedמשימה with settingהגדרה this up.
149
398000
2000
והייתי מצוות להקמת הדבר הזה.
06:58
So I said to myselfעצמי, "OK, great --
150
400000
2000
אז אמרתי לעצמי, "אוקיי, מעולה --
07:00
we're gonna collectלאסוף all kindsמיני of specimensדגימות. We're gonna go to all these
151
402000
2000
אנחנו הולכים לאסוף כל מיני ממצאים. אנחנו נלך לכל
07:02
differentשונה locationsמיקומים. It's going to be wonderfulנִפלָא."
152
404000
3000
מיני מקומות שונים. זה עומד להיות נפלא."
07:05
You know, I lookedהביט at the mapמַפָּה; I pickedהרים out 17 sitesאתרים;
153
407000
2000
אתם יודעים, הסתכלתי על המפה, ובחרתי 17 אתרים,
07:07
I figuredמְעוּטָר, no problemבְּעָיָה.
154
409000
2000
וחשבתי, אין בעיה.
07:09
(Laughterצחוק)
155
411000
2000
(צחוק)
07:11
Needlessמְיוּתָר to say, I was drasticallyבאופן דרסטי wrongלא בסדר.
156
413000
2000
לא צריך להגיד, שטעיתי בגדול.
07:13
This is challengingמאתגר work to do.
157
415000
2000
זו עבודה מאוד מאתגרת.
07:15
Fortunatelyלְמַרְבֶּה הַמַזָל, I had and continueלְהַמשִׁיך to have
158
417000
2000
למזלי, היה לי ועדיין יש לי
07:17
an absolutelyבהחלט wonderfulנִפלָא teamקְבוּצָה of colleaguesעמיתים and collaboratorsמשתפי פעולה in my ownשֶׁלוֹ teamקְבוּצָה,
159
419000
3000
צוות מדהים של עמיתים ומשתפי פעולה בצוות שלי,
07:20
and that's the only way that this work can really occurמתרחש.
160
422000
2000
וזו הדרך היחידה שהעבודה הזו יכולה להתבצע.
07:22
We have a wholeכֹּל rangeטווח of challengesאתגרים about this work.
161
424000
3000
יש לנו מגוון של אתגרים שקשורים לעבודה הזו.
07:25
One of them is just obtainingהשגת trustאמון
162
427000
2000
אחד מהם הוא פשוט לקבל את האמון
07:27
from individualsיחידים that we work with in the fieldשדה.
163
429000
2000
מאנשים שאנחנו עובדים איתם בשטח.
07:29
The personאדם you see on the right handיד sideצַד is Paulפול DeLong-Minutuדלונג-מינוטו.
164
431000
4000
האדם שאתם רואים בצד ימין הוא פול דהלונג-מינוטו.
07:33
He's one of the bestהטוב ביותר communicatorsבתקשורת that I've really ever dealtעסק with.
165
435000
2000
הוא אחד מהמתקשרים הטובים ביותר שעבדתי איתם.
07:35
When I arrivedהגיע I didn't speakלְדַבֵּר a wordמִלָה of Frenchצָרְפָתִית,
166
437000
2000
כשהגעתי לא דיברתי מילה בצרפתית,
07:37
and I still seemedנראה to understandמבין what it was he was sayingפִּתגָם.
167
439000
3000
ועדיין נראה שהבנתי מה שהוא אומר.
07:40
Paulפול workedעבד for yearsשנים
168
442000
2000
פול עבד שנים
07:42
on the Cameroonianקמרון nationalלאומי radioרָדִיוֹ and televisionטֵלֶוִיזִיָה,
169
444000
2000
ברדיו והטלויזיה הקמרונית,
07:44
and he spokeדיבר about healthבְּרִיאוּת issuesנושאים. He was a healthבְּרִיאוּת correspondentכַתָב.
170
446000
3000
והוא דיבר על נושאים בריאותיים. הוא היה הכתב לענייני בריאות.
07:47
So we figuredמְעוּטָר we'dלהתחתן hireלִשְׂכּוֹר this personאדם -- when we got there he could
171
449000
2000
אז חשבנו שנשכור את האיש הזה, וכשנגיע לשם הוא יוכל
07:49
be a great communicatorCommunicator.
172
451000
2000
להיות מתקשר טוב.
07:51
When we would get to these ruralכַּפרִי villagesכפרים, thoughאם כי, what we foundמצאתי out
173
453000
2000
אבל כשהגענו לישובים הכפריים האלה, מה שגילינו היה
07:53
is that no one had televisionטֵלֶוִיזִיָה,
174
455000
2000
שלאף אחד לא היתה טלויזיה,
07:55
so they wouldn'tלא recognizeלזהות his faceפָּנִים.
175
457000
3000
אז הם לא הכירו את הפנים.
07:58
But -- when he beganהחל to speakלְדַבֵּר
176
460000
3000
אבל -- כשהוא התחיל לדבר
08:01
they would actuallyלמעשה recognizeלזהות his voiceקוֹל from the radioרָדִיוֹ.
177
463000
2000
הם זיהו את הקול שלו מהרדיו.
08:03
And this was somebodyמִישֶׁהוּ who had incredibleמדהים
178
465000
2000
וזה מישהו שהיה לו פוטנציאל
08:05
potentialפוטנציאל to spreadהתפשטות aspectsהיבטים of our messageהוֹדָעָה,
179
467000
2000
אדיר להפיץ את המסר שלנו,
08:07
whetherהאם it be with regardsבברכה to wildlifeחַיוֹת בַּר conservationשימור
180
469000
3000
אם זה היה על שימור חיי הבר
08:10
or healthבְּרִיאוּת preventionמְנִיעָה.
181
472000
3000
או רפואה מניעתית.
08:13
Oftenלעתים קרובות we runלָרוּץ into obstaclesמכשולים. This is us comingמגיע back from
182
475000
2000
הרבה פעמים נתקלנו במכשולים. זה אנחנו חוזרים
08:15
one of these very ruralכַּפרִי sitesאתרים,
183
477000
2000
מאחד מהאזורים הכפריים האלה,
08:17
with specimensדגימות from 200 individualsיחידים
184
479000
2000
עם דוגמיות מ200 אנשים
08:19
that we neededנָחוּץ to get back to the labמַעבָּדָה withinבְּתוֹך 48 hoursשעות.
185
481000
2000
שהיינו צריכים להביא למעבדה תוך 48 שעות.
08:21
I like to showלְהַצִיג this shotבְּעִיטָה -- this is
186
483000
2000
אני רוצה להראות לכם תמונה -- זה
08:23
Ubaldאובלד Tamoufeתמופה, who'sמי זה the leadעוֹפֶרֶת
187
485000
2000
אובלד טמפה, שהוא החוקר הראשי
08:25
investigatorחוֹקֵר in our Cameroonקמרון siteאֲתַר.
188
487000
2000
באתר שלנו בקמרון.
08:27
Ubaldאובלד laughsצוחק at me when I showלְהַצִיג this photoתמונה
189
489000
2000
אובלד צוחק עלי כשאני מראה את התמונה הזאת
08:29
because of courseקוּרס you can't see his faceפָּנִים.
190
491000
2000
מפני שכמובן אי אפשר לראות את פניו.
08:31
But the reasonסיבה I like to showלְהַצִיג the shotבְּעִיטָה
191
493000
2000
אבל הסיבה שאני אוהב להראות את התמונה
08:33
is because you can see that he's about to solveלִפְתוֹר this problemבְּעָיָה.
192
495000
3000
היא שאתם יכולים לראות שהוא עומד לפתור את הבעיה הזאת.
08:36
(Laughterצחוק)
193
498000
1000
(צחוק)
08:37
Whichאיזה -- whichאיזה he did, whichאיזה he did.
194
499000
3000
ש -- שהוא פתר. הוא פתר.
08:40
Just a fewמְעַטִים quickמָהִיר before and after shotsיריות.
195
502000
2000
רק כמה תמונות מהירות של לפני ואחרי.
08:42
This was our laboratoryמַעבָּדָה before.
196
504000
3000
זו היתה המעבדה שלנו לפני.
08:45
This is what it looksנראה like now.
197
507000
2000
וכך היא נראית עכשיו.
08:47
Earlyמוקדם on, in orderלהזמין to shipספינה our specimensדגימות,
198
509000
2000
בהתחלה, כדי לשלוח את הדוגמיות,
08:49
we had to have dryיָבֵשׁ iceקרח. To get dryיָבֵשׁ iceקרח we had to go
199
511000
2000
היינו צריכים קרח יבש. כדי להשיג קרח יבש היינו צריכים לנסוע
08:51
to the breweriesמבשלות -- begלְהִתְחַנֵן, borrowלִלווֹת, stealלִגנוֹב to get these folksאנשים to give it to us.
200
513000
3000
למבשלות -- להתחנן, להשאיל, לגנוב כדי לגרום לאנשים האלה לתת לנו אותו.
08:54
Now we have our ownשֶׁלוֹ liquidנוזל nitrogenחַנקָן.
201
516000
3000
עכשיו יש לנו את החנקן הנוזלי שלנו.
08:57
I like to call our laboratoryמַעבָּדָה the coldestקר placeמקום in Centralמֶרכָּזִי Africaאַפְרִיקָה -- it mightאולי be.
202
519000
5000
אני אוהב לקרוא למעבדה שלנו המקום הקר ביותר במרכז אפריקה -- היא כנראה כך.
09:02
And here'sהנה a shotבְּעִיטָה of me, this is the before shotבְּעִיטָה of me.
203
524000
4000
והנה תמונה שלי, זו תמונה שלי לפני.
09:06
(Laughterצחוק)
204
528000
2000
(צחוק)
09:08
No commentתגובה.
205
530000
2000
אין תגובה.
09:10
So what happenedקרה? So duringבְּמַהֲלָך the 10 yearsשנים that we'veיש לנו been doing
206
532000
2000
אז מה קרה? במשך 10 השנים בהן עשינו
09:12
this work, we actuallyלמעשה surprisedמוּפתָע ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
207
534000
3000
את העבודה הזו, למען האמת הפתענו את עצמנו.
09:15
We madeעָשׂוּי a numberמספר of discoveriesתגליות.
208
537000
3000
גילינו כמה תגליות.
09:18
And what we'veיש לנו foundמצאתי is that if you look in the right placeמקום,
209
540000
2000
ומה שמצאנו זה שאם תחפשו במקומות הנכונים,
09:20
you can actuallyלמעשה monitorלפקח the flowזְרִימָה
210
542000
2000
תוכלו לנטר את זרם
09:22
of these virusesוירוסים into humanבן אנוש populationsאוכלוסיות.
211
544000
2000
הוירוסים האלה לתוך אוכלוסיות אנושיות.
09:24
That gaveנתן us a tremendousעָצוּם amountכמות of hopeלְקַווֹת.
212
546000
2000
זה נתן לנו הרבה תקוה.
09:26
What we'veיש לנו foundמצאתי is a wholeכֹּל rangeטווח of newחָדָשׁ virusesוירוסים in these individualsיחידים,
213
548000
3000
מה שגילינו זה מנעד שלם של וירוסים חדשים באנשים האלה,
09:29
includingלְרַבּוֹת newחָדָשׁ virusesוירוסים in the sameאותו groupקְבוּצָה
214
551000
2000
כולל וירוסים חדשים מאותה קבוצה
09:31
as HIVHIV -- so, brandמותג newחָדָשׁ retrovirusesרטרווירוסים.
215
553000
3000
של HIV, אז, רטרו וירוסים חדשים.
09:34
And let's faceפָּנִים it, any newחָדָשׁ retrovirusרטרווירוס in the
216
556000
2000
ובוא נודה על האמת, כל רטרו וירוס חדש
09:36
humanבן אנוש populationאוּכְלוֹסִיָה -- it's something we should be awareמוּדָע of.
217
558000
3000
באוכלוסיה האנושית -- זה משהו שכדאי שנהיה מודעים לו.
09:39
It's something we should be followingהבא. It's not something
218
561000
2000
זה משהו שאנחנו צריכים לעקוב אחריו. זה לא משהו
09:41
that we should be surprisedמוּפתָע by.
219
563000
2000
שאנחנו צריכים להיות מופתעים ממנו.
09:43
Needlessמְיוּתָר to say in the pastעבר
220
565000
2000
ומיותר לומר שבעבר
09:45
these virusesוירוסים enteringכניסה into these ruralכַּפרִי communitiesקהילות
221
567000
2000
הוירוסים האלה שנכנסו לאוכלוסיות הכפריות
09:47
mightאולי very well have goneנעלם extinctנִכחָד.
222
569000
2000
היו יכולים להכחד.
09:49
That's no longerארוך יותר the caseמקרה. Loggingרישום roadsכבישים provideלְסַפֵּק accessגִישָׁה to urbanעִירוֹנִי areasאזורי.
223
571000
4000
אבל זה כבר לא המקרה. כבישי חוטבים מאפשרים גישה לאזורים העירוניים.
09:53
And criticallyבאופן ביקורתי, what happensקורה in centralמֶרכָּזִי Africaאַפְרִיקָה
224
575000
4000
ובאופן קריטי, מה שקורה במרכז אפריקה
09:57
doesn't stayשָׁהוּת in Centralמֶרכָּזִי Africaאַפְרִיקָה.
225
579000
3000
לא נשאר במרכז אפריקה.
10:00
So, onceפַּעַם we discoveredגילה that it was really possibleאפשרי
226
582000
2000
אז, ברגע שגילינו שזה באמת אפשרי
10:02
that we could actuallyלמעשה do this monitoringניטור,
227
584000
2000
שבאמת נוכל לעשות את הניטור הזה,
10:04
we decidedהחליט to moveמהלך \ לזוז \ לעבור this from researchמחקר, to
228
586000
2000
החלטנו להעביר את זה ממחקר,
10:06
really attemptלְנַסוֹת to phaseשלב up to a globalגלוֹבָּלִי monitoringניטור effortמַאֲמָץ.
229
588000
4000
לנסיון אמיתי לעבור למאמץ ניטור עולמי.
10:10
Throughדרך generousנָדִיב supportתמיכה and partnershipשׁוּתָפוּת
230
592000
2000
דרך תמיכה נדיבה ושותפות
10:12
scientificallyמבחינה מדעית with GoogleGoogle.orgorg and the Skollסקול Foundationקרן,
231
594000
3000
מדעית עם גוגל וקרן סקול,
10:15
we were ableיכול to startהַתחָלָה the Globalגלוֹבָּלִי Viralנְגִיפִי Forecastingחיזוי Initiativeיוזמה
232
597000
4000
הצלחנו להתחיל את יוזמת חיזוי הוירוסים הגלובלית
10:19
and beginהתחל work in fourארבעה differentשונה sitesאתרים
233
601000
2000
ולהתחיל עבודה בארבעה אתרים שונים
10:21
in Africaאַפְרִיקָה and Asiaאַסְיָה.
234
603000
3000
באפריקה ואסיה.
10:24
Needlessמְיוּתָר to say, differentשונה populationsאוכלוסיות from differentשונה partsחלקים of the worldעוֹלָם
235
606000
2000
מיותר לומר, לאוכלוסיות שונות מאזורים שונים בעולם
10:26
have differentשונה sortsמיני of contactאיש קשר.
236
608000
2000
יש מגע מסוגים שונים.
10:28
So it's not just huntersציידים in Centralמֶרכָּזִי Africaאַפְרִיקָה.
237
610000
3000
אז זה לא רק ציידים במרכז אפריקה.
10:31
It's alsoגַם workingעובד in liveלחיות animalבעל חיים marketsשווקים --
238
613000
2000
זה גם לעבוד עם שווקי בעלי חיים חיים --
10:33
these wetרָטוֹב marketsשווקים -- whichאיזה is exactlyבְּדִיוּק the placeמקום where
239
615000
2000
השווקים הרטובים האלה -- שהם בדיוק המקום בו
10:35
SARSסארס emergedיצא in Asiaאַסְיָה.
240
617000
2000
סארס הגיחה באסיה.
10:37
But really, this is just the beginningהתחלה from our perspectiveפֶּרספֶּקטִיבָה.
241
619000
2000
אבל באמת, זו רק ההתחלה מנקודת המבט שלנו.
10:39
Our objectiveמַטָרָה right now, in additionבנוסף to
242
621000
2000
המטרה שלנו כעת, בנוסף
10:41
deployingפריסה to these sitesאתרים and gettingמקבל everything movingמעבר דירה,
243
623000
2000
לפריסה לאתרים האלה ולהתחיל להזיז את כולם,
10:43
is to identifyלזהות newחָדָשׁ partnersשותפים
244
625000
2000
זה לזהות שותפים חדשים
10:45
because we feel like this effortמַאֲמָץ needsצרכי to be extendedמורחב
245
627000
3000
מפני שאנחנו מרגישים שהמאמץ הזה צריך להתרחב
10:48
to probablyכנראה 20 or more sitesאתרים throughoutבְּמֶשֶך the worldעוֹלָם -- to viralנְגִיפִי hotspotsנקודות חמות --
246
630000
4000
לכנראה 20 או יותר אתרים מסביב לעולם -- לנקודות חמות ויראליות --
10:52
because really the ideaרַעְיוֹן here is to castללהק an incrediblyבצורה מדהימה wideרָחָב netנֶטוֹ
247
634000
3000
מפני שבאמת הרעיון כאן זה לפרוס רשת רחבה במיוחד,
10:55
so that we can catchלתפוס these things, ideallyבאופן אידיאלי,
248
637000
2000
כך שנוכל לתפוש את הדברים האלה, באופן אידיאלי,
10:57
before they make it to bloodדָם banksבנקים,
249
639000
2000
לפני שהם יגיעו לבנקי דם,
10:59
sexualמִינִי networksרשתות, airplanesמטוסים. And that's really our objectiveמַטָרָה.
250
641000
4000
רשתות מין, מטוסים, וזו בדיוק המטרה שלנו.
11:03
There was a time not very long agoלִפנֵי
251
645000
2000
היה זמן לא רחוק
11:05
when the discoveryתַגלִית of unknownלא ידוע organismsאורגניזמים
252
647000
2000
שגילוי אורגניזמים לא ידועים
11:07
was something that heldמוּחזָק incredibleמדהים aweיראת כבוד for us.
253
649000
3000
השרה בנו יראת כבוד.
11:10
It had potentialפוטנציאל to really changeשינוי the way that we saw ourselvesבְּעָצמֵנוּ,
254
652000
3000
היה לזה פוטנציאל לשנות את הדרך בה אנו רואים את עצמינו,
11:13
and thought about ourselvesבְּעָצמֵנוּ.
255
655000
2000
וחושבים על עצמנו.
11:15
Manyרב people, I think, on our planetכוכב לכת right now
256
657000
2000
הרבה אנשים, אני חושב, על הכוכב עכשיו,
11:17
despairיאוש, and they think
257
659000
3000
מיואשים, וחושבים
11:20
we'veיש לנו reachedהשיג a pointנְקוּדָה where we'veיש לנו discoveredגילה mostרוב of the things.
258
662000
3000
שהגענו לנקודה בה גילינו את רוב הדברים.
11:23
I'm going tell you right now: please don't despairיאוש.
259
665000
3000
אני אומר לכם עכשיו: אל תתיאשו.
11:26
If an intelligentאִינְטֶלִיגֶנְטִי extra-terrestrialחייזר
260
668000
2000
אם על חייזר אינטיליגנטי
11:28
was taxedבמס with writingכְּתִיבָה the encyclopediaאֶנצִיקלוֹפֶּדִיָה of life on our planetכוכב לכת,
261
670000
3000
היתה מוטלת המשימה לכתוב את אנציקלופדית החיים בכדור הארץ,
11:31
27 out of 30 of these volumesכרכים
262
673000
2000
27 מתוך 30 הכרכים האלה
11:33
would be devotedמסור to bacteriaבַּקטֶרִיָה and virusוִירוּס,
263
675000
3000
היו מוקדשים לבקטריות ווירוסים,
11:36
with just a fewמְעַטִים of the volumesכרכים left
264
678000
2000
כשרק כמה כרכים היו נשארים
11:38
for plantsצמחים, fungusפִּטרִיָה and animalsבעלי חיים,
265
680000
2000
לצמחים, פטריות וחיות --
11:40
humansבני אנוש beingלהיות a footnoteהערת שוליים;
266
682000
3000
והאנושות הייתה הערת שוליים --
11:43
interestingמעניין footnoteהערת שוליים but a footnoteהערת שוליים nonethelessבְּכָל זֹאת.
267
685000
3000
הערת שוליים מעניינת אבל עדיין הערת שוליים.
11:46
This is honestlyבִּיוֹשֶׁר the mostרוב excitingמְרַגֵשׁ periodפרק זמן
268
688000
3000
זו באמת התקופה המלהיבה ביותר
11:49
ever for the studyלימוד of unknownלא ידוע life formsטפסים on our planetכוכב לכת.
269
691000
4000
מעולם ללימוד צורות חיים בכוכב.
11:53
The dominantדוֹמִינָנטִי things that existקיימים here
270
695000
2000
הדבר הדומיננטי שקיים פה
11:55
we know almostכִּמעַט nothing about.
271
697000
2000
אנחנו כמעט לא יודעים עליו דבר.
11:57
And yetעדיין finallyסוף כל סוף, we have the toolsכלים, whichאיזה will allowלהתיר us to actuallyלמעשה exploreלַחקוֹר that worldעוֹלָם
272
699000
3000
ועדיין לבסוף, יש לנו את הכלים, שמאפשרים לנו בעצם לחקור את העולם הזה
12:00
and understandמבין them.
273
702000
4000
ולהבין אותם.
12:04
Thank you very much.
274
706000
2000
תודה רבה לכם.
12:06
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
275
708000
6000
(מחיאות כפיים)
Translated by Ido Dekkers
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Nathan Wolfe - Virus hunter
Armed with blood samples, high-tech tools and a small army of fieldworkers, Nathan Wolfe hopes to re-invent pandemic control -- and reveal hidden secrets of the planet's dominant lifeform: the virus.

Why you should listen

Using genetic sequencing, needle-haystack research, and dogged persistence (crucial to getting spoilage-susceptible samples through the jungle and to the lab), Nathan Wolfe has proven what was science-fiction conjecture only a few decades ago -- not only do viruses jump from animals to humans, but they do so all the time. Along the way Wolfe has discovered several new viruses, and is poised to discover many more.

Wolfe's research has turned the field of epidemiology on its head, and attracted interest from philanthropists at Google.org and the Skoll foundation. Better still, the research opens the door to preventing epidemics before they happen, sidelining them via early-warning systems and alleviating the poverty from which easy transmission emerges.

More profile about the speaker
Nathan Wolfe | Speaker | TED.com