ABOUT THE SPEAKER
Barry Schuler - Entrepreneur
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics.

Why you should listen

If in the mid-'90s tech revolution you found yourself intimidated by command lines (or computers in general), chances are you had your first encounter with email through America Online. Above those first-month-free CDs, the main appeal was its easy-as-a-microwave interface, which Barry Schuler and his team at Medior designed. While the other techies were complaining of eternal September, Schuler remained a populist, passionate about spreading accessibility to the next generation of services that he foresaw changing the world. (Earlier, he had developed and marketed color desktop apps for Apple.)

Schuler later served as AOL's CEO when it acquired Time Warner. But now, as high-tech democratization continues, Schuler wants to direct the momentum toward genomics. As managing director of Draper Fisher Jurvetson, he's funding next-thing projects in tech, and he also serves on the board of Synthetic Genomics. A lover of wine (and a proponent of using genetics to enhance wine grapes), he owns Meteor Vineyard in Napa Valley. He's currently CEO of Raydiance, which is developing laser technology for healthcare use.

More profile about the speaker
Barry Schuler | Speaker | TED.com
Taste3 2008

Barry Schuler: Genomics 101

Barry Schuler: Genomica 101

Filmed:
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Cos'e' la genomica? Come influenzera' la nostra vita? In questa introduzione alla rivoluzione genomica, l'imprenditore Barry Schuler dice che possiamo aspettarci cibi piu' sani e saporiti. Suggerisce di cominciare dal vitigno Pinot Nero, per produrre vini migliori.
- Entrepreneur
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics. Full bio

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What's happeningavvenimento in genomicsgenomica,
0
0
2000
Cosa succede nella genomica,
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and how this revolutionrivoluzione is about to changemodificare everything we know
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5000
e come questa rivoluzione sta per cambiare tutto cio' che conosciamo
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about the worldmondo, life, ourselvesnoi stessi, and how we think about them.
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7000
7000
il mondo, la vita, noi stessi, e come vediamo queste cose.
00:30
If you saw 2001: A SpaceSpazio OdysseyOdissea,
3
14000
3000
Se avete visto 2001: Odissea nello Spazio,
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and you heardsentito the boomboom, boomboom, boomboom, boomboom, and you saw the monolithmonolite,
4
17000
4000
sentito il boom boom, visto il macigno
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you know, that was ArthurArthur C. Clarke'sDi Clarke representationrappresentazione
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21000
4000
quella era l'interpretazione di Arthur C. Clarke
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that we were at a seminalseminale momentmomento in the evolutionEvoluzione of our speciesspecie.
6
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di un momento chiave nell'evoluzione della nostra specie.
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In this casecaso, it was pickingscelta up bonesossatura and creatingla creazione di a toolstrumento,
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29000
4000
La scelta e l'uso di ossa per fabbricare attrezzi,
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usingutilizzando it as a toolstrumento, whichquale meantsignificava that apesscimmie just, sortordinare of,
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33000
4000
e l'uso di tali attrezzi, in altre parole delle scimmie
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runningin esecuzione around and eatingmangiare and doing eachogni other
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37000
2000
andando in giro, mangiando, socializzando
00:55
figuredfigurato out they can make things if they used a toolstrumento.
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39000
6000
capirono di poter fare oggetti con l'aiuto di un attrezzo.
01:01
And that movedmosso us to the nextIl prossimo levellivello.
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45000
3000
E per questo progredimmo di uno scalino.
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And, you know, we in the last 30 yearsanni in particularparticolare
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Specialmente negli ultimi 30 anni,
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have seenvisto this accelerationaccelerazione in knowledgeconoscenza and technologytecnologia,
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abbiamo visto un accelerazione nella conoscenza e nella tecnologia,
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and technologytecnologia has bredallevati more knowledgeconoscenza and givendato us toolsutensili.
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3000
e la tecnologia ha prodotto nuova conoscenza e nuovi strumenti.
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And we'venoi abbiamo seenvisto manymolti seminalseminale momentsmomenti.
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59000
2000
Abbiamo visto molti momenti chiave.
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We'veAbbiamo seenvisto the creationcreazione of smallpiccolo computerscomputer in the '70s and earlypresto '80s,
16
61000
4000
La creazione di piccoli computer negli anni '70 e primi '80,
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and who would have thought back then that everyogni singlesingolo personpersona
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65000
3000
chi avrebbe pensato allora che ognuno di noi
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would not have just one computercomputer but probablyprobabilmente 20,
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68000
3000
avrebbe avuto in casa non uno, ma circa 20 computers,
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in your home, and in not just your P.C. but in everyogni devicedispositivo --
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71000
5000
e non solo nel PC ma in ogni aggeggio -
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in your washinglavaggio machinemacchina, your cellcellula phoneTelefono.
20
76000
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nella lavatrice, nel cellulare.
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You're walkinga passeggio around; your carauto has 12 microprocessorsmicroprocessori.
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79000
4000
Giratevi attorno: la vostra auto ha 12 micropocessori.
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Then we go alonglungo and createcreare the InternetInternet
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83000
2000
Poi abbiamo proseguito creando l'Internet
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and connectCollegare the worldmondo togetherinsieme; we flattenappiattire the worldmondo.
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85000
3000
connettendo tutto il mondo e rendendolo piatto.
01:44
We'veAbbiamo seenvisto so much changemodificare, and we'venoi abbiamo givendato ourselvesnoi stessi these toolsutensili now --
24
88000
5000
Abbiamo assitito a cosi' tanti cambiamenti, e ci siamo dotati di strumenti
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these high-poweredalta potenza toolsutensili --
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93000
2000
molto potenti
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that are allowingpermettendo us to turnturno the lenslente inwardverso l'interno
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95000
4000
che ci permettono di osservare dentro noi stessi
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into something that is commonComune to all of us, and that is a genomegenoma.
27
99000
5000
di osservare qualcosa comune a tutti noi, il genoma.
02:00
How'sDi come your genomegenoma todayoggi? Have you thought about it latelyultimamente?
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104000
5000
Come sta oggi il vostro genoma? Ci avete pensato ultimamente?
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HeardSentito parlare about it, at leastmeno? You probablyprobabilmente hearsentire about genomesgenomi these daysgiorni.
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109000
5000
Ne avete sentito parlare almeno? Probabilmente si', al giorno d'oggi.
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I thought I'd take a momentmomento to tell you what a genomegenoma is.
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114000
3000
Pensavo di dirvi in breve cos'e' un genoma.
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It's, sortordinare of, like if you askChiedere people,
31
117000
2000
E' un po' come quando chiedete a qualcuno,
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Well, what is a megabytemegabyte or megabitmegabit? And what is broadbandbanda larga?
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119000
3000
cos'è un megabyte, o un megabit? Cos'e' la banda larga?
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People never want to say, I really don't understandcapire.
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122000
3000
Nessuno vuole ammettere di non saperlo.
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So, I will tell you right off of the batpipistrello.
34
125000
1000
Cosi', ve lo dico subito.
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You've heardsentito of DNADNA; you probablyprobabilmente studiedstudiato a little bitpo in biologybiologia.
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126000
4000
Avrete sentito senz'altro parlare del DNA, l'avrete probabilmente studiato in biologia.
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A genomegenoma is really a descriptiondescrizione for
all of the DNADNA that is in a livingvita organismorganismo.
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130000
7000
Un genoma e' praticamente la completa descrizione dell'intero DNA di ogni organismo vivente.
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And one thing that is commonComune to all of life is DNADNA.
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137000
6000
Una cosa comune ad ogni genere di vita questo è il DNA.
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It doesn't matterimporta whetherse you're a yeastlievito;
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143000
2000
Non importa se siete un lievito
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it doesn't matterimporta whetherse you're a mousetopo;
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145000
2000
un topo
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doesn't matterimporta whetherse you're a flyvolare; we all have DNADNA.
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147000
4000
una mosca, tutti abbiamo un DNA.
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The DNADNA is organizedorganizzato in wordsparole, call them: genesgeni and chromosomescromosomi.
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151000
7000
Il DNA e' articolato in parole dette geni e cromosomi.
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And when WatsonWatson and CrickCrick in the '50s
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158000
4000
Quando Watson e Crick negli anni '50
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first decodeddecodificato this beautifulbellissimo doubleraddoppiare helixelica that we know as the DNADNA moleculemolecola --
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162000
6000
per primi decifrarono questa bellissima doppia elica che conosciamo come la molecola DNA -
03:04
very long, complicatedcomplicato moleculemolecola --
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168000
2000
lunga e complicata -
03:06
we then startediniziato on this journeyviaggio to understandcapire that
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170000
4000
cominciammo a capire che
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insidedentro of that DNADNA is a languageLingua that determinesdetermina the characteristicscaratteristiche, our traitstratti,
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174000
6000
nel DNA c'e' il linguaggio che determina le nostre caratteristiche, i nostri tratti,
03:16
what we inheritereditare, what diseasesmalattie we maypuò get.
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180000
3000
le cose che ereditiamo, le malattie che potremmo avere.
03:19
We'veAbbiamo alsoanche alonglungo the way discoveredscoperto that this is a very oldvecchio moleculemolecola,
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183000
6000
Abbiamo inoltre scoperto che e' una molecola antica,
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that all of the DNADNA in your bodycorpo has been around foreverper sempre,
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189000
6000
che l'intero DNA del nostro corpo e' esistito da sempre,
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sinceda the beginninginizio of us, of us as creaturescreature.
50
195000
4000
dall'inizio di noi come creature.
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There is a historicalstorico archiveArchivio.
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199000
2000
E' un archivio storico.
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LivingVivere in your genomegenoma is the historystoria of our speciesspecie,
52
201000
5000
Nel genoma c'e' la storia della nostra specie,
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and you as an individualindividuale humanumano beingessere, where you're from,
53
206000
6000
di noi come esseri umani individuali, della nostra origine,
03:48
going back thousandsmigliaia and thousandsmigliaia and thousandsmigliaia of yearsanni,
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212000
3000
e risale di migliaia e migliaia di anni,
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and that's now startingdi partenza to be understoodinteso.
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215000
3000
Ora stiamo per decifrarlo.
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But alsoanche, the genomegenoma is really the instructionistruzione manualManuale.
56
218000
5000
Inoltre, il genoma e' veramente il manuale d'istruzioni.
03:59
It is the programprogramma. It is the codecodice of life.
57
223000
3000
E' il programma. Il codice della vita.
04:02
It is what makesfa you functionfunzione;
58
226000
2000
E' cio' che ci fa funzionare;
04:04
it is what makesfa everyogni organismorganismo functionfunzione.
59
228000
4000
che fa funzionare ogni organismo.
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DNADNA is a very elegantelegante moleculemolecola.
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232000
3000
Il DNA e' una molecola molto elegante.
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It's long and it's complicatedcomplicato.
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235000
2000
Lunga e complicata.
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Really all you have to know about it is that there's fourquattro letterslettere:
62
237000
5000
Veramente, tutto cio' che dobbiamo sapere, e' che ci sono quattro lettere:
04:18
A, T, C, G; they representrappresentare the namenome of a chemicalchimico.
63
242000
4000
A, T, C, G; rappresentanti il nome di 4 sostanze chimiche.
04:22
And with these fourquattro letterslettere, you can createcreare a languageLingua:
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246000
5000
Con queste quattro lettere, potete creare un linguaggio:
04:27
a languageLingua that can describedescrivere anything, and very complicatedcomplicato things.
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251000
5000
un linguaggio che puo' descrivere ogni cosa, anche cose molto complicate.
04:32
You know, they are generallygeneralmente put togetherinsieme in pairscoppie,
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256000
3000
Le lettere sono generalmente accoppiate,
04:35
creatingla creazione di a wordparola or what we call basebase pairscoppie.
67
259000
3000
creando una parola o cio' che chiamiamo coppie di basi.
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And you would, you know, when you think about it,
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262000
3000
Se ci pensate, quattro lettere
04:41
fourquattro letterslettere, or the representationrappresentazione of fourquattro things, makesfa us work.
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265000
6000
o la rappresentazione di quattro cose, è quello che ci fa funzionare.
04:47
And that maypuò not soundsuono very intuitiveintuitivo,
70
271000
3000
Cio' non puo' essere intuitivo.
04:50
but let me flipFlip over to something elsealtro you know about, and that's computerscomputer.
71
274000
4000
Ma fatemi tornare a qualcosa che conoscete bene, il computer.
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Look at this screenschermo here and, you know, you see picturesimmagini
72
278000
4000
Osservate questo schermo, vedete immagini
04:58
and you see wordsparole, but really all there are are onesquelli and zeroszeri.
73
282000
4000
vedete parole, ma in realtà sono costituite di uni e zeri.
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The languageLingua of technologytecnologia is binarybinario;
74
286000
4000
Il linguaggio della tecnologia è binario;
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you've probablyprobabilmente heardsentito that at some pointpunto in time.
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290000
2000
ne avrete sentito parlare.
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Everything that happensaccade in digitaldigitale is convertedconvertito,
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292000
4000
Tutto nel mondo digitale e' convertito,
05:12
or a representationrappresentazione, of a one and a zerozero.
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296000
3000
rappresentato da una combinazione di uni e zeri.
05:15
So, when you're listeningascoltando to iTunesiTunes and your favoritefavorito musicmusica,
78
299000
5000
Cosi' quando ascoltate su iTunes la vostra musica preferita,
05:20
that's really just a bunchmazzo of onesquelli and zeroszeri playinggiocando very quicklyvelocemente.
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304000
3000
sono solo uni e zeri che scorrono molto velocemente,
05:23
When you're seeingvedendo these picturesimmagini, it's all onesquelli and zeroszeri,
80
307000
3000
Quando osservate queste immagini, sono tutti uni e zeri,
05:26
and when you're talkingparlando on your telephonetelefono, your cellcellula phoneTelefono,
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310000
3000
quando usate il vostro telefono, il cellulare,
05:29
and it's going over the networkRete,
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313000
2000
che viaggia nella rete,
05:31
your voicevoce is all beingessere turnedtrasformato into onesquelli and zeroszeri and magicallymagicamente whizzedha inviato around.
83
315000
4000
la vostra voce e' interamente trasformata in uni e zeri e diffusa magicamente.
05:35
And look at all the complexcomplesso things and wonderfulmeraviglioso things
84
319000
3000
Guardate quante cose complesse e meravigliose
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we'venoi abbiamo been ablecapace to createcreare with just a one and a zerozero.
85
322000
3000
abbiamo creato usando solo uni e zeri.
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Well, now you ramprampa that up to fourquattro, and you have a lot of complexitycomplessità,
86
325000
6000
Be', ora moltiplichiamo tutto per quattro ed otterremo una grande complessità,
05:47
a lot of waysmodi to describedescrivere mechanismsmeccanismi.
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331000
4000
molti modi di descrivere meccanismi.
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So, let's talk about what that meanssi intende.
88
335000
2000
Parliamo di cosa significa questo.
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So, if you look at a humanumano genomegenoma,
89
337000
2000
Se guardate un genoma umano,
05:55
they consistconsistere of 3.2 billionmiliardo of these basebase pairscoppie. That's a lot.
90
339000
6000
consiste di 3,2 miliardi di queste coppie di basi, tante,
06:01
And they mixmescolare up in all differentdiverso fashionsMode,
91
345000
2000
che si mescolano in ogni modo,
06:03
and that makesfa you a humanumano beingessere.
92
347000
3000
e questo ci rende un essere umano.
06:06
If you convertconvertire that to binarybinario, just to give you a little bitpo of sizingdimensionamento,
93
350000
5000
Se convertiamo questo in sistema binario, per darvi una idea,
06:11
we're actuallyin realtà smallerpiù piccola than the programprogramma MicrosoftMicrosoft OfficeUfficio.
94
355000
4000
siamo in realtà più piccoli del programma Microsoft Office.
06:15
It's not really all that much datadati.
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359000
4000
dopo tutto non poi tanta informazione.
06:19
I will alsoanche tell you we're at leastmeno as buggypasseggino.
96
363000
3000
E, curiosità, abbiamo più o meno anche lo stesso numero di errori (di MS Office)
06:22
(LaughterRisate)
97
366000
3000
Risate
06:25
This here is a buginsetto in my genomegenoma
98
369000
4000
Questo e' un errore nel mio genoma
06:29
that I have struggledlottato with for a long, long time.
99
373000
5000
con il quale ho combattuto molto a lungo.
06:34
When you get sickmalato, it is a buginsetto in your genomegenoma.
100
378000
5000
Quando vi ammalate, e' per un errore nel vosto genoma.
06:39
In factfatto, manymolti, manymolti diseasesmalattie we have struggledlottato with for a long time,
101
383000
5000
Infatti, molte malattie che ci affliggono da tanto tempo,
06:44
like cancercancro, we haven'tnon hanno been ablecapace to curecura
102
388000
3000
come il cancro, non sappiamo curarle
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because we just don't understandcapire how it workslavori at the genomicgenomica levellivello.
103
391000
4000
perche' non capiamo cosa succede a livello genomico.
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We are startingdi partenza to understandcapire that.
104
395000
2000
Ma stiamo cominciando a capirlo.
06:53
So, up to this pointpunto we triedprovato to fixfissare it
105
397000
2000
Finora abbiamo provato a curarci
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by usingutilizzando what I call shit-against-the-wallmerda-contro-il-muro pharmacologyfarmacologia,
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399000
4000
usando quello che io chiamo farmacologia "cacca-sul-muro",
06:59
whichquale meanssi intende, well, let's just throwgettare chemicalssostanze chimiche at it,
107
403000
3000
e cioe', tiriamogli addosso delle sostanze,
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and maybe it's going to make it work.
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406000
2000
e forse risolveremo il problema.
07:04
But if you really understandcapire why does a cellcellula go from normalnormale cellcellula to cancercancro?
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408000
7000
Ma se capissimo veramente perche' una cellula cambia da normale a cancerogena?
07:11
What is the codecodice?
110
415000
2000
Qual'e' il codice?
07:13
What are the exactesatto instructionsIstruzioni that are makingfabbricazione it do that?
111
417000
4000
Quali sono le esatte istruzioni che provocano questo cambiamento?
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then you can go about the processprocesso of tryingprovare to fixfissare it and figurefigura it out.
112
421000
4000
Se lo sapessimo potremmo cercare di correggerle.
07:21
So, for your nextIl prossimo dinnercena over a great bottlebottiglia of winevino, here'secco a fewpochi factoidsFattoidi for you.
113
425000
5000
Ecco alcuni argomenti per la prossima cenetta con un'ottima bottiglia di vino
07:26
We actuallyin realtà have about 24,000 genesgeni that do things.
114
430000
4000
Ci sono attualmente 24.000 geni che hanno una funzione.
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We have about a hundredcentinaio, 120,000 othersaltri
115
434000
4000
ma ce ne sono circa cento, 120.000 altri
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that don't appearapparire to functionfunzione everyogni day,
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438000
3000
cui non corrisponde una funzione visibile ogni giorno,
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but representrappresentare this archivalArchivio storico historystoria of how we used to work as a speciesspecie
117
441000
5000
ma rappresentano questo archivio storico di come eravamo come specie
07:42
going back tensdecine of thousandsmigliaia of yearsanni.
118
446000
3000
decine di migliaia di anni fa.
07:45
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119
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that a mousetopo has about the samestesso amountquantità of genesgeni.
120
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che un topo ha circa lo stesso numero di geni. (di un essere umano).
07:49
They recentlyrecentemente sequencedsequenziato PinotPinot NoirNoir, and it alsoanche has about 30,000 genesgeni,
121
453000
7000
Hanno sequenziato recentemente il Pinot Nero, che ha 30.000 geni.
07:56
so the numbernumero of genesgeni you have maypuò not necessarilynecessariamente representrappresentare the complexitycomplessità
122
460000
4000
cosi', il numero di geni che avete non rappresenta necessariamente la complessita'
08:00
or the evolutionaryevolutiva orderordine of any particularparticolare speciesspecie.
123
464000
5000
o l'ordine evoluzionistico di una particolare specie.
08:05
Now, look around: just look nextIl prossimo to your neighborvicino,
124
469000
3000
Guardatevi attorno: guardate il vostro vicino,
08:08
look forwardinoltrare, look backwardcon le versioni precedenti. We all look prettybella differentdiverso.
125
472000
2000
seduto davanti o dietro a voi. Sembriamo tutti abbastanza differenti.
08:10
A lot of very handsomebello and prettybella people here, skinnymagro, chubbypaffuto,
126
474000
4000
Molta bella gente qui, magri, grassi,
08:14
differentdiverso racesGare, culturesculture. We are all 99.9% geneticallygeneticamente equalpari.
127
478000
8000
razze differenti, culture. Siamo tutti geneticamente uguali al 99,9%.
08:22
It is one one-hundredthun centesimo of one percentper cento of geneticgenetico materialMateriale
128
486000
4000
E' solo un centesimo di 1% di materiale genetico
08:26
that makesfa the differencedifferenza betweenfra any one of us.
129
490000
3000
che fa la differenza fra ognuno di noi.
08:29
That's a tinyminuscolo amountquantità of materialMateriale,
130
493000
2000
E' una quantita' minuscola di materiale,
08:31
but the way that ultimatelyin definitiva expressesesprime itselfsi
131
495000
4000
ma il modo in cui si esprime e' alla fin fine
08:35
is what makesfa changesi cambiamenti in humansgli esseri umani and in all speciesspecie.
132
499000
5000
cio' che produce le differenze fra gli esseri umani delle varie specie.
08:40
So, we are now ablecapace to readleggere genomesgenomi.
133
504000
3000
Cosi', ora sappiamo leggere i genoma.
08:43
The first humanumano genomegenoma tookha preso 10 yearsanni, threetre billionmiliardo dollarsdollari.
134
507000
5000
Per il primo genoma umano ci sono voluti dieci anni e 3 miliardi di dollari.
08:48
It was donefatto by DrDr. CraigCraig VenterVenter.
135
512000
3000
Grazie al Dr. Craig Venter.
08:51
And then JamesJames Watson'sDi Watson -- one of the co-foundersco-fondatori of DNADNA --
136
515000
4000
E poi per il genoma di James Watson - uno degli scopritori del DNA -
08:55
genomegenoma was donefatto for two millionmilione dollarsdollari, and in just two monthsmesi.
137
519000
4000
ci sono voluti $2 miliardi, e solo due mesi di tempo.
08:59
And if you think about the computercomputer industryindustria
138
523000
2000
E se riflettete sull'evoluzione all'industria informatica
09:01
and how we'venoi abbiamo goneandato from biggrande computerscomputer to little onesquelli
139
525000
3000
a come sia passata da grandi a piccoli computers
09:04
and how they get more powerfulpotente and fasterPiù veloce all the time,
140
528000
4000
sempre piu' potenti,
09:08
the samestesso thing is happeningavvenimento with genegene sequencingsequenziamento now:
141
532000
2000
lo stesso sembra succedere ora con il sequenziamento del gene:
09:10
we are on the cuspcuspide of beingessere ablecapace to sequencesequenza humanumano genomesgenomi
142
534000
4000
stiamo per riuscire a sequenziare genoma umani
09:14
for about 5,000 dollarsdollari in about an hourora or a half-hourmezz'ora;
143
538000
5000
con circa $5.000 e in una mezz'ora;
09:19
you will see that happenaccadere in the nextIl prossimo fivecinque yearsanni.
144
543000
2000
questo succedera' nei prossimi 5 anni.
09:21
And what that meanssi intende is, you are going to walkcamminare around
145
545000
2000
E cioè presto andrete in giro
09:23
with your ownproprio personalpersonale genomegenoma on a smartinteligente cardcarta. It will be here.
146
547000
6000
con il vostro genoma personale registrato su una "smart card". Sta arrivando.
09:29
And when you buyacquistare medicinemedicina,
147
553000
2000
E quando comprerete le medicine,
09:31
you won'tnon lo farà be buyingacquisto a drugdroga that's used for everybodytutti.
148
555000
3000
non comprerete una medicina generica usata da tutti.
09:34
You will give your genomegenoma to the pharmacistfarmacista,
149
558000
3000
Darete il vostro genoma al farmacista,
09:37
and your drugdroga will be madefatto for you
150
561000
2000
e il vostro farmaco vi verrà fatto su misura
09:39
and it will work much better than the onesquelli that were --
151
563000
2000
e sara' molto piu' efficace.
09:41
you won'tnon lo farà have sidelato effectseffetti.
152
565000
2000
Senza effetti collaterali.
09:43
All those sidelato effectseffetti, you know, oilyoleoso residueresiduo and, you know,
153
567000
3000
Tutti gli effetti che conosciamo, il grasso residuo,
09:46
whateverqualunque cosa they say in those commercialsspot: forgetdimenticare about that.
154
570000
4000
quelli che vediamo nella pubblicita': finiti.
09:50
They're going to make all that stuffcose go away.
155
574000
2000
No esisteranno più.
09:52
What does a genomegenoma look like?
156
576000
3000
Come è fatto un genoma?
09:55
Well, there it is. It is a long, long seriesserie of these basebase pairscoppie.
157
579000
6000
Bene, cosi'. E' una lunga, lunga serie di coppie di basi.
10:01
If you saw the genomegenoma for a mousetopo or for a humanumano it would look no differentdiverso than this,
158
585000
4000
Se guardate il genoma di un topo o di un essere umano non apparirebbe diversi da questo,
10:05
but what scientistsscienziati are doing now is
159
589000
2000
ma ciò che stanno facendo gli scienziati ora,
10:07
they're understandingcomprensione what these do and what they mean.
160
591000
4000
è capire quello che questi geni fanno e quello che significano.
10:11
Because what NatureNatura is doing is double-clickingfare doppio clic su all the time.
161
595000
4000
Perchè la Natura, sta sempre cliccando due volte.
10:15
In other wordsparole, the first couplecoppia of sentencesfrasi here,
162
599000
4000
Cioe', vedete le prime due frasi qui,
10:19
assumingsupponendo this is a grapeuva plantpianta:
163
603000
2000
assumendo che questo sia (il genoma di) una vite:
10:21
make a rootradice, make a branchramo, createcreare a blossomBlossom.
164
605000
4000
questo genera una radice o un ramo, crea un fiore.
10:25
In a humanumano beingessere, down in here it could be:
165
609000
4000
In un essere umano, qui potrebbe essere:
10:29
make bloodsangue cellscellule, startinizio cancercancro.
166
613000
4000
produci globuli rossi, genera un cancro.
10:33
For me it maypuò be: everyogni caloriecaloria you consumeconsumare, you conserveconservare,
167
617000
7000
Per me potrebbe essere: ogni caloria che consumi, conservane un po'
10:40
because I come from a very coldfreddo climateclima.
168
624000
3000
perche' vengo da un clima molto freddo.
10:43
For my wifemoglie: eatmangiare threetre timesvolte as much and you never put on any weightpeso.
169
627000
4000
Per mia moglie: mangia tre volte tanto e non aumenterai mai di peso.
10:47
It's all hiddennascosto in this codecodice,
170
631000
2000
E' tutto nascosto in questo codice,
10:49
and it's startingdi partenza to be understoodinteso at breakneckrotta di collo paceritmo.
171
633000
4000
e sta per essere capito ad un ritmo frenetico.
10:54
So, what can we do with genomesgenomi now that we can readleggere them,
172
638000
3000
Allora, cosa possiamo fare coi genoma ora che possiamo leggerli,
10:57
now that we're startingdi partenza to have the booklibro of life?
173
641000
2000
ora che stiamo per possedere il libro della vita?
10:59
Well, there's manymolti things. Some are excitingemozionante.
174
643000
3000
Bene, molte cose di cui alcune eccitanti.
11:02
Some people will find very scarypauroso. I will tell you a couplecoppia of things
175
646000
4000
che alcuni giudicano pericolose: Vi ne diro' un paio
11:06
that will probablyprobabilmente make you want to projectileproiettile pukePuke on me, but that's okay.
176
650000
4000
per cui probabilmente vi vorrete vomitarmi addosso, ma non importa.
11:10
So, you know, we now can learnimparare the historystoria of organismsorganismi.
177
654000
4000
Cosi', ora possiamo leggere la storia degli organismi.
11:14
You can do a very simplesemplice testTest: scraperaschiare your cheekguancia; sendinviare it off.
178
658000
3000
Potete fare un semplice test: prendete un campione; speditelo.
11:17
You can find out where your relativesparenti come from;
179
661000
3000
Saprete da dove vengono i vostri parenti;
11:20
you can do your genealogyGenealogia going back thousandsmigliaia of yearsanni.
180
664000
3000
potrete ricostruire il vostro albero genealogico fino a migliaia di anni fa.
11:23
We can understandcapire functionalityfunzionalità. This is really importantimportante.
181
667000
3000
Possiamo anche capire le funzionalità e questo e' molto importante.
11:26
We can understandcapire, for exampleesempio, why we createcreare plaqueplacca in our arteriesarterie,
182
670000
5000
Possiamo capire ad esempio, perche' si forma la placca nelle arterie,
11:31
what createscrea the starchinessformalità insidedentro of a graingrano,
183
675000
4000
cosa crea l'amido dentro un seme di grano,
11:35
why does yeastlievito metabolizemetabolizzare sugarzucchero and produceprodurre carboncarbonio dioxidebiossido.
184
679000
7000
perche' il lievito metabolizza lo zucchero producendo anidride carbonica
11:43
We can alsoanche look at, at a granderGrander scalescala, what createscrea problemsi problemi,
185
687000
3000
Ragionando in scala più grande possiamo trovare la ragione dei problemi,
11:46
what createscrea diseasemalattia, and how we maypuò be ablecapace to fixfissare them.
186
690000
4000
le malattie, come possiamo porvi rimedio.
11:50
Because we can understandcapire this,
187
694000
2000
Perchè se possiamo capire,
11:52
we can fixfissare them, make better organismsorganismi.
188
696000
3000
possiamo rimediare, creare organismi migliori.
11:55
MostMaggior parte importantlyimportante, what we're learningapprendimento
189
699000
2000
Particoalrmente importante è che stiamo per capire
11:57
is that NatureNatura has providedfornito us a spectacularspettacolare toolboxcasella degli strumenti.
190
701000
5000
che la Natura ci ha provvisto di una cassetta di attrezzi spettacolare.
12:02
The toolboxcasella degli strumenti existsesiste.
191
706000
2000
Questa cassetta esiste già.
12:04
An architectarchitetto farlontano better and smarterpiù intelligente than us has givendato us that toolboxcasella degli strumenti,
192
708000
5000
Un architetto molto migliore e intelligente di noi ci ha dato quella cassa di attrezzi,
12:09
and we now have the abilitycapacità to use it.
193
713000
3000
e ora sappiamo come usarla.
12:12
We are now not just readinglettura genomesgenomi; we are writingscrittura them.
194
716000
4000
Non stiamo solo leggendo i genoma; stiamo scrivendoli.
12:16
This companyazienda, SyntheticSintetico GenomicsGenomica, I'm involvedcoinvolti with,
195
720000
2000
Quest'azienda, Synthetic Genomics, per la quale lavoro,
12:18
createdcreato the first fullpieno syntheticsintetico genomegenoma for a little buginsetto,
196
722000
4000
ha creato il primo intero genoma sintetico di un piccolo essere,
12:22
a very primitiveprimitivo creaturecreatura calledchiamato MycoplasmaMicoplasma genitaliumgenitalium.
197
726000
3000
una creatura primitiva detta Mycoplasma genitalium.
12:25
If you have a UTIUTI, you've probablyprobabilmente -- or ever had a UTIUTI --
198
729000
4000
Se avete un infezione urinaria - o l'avete avuta -
12:29
you've come in contactcontatto with this little buginsetto.
199
733000
3000
avete conosciuto questo essere
12:32
Very simplesemplice -- only has about 246 genesgeni --
200
736000
3000
molto semplice - ha solo 246 geni -
12:35
but we were ablecapace to completelycompletamente synthesizesintetizzare that genomegenoma.
201
739000
6000
ma siamo riusciti a sintetizzare completamente il suo genoma.
12:42
Now, you have the genomegenoma and you say to yourselfte stesso,
202
746000
3000
Ora, se hai il genoma ti chiedi,
12:45
So, if I plugspina this syntheticsintetico genomegenoma -- if I pullTirare the oldvecchio one out and plugspina it in --
203
749000
5000
Se introduco questo genoma sintetico - se rimuovo quello vecchio e lo sostituisco-
12:50
does it just bootavvio up and livevivere?
204
754000
2000
si mettera' improvvisamente a vivere?
12:52
Well, guessindovina what. It does.
205
756000
3000
Bè, indovinate? Lo fa, vive.
12:56
Not only does it do that; if you tookha preso the genomegenoma -- that syntheticsintetico genomegenoma --
206
760000
6000
Non solo; se prendete il genoma - quello sintetico -
13:02
and you pluggedcollegato it into a differentdiverso critterCritter, like yeastlievito,
207
766000
3000
e lo inserite in un altro organismo, come il lievito,
13:05
you now turnturno that yeastlievito into MycoplasmaMicoplasma.
208
769000
4000
cambiate il lievito in Mycoplasma.
13:09
It's, sortordinare of, like bootingl'avvio up a PCPC with a MacMac O.S. softwareSoftware.
209
773000
5000
In pratica e' come caricare un PC col sistema operativo del Mac.
13:14
Well, actuallyin realtà, you could do it the other way.
210
778000
2000
O fare l'opposto.
13:16
So, you know, by beingessere ablecapace to writeScrivi a genomegenoma
211
780000
4000
Cosi', sapendo come scrivere un genoma
13:20
and plugspina it into an organismorganismo,
212
784000
3000
e inserendolo in un organismo ...
13:23
the softwareSoftware, if you will, changesi cambiamenti the hardwarehardware.
213
787000
5000
il software, in altre parole, cambia l'hardware.
13:28
And this is extremelyestremamente profoundprofondo.
214
792000
2000
E questo e' molto profondo.
13:30
So, last yearanno the FrenchFrancese and ItaliansItaliani announcedannunciato
215
794000
3000
L'anno scorso, Francesi e Italiani annunciarono
13:33
they got togetherinsieme and they wentandato aheadavanti and they sequencedsequenziato PinotPinot NoirNoir.
216
797000
4000
che, lavorando assieme, avevano sequenziato il Pinot Nero.
13:37
The genomicgenomica sequencesequenza now existsesiste for the entireintero PinotPinot NoirNoir organismorganismo,
217
801000
6000
La sequenza genomica esiste ora per l'intero organismo Pinot Nero,
13:43
and they identifiedidentificato, onceuna volta again, about 29,000 genesgeni.
218
807000
4000
e sono stati identificati, di nuovo, circa 29.000 geni.
13:47
They have discoveredscoperto pathwayspercorsi that createcreare flavorssapori,
219
811000
3000
Hanno scoperto come si creano i sapori,
13:50
althoughsebbene it's very importantimportante to understandcapire
220
814000
2000
sebbene sia molto importante capire
13:52
that those compoundscomposti that it's crankinggomito out
221
816000
3000
che i composti generati (dal vitigno)
13:55
have to matchincontro a receptorrecettore in our genomegenoma, in our tonguelingua,
222
819000
3000
devono avere un ricettore umano sulla nostra lingua,
13:58
for us to understandcapire and interpretinterpretare those flavorssapori.
223
822000
3000
in grado di capirlo di interpretare ed apprezzare questi sapori.
14:01
They'veHanno alsoanche discoveredscoperto that
224
825000
2000
Hanno inoltre scoperto
14:03
there's a heckdiamine of a lot of activityattività going on producingproduzione aromaaroma as well.
225
827000
4000
che la produzione dell'aroma è molto complessa e coinvolge diversi geni.
14:07
They'veHanno identifiedidentificato areasle zone of vulnerabilityvulnerabilità to diseasemalattia.
226
831000
3000
Hanno identificato le aree responsabili per la vulnerabilita' a malattie.
14:10
They now are understandingcomprensione, and the work is going on,
227
834000
4000
Stanno per capire, e il lavoro prosegue,
14:14
exactlydi preciso how this plantpianta workslavori, and we have the capabilitycapacità to know,
228
838000
4000
esattamente come funziona questa pianta, possiamo capire,
14:18
to readleggere that entireintero codecodice and understandcapire how it tickszecche.
229
842000
4000
leggere l'intero codice e capire come funziona.
14:22
So, then what do you do?
230
846000
2000
Allora, che ce ne facciamo?
14:24
KnowingSapendo that we can readleggere it, knowingsapendo that we can writeScrivi it, changemodificare it,
231
848000
4000
Sapendo leggere, scrivere, cambiare,
14:28
maybe writeScrivi its genomegenoma from scratchgraffiare. So, what do you do?
232
852000
4000
e forse anche riscrivere il genoma da zero a cosa serve?
14:32
Well, one thing you could do is what some people mightpotrebbe call Franken-NoirFranken-Noir.
233
856000
4000
Bene, una cosa possibile sarebbe di fare un Franken-Nero.
14:36
(LaughterRisate)
234
860000
3000
Risate
14:39
We can buildcostruire a better vinevite.
235
863000
2000
Possiamo creare un vino migliore.
14:41
By the way, just so you know:
236
865000
2000
A proposito, è giusto che sappiate:
14:43
you get stressedha sottolineato out about geneticallygeneticamente modifiedper volta organismsorganismi;
237
867000
4000
se vi adombrate per gli organismi modificati geneticamente;
14:47
there is not one singlesingolo vinevite in this valleyvalle or anywheredovunque
238
871000
3000
sappiate che non c'e' una singola vite in questa valle o in nessuna altra
14:50
that is not geneticallygeneticamente modifiedper volta.
239
874000
2000
che non sia modificata geneticamente.
14:52
They're not growncresciuto from seedssemi; they're graftedinnestate into rootradice stockazione;
240
876000
3000
Infatti queste viti non crescono da semi; sono innestate su radici standard
14:55
they would not existesistere in naturenatura on theirloro ownproprio.
241
879000
2000
e non esisterebbero da sole in natura.
14:57
So, don't worrypreoccupazione about, don't stressstress about that stuffcose. We'veAbbiamo been doing this foreverper sempre.
242
881000
4000
Così, non preoccupatevi, e non vi stressate. L'abbiamo sempre fatto.
15:01
So, we could, you know, focusmessa a fuoco on diseasemalattia resistanceresistenza;
243
885000
3000
Potremmo, volendo, concentrarci sulla resistenza alle malattite;
15:04
we can go for higherpiù alto yieldsrendimenti withoutsenza necessarilynecessariamente havingavendo
244
888000
4000
potremmo migliorarne la resa senza l'uso di
15:08
dramaticdrammatico farmingagricoltura techniquestecniche to do it, or costscosti.
245
892000
3000
tecniche agricole eccessive, o costose.
15:11
We could conceivablyin teoria expandespandere the climateclima windowfinestra:
246
895000
3000
Potremmo in teoria espandere la tolleranza climatica:
15:14
we could make PinotPinot NoirNoir growcrescere maybe in Long IslandIsola, God forbidvietare.
247
898000
5000
si potrebbe coltivare Pinot Nero in Long Island, che Dio ci salvi.
15:19
(LaughterRisate)
248
903000
3000
Risate
15:23
We could produceprodurre better flavorssapori and aromasaromi.
249
907000
3000
Potremmo produrre migliori sapori e aromi.
15:26
You want a little more raspberrylampone, a little more chocolatecioccolato here or there?
250
910000
3000
Volete un po' piu' di lampone, di cioccolato qui e là?
15:29
All of these things could conceivablyin teoria be donefatto,
251
913000
3000
Tutto cio' si può in teoria fare
15:32
and I will tell you I'd prettybella much betscommessa that it will be donefatto.
252
916000
3000
e ci scommetterei sarà fatto.
15:35
But there's an ecosystemecosistema here.
253
919000
2000
Ma, c'e' anche un eco-sistema.
15:37
In other wordsparole, we're not, sortordinare of, uniqueunico little organismsorganismi runningin esecuzione around;
254
921000
5000
Cioe', non siamo solo dei piccoli unici organismi che vanno in giro;
15:42
we are partparte of a biggrande ecosystemecosistema.
255
926000
2000
siamo parte di un grande eco-sistema.
15:44
In factfatto -- I'm sorry to informfar sapere you --
256
928000
3000
Infatti - mi spiace dirvelo -
15:47
that insidedentro of your digestivedigestivo tracttratto is about 10 poundssterline of microbesmicrobi
257
931000
4000
dentro il vostro tratto intestinale ci sono circa 5 Kg. di microbi.
15:51
whichquale you're circulatingdi circolazione throughattraverso your bodycorpo quiteabbastanza a bitpo.
258
935000
3000
che circolano bellamente nel vostro corpo.
15:54
Our ocean'sdell'oceano teamingTeaming with microbesmicrobi;
259
938000
3000
L'oceano e' pieno di microbi;
15:57
in factfatto, when CraigCraig VenterVenter wentandato and sequencedsequenziato the microbesmicrobi in the oceanoceano,
260
941000
5000
infatti, quando Craig Venter comincio' a sequenziare i microbi dell'oceano,
16:02
in the first threetre monthsmesi tripledtriplicato the knownconosciuto speciesspecie on the planetpianeta
261
946000
4000
nei primi tre mesi triplicò le specie conosciute
16:06
by discoveringscoprire all-newtutti i nuovi microbesmicrobi in the first 20 feetpiedi of wateracqua.
262
950000
3000
scoprendo microbi completamente nuovi nei primi 7 m. d'acqua.
16:09
We now understandcapire that those microbesmicrobi have more impacturto on our climateclima
263
953000
4000
Ora sappiamo che questi microbi influenzano il clima
16:13
and regulatingregolazione COCO2 and oxygenossigeno than plantspiante do,
264
957000
4000
regolando CO2 e ossigeno, più di quanto facciano le piante,
16:17
whichquale we always thought oxygenateossigenare the atmosphereatmosfera.
265
961000
2000
che credevamo responsabili dell'ossigeno nell'atmosfera.
16:19
We find microbialmicrobica life in everyogni partparte of the planetpianeta:
266
963000
4000
Troviamo vita microbiotica in ogni parte del pianeta:
16:23
in iceghiaccio, in coalcarbone, in rocksrocce, in volcanicvulcanico ventsprese d'aria; it's an amazingStupefacente thing.
267
967000
8000
nel ghiaccio, nel carbone, in fosse volcaniche; e' incredibile.
16:31
But we'venoi abbiamo alsoanche discoveredscoperto, when it comesviene to plantspiante, in plantspiante,
268
975000
5000
A proposito di piante abbiamo anche scoperto,
16:36
as much as we understandcapire and are startingdi partenza to understandcapire theirloro genomesgenomi,
269
980000
4000
per quanto conosciamo del loro genoma,
16:40
it is the ecosystemecosistema around them,
270
984000
3000
è l'eco-sistema attorno a loro ...
16:43
it is the microbesmicrobi that livevivere in theirloro rootradice systemssistemi,
271
987000
3000
sono i microbi che vivono sulle loro radici,
16:46
that have just as much impacturto on the charactercarattere of those plantspiante
272
990000
4000
che hanno altrettanto impatto sulla natura delle piante stesse
16:50
as the metabolicmetabolica pathwayspercorsi of the plantspiante themselvesloro stessi.
273
994000
4000
delle vie metaboliche delle piante stesse
16:54
If you take a closerpiù vicino look at a rootradice systemsistema,
274
998000
3000
Se osservate attentamente le radici,
16:57
you will find there are manymolti, manymolti, manymolti diversediverso microbialmicrobica coloniescolonie.
275
1001000
4000
troverete molte, molte di colonie diverse di microbi.
17:01
This is not biggrande newsnotizia to viticulturistsviticoltori;
276
1005000
2000
Questo è noto ai viticoltori da tempo
17:03
they have been, you know, concernedha riguardato with wateracqua and fertilizationfecondazione.
277
1007000
4000
ma si sono sempre preoccupati dell'acqua e dei fertilizzanti.
17:07
And, again, this is, sortordinare of, my notionnozione of shit-against-the-wallmerda-contro-il-muro pharmacologyfarmacologia:
278
1011000
6000
--di nuovo, quello che chiamo buttar "cacca sul muro"--
17:13
you know certaincerto fertilizersfertilizzanti make the plantpianta more healthysalutare so you put more in.
279
1017000
4000
se noti che alcuni fertilizzanti aiutano la pianta, ce ne metti di più.
17:17
You don't necessarilynecessariamente know with granularitygranularità
280
1021000
4000
Non sappiamo con precisione, ...
17:21
exactlydi preciso what organismsorganismi are providingfornitura what flavorssapori and what characteristicscaratteristiche.
281
1025000
6000
esattamente quali organismi producono quali sapori e quali caratteristiche.
17:27
We can startinizio to figurefigura that out.
282
1031000
3000
Ma ora possiamo incominciare a capirlo.
17:30
We all talk about terroirterroir; we worshipculto terroirterroir;
283
1034000
3000
Parliamo tanto di "terroir" (territorio peculiare) impazziamo per il terroir;
17:33
we say, WowWow, is my terroirterroir great! It's so specialspeciale.
284
1037000
3000
diciamo, Wow, che forte il mio terroir! E' cosi' speciale.
17:36
I've got this piecepezzo of landsbarcare and it createscrea terroirterroir like you wouldn'tno believe.
285
1040000
4000
Ho questo pezzo di terra con un terroir formidabile.
17:40
Well, you know, we really, we arguediscutere and debatediscussione about it --
286
1044000
4000
Be', sapete, ne discutiamo tanto -
17:44
we say it's climateclima, it's soilsuolo, it's this. Well, guessindovina what?
287
1048000
3000
diciamo che è il clima, la terra, qualcos'altro. Bene, indovinate?
17:47
We can figurefigura out what the heckdiamine terroirterroir is.
288
1051000
3000
Adesso possiamo capire cosa cavolo sia questo terroir.
17:50
It's in there, waitingin attesa to be sequencedsequenziato.
289
1054000
3000
E' li', che aspetta di essere sequenziato.
17:53
There are thousandsmigliaia of microbesmicrobi there.
290
1057000
2000
Sono le migliaia di microbi che vivono là
17:55
They're easyfacile to sequencesequenza: unlikea differenza di a humanumano,
291
1059000
2000
Sono facili da sequanziare: non come un essere umano.
17:57
they, you know, have a thousandmille, two thousandmille genesgeni;
292
1061000
2000
hanno mille, duemila geni;
17:59
we can figurefigura out what they are.
293
1063000
2000
possiamo capire cosa siano.
18:01
All we have to do is go around and samplecampione, digscavare into the groundterra, find those bugsbug,
294
1065000
7000
Basta prelevare dei campioni di microbi, scavare per terra e trovarli
18:08
sequencesequenza them, correlatecorrelare them to the kindstipi of characteristicscaratteristiche we like and don't like --
295
1072000
5000
sequenziarli, correlarli alle caratteristiche che ci piacciono o no -
18:13
that's just a biggrande databaseBanca dati -- and then fertilizefertilizzare.
296
1077000
3000
e' solo una grande banca dati - e poi fertilizzare.
18:16
And then we understandcapire what is terroirterroir.
297
1080000
3000
Così capiremo cos'è il terroir.
18:20
So, some people will say, Oh, my God, are we playinggiocando God?
298
1084000
2000
Alcuni diranno, dio mio, stiamo giocando a essere Dio?
18:22
Are we now, if we engineeringegnere organismsorganismi, are we playinggiocando God?
299
1086000
5000
Se costruiamo organismi, stiamo giocando a essere Dio?
18:27
And, you know, people would always askChiedere JamesJames WatsonWatson --
300
1091000
3000
Lo chiedevano sempre a James Watson -
18:30
he's not always the mostmaggior parte politicallypoliticamente correctcorretta guy ...
301
1094000
2000
che non e' sempre la persona piu' politicamente corretta ...
18:32
(LaughterRisate)
302
1096000
1000
Risate
18:33
... and they would say, "Are, you know, are you playinggiocando God?"
303
1097000
5000
....gli chiedevano, "Cerchi di fare come Dio?"
18:38
And he had the bestmigliore answerrisposta I ever heardsentito to this questiondomanda:
304
1102000
3000
E lui aveva la risposta migliore che abbia mai sentito:
18:41
"Well, somebodyqualcuno has to."
305
1105000
2000
"Be', qualcuno lo deve pur fare."
18:43
(LaughterRisate)
306
1107000
3000
Risate
18:46
I considerprendere in considerazione myselfme stessa a very spiritualspirituale personpersona,
307
1110000
4000
Mi considero una persona molto spirituale
18:50
and withoutsenza, you know, the organizedorganizzato religionreligione partparte,
308
1114000
3000
anche se no ho rapporti con la religione organizzata,
18:53
and I will tell you: I don't believe there's anything unnaturalinnaturale.
309
1117000
4000
vi diro': non credo ci sia nulla di innaturale.
18:57
I don't believe that chemicalssostanze chimiche are unnaturalinnaturale.
310
1121000
4000
Non credo che la chimica sia innaturale.
19:01
I told you I'm going to make some of you pukePuke.
311
1125000
2000
Vi avevo avvertito che avrei fatto vomitare qualcuno.
19:03
It's very simplesemplice: we don't inventinventare moleculesmolecole, compoundscomposti.
312
1127000
4000
E' molto semplice: non inventiamo molecole, composti.
19:07
They're here. They're in the universeuniverso.
313
1131000
2000
Sono già qui nell'universo.
19:09
We reorganizeriorganizzare things, we changemodificare them around,
314
1133000
3000
Riorganizziamo semplicemente, cambiamo le cose,
19:12
but we don't make anything unnaturalinnaturale.
315
1136000
3000
ma non facciamo nulla di innaturale.
19:15
Now, we can createcreare badcattivo impactsimpatti --
316
1139000
2000
Possiamo, è vero, procurare effetti negativi -
19:17
we can poisonveleno ourselvesnoi stessi; we can poisonveleno the EarthTerra --
317
1141000
2000
possiamo avvelenarci, avvelenare la Terra -
19:19
but that's just a naturalnaturale outcomerisultato of a mistakesbaglio we madefatto.
318
1143000
4000
ma questa è solo la conseguenza naturale di un nostro errore.
19:23
So, what's happeningavvenimento todayoggi is, NatureNatura is presentingpresentando us with a toolboxcasella degli strumenti,
319
1147000
4000
In conclusione, quello che succede è che la Natura ci offre una cassetta di attrezzi,
19:27
and we find that this toolboxcasella degli strumenti is very extensivevasto.
320
1151000
4000
e scopriamo che questa cassetta e' molto ben fornita.
19:31
There are microbesmicrobi out there that actuallyin realtà make gasolinegasolio, believe it or not.
321
1155000
4000
Ci sono dei microbi là fuori che producono benzina, che ci crediate o no.
19:35
There are microbesmicrobi, you know -- go back to yeastlievito.
322
1159000
2000
Ci sono microbi - ritornando al lievito.
19:37
These are chemicalchimico factoriesfabbriche;
323
1161000
2000
Che sono fabbriche chimiche;
19:39
the mostmaggior parte sophisticatedsofisticato chemicalchimico factoriesfabbriche are providedfornito by NatureNatura,
324
1163000
4000
La Natura ha le più sofisticate fabbriche chimiche,
19:43
and we now can use those.
325
1167000
3000
e ora possiamo usarle.
19:46
There alsoanche is a setimpostato of rulesregole.
326
1170000
2000
Ci sono anche delle regole.
19:48
NatureNatura will not allowpermettere you to --
327
1172000
3000
La Natura non permette alcune cose -
19:51
we could engineeringegnere a grapeuva plantpianta, but guessindovina what.
328
1175000
2000
potremmo inventare una vite,
19:53
We can't make the grapeuva plantpianta produceprodurre babiesbambini.
329
1177000
2000
ma non possiamo farle fare dei bambini.
19:55
NatureNatura has put a setimpostato of rulesregole out there.
330
1179000
3000
La Natura ha messo delle regole.
19:58
We can work withinentro the rulesregole; we can't breakrompere the rulesregole;
331
1182000
3000
Possiamo operare solo entro le regole: non possiamo infrangerle;
20:01
we're just learningapprendimento what the rulesregole are.
332
1185000
2000
stiamo appena imparando quali esse siano.
20:03
I just askChiedere the questiondomanda, if you could curecura all diseasemalattia --
333
1187000
4000
Mi chiedo solo, se potessimo curare tutte le malattie -
20:07
if you could make diseasemalattia go away,
334
1191000
2000
se potessimo far sparire le malattie,
20:09
because we understandcapire how it actuallyin realtà workslavori,
335
1193000
2000
perche' comprendiamo esattamente come funzionano,
20:11
if we could endfine hungerfame by beingessere ablecapace to createcreare nutritiousnutriente, healthysalutare plantspiante
336
1195000
5000
se potessimo far finire la fame creando piante sane e nutritive
20:16
that growcrescere in very hard-to-growdifficile da coltivare environmentsambienti,
337
1200000
3000
in luoghi normalmente difficili per la loro crescita
20:19
if we could createcreare cleanpulito and plentifulabbondante energyenergia --
338
1203000
3000
se potessimo creare energia pulita e in abbondanza -
20:22
we, right in the labslaboratori at SyntheticSintetico GenomicsGenomica,
339
1206000
3000
noi, proprio nei laboratori alla Synthetic Genomics,
20:25
have single-celledunicellulare organismsorganismi that are takingpresa carboncarbonio dioxidebiossido
340
1209000
4000
abbiamo degli organismi uni-cellulari che usano anidride carbonica
20:29
and producingproduzione a moleculemolecola very similarsimile to gasolinegasolio.
341
1213000
4000
producendo una molecola molto simile a benzina.
20:33
So, carboncarbonio dioxidebiossido -- the stuffcose we want to get ridliberare of -- not sugarzucchero, not anything.
342
1217000
5000
Anidride carbonica - la cosa che vogliamo eliminare - non zuccero, o altro.
20:38
CarbonCarbonio dioxidebiossido, a little bitpo of sunlightluce del sole,
343
1222000
3000
Anidride carbonica e un po' di luce,
20:41
you endfine up with a lipiddei lipidi that is highlyaltamente refinedraffinato.
344
1225000
5000
e si ottiene un lipido molto raffinato.
20:46
We could solverisolvere our energyenergia problemsi problemi; we can reduceridurre COCO2,;
345
1230000
4000
Possiamo risolvere i nostri problemi energetici; ridurre CO2,
20:50
we could cleanpulito up our oceansoceani; we could make better winevino.
346
1234000
3000
possiamo ripulire gli oceani; fare del vino migliore.
20:53
If we could, would we?
347
1237000
3000
Se potessimo, non faremmo tutto cio'?
20:56
Well, you know, I think the answerrisposta is very simplesemplice:
348
1240000
3000
Bene, credo che la risposta sia molto semplice:
20:59
workinglavoro with NatureNatura, workinglavoro with this toolstrumento setimpostato that we now understandcapire,
349
1243000
5000
Operare con la Natura, con questi strumenti che ora comprendiamo,
21:04
is the nextIl prossimo steppasso in humankind'sdell'umanità evolutionEvoluzione.
350
1248000
3000
è il prossimo passo nell'evoluzione umana.
21:07
And all I can tell you is, stayrestare healthysalutare for 20 yearsanni.
351
1251000
4000
E tutto cio' che vi posso dire è, rimanete sani per i prossimi 20 anni.
21:11
If you can stayrestare healthysalutare for 20 yearsanni, you'llpotrai see 150, maybe 300.
352
1255000
3000
Se rimarrete sani per 20 anni, ne vedrete altri 150 e forse 300.
21:14
Thank you.
353
1258000
2000
Grazie.
Translated by giorgio tessari
Reviewed by Paolo Chiti

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ABOUT THE SPEAKER
Barry Schuler - Entrepreneur
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics.

Why you should listen

If in the mid-'90s tech revolution you found yourself intimidated by command lines (or computers in general), chances are you had your first encounter with email through America Online. Above those first-month-free CDs, the main appeal was its easy-as-a-microwave interface, which Barry Schuler and his team at Medior designed. While the other techies were complaining of eternal September, Schuler remained a populist, passionate about spreading accessibility to the next generation of services that he foresaw changing the world. (Earlier, he had developed and marketed color desktop apps for Apple.)

Schuler later served as AOL's CEO when it acquired Time Warner. But now, as high-tech democratization continues, Schuler wants to direct the momentum toward genomics. As managing director of Draper Fisher Jurvetson, he's funding next-thing projects in tech, and he also serves on the board of Synthetic Genomics. A lover of wine (and a proponent of using genetics to enhance wine grapes), he owns Meteor Vineyard in Napa Valley. He's currently CEO of Raydiance, which is developing laser technology for healthcare use.

More profile about the speaker
Barry Schuler | Speaker | TED.com