ABOUT THE SPEAKER
Aubrey de Grey - Crusader against aging
Aubrey de Grey, British researcher on aging, claims he has drawn a roadmap to defeat biological aging. He provocatively proposes that the first human beings who will live to 1,000 years old have already been born.

Why you should listen

A true maverick, Aubrey de Grey challenges the most basic assumption underlying the human condition -- that aging is inevitable. He argues instead that aging is a disease -- one that can be cured if it's approached as "an engineering problem." His plan calls for identifying all the components that cause human tissue to age, and designing remedies for each of them — forestalling disease and eventually pushing back death. He calls the approach Strategies for Engineered Negligible Senescence (SENS).

With his astonishingly long beard, wiry frame and penchant for bold and cutting proclamations, de Grey is a magnet for controversy. A computer scientist, self-taught biogerontologist and researcher, he has co-authored journal articles with some of the most respected scientists in the field.

But the scientific community doesn't know what to make of him. In July 2005, the MIT Technology Review challenged scientists to disprove de Grey's claims, offering a $20,000 prize (half the prize money was put up by de Grey's Methuselah Foundation) to any molecular biologist who could demonstrate that "SENS is so wrong that it is unworthy of learned debate." The challenge remains open; the judging panel includes TEDsters Craig Venter and Nathan Myhrvold. It seems that "SENS exists in a middle ground of yet-to-be-tested ideas that some people may find intriguing but which others are free to doubt," MIT's judges wrote. And while they "don't compel the assent of many knowledgeable scientists," they're also "not demonstrably wrong."

More profile about the speaker
Aubrey de Grey | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2005

Aubrey de Grey: A roadmap to end aging

ობრი დე გრეი: სიბერის დამარცხების გზა

Filmed:
4,332,848 views

კემბრიჯის უნივერსიტეტის მკვლევარი, ობრი დე გრეი, ამტკიცებს რომ სიბერე განკურნებადი დაავადებაა. ის ამბობს, რომ სიბერის შვიდი ძირითადი მიზეზი არსებობს, რომელთაგან თითოეულის თავიდან აცილებაა შესაძლებელი.
- Crusader against aging
Aubrey de Grey, British researcher on aging, claims he has drawn a roadmap to defeat biological aging. He provocatively proposes that the first human beings who will live to 1,000 years old have already been born. Full bio

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

00:25
18 minutes is an absolutely brutal time limit,
0
0
2000
18 წუთი ძალიან მკაცრი დროითი შეზღუდვაა,
00:27
so I'm going to dive straight in, right at the point
1
2000
2000
ამიტომ პირდაპირ დავიწყებ მაშინვე,
00:29
where I get this thing to work.
2
4000
2000
როგორც კი ამას ავამუშავებ.
00:31
Here we go. I'm going to talk about five different things.
3
6000
2000
მე ვისაუბრებ ხუთ სხვადასხვა რამეზე.
ვისაუბრებ იმაზე, თუ რატომ არის
სასურველი სიბერის დამარცხება.
00:33
I'm going to talk about why defeating aging is desirable.
4
8000
3000
მე ვისაუბრებ იმაზე
თუ რატომ უნდა მოვიკრიბოთ ძალები
00:36
I'm going to talk about why we have to get our shit together,
5
11000
2000
00:38
and actually talk about this a bit more than we do.
6
13000
2000
და მოვუხშიროთ ამ საკითხზე საუბარს.
00:40
I'm going to talk about feasibility as well, of course.
7
15000
2000
აუცილებლად ვისაუბრებ
ამ მიზნის მიღწევადობაზე.
00:42
I'm going to talk about why we are so fatalistic
8
17000
2000
ვისაუბრებ იმაზე, თუ რატომ ვართ
ასე ფატალისტურად განწყობილნი,
00:44
about doing anything about aging.
9
19000
2000
როდესაც საქმე ეხება დაბერებას.
00:46
And then I'm going spend perhaps the second half of the talk
10
21000
2000
ჩემი გამოსვლის მეორე ნაწილს
00:48
talking about, you know, how we might actually be able to prove that fatalism is wrong,
11
23000
5000
ალბათ იმის დამტკიცებას დავუთმობ,
რომ ფატალიზმი მცდარია
00:53
namely, by actually doing something about it.
12
28000
2000
კერძოდ, მის წინააღმდეგ
რეალური მოქმედებით.
00:55
I'm going to do that in two steps.
13
30000
2000
ამის გაკეთებას, ორ ნაწილად ვაპირებ.
00:57
The first one I'm going to talk about is
14
32000
2000
პირველი რაზეც ვისაუბრებ არის,
00:59
how to get from a relatively modest amount of life extension --
15
34000
3000
თუ როგორ გადავიდეთ სიცოცხლის
შედარებით მცირე გახანგრძლივებიდან,
01:02
which I'm going to define as 30 years, applied to people
16
37000
3000
რაც პირობითად 30 წლით განვსაზღვრე,
იმ ხალხის მიმართ,
ვინც მკურნალობის დაწყებისას
საშუალო ასაკის არის,
01:05
who are already in middle-age when you start --
17
40000
2000
01:07
to a point which can genuinely be called defeating aging.
18
42000
3000
იმ ეტაპამდე, რომელსაც შეგვიძლია ნამვდილად
ვუწოდოთ სიბერის დამარცხება.
01:10
Namely, essentially an elimination of the relationship between
19
45000
4000
კერძოდ,
ასაკსა და სიკვდილის ალბათობას შორის
01:14
how old you are and how likely you are to die in the next year --
20
49000
2000
დამოკიდებულების არსებით გაწყვეტაზე.
01:16
or indeed, to get sick in the first place.
21
51000
2000
ან ასაკის, ავადმყოფობასთან კავშირის
გაწყვეტაზე.
01:18
And of course, the last thing I'm going to talk about
22
53000
2000
და რა თქმა უნდა, იმით დავასრულებ
01:20
is how to reach that intermediate step,
23
55000
2000
თუ როგორ მივაღწიოთ ამ გარდამავალ პერიოდს,
01:22
that point of maybe 30 years life extension.
24
57000
3000
30 წლით სიცოცხლის გახანგრძლივების წერტილს.
01:25
So I'm going to start with why we should.
25
60000
3000
მოკლედ, დავიწყებ კითხვით, თუ რატომ.
01:28
Now, I want to ask a question.
26
63000
2000
მინდა გკითხოთ.
01:30
Hands up: anyone in the audience who is in favor of malaria?
27
65000
3000
ხელი აწიეთ ყველამ, ვინც მალარიის მომხრეა.
01:33
That was easy. OK.
28
68000
1000
ეს ადვილი იყო, კარგი.
01:34
OK. Hands up: anyone in the audience
29
69000
2000
მაშინ ხელი აწიოს იმან,
01:36
who's not sure whether malaria is a good thing or a bad thing?
30
71000
3000
ვინც არაა დარწმუნებული
მალარია ნამდვილად ცუდია თუ კარგი.
01:39
OK. So we all think malaria is a bad thing.
31
74000
2000
კარგი, ჩვენ ყველა ვფიქრობთ,
რომ მალარია ცუდია.
01:41
That's very good news, because I thought that was what the answer would be.
32
76000
2000
ეს კარგი, ამბავია!
ვიცოდი, რომ ასეც იქნებოდა.
01:43
Now the thing is, I would like to put it to you
33
78000
2000
მინდა გითხრათ,
01:45
that the main reason why we think that malaria is a bad thing
34
80000
3000
რომ მთავარი მიზეზი იმისა,
რომ მალარია ცუდი გვგონია.
01:48
is because of a characteristic of malaria that it shares with aging.
35
83000
4000
არის ის თვისება, რომელიც მალარიას
საერთო აქვს სიბერესთან
01:52
And here is that characteristic.
36
87000
3000
და აი ეს მახასიათებელი:
["რატომ განვკურნოთ სიბერე? ის კლავს!"
01:55
The only real difference is that aging kills considerably more people than malaria does.
37
90000
5000
ერთადერთი რეალური განსხვავება ისაა,
რომ სიბერე მალარიაზე ბევრად მეტს კლავს.
02:00
Now, I like in an audience, in Britain especially,
38
95000
2000
გამოსვლებში, განსაკუთრებით ბრიტანეთში,
02:02
to talk about the comparison with foxhunting,
39
97000
2000
მიყვარს მელიებზე ნადირობის
მაგალითის მოტანა,
02:04
which is something that was banned after a long struggle,
40
99000
3000
რომელიც დიდი ბრძოლის შემდეგ აიკრძალა
02:07
by the government not very many months ago.
41
102000
3000
მთავრობის მიერ, არც თუ ისე დიდი ხნის წინ.
02:10
I mean, I know I'm with a sympathetic audience here,
42
105000
2000
ვიცი რომ აუდიტორიაში მყოფებიც
მეთანხმებიან,
02:12
but, as we know, a lot of people are not entirely persuaded by this logic.
43
107000
3000
მაგრამ როგორც ვიცით,
ყველა არ ეთანხმება ამ ლოგიკას
02:15
And this is actually a rather good comparison, it seems to me.
44
110000
3000
და მგონი ეს კარგი შედარებაა.
02:18
You know, a lot of people said, "Well, you know,
45
113000
2000
ბევრი ამბობდა: "იცი,
02:20
city boys have no business telling us rural types what to do with our time.
46
115000
5000
ქალაქელების საქმე არ არის,
როგორ გავატარებთ დროს სოფლის მოსახლეობა.
02:25
It's a traditional part of the way of life,
47
120000
2000
ეს ტრადიციული ცხოვრების წესია
02:27
and we should be allowed to carry on doing it.
48
122000
2000
და აუცილებლად უნდა გვქონდეს ამის უფლება.
02:29
It's ecologically sound; it stops the population explosion of foxes."
49
124000
3000
ეკოლოგიურად საჭიროა; ხელს უშლის
მელიების პოლპულაციის უკონტროლო ზრდას".
02:32
But ultimately, the government prevailed in the end,
50
127000
2000
საბოლოოდ მთავრობამ გაიმარჯვა,
რადგან ბრიტანელების უმრავლესობა
02:34
because the majority of the British public,
51
129000
1000
02:35
and certainly the majority of members of Parliament,
52
130000
2000
მთავრობის უმრავლესობასთან ერთად
02:37
came to the conclusion that it was really something
53
132000
2000
მივიდა იმ დასკვნამდე,
რომ მელიებზე ნადირობა
02:39
that should not be tolerated in a civilized society.
54
134000
2000
არ უნდა იყოს დაშვებული
ცივილიზებულ საზოგადოებაში.
02:41
And I think that human aging shares
55
136000
1000
ჩემი აზრით, სიბერესაც
02:42
all of these characteristics in spades.
56
137000
2000
ზუსტად იგივე თვისბები აქვს.
02:45
What part of this do people not understand?
57
140000
2000
მაინც რა არ ესმის ხალხს?
02:47
It's not just about life, of course --
58
142000
2000
აქ მხოლოდ სიცოცხლეზე არ არის,
02:49
(Laughter) --
59
144000
1000
(სიცილი)
02:50
it's about healthy life, you know --
60
145000
3000
არამედ ჯანმრთელ სიცოცხლეზე.
02:53
getting frail and miserable and dependent is no fun,
61
148000
3000
იყო დაუძლურებული, დაბეჩავებული და
სხვაზე დამოკიდებული ცუდია,
02:56
whether or not dying may be fun.
62
151000
2000
მიუხედავად იმისა ცუდია თუ არა სიკვდილი.
02:58
So really, this is how I would like to describe it.
63
153000
2000
ამიტომ, ამას ასე ავხსნიდი:
03:00
It's a global trance.
64
155000
2000
ეს გლობალური ტრანსია.
წარმოუდგენელი არგუმენტებია
სიბერის გასამართლებლად.
03:02
These are the sorts of unbelievable excuses
65
157000
2000
[საშინლად მოსაწყენი იქნება]
[პენსია როგორ ვიხადოთ]
03:04
that people give for aging.
66
159000
2000
03:06
And, I mean, OK, I'm not actually saying
67
161000
2000
[მშიერ აფრიკელებს რა ეშველებათ]
[დიქტატორებიც არ მოკვდებიან]
03:08
that these excuses are completely valueless.
68
163000
2000
არ ვამბობ, რომ ისინი მთლად უაზროა.
03:10
There are some good points to be made here,
69
165000
2000
არის რამდენიმე საინტერესო აზრი,
03:12
things that we ought to be thinking about, forward planning
70
167000
3000
რაც უნდა გავითვალისწინოთ მომავლისთვის.
03:15
so that nothing goes too -- well, so that we minimize
71
170000
2000
რყევების მინიმიზება რომ გავაკეთოთ,
03:17
the turbulence when we actually figure out how to fix aging.
72
172000
3000
როცა მართლა განვკურნავთ სიბერეს.
03:20
But these are completely crazy, when you actually
73
175000
3000
მაგრამ ესენი სრული სიგიჟეა,
03:23
remember your sense of proportion.
74
178000
2000
თუ მოვლენების მასშტაბებზე დაფიქრდებით.
03:25
You know, these are arguments; these are things that
75
180000
4000
ეს არგუმენტები. ესენი ისეთებია,
03:29
would be legitimate to be concerned about.
76
184000
2000
რომლებზეც დაფიქრება ღირს,
03:31
But the question is, are they so dangerous --
77
186000
3000
მაგრამ მთავარი კითხვაა
მართლა ასეთი დიდია,
03:34
these risks of doing something about aging --
78
189000
2000
სიბერის დამარცხებასთან დაკავშირებული რისკი
03:36
that they outweigh the downside of doing the opposite,
79
191000
4000
რომ საპირისპიროს კეთებას გადაწონის,
03:40
namely, leaving aging as it is?
80
195000
2000
კერძოდ, სიბერის დატოვებას ისე როგორც არის?
03:42
Are these so bad that they outweigh
81
197000
2000
ასეთი დიდი რისკია, რომ ამისთვის
03:44
condemning 100,000 people a day to an unnecessarily early death?
82
199000
6000
ყოველ დღიურად
100 000 ადამიანის გაწირვა ღირს?
03:50
You know, if you haven't got an argument that's that strong,
83
205000
2000
თუ ამისთვის ძლიერი არგუმენტი არ გაქვთ,
03:52
then just don't waste my time, is what I say.
84
207000
3000
მაშინ დროს ნუ დამაკარგვინებთ.
03:55
(Laughter)
85
210000
1000
(სიცილი)
03:56
Now, there is one argument
86
211000
1000
არის ერთი არგუმენტი,
03:57
that some people do think really is that strong, and here it is.
87
212000
2000
რომელიც ხალხს საკმარისად ძლიერად მიაჩნია:
03:59
People worry about overpopulation; they say,
88
214000
2000
ხალხი ჭარბ პოპულაციაზე წუხს.
04:01
"Well, if we fix aging, no one's going to die to speak of,
89
216000
2000
''სიბერეს თუ გავკურნავთ,
ან აღარავინ მოკვდება,
04:03
or at least the death toll is going to be much lower,
90
218000
3000
ან მათი რიცხვი მკვეთრად დაეცემა,
მხოლოდ გზაზე უყურადღებოდ გადასვლისას.
04:06
only from crossing St. Giles carelessly.
91
221000
2000
შესაბამისად, ბევრ ბავშვს ვერ ვიყოლიებთ,
04:08
And therefore, we're not going to be able to have many kids,
92
223000
2000
არადა შვილები
მნიშვნელოვანია უმეტესობისათვის.''
04:10
and kids are really important to most people."
93
225000
2000
და ეს მართალია. ბევრი ამ არგუმენტს უარყოფს
და ასე პასუხობს:
04:12
And that's true.
94
227000
2000
04:14
And you know, a lot of people try to fudge this question,
95
229000
3000
[პლანეტას უფრო ეფექტურად გამოვიყენებთ]
[კოსმოსში გადავსახლდებით]
04:17
and give answers like this.
96
232000
1000
[ბავშვები მაინც თავის ტკივილია]
04:18
I don't agree with those answers. I think they basically don't work.
97
233000
3000
მე არ ვეთანხმები ამ პასუხებს.
ისინი არ მუშაობს.
04:21
I think it's true, that we will face a dilemma in this respect.
98
236000
3000
ვფიქრობ ჩვენ მართლაც დავდგებით
მსგავსი დილემის წინაშე
04:24
We will have to decide whether to have a low birth rate,
99
239000
4000
მოგვიწევს არჩევანის გაკეთება
დაბალ შობადობასა
04:28
or a high death rate.
100
243000
2000
და მაღალ სიკვდილიანობას შორის.
04:30
A high death rate will, of course, arise from simply rejecting these therapies,
101
245000
3000
სიკვდილიანობა რასაკვირველია გაიზდრება,
თუ სიბერის საწინააღმდეგო თერაპიას
04:33
in favor of carrying on having a lot of kids.
102
248000
4000
ბევრი ბავშვის ყოლის სასარგებლოდ უარყოფთ.
04:37
And, I say that that's fine --
103
252000
2000
ვიტყოდი, რომ ეს ნორმალურია,
04:39
the future of humanity is entitled to make that choice.
104
254000
3000
ადამიანებს უნდა ჰქონდეთ
ამ არჩევანის საშუალება.
04:42
What's not fine is for us to make that choice on behalf of the future.
105
257000
4000
ნორმალური არ არის, ეს არჩევანი
მომავალი ადამიანების ნაცვლად ვაკეთოთ.
04:46
If we vacillate, hesitate,
106
261000
2000
თუ ჩვენ ვიყოყმანებთ,
უკან დავიხევთ
04:48
and do not actually develop these therapies,
107
263000
3000
და არ განვავითარებთ
მკურნალობის ამ საშუალებებს,
04:51
then we are condemning a whole cohort of people --
108
266000
4000
მაშინ ჩვენ ვწირავთ ხალხის დიდ ნაწილს,
04:55
who would have been young enough and healthy enough
109
270000
2000
რომელიც ამ თერაპიისგან სარგებლის მისაღებად
04:57
to benefit from those therapies, but will not be,
110
272000
2000
საკმარისად ახალგაზრდა
და ჯანმრთელი იქნებოდა,
04:59
because we haven't developed them as quickly as we could --
111
274000
2000
მაგრამ ვერ მიიღებს, რადგან ის
საკმარისად სწრაფად არ განვავითარეთ
05:01
we'll be denying those people an indefinite life span,
112
276000
2000
ამ ადამიანებს უსასრულოდ ცხოვრების
საშუალებას ვართმევთ
05:03
and I consider that that is immoral.
113
278000
2000
და ეს ამორალურად მიმაჩნია.
05:05
That's my answer to the overpopulation question.
114
280000
3000
ეს არის ჩემი პასუხი ჭარბ მოსახლეობაზე.
05:08
Right. So the next thing is,
115
283000
2000
კარგი, შემდეგ..
05:10
now why should we get a little bit more active on this?
116
285000
2000
რატომ უნდა გავაქტიურდეთ უფრო მეტად?
05:12
And the fundamental answer is that
117
287000
2000
პასუხი შემდეგია:
05:14
the pro-aging trance is not as dumb as it looks.
118
289000
3000
სიბერის მომხრეთა შეხედულებები,
არც ისეთი სულელურია როგორც ჩანს
05:17
It's actually a sensible way of coping with the inevitability of aging.
119
292000
4000
პირიქით, ეს გარდაუვალ სიბერესთან
გამკლავების გარკვეული გზაა.
05:21
Aging is ghastly, but it's inevitable, so, you know,
120
296000
4000
სიბერე შემზარავია, მაგრამ გარდაუვალი,
05:25
we've got to find some way to put it out of our minds,
121
300000
2000
ამიტომ უნდა ვიპოვოთ
ამის თავიდან ამოგდების რამე გზა
05:27
and it's rational to do anything that we might want to do, to do that.
122
302000
4000
და რაციონალურია
ყველაფერი გავაკეთოთ ამისთვის.
05:31
Like, for example, making up these ridiculous reasons
123
306000
3000
აი, მაგალითად,
ამ სასაცილო მიზეზების გამოგონება,
05:34
why aging is actually a good thing after all.
124
309000
2000
თუ რატომ არის სიბერე საბოლოო ჯამში კარგი.
05:36
But of course, that only works when we have both of these components.
125
311000
4000
მაგრამ, ამას აზრი აქვს
მხოლოდ როცა სიბერე მართლაც გარდაუვალია.
05:40
And as soon as the inevitability bit becomes a little bit unclear --
126
315000
3000
თუმცა, როგორც კი
გარდაუვალობის ფაქტორი ცხადი აღარაა
და უკვე შესაძლებელია სიბერეს
რაღაც მოვუხერხოთ
05:43
and we might be in range of doing something about aging --
127
318000
2000
05:45
this becomes part of the problem.
128
320000
2000
ეს მიდგომა პრობლემის ნაწილი ხდება.
05:47
This pro-aging trance is what stops us from agitating about these things.
129
322000
4000
ეს დაბერების მხარდამჭერი ტრანსი
ხელს გვიშლის მოქმედებაში
05:51
And that's why we have to really talk about this a lot --
130
326000
4000
და ამიტომ ბევრი უნდა ვილაპრაკოთ ამაზე.
05:55
evangelize, I will go so far as to say, quite a lot --
131
330000
2000
ასე ვთქვათ, ვიქადაგოთ ამის შესახებ,
05:57
in order to get people's attention, and make people realize
132
332000
3000
რათა მივიქციოთ ხალხის ყურადღება
და მათ გააანალიზონ,
06:00
that they are in a trance in this regard.
133
335000
2000
რომ ტრანსულ მდგომარეობაში არიან ამ მხრივ.
06:02
So that's all I'm going to say about that.
134
337000
2000
სულ ეს არის რაც ამაზე მინდოდა მეთქვა.
06:04
I'm now going to talk about feasibility.
135
339000
3000
ახლა ვილაპარაკოთ განხორციელებადობაზე.
06:07
And the fundamental reason, I think, why we feel that aging is inevitable
136
342000
4000
ჩემი აზრით, მთავარი მიზეზი,
თუ რატომ გვგონია დაბერება გარდაუვალი,
06:11
is summed up in a definition of aging that I'm giving here.
137
346000
3000
გადმოცემულია დაბერების
ჩემეულ განმარტებაში.
06:14
A very simple definition.
138
349000
1000
ის ძალიან მარტივია.
06:15
Aging is a side effect of being alive in the first place,
139
350000
3000
დაბერება არის ცოცხლად ყოფნის
გვერდითი მოვლენა,
06:18
which is to say, metabolism.
140
353000
2000
ანუ მეტაბოლიზმი.
06:20
This is not a completely tautological statement;
141
355000
3000
ეს მთლად ტავტოლოგია არაა,
06:23
it's a reasonable statement.
142
358000
1000
აზრიანი ნათქვამია.
06:24
Aging is basically a process that happens to inanimate objects like cars,
143
359000
4000
დაბერების პროცესს არაცოცხალი საგნებიც
გადიან, როგორც მანქანები
06:28
and it also happens to us,
144
363000
2000
და ასევე ჩვენც,
06:30
despite the fact that we have a lot of clever self-repair mechanisms,
145
365000
3000
მიუხედავად ჩევნი ბევრი ჭკვიანი
თვითაღმდგენი მექანიზმისა,
06:33
because those self-repair mechanisms are not perfect.
146
368000
2000
რადგან ეს მექანიზმები არაა უნაკლო.
06:35
So basically, metabolism, which is defined as
147
370000
2000
ანუ, მეტაბოლიზმს, რომელიც განიმარტება,
06:37
basically everything that keeps us alive from one day to the next,
148
372000
3000
როგორც პრაქტიკულად ყველაფერი,
რაც დღიდან დღემდე გვაცოცხლებს,
06:40
has side effects.
149
375000
2000
აქვს გვერდითი მოვლენები.
ეს გვერდითი მოვლენები გროვდება
და საბოლოოდ იწვევს პათოლოგიას.
06:42
Those side effects accumulate and eventually cause pathology.
150
377000
2000
06:44
That's a fine definition. So we can put it this way:
151
379000
2000
ეს კარგი განმარტებაა. მოდით ასე ვთქვათ:
06:46
we can say that, you know, we have this chain of events.
152
381000
2000
გვაქვს მოვლენათა ჯაჭვი.
06:48
And there are really two games in town,
153
383000
2000
და უმეტესობის აზრით
დაბერების შენელებისთვის
06:50
according to most people, with regard to postponing aging.
154
385000
3000
არსებობს ორი შესაძლო მიდგომა.
06:53
They're what I'm calling here the "gerontology approach" and the "geriatrics approach."
155
388000
4000
ესაა: ''გერონტოლოგიური მიდგომა''
და ''გერიატრიული მიდგომა''.
06:57
The geriatrician will intervene late in the day,
156
392000
2000
გერიატრი მოგვიანებით ერთვება,
06:59
when pathology is becoming evident,
157
394000
2000
როდესაც პათოლოგია უკვე სახეზეა
07:01
and the geriatrician will try and hold back the sands of time,
158
396000
3000
და შეეცდება შეაკავოს დრო
07:04
and stop the accumulation of side effects
159
399000
3000
და გვერდითი მოვლენების დაგროვება
07:07
from causing the pathology quite so soon.
160
402000
2000
პათოლოგიის ადრეული განვითარებისგან.
07:09
Of course, it's a very short-term-ist strategy; it's a losing battle,
161
404000
3000
რასაკვირველია, ეს საკმაოდ მოკლევადიანი
სტრატეგიაა; წამგებიანი ბრძოლაა,
07:12
because the things that are causing the pathology
162
407000
3000
რადგან პათოლოგიის გამომწვევი მიზეზები,
07:15
are becoming more abundant as time goes on.
163
410000
2000
დროთა განმავლობაში გროვდება.
07:17
The gerontology approach looks much more promising on the surface,
164
412000
4000
გერონტოლოგიის მიდგომა
უფრო იმედისმომცემი ჩანს,
07:21
because, you know, prevention is better than cure.
165
416000
3000
რადგან, როგორც იცით,
პრევენცია განკურნებაზე უკეთესია.
07:24
But unfortunately the thing is that we don't understand metabolism very well.
166
419000
3000
თუმცა, სამწუხაროდ
მეტაბოლიზმი კარგად არ გვესმის.
პრინციპში, საკმაოდ სუსტი წარმოდგენა გვაქვს
ორგანიზმის ფუნქციონალობაზე,
07:27
In fact, we have a pitifully poor understanding of how organisms work --
167
422000
3000
07:30
even cells we're not really too good on yet.
168
425000
2000
ჯერ უჯრედებსაც კი არ ვიცნობთ საკმარისად.
07:32
We've discovered things like, for example,
169
427000
2000
ისეთი რაღაცეებიც კი,
როგორც რნმ ინტერფერენცია,
07:34
RNA interference only a few years ago,
170
429000
3000
მხოლოდ რამდენიმე წლის წინ აღმოვაჩინეთ.
07:37
and this is a really fundamental component of how cells work.
171
432000
2000
ეს კი უჯრედის მუშაობის
ფუნდამენტური ნაწილია.
07:39
Basically, gerontology is a fine approach in the end,
172
434000
3000
პრინციპში, გერონტოლოგია კარგი მიდგომაა,
საბოოო ჯამში
07:42
but it is not an approach whose time has come
173
437000
2000
თუმცა, მისი დრო ჯერ არ დამდგარა,
07:44
when we're talking about intervention.
174
439000
2000
თუ დაბერებაში ჩარევაზე ვსაუბრობთ.
07:46
So then, what do we do about that?
175
441000
3000
მაშ, რა უნდა მოვიმოქმედოთ?
07:49
I mean, that's a fine logic, that sounds pretty convincing,
176
444000
2000
ანუ, ლოგიკურია, კარგად დასაბუთებულია
07:51
pretty ironclad, doesn't it?
177
446000
2000
და საკმაოდ მტკიცედ ჯღერს, არა?
07:53
But it isn't.
178
448000
2000
მაგრამ ასე არ არის.
07:55
Before I tell you why it isn't, I'm going to go a little bit
179
450000
3000
სანამ გეტყოდეთ რატომ არ არის,
07:58
into what I'm calling step two.
180
453000
2000
გეტყვით რას ვეძახი მეორე ნაბიჯს.
08:00
Just suppose, as I said, that we do acquire --
181
455000
4000
წარმოიდგინეთ, რომ დღესვე შეგვიძლია...
08:04
let's say we do it today for the sake of argument --
182
459000
2000
წარმოვიგინოთ მხოლოდ მაგალითისათვის ...
08:06
the ability to confer 30 extra years of healthy life
183
461000
4000
შეგვიძლია 30 წელი
ჯანმრთელი სიცოცხლის დამატება
08:10
on people who are already in middle age, let's say 55.
184
465000
3000
იმ ხალხისათვის, ვინც უკვე არის,
ვთქვათ 55 წლის.
08:13
I'm going to call that "robust human rejuvenation." OK.
185
468000
3000
ამას პირობითად ''ადამიანის მდგრად
გაახალგაზრდავებას'' დავარქმევ.
08:16
What would that actually mean
186
471000
1000
მაშინ როგორ აისახება ეს
08:17
for how long people of various ages today --
187
472000
3000
დღევანდელი სხვადასხვა ასაკის ადამიანებზე
08:20
or equivalently, of various ages at the time that these therapies arrive --
188
475000
3000
ან ამ თერაპიის შემოსვლის დროისთვის
სხვადასხვა ასაკის ადამიანებზე,
რამდენ ხანს იცოცხლებენ?
08:24
would actually live?
189
479000
1000
ამას რომ ვუპასუხოთ...
შეიძლება ეს მარტივი გეგონოთ,
08:26
In order to answer that question -- you might think it's simple,
190
481000
2000
08:28
but it's not simple.
191
483000
1000
მაგრამ ასე არ არის.
08:29
We can't just say, "Well, if they're young enough to benefit from these therapies,
192
484000
3000
ვერ ვიტყვით: ''თუ ისინი საკმაოდ
ახალგაზრდები არიან თერაპიისთვის,
08:32
then they'll live 30 years longer."
193
487000
1000
მაშინ 30 წლით მეტს იცოცხლებენ."
08:33
That's the wrong answer.
194
488000
2000
ეს მცდარი პასუხია.
08:35
And the reason it's the wrong answer is because of progress.
195
490000
2000
ეს პასუხი მცდარია პროგრესის გამო.
08:37
There are two sorts of technological progress really,
196
492000
2000
არსებობს ორი სახის ტექნოლოგიური პროგრესი,
08:39
for this purpose.
197
494000
1000
ამ მიმართულებით.
08:40
There are fundamental, major breakthroughs,
198
495000
3000
არსებობს ფუნდამენტური, ძირეული გარღვევა
08:43
and there are incremental refinements of those breakthroughs.
199
498000
4000
და არსებობს ამ გარღვევის
ბიჯებით გაუმჯობესებები.
08:47
Now, they differ a great deal
200
502000
2000
ისინი დიდად განსხვავდება ერთმანეთისაგან
08:49
in terms of the predictability of time frames.
201
504000
3000
დროის პროგნოზირების მიხედვით.
ფუნდამენტური გარღვევები:
08:52
Fundamental breakthroughs:
202
507000
1000
ძალიან ძნელია იმის პროგნოზირება
თუ რა დრო დასჭირდება
08:53
very hard to predict how long it's going to take
203
508000
2000
08:55
to make a fundamental breakthrough.
204
510000
1000
ფუნდამენტურ გარღვევას.
08:56
It was a very long time ago that we decided that flying would be fun,
205
511000
3000
ძალიან დიდი ხნის გადავწყვიტეთ,
რომ ფრენა კაი იქნებოდა,
08:59
and it took us until 1903 to actually work out how to do it.
206
514000
3000
მაგრამ 1903 წლამდე პერიოდი დასჭირდა,
ამის განხორციელებას.
09:02
But after that, things were pretty steady and pretty uniform.
207
517000
4000
ამის შემდეგ კი განვითარება სტაბილური იყო.
[ფრენა მიზნად-პრეისტორია,
პირველი-1903, ტრანსატლანტიკური-1927,
09:06
I think this is a reasonable sequence of events that happened
208
521000
3000
კომერციული-1949, ზებგერითი-1969]
09:09
in the progression of the technology of powered flight.
209
524000
4000
ვფიქრობ, ეს მოვლენათა ლოგიკური ჯაჭვია
ფრენის ტექნოლოგიის განვითარებაში.
09:13
We can think, really, that each one is sort of
210
528000
4000
შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ყოველი ასეთი წინსვლა
09:17
beyond the imagination of the inventor of the previous one, if you like.
211
532000
3000
წინა გამომგონებლისთვის წარმოუდგენელი იყო.
09:20
The incremental advances have added up to something
212
535000
4000
პატარა ბიჯების დამატებით მიღწეული წინსვლა
09:24
which is not incremental anymore.
213
539000
2000
რომელიც უკვე პატარა ბიჯი აღარაა.
09:26
This is the sort of thing you see after a fundamental breakthrough.
214
541000
3000
ასეთი რამეს ვხედავთ
ფუნდამენტური გარღვევისას.
09:29
And you see it in all sorts of technologies.
215
544000
2000
ეს ხდება ყველა ტიპის ტექნოლოგიაში.
09:31
Computers: you can look at a more or less parallel time line,
216
546000
3000
კომპიუტერებში:
მეტ-ნაკლებად პარალელურ რეჯიმში ვითარდება,
რა თქმა უნდა, ცოტა მოგვიანებით.
09:34
happening of course a bit later.
217
549000
1000
09:35
You can look at medical care. I mean, hygiene, vaccines, antibiotics --
218
550000
3000
შევხედოთ მედიცინას. ჰიგიენა, ვაქცინაცია,
ანტიბიოტიკები
09:38
you know, the same sort of time frame.
219
553000
2000
ასეთივე დროითი მონაკვეთებია.
09:40
So I think that actually step two, that I called a step a moment ago,
220
555000
4000
ასე რომ ის მეორე ნაბიჯი, რომელიც ვახსენე,
09:44
isn't a step at all.
221
559000
1000
სულაც არაა ნაბიჯი.
09:45
That in fact, the people who are young enough
222
560000
3000
ხალხი, რომელიც საკმარისად ახალგაზრდაა,
09:48
to benefit from these first therapies
223
563000
2000
რომ პირველადი თერაპიით ისარგებლოს,
09:50
that give this moderate amount of life extension,
224
565000
2000
რომელიც სიცოცხლეს
საშუალოდ გაუხანგრძლივებს,
09:52
even though those people are already middle-aged when the therapies arrive,
225
567000
4000
მიუხედავად იმისა, რომ ეს ხალხი უკვე
შუა ხნის იქნება როცა თერაპიები შემოვა,
09:56
will be at some sort of cusp.
226
571000
2000
ერთგვარ გარდამტეხ წერტილზე იქნებიან.
09:58
They will mostly survive long enough to receive improved treatments
227
573000
4000
ისინი ალბათ იცოცხლებენ იმდენ ხანს,
რომ გაუმჯობესებული მკურნალობა მიიღონ,
10:02
that will give them a further 30 or maybe 50 years.
228
577000
2000
რომელიც მათ კიდევ მისცემს 30–50 წელს.
10:04
In other words, they will be staying ahead of the game.
229
579000
3000
ანუ, ისინი ერთი ნაბიჯით გადაასწრებენ.
10:07
The therapies will be improving faster than
230
582000
3000
თერაპიები უფრო სწრაფად განვითარდება,
10:10
the remaining imperfections in the therapies are catching up with us.
231
585000
4000
ვიდრე მათი დარჩენილი ხარვეზები დაგვეწევა.
10:14
This is a very important point for me to get across.
232
589000
2000
ეს ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ გაიგოთ.
10:16
Because, you know, most people, when they hear
233
591000
2000
რადგან ხალხის უმეტესობა, როდესაც მათ ესმით
10:18
that I predict that a lot of people alive today are going to live to 1,000 or more,
234
593000
5000
ჩემი პროგნოზი, რომ დღეს მცხოვრები ბევრი
ადამიანი კიდევ 1000 წელს ან მეტს იცოცხლებს
10:23
they think that I'm saying that we're going to invent therapies in the next few decades
235
598000
4000
ჰგონიათ რომ შემდეგ ათწლეულებში
ისეთ თერაპიას გამოვიგონებთ,
10:27
that are so thoroughly eliminating aging
236
602000
3000
რომელიც საფუძვლიანად აღმოფხვრის დაბერებას
10:30
that those therapies will let us live to 1,000 or more.
237
605000
3000
და მოგვცემს საშუალებას ვიცხოვროთ
1000 წელი, ან მეტი.
10:33
I'm not saying that at all.
238
608000
2000
მე ამას სულაც არ ვამბობ.
მე ვამბობ, რომ ამ თერაპიების
გაუმჯობესების სისწრაფე
10:35
I'm saying that the rate of improvement of those therapies
239
610000
2000
10:37
will be enough.
240
612000
1000
იქნება საკმარისი.
10:38
They'll never be perfect, but we'll be able to fix the things
241
613000
3000
ისინი არასდროს იქნება უნაკლო,
მაგრამ ჩვენ შეგვეძლება აღმოვფხვრათ ის,
10:41
that 200-year-olds die of, before we have any 200-year-olds.
242
616000
3000
რისგანაც 200 წლისები კვდებიან,
სანამ გვეყოლება 200 წლისები.
10:44
And the same for 300 and 400 and so on.
243
619000
2000
იგივე 300, 400 და ა.შ. წლის ადამიანებზე.
10:46
I decided to give this a little name,
244
621000
3000
გადავწყვიტე ამისათვის დამერქმია
10:49
which is "longevity escape velocity."
245
624000
1000
''სიბერისგან დაღწევის სისწრაფე''
10:51
(Laughter)
246
626000
2000
(სიცილი)
10:53
Well, it seems to get the point across.
247
628000
3000
სურათი, კარგად აღწერს ამ აზრს.
10:56
So, these trajectories here are basically how we would expect people to live,
248
631000
5000
ეს ტრაექტორიები აღწერს თუ როგორ
გაატარებს ხალხი,
11:01
in terms of remaining life expectancy,
249
636000
2000
დარჩენილ სიცოცხლეს,
11:03
as measured by their health,
250
638000
2000
მათი ჯანმრთელობის მიხედვით,
11:05
for given ages that they were at the time that these therapies arrive.
251
640000
3000
იმ შესაბამისი ასაკისთვის,
როცა თერაპიები შეიქმნა.
11:08
If you're already 100, or even if you're 80 --
252
643000
2000
თუ უკვე ხართ 100 წლის, ან თუნდაც 80-ის
11:10
and an average 80-year-old,
253
645000
2000
ანუ ჩვეულებრივი 80 წლის ადამიანი
11:12
we probably can't do a lot for you with these therapies,
254
647000
2000
ალბათ ბევრს ვერაფერს გიშველით
ამ თერაპიებით,
11:14
because you're too close to death's door
255
649000
2000
რადგან თქვენ სიკვდილთან
ზედმეტად ახლოს ხართ,
11:16
for the really initial, experimental therapies to be good enough for you.
256
651000
4000
იმისათვის რომ საწყისმა ექსპერიმენტულმა
თერაპიებმა რამე გარგოთ.
თქვენ ალბათ მათ ვერ გაუძლებთ.
11:20
You won't be able to withstand them.
257
655000
1000
11:21
But if you're only 50, then there's a chance
258
656000
2000
მაგრამ თუ მხოლოდ 50-ის ხართ,
მაშინ არის შანსი,
11:23
that you might be able to pull out of the dive and, you know --
259
658000
3000
რომ ამ ვარდნიდან მოახერხოთ ამოსვლა
11:26
(Laughter) --
260
661000
1000
(სიცილი)
11:27
eventually get through this
261
662000
3000
საბოლოოდ გაუძლოთ ამ ყველაფერს
11:30
and start becoming biologically younger in a meaningful sense,
262
665000
3000
და დაიწყოთ ბიოლოგიურად გაახალგაზრდავება
11:33
in terms of your youthfulness, both physical and mental,
263
668000
2000
როგორც ფიზიკური, ასევე ფსიქიკური
და სიბერისგან სიკვდილის რისკის
დაწევის კუთხით.
11:35
and in terms of your risk of death from age-related causes.
264
670000
2000
11:37
And of course, if you're a bit younger than that,
265
672000
2000
და რა თქმა უნდა,
თუ კიდევ უფრო ახალგაზრდა ხართ,
11:39
then you're never really even going
266
674000
2000
მაშინ თქვენ არც კი მოგიწევთ
11:41
to get near to being fragile enough to die of age-related causes.
267
676000
3000
იმ დონის სისუსტემდე მიღწევა,
რომ სიბერით სიკვდილი დაგემუქროთ.
11:44
So this is a genuine conclusion that I come to, that the first 150-year-old --
268
679000
5000
მივედი დასკვნამდე,
რომ პირველი 150 წლის ადამიანი,
11:49
we don't know how old that person is today,
269
684000
2000
არ ვიცით რამდენი წლის არის დღეს,
11:51
because we don't know how long it's going to take
270
686000
2000
რადგან არ ვიცით რა დრო დასჭირდება
11:53
to get these first-generation therapies.
271
688000
2000
პირველადი მკურნალობების დანერგვას,
11:55
But irrespective of that age,
272
690000
2000
მაგრამ ამ ასაკის მიუხედავად,
11:57
I'm claiming that the first person to live to 1,000 --
273
692000
4000
ვამტკიცებ, რომ პირველი,
ვინც 1000 წელს იცოცხლებს,
12:01
subject of course, to, you know, global catastrophes --
274
696000
3000
იმის გათვალისწინებით,
რომ გლობალური კატასტროფები არ მოხდება,
12:04
is actually, probably, only about 10 years younger than the first 150-year-old.
275
699000
4000
სავარაუდოდ არის მხოლოდ 10 წლით ახალგაზრდა,
პირველ 150 წლის ადამიანზე.
12:08
And that's quite a thought.
276
703000
2000
ეს საკმაოდ დამაფიქრებელია.
12:10
Alright, so finally I'm going to spend the rest of the talk,
277
705000
3000
კარგი, ჩემი საუბრის დარჩენილ ნაწილს,
12:13
my last seven-and-a-half minutes, on step one;
278
708000
3000
ბოლო შვიდნახევარ წუთს,
პირველ ნაბიჯს დავუთმობ;
12:16
namely, how do we actually get to this moderate amount of life extension
279
711000
5000
ანუ იმას, თუ როგორ მივაღწიოთ,
იმ საშუალო სიცოცხლის გახანგრძლივებას,
12:21
that will allow us to get to escape velocity?
280
716000
3000
რომ მოგვეცეს საშუალება,
თავის დაღწევის სისწრაფეს მივაღწიოთ.
12:24
And in order to do that, I need to talk about mice a little bit.
281
719000
4000
ამისთვის, ცოტა რამ თაგვებზე უნდა გითხრათ.
12:28
I have a corresponding milestone to robust human rejuvenation.
282
723000
3000
მაქვს მდგრადი გაახალგაზრდავების
შესაბამისი ნიშნული,
12:31
I'm calling it "robust mouse rejuvenation," not very imaginatively.
283
726000
3000
''თაგვის მდგრადი გაახალგაზრდავებას"
ვეძახი. არც ისე კრეატიულია.
12:34
And this is what it is.
284
729000
2000
რაც არის, არის.
12:36
I say we're going to take a long-lived strain of mouse,
285
731000
2000
ავიღოთ დღეგრძელი თაგვების შთამომავლობა
12:38
which basically means mice that live about three years on average.
286
733000
3000
ანუ თაგვები,
რომლებიც საშუალოდ 3 წელს ცოცხლობენ.
12:41
We do exactly nothing to them until they're already two years old.
287
736000
3000
ჩვენ მათ არაფერს ვუკეთებთ,
სანამ არ შეუსრულდებათ 2 წელი.
12:44
And then we do a whole bunch of stuff to them,
288
739000
2000
შემდეგ ვუტარებთ მთელ რიგ პროცედურებს
12:46
and with those therapies, we get them to live,
289
741000
2000
და ამ მკურნალობით ვაცოცხლებთ
12:48
on average, to their fifth birthday.
290
743000
2000
საშუალოდ 5 წლამდე.
12:50
So, in other words, we add two years --
291
745000
2000
ანუ, ვუმატებთ 2 წელს.
12:52
we treble their remaining lifespan,
292
747000
2000
ამით ვასამმაგებთ
მათი სიცოცხლის ხანგრძლივობას,
12:54
starting from the point that we started the therapies.
293
749000
2000
მკურნალობის დაწყების მომენტიდან.
12:56
The question then is, what would that actually mean for the time frame
294
751000
3000
ჩნდება კითხვა, რას ნიშნავს ეს
იმ ნიშნულამდე მიღწევის ვადებისთვის,
12:59
until we get to the milestone I talked about earlier for humans?
295
754000
3000
რაც ადამიანებისთვის ადრე ვთქვი?
13:02
Which we can now, as I've explained,
296
757000
2000
ამ ნიშნულს შესაბამისად შეგვიძლია ვუწოდოთ
13:04
equivalently call either robust human rejuvenation or longevity escape velocity.
297
759000
4000
''ადამიანის მდგრადი გაახალგაზრდავება'',
ან ''სიბერისგან თავის დაღწევის სისწრაფე''.
13:08
Secondly, what does it mean for the public's perception
298
763000
3000
მეორე რიგში, რას ნიშნავს ეს
საზოგადოებრივი აღქმისათვის,
13:11
of how long it's going to take for us to get to those things,
299
766000
2000
რამდენი დრო დაგვჭირდება ამის მისაღწევად,
13:13
starting from the time we get the mice?
300
768000
2000
თაგვზე ამის მიღწევის მომენტიდან?
13:15
And thirdly, the question is, what will it do
301
770000
2000
და მესამე, როგორ იმოქმედებს ეს იმაზე,
13:17
to actually how much people want it?
302
772000
1000
თუ რამდენად მოუნდება ეს ხალხს?
13:19
And it seems to me that the first question
303
774000
2000
ჩემი აზრით, პირველი კითხვა
13:21
is entirely a biology question,
304
776000
1000
წმინდად ბიოლოგიურია
13:22
and it's extremely hard to answer.
305
777000
2000
და საპასუხოდ ძალიან რთული.
13:24
One has to be very speculative,
306
779000
2000
დიდ სპეკულირებას მოითხოვს,
13:26
and many of my colleagues would say that we should not do this speculation,
307
781000
3000
და ბევრი ჩემი კოლეგა იტყვის,
რომ არ უნდა ვისპეკულიროთ
13:29
that we should simply keep our counsel until we know more.
308
784000
4000
და აზრები ჩვენთვის შევინახოთ,
სანამ მეტი გვეცოდინება.
13:33
I say that's nonsense.
309
788000
1000
ვიტყოდი ეს უაზრობაა.
13:34
I say we absolutely are irresponsible if we stay silent on this.
310
789000
3000
ვიტყოდი, რომ ხმის ამოუღებლობა,
აბსოლუტური უპასუხისმგებლობაა.
13:37
We need to give our best guess as to the time frame,
311
792000
3000
მიახლოებითი პროგნოზი უნდა ვთქვათ ვადებზე,
13:40
in order to give people a sense of proportion
312
795000
3000
რათა ხალხს
მასშტაბებზე წარმოდგენა შევუქმნათ,
13:43
so that they can assess their priorities.
313
798000
2000
რომ განსზახღვრონ საკუთარი პრიორიტეტები.
13:45
So, I say that we have a 50/50 chance
314
800000
3000
ვიტოდი რომ 50/50-ზე გვაქვს შანსი,
13:48
of reaching this RHR milestone,
315
803000
2000
რომ ადამიანის
მდგრადი გაახალგაზრდავების ნიშნულს
13:50
robust human rejuvenation, within 15 years from the point
316
805000
3000
თაგვის მდგრადი გაახალგზარდავების ნიშნულის
მიღწევიდან
13:53
that we get to robust mouse rejuvenation.
317
808000
2000
სადღაც 15 წელიწადში მივაღწიოთ.
13:55
15 years from the robust mouse.
318
810000
3000
15 წელი მდგრადი თაგვიდან.
13:58
The public's perception will probably be somewhat better than that.
319
813000
3000
ხალხი ამას ალბათ
უფრო ოპტიმისტურად აღიქვამს.
ხალხი მეცნიერების სირთულეს
ვერ აფასებს ხოლმე.
14:01
The public tends to underestimate how difficult scientific things are.
320
816000
2000
14:03
So they'll probably think it's five years away.
321
818000
2000
ამიტომ ალბათ იფიქრობენ,
რომ 5 წელში იქნება.
14:05
They'll be wrong, but that actually won't matter too much.
322
820000
2000
ისინი შეცდებიან,
მაგრამ ამას არ აქვს დიდი მნიშვნელობა.
14:07
And finally, of course, I think it's fair to say
323
822000
3000
და საბოლოოდ, ჩემი აზრით, უნდა აღინიშნოს,
14:10
that a large part of the reason why the public is so ambivalent about aging now
324
825000
4000
რომ ხალხის აზრის არაერთმნიშვნელოვნება
დაბერებაზე,
უმეტესად იმ გამკლავების გლობალური
ტრანსის ბრალია, რაც ადრე ვახსენე.
14:14
is the global trance I spoke about earlier, the coping strategy.
325
829000
2000
14:16
That will be history at this point,
326
831000
2000
ეს იმ დროისათვის ისტორიის ნაწილი იქნება,
14:18
because it will no longer be possible to believe that aging is inevitable in humans,
327
833000
3000
რადგან ამ დროს დაბერების გარდაუვლობა
აღარ იქნება დაუჯერებელი,
14:21
since it's been postponed so very effectively in mice.
328
836000
3000
თაგვებში ეფექტიანი შედეგების გამო.
14:24
So we're likely to end up with a very strong change in people's attitudes,
329
839000
4000
ასე რომ, დიდი ალბათობით
ხალხი მკვეთრად შეიცვლის დამოკიდებულებას
14:28
and of course that has enormous implications.
330
843000
2000
და რა თქმა უნდა საოცარი შედეგები ექნება.
14:31
So in order to tell you now how we're going to get these mice,
331
846000
2000
იმისთვის რომ აგიხსნათ,
თუ როგორ მივხედავთ თაგვებს,
14:34
I'm going to add a little bit to my description of aging.
332
849000
2000
ცოტას განვავრცობ დაბერების აღწერას.
14:36
I'm going to use this word "damage"
333
851000
2000
მეტაბოლიზმით გამოწვეული
ცვლილებების აღსანიშნავად,
14:38
to denote these intermediate things that are caused by metabolism
334
853000
4000
რომელიც საბოლოოდ იწვევს პათოლოგიას.
14:42
and that eventually cause pathology.
335
857000
2000
გამოვიყენებ სიტყვას ''დაზიანება''.
14:44
Because the critical thing about this
336
859000
2000
აქ ერთი საყურადღებო მომენტია:
მიუხედავად იმისა რომ ეს დაზიანება,
მხოლოდ საბოლოოდ იწვევს პათოლოგიას
14:46
is that even though the damage only eventually causes pathology,
337
861000
2000
14:48
the damage itself is caused ongoing-ly throughout life, starting before we're born.
338
863000
5000
თავად დაზიანება იწყება ჩვენს დაბადებამდე
და მთელი სიცოცხლის განმავლობაში ხდება.
14:53
But it is not part of metabolism itself.
339
868000
3000
თუმცა ეს არ არის თავად მეტაბლიზმის ნაწილი
14:56
And this turns out to be useful.
340
871000
1000
და ეს გამოსადეგი აღმოჩნდა,
14:57
Because we can re-draw our original diagram this way.
341
872000
3000
რადგან შეგვიძლია გადავხატოთ
საწყისი დიაგრამა შემდეგნაირად:
15:00
We can say that, fundamentally, the difference between gerontology and geriatrics
342
875000
3000
შეიძლება ვთქვათ, რომ ძირეული განსხვავება
გერონტოლოგიას და გერიატრიას შორის
15:03
is that gerontology tries to inhibit the rate
343
878000
2000
არის რომ გერონტოლოგია ცდილობს
შეამციროს სისწრაფე,
15:05
at which metabolism lays down this damage.
344
880000
2000
რომლითაც მეტაბოლიზმი აზიანებს
15:07
And I'm going to explain exactly what damage is
345
882000
2000
ორიოდე წუთში ზუსტად ავხსნი
რა დაზიანებაა,
15:09
in concrete biological terms in a moment.
346
884000
2000
კონკრეტული ბიოლოგიური ტერმინებით.
15:12
And geriatricians try to hold back the sands of time
347
887000
2000
გერიატრები კი ცდილობენ შეანელონ დრო
15:14
by stopping the damage converting into pathology.
348
889000
2000
ამ ზიანის პათოლოგიად გარდაქმნის შეჩერებით.
15:16
And the reason it's a losing battle
349
891000
2000
ეს წამგებიანი ბრძოლაა იმიტომ,
15:18
is because the damage is continuing to accumulate.
350
893000
2000
რომ ზიანი მაინც განაგრძობს დაგროვებას.
15:20
So there's a third approach, if we look at it this way.
351
895000
3000
არსებობს მესამე მიდგომაც,
რომელსაც შეგვიძლია "საინჟინრო მიდგომა"
ვუწოდოთ
15:23
We can call it the "engineering approach,"
352
898000
2000
15:25
and I claim that the engineering approach is within range.
353
900000
3000
და ვამტკიცებ, რომ საინჟინრო მიდგომა
მიღწევადია.
15:28
The engineering approach does not intervene in any processes.
354
903000
3000
საინჟინრო მიდგომა
არ ერევა არც ერთ პროცესში.
15:31
It does not intervene in this process or this one.
355
906000
2000
ის არ ერევა ამ პროცესში, ან ამ პროცესში
15:33
And that's good because it means that it's not a losing battle,
356
908000
3000
და ეს კარგია, რადგან ეს ნიშნავს,
რომ ეს არაა წამგებიანი ბრძოლა
15:36
and it's something that we are within range of being able to do,
357
911000
3000
და ამის გაკეთება შესაძლებელია,
15:39
because it doesn't involve improving on evolution.
358
914000
3000
რადგან ის არ მოითხოვს
ევოლუციურ გაუმჯობესებას.
15:42
The engineering approach simply says,
359
917000
2000
საინჟინრო მიდგომა უბრალოდ ამბობს:
15:44
"Let's go and periodically repair all of these various types of damage --
360
919000
4000
"მოდი, პერიოდულად შევაკეთოთ,
სხვადასხვა ტიპის დაზიანებები
15:48
not necessarily repair them completely, but repair them quite a lot,
361
923000
4000
არ არის აუცილებელი სრულად შევაკეთოთ,
მაგრამ შევაკეთოთ იმდენად,
15:52
so that we keep the level of damage down below the threshold
362
927000
3000
რომ შეგვეძლოს დაზიანებების
იმ ზღვრულ დონეზე შენარჩუნება,
15:55
that must exist, that causes it to be pathogenic."
363
930000
3000
რომელიც არ იწვევს პათოლოგიებს"
15:58
We know that this threshold exists,
364
933000
2000
ვიცით, რომ ზღვარი არსებობს,
რადგან საშუალო ასაკამდე არ გვემართება
სიბერით გამოწვეული დაავადებები.
16:00
because we don't get age-related diseases until we're in middle age,
365
935000
3000
16:03
even though the damage has been accumulating since before we were born.
366
938000
3000
მიუხედავად იმისა, რომ დაზიანებების
დაგროვდება, დაბადებამდე იწყება.
16:06
Why do I say that we're in range? Well, this is basically it.
367
941000
4000
ამიტომ ვამბობ, რომ ეს მიღწევადია.
16:10
The point about this slide is actually the bottom.
368
945000
3000
ამ სლაიდის მთავარი აზრი ბოლოშია
[სულ ესაა]
იმის ჩამოთვლა რომ დავიწყოთ,
მეტაბოლიზმის რა ნაწილი იწვევს დაბერებას
16:13
If we try to say which bits of metabolism are important for aging,
369
948000
3000
16:16
we will be here all night, because basically all of metabolism
370
951000
3000
მთელი ღამე მოგვიწევს დარჩენა,
რადგან პრაქტიკულად მისი ყველა ნაწილი
16:19
is important for aging in one way or another.
371
954000
2000
ასე თუ ისე მნიშვნელოვანია დაბერებისთვის.
16:21
This list is just for illustration; it is incomplete.
372
956000
2000
ეს სია მხოლოდ ილუსტრაციისთვისაა,
ის არასრულია
16:24
The list on the right is also incomplete.
373
959000
2000
მარჯვენა სიაც არასრულია.
16:26
It's a list of types of pathology that are age-related,
374
961000
3000
ეს არის
ასაკთან დაკავშირებული პათოლოგიების სია
16:29
and it's just an incomplete list.
375
964000
2000
და ეს მხოლოდ არასრული სიაა
16:31
But I would like to claim to you that this list in the middle is actually complete --
376
966000
3000
მაგრამ მერწმუნეთ,
რომ შუა სია ნამდვილად სრულია.
16:34
this is the list of types of thing that qualify as damage,
377
969000
3000
ეს იმ ტიპის ცვლილებების სიაა,
რომლებიც დაიზანებად ითვლება
მეტაბოლიზმის გვერდითი მოვლენები,
რომლებიც საბოლოოდ პათოლოგიას იწვევენ,
16:37
side effects of metabolism that cause pathology in the end,
378
972000
3000
16:40
or that might cause pathology.
379
975000
2000
ან რომლებმაც შეიძლება გამოიწვიონ პათოლოგია
16:42
And there are only seven of them.
380
977000
3000
და ასეთი მხოლოდ შვიდია.
16:45
They're categories of things, of course, but there's only seven of them.
381
980000
3000
ეს, რა თქმა უნდა, კატეგორიებია,
მაგრამ მხოლოდ შვიდია.
16:48
Cell loss, mutations in chromosomes, mutations in the mitochondria and so on.
382
983000
5000
უჯრედების დაკარგვა, ქრომოსომების მუტაცია,
მიტოქონდრიების მუტაცია და ა.შ.
16:53
First of all, I'd like to give you an argument for why that list is complete.
383
988000
5000
პირველ რიგში, მინდა აგიხსნათ,
რატომაა ეს სია სრული
რა თქმა უნდა,
შეიძლება ბიოლოგიური არგუმენტის მოტანა.
16:58
Of course one can make a biological argument.
384
993000
2000
მავანს შეუძლია თქვას
"ჩვენ რისგან შევდგებით?"
17:00
One can say, "OK, what are we made of?"
385
995000
2000
17:02
We're made of cells and stuff between cells.
386
997000
2000
ჩვენ შევდგებით უჯრედებისგან
და უჯრედშორისი ნივთიერებისგან
17:04
What can damage accumulate in?
387
999000
3000
სად გროვდება დაზიანებები?
17:07
The answer is: long-lived molecules,
388
1002000
2000
პასუხი: დღეგრძელ მოლეკულებში.
17:09
because if a short-lived molecule undergoes damage, but then the molecule is destroyed --
389
1004000
3000
რადგან დღემოკლე მოლეკულაც ზიანდება,
მაგრამ ის ნადგურდება.
17:12
like by a protein being destroyed by proteolysis -- then the damage is gone, too.
390
1007000
4000
როგორც ცილა ნადგურდება პროტეოლიზით
და შესაბამისად დაზიანებაც განადგურებულია.
17:16
It's got to be long-lived molecules.
391
1011000
2000
ამიტომ, დღეგრძელ მოლეკულებში უნდა იყოს.
17:18
So, these seven things were all under discussion in gerontology a long time ago
392
1013000
3000
ეს შვიდი საკითხი დიდი ხანია
განხილვის საგანია გერონტოლოგიაში
17:21
and that is pretty good news, because it means that,
393
1016000
4000
და ეს კარგი ამბავია, რადგან ეს ნიშნავს,
რომ დიდი გზა გაგვივლია ბიოლოგიაში
ამ 20 წლის განმავლობასი.
17:25
you know, we've come a long way in biology in these 20 years,
394
1020000
2000
ის ფაქტი, რომ ეს სია არ გაზრდილა
17:27
so the fact that we haven't extended this list
395
1022000
2000
17:29
is a pretty good indication that there's no extension to be done.
396
1024000
3000
საკმაოდ კარგი მანიშნებელია იმისა,
რომ დასამატებელი არაფერია.
თუმცა უკეთესია, რომ პრინციპულად ვიცით
როგორ განვკურნოთ
17:33
However, it's better than that; we actually know how to fix them all,
397
1028000
2000
17:35
in mice, in principle -- and what I mean by in principle is,
398
1030000
3000
ყველა მათგანი თაგვებში,
და პრინციპულში იმას ვგულისხმობ,
17:38
we probably can actually implement these fixes within a decade.
399
1033000
3000
რომ პრაქტიკულად მკურნალობის შექმნა
10 წელში შეგვიძლია.
17:41
Some of them are partially implemented already, the ones at the top.
400
1036000
4000
ზოგიერთი, რომელიც სიის თავშია
უკვე ნაწილობრივ შესრულებულია კიდეც.
17:45
I haven't got time to go through them at all, but
401
1040000
3000
დრო არ მაქვს ყველა რომ განვიხილო,
17:48
my conclusion is that, if we can actually get suitable funding for this,
402
1043000
4000
მაგრამ ჩემი დასკვნაა, რომ თუ შევძელით
საჭირო დაფინანსების მიღება,
17:52
then we can probably develop robust mouse rejuvenation in only 10 years,
403
1047000
4000
ალბათ მხოლოდ 10 წელში შევძლებთ
თაგვის მდგრადი გაახალგაზრდავების შექმნას,
17:56
but we do need to get serious about it.
404
1051000
3000
მაგრამ ამას სერიოზულად უნდა მივუდგეთ.
17:59
We do need to really start trying.
405
1054000
1000
მართლა უნდა დავიწყოთ მცდელობა.
18:01
So of course, there are some biologists in the audience,
406
1056000
3000
რა თქმა უნდა, აუდიტორიაში ბიოლოგებიც არიან
18:04
and I want to give some answers to some of the questions that you may have.
407
1059000
3000
და მინდა ზოგიერთ
თქვენს კითხვას ვუპასუხო.
18:07
You may have been dissatisfied with this talk,
408
1062000
2000
შესაძლებელია უკმაყოფილო დარჩით ამ საუბრით,
18:09
but fundamentally you have to go and read this stuff.
409
1064000
2000
მაგრამ მაინც უნდა წაიკითხოთ ამაზე.
18:11
I've published a great deal on this;
410
1066000
2000
ბევრი ნაშრომი მაქვს ამაზე გამოქვეყნებული;
18:13
I cite the experimental work on which my optimism is based,
411
1068000
3000
ის ექსპერიმენტული ნაშრომები მომყავს,
რომელსაც ეფუძნება ჩემი ოპტიმიზმი
18:16
and there's quite a lot of detail there.
412
1071000
2000
და იქ საკმაოდ ბევრი დეტალია.
18:18
The detail is what makes me confident
413
1073000
2000
ეს დეტალებია, რომელიც მარწმუნებს
18:20
of my rather aggressive time frames that I'm predicting here.
414
1075000
2000
იმ მჭიდრო ვადებში, რომლებსაც ვპროგნოზირებ.
18:22
So if you think that I'm wrong,
415
1077000
2000
ამიტომ, თუ ფიქრობთ, რომ ვცდები,
18:24
you'd better damn well go and find out why you think I'm wrong.
416
1079000
3000
მოგიწევთ აღმოაჩინოთ,
რატომ ფიქრობთ რომ ვცდები.
18:28
And of course the main thing is that you shouldn't trust people
417
1083000
3000
რა თქმა უნდა, მთავარია, არ ენდოთ ხალხს
18:31
who call themselves gerontologists because,
418
1086000
2000
ვინც თავს გერონტოლოგებს უწოდებს,
18:33
as with any radical departure from previous thinking within a particular field,
419
1088000
4000
რადგან ესეც როგორც ყველა მიღებულისგან
განსხვავებული აზრი რომელიმე სფეროში
18:37
you know, you expect people in the mainstream to be a bit resistant
420
1092000
4000
უმრავლესობის მიერ, კრიტიკულად არის აღქმული
18:41
and not really to take it seriously.
421
1096000
2000
და არავინ იღებს მას სერიოზულად.
18:43
So, you know, you've got to actually do your homework,
422
1098000
2000
ამიტომ, კარგად უნდა გამოიკვლიოთ,
იმისთვის რომ გაიგოთ მართალია თუ არა.
18:45
in order to understand whether this is true.
423
1100000
1000
18:46
And we'll just end with a few things.
424
1101000
2000
ამ რამდენიმე აზრით დავამთავროთ.
18:48
One thing is, you know, you'll be hearing from a guy in the next session
425
1103000
3000
პირველი: შემდეგ სესიაზე,
მოუსმენთ ადამიანს,
18:51
who said some time ago that he could sequence the human genome in half no time,
426
1106000
4000
რომელმაც რამდენიმე ხნის წინ თქვა,
რომ მალე ადამიანის გენომს გაშიფრავდა
18:55
and everyone said, "Well, it's obviously impossible."
427
1110000
2000
და ყველამ თქვა "ცხადია, ეს შეუძლებელია"
18:57
And you know what happened.
428
1112000
1000
და იცით რაც მოხდა.
18:58
So, you know, this does happen.
429
1113000
4000
ამიტომ, იცით რა? ეს ხდება.
სხვადასხვა სტრატეგიები გვაქვს.
მეთუზელას თაგვის ჯილდო
19:02
We have various strategies -- there's the Methuselah Mouse Prize,
430
1117000
2000
19:04
which is basically an incentive to innovate,
431
1119000
3000
არსებობს "Methuselah Mouse Prize" პრიზი,
რომელიც ინოვაციების
19:07
and to do what you think is going to work,
432
1122000
3000
და საკუთარი იდეების წამახალისებელია
19:10
and you get money for it if you win.
433
1125000
2000
და თუ გაიმარჯვე ფულს იღებ.
19:13
There's a proposal to actually put together an institute.
434
1128000
3000
არსებობს ინსტიტუტის შექმნის შემოთავაზება.
ამისთვის ფული იქნება საჭირო.
[$100 მლნ./წელში 10 წელი]
19:16
This is what's going to take a bit of money.
435
1131000
2000
19:18
But, I mean, look -- how long does it take to spend that on the war in Iraq?
436
1133000
3000
ნახეთ... რა დროში იხარჯება
ამდენი ფული ერაყის ომში?
19:21
Not very long. OK.
437
1136000
1000
ძალიან მალე.
19:22
(Laughter)
438
1137000
1000
(სიცილი)
19:23
It's got to be philanthropic, because profits distract biotech,
439
1138000
3000
ეს საქველმოქმედო უნდა იყოს,
რადგან მოგება ბიოტექნოლოგიებს
19:26
but it's basically got a 90 percent chance, I think, of succeeding in this.
440
1141000
4000
მაგრამ მგონი ამას 90%
წარმატების შანსი აქვს.
19:30
And I think we know how to do it. And I'll stop there.
441
1145000
3000
და ვფიქრობ, რომ ვიცით როგორ გავაკეთოთ ეს
და აქ გავჩერდები.
19:33
Thank you.
442
1148000
1000
მადლობა.
19:34
(Applause)
443
1149000
5000
(აპლოდისმენტები)
19:39
Chris Anderson: OK. I don't know if there's going to be any questions
444
1154000
3000
კრის ანდერსონი: არ ვიცი იქნება თუ არა
რამე კითხვები,
19:42
but I thought I would give people the chance.
445
1157000
2000
მაგრამ მგონი ხალხს უნდა მივცეთ ამის შანსი.
19:44
Audience: Since you've been talking about aging and trying to defeat it,
446
1159000
4000
მაყურებელი: რადგან დაბერებაზე
და მის დამარცხებაზე საუბრობდით,
19:48
why is it that you make yourself appear like an old man?
447
1163000
4000
თავად რატომ წარმოაჩენთ თავს მოხუცად?
19:52
(Laughter)
448
1167000
4000
(სიცილი)
19:56
AG: Because I am an old man. I am actually 158.
449
1171000
3000
ოგ: იმიტომ რომ მოხუცი კაცი ვარ.
სინამდვილეში 158-ის.
19:59
(Laughter)
450
1174000
1000
(სიცილი)
20:00
(Applause)
451
1175000
3000
(აპლოდისმენტები)
20:03
Audience: Species on this planet have evolved with immune systems
452
1178000
4000
მაყურებელი: ამ პლანეტის სახეობებს
იმუნური სისტემა განუვითარდათ,
20:07
to fight off all the diseases so that individuals live long enough to procreate.
453
1182000
4000
რათა ყველანაირი დაავადება დაემარცხებინათ,
გამრავლებისთვის საჭირო ხანი რომ ეცხოვრათ.
20:11
However, as far as I know, all the species have evolved to actually die,
454
1186000
5000
თუმცა, როგორც ვიცი,
ყველა სახეობა ისე განვითარდა, რომ კვდება.
20:16
so when cells divide, the telomerase get shorter, and eventually species die.
455
1191000
5000
ანუ როცა უჯრედები იყოფა, ტელომერაზა
მოკლდება და საბოლოოდ ინდივიდები კვდებიან.
20:21
So, why does -- evolution has -- seems to have selected against immortality,
456
1196000
5000
რატომ არის რომ ევოლუციურად
უკვდავობის სასარგებლოდ არ მოხდა გადარჩევა
20:26
when it is so advantageous, or is evolution just incomplete?
457
1201000
4000
თუ ის ასეთი სასარგებლოა?
თუ ევოლუცია არასრულყოფილია?
20:30
AG: Brilliant. Thank you for asking a question
458
1205000
2000
აგ: მშვენიერია. მადლობა კითხვისთვის,
20:32
that I can answer with an uncontroversial answer.
459
1207000
2000
რომელსაც ცალსახად შემიძლია ვუპასუხო.
20:34
I'm going to tell you the genuine mainstream answer to your question,
460
1209000
3000
გაგცემთ ჭეშმარიტად მიღებულ პასუხს,
20:37
which I happen to agree with,
461
1212000
2000
რომელსაც მეც ვეთანხმები:
20:39
which is that, no, aging is not a product of selection, evolution;
462
1214000
3000
დაბერება გადარჩევის და ევოლუციის
პროდუქტი არ არის;
20:42
[aging] is simply a product of evolutionary neglect.
463
1217000
2000
ის უბრალოდ ევოლუციური
უგულებელყოფის პროდუქტია.
20:45
In other words, we have aging because it's hard work not to have aging;
464
1220000
5000
ანუ, დაბერება არსებობს, რადგან არ დაბერება
მძიმე სამუშაოა [ევოლუციისთვის]
საჭიროა მეტი გენეტიკური გზები,
მეტი დახვეწილობა გენებში,
20:50
you need more genetic pathways, more sophistication in your genes
465
1225000
2000
20:52
in order to age more slowly,
466
1227000
2000
იმისათვის რომ უფრო ნელა დაბერდე.
20:54
and that carries on being true the longer you push it out.
467
1229000
3000
და რაც უფრო ანელებ მით უფრო მეტადაა ასე.
20:57
So, to the extent that evolution doesn't matter,
468
1232000
5000
ანუ, ევოლუციისთვის არ აქვს მნიშვნელობა
21:02
doesn't care whether genes are passed on by individuals,
469
1237000
2000
გენები გადაეცემა ინდივიდების მიერ,
21:04
living a long time or by procreation,
470
1239000
2000
რომლებიც დიდ ხანს ცოცხლობენ,
თუ შთამომავლობის მიერ,
21:07
there's a certain amount of modulation of that,
471
1242000
2000
არსებობს ამისი გარკვეული მოდულაცია,
21:09
which is why different species have different lifespans,
472
1244000
3000
ამიტომ აქვთ სხვადასხვა სახეობებს
სხვადასხვა სიცოცხლის ხანგრძლივობა
21:12
but that's why there are no immortal species.
473
1247000
2000
და არ არსებობს უკვდავი სახეობა.
21:15
CA: The genes don't care but we do?
474
1250000
2000
კა: გენებს არ ადარდებთ და ჩვენ კი?
21:17
AG: That's right.
475
1252000
1000
ოგ: მართალია!
21:19
Audience: Hello. I read somewhere that in the last 20 years,
476
1254000
5000
მაყურებელი: გამარჯობა, სადღაც წავიკითხე,
რომ ბოლო 20 წლის მანძილზე,
21:24
the average lifespan of basically anyone on the planet has grown by 10 years.
477
1259000
5000
პარქტიკულად ყველას საშუალო სიცოცხლის
ხანგრძლივობა პლანეტაზე 10 წლით გაეზარდა.
21:29
If I project that, that would make me think
478
1264000
3000
თუ ამაზე დავფიქრდები,
21:32
that I would live until 120 if I don't crash on my motorbike.
479
1267000
4000
მაშინ 120 წლამდე ვიცოცხლებ,
თუ მოტოციკლით არ დავიმტვერი.
21:37
That means that I'm one of your subjects to become a 1,000-year-old?
480
1272000
5000
ნიშნავს რომ მე ერთ-ერთი ის ვარ, ვისთვისაც
თქვენ 1000 წლამდე სიცოცხლეს პროგნოზირებთ?
21:42
AG: If you lose a bit of weight.
481
1277000
1000
ოგ: თუ ცოტა წონას დაიკლებთ.
21:44
(Laughter)
482
1279000
3000
(სიცილი)
21:47
Your numbers are a bit out.
483
1282000
3000
რიცხვებში ცოტა ცდებით.
21:50
The standard numbers are that lifespans
484
1285000
3000
მიღებული რიცხვებია,
რომ სიცოცხლის ხანგრძლივობა
იზრდება 1-დან 2 წლამდე ყოველ ათ წელიწადში.
21:53
have been growing at between one and two years per decade.
485
1288000
3000
ამიტომ, არც ისე კარგადაა ყველაფერი,
როგორც შეიძლება იმედოვნებთ.
21:56
So, it's not quite as good as you might think, you might hope.
486
1291000
3000
მაგრამ ვგეგმავ წელი-წელზე გავზარდო
რაც შეიძლება მალე.
22:00
But I intend to move it up to one year per year as soon as possible.
487
1295000
2000
მაყურებელი: მითხრეს რომ ტვინის ბევრი
უჯრედი, რომლებიც ზრდასრულებს გვაქვს
22:03
Audience: I was told that many of the brain cells we have as adults
488
1298000
3000
22:06
are actually in the human embryo,
489
1301000
1000
უკვე არსებობს ემბრიონში
და რომ ტვინის უჯრედები
სადღაც 80 წელს ძლებენ.
22:08
and that the brain cells last 80 years or so.
490
1303000
2000
22:10
If that is indeed true,
491
1305000
2000
თუ ეს მართალია
22:12
biologically are there implications in the world of rejuvenation?
492
1307000
3000
ბიოლოგიურად ნიშნავს თუ არა რამეს ეს
გაახალგაზრდავებისთვის?
22:15
If there are cells in my body that live all 80 years,
493
1310000
3000
თუ ჩემს სხეულში არის უჯრედები,
რომლებიც 80 წელს ცხოვრობენ,
22:18
as opposed to a typical, you know, couple of months?
494
1313000
2000
ტიპური უჯრედებისგან განსხვავებით,
რომლებიც რამდენიმე თვე ძლებენ?
22:20
AG: There are technical implications certainly.
495
1315000
2000
ოგ: რა თქმა უნდა, ნიშნავს.
22:22
Basically what we need to do is replace cells
496
1317000
3000
პრინციპში, უნდა ჩავანაცვლოთ უჯრედები
22:26
in those few areas of the brain that lose cells at a respectable rate,
497
1321000
3000
ტვინის იმ უბნებში,
რომლებშიც ისინი სწრაფად იკარგება.
22:29
especially neurons, but we don't want to replace them
498
1324000
3000
განსაკუთრებით ნეირონები,
მაგრამ ისინი
ამაზე სწრაფად არ უნდა ჩავანაცვლოთ,
ან იმაზე ბევრად სწრაფად მაინც,
22:32
any faster than that -- or not much faster anyway,
499
1327000
2000
22:34
because replacing them too fast would degrade cognitive function.
500
1329000
4000
რაგდან მათი სწრაფად ჩანაცვლება
კოგნიტიურ ფუნქციას დააქვეითებს
22:38
What I said about there being no non-aging species earlier on
501
1333000
3000
ის რაც არა დაბერებად სახეობებზე
ვახსენე ზემოთ,
22:41
was a little bit of an oversimplification.
502
1336000
2000
ცოტათი გამარტივება იყო.
22:43
There are species that have no aging -- Hydra for example --
503
1338000
4000
არსებობენ სახეობები, რომლებიც
არ ბერდებიან, მაგალითად ჰიდრა,
მაგრამ იმის ხარჯზე,
რომ ნერვულის სიტემა არ აქვთ
22:47
but they do it by not having a nervous system --
504
1342000
2000
22:49
and not having any tissues in fact that rely for their function
505
1344000
2000
და არ გააჩნიათ ქსოვილი,
რომლის ფუნქციაც დამოკიდებულია
22:51
on very long-lived cells.
506
1346000
2000
დღეგრძელ უჯრედებზე.
Translated by Levan Lashauri
Reviewed by Tamta Makharadze

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Aubrey de Grey - Crusader against aging
Aubrey de Grey, British researcher on aging, claims he has drawn a roadmap to defeat biological aging. He provocatively proposes that the first human beings who will live to 1,000 years old have already been born.

Why you should listen

A true maverick, Aubrey de Grey challenges the most basic assumption underlying the human condition -- that aging is inevitable. He argues instead that aging is a disease -- one that can be cured if it's approached as "an engineering problem." His plan calls for identifying all the components that cause human tissue to age, and designing remedies for each of them — forestalling disease and eventually pushing back death. He calls the approach Strategies for Engineered Negligible Senescence (SENS).

With his astonishingly long beard, wiry frame and penchant for bold and cutting proclamations, de Grey is a magnet for controversy. A computer scientist, self-taught biogerontologist and researcher, he has co-authored journal articles with some of the most respected scientists in the field.

But the scientific community doesn't know what to make of him. In July 2005, the MIT Technology Review challenged scientists to disprove de Grey's claims, offering a $20,000 prize (half the prize money was put up by de Grey's Methuselah Foundation) to any molecular biologist who could demonstrate that "SENS is so wrong that it is unworthy of learned debate." The challenge remains open; the judging panel includes TEDsters Craig Venter and Nathan Myhrvold. It seems that "SENS exists in a middle ground of yet-to-be-tested ideas that some people may find intriguing but which others are free to doubt," MIT's judges wrote. And while they "don't compel the assent of many knowledgeable scientists," they're also "not demonstrably wrong."

More profile about the speaker
Aubrey de Grey | Speaker | TED.com