TEDxBoston 2011
Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution
리처드 레스닉: 게놈 혁명에 오신 걸 환영합니다
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TEDxBoston에서 리처드 레스닉이 게놈 서열분석이 보건 (그리고 보험과 정치) 분야를 얼마나 값싸게 그리고 빨리 뒤바꿔 놓을지 알기 쉽게 얘기합니다.
Richard Resnick - Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
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00:15
Ladies and gentlemen,
0
0
2000
안녕하세요,
00:17
I present to you the human genome.
1
2000
3000
저는 인간 게놈에 대해서 발표해보겠습니다.
00:20
(Applause)
2
5000
3000
(박수)
00:23
Chromosome one, top left.
3
8000
2000
맨위 왼쪽에 있는 것이 1번 염색체입니다.
00:25
Bottom right are the sex chromosomes.
4
10000
2000
맨밑에 오른쪽에 있는 것은 성 염색체들입니다.
00:27
Women have two copies of that big X chromosome;
5
12000
2000
여성분들은 저기 큰 X 염색체를 두개 가지고 있죠
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men have the X
6
14000
2000
남성분들은 X 염색체와
00:31
and, of course, that small copy of the Y.
7
16000
2000
그리고 당연히, 저 작은 Y 염색체를 가지고 있죠
00:33
Sorry boys, but it's just a tiny little thing that makes you different.
8
18000
4000
죄송하지만 여러분들, 저 작은게 성별의 차이를 만드는 것이죠
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So if you zoom in on this genome,
9
22000
3000
이 게놈을 확대해서 보면,
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then what you see, of course, is this double helix structure --
10
25000
3000
이런 이중 나선 구조가 나오죠--
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the code of life spelled out with these four biochemical letters,
11
28000
2000
4개의 생화학적 기호를 붙인 생명의 코드이며
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or we call them bases, right:
12
30000
2000
혹은 염기서열이라고 하는데
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
바로 A, C, G 와 T 입니다.
00:49
How many are there in the human genome? Three billion.
14
34000
2000
인간 게놈안에 몇개나 있을까요? 30억개 입니다.
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Is that a big number?
15
36000
2000
엄청나게 많나요?
00:53
Well, everybody can throw around big numbers.
16
38000
2000
글세요, 사람에 따라 많을 수도 있죠.
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But in fact, if I were to place one base
17
40000
2000
하지만 제가 염기서열 한개씩을
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on each pixel of this 1280 by 800 resolution screen,
18
42000
3000
1280 X 800 해상도 스크린에 있는 픽셀하나에 놓는다면
01:00
we would need 3,000 screens to take a look at the genome.
19
45000
3000
이 게놈을 보기 위해서 3000 개의 스크린이 필요할 것입니다.
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So it's really quite big.
20
48000
2000
이건 정말 큰겁니다.
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And perhaps because of its size,
21
50000
2000
그리고 이러한 크기 때문에,
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a group of people -- all, by the way, with Y chromosomes --
22
52000
3000
일련의 사람들이, 그런데 전부 Y 염색체를 가진 사람들이었어요,
01:10
decided they would want to sequence it.
23
55000
2000
염기서열 분석을 해보자고 결심했습니다.
01:12
(Laughter)
24
57000
2000
(웃음)
01:14
And so 15 years, actually, and about four billion dollars later,
25
59000
3000
그래서 15년의 시간과 약 40억 달러의 비용이 소요되어,
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the genome was sequenced and published.
26
62000
2000
게놈 염기서열이 분석되었고 발표되었죠.
01:19
In 2003, the final version was published, and they keep working on it.
27
64000
3000
2003년에 최종 버전이 발표되었고, 지금도 계속 연구가 진행중입니다.
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That was all done on a machine that looks like this.
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67000
2000
그 작업은 이렇게 생긴 기계로 한겁니다.
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It costs about a dollar for each base --
29
69000
2000
한 염기당 1달러정도 들었는데요
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a very slow way of doing it.
30
71000
2000
아주 느린 작업이었습니다.
01:28
Well folks, I'm here to tell you
31
73000
2000
제가 여러분께 여기서 말씀드리는 건
01:30
that the world has completely changed
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75000
2000
세상은 완전히 바뀌었고
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and none of you know about it.
33
77000
2000
여러분 아무도 그렇다는 걸 모른다는 겁니다.
01:34
So now what we do is we take a genome,
34
79000
2000
요즘에는 게놈하나를 가지고
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we make maybe 50 copies of it,
35
81000
2000
50개 정도의 복사복을 만들어서
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we cut all those copies up into little 50-base reads,
36
83000
3000
이 모든 복사본을 50개의 염기서열 단위로 잘게 자릅니다
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and then we sequence them, massively parallel.
37
86000
2000
그리곤 대량으로 동시에 서열분석을 합니다.
01:43
And then we bring that into software,
38
88000
2000
다음은 소프트웨어를 이용해서,
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and we reassemble it and we tell you what the story is.
39
90000
2000
다시 재결합을 시켜서 완성된 전체를 얻게 되죠.
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And so just to give you a picture of what this looks like,
40
92000
3000
그게 어떻게 되는지 잠깐 말씀을 드리자면,
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the Human Genome Project: 3 gigabases, right.
41
95000
2000
인간 게놈 프로젝트는 3 기가베이스 입니다.
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One run on one of these machines:
42
97000
2000
이런 기계 하나를 돌리면
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200 gigabases in a week.
43
99000
3000
일주일에 200 기가베이스를 처리할 수 있습니다.
01:57
And that 200 is going to change to 600 this summer,
44
102000
3000
이번 여름에는 200에서 600 기가베이스 수준으로 업그레이드 될 것이고,
02:00
and there's no sign of this pace slowing.
45
105000
3000
이런 증가세가 늦춰질 기미는 보이지 않습니다.
02:03
So the price of a base, to sequence a base,
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108000
3000
그래서 개별 염기서열을 분석하는 비용은
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has fallen 100 million times.
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111000
3000
1억배나 떨어졌습니다.
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That's the equivalent of you filling up your car with gas in 1998,
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114000
3000
이건 1998년에 주유소에서 차에 기름을 넣고
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waiting until 2011,
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117000
2000
2011년까지 가는거죠,
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and now you can drive to Jupiter and back twice.
50
119000
2000
그러면 목성까지 두번 왕복할 수 있습니다.
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(Laughter)
51
121000
5000
(웃음)
02:21
World population,
52
126000
2000
세계 인구,
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PC placements,
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128000
2000
컴퓨터 보급대수,
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the archive of all the medical literature,
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130000
3000
모든 의료 문헌기록,
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Moore's law,
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133000
2000
무어 법칙,
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the old way of sequencing, and here's all the new stuff.
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135000
3000
옛날 분석방법, 그리고 새로운 분석법들입니다.
02:33
Guys, this is a log scale;
57
138000
2000
여러분 여기 로그 스케일이 보이시죠.
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you don't typically see lines that go up like that.
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140000
3000
보통 선이 저런 식으로 올라가지는 않습니다.
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So the worldwide capacity to sequence human genomes
59
143000
3000
전세계적으로 인간게놈을 서열분석할 수 있는 처리능력은
02:41
is something like 50,000 to 100,000 human genomes this year.
60
146000
3000
올해 아마 5만에서 10만 게놈 정도입니다.
02:44
And we know this based on the machines that are being placed.
61
149000
3000
설치되고 있는 서열분석기계들을 보면 이런 계산이 나옵니다.
02:47
This is expected to double, triple or maybe quadruple
62
152000
3000
이는 해마다 두배, 세배, 아마도 네배씩
02:50
year over year for the foreseeable future.
63
155000
2000
가까운 미래에 증가할 것입니다.
02:52
In fact, there's one lab in particular
64
157000
2000
사실 특정한 연구소가
02:54
that represents 20 percent of all that capacity.
65
159000
3000
세계 전체 처리능력의 20% 정도를 담당하고 있습니다.
02:57
It's called the Beijing Genomics Institute.
66
162000
3000
바로 베이징 유전체학 연구소이죠
03:00
The Chinese are absolutely winning this race to the new Moon, by the way.
67
165000
4000
중국은 정말로 새로운 달로 가는 경쟁에서 완전히 앞서나가고 있습니다.
03:04
What does this mean for medicine?
68
169000
2000
의학에는 어떤 의미가 있을까요?
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So a woman is age 37.
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171000
2000
37세의 한 여성이 있습니다.
03:08
She presents with stage 2 estrogen receptor-positive breast cancer.
70
173000
4000
에스트로겐 수용체 양성 유방암 2기였습니다.
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She is treated with surgery, chemotherapy and radiation.
71
177000
3000
수술, 화학치료, 방사선 치료를 받고
03:15
She goes home.
72
180000
2000
퇴원을 했습니다.
03:17
Two years later, she comes back with stage three C ovarian cancer.
73
182000
3000
2년후에 3기 난소암에 걸려 왔습니다.
03:20
Unfortunately, treated again with surgery and chemotherapy.
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185000
3000
불행히 다시 수술과 화학치료를 받았습니다.
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She comes back three years later at age 42
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188000
2000
3년뒤 42살이 되었을 때
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with more ovarian cancer, more chemotherapy.
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190000
3000
더 많은 난소 암이 생겨서 더 많은 화학치료를 받게 됩니다.
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Six months later,
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193000
2000
6달 후엔
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she comes back with acute myeloid leukemia.
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195000
3000
급성 골수성 백혈병에 걸렸습니다.
03:34
She goes into respiratory failure and dies eight days later.
79
199000
3000
호흡부전이 왔고 8일 후에 사망했습니다.
03:37
So first, the way in which this woman was treated, in as little as 10 years,
80
202000
3000
그녀가 받은 치료는 아마 앞으로 10년도 안되서
03:40
will look like bloodletting.
81
205000
3000
아마 방혈처럼 보일 겁니다.
03:43
And it's because of people like my colleague, Rick Wilson,
82
208000
2000
그건 워싱턴 대학교의 게놈 연구소에 있는 제 동료인 릭 윌슨과
03:45
at the Genome Institute at Washington University,
83
210000
3000
같은 사람들이
03:48
who decided to take a look at this woman postmortem.
84
213000
2000
사후에 이 여성에 대해 연구를 하기 결정했기 때문입니다.
03:50
And he sequenced, he took skin cells, healthy skin,
85
215000
3000
그는 서열 분석을 했슨데, 건강한 피부 세포와
03:53
and cancerous bone marrow,
86
218000
2000
암 골수를 채취해서
03:55
and he sequenced the whole genomes of both of them
87
220000
2000
전체 게놈의 서열 분석을
03:57
in a couple of weeks, no big deal.
88
222000
3000
몇 주동안 했는데, 그리 큰 일을 아니었죠.
04:00
And then he compared those two genomes in software,
89
225000
2000
그리고는 이 게놈들을 소트트웨어로 비교해본 결과
04:02
and what he found, among other things,
90
227000
2000
여러 가지중에 발견한 것은
04:04
was a deletion, a 2,000-base deletion
91
229000
2000
염색체의 결실이었는데요
04:06
across three billion bases
92
231000
2000
3십억 염기중에 2천 염기가 결실되어 있었습니다
04:08
in a particular gene called TP53.
93
233000
2000
그것도 특히 TP53이라는 유전자에서 말이죠.
04:10
If you have this deleterious mutation in this gene,
94
235000
3000
만일 이 유전자에 유해한 돌연변이가 생긴다면
04:13
you're 90 percent likely to get cancer in your life.
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238000
3000
여러분은 살면서 암에 걸릴 확률이 90%가 됩니다.
04:16
So unfortunately, this doesn't help this woman,
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241000
2000
불행히도, 이것은 그 여성분에게는 아무 도움도 안됩니다,
04:18
but it does have severe, profound if you will,
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243000
3000
하지만 이것은 그녀의 가족들에게는
04:21
implications to her family.
98
246000
2000
엄청난 영향력을 미치는 겁니다.
04:23
I mean, if they have the same mutation,
99
248000
2000
만일 그 가족들이 똑같은 돌연변이가 있다면,
04:25
and they get this genetic test, and they understand it,
100
250000
3000
유전자 테스트를 통해서 그걸 알게 될거고,
04:28
then they can go and get regular screens, and they can catch cancer early
101
253000
3000
정기적인 검사를 통해서 암을 빨리 발견해 내겠죠
04:31
and potentially live a significantly longer life.
102
256000
2000
그리고 아마도 훨씬 더 오래 살 수 있을 것입니다.
04:33
Let me introduce you now to the Beery twins,
103
258000
2000
이번에는 비어리 쌍둥이를 소개하겠는데요,
04:35
diagnosed with cerebral palsy at the age of two.
104
260000
2000
두살때 뇌성마비 진단을 받았습니다.
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Their mom is a very brave woman
105
262000
2000
이 애들의 엄마는 매우 용감한 여성으로
04:39
who didn't believe that the symptoms weren't matching up,
106
264000
2000
증상이 들어 맞지 않는다고 생각해서
04:41
and through some heroic efforts and a lot of Internet searching,
107
266000
2000
엄청난 노력과 많은 인터넷 검색을 통해
04:43
she was able to convince the medical community
108
268000
3000
의학계에 그 쌍둥이들이
04:46
that, in fact, they had something else.
109
271000
2000
뭔가, 사실, 다른게 있다는 걸 납득시켰습니다.
04:48
What they had was dopa-responsive dystonia.
110
273000
3000
그 애들이 가진 건 도파반응 근육긴장이상이었습니다.
04:51
And so they were given L-Dopa,
111
276000
2000
그래서 L-Dopa처방을 받았고,
04:53
and their symptoms did improve,
112
278000
2000
증상은 호전되었죠,
04:55
but they weren't totally asymptomatic.
113
280000
2000
하지만 완전히 치유되지는 않았습니다.
04:57
Significant problems remained.
114
282000
2000
중요한 문제는 남아 있었습니다.
04:59
Turns out the gentleman in this picture is a guy named Joe Beery,
115
284000
2000
여기 사진에 남자는 조 비어리라고 하는데,
05:01
who was lucky enough to be the CIO
116
286000
2000
운좋게도 Lift Technologies라는 회사의
05:03
of a company called Life Technologies.
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288000
2000
CIO가 되었습니다.
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They're one of the two companies
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290000
2000
이 회사는 전장서열 분석도구를
05:07
that makes these massive whole genome sequencing tools.
119
292000
3000
만드는 두 회사 중 하나였습니다.
05:10
And so what he did was he got his kids sequenced.
120
295000
3000
그래서 자신의 아이들의 염기서열분석을 했습니다.
05:13
And what they found was a series of mutations in a gene called SPR,
121
298000
3000
그래서 일련의 돌연변이를 SPR이라고 하는 유전자에서 찾았는데,
05:16
which is responsible for producing serotonin, among other things.
122
301000
4000
이는 세로토닌을 생성하는 역할을 하는 것입니다.
05:20
So on top of L-Dopa, they gave these kids a serotonin precursor drug,
123
305000
3000
그래서 L-Dopa에 추가해서 아이들에게 세로토닌 전구체 약을 처방했고,
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and they're effectively normal now.
124
308000
2000
아이들은 이제 사실상 정상입니다.
05:25
Guys, this would never have happened without whole genome sequencing.
125
310000
3000
여러분, 이런 일은 게놈 서열분석이 아니었으면 불가능했을 일입니다.
05:28
And at the time -- this was a few years ago -- it cost $100,000.
126
313000
2000
그리고 그때는 불과 몇년전이었는데도 불구하고 10만불이나 들었습니다.
05:30
Today it's $10,000. Next year it's $1,000.
127
315000
2000
지금은 1만불이고 내년에는 1천불이면 될겁니다.
05:32
The year after it's $100, give or take a year.
128
317000
2000
아마도 한두해 차이가 있겠지만 그 다음해는 1백불이면 될겁니다.
05:34
That's how fast this is moving.
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319000
2000
이렇게 빨리 움직이고 있습니다.
05:36
So here's little Nick --
130
321000
2000
자 이제 꼬마 닉입니다
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likes Batman and squirt guns.
131
323000
3000
배트맨과 물총을 좋아합니다.
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And it turns out Nick shows up at the children's hospital
132
326000
3000
닉이 어린이 병원에 왔을때
05:44
with this distended belly like a famine victim.
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329000
2000
굶주린 아이처럼 배가 불룩했습니다.
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And it's not that he's not eating,
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331000
2000
그건 이 아이가 안먹어서 그런게 아니고,
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it's that when he eats, his intestine basically opens up
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333000
2000
아이가 먹으면 장이 열려서
05:50
and feces spill out into his gut.
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335000
2000
배설물이 배로 들어가는 것이었습니다.
05:52
So a hundred surgeries later,
137
337000
2000
수많은 수술을 겪고 나서,
05:54
he looks at his mom and says, "Mom,
138
339000
3000
아이는 엄마를 바라보며 이렇게 말했습니다."엄마"
05:57
please pray for me. I'm in so much pain."
139
342000
3000
나를 위해 기도해주세요. 난 너무 아파요."
06:00
His pediatrician happens to have a background in clinical genetics
140
345000
3000
담당 소아과 의사가 우연히도 임상유전학 경력이 있었는데
06:03
and he has no idea what's going on,
141
348000
2000
도저히 어찌된 일인지 알 수가 없었습니다,
06:05
but he says, "Let's get this kid's genome sequenced."
142
350000
2000
그래서 의사는 "이 아이의 게놈서열분석을 한번 해봅시다."라고 했죠.
06:07
And what they find is a single-point mutation
143
352000
2000
그래서 찾은게
06:09
in a gene responsible for controlling programmed cell death.
144
354000
3000
예정세포사를 통제하는 염색체에서 생기는 한점돌연변이였습니다.
06:12
So the theory is that he's having some immunological reaction
145
357000
3000
이론대로라면 그 아이는 음식에 대해 생기는 것에 대한
06:15
to what's going on to the food essentially,
146
360000
3000
면역적 반응을 보이는 것이었고,
06:18
and that's a natural reaction, which causes some programmed cell death.
147
363000
3000
그건 예정세포사를 유발시키는 자연스런 반응이었습니다.
06:21
But the gene that regulates that down is broken.
148
366000
2000
그러나 통제를 담당하는 염색체가 고장이 났죠.
06:23
And so this informs, among other things, of course,
149
368000
2000
그래서 이건 물론 무엇보다
06:25
a treatment for bone marrow transplant, which he undertakes.
150
370000
3000
골수 이식 치료가 필요하다고 나타났고, 아이는 치료를 받았습니다.
06:28
And after nine months of grueling recovery,
151
373000
2000
힘든 9개월간의 회복기간후에,
06:30
he's now eating steak with A1 sauce.
152
375000
2000
이제는 A1소스를 뿌린 스테이크를 잘 먹고 있습니다.
06:32
(Laughter)
153
377000
2000
(웃음)
06:34
The prospect of using the genome
154
379000
2000
게놈을 보편적인
06:36
as a universal diagnostic
155
381000
2000
진단 프로그램으로 사용할 가능성은
06:38
is upon us today.
156
383000
2000
바로 오늘 우리에게 달려 있습니다.
06:40
Today, it's here.
157
385000
2000
오늘, 바로 여기 말이죠.
06:42
And what it means for all of us
158
387000
2000
그것이 우리 모두에게 의미하는 것은
06:44
is that everybody in this room could live an extra five, 10, 20 years
159
389000
3000
이 방안에 있는 모든 사람들이 5년, 10년, 20년을 더 살 수도 있다는 것인데
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
단지 한가지 이유때문에 그렇습니다.
06:49
Which is a fantastic story,
161
394000
2000
놀라운 소식이긴 합니다,
06:51
unless you think about humanity's footprint on the planet
162
396000
3000
지구상에 인류가 남겨놓는 발자국과
06:54
and our ability to keep up food production.
163
399000
2000
우리가 식량생산을 지속할 수 있는지에 대해 생각하지 않는다면요.
06:56
So it turns out
164
401000
2000
그래서 바로 똑같은
06:58
that the very same technology
165
403000
2000
기술이
07:00
is also being used to grow new lines
166
405000
2000
새로운 종류의
07:02
of corn, wheat, soybean and other crops
167
407000
3000
옥수수, 밀, 콩 그리고 다른 작물을 키우는데 사용되고 있는데요
07:05
that are highly tolerant of drought, of flood,
168
410000
2000
이 작물들은 가뭄, 홍수,
07:07
of pests and pesticides.
169
412000
2000
병충해나 농약에 훨씬 잘 견디는 성질을 가지고 있습니다.
07:09
Now look, as long as we continue to increase the population,
170
414000
3000
자 보세요, 인구가 계속 증가한다면
07:12
we're going to have to continue to grow and eat genetically modified foods,
171
417000
3000
우리는 유전자 조작된 식품을 더 많이 생산하고 먹어야 할 것입니다,
07:15
and that's the only position that I'll take today.
172
420000
3000
이게 현재 생각할 수 있는 유일한 방안입니다
07:18
Unless there's anybody in the audience
173
423000
2000
청중 여러분중에 누구라도
07:20
that would like to volunteer to stop eating?
174
425000
2000
자발적으로 먹는 걸 중단하실 분이 없다면 말이죠?
07:22
None, not one.
175
427000
2000
아무도 없으시군요
07:24
This is a typewriter,
176
429000
2000
이건 타자기인데요,
07:26
a staple of every desktop for decades.
177
431000
3000
수십년 동안 모든 책상위에 있던 중요한 물건이죠
07:29
And in fact, the typewriter was essentially deleted by this thing.
178
434000
4000
타자기는 이것에 의해 근본적으로 사라지게 되었습니다
07:33
And then more general versions of word processors came about.
179
438000
3000
그리고 보편적으로 쓰이는 더 많은 워드 프로세서들이 나왔죠
07:36
But ultimately, it was a disruption on top of a disruption.
180
441000
3000
그러나 궁극적으로는 파괴위에 일어난 파괴였습니다
07:39
It was Bob Metcalfe inventing the Ethernet
181
444000
2000
밥 멧칼프는 이더넷(Ethernet)을 발명했고
07:41
and the connection of all these computers
182
446000
2000
컴퓨터의 연결은
07:43
that fundamentally changed everything.
183
448000
2000
모든 것들을 근본적으로 바꾸어 놓았죠
07:45
And suddenly we had Netscape, and we had Yahoo
184
450000
3000
그리고 갑자기 넷스케이프가 생기고 야후가 생겼죠
07:48
and we had, indeed, the entire dotcom bubble.
185
453000
3000
그리곤 온통 닷컴 거품(dotcom bubble)이 생겼죠
07:51
(Laughter)
186
456000
3000
(웃음)
07:54
Not to worry though,
187
459000
2000
그래도 걱정하실 필요는 없습니다,
07:56
that was quickly rescued by the iPod, Facebook
188
461000
2000
아이팟, 페이스북에 의해 금방 살아났고
07:58
and, indeed, angry birds.
189
463000
2000
그리고 앵그리 버드가 또 있었죠
08:00
(Laughter)
190
465000
2000
(웃음)
08:02
Look, this is where we are today.
191
467000
3000
자, 이게 오늘날 우리가 있는 곳입니다
08:05
This is the genomic revolution today. This is where we are.
192
470000
2000
현재 게놈 혁명이 벌어지고 있습니다. 바로 여기에 우리가 있는거죠
08:07
So what I'd like you to consider is:
193
472000
2000
여러분이 생각을 해보셨으면 좋겠습니다:
08:09
What does it mean
194
474000
2000
이게 무슨 의미인지 말이죠
08:11
when these dots don't represent the individual bases of your genome,
195
476000
3000
이 점들이 여러분 게놈의 서열을 나타내는 게 아니라,
08:14
but they connect to genomes all across the planet?
196
479000
3000
이 지구상의 게놈을 다 연결하는 거라면요?
08:17
So I just recently had to buy life insurance.
197
482000
2000
최근에 생명보험에 가입했습니다
08:19
And I was required to answer:
198
484000
2000
이런 질문을 받았습니다:
08:21
A. I have never had a genetic test, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A. 유전자 검사들 받은 적이 없다, B. 검사를 받았다, 자 여기 있습니다,
08:24
and C. I've had one and I'm not telling.
200
489000
2000
그리고 C. 검사를 한 적은 있는데 얘기하진 않겠다
08:26
Thankfully, I was able to answer A,
201
491000
2000
다행히도 저는 A라고 답할 수 있었죠,
08:28
and I say that honestly in case my life insurance agent is listening.
202
493000
3000
만일 제 생명보험 설계사가 듣고 있을지도 모르니 정직하게 얘기해야죠
08:31
But what would have happened if I had said C?
203
496000
3000
제가 만약 C라고 답했으면 무슨 일이 벌어졌을까요?
08:34
Consumer applications for genomics, they will flourish.
204
499000
2000
소비자 용도로 위한 유전체학이 번창할 것입니다
08:36
Do you want to see whether you're genetically compatible
205
501000
2000
여러분은 본인이 유전적으로
08:38
with your girlfriend? Sure.
206
503000
2000
여러분의 여자친구와 맞는지 알고 싶나요? 당연하죠
08:40
DNA sequencing on your iPhone? There's an app for that.
207
505000
3000
아이폰으로 DNA 염기분석하는건요? 그걸 위한 앱이 있습니다
08:43
(Laughter)
208
508000
2000
(웃음)
08:45
Personalized genomic massage anyone?
209
510000
3000
개인화된 유전자 마사지는 어때요?
08:48
There's already a lab today
210
513000
2000
현재 이미
08:50
that tests for allele 334 of the AVPR1 gene,
211
515000
2000
AVPR1 유전자의 대립유전자 334를 검사해주는 시험기관이 있는데요,
08:52
the so-called cheating gene.
212
517000
2000
소위 바람피는 유전자로 알려져 있죠
08:54
So anybody who's here today with your significant other,
213
519000
4000
자 그러니까 오늘 여기 계신 분 중에 애인이나 배우자랑 계신 분은,
08:58
just turn over to them and swab their mouth,
214
523000
2000
돌아서서 면봉으로 상대방 입의 표본을 채취해서
09:00
send it to the lab and you'll know for sure.
215
525000
2000
시험소에 보내시면 그 결과를 아실 수 있을겁니다
09:02
(Laughter)
216
527000
2000
(웃음)
09:04
Do you really want to elect a president
217
529000
2000
여러분은 심근증을 발생시킬 수 있는
09:06
whose genome suggests cardiomyopathy?
218
531000
2000
게놈을 가진 대통령을 뽑고 싶으세요?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
생각해 봅시다, 2016년에
09:10
and the leading candidate releases
220
535000
1000
선두 후보자가
09:11
not only her four years of back tax returns,
221
536000
2000
사년간의 체납세금신고서 뿐만 아니라,
09:13
but also her personal genome.
222
538000
2000
본인의 게놈까지 공개한다면요
09:15
And it looks really good.
223
540000
2000
호응이 아주 좋을 수 있죠.
09:17
And then she challenges all of her competitors to do the same.
224
542000
2000
그래서 다른 경쟁자들도 똑같이 하라고 요구하는거죠.
09:19
Do you think that's not going to happen?
225
544000
2000
이런일이 벌어지지 않을거라고 생각하세요?
09:21
Do you think it would have helped John McCain?
226
546000
2000
혹시 존 맥케인한테 도움이 될 수도 있었다고 생각하세요?
09:23
(Laughter)
227
548000
2000
(웃음)
09:25
How many people in the audience
228
550000
2000
청중 여러분중에
09:27
have the last name Resnick like me? Raise your hand.
229
552000
2000
저처럼 레스닉이라는 성을 가지신 분 계세요? 손 한번 들어보세요
09:29
Anybody? Nobody.
230
554000
2000
안계신가요? 없네요
09:31
Typically, there's one or two.
231
556000
2000
보통 한두 명은 있습니다
09:33
So my father's father was one of 10 Resnick brothers.
232
558000
2000
제 할아버지는 10형제중에 하나셨거든요
09:35
They all hated each other.
233
560000
2000
서로 다 미워했죠
09:37
And they all moved to different parts of the planet.
234
562000
2000
그래서 모두 다른 곳으로 이사갔습니다
09:39
So it's likely
235
564000
2000
그래서 아마
09:41
that I'm related to every Resnick that I ever meet, but I don't know.
236
566000
3000
제가 만난 레스닉이란 성을 가진 사람들과는 관련이 있을 수 있죠, 근데 잘 모르겠어요
09:44
But imagine if my genome were deidentified, sitting in software,
237
569000
3000
하지만 제 게놈이 소프트웨어상에서 주인을 못찾고 남아 있는데,
09:47
and a third cousin's genome was also sitting there,
238
572000
2000
제 팔촌의 게놈도 역시 그런 상태인데,
09:49
and there was software that could compare these two
239
574000
2000
이 두개를 비교할 수 있는 소프트웨어가 있어서
09:51
and make these associations.
240
576000
2000
연결을 시킬 수 있다면 어떻까 상상해 봅시다
09:53
Not hard to imagine. My company has software that does this right now.
241
578000
3000
별로 어렵지 않습니다. 저희 회사는 그 소프트웨어를 지금 보유하고 있습니다
09:56
And so imagine one more thing:
242
581000
2000
한가지 더 상상해 봅시다:
09:58
that that software is able to ask both parties for mutual consents,
243
583000
3000
두사람에게 상호 동의를 구하는 소프트웨어가 있다고 말이죠,
10:01
"Would you be willing to meet your third cousin?"
244
586000
2000
"당신의 팔촌을 만나시겠습니까?"
10:03
And if we both say yes,
245
588000
2000
양쪽 다 동의를 하면,
10:05
voila! Welcome to chromosomally LinkedIn.
246
590000
2000
자! 염색체 LinkedIn에 잘 오셨습니다.
10:07
(Laughter)
247
592000
4000
(웃음)
10:11
Now this is probably a good thing, right?
248
596000
2000
이건 분명히 좋은 겁니다, 그렇죠?
10:13
You have bigger clan gatherings and so on.
249
598000
2000
친척들이 더 많아지게 되고 기타 등등
10:15
But maybe it's a bad thing as well.
250
600000
2000
그런데 역시 나쁜 것도 있을 수 있습니다
10:17
How many fathers in the room? Raise your hands.
251
602000
2000
여기 자녀 있는 아버님이 몇분이나 되세요? 손 한번 들어보세요
10:19
Okay, so experts think that one to three percent of you
252
604000
3000
네, 전문가들은 여러분중 1~3퍼센트는
10:22
are not actually the father of your child.
253
607000
2000
실제로 여러분 자녀의 아버지가 아니라고 생각합니다
10:24
(Laughter)
254
609000
2000
(웃음)
10:26
Look --
255
611000
2000
보세요--
10:28
(Laughter)
256
613000
4000
(웃음)
10:32
These genomes, these 23 chromosomes,
257
617000
3000
이 게놈들, 이 23개의 염색체들은
10:35
they don't in any way represent the quality of our relationships
258
620000
3000
어떤 방식으로도 우리 관계의 질이나
10:38
or the nature of our society -- at least not yet.
259
623000
2000
우리 사회의 본질을 나타내지 못합니다 -- 적어도 아직까지는요
10:40
And like any new technology,
260
625000
2000
다른 새로운 기술처럼,
10:42
it's really in humanity's hands
261
627000
2000
이것 역시 인류의 손에 달려 있습니다
10:44
to wield it for the betterment of mankind, or not.
262
629000
3000
인류의 향상을 위해 사용할 것인지, 그 반대일지
10:47
And so I urge you all to wake up and to tune in
263
632000
3000
그래서 저는 여러분들이 모두 깨어나서 이해하게 되고
10:50
and to influence the genomic revolution that's happening all around you.
264
635000
3000
여러분 주위에 벌어지고 있는 게놈 혁명에 영향력을 미치기를 강력히 권고드립니다
10:53
Thank you.
265
638000
2000
감사합니다
10:55
(Applause)
266
640000
2000
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Richard Resnick - EntrepreneurRichard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software.
Why you should listen
Richard Resnick is CEO of GenomeQuest , a company that builds software to support genomic medicine -- research and individualized treatments that take advantage of cheap and accessible genome processing. He was previously CEO of Mosaic Bioinformatics; before becoming a bio-entrepreneur, he was a member of the Human Genome Project under Eric Lander at MIT.
Richard Resnick | Speaker | TED.com