TED2008
Craig Venter: On the verge of creating synthetic life
Craig Venter sentetik yaşam yaratmanın eşiğinde
Filmed:
Readability: 4.7
1,196,566 views
"Sayısal evrenimizden yeni yaşamlar başlatabilir miyiz?" diye soran Craig Venter'in buna cevabı "Evet" --üstelik oldukça yakında. En son araştırmalarını ve yakında bir sentetik kromozom yapıp yaşatabileceğimizi öngören sonuçlarını bizimle paylaşıyor.
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:19
You know, I've talked about some of these projects before --
0
1000
2000
Bu projelerin bazılarından bahsetmiştim.
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
3000
4000
İnsanın gen haritası, bunun ne ifade ettiği ve
00:25
and discovering new sets of genes.
2
7000
3000
yeni genlerin keşfi üzerinde durmuştuk.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
10000
3000
Bu kez yeni bir konuya başlangıç yapıyoruz:
00:31
we've been digitizing biology,
4
13000
4000
Biyolojiyi sayısallaştırmaktayız,
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
17000
3000
ve şimdi yaşamı tasarlayıp onu sentezlemek üzere
00:38
into a new phase of biology
6
20000
2000
bu sayısal koddan,
00:40
with designing and synthesizing life.
7
22000
3000
biyolojinin yeni bir evresine geçmeye çalışıyoruz.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
25000
3000
Devamlı büyük sorular sormaya çalışırız.
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
30000
2000
"Yaşam nedir?" sorusu, sanırım birçok
00:50
have been trying to understand
10
32000
2000
yaşam bilimcinin değişik düzeylerde
00:52
at various levels.
11
34000
2000
anlamaya çalıştığı bir konu.
00:54
We've tried various approaches,
12
36000
3000
Çeşitli yaklaşımlar denedik,
00:57
paring it down to minimal components.
13
39000
3000
en küçük bileşenlerine kadar inmeye çalıştık.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
43000
2000
Neredeyse 20 yıldır yaşamı sayısallaştırmaktayız.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
45000
2000
İnsan gen haritasını çıkardığımız zaman,
01:05
it was going from the analog world of biology
16
47000
3000
biyolojinin analog dünyasından
01:08
into the digital world of the computer.
17
50000
4000
bilgisayarın dijital dünyasına geçmiş olduk.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
54000
4000
Şimdi sorguladığımız şey şu: Yeni yaşamlar başlatabilir miyiz?
01:16
or can we create new life
19
58000
2000
Bu sayısal evrenden
01:18
out of this digital universe?"
20
60000
3000
yeni bir yaşam yaratabilir miyiz?
01:21
This is the map of a small organism,
21
63000
3000
Bu gördüğünüz, küçük bir organizmanın haritası,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
66000
2000
genitalium mikoplazması.
01:26
that has the smallest genome for a species
23
68000
3000
Laboratuarda kendi kopyasını üretebilen
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
71000
3000
bildiğimiz en küçük genomlu tür.
01:32
and we've been trying to just see if
25
74000
2000
Acaba bundan daha küçük
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
76000
3000
bir genom elde edebilir miyiz, bunu görmek istedik.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
80000
2000
Bunun için buradaki 500 gen içerisinden
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
82000
3000
yaklaşık 100 kadarının yapısını bozabildik.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
85000
2000
Ancak, metabolik haritasına baktığımızda,
01:45
it's relatively simple
30
87000
2000
bizimkine nispetle,
01:47
compared to ours --
31
89000
2000
oldukça basit olduğunu görüyoruz.
01:49
trust me, this is simple --
32
91000
2000
İnanın bana, bu basit olanı.
01:51
but when we look at all the genes
33
93000
2000
Fakat genlerin tümüne baktığınız zaman,
01:53
that we can knock out one at a time,
34
95000
3000
ki bir kerede sadece birinin yapısını bozabiliyoruz-
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
98000
2000
bundan hâlâ yaşayan bir hücre elde etmek
01:58
a living cell.
36
100000
2000
pek mümkün görünmüyor.
02:01
So we decided the only way forward
37
103000
2000
Bu durumunda, tek çıkar yolun,
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
105000
3000
yapay kromozom elde etmek olduğunu gördük.
02:06
so we could vary the components
39
108000
3000
Böylece, onun bileşenlerini değiştirerek
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
111000
4000
çok önemli temel soruları sorabilecektik.
02:13
And so we started down the road of:
41
115000
2000
Böylece "kromozom sentezleyebilir miyiz?"
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
117000
3000
diyerek bu yola girmiş olduk.
02:19
Can chemistry permit making
43
121000
2000
Kimya, bu büyük molekülleri
02:21
these really large molecules
44
123000
2000
yapmamıza izin verecek miydi?
02:23
where we've never been before?
45
125000
2000
Bunu daha önce denememiştik.
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
127000
3000
Ve eğer olursa, kromozomu canlandırabilecek miyiz?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
130000
3000
Yeri gelmişken, kromozom aslında cansız bir kimyasal maddedir.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
134000
3000
Yaşamı sayısallaştırma adımlarımızın hızı
02:35
at an exponential pace.
49
137000
3000
gittikçe artıyor.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
140000
3000
Genetik kodu yazma becerimiz ise
02:41
has been moving pretty slowly
51
143000
2000
oldukça yavaş ilerliyor,
02:43
but has been increasing,
52
145000
3000
ama o da artıyor.
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
148000
4000
Ve geldiğimiz son nokta bu hızı daha da artıracaktır.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
153000
2000
Buna 15 yıl kadar önce başladık.
02:53
It took several stages, in fact,
55
155000
3000
Belirli aşamalardan geçti; hatta,
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
158000
3000
ilk denemelerimizden önce, biyoetik denetimler başladı.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
162000
2000
Fakat DNA sentezlemenin
03:02
is very difficult.
58
164000
2000
çok zor olduğu ortaya çıktı.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
166000
3000
30 ila 50 harf uzunluğunda
03:07
that make small pieces of DNA --
60
169000
2000
küçük DNA parçaları yapan
03:09
30 to 50 letters in length --
61
171000
3000
onbinlerce makina var Dünyada.
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
174000
3000
Ama bu hata veren bir işlem. Parçayı ne kadar
03:15
the more errors there are.
63
177000
2000
uzun yaparsan, o kadar çok hata olur.
03:17
So we had to create a new method
64
179000
2000
O yüzden, bu küçük parçaları biraraya toplayıp
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
181000
3000
tüm hataları giderecek yeni bir metot yaratmamız gerekti.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
185000
3000
Bu bizim ilk girişimimiz; Phi X 174 genomunun
03:26
of the genome of phi X174.
67
188000
2000
dijital bilgisiyle işe başladık.
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
190000
3000
Bakterileri öldüren küçük bir virüs.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
194000
3000
Parçaları tasarladık ve hataları düzeltmeye giriştik.
03:35
and had a DNA molecule
70
197000
2000
Ve yaklaşık 5.000 harflik
03:37
of about 5,000 letters.
71
199000
3000
bir DNA molekülü elde ettik.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
202000
4000
Bu cansız kimyasal parçayı alıp da bakteriye aktardığımızda
03:44
and put it in the bacteria,
73
206000
2000
heyecanlı bir süreç başladı.
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
208000
4000
Bakteri bu genetik kodu okumaya başladı ve
03:50
made the viral particles.
75
212000
2000
virüs parçacıkları üretti.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
214000
2000
Sonra bu virüsler hücreden ayrıldılar,
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
216000
3000
geri geldiler ve E.koli'yi öldürdüler.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
219000
3000
Geçenlerde petrol sanayine konuşuyordum,
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
222000
3000
bu modeli çok net anladıklarını söyledim.
04:03
(Laughter)
80
225000
3000
(Kahkaha)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
228000
3000
Onlar sizden daha çok güldüler.
04:10
And so, we think this is a situation
82
232000
2000
Bunun, biyolojik bir sistemde
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
234000
3000
yazılımın kendi donanımını yapabildiği
04:15
in a biological system.
84
237000
2000
bir durum olduğunu düşünüyoruz.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
239000
2000
Bunu daha da genişletmek istedik.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
241000
3000
Bakteriyel kromozomun tamamını oluşturmak istedik.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
244000
4000
En az 580.000 harflik bir genetik kod.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
248000
3000
Bunları, virüs büyüklüğünde kasetlerde yapabileceğimizi düşündük.
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
251000
2000
Bu şekilde kasetleri değiştirerek
04:31
to understand
90
253000
2000
yaşayan bir hücrenin
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
255000
3000
gerçek bileşenlerini anlayabilecektik.
04:36
Design is critical,
92
258000
2000
Tasarım çok önemlidir.
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
260000
3000
Eğer bilgisayardaki dijital bilgiyle başlıyorsanız,
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
263000
4000
bu dijital bilginin gerçekten hatasız olması gerekir.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
267000
3000
1995'te genlerin dizilimini ilk kez çıkardığımızda,
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
270000
4000
doğruluk standardı 10.000 baz çiftinde 1 hata idi.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
274000
2000
Fakat bu dizilimi tekrar çıkardığımızda,
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
276000
3000
30 hata olduğunu bulduk. Eğer sentezde ilk dizilimi
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
279000
3000
kullansaydık, canlanması asla mümkün olmayacaktı.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
282000
2000
Tasarımın bir kısmı, 50 harf
05:02
that are 50 letters long
101
284000
3000
uzunluğunda parçaların hazırlanmasıdır.
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
287000
3000
Bunların her birisinin 50 harflik diğer tüm parçalarla örtüşmesi gerekir ki
05:08
to build smaller subunits
103
290000
2000
daha küçük alt birimler elde edebilelim.
05:10
we have to design so they can go together.
104
292000
3000
Birbirleriyle uyuşabilecekleri şekilde tasarlamalıyız.
05:13
We design unique elements into this.
105
295000
3000
Bunun için çok özel parçalar tasarlıyoruz.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
298000
2000
Filigranlar yerleştirdiğimizi belki okumuşsunuzdur.
05:18
Think of this:
107
300000
2000
Bir düşünün:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
302000
3000
Dört-harflik genetik kod var: A, C, G ve T.
05:23
Triplets of those letters
109
305000
3000
Bu harflerin üçlemeleri
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
308000
2000
yirmi farklı amino asiti kodluyor.
05:28
such that there's a single letter designation
111
310000
3000
Her bir amino asit için
05:31
for each of the amino acids.
112
313000
2000
belli bir harf kullanılır.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
315000
3000
Genetik kodu bu şekilde kullanarak,
05:36
sentences, thoughts.
114
318000
2000
kelimeler, cümleler, düşünceler yazabiliriz.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
321000
2000
Başlangıçta bütün yaptığımız elle yazmaktı.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
323000
3000
Bazıları şiir yazılamadığı için bozuluyorlar.
05:44
We designed these pieces so
117
326000
2000
Bu parçaları
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
328000
3000
enzimlerle kesecek şekilde tasarladık.
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
332000
3000
Onları onaran ve biraraya getiren enzimler var.
05:53
And we started making pieces,
120
335000
2000
Ve bu parçaları sentezlemeye başladık.
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
337000
4000
Önce 5 ile 7 bin harfle başladık,
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
341000
4000
onları bir araya getirerek 24 bin harfli parçalar yaptık.
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
345000
4000
Onları da bir araya getirerek 72 bin harfe kadar parçalar ürettik.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
349000
2000
Her basamakta bu parçaların miktarını artırdık ki
06:09
so we could sequence them
125
351000
2000
onların dizilimlerini belirleyebilelim.
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
353000
3000
Çünkü çok büyük kapasiteye sahip bir işlem yaratmaya çalışıyoruz.
06:14
that you can see in a minute.
127
356000
3000
Birazdan onu da göreceksiniz.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
359000
3000
Otomasyon düzeyine gelmeye çalışıyoruz.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
362000
2000
O yüzden, bu bir basketbol playoff'una benziyor.
06:22
When we get into these really large pieces
130
364000
2000
Bu gerçekten büyük parçalara
06:24
over 100,000 base pairs,
131
366000
4000
ulaştığımız zaman, -ki bu 100.000'den fazla baz çifti-
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
370000
2000
artık E. koli bakterisinde yetiştirmek imkansız oluyor.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
372000
4000
Moleküler biyolojinin tüm modern araçları yetersiz kalıyor.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
376000
4000
O yüzden diğer mekanizmalara yöneldik.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
380000
3000
Homolog rekombinasyon denen bir mekanizmanın olduğunu biliyorduk.
06:41
that biology uses to repair DNA
136
383000
3000
Parçaların biraraya getirilmesiyle
06:44
that can put pieces together.
137
386000
3000
DNA'nın onarımında kullanılır.
06:47
Here's an example of it:
138
389000
1000
İşte ona bir örnek.
06:48
there's an organism called
139
390000
1000
Deinococcus radiodurans
06:49
Deinococcus radiodurans
140
391000
2000
adında bir organizma vardır;
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
393000
3000
üç milyon rad radyasyon alabilir.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
396000
4000
Üst panelde onu görebilirsiniz, kromozomu parça parça olmuş.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
400000
3000
12 ila 24 saat sonra, tıpkı öncesindeki gibi
07:01
back together exactly as it was before.
144
403000
2000
hepsini eski yerlerine aynen geri koyar.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
405000
3000
Bunu yapan binlerce organizma biliyoruz.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
408000
2000
Bu organizmalar tamamen kuru ortamlarda bulunabilirler.
07:08
they can live in a vacuum.
147
410000
2000
Havasız yerlerde yaşayabilirler.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
413000
3000
Ötemizdeki uzayda yaşam olabileceğinden kesinlikle eminim,
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
416000
3000
biraz gezinip su olan yeni bir ortam bulmak lazım.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
419000
4000
Aslında NASA bunu defalarca göstermiştir.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
423000
4000
Gördüğünüz, ürettiğimiz özel tasarımlı parçaları maya hücresine
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
427000
4000
aktardığımızda, maya hücresinin mekanizmalarının
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
431000
3000
ortaya çıkardığı şeyin bir mikrografı.
07:32
yeast puts them together automatically.
154
434000
3000
Maya hücresi bunları otomatik olarak biraraya getirir.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
437000
2000
Bu bir elektron mikrografı değil;
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
439000
2000
bu bildiğimiz normal bir fotomikrograf.
07:39
It's such a large molecule
157
441000
2000
O kadar büyük bir moleküldür ki,
07:41
we can see it with a light microscope.
158
443000
3000
bir ışık mikroskobuyla bile görebiliriz.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
446000
3000
Bunlar yaklaşık 6 saniyelik periyotlarla çekilmiş fotoğraflar.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
449000
4000
Bu, çok kısa bir süre önce çıkardığımız bir yayın.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
453000
3000
Bu, 580.000 harften uzun bir genetik kod.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
456000
5000
İnsanlar tarafından yapılmış, belli bir yapıda tasarlanmış olan en büyük molekül.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
461000
3000
Molekül ağırlığı 300 milyonun üzerinde.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
464000
3000
Hiç boşluk bırakmadan 10 punto ile çıktısını alsak,
08:05
it takes 142 pages
165
467000
2000
sadece bu genetik kodun baskısı
08:07
just to print this genetic code.
166
469000
4000
142 sayfa tutar.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
473000
3000
Peki, bir kromozomu nasıl yaşamaya başlatabiliriz? Onu nasıl canlandırabiliriz?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
476000
3000
Açıkçası bir virüs ile oldukça basit.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
479000
3000
Bakteriyle uğraşmak bundan çok daha karmaşık.
08:20
It's also simpler when you go
170
482000
2000
Bizim gibi ökaryotlar ile de
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
484000
2000
daha basit:
08:24
you can just pop out the nucleus
172
486000
2000
Sadece hücre çekirdeğini birinden çıkarıp
08:26
and pop in another one,
173
488000
2000
diğerine yerleştiriyorsunuz.
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
490000
3000
Klonlama diye duyduğunuz şey de işte bundan ibaret.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
493000
4000
Arke bakterisinde, kromozom, hücrenin içerisine birleşiktir.
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
497000
4000
Fakat kısa süre önce, bir hücreden diğerine
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
501000
2000
kromozom nakli yapabileceğimizi ve
08:41
and activate it.
178
503000
3000
onu canlandırabileceğimizi gösterdik.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
506000
4000
Bir mikrobiyal türden bir kromozomu ayırdık.
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
510000
3000
Bu ikisi tahminen insan ve fare kadar birbirlerine uzak.
08:51
we added a few extra genes
181
513000
2000
Birkaç ilave gen ekledik
08:53
so we could select for this chromosome,
182
515000
2000
böylece aktardığımız koromozomu seçmemiz mümkün oldu.
08:55
we digested it with enzymes
183
517000
2000
Proteinlerin tümünü etkisiz hale getirmek için
08:57
to kill all the proteins,
184
519000
2000
proteinleri enzimlerle parçaladık.
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
521000
3000
Bunu hücre içerisine yerleştirmemiz oldukça hayret uyandırıcıydı--
09:02
and you'll appreciate
186
524000
2000
Bu çok sofistike çizimlerimizi
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
526000
3000
sanırım beğeneceksiniz.
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
529000
3000
Yeni koromozom hücrenin içerisine yerleşti.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
532000
2000
Doğrusu, biz ancak buraya kadar düşünmüştük,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
534000
3000
fakat bu süreci daha ileriye taşımaya çabaladık.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
537000
3000
Burada gördüğünüz, aslında büyük bir evrim mekanizması.
09:18
We find all kinds of species
192
540000
2000
Her türün bir yerlerden ikinci ya da
09:20
that have taken up a second chromosome
193
542000
2000
üçüncü bir kromozom aldığını ve
09:22
or a third one from somewhere,
194
544000
2000
saniyeler içerisinde o türe
09:24
adding thousands of new traits
195
546000
2000
binlerce yeni özellik
09:26
in a second to that species.
196
548000
2000
kazandırdığını görüyoruz.
09:28
So, people who think of evolution
197
550000
2000
Onun için, evrimi, bir defada bir genin
09:30
as just one gene changing at a time
198
552000
2000
değişimi gibi düşünenler,
09:32
have missed much of biology.
199
554000
3000
biyolojinin önemli bir kısmını kaçırıyorlar.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
557000
2000
Restriksiyon enzimi adı verilen enzimler var.
09:37
that actually digest DNA.
201
559000
2000
Bunlar DNA'yı keserler.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
561000
2000
Hücrenin kromozomunda
09:41
doesn't have one;
203
563000
2000
bunlardan yoktur.
09:43
the chromosome we put in does.
204
565000
2000
Ama eklediğimiz kromozomda vardı.
09:45
It got expressed and it recognized
205
567000
2000
Gen çalıştı ve hücrenin kendi kromozomunu
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
569000
3000
yabancı malzeme olarak algıladı
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
572000
2000
ve onu parçaladı.
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
574000
4000
Sonuçta hücrede sadece yeni kormozom kaldı.
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
578000
3000
Eklediğimiz genlerden ötürü rengi maviye döndü.
09:59
And with a very short period of time,
210
581000
2000
Ve çok kısa bir sürede
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
583000
3000
bir türün tüm özellikleri kayboldu,
10:04
and it converted totally into the new species
212
586000
3000
hücreye eklediğimiz yeni yazılıma göre
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
589000
3000
tamamen yeni bir türe dönüştü.
10:10
All the proteins changed,
214
592000
2000
Bütün proteinler değişti,
10:12
the membranes changed;
215
594000
2000
membranlar değişti--
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
596000
4000
genetik kodu okuduğumuzda, tamamen aktardığımız kromozomun aynısı olduğunu gördük.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
600000
3000
Bu, genomik simya gibi gelebilir size,
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
603000
4000
ama bir yazılım olan DNA'yı, organizmalar arasında
10:25
change things quite dramatically.
219
607000
4000
taşıyarak çok önemli değişiklikler yapabilmekteyiz.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
611000
2000
Ben bunun yaratılış olmadığını söyledim.
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
613000
4000
Bu, 3,5 milyar yıllık evrimi devam ettirmektir.
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
618000
2000
Belki de dijital ortamda tasralanan
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
620000
3000
türlerin topyekun halde ortaya çıktığı
10:41
where there's massive new speciation
224
623000
3000
Kambriyan patlamasının yeni bir versiyonunun
10:45
based on this digital design.
225
627000
2000
ortaya çıkışıdır.
10:47
Why do this?
226
629000
2000
Bunu neden yapıyoruz?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
631000
2000
Sanırım, bazı ihtiyaçlarımıza bakınca bu açık.
10:51
We're about to go from six and a half
228
633000
2000
Önümüzdeki 40 yıl içerisinde,
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
635000
3000
dünya nüfusu 6 milyardan 9 milyara çıkacak.
10:56
To put it in context for myself:
230
638000
2000
Bunu kendi bağlamımda alırsam:
10:58
I was born in 1946.
231
640000
2000
Ben 1946'da doğdum.
11:00
There are now three people on the planet
232
642000
2000
1946'da var olan her bir kişiye karşılık
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
644000
4000
bugün yeryüzünde üç kişi var.
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
648000
3000
40 yıl içinde bu rakam dört olacak.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
651000
3000
6,5 milyar insanı beslemede,
11:12
medicines, fuel
236
654000
2000
içme suyu, ilaç, yakıt temininde
11:14
for the six and a half billion.
237
656000
3000
zorluklarla karşılaşıyoruz.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
659000
2000
9 milyar olunca bunlar daha da zorlaşacak.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
661000
3000
5 milyar tondan fazla kömür tüketiyoruz.
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
664000
3000
30 milyar varilden fazla petrol.
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
667000
4000
Bu, günde yüz milyon varil demek.
11:29
When we try to think of biological processes
242
671000
2000
Bunu karşılayacak biyolojik süreçleri ya da
11:31
or any process to replace that,
243
673000
3000
yerine geçecek bir süreci düşündüğümüz zaman
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
676000
2000
çok büyük bir sorun olacağı belli.
11:36
Then of course, there's all that
245
678000
2000
Tabi, bir de bunlardan oluşan
11:38
CO2 from this material
246
680000
2000
atmosferde biriken
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
682000
3000
karbondioksit sözkonusu.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
685000
2000
Dünya genelindeki keşiflerimiz sonucu
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
687000
4000
20 milyon genden oluşan bir veritabanımız var.
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
691000
4000
Bunları geleceğin tasarımlarının parçaları olarak görüyorum.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
695000
3000
Elektronik endüstrisinin sadece bir düzine kadar bileşeni var.
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
698000
4000
Ama ondan ortaya çıkan çeşitliliğe bakın.
12:00
We're limited here primarily
253
702000
2000
İşte burada, sınırlarımızı,
12:02
by a biological reality
254
704000
2000
biyolojik gerçeklik ve
12:04
and our imagination.
255
706000
2000
hayal gücümüz belirliyor.
12:07
We now have techniques,
256
709000
2000
Şimdi elimizde teknikler var,
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
711000
3000
bu hızlı sentez metodları sayesinde
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
714000
4000
eklemeli genomik dediğimiz şeyi gerecekleştirebiliyoruz.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
718000
3000
Günde bir milyon kromozom üretebilecek
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
721000
3000
büyük bir robot yapabilecek durumdayız.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
725000
3000
Bu 20 milyon farklı geni işleme tabi tutmayı
12:26
or trying to optimize processes
262
728000
2000
veya oktan üretimi yahut
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
730000
3000
tıbbi ürünler, yeni aşılar üretimi için işlemleri
12:31
new vaccines,
264
733000
3000
optimize etmeyi düşündüğümüzde,
12:34
we can just with a small team,
265
736000
3000
değişim başlatabiliriz. Küçük bir ekiple
12:37
do more molecular biology
266
739000
2000
bilimin son 20 yılda yaptığından
12:39
than the last 20 years of all science.
267
741000
3000
daha fazla moleküler biyoloji yapabiliriz.
12:42
And it's just standard selection:
268
744000
2000
Bu sadece standart bir seleksiyon.
12:44
we can select for viability,
269
746000
2000
Yaşama kabiliyetine göre seçebiliriz,
12:46
chemical or fuel production,
270
748000
2000
kimyasal madde veya petrol üretimi
12:48
vaccine production, etc.
271
750000
2000
veya aşı üretimi vs. için seçim yapabiliriz.
12:50
This is a screen snapshot
272
752000
3000
Bu tam bir tasarım yazılımının
12:53
of some true design software
273
755000
3000
bir ekran görüntüsü.
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
758000
3000
Doğrusu bizler şimdi oturup bilgisayarda
12:59
and design species in the computer.
275
761000
3000
türler tasarlamaya çalışıyoruz.
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
765000
3000
Tam anlamıyla nasıl birşey ortaya çıkacağını bilmiyoruz.
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
768000
3000
Ama genetik kodunun tam olarak nasıl göründüğünü biliyoruz.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
771000
5000
Şimdi dördüncü-nesil yakıtlara yöneliyoruz.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
777000
2000
Geçtiğimiz yıllarda gördük ki, mısırı etanole
13:17
is just a bad experiment.
280
779000
2000
çevirmek kötü bir deney oldu.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
781000
2000
Oldukça yakın bir zamanda çıkacak
13:21
that will be coming out relatively soon
282
783000
3000
ikinci ve üçüncü nesil yakıtlar var:
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
786000
3000
Oktan ve farklı tiplerde bütanol gibi
13:27
like octane or different types of butanol.
284
789000
3000
daha zengin, şekerden elde edilen yakıtlar.
13:30
But the only way we think that biology
285
792000
3000
Gıda maliyetlerini daha fazla artırmadan
13:33
can have a major impact without
286
795000
2000
ve teminini sınırlamadan, biyolojinin
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
798000
3000
etkinliğini artırmanın tek yolunun, CO2'i hammadde olarak
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
801000
3000
kullanmak olduğunu düşünüyoruz.
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
804000
4000
İşte bunu geliştirmek için "hücre tasarımına" çalışıyoruz ve
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
809000
3000
yaklaşık 18 ay gibi bir sürede dördüncü nesil yakıtlarımız
13:50
in about 18 months.
291
812000
2000
olacağını düşünüyoruz.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
814000
2000
Güneş ışığı ve CO2 metotlardan biri--
13:54
(Applause)
293
816000
5000
(Alkış)
13:59
but in our discovery around the world,
294
821000
2000
Dünya çapındaki keşiflerimiz sonucunda
14:01
we have all kinds of other methods.
295
823000
2000
elimizde çok sayıda değişik metod var.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
825000
4000
Bu, 1996'da tanımladığımız bir organizma.
14:07
It lives in the deep ocean,
297
829000
2000
Okyanusların, yaklaşık bir buçuk mil
14:09
about a mile and a half deep,
298
831000
2000
kadar derinlerinde,
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
833000
2000
neredeyse kaynama sıcaklığında suda yaşıyor.
14:13
It takes CO2 to methane
300
835000
3000
Enerji kaynağı olarak kullandığı
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
838000
3000
moleküler hidrojen ile CO2'i metana çevirir.
14:19
We're looking to see if we can take
302
841000
2000
Bu işlemi devam ettirmek için
14:21
captured CO2,
303
843000
2000
tesislere kolaylıkla pompalanabilecek olan
14:23
which can easily be piped to sites,
304
845000
2000
CO2'i ele geçirip, sonra da
14:25
convert that CO2 back into fuel
305
847000
3000
yakıta dönüştürebilir miyiz
14:28
to drive this process.
306
850000
3000
diye araştırıyoruz.
14:31
So, in a short period of time,
307
853000
2000
Böylece kısa bir sürede,
14:33
we think that we might be able to increase
308
855000
4000
"Yaşam nedir?" sorusunun cevabına
14:37
what the basic question is of "What is life?"
309
859000
3000
daha çok yaklaşabiliriz.
14:40
We truly, you know,
310
862000
2000
Petro-kimyasal sanayinin
14:42
have modest goals
311
864000
2000
yerini tamamen alacak bir sistem
14:44
of replacing the whole petrol-chemical industry --
312
866000
3000
geliştirmek gibi mütevazi hedeflerimiz var.
14:47
(Laughter) (Applause)
313
869000
3000
(Kahkaha) (Alkış)
14:50
Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
314
872000
3000
Elbette. Bunu TED'de yapamazsanız, nedere yapacaksınız?
14:53
(Laughter)
315
875000
2000
(Kahkaha)
14:55
become a major source of energy ...
316
877000
2000
Bu sistem, enerjinin ana kaynağı olabilir.
14:57
But also, we're now working on using these same tools
317
879000
3000
Ayrıca, elimizdeki bu araçları kullanarak
15:00
to come up with instant sets of vaccines.
318
882000
3000
hazır aşıların üretimi üzerinde çalışıyoruz.
15:03
You've seen this year with flu;
319
885000
2000
Grip konusunda bunu gördünüz.
15:05
we're always a year behind and a dollar short
320
887000
3000
Konu aşı olunca, ya bir yıl gerideyiz,
15:08
when it comes to the right vaccine.
321
890000
2000
ya da paramız yetmiyor.
15:10
I think that can be changed
322
892000
2000
Bunun değişebileceğini düşünüyorum,
15:12
by building combinatorial vaccines in advance.
323
894000
3000
öncesinden bileşik aşılar yapabiliriz.
15:16
Here's what the future may begin to look like
324
898000
3000
Gelecekte, sentetik bakteri ve
15:19
with changing, now, the evolutionary tree,
325
901000
4000
arkiya ile başlayıp,
15:23
speeding up evolution
326
905000
2000
sonuçta ökaryotlarda
15:25
with synthetic bacteria, Archaea
327
907000
3000
evrimin hızının artması ile
15:28
and, eventually, eukaryotes.
328
910000
3000
evrim ağacının değişeceği görünüyor.
15:32
We're a ways away from improving people:
329
914000
2000
İnsan neslini iyileştirmeye biraz uzağız.
15:34
our goal is just to make sure that we have a chance
330
916000
3000
Şu andaki hedefimiz, bunu yapabilme şansını yakalayabiilmek için
15:37
to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
331
919000
3000
yeterince uzun yaşamayı garantilemek. Çok teşekkürler.
15:40
(Applause)
332
922000
7000
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneerIn 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.
Why you should listen
Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.
First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.
In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.
In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.
Craig Venter | Speaker | TED.com