ABOUT THE SPEAKER
Jun Wang - Genomics researcher
At iCarbonX, Jun Wang aims to establish a big data platform for health management.

Why you should listen

In 1999, Jun Wang founded the Bioinformatics Department of Beijing Genomics Institute (BGI, now known as BGI Shenzhen), one of China’s premier research facilities. Until July 2015, Wang led the institution of 5,000+ people engaged in studies of genomics and its informatics, including genome assembly, annotation, expression, comparative genomics, molecular evolution, transcriptional regulation, genome variation analysis, database construction as well as methodology development such as the sequence assembler and alignment tools. He also focuses on interpretation of the definition of "gene" by expression and conservation study. In 2003, Wang was also involved in the SARS genome analysis and the silkworm genome assembly and analysis in cooperation with Chinese Southeast Agricultural University. The Pig Genome Project was completed at BGI under his leadership, as well as the chicken genome variation map and the TreeFam in collaboration with the Sanger Institute. In 2007, he and his group finished the first Asian diploid genome, the 1000 genome project, and many more projects. He initiated the "million genomes project" which seeks to better understand health based on human, plant, animal and micro-ecosystem genomes.

In late 2015, Wang founded a new institute/company, iCarbonX, aiming to develop an artificial intelligence engine to interpret and mine multiple health-related data and help people better manage their health and defeat disease.

More profile about the speaker
Jun Wang | Speaker | TED.com
TED2017

Jun Wang: How digital DNA could help you make better health choices

王俊: 数字DNA如何助你实现更好的健康选择

Filmed:
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你是否知道食物和药物如何影响你的健康——在你食用它们之前?基因学研究员王俊致力于开发真人数字版;从基因代码开始,考虑各种因素,从食物摄入,睡眠数据到智能马桶数据的收集。运用这些宝贵的数据,王俊希望重构我们对健康的思考方式,无论是在个人还是集体层面。
- Genomics researcher
At iCarbonX, Jun Wang aims to establish a big data platform for health management. Full bio

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00:12
Today今天 I'm here, actually其实,
to pose提出 you a question.
0
952
2568
今天我在这里给大家抛出一个问题
00:16
What is life?
1
4056
1150
什么是生命
00:17
It has been really puzzling令人费解 me
for more than 25 years年份,
2
5740
3663
这个问题困扰了我至少25年
可能在未来的25年内依然如此
00:21
and will probably大概 continue继续 doing so
for the next下一个 25 years年份.
3
9427
3582
00:25
This is the thesis论文 I did
when I was still in undergraduate大学本科 school学校.
4
13774
4571
这是我在念本科时做的论文
00:31
While my colleagues同事 still treated治疗
computers电脑 as big calculators计算器,
5
19435
6942
当我的同学们依然拿
电脑作为大型计算器使用
00:38
I started开始 to teach computers电脑 to learn学习.
6
26401
2301
我已经开始思考如何教电脑学习
00:41
I built内置 digital数字 lady淑女 beetles甲虫
7
29561
3383
我构建了一个数字化瓢虫
00:44
and tried试着 to learn学习 from real真实 lady淑女 beetles甲虫,
just to do one thing:
8
32968
4587
试图从自然界的瓢虫那里学习一件事
00:49
search搜索 for food餐饮.
9
37579
1150
觅食
00:51
And after very simple简单 neural神经 network网络 --
10
39321
2774
通过一个简单的神经网络
00:54
genetic遗传 algorithms算法 and so on --
11
42119
2271
比如遗传算法等
00:56
look at the pattern模式.
12
44414
1357
来观察这个模型
00:57
They're almost几乎 identical相同 to real真实 life.
13
45795
3022
它几乎和活生生的瓢虫没有区别
01:01
A very striking引人注目 learning学习 experience经验
for a twenty-year-old二十多岁.
14
49977
3888
对20岁的我来说这是非常震撼的体验
01:07
Life is a learning学习 program程序.
15
55603
2907
生命本身就是一套学习程序
01:12
When you look
at all of this wonderful精彩 world世界,
16
60259
3533
纵观大千世界
每个物种都有自己的学习程序
01:15
every一切 species种类 has
its own拥有 learning学习 program程序.
17
63816
3192
01:19
The learning学习 program程序 is genome基因组,
18
67585
2761
这个程序就是 基因组
01:22
and the code of that program程序 is DNA脱氧核糖核酸.
19
70370
3604
程序的代码就是 DNA
01:27
The different不同 genomes基因组 of each species种类
represent代表 different不同 survival生存 strategies策略.
20
75157
5977
每个物种的不同基因
代表了不同的生存策略
01:33
They represent代表 hundreds数以百计 of millions百万
of years年份 of evolution演化.
21
81618
4214
也代表了数亿年的进化演变
01:38
The interaction相互作用 between之间
every一切 species'种类' ancestor祖先
22
86879
3792
以及物种的祖先和环境的
相互作用
01:42
and the environment环境.
23
90695
1970
01:46
I was really fascinated入迷 about the world世界,
24
94150
2439
我十分着迷于这个世界
着迷于DNA
01:48
about the DNA脱氧核糖核酸,
25
96613
1182
生命的语言
01:49
about, you know, the language语言 of life,
26
97819
2943
还有学习程序
01:52
the program程序 of learning学习.
27
100786
1646
01:54
So I decided决定 to co-found共发现
the institute研究所 to read them.
28
102767
4733
所以我决定跟人合作建立
一个机构来解读它们
我做了很多相关研究
01:59
I read many许多 of them.
29
107524
1362
02:01
We probably大概 read more than half
of the prior animal动物 genomes基因组 in the world世界.
30
109589
4129
我们可能已经解读了世界上
超过一半动物的基因
02:06
I mean, up to date日期.
31
114315
1404
到目前为止
02:09
We did learn学习 a lot.
32
117443
1235
我们收获了很多
02:11
We did sequence序列, also,
one species种类 many许多, many许多 times ...
33
119297
3868
我们对一个物种进行了多次基因测序
包括人类基因组
02:15
human人的 genome基因组.
34
123189
1159
我们完成了第一个
亚洲人基因组的测序
02:16
We sequenced测序 the first Asian亚洲.
35
124372
1762
我对自己的基因也进行了多次测序
02:18
I sequenced测序 it myself many许多, many许多 times,
36
126158
2838
02:21
just to take advantage优点 of that platform平台.
37
129020
2559
为了充分利用这个平台
02:24
Look at all those repeating重复 base基础 pairs:
38
132968
2906
看看所有这些重复出现的碱基对
02:27
ATCGATCG.
39
135898
1468
ATCG
你几乎无法从中读懂任何含义
02:29
You don't understand理解 anything there.
40
137390
1914
但是再看一下这组字母
02:31
But look at that one base基础 pair.
41
139328
1594
AGGAA 这五个字母
02:32
Those five letters, the AGGAAAGGAA.
42
140946
2523
02:35
These five SNPs单核苷酸多态性 represent代表
a very specific具体 haplotype单倍型
43
143884
3477
这五个SNP(单核苷酸多态性)
代表了一种非常特别的单形体
02:39
in the Tibetan population人口
44
147385
1841
它们是位于藏族人身体中
一种叫做EPAS1的基因
02:41
around the gene基因 called EPASEPAS1.
45
149250
1999
这种基因已被证明是
02:43
That gene基因 has been proved证实 --
46
151273
1731
高度选择性的结果
02:45
it's highly高度 selective可选择的 --
47
153028
1263
是藏族人对高海拔
适应性进行积极选择的
02:46
it's the most significant重大 signature签名
of positive selection选择 of Tibetans西藏人
48
154315
4347
02:50
for the higher更高 altitude高度 adaptation适应.
49
158686
1682
重要标志
02:53
You know what?
50
161102
1214
这说明什么呢
这五个SNP极有可能是
灭绝的丹尼索瓦人 或与丹尼索瓦人
02:54
These five SNPs单核苷酸多态性 were the result结果
of integration积分 of Denisovans丹尼索瓦人,
51
162340
5787
03:00
or Denisovan-like丹尼索瓦人样 individuals个人 into humans人类.
52
168151
3252
有亲缘关系的人种的DNA
与人类DNA结合的结果
03:04
This is the reason原因
why we need to read those genomes基因组.
53
172229
2531
这就是我们需要解读这些基因的原因
它可以让你了解历史
03:06
To understand理解 history历史,
54
174784
1381
了解基因这套学习程序
03:08
to understand理解 what kind
of learning学习 process处理
55
176189
4098
03:12
the genome基因组 has been through通过
for the millions百万 of years年份.
56
180311
3374
在数百万年中经历了什么样的演变
03:17
By reading a genome基因组,
it can give you a lot of information信息 --
57
185498
2923
通过解读基因可以得到很多信息
它能告诉你基因中的一些错误
03:20
tells告诉 you the bugs虫子 in the genome基因组 --
58
188445
1673
例如出生缺陷 单基因遗传病
03:22
I mean, birth分娩 defects缺陷,
monogenetic单成 disorders障碍.
59
190142
3180
而仅仅需要一滴血
03:25
Reading a drop下降 of blood血液
60
193346
1306
它就能解释你为什么会发烧
03:26
could tell you why you got a fever发热,
61
194676
2108
或者当你生病 特别是罹患癌症时
03:28
or it tells告诉 you which哪一个 medicine医学
and dosage剂量 needs需求 to be used
62
196808
3104
告诉你需要使用哪种药物和多少剂量
03:31
when you're sick生病, especially特别 for cancer癌症.
63
199936
2721
03:35
A lot of things could be studied研究,
but look at that:
64
203675
3120
通过基因检测可以获得很多信息
不过看看这个数据
03:38
30 years年份 ago, we were still poor较差的 in China中国.
65
206819
2960
30年前 中国还很穷
03:43
Only .67 percent百分 of the Chinese中文
adult成人 population人口 had diabetes糖尿病.
66
211108
3662
当时只有0.67%的成年人患有糖尿病
03:47
Look at now: 11 percent百分.
67
215187
2143
而现在 这个数字是11%
03:49
Genetics遗传学 cannot不能 change更改 over 30 years年份 --
68
217877
3128
我们的基因不会在
30年内发生这么大的改变
在只有一代人的时间跨度内
03:53
only one generation.
69
221029
1261
03:54
It must必须 be something different不同.
70
222905
1627
肯定有别的影响因素
03:56
Diet饮食?
71
224556
1198
是饮食
03:57
The environment环境?
72
225778
1150
环境
03:59
Lifestyle生活方式?
73
227552
1150
或者生活方式吗
04:01
Even identical相同 twins双胞胎
could develop发展 totally完全 differently不同.
74
229399
4242
即使是同卵双胞胎
都可以变得很不一样
04:07
It could be one becomes
very obese肥胖, the other is not.
75
235059
2877
一个很胖 一个很瘦
04:11
One develops发展 a cancer癌症
and the other does not.
76
239034
2502
一个人得了癌症 另一个则没有
更不用说我们每天都生活在
一个充满压力的环境中
04:13
Not mentioning living活的
in a very stressed强调 environment环境.
77
241560
4905
04:19
I moved移动 to Shenzhen深圳 10 years年份 ago ...
78
247566
2595
10年前我搬到了深圳
04:22
for some reason原因, people may可能 know.
79
250185
2738
由于某些原因 大家可能都知道
04:25
If the gene's基因的 under stress强调,
80
253969
1939
一个人的基因在感受到压力时的
表现会完全不一样
04:27
it behaves的行为 totally完全 differently不同.
81
255932
1667
04:30
Life is a journey旅程.
82
258863
1381
人生是一场旅程
04:32
A gene基因 is just a starting开始 point,
83
260817
2508
基因只是一个起点
而不是终点
04:35
not the end结束.
84
263349
1150
04:37
You have this statistical统计 risk风险
of certain某些 diseases疾病 when you are born天生.
85
265286
4488
你出生时就拥有某种疾病的患病风险
04:42
But every一切 day you make different不同 choices选择,
86
270392
3563
然而每天你都会做出不同的决策
这些决策会增加或
减少某种疾病的风险
04:45
and those choices选择 will increase增加
or decrease减少 the risk风险 of certain某些 diseases疾病.
87
273979
4538
04:51
But do you know
where you are on the curve曲线?
88
279428
2259
但你知道自己在这个曲线上的位置吗
04:54
What's the past过去 curve曲线 look like?
89
282443
2159
过去的曲线是什么样子的
04:56
What kind of decisions决定
are you facing面对 every一切 day?
90
284959
2465
你每天又面对着什么样的选择
04:59
And what kind of decision决定 is the right one
91
287761
2467
在人生旅程的这张曲线图上
05:02
to make your own拥有 right curve曲线
over your life journey旅程?
92
290252
4234
能让你处在正确位置上的
选择究竟是什么
05:07
What's that?
93
295445
1150
那是什么
05:09
The only thing you cannot不能 change更改,
94
297320
1969
唯一你无法改变
无法逆转的事情
05:11
you cannot不能 reverse相反 back,
95
299313
2181
05:13
is time.
96
301518
1228
就是时间
目前是这样
不过这件事儿也说不好
05:14
Probably大概 not yet然而; maybe in the future未来.
97
302770
2001
05:16
(Laughter笑声)
98
304795
1110
(笑声)
既然不能改变已经做出的决定
05:17
Well, you cannot不能 change更改
the decision决定 you've made制作,
99
305929
2819
那我们可以做些什么呢
05:20
but can we do something there?
100
308772
1541
05:22
Can we actually其实 try to run
multiple options选项 on me,
101
310643
5102
我们能够同时运行不同的选择
05:27
and try to predict预测 right
on the consequence后果,
102
315769
3559
对所期待的结果进行预测
再做出正确的选择吗
05:31
and be able能够 to make the right choice选择?
103
319352
2183
05:34
After all,
104
322153
1172
毕竟
每个人都是由自己的选择决定的
05:35
we are our choices选择.
105
323349
1852
05:38
These lady淑女 beetles甲虫 came来了 to me afterwards之后.
106
326413
2574
这些瓢虫后来启发了我
05:41
25 years年份 ago, I made制作
the digital数字 lady淑女 beetles甲虫
107
329642
3463
25年前 我构建了数字化的瓢虫
试图模拟自然界中的瓢虫
05:45
to try to simulate模拟 real真实 lady淑女 beetles甲虫.
108
333129
1784
05:47
Can I make a digital数字 me ...
109
335503
1785
我是否可以同样
构建一个数字化的我
05:49
to simulate模拟 me?
110
337897
1324
来模拟真实的我自己呢
05:51
I understand理解 the neural神经
network网络 could become成为
111
339955
2561
我当然明白其中的神经网络可能会
05:54
much more sophisticated复杂的
and complicated复杂 there.
112
342540
3086
变得更加复杂
那么我是否可以做一个
05:57
Can I make that one,
113
345650
1554
05:59
and try to run multiple options选项
on that digital数字 me --
114
347228
3882
并尝试运行这个数字化的我
06:03
to compute计算 that?
115
351134
1260
来计算出不同的选择结果呢
06:05
Then I could live生活 in different不同 universes宇宙,
116
353025
2963
这样我就可以同时平行的生活在
06:08
in parallel平行, at the same相同 time.
117
356012
2764
不同的宇宙中
06:11
Then I would choose选择
whatever随你 is good for me.
118
359148
2513
然后选择对我来说最合适的方案
06:14
I probably大概 have the most comprehensive全面
digital数字 me on the planet行星.
119
362243
3842
我的生命数据可能是
这个星球上最全面的
我在自己身上可是做了不少投资
06:18
I've spent花费 a lot of dollars美元
on me, on myself.
120
366109
2657
06:21
And the digital数字 me told me
I have a genetic遗传 risk风险 of gout痛风
121
369987
5206
这个数字化的我告诉我
种种信息表明我有痛风方面的
遗传风险
06:27
by all of those things there.
122
375217
1667
06:29
You need different不同 technology技术 to do that.
123
377254
2111
需要不同的技术才能打造
这个数字化的我
你需要蛋白质 基因
06:31
You need the proteins蛋白质, genes基因,
124
379389
1570
代谢 抗体的数据
06:32
you need metabolized代谢 antibodies抗体,
125
380983
2526
06:35
you need to screen屏幕 all your body身体
126
383533
2492
你需要筛查全身
06:38
about the bacterias and viruses病毒
covering覆盖 you, or in you.
127
386049
3624
搜集体内外所有细菌和病毒的数据
你需要各种智能设备
06:41
You need to have
all the smart聪明 devices设备 there --
128
389697
2788
智能车 智能家居 智能桌子
06:44
smart聪明 cars汽车, smart聪明 house, smart聪明 tables,
129
392509
3416
06:47
smart聪明 watch, smart聪明 phone电话
to track跟踪 all of your activities活动 there.
130
395949
3329
智能手表 智能手机等等
来跟踪你所有的活动
06:51
The environment环境 is important重要 --
131
399302
1477
要知道环境数据很重要
一切都很重要
06:52
everything's一切的 important重要 --
132
400803
1221
另外别忘了智能马桶
06:54
and don't forget忘记 the smart聪明 toilet厕所.
133
402048
1746
(笑)
06:55
(Laughter笑声)
134
403818
1031
这简直就是一种浪费 是吧
06:56
It's such这样 a waste浪费, right?
135
404873
1774
每天这么多宝贵的信息
就这么被水冲掉了
06:58
Every一切 day, so much invaluable无价 information信息
just has been flushed into the water.
136
406671
5685
07:04
And you need them.
137
412796
1236
你需要它们
需要测量这些数据
07:06
You need to measure测量 all of them.
138
414056
1524
你应该测量并计算周围的
07:07
You need to be able能够 to measure测量
everything around you
139
415604
2623
所有这些东西
07:10
and compute计算 them.
140
418251
1217
07:12
And the digital数字 me told me
I have a genetic遗传 defect缺陷.
141
420113
3883
而这个数字化的我告诉我
我有遗传缺陷
07:16
I have a very high risk风险 of gout痛风.
142
424797
2071
我患痛风的概率很大
07:19
I don't feel anything now,
143
427868
1597
我暂时还没什么感觉
看着挺健康的
07:21
I'm still healthy健康.
144
429489
1372
但看看我的尿酸水平
07:22
But look at my uric尿酸 acid level水平.
145
430885
1501
07:24
It's double the normal正常 range范围.
146
432410
1815
是正常范围的两倍
07:26
And the digital数字 me searched搜索
all the medicine医学 books图书,
147
434919
2821
而数字化的我搜索了
所有的医药典籍
07:29
and it tells告诉 me, "OK, you could
drink burdock tea" --
148
437764
4168
告诉我 你可以喝牛蒡茶
07:33
I cannot不能 even pronounce发音 it right --
149
441956
1698
这个词我甚至都不太会读
07:35
(Laughter笑声)
150
443678
1035
(笑)
这种茶来自中国的古老智慧
07:36
That is from old Chinese中文 wisdom智慧.
151
444737
1814
07:39
And I drank that tea for three months个月.
152
447076
2759
不过我喝了三个月的牛蒡茶
尿酸值就恢复正常了
07:41
My uric尿酸 acid has now gone走了 back to normal正常.
153
449859
2541
07:45
I mean, it worked工作 for me.
154
453118
1675
这招儿对我还挺管用的
07:46
All those thousands数千 of years年份
of wisdom智慧 worked工作 for me.
155
454817
2516
所有这些千年智慧
对我而言都是有用的
我很幸运
07:49
I was lucky幸运.
156
457357
1150
07:50
But I'm probably大概 not lucky幸运 for you.
157
458864
3508
但可能对于你们来说就不一定了
07:55
All of this existing现有
knowledge知识 in the world世界
158
463189
2165
世界上一切现有的知识
不可能对每个人都有效
不可能都是对症下药
07:57
cannot不能 possibly或者 be efficient高效 enough足够
or personalized个性化 enough足够 for yourself你自己.
159
465378
5824
08:03
The only way to make
that digital数字 me work ...
160
471872
2655
能让这个数字化的我有效的唯一方法
08:07
is to learn学习 from yourself你自己.
161
475424
2057
就是从自己的身体中学习
08:11
You have to ask a lot
of questions问题 about yourself你自己:
162
479093
2404
你必须问自己很多问题
08:13
"What if?" --
163
481521
1673
如果这么做会怎样
我现在有时差反应
08:15
I'm being存在 jet-lagged喷射滞后 now here.
164
483218
1803
你们可能看不出来 但我确实有
08:17
You don't probably大概 see it, but I do.
165
485045
1958
08:20
What if I eat less?
166
488073
1792
如果我少吃点呢
08:21
When I took metformin二甲双胍,
supposedly按说 to live生活 longer?
167
489889
2948
如果我服用二甲双胍
是否就可以活得更长呢
08:25
What if I climb Mt公吨. Everest珠峰?
168
493574
1347
如果我去爬珠穆朗玛峰呢
08:26
It's not that easy简单.
169
494945
1302
可能没那么容易
或者去跑马拉松呢
08:28
Or run a marathon马拉松?
170
496271
1330
08:30
What if I drink a bottle瓶子 of mao-tai茅台酒,
171
498132
2314
如果我喝一瓶茅台酒
一种中国的烈性酒
08:32
which哪一个 is a Chinese中文 liquor,
172
500470
1336
08:33
and I get really drunk?
173
501830
1194
真的喝醉了会怎么样
08:35
I was doing a video视频 rehearsal排演 last time
with the folks乡亲 here,
174
503048
4429
上次在这里跟工作人员
进行了一次录像彩排
我那会儿喝醉了
08:39
when I was drunk,
175
507501
1269
结果我的演讲内容完全跑偏了
08:40
and I totally完全 delivered交付
a different不同 speech言语.
176
508794
2089
(笑)
08:42
(Laughter笑声)
177
510907
2869
08:45
What if I work less, right?
178
513800
2301
如果我的工作量少一点呢
我的压力是否就减轻了
08:48
I have been less stressed强调, right?
179
516125
1882
这种情况从来没有发生在我身上
08:50
So that probably大概 never happened发生 to me,
180
518031
1810
我每天压力都很大
08:51
I was really stressed强调 every一切 day,
181
519865
2098
但我希望我的压力能够小一点
08:53
but I hope希望 I could be less stressed强调.
182
521987
1966
08:56
These early studies学习 told us,
183
524291
2179
这些早期研究告诉我们
即使吃同样的一根香蕉
08:58
even with the same相同 banana香蕉,
184
526494
1983
不同个体的血糖水平反应
09:00
we have totally完全 different不同
glucose-level葡萄糖水平 reactions反应
185
528501
2987
都可能完全不同
09:03
over different不同 individuals个人.
186
531512
1386
那我呢
09:04
How about me?
187
532922
1150
09:06
What is the right breakfast早餐 for me?
188
534416
1998
一顿适合我的早餐应该吃些什么
我需要做两个星期的对照实验
09:08
I need to do two weeks
of controlled受控 experiments实验,
189
536438
2918
测试各种不同的食物成分
09:11
of testing测试 all kinds of different不同
food餐饮 ingredients配料 on me,
190
539380
3745
并检查我身体的反应
09:15
and check my body's身体的 reaction反应.
191
543149
2288
我不知道对我来说精确的营养
09:17
And I don't know
the precise精确 nutrition营养 for me,
192
545461
3117
到底应该包含什么
09:20
for myself.
193
548602
1150
09:23
Then I wanted to search搜索
all the Chinese中文 old wisdom智慧
194
551193
4364
我想搜遍所有中国的古老智慧
找到让我活得更久 更健康的秘诀
09:27
about how I can live生活 longer,
and healthier健康.
195
555581
2992
09:30
I did it.
196
558889
1228
我确实付诸行动了
不过其中有一些并不现实
09:32
Some of them are really unachievable无法实现.
197
560141
2251
09:34
I did this once一旦 last October十月,
198
562742
2865
我在去年十月份尝试了一次
七天不吃饭
09:37
by not eating for seven days.
199
565631
1718
09:40
I did a fast快速 for seven days
with six partners伙伴 of mine.
200
568149
4124
我与我的六个伙伴一起进行了
为期七天的绝食体验
09:44
Look at those people.
201
572778
1259
看看他们
有一个人笑了
09:46
One smile微笑.
202
574061
1151
知道为什么吗
09:47
You know why he smiled笑笑?
203
575236
1151
他作弊了
09:48
He cheated被骗.
204
576411
1167
(笑)
09:49
(Laughter笑声)
205
577602
1000
晚上他偷偷喝了一杯咖啡
09:50
He drank one cup杯子 of coffee咖啡 at night,
206
578626
3136
我们直接从他的数据中发现了
09:53
and we caught抓住 it from the data数据.
207
581786
1485
09:55
(Laughter笑声)
208
583295
1045
(笑)
我们差不多解读出了
数据中的所有内容
09:56
We measured测量 everything from the data数据.
209
584364
2460
我们能够追踪这些数据
09:58
We were able能够 to track跟踪 them,
210
586848
2214
而且切切实实的看到了
10:01
and we could really see --
211
589086
1558
10:02
for example, my immune免疫的 system系统,
212
590668
2001
我的免疫系统的变化 举个例子
给大家一点直观的信息
10:04
just to give you a little hint暗示 there.
213
592693
1762
我的免疫系统在24小时内
发生了巨大的变化
10:06
My immune免疫的 system系统 changed
dramatically显着 over 24 hours小时 there.
214
594479
4304
10:11
And my antibody抗体 regulates调整对象 my proteins蛋白质
215
599918
3133
而基于这个巨大变化
我的抗体开始对我体内的
10:15
for that dramatic戏剧性 change更改.
216
603075
1536
蛋白质进行调节
所有参与者都是如此
10:16
And everybody每个人 was doing that.
217
604635
1381
尽管每个人的免疫系统
天生各不相同
10:18
Even if we're essentially实质上
totally完全 different不同 at the very beginning开始.
218
606040
3332
这很可能是将来治疗
癌症或类似疾病的
10:21
And that probably大概 will be
an interesting有趣 treatment治疗 in the future未来
219
609396
3045
10:24
for cancer癌症 and things like that.
220
612465
1643
一个有意思的方法
而且正在变得越来越有趣
10:26
It becomes very, very interesting有趣.
221
614132
1630
10:28
But something you probably大概
don't want to try,
222
616286
2701
但有些方法你可能未必想尝试
比如饮用健康人的粪水
10:31
like drinking fecal粪便 water
from a healthier健康 individual个人,
223
619011
3676
10:34
which哪一个 will make you feel healthier健康.
224
622711
1667
虽然这会让你感觉更健康
这也是来自古老中国的智慧
10:36
This is from old Chinese中文 wisdom智慧.
225
624402
1715
不妨看一下
10:38
Look at that, right?
226
626141
1436
10:39
Like 1,700 years年份 ago,
227
627601
2166
1700年前
10:41
it's already已经 there, in the book.
228
629791
2280
这种方法就已经被记录在册了
10:44
But I still hate讨厌 the smell.
229
632608
1327
但我还是没法接受那个味道
10:46
(Laughter笑声)
230
634237
1150
(笑)
10:47
I want to find out the true真正 way to do it,
231
635411
2406
我想找出另一种方式
10:49
maybe find a combination组合 of cocktails鸡尾酒
of bacterias and drink it,
232
637841
4354
或许我们可以用混合了
益生菌的鸡尾酒来替代
会让我感觉好一点
10:54
it probably大概 will make me better.
233
642219
1524
所以我打算试试
10:55
So I'm trying to do that.
234
643767
1191
尽管我依然在努力尝试
10:56
Even though虽然 I'm trying this hard,
235
644982
3002
但是要测试出所有可能的
方法依然是非常困难的
11:00
it's so difficult to test测试 out
all possible可能 conditions条件.
236
648008
5026
11:05
It's not possible可能 to do
all kinds of experiments实验 at all ...
237
653058
5237
针对每个个体做
各种实验也并不现实
但是我们在这个星球上
有70亿个学习程序
11:11
but we do have seven billion十亿
learning学习 programs程式 on this planet行星.
238
659341
3813
11:15
Seven billion十亿.
239
663178
1266
70亿
11:16
And every一切 program程序
is running赛跑 in different不同 conditions条件
240
664468
3651
每个学习程序都在
不同的条件下运行
并进行不同的实验
11:20
and doing different不同 experiments实验.
241
668143
1781
11:21
Can we all measure测量 them?
242
669948
1851
我们可以测量所有这些个体吗
11:24
Seven years年份 ago,
I wrote an essay文章 in "Science科学"
243
672962
3215
七年前 我在《科学》杂志上
发表了一篇文章
11:28
to celebrate庆祝 the human人的 genome's基因组的
10-year-年 anniversary周年.
244
676201
3292
为了庆祝人类基因组计划10周年
11:32
I said, "Sequence序列 yourself你自己,
245
680175
1654
我当时说过 测序你自己
11:33
for one and for all."
246
681853
1623
为了个体 也为了全人类
11:35
But now I'm going to say,
247
683798
1868
但是现在我要说的是
11:37
"Digitalize数字化 yourself你自己 for one and for all."
248
685690
3746
数字化你自己
为了个人 也为了全人类
11:42
When we make this digital数字 me
into a digital数字 we,
249
690275
5600
当我们把这个 数字化的我
变成了 数字化的我们
11:47
when we try to form形成 an internet互联网 of life,
250
695899
3752
当我们试着构建
一个数字化生命网络
11:51
when people can learn学习 from each other,
251
699675
2861
当人们可以互相学习
学习彼此的经验
11:54
when people can learn学习
from their experience经验,
252
702560
2707
11:57
their data数据,
253
705291
1731
彼此的数据
11:59
when people can really form形成
a digital数字 me by themselves他们自己
254
707046
3601
当人们真的可以自主
打造一个数字化的我
12:02
and we learn学习 from it,
255
710671
1611
让我们得以中进行学习
12:05
the digital数字 we will be
totally完全 different不同 with a digital数字 me.
256
713416
5732
这个 数字化的我们 将与
数字化的我 完全不同
12:11
But it can only come from the digital数字 me.
257
719172
3420
但它只能来自 数字化的我
12:16
And this is what I try to propose提出 here.
258
724103
2979
这就是我在这里提出的建议
12:20
Join加入 me --
259
728121
1150
加入 我
12:21
become成为 we,
260
729944
1150
成为 我们
12:23
and everybody每个人 should build建立 up
their own拥有 digital数字 me,
261
731792
4938
每个人都应该建立数字化的自我
12:28
because only by that
will you learn学习 more about you,
262
736754
4519
因为只有这样
你才能更加了解你自己
12:33
about me,
263
741297
1424
了解 我
12:34
about us ...
264
742745
1165
了解 我们
12:36
about the question I just posed构成
at the very beginning开始:
265
744678
3680
了解我最开始提出的那个问题
12:40
"What is life?"
266
748382
1150
什么是生命
12:42
Thank you.
267
750066
1169
谢谢
(鼓掌)
12:43
(Applause掌声)
268
751259
5950
12:49
Chris克里斯 Anderson安德森:
One quick question for you.
269
757233
2761
克里斯·安德森(CA):
我想快速的问一个问题
12:52
I mean, the work is amazing惊人.
270
760818
1974
这项工作无疑相当出色
我猜大家可能还有一个问题
12:54
I suspect疑似 one question people have is,
271
762816
3198
因为我们都期待着这些神奇的
12:58
as we look forward前锋 to these amazing惊人
technical技术 possibilities可能性
272
766038
3281
13:01
of personalized个性化 medicine医学,
273
769343
1361
个性化医疗技术成为可能
而在短期内 感觉还只有
少数人才能负担得起
13:02
in the near-term短期 it feels感觉 like
they're only going to be affordable实惠
274
770728
3303
是吗
13:06
for a few少数 people, right?
275
774055
1276
仅仅是做基因测序就需要花很多钱
13:07
It costs成本 many许多 dollars美元 to do
all the sequencing测序 and so forth向前.
276
775355
2991
13:10
Is this going to lead to a kind of,
277
778889
2912
这是否会导致在某种程度上
13:13
you know, increasing增加 inequality不等式?
278
781825
2317
增加了不平等
13:16
Or do you have this vision视力
that the knowledge知识 that you get
279
784166
3911
或者您是否有这样的构想
从这些早期的志愿者
13:20
from the pioneers开拓者
280
788101
1352
身上获取的知识
可以被快速的复制推广
13:21
can actually其实 be
pretty漂亮 quickly很快 disseminated传播
281
789477
2096
13:23
to help a broader更广泛 set of recipients收件人?
282
791597
4124
从而帮助更广泛的群体呢
王俊:很好的问题
13:27
Jun Wang: Well, good question.
283
795745
1534
十七年前 当我与人合伙创立华大基因
13:29
I'll tell you that seven years年份 ago,
when I co-founded共同创立 BGIBGI,
284
797303
3551
并担任这家公司CEO的时候
13:32
and served提供服务 as the CEOCEO
of the company公司 there,
285
800878
3405
我唯一的目标就是
13:36
the only goal目标 there for me to do
286
804307
2381
推动基因测序成本的下降
13:38
was to drive驾驶 the sequencing测序 cost成本 down.
287
806712
1983
13:41
It started开始 from 100 million百万 dollars美元
per human人的 genome基因组.
288
809044
2775
从最开始要花1亿美元完成
对一个人全基因组的测序
13:43
Now, it's a couple一对 hundred dollars美元
for a human人的 genome基因组.
289
811843
2591
到现在只需要几百美元
13:46
The only reason原因 to do it
is to get more people to benefit效益 from it.
290
814458
3614
我这么做的唯一原因
就是希望让更多的人从中受益
13:50
So for the digital数字 me,
it's the same相同 thing.
291
818378
2157
而 数字化的我 也是由此诞生的
13:52
Now, you probably大概 need,
292
820559
1489
目前你可能需要
一百万美元去数字化一个生命个体
13:54
you know, one million百万 dollars美元
to digitize数字化 a person.
293
822072
3229
13:57
I think it has to be 100 dollars美元.
294
825801
1675
但我认为在未来
必须要降到100美元
13:59
It has to be free自由 for many许多 of those people
that urgently迫切 need that.
295
827987
4049
甚至是免费 尤其对于那些迫切需要
这项技术的人来说 这是必须的
14:04
So this is our goal目标.
296
832372
1267
所以这就是我们的目标
14:05
And it seems似乎 that with all
this merging合并 of the technology技术,
297
833993
3423
当这一切技术都能够融合之后
14:09
I'm thinking思维 that in the very near future未来,
298
837440
2592
我认为在不远的将来
或许三到五年
14:12
let's say three to five years年份,
299
840056
2365
一切就会成为现实
14:14
it will come to reality现实.
300
842445
1482
这就是为什么我创立了碳云智能
14:15
And this is the whole整个 idea理念
of why I founded成立 iCarbonXiCarbonX,
301
843951
3979
我的第二家公司
14:19
my second第二 company公司.
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847954
1219
其目的就是要把成本降低到
14:21
It's really trying to get the cost成本 down
303
849197
2868
14:24
to a level水平 where every一切 individual个人
could have the benefit效益.
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852089
3420
让每个人都可以从中受益的水平
CA:好的 所以您的梦想
不是让它为少数的精英服务
14:27
CACA: All right, so the dream梦想 is not
elite原种 health健康 services服务 for few少数,
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855533
3048
而是真正要使
14:30
it's to really try
306
858605
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and actually其实 make overall总体 health健康 care关心
much more cost成本 effective有效 --
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859863
3111
医疗健康服务更具普世价值
王俊:的确如此 但我们需要从
一些早期的先行者开始
14:34
JWJW: But we started开始
from some early adopters采纳者,
308
862998
2430
14:37
people believing相信 ideas思路 and so on,
309
865452
2506
从更加相信这个想法的一些人开始
14:39
but eventually终于, it will become成为
everybody's每个人的 benefit效益.
310
867982
3642
但最终它将能够让每个人受益
14:44
CACA: Well, Jun, I think
it's got to be true真正 to say
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872303
2333
CA:王俊 我不得不说
你是这个星球上
最令人叹服的科学家之一
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you're one of the most amazing惊人
scientific科学 minds头脑 on the planet行星,
312
874660
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真的很荣幸能邀请到你
14:49
and it's an honor荣誉 to have you.
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877642
1429
王俊:谢谢
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JWJW: Thank you.
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(鼓掌)
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(Applause掌声)
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Translated by xiao gu

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ABOUT THE SPEAKER
Jun Wang - Genomics researcher
At iCarbonX, Jun Wang aims to establish a big data platform for health management.

Why you should listen

In 1999, Jun Wang founded the Bioinformatics Department of Beijing Genomics Institute (BGI, now known as BGI Shenzhen), one of China’s premier research facilities. Until July 2015, Wang led the institution of 5,000+ people engaged in studies of genomics and its informatics, including genome assembly, annotation, expression, comparative genomics, molecular evolution, transcriptional regulation, genome variation analysis, database construction as well as methodology development such as the sequence assembler and alignment tools. He also focuses on interpretation of the definition of "gene" by expression and conservation study. In 2003, Wang was also involved in the SARS genome analysis and the silkworm genome assembly and analysis in cooperation with Chinese Southeast Agricultural University. The Pig Genome Project was completed at BGI under his leadership, as well as the chicken genome variation map and the TreeFam in collaboration with the Sanger Institute. In 2007, he and his group finished the first Asian diploid genome, the 1000 genome project, and many more projects. He initiated the "million genomes project" which seeks to better understand health based on human, plant, animal and micro-ecosystem genomes.

In late 2015, Wang founded a new institute/company, iCarbonX, aiming to develop an artificial intelligence engine to interpret and mine multiple health-related data and help people better manage their health and defeat disease.

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Jun Wang | Speaker | TED.com