TEDxBoston 2011
Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution
Richard Resnick : La révolution génomique est là
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Dans cette présentation vulgarisatrice faite à TEDxBoston, Richard Resnick montre comment le séquençage génomique rapide et pas cher est sur le point de révolutionner la santé (et l'assurance et la politique).
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
Mesdames et Messieurs,
00:17
I present to you the human genome.
1
2000
3000
voici le génome humain.
00:20
(Applause)
2
5000
3000
(Applaudissements)
00:23
Chromosome one, top left.
3
8000
2000
Le chromosome 1, en haut à gauche.
00:25
Bottom right are the sex chromosomes.
4
10000
2000
En bas à droite, les chromosomes sexuels.
00:27
Women have two copies of that big X chromosome;
5
12000
2000
Les femmes ont 2 exemplaires de ce grand chromosome X;
00:29
men have the X
6
14000
2000
les hommes ont un X
00:31
and, of course, that small copy of the Y.
7
16000
2000
et, bien sûr, un petit exemplaire du Y.
00:33
Sorry boys, but it's just a tiny little thing that makes you different.
8
18000
4000
Désolé les gars, mais c'est juste une toute petite chose qui vous rend différents.
00:37
So if you zoom in on this genome,
9
22000
3000
Si vous zoomez sur ce génome,
00:40
then what you see, of course, is this double helix structure --
10
25000
3000
vous voyez, bien sûr, la structure en double hélice;
00:43
the code of life spelled out with these four biochemical letters,
11
28000
2000
le code de la vie épelé avec ces 4 lettres biochimiques,
00:45
or we call them bases, right:
12
30000
2000
que nous appelons bases, donc :
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
A, C, G et T.
00:49
How many are there in the human genome? Three billion.
14
34000
2000
Combien y en-t-il dans le génome humain? 3 milliards.
00:51
Is that a big number?
15
36000
2000
Est-ce un nombre élevé?
00:53
Well, everybody can throw around big numbers.
16
38000
2000
Tout le monde peut avancer des nombres élevés.
00:55
But in fact, if I were to place one base
17
40000
2000
Mais en fait, si je plaçais une base
00:57
on each pixel of this 1280 by 800 resolution screen,
18
42000
3000
sur chaque pixel de cet écran de 1280 sur 800,
01:00
we would need 3,000 screens to take a look at the genome.
19
45000
3000
il me faudrait 3000 écrans pour voir le génome dans sa totalité.
01:03
So it's really quite big.
20
48000
2000
C'est donc plutôt élevé.
01:05
And perhaps because of its size,
21
50000
2000
Sans doute à cause de cette taille,
01:07
a group of people -- all, by the way, with Y chromosomes --
22
52000
3000
certaines personnes – toutes, en fait, avec des chromosomes Y –
01:10
decided they would want to sequence it.
23
55000
2000
ont décidé de le séquencer.
01:12
(Laughter)
24
57000
2000
(Rires)
01:14
And so 15 years, actually, and about four billion dollars later,
25
59000
3000
Et 15 ans et à peu près 4 milliards de dollars plus tard,
01:17
the genome was sequenced and published.
26
62000
2000
le génome a été séquencé et publié.
01:19
In 2003, the final version was published, and they keep working on it.
27
64000
3000
En 2003, la version définitive a été publiée, et ils continuent à travailler là-dessus.
01:22
That was all done on a machine that looks like this.
28
67000
2000
Tout ça effectué sur une machine qui ressemble à cela.
01:24
It costs about a dollar for each base --
29
69000
2000
Cela coûte environ 1 dollar par base;
01:26
a very slow way of doing it.
30
71000
2000
une méthode vraiment très lente.
01:28
Well folks, I'm here to tell you
31
73000
2000
Eh bien, les gars, je suis ici pour vous dire
01:30
that the world has completely changed
32
75000
2000
que le monde a complètement changé
01:32
and none of you know about it.
33
77000
2000
et que personne ici n'est au courant.
01:34
So now what we do is we take a genome,
34
79000
2000
Maintenant, nous prenons un génome,
01:36
we make maybe 50 copies of it,
35
81000
2000
nous en faisons environ 50 copies,
01:38
we cut all those copies up into little 50-base reads,
36
83000
3000
nous les coupons en petits segments de 50 bases,
01:41
and then we sequence them, massively parallel.
37
86000
2000
et nous les séquençons, en calcul parallèle de masse.
01:43
And then we bring that into software,
38
88000
2000
Nous mettons cela dans un logiciel,
01:45
and we reassemble it and we tell you what the story is.
39
90000
2000
nous le réassemblons et vous racontons son histoire.
01:47
And so just to give you a picture of what this looks like,
40
92000
3000
Juste pour vous donner une idée de ce à quoi cela ressemble,
01:50
the Human Genome Project: 3 gigabases, right.
41
95000
2000
le Projet Génome Humain : 3 gigabases. OK.
01:52
One run on one of these machines:
42
97000
2000
Un passage sur une de ces machines :
01:54
200 gigabases in a week.
43
99000
3000
200 gigabases par semaine.
01:57
And that 200 is going to change to 600 this summer,
44
102000
3000
Et de 200, ça va passer à 600 cet été,
02:00
and there's no sign of this pace slowing.
45
105000
3000
et rien n'indique un ralentissement.
02:03
So the price of a base, to sequence a base,
46
108000
3000
Le prix d'une base, le prix pour séquencer une base
02:06
has fallen 100 million times.
47
111000
3000
est 100 millions de fois plus bas.
02:09
That's the equivalent of you filling up your car with gas in 1998,
48
114000
3000
C'est comparable à un plein de voiture fait en 1998,
02:12
waiting until 2011,
49
117000
2000
qui, en ayant attendu jusqu'en 2011,
02:14
and now you can drive to Jupiter and back twice.
50
119000
2000
permet de faire 2 allers-retours jusqu'à Jupiter.
02:16
(Laughter)
51
121000
5000
(Rires)
02:21
World population,
52
126000
2000
La population mondiale,
02:23
PC placements,
53
128000
2000
le nombre de PC,
02:25
the archive of all the medical literature,
54
130000
3000
les archives de la documentation médicale,
02:28
Moore's law,
55
133000
2000
la loi de Moore,
02:30
the old way of sequencing, and here's all the new stuff.
56
135000
3000
l'ancienne manière de séquencer, et voici toutes ces nouveautés.
02:33
Guys, this is a log scale;
57
138000
2000
On est sur une échelle logarithmique;
02:35
you don't typically see lines that go up like that.
58
140000
3000
on ne voit pas souvent des courbes qui montent comme cela.
02:38
So the worldwide capacity to sequence human genomes
59
143000
3000
La capacité mondiale à séquencer des génomes humains
02:41
is something like 50,000 to 100,000 human genomes this year.
60
146000
3000
est d'environ 50 000 à 100 000 génomes cette année.
02:44
And we know this based on the machines that are being placed.
61
149000
3000
Et ceci, sur la base des machines actuelles.
02:47
This is expected to double, triple or maybe quadruple
62
152000
3000
On s'attend à ce que cela double, triple, voire quadruple
02:50
year over year for the foreseeable future.
63
155000
2000
année après année dans un futur proche.
02:52
In fact, there's one lab in particular
64
157000
2000
En fait, il existe un laboratoire en particulier
02:54
that represents 20 percent of all that capacity.
65
159000
3000
qui représente 20 % de toute cette capacité.
02:57
It's called the Beijing Genomics Institute.
66
162000
3000
C'est l'Institut de génomique de Pékin.
03:00
The Chinese are absolutely winning this race to the new Moon, by the way.
67
165000
4000
Les Chinois sont largement en train de gagner cette course vers la nouvelle Lune, en réalité.
03:04
What does this mean for medicine?
68
169000
2000
Qu'est-ce que cela signifie pour la médecine?
03:06
So a woman is age 37.
69
171000
2000
Prenons une femme de 37 ans.
03:08
She presents with stage 2 estrogen receptor-positive breast cancer.
70
173000
4000
Elle a un cancer du sein de phase 2 à récepteurs d’œstrogènes positifs.
03:12
She is treated with surgery, chemotherapy and radiation.
71
177000
3000
On la traite par de la chirurgie, de la chimiothérapie et des rayons.
03:15
She goes home.
72
180000
2000
Elle rentre chez elle.
03:17
Two years later, she comes back with stage three C ovarian cancer.
73
182000
3000
Deux ans après, elle revient avec un cancer de l’ovaire en phase 3C.
03:20
Unfortunately, treated again with surgery and chemotherapy.
74
185000
3000
Malheureusement, on la traite à nouveau par la chirurgie et la chimiothérapie.
03:23
She comes back three years later at age 42
75
188000
2000
Elle revient 3 ans après, elle a 42 ans :
03:25
with more ovarian cancer, more chemotherapy.
76
190000
3000
le cancer de l’ovaire a progressé, encore plus de chimiothérapie.
03:28
Six months later,
77
193000
2000
Six mois plus tard,
03:30
she comes back with acute myeloid leukemia.
78
195000
3000
elle revient avec une leucémie myéloblastique aiguë.
03:34
She goes into respiratory failure and dies eight days later.
79
199000
3000
Elle a des problèmes respiratoires et meurt 8 jours plus tard.
03:37
So first, the way in which this woman was treated, in as little as 10 years,
80
202000
3000
Premièrement, la manière de soigner cette femme, dans à peine 10 ans,
03:40
will look like bloodletting.
81
205000
3000
ressemblera à la saignée d'autrefois.
03:43
And it's because of people like my colleague, Rick Wilson,
82
208000
2000
Et cela, grâce à des personnes comme mon collègue Rick Wilson
03:45
at the Genome Institute at Washington University,
83
210000
3000
de l'Institut du génome à l'Université de Washington,
03:48
who decided to take a look at this woman postmortem.
84
213000
2000
qui ont décidé d'étudier cette femme après son décès.
03:50
And he sequenced, he took skin cells, healthy skin,
85
215000
3000
Il a séquencé, il a pris des cellules de peau, de peau saine,
03:53
and cancerous bone marrow,
86
218000
2000
de la moelle épinière cancéreuse,
03:55
and he sequenced the whole genomes of both of them
87
220000
2000
et a séquencé les deux génomes complets
03:57
in a couple of weeks, no big deal.
88
222000
3000
en quelques semaines, facilement.
04:00
And then he compared those two genomes in software,
89
225000
2000
Il a ensuite comparé ces deux génomes sur ordinateur,
04:02
and what he found, among other things,
90
227000
2000
et a trouvé, entre autres,
04:04
was a deletion, a 2,000-base deletion
91
229000
2000
un effacement, un effacement de 2000 bases
04:06
across three billion bases
92
231000
2000
sur 3 milliards
04:08
in a particular gene called TP53.
93
233000
2000
dans un gène spécifique appelé P53.
04:10
If you have this deleterious mutation in this gene,
94
235000
3000
Si vous avez une mutation délétère sur ce gène,
04:13
you're 90 percent likely to get cancer in your life.
95
238000
3000
vous avez 90 % de chance d'avoir un cancer.
04:16
So unfortunately, this doesn't help this woman,
96
241000
2000
Malheureusement, cela n'aide pas cette femme,
04:18
but it does have severe, profound if you will,
97
243000
3000
mais cela a des conséquences
04:21
implications to her family.
98
246000
2000
significatives pour sa famille.
04:23
I mean, if they have the same mutation,
99
248000
2000
Je m'explique : s'ils ont la même mutation
04:25
and they get this genetic test, and they understand it,
100
250000
3000
s'ils font ce test génétique, s'ils le comprennent,
04:28
then they can go and get regular screens, and they can catch cancer early
101
253000
3000
ils pourront faire des tests réguliers, identifier le cancer plus tôt
04:31
and potentially live a significantly longer life.
102
256000
2000
et peut-être vivre beaucoup plus longtemps.
04:33
Let me introduce you now to the Beery twins,
103
258000
2000
Laissez-moi vous présenter les jumeaux Beery,
04:35
diagnosed with cerebral palsy at the age of two.
104
260000
2000
dont la paralysie cérébrale a été diagnostiquée quand ils avaient 2 ans.
04:37
Their mom is a very brave woman
105
262000
2000
Leur mère est une femme très courageuse
04:39
who didn't believe that the symptoms weren't matching up,
106
264000
2000
qui trouvait que les symptômes ne correspondaient pas,
04:41
and through some heroic efforts and a lot of Internet searching,
107
266000
2000
et par des efforts héroïques et beaucoup de recherches sur Internet,
04:43
she was able to convince the medical community
108
268000
3000
elle a pu convaincre la communauté médicale
04:46
that, in fact, they had something else.
109
271000
2000
qu'en fait, ils avaient autre chose.
04:48
What they had was dopa-responsive dystonia.
110
273000
3000
Ils avaient une dystonie sensible à la L-Dopa.
04:51
And so they were given L-Dopa,
111
276000
2000
On leur a donné de la L-Dopa,
04:53
and their symptoms did improve,
112
278000
2000
leur état s'est amélioré,
04:55
but they weren't totally asymptomatic.
113
280000
2000
mais pas totalement.
04:57
Significant problems remained.
114
282000
2000
Il restait des problèmes graves.
04:59
Turns out the gentleman in this picture is a guy named Joe Beery,
115
284000
2000
Il se trouve que ce monsieur sur la photo est Joe Beery,
05:01
who was lucky enough to be the CIO
116
286000
2000
qui avait suffisamment de chance pour diriger
05:03
of a company called Life Technologies.
117
288000
2000
une société appelé Life Technologies.
05:05
They're one of the two companies
118
290000
2000
C'était une des deux sociétés
05:07
that makes these massive whole genome sequencing tools.
119
292000
3000
qui réalisaient ces outils de séquencement du génome en masse.
05:10
And so what he did was he got his kids sequenced.
120
295000
3000
Il a fait séquencer celui de ses enfants.
05:13
And what they found was a series of mutations in a gene called SPR,
121
298000
3000
Il a trouvé une série de mutations sur un gène appelé SPR,
05:16
which is responsible for producing serotonin, among other things.
122
301000
4000
responsable, entre autres, de la production de sérotonine.
05:20
So on top of L-Dopa, they gave these kids a serotonin precursor drug,
123
305000
3000
En plus de la L-Dopa, ils ont donné aux enfants un médicament précurseur de la sérotonine,
05:23
and they're effectively normal now.
124
308000
2000
et ils sont désormais normaux.
05:25
Guys, this would never have happened without whole genome sequencing.
125
310000
3000
Je vous le dis, cela ne serait jamais arrivé sans le séquencement complet du génome.
05:28
And at the time -- this was a few years ago -- it cost $100,000.
126
313000
2000
A l'époque – il y a quelques années – cela coûtait 100 000 $.
05:30
Today it's $10,000. Next year it's $1,000.
127
315000
2000
Aujourd'hui, c'est 10 000. L'an prochain, ce sera 1000.
05:32
The year after it's $100, give or take a year.
128
317000
2000
Dans 2 ans à peu près, 100.
05:34
That's how fast this is moving.
129
319000
2000
Voici la vitesse à laquelle cela évolue.
05:36
So here's little Nick --
130
321000
2000
Voici le jeune Nick,
05:38
likes Batman and squirt guns.
131
323000
3000
il aime Batman et il a des pistolets.
05:41
And it turns out Nick shows up at the children's hospital
132
326000
3000
Un jour, Nick est arrivé à l'hôpital pour enfants
05:44
with this distended belly like a famine victim.
133
329000
2000
avec un ventre comme distendu par la famine.
05:46
And it's not that he's not eating,
134
331000
2000
Ce n'était pas qu'il ne mangeait pas,
05:48
it's that when he eats, his intestine basically opens up
135
333000
2000
c'était que, quand il mangeait, ses intestins s'ouvraient
05:50
and feces spill out into his gut.
136
335000
2000
et les fèces se répandaient dans son ventre.
05:52
So a hundred surgeries later,
137
337000
2000
Une centaine d'opérations plus tard,
05:54
he looks at his mom and says, "Mom,
138
339000
3000
il dit à sa mère : "Maman,
05:57
please pray for me. I'm in so much pain."
139
342000
3000
prie pour moi. J'ai tellement mal."
06:00
His pediatrician happens to have a background in clinical genetics
140
345000
3000
Son pédiatre avait une expérience en génétique clinique,
06:03
and he has no idea what's going on,
141
348000
2000
il n'avait aucune idée de ce qui se passait,
06:05
but he says, "Let's get this kid's genome sequenced."
142
350000
2000
mais il proposa de séquencer le génome de l'enfant.
06:07
And what they find is a single-point mutation
143
352000
2000
On trouva une seule et unique mutation
06:09
in a gene responsible for controlling programmed cell death.
144
354000
3000
dans un gène responsable du contrôle de la mort cellulaire programmée.
06:12
So the theory is that he's having some immunological reaction
145
357000
3000
La théorie était donc qu'il avait une sorte de réaction immunitaire
06:15
to what's going on to the food essentially,
146
360000
3000
contre la nourriture principalement,
06:18
and that's a natural reaction, which causes some programmed cell death.
147
363000
3000
c'est une réaction naturelle, qui engendre une sorte d'apoptose.
06:21
But the gene that regulates that down is broken.
148
366000
2000
Mais le gène qui régule cela est endommagé.
06:23
And so this informs, among other things, of course,
149
368000
2000
Ceci entraîne, entre autres, bien sûr,
06:25
a treatment for bone marrow transplant, which he undertakes.
150
370000
3000
un traitement pour une greffe de moelle osseuse, qu'il commence.
06:28
And after nine months of grueling recovery,
151
373000
2000
Après neuf mois d'un traitement épuisant,
06:30
he's now eating steak with A1 sauce.
152
375000
2000
il peut manger des steaks avec de la sauce piquante.
06:32
(Laughter)
153
377000
2000
(Rires)
06:34
The prospect of using the genome
154
379000
2000
La perspective d'utiliser la génétique
06:36
as a universal diagnostic
155
381000
2000
comme un diagnostic universel
06:38
is upon us today.
156
383000
2000
est désormais d'actualité.
06:40
Today, it's here.
157
385000
2000
C'est déjà là.
06:42
And what it means for all of us
158
387000
2000
Cela signifie pour chacun de nous
06:44
is that everybody in this room could live an extra five, 10, 20 years
159
389000
3000
que, tous ici, nous pourrions vivre 5, 10 ou 20 ans de plus,
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
juste grâce à cela.
06:49
Which is a fantastic story,
161
394000
2000
C'est une histoire fantastique,
06:51
unless you think about humanity's footprint on the planet
162
396000
3000
sauf si on pense à l'empreinte de l'humanité sur la terre
06:54
and our ability to keep up food production.
163
399000
2000
et à notre capacité à maintenir la production de nourriture.
06:56
So it turns out
164
401000
2000
Il se trouve
06:58
that the very same technology
165
403000
2000
que la même technologie
07:00
is also being used to grow new lines
166
405000
2000
est également utilisée pour créer des espèces
07:02
of corn, wheat, soybean and other crops
167
407000
3000
de maïs, de blé, de soja et d’autres
07:05
that are highly tolerant of drought, of flood,
168
410000
2000
hautement résistantes à la sécheresse, aux inondations,
07:07
of pests and pesticides.
169
412000
2000
aux insectes et aux pesticides.
07:09
Now look, as long as we continue to increase the population,
170
414000
3000
Écoutez, si on continue à croître en nombre,
07:12
we're going to have to continue to grow and eat genetically modified foods,
171
417000
3000
on devra continuer à faire pousser et à manger des OGM,
07:15
and that's the only position that I'll take today.
172
420000
3000
c'est la seule position que je vais tenir aujourd'hui.
07:18
Unless there's anybody in the audience
173
423000
2000
A moins qu'il y ait quelqu'un dans la salle
07:20
that would like to volunteer to stop eating?
174
425000
2000
qui soit volontaire pour arrêter de manger?
07:22
None, not one.
175
427000
2000
Non, personne.
07:24
This is a typewriter,
176
429000
2000
Voici une machine à écrire,
07:26
a staple of every desktop for decades.
177
431000
3000
essentielle au bureau pendant des décennies.
07:29
And in fact, the typewriter was essentially deleted by this thing.
178
434000
4000
En fait, la machine à écrire a été remplacée par ça.
07:33
And then more general versions of word processors came about.
179
438000
3000
Puis, des versions plus larges des traitements de texte sont apparues.
07:36
But ultimately, it was a disruption on top of a disruption.
180
441000
3000
Mais finalement, c'était une révolution par-dessus une révolution.
07:39
It was Bob Metcalfe inventing the Ethernet
181
444000
2000
C'est Bob Metcalfe en inventant l'Ethernet
07:41
and the connection of all these computers
182
446000
2000
et la connexion à tous ces ordinateurs
07:43
that fundamentally changed everything.
183
448000
2000
qui a fondamentalement tout changé.
07:45
And suddenly we had Netscape, and we had Yahoo
184
450000
3000
Tout d'un coup, on a eu Netscape, puis Yahoo
07:48
and we had, indeed, the entire dotcom bubble.
185
453000
3000
puis, en fait, toute la bulle Internet.
07:51
(Laughter)
186
456000
3000
(Rires)
07:54
Not to worry though,
187
459000
2000
Pas de quoi s'inquiéter,
07:56
that was quickly rescued by the iPod, Facebook
188
461000
2000
on a été rapidement sauvé par l'iPod, Facebook
07:58
and, indeed, angry birds.
189
463000
2000
et, en fait, les Angry Birds.
08:00
(Laughter)
190
465000
2000
(Rires)
08:02
Look, this is where we are today.
191
467000
3000
Voici où l'on est aujourd'hui.
08:05
This is the genomic revolution today. This is where we are.
192
470000
2000
Voici la révolution génomique aujourd'hui. Voici où l'on en est.
08:07
So what I'd like you to consider is:
193
472000
2000
J'aimerais que vous réfléchissiez à ceci :
08:09
What does it mean
194
474000
2000
Qu'est-ce que cela signifierait
08:11
when these dots don't represent the individual bases of your genome,
195
476000
3000
si ces points ne représentaient pas les bases de votre génome,
08:14
but they connect to genomes all across the planet?
196
479000
3000
mais les connexions à des génomes sur toute la planète?
08:17
So I just recently had to buy life insurance.
197
482000
2000
Je voulais récemment souscrire une assurance-vie.
08:19
And I was required to answer:
198
484000
2000
On m'a demandé de répondre :
08:21
A. I have never had a genetic test, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A. Je n'ai jamais fait de test génétique. B. J'en ai fait un, le voilà.
08:24
and C. I've had one and I'm not telling.
200
489000
2000
et C. J'en ai fait un, mais je ne le montre pas.
08:26
Thankfully, I was able to answer A,
201
491000
2000
Heureusement, j'ai pu répondre A,
08:28
and I say that honestly in case my life insurance agent is listening.
202
493000
3000
je le dis honnêtement au cas où mon agent d'assurance serait en train d'écouter.
08:31
But what would have happened if I had said C?
203
496000
3000
Mais que se serait-il passé si j'avais répondu C?
08:34
Consumer applications for genomics, they will flourish.
204
499000
2000
Les applications commerciales de la génomique vont fleurir.
08:36
Do you want to see whether you're genetically compatible
205
501000
2000
Voulez-vous savoir si vous êtes génétiquement compatible
08:38
with your girlfriend? Sure.
206
503000
2000
avec votre copine? Sûrement.
08:40
DNA sequencing on your iPhone? There's an app for that.
207
505000
3000
Le séquencement ADN sur votre iPhone? Il y a une application.
08:43
(Laughter)
208
508000
2000
(Rires)
08:45
Personalized genomic massage anyone?
209
510000
3000
Un massage génomique personnalisé?
08:48
There's already a lab today
210
513000
2000
Il existe déjà un laboratoire
08:50
that tests for allele 334 of the AVPR1 gene,
211
515000
2000
qui teste l'allèle 334 du gène AVPR1,
08:52
the so-called cheating gene.
212
517000
2000
le gène de l'adultère.
08:54
So anybody who's here today with your significant other,
213
519000
4000
Quiconque ici présent avec sa moitié,
08:58
just turn over to them and swab their mouth,
214
523000
2000
peut se tourner vers elle, lui frotter la bouche,
09:00
send it to the lab and you'll know for sure.
215
525000
2000
envoyer le coton-tige au laboratoire et être sûr.
09:02
(Laughter)
216
527000
2000
(Rires)
09:04
Do you really want to elect a president
217
529000
2000
Voudriez-vous vraiment élire un président
09:06
whose genome suggests cardiomyopathy?
218
531000
2000
dont le génome décèle une cardiomyopathie?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
Pensez-y, nous sommes en 2016
09:10
and the leading candidate releases
220
535000
1000
et la candidate en tête publie
09:11
not only her four years of back tax returns,
221
536000
2000
pas seulement ses réductions d'impôts depuis 4 ans,
09:13
but also her personal genome.
222
538000
2000
mais aussi son génome personnel.
09:15
And it looks really good.
223
540000
2000
Il a l'air vraiment super.
09:17
And then she challenges all of her competitors to do the same.
224
542000
2000
Et elle défie ses compétiteurs de faire la même chose.
09:19
Do you think that's not going to happen?
225
544000
2000
Que pensez-vous qu'il adviendra?
09:21
Do you think it would have helped John McCain?
226
546000
2000
Pensez-vous que cela aurait aidé John McCain?
09:23
(Laughter)
227
548000
2000
(Rires)
09:25
How many people in the audience
228
550000
2000
Combien ici dans la salle
09:27
have the last name Resnick like me? Raise your hand.
229
552000
2000
ont le même nom que moi, Resnick? Levez la main.
09:29
Anybody? Nobody.
230
554000
2000
Quelqu'un? Personne.
09:31
Typically, there's one or two.
231
556000
2000
Normalement, il y en a un ou deux.
09:33
So my father's father was one of 10 Resnick brothers.
232
558000
2000
Le père de mon père était d'une fratrie de 10.
09:35
They all hated each other.
233
560000
2000
Ils se détestaient tous les uns les autres.
09:37
And they all moved to different parts of the planet.
234
562000
2000
Ils sont tous partis dans une direction opposée.
09:39
So it's likely
235
564000
2000
Il est fort possible
09:41
that I'm related to every Resnick that I ever meet, but I don't know.
236
566000
3000
que je sois lié à chaque Resnick que je rencontre, mais je ne sais pas.
09:44
But imagine if my genome were deidentified, sitting in software,
237
569000
3000
Imaginez que mon génome soit identifié, dans un logiciel,
09:47
and a third cousin's genome was also sitting there,
238
572000
2000
avec celui d'un cousin germain,
09:49
and there was software that could compare these two
239
574000
2000
et que le logiciel soit capable de les comparer
09:51
and make these associations.
240
576000
2000
et de faire l'association.
09:53
Not hard to imagine. My company has software that does this right now.
241
578000
3000
Simple à imaginer. Ma société a le logiciel pour le faire aujourd'hui.
09:56
And so imagine one more thing:
242
581000
2000
Imaginez encore :
09:58
that that software is able to ask both parties for mutual consents,
243
583000
3000
le logiciel est capable de demander aux deux leur consentement,
10:01
"Would you be willing to meet your third cousin?"
244
586000
2000
"Voudriez-vous rencontrer votre cousin germain?"
10:03
And if we both say yes,
245
588000
2000
Si nous disions tous les deux oui,
10:05
voila! Welcome to chromosomally LinkedIn.
246
590000
2000
paf! Bienvenue sur Viadeo Chromosome.
10:07
(Laughter)
247
592000
4000
(Rires)
10:11
Now this is probably a good thing, right?
248
596000
2000
C'est sans doute super, non?
10:13
You have bigger clan gatherings and so on.
249
598000
2000
Vous aurez de plus grandes réunions de famille, etc.
10:15
But maybe it's a bad thing as well.
250
600000
2000
Mais peut-être aussi une mauvaise chose.
10:17
How many fathers in the room? Raise your hands.
251
602000
2000
Combien de pères dans la salle? Levez la main.
10:19
Okay, so experts think that one to three percent of you
252
604000
3000
Les experts pensent que 1 à 3 % d'entre vous
10:22
are not actually the father of your child.
253
607000
2000
ne sont pas le père de leur enfant.
10:24
(Laughter)
254
609000
2000
(Rires)
10:26
Look --
255
611000
2000
Écoutez
10:28
(Laughter)
256
613000
4000
(Rires)
10:32
These genomes, these 23 chromosomes,
257
617000
3000
Ces génomes, ces 23 chromosomes,
10:35
they don't in any way represent the quality of our relationships
258
620000
3000
ils ne représentent en rien la qualité de nos relations
10:38
or the nature of our society -- at least not yet.
259
623000
2000
ou la nature de notre société, pas encore du moins.
10:40
And like any new technology,
260
625000
2000
Comme toute technologie,
10:42
it's really in humanity's hands
261
627000
2000
c'est vraiment à l'humanité
10:44
to wield it for the betterment of mankind, or not.
262
629000
3000
de s'en servir pour l'amélioration de l'espèce, ou pas.
10:47
And so I urge you all to wake up and to tune in
263
632000
3000
Je vous prie tous de vous réveiller, de vous en mêler,
10:50
and to influence the genomic revolution that's happening all around you.
264
635000
3000
et d'influencer la révolution génomique qui est en train de se passer.
10:53
Thank you.
265
638000
2000
Merci.
10:55
(Applause)
266
640000
2000
(Applaudissements)
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