TED2008
Craig Venter: On the verge of creating synthetic life
קרייג וונטר עומד על סף יצירת חיים סינתטיים
Filmed:
Readability: 4.7
1,196,566 views
"האם אנחנו יכולים ליצור חיים חדשים מתוך העולם הדיגיטלי שלנו?" שואל קרייג וונטר. התשובה שלו היא "כן" -- ודי בקרוב. הוא עובר על המחקר העדכני ביותר שלו ומבטיח שבקרוב נוכל לבנות ולהקים לתחייה כרומוזום סינתטי.
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
אתם יודעים, דיברתי על חלק מהפרוייקטים האלה בעבר,
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
3000
4000
על הגנום האנושי ומה יכולה להיות משמעותו,
00:25
and discovering new sets of genes.
2
7000
3000
וגילוי סדרות חדשות של גנים.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
10000
3000
אנחנו למעשה מתחילים בנקודה חדשה:
00:31
we've been digitizing biology,
4
13000
4000
אנחנו הופכים ביולוגיה לדיגיטלית,
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
17000
3000
וכעת אנחנו מנסים ללכת מהקוד הדיגיטלי הזה
00:38
into a new phase of biology
6
20000
2000
לשלב חדש של ביולוגיה,
00:40
with designing and synthesizing life.
7
22000
3000
עם תכנון וייצור חיים.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
25000
3000
בעצם תמיד ניסינו לשאול שאלות גדולות.
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
30000
2000
"מהם החיים?" הוא משהו שהרבה ביולוגים
00:50
have been trying to understand
10
32000
2000
ניסו להבין
00:52
at various levels.
11
34000
2000
ברמות שונות.
00:54
We've tried various approaches,
12
36000
3000
ניסינו גישות שונות,
00:57
paring it down to minimal components.
13
39000
3000
צמצמנו למרכיבים המינימליים.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
43000
2000
אנחנו הופכים [את החיים] לדיגיטליים כבר כמעט 20 שנה.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
45000
2000
כשריצפנו את הגנום האנושי,
01:05
it was going from the analog world of biology
16
47000
3000
זה היה מעבר מהעולם האנלוגי של הביולוגיה
01:08
into the digital world of the computer.
17
50000
4000
לעולם הדיגיטלי של המחשב.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
54000
4000
עכשיו אנחנו מנסים לשאול, האם אפשר ליצור חיים מחדש,
01:16
or can we create new life
19
58000
2000
או האם ניתן ליצור חיים חדשים,
01:18
out of this digital universe?"
20
60000
3000
מתוך העולם הדיגיטלי הזה?
01:21
This is the map of a small organism,
21
63000
3000
זו המפה של אורגניזם קטן,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
66000
2000
מיקופלזמה ג'ניטליום,
01:26
that has the smallest genome for a species
23
68000
3000
שיש לו את הגנום הכי קטן עבור מין
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
71000
3000
שיכול לשכפל את עצמו במעבדה.
01:32
and we've been trying to just see if
25
74000
2000
וניסינו רק לראות אם
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
76000
3000
אנחנו יכולים למצוא גנום אפילו קטן יותר
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
80000
2000
אנחנו יכולים לנטרל בערך מאה גנים
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
82000
3000
מתוך בערך 500 שיש כאן.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
85000
2000
אבל כשאנחנו מסתכלים במפת חילוף החומרים שלו
01:45
it's relatively simple
30
87000
2000
זה יחסית פשוט
01:47
compared to ours --
31
89000
2000
בהשוואה לשלנו
01:49
trust me, this is simple --
32
91000
2000
תאמינו לי, זה פשוט.
01:51
but when we look at all the genes
33
93000
2000
אבל כשאנחנו מסתכלים על כל הגנים
01:53
that we can knock out one at a time,
34
95000
3000
שאנחנו יכולים לייצר, אחד בכל פעם,
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
98000
2000
יש סיכוי נמוך מאד שזה ייצור
01:58
a living cell.
36
100000
2000
תא חי.
02:01
So we decided the only way forward
37
103000
2000
אז החלטנו שהדרך היחידה להתקדם
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
105000
3000
היא למעשה לסנתז את הכרומוזום הזה
02:06
so we could vary the components
39
108000
3000
כדי שנוכל לשנות את המרכיבים
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
111000
4000
כדי לשאול כמה מהשאלות המאד בסיסיות האלה
02:13
And so we started down the road of:
41
115000
2000
אז התחלנו בדרך של
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
117000
3000
"האם אנחנו יכולים לסנתז כרומוזום?"
02:19
Can chemistry permit making
43
121000
2000
האם הכימיה מאפשרת יצירה
02:21
these really large molecules
44
123000
2000
של המולקולות המאד גדולות האלה
02:23
where we've never been before?
45
125000
2000
שמעולם לא ראינו?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
127000
3000
ואם כן, האם אנחנו יכולים לאתחל כרומוזום?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
130000
3000
כרומוזום, דרך אגב, הוא רק פיסת חומר כימי דומם.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
134000
3000
אז, קצב הדיגיטציה של החיים מתגבר והולך
02:35
at an exponential pace.
49
137000
3000
בקצב אקספוננציאלי.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
140000
3000
היכולת שלנו לכתוב את הקוד הגנטי
02:41
has been moving pretty slowly
51
143000
2000
זזה יחסית לאט
02:43
but has been increasing,
52
145000
3000
אבל היא מתגברת
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
148000
4000
והנקודה האחרונה שמה אותנו במה שעכשיו הוא עקומה אקספוננציאלית
02:51
We started this over 15 years ago.
54
153000
2000
התחלנו את זה לפני 15 שנה
02:53
It took several stages, in fact,
55
155000
3000
למעשה זה לקח כמה שלבים
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
158000
3000
החל בסקירה ביו-אתית לפני שעשינו את הניסויים הראשונים.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
162000
2000
אבל מסתבר שלסנתז דנ"א
03:02
is very difficult.
58
164000
2000
זה קשה מאד.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
166000
3000
יש עשרות אלפי מכונות ברחבי העולם
03:07
that make small pieces of DNA --
60
169000
2000
שיוצרות פיסות דנ"א קטנות
03:09
30 to 50 letters in length --
61
171000
3000
באורך 30 עד 50 אותיות,
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
174000
3000
וזה תהליך מידרדר, כך שככל שהפיסה ארוכה יותר
03:15
the more errors there are.
63
177000
2000
יש יותר שגיאות.
03:17
So we had to create a new method
64
179000
2000
אז היינו צריכים ליצור שיטה חדשה
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
181000
3000
כדי לחבר את הפיסות הקטנות האלה ולתקן את כל השגיאות
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
185000
3000
וזה היה הנסיון הראשון שלנו, כשהתחלנו עם המידע הדיגיטלי
03:26
of the genome of phi X174.
67
188000
2000
של הגנום של Phi X 174
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
190000
3000
זה ווירוס קטן שהורג חיידקים
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
194000
3000
תכננו את הפיסות, העברנו דרך תיקון השגיאות שלנו,
03:35
and had a DNA molecule
70
197000
2000
והיתה לנו מולקולת דנ"א
03:37
of about 5,000 letters.
71
199000
3000
של בערך 5,000 אותיות
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
202000
4000
השלב המרגש הגיע כשלקחנו את פיסת הכימיקל הדומם הזה
03:44
and put it in the bacteria,
73
206000
2000
ושמנו אותה בתוך החידק
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
208000
4000
והחיידק התחיל לקרוא את הקוד הגנטי,
03:50
made the viral particles.
75
212000
2000
ויצר את החלקיקים הוויראליים
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
214000
2000
החלקיקים הוויראליים שוחררו אז מהתאים
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
216000
3000
ואז חזרו והרגו את האי. קולי [החידק]
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
219000
3000
דיברתי עם תעשיית הנפט לאחרונה,
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
222000
3000
ואמרתי שהם בטוח מבינים את המודל הזה
04:03
(Laughter)
80
225000
3000
(צחוק)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
228000
3000
הם צחקו יותר מכם.
04:10
And so, we think this is a situation
82
232000
2000
אז אנחנו חושבים שזה מצב
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
234000
3000
בו התוכנה בעצם בונה את החומרה של עצמה
04:15
in a biological system.
84
237000
2000
במערכת ביולוגית
04:17
But we wanted to go much larger:
85
239000
2000
אבל רצינו ללכת על יותר גדול
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
241000
3000
רצינו לבנות את כל הכרומוזום הבקטריאלי.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
244000
4000
זה מעל 580,000 אותיות של קוד גנטי.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
248000
3000
אז חשבנו שנבנה אותם בקסטות בגודל הווירוסים,
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
251000
2000
כדי שנוכל למעשה לשנות את הקסטות
04:31
to understand
90
253000
2000
כדי להבין
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
255000
3000
מהם למעשה החלקים של תא חי.
04:36
Design is critical,
92
258000
2000
התכנון הוא קריטי,
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
260000
3000
ואם מתחילים עם מידע דיגיטלי במחשב,
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
263000
4000
המידע הדיגיטלי הזה חייב להיות מדוייק.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
267000
3000
כשריצפנו לראשונה את הגנום הזה ב 1995,
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
270000
4000
תקן הדיוק היה שגיאה אחת לכל 10,000 זוגות בסיס.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
274000
2000
מצאנו למעשה, כשריצפנו אותו,
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
276000
3000
30 שגיאות. אם היינו משתמשים ברצף המקורי,
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
279000
3000
הוא לעולם לא היה מסוגל להתאתחל.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
282000
2000
חלק מהתכנון הוא לעצב פיסות
05:02
that are 50 letters long
101
284000
3000
באורך 50 אותיות
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
287000
3000
שצריכות לחפוף לשאר פיסות ה 50 אותיות
05:08
to build smaller subunits
103
290000
2000
כדי לבנות תת-יחידות קטנות יותר
05:10
we have to design so they can go together.
104
292000
3000
אנחנו צריכים לתכנן אותן שיוכלו להתחבר
05:13
We design unique elements into this.
105
295000
3000
אנחנו מתכננים מרכיבים ייחודיים לתוך זה.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
298000
2000
אולי קראתם ששמנו 'סימני מים' בפנים
05:18
Think of this:
107
300000
2000
תחשבו על זה:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
302000
3000
יש לנו קוד גנטי בן ארבע אותיות: G, C, A ו- T.
05:23
Triplets of those letters
109
305000
3000
שלשות של האות הזאת -- האותיות האלה
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
308000
2000
מקודדות בערך 20 חומצות אמינו --
05:28
such that there's a single letter designation
111
310000
3000
שיש ייצוג של אות בודדת
05:31
for each of the amino acids.
112
313000
2000
לכל אחת מחומצות האמינו.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
315000
3000
אז אפשר להשתמש בקוד הגנטי כדי לכתוב מילים,
05:36
sentences, thoughts.
114
318000
2000
משפטים, מחשבות.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
321000
2000
בהתחלה, כל מה שעשינו היה לחתום על זה.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
323000
3000
כמה אנשים התאכזבו שזה לא היה שירה.
05:44
We designed these pieces so
117
326000
2000
תכננו את הפיסות האלה
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
328000
3000
כך שאפשר לחתוך עם אנזימים
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
332000
3000
יש אנזימים שמתקנים אותן ומחברים אותן
05:53
And we started making pieces,
120
335000
2000
והתחלנו לעשות פיסות,
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
337000
4000
בהתחלה פיסות של 5,000 עד 7,000 אותיות,
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
341000
4000
חיברנו אותן כדי ליצור פיסות באורך 24,000 אותיות
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
345000
4000
ואז שמנו סטים של כאלו, עד לאורך 72,000.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
349000
2000
בכל שלב, יצרנו את הפיסות האלה בשפע
06:09
so we could sequence them
125
351000
2000
כדי שנוכל לרצף אותן
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
353000
3000
כי אנחנו מנסים ליצור תהליך שהוא מאד עמיד --
06:14
that you can see in a minute.
127
356000
3000
שתוכלו לראות בעוד דקה.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
359000
3000
אנחנו מנסים להגיע למצב של אוטומציה.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
362000
2000
אז, זה נראה כמו משחק גמר של כדורסל
06:22
When we get into these really large pieces
130
364000
2000
כשאנחנו מגיעים לפיסות המאד גדולות האלה --
06:24
over 100,000 base pairs,
131
366000
4000
מעל 100,000 זוגות בסיס --
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
370000
2000
הן כבר לא יוכלו סתם לגדול בתוך אי. קולי
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
372000
4000
זה ממצה את כל הכלים המודרניים של הביולוגיה המולקולרית.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
376000
4000
אז פנינו למנגנונים אחרים.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
380000
3000
ידענו שיש מנגנון שנקרא רה-קומבינציה הומולוגית,
06:41
that biology uses to repair DNA
136
383000
3000
שבו משתמשת הביולוגיה כדי לתקן דנ"א,
06:44
that can put pieces together.
137
386000
3000
שיכול לחבר פיסות יחד.
06:47
Here's an example of it:
138
389000
1000
הנה דוגמה לכך.
06:48
there's an organism called
139
390000
1000
יש אורגניזם שנקרא
06:49
Deinococcus radiodurans
140
391000
2000
דיינוקוקוס רדיודורנס
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
393000
3000
שיכול לספוג שלושה מיליון ראד של קרינה
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
396000
4000
אפשר לראות בפאנל העליון, הכרומוזומים שלו פשוט מתפרקים
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
400000
3000
12 עד 24 שעות לאחר מכן, זה חיבר אותם
07:01
back together exactly as it was before.
144
403000
2000
בחזרה יחד בדיוק כמו קודם
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
405000
3000
יש אלפי אורגנזימים שיכולים לעשות את זה
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
408000
2000
האורגניזמים האלה יכולים להיות מיובשים לגמרי
07:08
they can live in a vacuum.
147
410000
2000
הם יכולים לחיות בוואקום
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
413000
3000
אני משוכנע לגמרי שבחלל החיצון יש אפשרות לחיות
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
416000
3000
להסתובב, למצוא סביבה מימית חדשה
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
419000
4000
למעשה, נאס"א הראתה שהרבה מזה נמצא שם בחוץ
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
423000
4000
הנה מיקרוגרף אמיתי של המולקולה שבנינו
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
427000
4000
תוך שימוש בתהליכים האלו -- למעשה רק מנגנוני שמרים
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
431000
3000
עם תכנון נכון של הפיסות ששמנו בפנים
07:32
yeast puts them together automatically.
154
434000
3000
שמרים מחברים אותם יחד אוטומטית.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
437000
2000
זה לא מיקרוגרף אלקטרוני
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
439000
2000
זהו פוטומיקרוגרף רגיל
07:39
It's such a large molecule
157
441000
2000
זו כזו מולקולה גדולה
07:41
we can see it with a light microscope.
158
443000
3000
שניתן לראות אותה בעזרת מיקרוסקופ אור
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
446000
3000
אלו תמונות לאורך שש שניות
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
449000
4000
אז זה הפרסום שהיה לנו ממש לא מזמן
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
453000
3000
יש כאן יותר מ 580,000 אותיות של קוד גנטי
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
456000
5000
זו המולקולה בעלת מבנה מוגדר הגדולה ביותר שנוצרה בידי אדם
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
461000
3000
היא שוקלת מעבר ל 300 מיליון משקל מולקולרי
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
464000
3000
אם מדפיסים את זה בגופן בגודל 10 ללא רווחים
08:05
it takes 142 pages
165
467000
2000
זה ממלא 142 דפים
08:07
just to print this genetic code.
166
469000
4000
רק להדפיס את הקוד הגנטי הזה.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
473000
3000
ובכן, איך מאתחלים כרומוזום? איך מפעילים את זה?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
476000
3000
מן הסתם, עם ווירוס זה די פשוט.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
479000
3000
זה הרבה יותר מסובך כשעוסקים בחידקים.
08:20
It's also simpler when you go
170
482000
2000
זה גם יותר פשוט כשעוסקים
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
484000
2000
באאוקריוטים (כאשר התא מוקף קרום) כמונו
08:24
you can just pop out the nucleus
172
486000
2000
אפשר פשוט לשלוף את הגרעין
08:26
and pop in another one,
173
488000
2000
ולהכניס פנימה אחר
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
490000
3000
וזה מה ששמעתם עליו בקשר לשיבוט
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
493000
4000
עם חידקים חד תאיים הכרומוזום משולב בתוך התא
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
497000
4000
אבל לאחרונה הראינו שאפשר לעשות השתלה מושלמת
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
501000
2000
של כרומוזום מתא אחד לאחר
08:41
and activate it.
178
503000
3000
ולהפעיל אותו.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
506000
4000
זיקקנו כרומוזום ממין מיקרובי אחד
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
510000
3000
שני אלה שונים כמו אדם ועכבר, פחות או יותר
08:51
we added a few extra genes
181
513000
2000
הוספנו עוד כמה גנים
08:53
so we could select for this chromosome,
182
515000
2000
כדי שנוכל לבחור עבור הכרומוזום הזה
08:55
we digested it with enzymes
183
517000
2000
עיכלנו אותו עם אנזימים
08:57
to kill all the proteins,
184
519000
2000
כדי להרוג את כל החלבונים
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
521000
3000
וזה היה מדהים כששמנו אותו בתוך התא --
09:02
and you'll appreciate
186
524000
2000
ובטח תעריכו
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
526000
3000
את הגרפיקה מתוחכמת שלנו כאן --
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
529000
3000
הכרומוזום החדש נכנס לתוך התא
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
532000
2000
למעשה, חשבנו שזה יהיה הכי רחוק שנגיע
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
534000
3000
אבל ניסינו לתכנן את התהליך קצת הלאה
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
537000
3000
זהו מנגנון אבולוציוני מרכזי, מה שיש לנו כאן
09:18
We find all kinds of species
192
540000
2000
אנחנו מוצאים כל מיני מינים
09:20
that have taken up a second chromosome
193
542000
2000
שקיבלו כרומוזום שני
09:22
or a third one from somewhere,
194
544000
2000
וגם שלישי מאיפשהו,
09:24
adding thousands of new traits
195
546000
2000
והוסיפו אלפי תכונות חדשות
09:26
in a second to that species.
196
548000
2000
למין הזה תוך שנייה
09:28
So, people who think of evolution
197
550000
2000
אז אנשים שחושבים על אבולוציה
09:30
as just one gene changing at a time
198
552000
2000
כעל גן אחד בלבד שמשתנה בכל פעם
09:32
have missed much of biology.
199
554000
3000
פספסו הרבה מהביולוגיה.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
557000
2000
יש אנזימים שנקראים אנזימי קיטוע
09:37
that actually digest DNA.
201
559000
2000
שלמעשה מעכלים דנ"א.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
561000
2000
לכרומוזום שהיה בתא
09:41
doesn't have one;
203
563000
2000
אין כזה
09:43
the chromosome we put in does.
204
565000
2000
לתא -- לכרומוזום ששמנו בו -- יש כזה
09:45
It got expressed and it recognized
205
567000
2000
הוא בא לידי ביטוי, והוא זיהה
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
569000
3000
את הכרומוזום האחר כחומר זר
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
572000
2000
אכל אותו, ואז נותרנו
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
574000
4000
רק עם התא עם הכרומוזום החדש
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
578000
3000
הוא הפך כחול בגלל הגנים ששמנו בו
09:59
And with a very short period of time,
210
581000
2000
ובפרק זמן קצר מאד
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
583000
3000
כל המאפיינים של המין אבדו,
10:04
and it converted totally into the new species
212
586000
3000
והוא לגמרי הומר למין החדש
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
589000
3000
בהתבסס על התוכנה החדשה ששמנו בתא
10:10
All the proteins changed,
214
592000
2000
כל החלבונים השתנו,
10:12
the membranes changed;
215
594000
2000
קרומי התא השתנו --
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
596000
4000
כשקראנו את הקוד הגנטי, זה בדיוק מה שהעברנו פנימה
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
600000
3000
אז זה עשוי להישמע כאלכימיה גנומית
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
603000
4000
אבל אנחנו יכולים, על ידי שינוי בתוכנת הדנ"א
10:25
change things quite dramatically.
219
607000
4000
לשנות דברים בצורה די דרמטית
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
611000
2000
עכשיו, טענתי, זו לא בריאה מבראשית
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
613000
4000
זו התבססות על שלושה מיליארד וחצי שנים של אבולוציה
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
618000
2000
וטענתי שאנחנו אולי עשויים
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
620000
3000
ליצור גרסה חדשה של התפוצצות [התקופה] הקמברית
10:41
where there's massive new speciation
224
623000
3000
כשיש היווצרות מאסיבית של מינים חדשים
10:45
based on this digital design.
225
627000
2000
בהתבסס על התכנון הדיגיטלי הזה
10:47
Why do this?
226
629000
2000
למה לעשות את זה?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
631000
2000
אני חושב שזה די מובן מאליו מבחינת הצרכים.
10:51
We're about to go from six and a half
228
633000
2000
אנחנו עומדים לעבור מששה וחצי
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
635000
3000
לתשעה מיליארד אנשים ב 40 שנה הבאות
10:56
To put it in context for myself:
230
638000
2000
כדי לשים זאת בהקשר בשבילי:
10:58
I was born in 1946.
231
640000
2000
אני נולדתי ב 1946.
11:00
There are now three people on the planet
232
642000
2000
יש עכשיו שלושה אנשים על כדור הארץ
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
644000
4000
לכל אחד שנולד ב 1946;
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
648000
3000
בתוך 40 שנה, יהיו ארבעה.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
651000
3000
יש לנו בעייה להאכיל, לספק מים נקיים וטריים
11:12
medicines, fuel
236
654000
2000
רפואה, דלק
11:14
for the six and a half billion.
237
656000
3000
לששה המיליארד וחצי.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
659000
2000
יהיה קשה לעשות זאת עבור תשעה.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
661000
3000
אנחנו משתמשים ביותר מחמש מיליארד טונות פחם
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
664000
3000
מעל 30 מיליארד חביות נפט
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
667000
4000
זה מאה מיליון חביות ביום
11:29
When we try to think of biological processes
242
671000
2000
כשאנחנו מנסים לחשוב על תהליכים ביולוגיים
11:31
or any process to replace that,
243
673000
3000
או כל תהליך שיחליף את זה
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
676000
2000
זה יהיה אתגר עצום
11:36
Then of course, there's all that
245
678000
2000
ואז, כמובן, יש את כל
11:38
CO2 from this material
246
680000
2000
הפחמן הדו-חמצני מהחומרים האלה
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
682000
3000
שמסיים את דרכו באטמוספירה
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
685000
2000
יש לנו עכשיו, מהתגליות שלנו ברחבי העולם
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
687000
4000
בסיס נתונים עם בערך 20 מיליון גנים
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
691000
4000
ואני רוצה לחשוב עליהם כרכיבי התכנון של העתיד.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
695000
3000
לתעשיית האלקטרוניקה היו בערך תריסר רכיבים
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
698000
4000
ותראו את המגוון שיצא מזה
12:00
We're limited here primarily
253
702000
2000
אנחנו מוגבלים כאן קודם כל
12:02
by a biological reality
254
704000
2000
על ידי מציאות ביולוגית
12:04
and our imagination.
255
706000
2000
והדמיון שלנו
12:07
We now have techniques,
256
709000
2000
יש לנו כעת טכניקות,
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
711000
3000
בגלל שיטות הייצור המהירות האלה,
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
714000
4000
לעשות מה שאנחנו מכנים גנומיקה רקומביננטית
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
718000
3000
יש לנו כעת את היכולת לבנות רובוט גדול
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
721000
3000
שיכול ליצור מיליון כרומוזומים ביום
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
725000
3000
כשחושבים על עיבוד 20 מיליון הגנים השונים האלה
12:26
or trying to optimize processes
262
728000
2000
או נסיון לייעל תהליכים
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
730000
3000
לייצר אוקטן או לייצר תרופות
12:31
new vaccines,
264
733000
3000
חיסונים חדשים
12:34
we can just with a small team,
265
736000
3000
אנחנו יכולים לשנות, עם צוות קטן בלבד
12:37
do more molecular biology
266
739000
2000
לעשות יותר ביולוגיה מולקולרית
12:39
than the last 20 years of all science.
267
741000
3000
מאשר נעשתה בעשרים השנה האחרונות של כל המדע.
12:42
And it's just standard selection:
268
744000
2000
וזה רק המבחר הרגיל.
12:44
we can select for viability,
269
746000
2000
אנחנו יכולים לבחור להתמקד ביכולת קיום,
12:46
chemical or fuel production,
270
748000
2000
ייצור כימי או של דלק
12:48
vaccine production, etc.
271
750000
2000
ייצור חיסונים, וכן הלאה.
12:50
This is a screen snapshot
272
752000
3000
זו תמונת מסך
12:53
of some true design software
273
755000
3000
של תוכנת עיצוב אמיתית
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
758000
3000
שאנחנו עובדים עליה כדי שנוכל למעשה לשבת
12:59
and design species in the computer.
275
761000
3000
ולתכנן מינים על המחשב
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
765000
3000
אתם יודעים, אנחנו לא ממש יודעים איך זה ייראה
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
768000
3000
אנחנו יודעים בדיוק איך נראה הקוד הגנטי שלהם
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
771000
5000
אנחנו כעת מתרכזים בדלקים מדור רביעי.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
777000
2000
לאחרונה ראיתם שהפיכת תירס לאתנול
13:17
is just a bad experiment.
280
779000
2000
הוא פשוט ניסוי רע.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
781000
2000
יש לנו דלקים מדור שני ושלישי
13:21
that will be coming out relatively soon
282
783000
3000
שייצאו בקרוב
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
786000
3000
שהם המרת סוכר לדלקים בעלי ערך רב יותר
13:27
like octane or different types of butanol.
284
789000
3000
כמו אוקטן או סוגים של בוטאנול.
13:30
But the only way we think that biology
285
792000
3000
אבל הדרך היחידה שבה אנחנו חושבים שביולוגיה
13:33
can have a major impact without
286
795000
2000
יכולה להשפיע בצורה משמעותית ללא
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
798000
3000
הגדלה נוספת של עלות המזון והגבלת הנגישות שלה
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
801000
3000
היא אם נתחיל בפחמן דו-חמצני כמזון שלה
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
804000
4000
ולכן אנחנו עובדים על תכנון תאים שיילכו בכיוון הזה
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
809000
3000
ואנחנו חושבים שיהיו לנו את תאי הדלק הראשונים מדור רביעי
13:50
in about 18 months.
291
812000
2000
בערך תוך 18 חודשים.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
814000
2000
אור שמש ופחמן דו חמצני הם שיטה אחת --
13:54
(Applause)
293
816000
5000
(מחיאות כפיים)
13:59
but in our discovery around the world,
294
821000
2000
-- אבל בתגליות שלנו מרחבי העולם
14:01
we have all kinds of other methods.
295
823000
2000
יש לנו כל מיני שיטות.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
825000
4000
זהו אורגניזם שתיארנו ב 1996
14:07
It lives in the deep ocean,
297
829000
2000
הוא גר באוקיינוס העמוק
14:09
about a mile and a half deep,
298
831000
2000
בעומק שני ק"מ וחצי בערך
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
833000
2000
בטמפרטורה של כמעט רתיחת מים
14:13
It takes CO2 to methane
300
835000
3000
הוא הופך פחמן דו חמצני למתאן
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
838000
3000
תוך שימוש במימן מולקולרי כמקור האנרגיה שלו
14:19
We're looking to see if we can take
302
841000
2000
אנחנו בודקים אם אנחנו יכולים לקחת
14:21
captured CO2,
303
843000
2000
פחמן דו חמצני כלוא
14:23
which can easily be piped to sites,
304
845000
2000
שיכול בקלות להיות מוזרם לאתרים
14:25
convert that CO2 back into fuel
305
847000
3000
להמיר את הפחמן הדו חמצני הזה לדלק
14:28
to drive this process.
306
850000
3000
כדי להניע את התהליך הזה
14:31
So, in a short period of time,
307
853000
2000
בפרק זמן קצר,
14:33
we think that we might be able to increase
308
855000
4000
אנחנו חושבים שנהיה מסוגלים להרחיב
14:37
what the basic question is of "What is life?"
309
859000
3000
את השאלה הבסיסית של "מהם חיים?"
14:40
We truly, you know,
310
862000
2000
יש לנו באמת, אתם יודעים --
14:42
have modest goals
311
864000
2000
מטרות צנועות
14:44
of replacing the whole petrol-chemical industry --
312
866000
3000
של להחליף את כל התעשייה הפטרוכימית.
14:47
(Laughter) (Applause)
313
869000
3000
(צחוק) (מחיאות כפיים)
14:50
Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
314
872000
3000
כן. אם אי אפשר לעשות את זה ב TED, איפה עוד אפשר?
14:53
(Laughter)
315
875000
2000
(צחוק)
14:55
become a major source of energy ...
316
877000
2000
להפוך למקור אנרגיה מרכזי
14:57
But also, we're now working on using these same tools
317
879000
3000
אבל גם, אנחנו כרגע עובדים על שימוש באותם כלים
15:00
to come up with instant sets of vaccines.
318
882000
3000
כדי ליצור חיסונים באופן מיידי.
15:03
You've seen this year with flu;
319
885000
2000
ראיתם השנה עם השפעת
15:05
we're always a year behind and a dollar short
320
887000
3000
אנחנו תמיד שנה באיחור ועם דולר אחד פחות מדי
15:08
when it comes to the right vaccine.
321
890000
2000
כשמדובר על החיסון המתאים.
15:10
I think that can be changed
322
892000
2000
אני חושב שזה ניתן לשינוי
15:12
by building combinatorial vaccines in advance.
323
894000
3000
על ידי בניית חיסונים צירופיים מראש
15:16
Here's what the future may begin to look like
324
898000
3000
הנה איך שהעתיד עשוי להיראות
15:19
with changing, now, the evolutionary tree,
325
901000
4000
עם שינוי עכשווי של העץ האבולוציוני
15:23
speeding up evolution
326
905000
2000
האצת האבולוציה
15:25
with synthetic bacteria, Archaea
327
907000
3000
עם חידקים מלאכותיים, חד-תאיים,
15:28
and, eventually, eukaryotes.
328
910000
3000
ולבסוף אאוקריוטים.
15:32
We're a ways away from improving people:
329
914000
2000
יש לנו עוד דרך ארוכה עד שנגיע לשיפור בני אדם.
15:34
our goal is just to make sure that we have a chance
330
916000
3000
המטרה שלנו היא רק לוודא שיש לנו סיכוי
15:37
to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
331
919000
3000
לשרוד מספיק זמן כדי שאולי נעשה זאת. תודה רבה לכם.
15:40
(Applause)
332
922000
7000
(מחיאות כפיים)
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