Taste3 2008
Barry Schuler: Genomics 101
בארי שולר: גנומיקה 101
Filmed:
Readability: 3.8
454,548 views
מהי גנומיקה? איך היא תשפיע על חיינו? היזם בארי שולר, מתאר בבסיס מסקרן זה של הגנומיקה, שאנו יכולים לצפות לפחות לאוכל בריא וטעים יותר. הוא מציע להתחיל בענבי הפינו נואר לייצור יין טוב יותר.
Barry Schuler - Entrepreneur
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics. Full bio
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
What's happening in genomics,
0
0
2000
מה שקורה בגנומיקה,
00:18
and how this revolution is about to change everything we know
1
2000
5000
וכיצד המהפכה הזו עומדת לשנות את כל מה שאנו יודעים
00:23
about the world, life, ourselves, and how we think about them.
2
7000
7000
על העולם, על החיים, על עצמנו, ועל הדרך בה אנו חושבים עליהם.
00:30
If you saw 2001: A Space Odyssey,
3
14000
3000
אם ראיתם "2001: אודיסאה בחלל",
00:33
and you heard the boom, boom, boom, boom, and you saw the monolith,
4
17000
4000
ושמעתם את הבום, בום, בום, וראיתם את המונולית (אבן גדולה למטרות פולחן),
00:37
you know, that was Arthur C. Clarke's representation
5
21000
4000
זה היה הייצוג של ארתור סי. קלארק
00:41
that we were at a seminal moment in the evolution of our species.
6
25000
4000
שהיינו ברגע מכריע באבולוציה של המין שלנו.
00:45
In this case, it was picking up bones and creating a tool,
7
29000
4000
במקרה ההוא, זה היה לקחת עצמות וליצור כלים,
00:49
using it as a tool, which meant that apes just, sort of,
8
33000
4000
זאת אומרת, שהקופים
00:53
running around and eating and doing each other
9
37000
2000
שהתרוצצו להם, אכלו והזדווגו
00:55
figured out they can make things if they used a tool.
10
39000
6000
הבינו שהם יכולים לעשות דברים אם ישתמשו בכלים.
01:01
And that moved us to the next level.
11
45000
3000
כך התקדמנו לשלב הבא.
01:04
And, you know, we in the last 30 years in particular
12
48000
4000
וכמו שאתם יודעים, בשלושים שנים האחרונות במיוחד
01:08
have seen this acceleration in knowledge and technology,
13
52000
4000
היינו עדים לתאוצה בידע ובטכנולוגיה,
01:12
and technology has bred more knowledge and given us tools.
14
56000
3000
והטכנולוגיה ייצרה לנו עוד ידע שנתן לנו עוד כלים.
01:15
And we've seen many seminal moments.
15
59000
2000
וראינו רגעים מכריעים רבים.
01:17
We've seen the creation of small computers in the '70s and early '80s,
16
61000
4000
ראינו את ייצור המחשבים הקטנים בשנות ה-70 וה-80,
01:21
and who would have thought back then that every single person
17
65000
3000
ומי חשב אז שלכל אחד יהיה
01:24
would not have just one computer but probably 20,
18
68000
3000
לא מחשב אחד אלא אולי 20 בבית,
01:27
in your home, and in not just your P.C. but in every device --
19
71000
5000
וזה לא רק המחשב האישי אלא בכל מכשיר-
01:32
in your washing machine, your cell phone.
20
76000
3000
במכונת הכביסה, בטלפון הסלולרי.
01:35
You're walking around; your car has 12 microprocessors.
21
79000
4000
במכונית שלכם ישנם 12 מיקרו מעבדים.
01:39
Then we go along and create the Internet
22
83000
2000
אז המשכנו ויצרנו את האינטרנט
01:41
and connect the world together; we flatten the world.
23
85000
3000
שחיבר את העולם, שיטחנו את העולם.
01:44
We've seen so much change, and we've given ourselves these tools now --
24
88000
5000
ראינו שינויים רבים כל כך, ונתנו לעצמנו את הכלים הללו-
01:49
these high-powered tools --
25
93000
2000
כלים רבי עוצמה-
01:51
that are allowing us to turn the lens inward
26
95000
4000
שמאפשרים לנו לכוון את העדשה פנימה
01:55
into something that is common to all of us, and that is a genome.
27
99000
5000
למשהו שמשותף לכולנו, הגנום.
02:00
How's your genome today? Have you thought about it lately?
28
104000
5000
איך הגנום שלכם היום? חשבתם על זה לאחרונה?
02:05
Heard about it, at least? You probably hear about genomes these days.
29
109000
5000
לפחות שמעתם על זה? ייתכן ששמעתם על גנומים בזמן האחרון.
02:10
I thought I'd take a moment to tell you what a genome is.
30
114000
3000
חשבתי לקחת דקה לספר לכם מהו הגנום.
02:13
It's, sort of, like if you ask people,
31
117000
2000
אם אתם שואלים אנשים,
02:15
Well, what is a megabyte or megabit? And what is broadband?
32
119000
3000
מהו מגהבייט או מגהביט? ומהו פס רחב?
02:18
People never want to say, I really don't understand.
33
122000
3000
אנשים אף פעם לא רוצים לומר, אני לא באמת מבין את זה.
02:21
So, I will tell you right off of the bat.
34
125000
1000
אז אומר לכם בישירות.
02:22
You've heard of DNA; you probably studied a little bit in biology.
35
126000
4000
שמעתם על הדנ"א. למדתם קצת ביולוגיה.
02:26
A genome is really a description for
all of the DNA that is in a living organism.
all of the DNA that is in a living organism.
36
130000
7000
הגנום הוא תיאור כל הדנ"א באורגניזם החי.
02:33
And one thing that is common to all of life is DNA.
37
137000
6000
ואחד הדברים המשותפים לכל החיים הוא הדנ"א.
02:39
It doesn't matter whether you're a yeast;
38
143000
2000
לא משנה אם זו פטריה,
02:41
it doesn't matter whether you're a mouse;
39
145000
2000
אם זה עכבר,
02:43
doesn't matter whether you're a fly; we all have DNA.
40
147000
4000
אם זה זבוב, לכולנו יש דנ"א.
02:47
The DNA is organized in words, call them: genes and chromosomes.
41
151000
7000
הדנ"א מאורגן במילים, נקרא להם: גנים וכרומוזומים.
02:54
And when Watson and Crick in the '50s
42
158000
4000
ואז ווטסון וקריק בשנות החמישים
02:58
first decoded this beautiful double helix that we know as the DNA molecule --
43
162000
6000
פיצחו לראשונה את מבנה הסליל הכפול היפה שהיום אנו קוראים לו מולקולת הדנ"א.
03:04
very long, complicated molecule --
44
168000
2000
מולקולה מאוד ארוכה ומורכבת.
03:06
we then started on this journey to understand that
45
170000
4000
אז התחלנו את המסע של להבין שהדנ"א
03:10
inside of that DNA is a language that determines the characteristics, our traits,
46
174000
6000
הוא שפה שקובעת את המאפיינים שלנו, התכונות שלנו,
03:16
what we inherit, what diseases we may get.
47
180000
3000
מה אנו יורשים ואלו מחלות יתקפו אותנו.
03:19
We've also along the way discovered that this is a very old molecule,
48
183000
6000
בדרך מצאנו שהיא מולקולה מאוד עתיקה,
03:25
that all of the DNA in your body has been around forever,
49
189000
6000
ושכל הדנ"א בגוף שלכם קיים כבר תקופה עצומה,
03:31
since the beginning of us, of us as creatures.
50
195000
4000
מההתחלה שלנו כייצורים.
03:35
There is a historical archive.
51
199000
2000
ישנו ארכיון היסטורי.
03:37
Living in your genome is the history of our species,
52
201000
5000
ההיסטוריה של המין שלנו שוכנת בתוך הגנום שלכם,
03:42
and you as an individual human being, where you're from,
53
206000
6000
אתה כאדם יחיד, מאיפה באת,
03:48
going back thousands and thousands and thousands of years,
54
212000
3000
ואחורה אלפי שנים,
03:51
and that's now starting to be understood.
55
215000
3000
וזה היום מתחיל להיות מובן.
03:54
But also, the genome is really the instruction manual.
56
218000
5000
אך בנוסף, הגנום הוא מדריך הוראות.
03:59
It is the program. It is the code of life.
57
223000
3000
הוא תוכנית. הקוד של החיים.
04:02
It is what makes you function;
58
226000
2000
הוא זה המאפשר לכם לתפקד,
04:04
it is what makes every organism function.
59
228000
4000
שמאפשר לכל ייצור חי לתפקד.
04:08
DNA is a very elegant molecule.
60
232000
3000
הדנ"א היא מולקולה מאוד אלגנטית.
04:11
It's long and it's complicated.
61
235000
2000
היא ארוכה ומורכבת.
04:13
Really all you have to know about it is that there's four letters:
62
237000
5000
כל מה שצריך לדעת שישנם ארבע אותיות:
04:18
A, T, C, G; they represent the name of a chemical.
63
242000
4000
A, T, C, G שמייצגים את שמות הכימיקלים.
04:22
And with these four letters, you can create a language:
64
246000
5000
ועם ארבע האותיות הללו ניתן ליצור שפה:
04:27
a language that can describe anything, and very complicated things.
65
251000
5000
שפה היכולה לתאר כל דבר, וגם דברים מורכבים מאוד.
04:32
You know, they are generally put together in pairs,
66
256000
3000
הם באים בדרך כלל בזוגות,
04:35
creating a word or what we call base pairs.
67
259000
3000
ויוצרים מילה שאנו קוראים לה זוג בסיסים.
04:38
And you would, you know, when you think about it,
68
262000
3000
וכשחושבים על זה,
04:41
four letters, or the representation of four things, makes us work.
69
265000
6000
ארבע אותיות, או הייצוג של ארבעה דברים, גורמים לנו לפעול.
04:47
And that may not sound very intuitive,
70
271000
3000
זה בטח לא נשמע מובן מאליו,
04:50
but let me flip over to something else you know about, and that's computers.
71
274000
4000
אבל תרשו לי לעבור למשהו אחר שאתם מכירים, המחשבים.
04:54
Look at this screen here and, you know, you see pictures
72
278000
4000
תסתכלו על המסך כאן, אתם רואים תמונות
04:58
and you see words, but really all there are are ones and zeros.
73
282000
4000
ומילים, אך כל מה שיש באמת זה מספרי אחד ואפס.
05:02
The language of technology is binary;
74
286000
4000
השפה של הטכנולוגיה היא בינרית,
05:06
you've probably heard that at some point in time.
75
290000
2000
בוודאי שמעתם על כך מתישהו.
05:08
Everything that happens in digital is converted,
76
292000
4000
כל מה שקורה בעולם הדיגיטלי מומר,
05:12
or a representation, of a one and a zero.
77
296000
3000
או מיוצג על ידי אחד ואפס.
05:15
So, when you're listening to iTunes and your favorite music,
78
299000
5000
אז כשאתם מאזינים לאיי טיונס או למוסיקה שלכם,
05:20
that's really just a bunch of ones and zeros playing very quickly.
79
304000
3000
זה בעצם רק אוסף של אחדים ואפסים שמתנגנים מאוד מהר.
05:23
When you're seeing these pictures, it's all ones and zeros,
80
307000
3000
כשאתם מסתכלים על התמונות הללו, הם כולם אחדים ואפסים,
05:26
and when you're talking on your telephone, your cell phone,
81
310000
3000
וכשאתם מדברים בסלולרי,
05:29
and it's going over the network,
82
313000
2000
וזה הולך דרך הרשת,
05:31
your voice is all being turned into ones and zeros and magically whizzed around.
83
315000
4000
הקול שלכם כולו מומר לאחדים ואפסים ובאופן קסום יוצר צלילים.
05:35
And look at all the complex things and wonderful things
84
319000
3000
תראו את כל הדברים המורכבים והנפלאים
05:38
we've been able to create with just a one and a zero.
85
322000
3000
שיכולנו ליצור רק על ידי אחד ואפס.
05:41
Well, now you ramp that up to four, and you have a lot of complexity,
86
325000
6000
עכשיו תעלו את זה לארבע, ואתם מקבלים מורכבות רבה,
05:47
a lot of ways to describe mechanisms.
87
331000
4000
ודרכים רבות לתאר מנגנונים.
05:51
So, let's talk about what that means.
88
335000
2000
אז בואו נדבר על מה זה אומר.
05:53
So, if you look at a human genome,
89
337000
2000
אם אתם מסתכלים על הגנום האנושי,
05:55
they consist of 3.2 billion of these base pairs. That's a lot.
90
339000
6000
הוא מכיל 3.2 מיליארד זוגות בסיסים. זה המון.
06:01
And they mix up in all different fashions,
91
345000
2000
והם מעורבבים בכל מיני צורות,
06:03
and that makes you a human being.
92
347000
3000
שיוצרים את בן האדם שאתם.
06:06
If you convert that to binary, just to give you a little bit of sizing,
93
350000
5000
אם אתם ממירים את זה לשיטה בינארית, רק לצורך קצת השוואה,
06:11
we're actually smaller than the program Microsoft Office.
94
355000
4000
האמת שאנו קטנים יותר מתוכנת אופיס של מיקרוסופט.
06:15
It's not really all that much data.
95
359000
4000
לא כל כך הרבה נתונים.
06:19
I will also tell you we're at least as buggy.
96
363000
3000
זה גם יאמר לכם שיש לנו באגים לפחות כמו לתוכנה.
06:22
(Laughter)
97
366000
3000
(צחוק)
06:25
This here is a bug in my genome
98
369000
4000
הנה באג בגנום שלי
06:29
that I have struggled with for a long, long time.
99
373000
5000
שנאבקתי בו זמן רב.
06:34
When you get sick, it is a bug in your genome.
100
378000
5000
כשאתם חולים, זהו באג בגנום שלכם.
06:39
In fact, many, many diseases we have struggled with for a long time,
101
383000
5000
למעשה, המון מחלות שנאבקנו בהם זמן רב,
06:44
like cancer, we haven't been able to cure
102
388000
3000
כמו סרטן, לא הצלחנו לרפא
06:47
because we just don't understand how it works at the genomic level.
103
391000
4000
כי לא הצלחנו להבין איך הם עובדים ברמה הגנומית.
06:51
We are starting to understand that.
104
395000
2000
אנו מתחילים להבין זאת.
06:53
So, up to this point we tried to fix it
105
397000
2000
אז עד היום ניסינו לתקן את זה
06:55
by using what I call shit-against-the-wall pharmacology,
106
399000
4000
על ידי שיטה פרמקולוגית של "זרוק הכל על הקיר",
06:59
which means, well, let's just throw chemicals at it,
107
403000
3000
שאומרת, בואו נזרוק על זה כימיקלים,
07:02
and maybe it's going to make it work.
108
406000
2000
ואולי נגרום לזה לעבוד.
07:04
But if you really understand why does a cell go from normal cell to cancer?
109
408000
7000
אך אם אתם באמת מבינים, מדוע תא נורמלי יהפוך לתא סרטני?
07:11
What is the code?
110
415000
2000
מהו הקוד?
07:13
What are the exact instructions that are making it do that?
111
417000
4000
מהן ההוראות המדויקות שגורמות לו לעשות את זה?
07:17
then you can go about the process of trying to fix it and figure it out.
112
421000
4000
אז ניתן לעבור על התהליך ולנסות לתקן ולפצח את זה.
07:21
So, for your next dinner over a great bottle of wine, here's a few factoids for you.
113
425000
5000
אז בשביל ארוחת הערב הבאה שלכם, הנה כמה עובדות בשבילכם.
07:26
We actually have about 24,000 genes that do things.
114
430000
4000
יש לנו משהו כמו 24,000 גנים שמתפקדים.
07:30
We have about a hundred, 120,000 others
115
434000
4000
יש לנו משהו כמו 100,000-120,000 אחרים
07:34
that don't appear to function every day,
116
438000
3000
אך לא נראה שהם מתפקדים ביומיום,
07:37
but represent this archival history of how we used to work as a species
117
441000
5000
אך הם מייצגים את אותו ארכיון היסטורי של איך תיפקדנו כמין
07:42
going back tens of thousands of years.
118
446000
3000
במשך עשרות אלפי שנים.
07:45
You might also be interested in knowing
119
449000
2000
בוודאי תתעניינו לדעת
07:47
that a mouse has about the same amount of genes.
120
451000
2000
שלעכבר יש בערך את אותו מספר גנים.
07:49
They recently sequenced Pinot Noir, and it also has about 30,000 genes,
121
453000
7000
לאחרונה מיפו את עינבי הפינו נואר, וגם להם יש בערך 30,000 גנים,
07:56
so the number of genes you have may not necessarily represent the complexity
122
460000
4000
אז כמות הגנים לא בהכרח מייצגת מורכבות
08:00
or the evolutionary order of any particular species.
123
464000
5000
או את הסדר האבולוציוני של מינים מסויימים.
08:05
Now, look around: just look next to your neighbor,
124
469000
3000
עכשיו, תסתכלו מסביבכם, על השכן לידכם,
08:08
look forward, look backward. We all look pretty different.
125
472000
2000
מלפניכם ומאחוריכם. כולנו נראים די שונים.
08:10
A lot of very handsome and pretty people here, skinny, chubby,
126
474000
4000
המון אנשים יפים כאן, רזים, שמנים,
08:14
different races, cultures. We are all 99.9% genetically equal.
127
478000
8000
גזעים שונים, תרבויות. כולנו 99.9% זהים גנטית.
08:22
It is one one-hundredth of one percent of genetic material
128
486000
4000
זוהי מאית האחוז של החומר הגנטי
08:26
that makes the difference between any one of us.
129
490000
3000
שעושה את ההבדל ביננו.
08:29
That's a tiny amount of material,
130
493000
2000
כמות מאוד קטנה של חומר,
08:31
but the way that ultimately expresses itself
131
495000
4000
אך הדרך שבה היא מתבטאת
08:35
is what makes changes in humans and in all species.
132
499000
5000
היא זו שיוצרת שונות אצל בני אדם ואצל מינים אחרים.
08:40
So, we are now able to read genomes.
133
504000
3000
אז כעת אנו יכולים לקרוא גנומים.
08:43
The first human genome took 10 years, three billion dollars.
134
507000
5000
את גנום האנושי הראשון לקח עשר שנים ו-3 מיליארד דולר.
08:48
It was done by Dr. Craig Venter.
135
512000
3000
זה נעשה על ידי ד"ר קרייג ונטר.
08:51
And then James Watson's -- one of the co-founders of DNA --
136
515000
4000
ואז ג'יימס ווטסון - אחד ממגלי הדנ"א-
08:55
genome was done for two million dollars, and in just two months.
137
519000
4000
מיפה גנום ב-2 מיליון דולר בחודשיים בלבד.
08:59
And if you think about the computer industry
138
523000
2000
ואם חושבים על תעשיית המחשבים
09:01
and how we've gone from big computers to little ones
139
525000
3000
ועל איך עברנו ממחשבים גדולים לקטנים
09:04
and how they get more powerful and faster all the time,
140
528000
4000
ואיך הם נעשים חזקים ומהירים יותר כל הזמן,
09:08
the same thing is happening with gene sequencing now:
141
532000
2000
אותו הדבר נעשה במיפוי הגנטי עכשיו:
09:10
we are on the cusp of being able to sequence human genomes
142
534000
4000
אנו על הגבול של היכולת למפות גנום אנושי
09:14
for about 5,000 dollars in about an hour or a half-hour;
143
538000
5000
בחמשת אלפים דולר בשעה או חצי שעה.
09:19
you will see that happen in the next five years.
144
543000
2000
נראה את זה קורה בחמש השנים הקרובות.
09:21
And what that means is, you are going to walk around
145
545000
2000
וזה אומר, שאתם הולכים להסתובב
09:23
with your own personal genome on a smart card. It will be here.
146
547000
6000
עם הגנום האישי שלכם על כרטיס חכם. זה יהיה כאן.
09:29
And when you buy medicine,
147
553000
2000
וכשאתם קונים תרופה,
09:31
you won't be buying a drug that's used for everybody.
148
555000
3000
אתם לא תקנו את אותה תרופה שכולם צורכים.
09:34
You will give your genome to the pharmacist,
149
558000
3000
אתם תיתנו את הגנום לרוקח,
09:37
and your drug will be made for you
150
561000
2000
והתרופה תיוצר עבורכם
09:39
and it will work much better than the ones that were --
151
563000
2000
ותעבוד הרבה יותר טוב מאלו שהיו.
09:41
you won't have side effects.
152
565000
2000
לא יהיו לכם תופעות לוואי.
09:43
All those side effects, you know, oily residue and, you know,
153
567000
3000
אותן תופעות לוואי, שמספרים לכם בפרסומות:
09:46
whatever they say in those commercials: forget about that.
154
570000
4000
תשכחו מהם.
09:50
They're going to make all that stuff go away.
155
574000
2000
הם יגרמו לכל הדברים הללו להעלם.
09:52
What does a genome look like?
156
576000
3000
איך הגנום נראה?
09:55
Well, there it is. It is a long, long series of these base pairs.
157
579000
6000
ובכן, הנה הוא. רצף ארוך מאוד של זוגות בסיסים.
10:01
If you saw the genome for a mouse or for a human it would look no different than this,
158
585000
4000
אם הייתם רואים גנום של עכבר או של אדם הוא לא היה נראה אחרת,
10:05
but what scientists are doing now is
159
589000
2000
אך מה שמדענים עושים היום,
10:07
they're understanding what these do and what they mean.
160
591000
4000
הוא להבין מה הם עושים ומה המשמעות שלהם.
10:11
Because what Nature is doing is double-clicking all the time.
161
595000
4000
כי מה שהטבע עושה זה כל הזמן דאבל-קליק.
10:15
In other words, the first couple of sentences here,
162
599000
4000
במילים אחרות,כמה מהמשפטים הראשונים כאן,
10:19
assuming this is a grape plant:
163
603000
2000
נניח שזוהי גפן:
10:21
make a root, make a branch, create a blossom.
164
605000
4000
תיצור שורש, תיצור ענף, תיצור פריחה.
10:25
In a human being, down in here it could be:
165
609000
4000
אצל אדם, כאן למטה זה יכול היה להיות:
10:29
make blood cells, start cancer.
166
613000
4000
תיצור תאי דם, התחל סרטן.
10:33
For me it may be: every calorie you consume, you conserve,
167
617000
7000
עבורי יכול להיות: כל קלוריה שאתה אוכל- תאגור,
10:40
because I come from a very cold climate.
168
624000
3000
כי אני מגיע מאקלים קר מאוד.
10:43
For my wife: eat three times as much and you never put on any weight.
169
627000
4000
עבור אשתי: תאכלי פי שלוש ואף פעם לא תעלי במשקל.
10:47
It's all hidden in this code,
170
631000
2000
כל זאת מתחבא בקוד הזה,
10:49
and it's starting to be understood at breakneck pace.
171
633000
4000
ומתחיל להיות מובן בקצב מסחרר.
10:54
So, what can we do with genomes now that we can read them,
172
638000
3000
אז מה אנו יכולים לעשות עם גנומים עכשיו, כשאנו יכולים לקרוא אותם,
10:57
now that we're starting to have the book of life?
173
641000
2000
כשספר החיים נפרש לפנינו?
10:59
Well, there's many things. Some are exciting.
174
643000
3000
יש הרבה דברים. חלקם מרגשים.
11:02
Some people will find very scary. I will tell you a couple of things
175
646000
4000
חלקם יפחידו אנשים: אני אומר לכם כמה דברים
11:06
that will probably make you want to projectile puke on me, but that's okay.
176
650000
4000
שיתכן ותרצו לפלוט עלי, אך זה בסדר.
11:10
So, you know, we now can learn the history of organisms.
177
654000
4000
אז, כעת אנו יכולים ללמוד על ההיסטוריה של האורגניזמים.
11:14
You can do a very simple test: scrape your cheek; send it off.
178
658000
3000
אתם יכולים לעשות בדיקה מאוד פשוטה: גרדו את הלחי שלכם, ושלחו את הבדיקה.
11:17
You can find out where your relatives come from;
179
661000
3000
אתם יכולים למצוא מהיכן הקרובים שלכם הגיעו,
11:20
you can do your genealogy going back thousands of years.
180
664000
3000
אתם יכולים לעשות עץ גנטי אחורה אלפי שנים.
11:23
We can understand functionality. This is really important.
181
667000
3000
להבין תפקודים. זה ממש חשוב.
11:26
We can understand, for example, why we create plaque in our arteries,
182
670000
5000
לדוגמא, להבין מדוע אנו יוצרים טרשת עורקים,
11:31
what creates the starchiness inside of a grain,
183
675000
4000
מה יוצר את העמילן בתוך הגרעין,
11:35
why does yeast metabolize sugar and produce carbon dioxide.
184
679000
7000
מדוע פטריות מפרקות סוכר ומיצרות פחמן דו חמצני.
11:43
We can also look at, at a grander scale, what creates problems,
185
687000
3000
אנו יכולים להסתכל על מה יוצר בעיות בקנה מידה גדול יותר,
11:46
what creates disease, and how we may be able to fix them.
186
690000
4000
מה מחולל מחלה ואיך נוכל לתקן את זה.
11:50
Because we can understand this,
187
694000
2000
מפני שאנו מבינים את זה,
11:52
we can fix them, make better organisms.
188
696000
3000
נוכל לתקן את זה, ליצור אורגניזם טוב יותר.
11:55
Most importantly, what we're learning
189
699000
2000
הכי חשוב, אנו לומדים שהטבע
11:57
is that Nature has provided us a spectacular toolbox.
190
701000
5000
הגיש לנו קופסת כלים מרהיבה.
12:02
The toolbox exists.
191
706000
2000
קופסת הכלים קיימת.
12:04
An architect far better and smarter than us has given us that toolbox,
192
708000
5000
ארכיטקט הרבה יותר טוב וחכם מאיתנו נתן לנו את תיבת הכלים הזו,
12:09
and we now have the ability to use it.
193
713000
3000
וכעת יש לנו את היכולת להשתמש בה.
12:12
We are now not just reading genomes; we are writing them.
194
716000
4000
כעת אנו לא רק קוראים גנומים, אנו כותבים אותם.
12:16
This company, Synthetic Genomics, I'm involved with,
195
720000
2000
החברה, "סינטטיק גנומיקס", שאני משתייך אליה,
12:18
created the first full synthetic genome for a little bug,
196
722000
4000
יצרה את הגנום הסינטטי הראשון לחיידק קטן,
12:22
a very primitive creature called Mycoplasma genitalium.
197
726000
3000
יצור פרימיטיב שנקרא מיקופלסמה-ג'ניטַליום.
12:25
If you have a UTI, you've probably -- or ever had a UTI --
198
729000
4000
אם היתה לכם פעם דלקת בדרכי השתן,
12:29
you've come in contact with this little bug.
199
733000
3000
ככל הנראה שנתקלתם בחיידק הזה.
12:32
Very simple -- only has about 246 genes --
200
736000
3000
מאוד פשוט, רק 246 גנים,
12:35
but we were able to completely synthesize that genome.
201
739000
6000
אך יכולנו לסנטז את כל הגנום.
12:42
Now, you have the genome and you say to yourself,
202
746000
3000
אז יש לנו את הגנום ואתה אומר לעצמך,
12:45
So, if I plug this synthetic genome -- if I pull the old one out and plug it in --
203
749000
5000
אם אני מוציא את הגנום הישן ומכניס את הגנום הסינטטי,
12:50
does it just boot up and live?
204
754000
2000
האם הוא עושה איתחול וחי?
12:52
Well, guess what. It does.
205
756000
3000
נחשו מה? כן.
12:56
Not only does it do that; if you took the genome -- that synthetic genome --
206
760000
6000
ולא רק זה. אם אתה לוקח את הגנום הסינטטי,
13:02
and you plugged it into a different critter, like yeast,
207
766000
3000
ומכניס אותו ליצור אחר, לדוגמא פטריה,
13:05
you now turn that yeast into Mycoplasma.
208
769000
4000
הפכת את הפטריה למיקופלסמה.
13:09
It's, sort of, like booting up a PC with a Mac O.S. software.
209
773000
5000
זה כמו לאתחל את ה-PC שלכם עם תוכנה של מקינטוש.
13:14
Well, actually, you could do it the other way.
210
778000
2000
או ההיפך.
13:16
So, you know, by being able to write a genome
211
780000
4000
אז על ידי היכולת לכתוב גנום
13:20
and plug it into an organism,
212
784000
3000
ולהחדיר אותו לאורגניזם,
13:23
the software, if you will, changes the hardware.
213
787000
5000
התוכנה משנה את החומרה.
13:28
And this is extremely profound.
214
792000
2000
וזה ממש מרחיק לכת.
13:30
So, last year the French and Italians announced
215
794000
3000
בשנה שעברה הצרפתים והאיטלקים הכריזו
13:33
they got together and they went ahead and they sequenced Pinot Noir.
216
797000
4000
שהם חוברים יחד וממפים את הפינו נואר.
13:37
The genomic sequence now exists for the entire Pinot Noir organism,
217
801000
6000
הרצף הגנטי של הפינו נואר קיים כעת במלואו.
13:43
and they identified, once again, about 29,000 genes.
218
807000
4000
והם זיהו משהו כמו 29,000 גנים.
13:47
They have discovered pathways that create flavors,
219
811000
3000
הם מצאו נתיבים שיוצרים טעמים,
13:50
although it's very important to understand
220
814000
2000
אך חשוב להבין
13:52
that those compounds that it's cranking out
221
816000
3000
שהתרכובות הללו שמפצחים
13:55
have to match a receptor in our genome, in our tongue,
222
819000
3000
צריכות להתאים לקולטנים שעל הלשון שלנו,
13:58
for us to understand and interpret those flavors.
223
822000
3000
כדי שנוכל להבין ולפרש את הטעמים הללו.
14:01
They've also discovered that
224
825000
2000
הם גם גילו שישנם
14:03
there's a heck of a lot of activity going on producing aroma as well.
225
827000
4000
דברים רבים שאחראים על יצור הריח.
14:07
They've identified areas of vulnerability to disease.
226
831000
3000
הם זיהו אזורים של רגישות למחלות.
14:10
They now are understanding, and the work is going on,
227
834000
4000
הם עכשיו עוסקים בלהבין, והעבודה נמשכת,
14:14
exactly how this plant works, and we have the capability to know,
228
838000
4000
כיצד בדיוק הצמח הזה עובד, ויש כעת את היכולת
14:18
to read that entire code and understand how it ticks.
229
842000
4000
לקרוא את הקוד כולו ולהבין איך הוא עובד.
14:22
So, then what do you do?
230
846000
2000
אז מה עושים עם זה?
14:24
Knowing that we can read it, knowing that we can write it, change it,
231
848000
4000
עם היכולת לקרוא את זה, לכתוב ולשנות את זה,
14:28
maybe write its genome from scratch. So, what do you do?
232
852000
4000
אולי לכתוב את הגנום מדגימה. אז מה עושים?
14:32
Well, one thing you could do is what some people might call Franken-Noir.
233
856000
4000
אחד הדברים שאפשר לעשות הוא מה שיש המכנים "פרנקן-נואר".
14:36
(Laughter)
234
860000
3000
(צחוק)
14:39
We can build a better vine.
235
863000
2000
נוכל ליצור גפן טובה יותר.
14:41
By the way, just so you know:
236
865000
2000
דרך אגב, רק שתדעו:
14:43
you get stressed out about genetically modified organisms;
237
867000
4000
אתם נלחצים מאורגניזמים שעוברים שינויים גנטיים.
14:47
there is not one single vine in this valley or anywhere
238
871000
3000
אין ולו גפן אחד בעמק הזה או בכל מקום אחר
14:50
that is not genetically modified.
239
874000
2000
שלא עבר שינויים גנטיים.
14:52
They're not grown from seeds; they're grafted into root stock;
240
876000
3000
לא מגדלים אותם מזרעים. מגדלים אותם מייחורים.
14:55
they would not exist in nature on their own.
241
879000
2000
הם לא היו קיימים בטבע בעצמם.
14:57
So, don't worry about, don't stress about that stuff. We've been doing this forever.
242
881000
4000
אז אל תילחצו בקשר לזה. אנו עושים זאת כבר המון זמן.
15:01
So, we could, you know, focus on disease resistance;
243
885000
3000
אז נוכל להתמקד בעמידות למחלות.
15:04
we can go for higher yields without necessarily having
244
888000
4000
נוכל להניב יותר בלי שיהיה הצורך
15:08
dramatic farming techniques to do it, or costs.
245
892000
3000
בטכניקות חקלאיות דרמטיות או עלויות.
15:11
We could conceivably expand the climate window:
246
895000
3000
נוכל להרחיב את חלון האקלים:
15:14
we could make Pinot Noir grow maybe in Long Island, God forbid.
247
898000
5000
נוכל לגדל פינו-נואר בלונג איילנד, השם ישמור.
15:19
(Laughter)
248
903000
3000
(צחוק)
15:23
We could produce better flavors and aromas.
249
907000
3000
נוכל ליצור טעמים וריחות טובים יותר.
15:26
You want a little more raspberry, a little more chocolate here or there?
250
910000
3000
אתם רוצים קצת יותר פטל, קצת יותר שוקולד כאן או שם?
15:29
All of these things could conceivably be done,
251
913000
3000
כל הדברים הללו, מתקבל על הדעת שיהיה ניתן לעשות,
15:32
and I will tell you I'd pretty much bet that it will be done.
252
916000
3000
ואני מוכן להתערב שהם גם ייעשו.
15:35
But there's an ecosystem here.
253
919000
2000
אך יש כאן גם מערכת אקולוגית.
15:37
In other words, we're not, sort of, unique little organisms running around;
254
921000
5000
במילים אחרות, אנו לא יצורים מיוחדים וקטנים שמתרוצצים-
15:42
we are part of a big ecosystem.
255
926000
2000
אנו חלק ממערכת אקולוגית גדולה.
15:44
In fact -- I'm sorry to inform you --
256
928000
3000
למעשה - מצטער להודיע לכם-
15:47
that inside of your digestive tract is about 10 pounds of microbes
257
931000
4000
ישנם במערכת העיכול שלכם 4.5 ק"ג של חיידקים
15:51
which you're circulating through your body quite a bit.
258
935000
3000
שנעים בתוך הגוף שלכם די הרבה.
15:54
Our ocean's teaming with microbes;
259
938000
3000
האוקיינוסים שורצים במיקרובים.
15:57
in fact, when Craig Venter went and sequenced the microbes in the ocean,
260
941000
5000
למעשה, כשקרייג ונטר מיפה את החיידקים באוקיינוס,
16:02
in the first three months tripled the known species on the planet
261
946000
4000
הוא שילש את מספר המינים הידועים על כדור הארץ בשלושה חודשים
16:06
by discovering all-new microbes in the first 20 feet of water.
262
950000
3000
על ידי גילוי חיידקים חדשים לגמרי בשבעת המטרים העליונים.
16:09
We now understand that those microbes have more impact on our climate
263
953000
4000
אנו עכשיו מבינים שהחיידקים הללו משפיעים על האקלים שלנו
16:13
and regulating CO2 and oxygen than plants do,
264
957000
4000
ומווסתים את הפחמן הדו חמצני והחמצן, יותר מאשר הצמחים,
16:17
which we always thought oxygenate the atmosphere.
265
961000
2000
שתמיד חשבנו שמחמצנים את האטמוספירה.
16:19
We find microbial life in every part of the planet:
266
963000
4000
אנו מוצאים חיידקים בכל מקום על כדור הארץ:
16:23
in ice, in coal, in rocks, in volcanic vents; it's an amazing thing.
267
967000
8000
בקרח, בפחם, בסלעים, בהתפרצויות וולקניות, זה ממש מדהים.
16:31
But we've also discovered, when it comes to plants, in plants,
268
975000
5000
אך תמיד גילינו, כשזה מגיע לצמחים, בצמחים,
16:36
as much as we understand and are starting to understand their genomes,
269
980000
4000
ככל שאנו מבינים ומתחילים להבין את הגנום שלהם,
16:40
it is the ecosystem around them,
270
984000
3000
זוהי המערכת האקולוגית שמסביבם,
16:43
it is the microbes that live in their root systems,
271
987000
3000
החיידקים ששוכנים בשורשים שלהם,
16:46
that have just as much impact on the character of those plants
272
990000
4000
המשפיעים על התכונות של הצמחים הללו
16:50
as the metabolic pathways of the plants themselves.
273
994000
4000
ממש כמו התהליכים המטבוליים עצמם.
16:54
If you take a closer look at a root system,
274
998000
3000
אם תסתכלו מקרוב על מערכת השורשים,
16:57
you will find there are many, many, many diverse microbial colonies.
275
1001000
4000
תמצאו המון המון מושבות חיידקים שונות.
17:01
This is not big news to viticulturists;
276
1005000
2000
אלו לא חדשות גדולות למגדלי הגפנים.
17:03
they have been, you know, concerned with water and fertilization.
277
1007000
4000
הם דואגים למים ולדשנים.
17:07
And, again, this is, sort of, my notion of shit-against-the-wall pharmacology:
278
1011000
6000
וזה שוב, הדעה שלי לגבי פרמקולוגית "זרוק הכל על הקיר":
17:13
you know certain fertilizers make the plant more healthy so you put more in.
279
1017000
4000
אתה יודע שדשנים מסוימים עושים את הצמח לבריא יותר אז אתה שם עוד.
17:17
You don't necessarily know with granularity
280
1021000
4000
אתה לא בהכרח יודע לפרוטרוט
17:21
exactly what organisms are providing what flavors and what characteristics.
281
1025000
6000
אלו אורגניזמים מעניקים אלו טעמים ואלו תכונות.
17:27
We can start to figure that out.
282
1031000
3000
אנו יכולים להתחיל לפתור את זה.
17:30
We all talk about terroir; we worship terroir;
283
1034000
3000
כולנו מדברים על טרואר (מכלול של תנאי סביבה לגידול חקלאי). מעריצים של טרואר.
17:33
we say, Wow, is my terroir great! It's so special.
284
1037000
3000
אומרים, וואו, הטרואר שלי נפלא! כל כך מיוחד!
17:36
I've got this piece of land and it creates terroir like you wouldn't believe.
285
1040000
4000
יש לי אדמה והיא יוצרת טרואר שלא תאמין.
17:40
Well, you know, we really, we argue and debate about it --
286
1044000
4000
אתם יודעים מה, אנו מתווכחים על זה ואומרים
17:44
we say it's climate, it's soil, it's this. Well, guess what?
287
1048000
3000
שזה האקלים, האדמה וכולי. נחשו מה?
17:47
We can figure out what the heck terroir is.
288
1051000
3000
אנו יכולים להבין מה לעזאזל זה טרואר.
17:50
It's in there, waiting to be sequenced.
289
1054000
3000
זה שם, מחכה למיפוי.
17:53
There are thousands of microbes there.
290
1057000
2000
יש אלפי חיידקים שם.
17:55
They're easy to sequence: unlike a human,
291
1059000
2000
קל למפות אותם: שלא כמו אדם,
17:57
they, you know, have a thousand, two thousand genes;
292
1061000
2000
יש להם אלף, אלפיים גנים.
17:59
we can figure out what they are.
293
1063000
2000
נוכל לדעת מהם.
18:01
All we have to do is go around and sample, dig into the ground, find those bugs,
294
1065000
7000
כל מה שאנו צריכים לעשות הוא לקחת דגימה, לחפור באדמה ולמצוא את החיידקים הללו,
18:08
sequence them, correlate them to the kinds of characteristics we like and don't like --
295
1072000
5000
למפות אותם, לקשר אותם לתכונות שאנו אוהבים או לא אוהבים-
18:13
that's just a big database -- and then fertilize.
296
1077000
3000
זה רק בסיס נתונים גדול- ואז לדשן.
18:16
And then we understand what is terroir.
297
1080000
3000
ואז נבין מהו טרואר.
18:20
So, some people will say, Oh, my God, are we playing God?
298
1084000
2000
אנשים מסוימים ישאלו, האם אנו משחקים את אלוהים?
18:22
Are we now, if we engineer organisms, are we playing God?
299
1086000
5000
האם עכשיו, כשאנו מהנדסים אורגניזמים, האם אנו משחקים את אלוהים?
18:27
And, you know, people would always ask James Watson --
300
1091000
3000
אנשים כל הזמן שואלים את ג'יימס ווטסון-
18:30
he's not always the most politically correct guy ...
301
1094000
2000
הוא לא תמיד האדם הכי פוליטיקלי קורקט-
18:32
(Laughter)
302
1096000
1000
(צחוק)
18:33
... and they would say, "Are, you know, are you playing God?"
303
1097000
5000
ואומרים, "האם אתה משחק את אלוהים?"
18:38
And he had the best answer I ever heard to this question:
304
1102000
3000
ויש לו את התשובה הטובה ביותר ששמעתי לשאלה הזו:
18:41
"Well, somebody has to."
305
1105000
2000
"ובכן, מישהו צריך".
18:43
(Laughter)
306
1107000
3000
(צחוק)
18:46
I consider myself a very spiritual person,
307
1110000
4000
אני רואה את עצמי כאדם די רוחני,
18:50
and without, you know, the organized religion part,
308
1114000
3000
בלי החלק של הדת המאורגנת,
18:53
and I will tell you: I don't believe there's anything unnatural.
309
1117000
4000
ואומר לכם: אני לא מאמין שיש משהו לא טבעי.
18:57
I don't believe that chemicals are unnatural.
310
1121000
4000
אני לא מאמין שכימיקלים הם לא טבעיים.
19:01
I told you I'm going to make some of you puke.
311
1125000
2000
אמרתי לכם שאגרום לחלקכם להקיא.
19:03
It's very simple: we don't invent molecules, compounds.
312
1127000
4000
זה מאוד פשוט: אנו לא ממציאים מולקולות או תרכובות.
19:07
They're here. They're in the universe.
313
1131000
2000
הן שם. הן קיימות ביקום.
19:09
We reorganize things, we change them around,
314
1133000
3000
אנו מסדרים מחדש דברים, אנו משנים אותם,
19:12
but we don't make anything unnatural.
315
1136000
3000
אך אנו לא יוצרים דבר שהוא לא טבעי.
19:15
Now, we can create bad impacts --
316
1139000
2000
עכשיו, אנו יכולים ליצור אפקטים שליליים-
19:17
we can poison ourselves; we can poison the Earth --
317
1141000
2000
להרעיל את עצמנו, להרעיל את העולם-
19:19
but that's just a natural outcome of a mistake we made.
318
1143000
4000
אך זוהי רק תוצאה טבעית של טעות שאנו עושים.
19:23
So, what's happening today is, Nature is presenting us with a toolbox,
319
1147000
4000
אז, מה שקורה כיום, שהטבע מציע לנו קופסת כלים,
19:27
and we find that this toolbox is very extensive.
320
1151000
4000
ואנו מוצאים שהקופסא הזו מאוד רחבה.
19:31
There are microbes out there that actually make gasoline, believe it or not.
321
1155000
4000
ישנם איפשהו חיידקים שיוצרים דלק, תאמינו או לא.
19:35
There are microbes, you know -- go back to yeast.
322
1159000
2000
ישנם חיידקים- חוזרים לפיטריה.
19:37
These are chemical factories;
323
1161000
2000
אלו הם מפעלים כימיים.
19:39
the most sophisticated chemical factories are provided by Nature,
324
1163000
4000
המפעלים הכימיים המתוחכמים ביותר מסופקים על ידי הטבע,
19:43
and we now can use those.
325
1167000
3000
וכעת אנו יכולים להשתמש בהם.
19:46
There also is a set of rules.
326
1170000
2000
יש גם כמה כללים.
19:48
Nature will not allow you to --
327
1172000
3000
הטבע יאפשר לכם ל-
19:51
we could engineer a grape plant, but guess what.
328
1175000
2000
אנו יכולים להנדס שיח ענבים, אך נחשו מה.
19:53
We can't make the grape plant produce babies.
329
1177000
2000
אנו לא יכולים לגרום לשיח הענבים ליצור תינוקות.
19:55
Nature has put a set of rules out there.
330
1179000
3000
הטבע שם מערכת כללים.
19:58
We can work within the rules; we can't break the rules;
331
1182000
3000
אנו יכולים לעבוד בתוכם. איננו יכולים לשבור אותם.
20:01
we're just learning what the rules are.
332
1185000
2000
אנו רק לומדים מהם הכללים.
20:03
I just ask the question, if you could cure all disease --
333
1187000
4000
רק אשאל שאלה, אם יכולתם לרפא את כל החולי-
20:07
if you could make disease go away,
334
1191000
2000
לגרום למחלות להעלם,
20:09
because we understand how it actually works,
335
1193000
2000
כי אנו מבינים איך הם למעשה עובדים,
20:11
if we could end hunger by being able to create nutritious, healthy plants
336
1195000
5000
אם היינו יכולים למגר רעב על ידי יצירת צמחים בריאים ומזינים
20:16
that grow in very hard-to-grow environments,
337
1200000
3000
שגדלים בסביבה מאוד קשה לגידול,
20:19
if we could create clean and plentiful energy --
338
1203000
3000
אם היינו יכולים ליצור אנרגיה עשירה ונקיה-
20:22
we, right in the labs at Synthetic Genomics,
339
1206000
3000
יש לנו במעבדת "סינטטיק גנומיקס",
20:25
have single-celled organisms that are taking carbon dioxide
340
1209000
4000
יצורים חד תאיים שיכולים לספוח פחמן דו-חמצני
20:29
and producing a molecule very similar to gasoline.
341
1213000
4000
וליצור מולקולה מאוד דומה למולקולת דלק.
20:33
So, carbon dioxide -- the stuff we want to get rid of -- not sugar, not anything.
342
1217000
5000
אז, פחמן דו-חמצני- הדבר שאנו רוצים להיפטר ממנו- לא סוכר, לא כלום.
20:38
Carbon dioxide, a little bit of sunlight,
343
1222000
3000
פחמן דו-חמצני, קצת אור שמש,
20:41
you end up with a lipid that is highly refined.
344
1225000
5000
ומקבלים ליפיד מאוד מזוקק.
20:46
We could solve our energy problems; we can reduce CO2,;
345
1230000
4000
יכולנו לפתור את בעית האנרגיה, להפחית את הפחמן הדו-חמצני,
20:50
we could clean up our oceans; we could make better wine.
346
1234000
3000
לנקות את האוקינוסים, ליצור יין טוב יותר.
20:53
If we could, would we?
347
1237000
3000
אם יכולנו, היינו עושים?
20:56
Well, you know, I think the answer is very simple:
348
1240000
3000
אני חושב שהתשובה מאוד פשוטה:
20:59
working with Nature, working with this tool set that we now understand,
349
1243000
5000
לעבוד עם הטבע, לעבוד עם הכלים שכעת אנו מבינים,
21:04
is the next step in humankind's evolution.
350
1248000
3000
הוא הצעד הבא באבולוציה האנושית.
21:07
And all I can tell you is, stay healthy for 20 years.
351
1251000
4000
וכל מה שאני יכול לומר לכם הוא, תישארו בריאים לעוד 20 שנה.
21:11
If you can stay healthy for 20 years, you'll see 150, maybe 300.
352
1255000
3000
אם תישארו בריאים לעוד 20 שנה, תוכלו לראות את גיל 150, אולי 300.
21:14
Thank you.
353
1258000
2000
תודה רבה.
ABOUT THE SPEAKER
Barry Schuler - EntrepreneurBarry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics.
Why you should listen
If in the mid-'90s tech revolution you found yourself intimidated by command lines (or computers in general), chances are you had your first encounter with email through America Online. Above those first-month-free CDs, the main appeal was its easy-as-a-microwave interface, which Barry Schuler and his team at Medior designed. While the other techies were complaining of eternal September, Schuler remained a populist, passionate about spreading accessibility to the next generation of services that he foresaw changing the world. (Earlier, he had developed and marketed color desktop apps for Apple.)
Schuler later served as AOL's CEO when it acquired Time Warner. But now, as high-tech democratization continues, Schuler wants to direct the momentum toward genomics. As managing director of Draper Fisher Jurvetson, he's funding next-thing projects in tech, and he also serves on the board of Synthetic Genomics. A lover of wine (and a proponent of using genetics to enhance wine grapes), he owns Meteor Vineyard in Napa Valley. He's currently CEO of Raydiance, which is developing laser technology for healthcare use.
Barry Schuler | Speaker | TED.com