TEDGlobal 2005
Aubrey de Grey: A roadmap to end aging
औब्रे दे ग्रेय कह्ते हैं कि हम बुढापे से बच सकते हैं
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कैंब्रिज शोधकर्ता औब्रे दे ग्रेय का यह तर्क है कि बुढापा एक बिमारी मात्र है - और वह भी साधक. इन्सान मूल रूप से सात तरह से बूढे होते हैं, और सभी सातों से बचा जा सकता है.
Aubrey de Grey - Crusader against aging
Aubrey de Grey, British researcher on aging, claims he has drawn a roadmap to defeat biological aging. He provocatively proposes that the first human beings who will live to 1,000 years old have already been born. Full bio
Aubrey de Grey, British researcher on aging, claims he has drawn a roadmap to defeat biological aging. He provocatively proposes that the first human beings who will live to 1,000 years old have already been born. Full bio
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18 minutes is an absolutely brutal time limit,
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१८ मिनट की समय सीमा बहुत निर्दयी है,
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so I'm going to dive straight in, right at the point
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इस लिये मै सिधे मुद्दे पर आता हूँ.
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where I get this thing to work.
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जैसे ही मै इसे काम करा सकूँ.
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Here we go. I'm going to talk about five different things.
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आइये चलें. मैं ५ अलग चीज़ों के बारे में बात करूंगा.
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I'm going to talk about why defeating aging is desirable.
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मैं बताऊंगा कि उम्र को हराना क्यों जरूरी हैं.
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I'm going to talk about why we have to get our shit together,
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मैं बताऊंगा कि क्यों हमें सावधान होना होगा,
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and actually talk about this a bit more than we do.
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और इसके बारे में और अधिक बातें करनी चाहिये.
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I'm going to talk about feasibility as well, of course.
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निसंदेह मैं सम्भावनाऒं के बारे में भी बोलूँगा.
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I'm going to talk about why we are so fatalistic
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मैं बताऊंगा कि क्यॊं हम इतने भाग्य्वादी कयों हैं
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about doing anything about aging.
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जहां तक उम्र के बारे मे कुछ करने का प्रश्न है.
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And then I'm going spend perhaps the second half of the talk
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और फिर शायद मैं वार्ता का दूसरा भाग
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talking about, you know, how we might actually be able to prove that fatalism is wrong,
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ये बताने मे लगाऊं कि कैसे हम शायद भाग्यवाद को गलत साबित कर सकें,
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namely, by actually doing something about it.
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वास्तव में इसके बारे में कुछ कर के.
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I'm going to do that in two steps.
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इसे मैं दो भागों में करूंगा.
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The first one I'm going to talk about is
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पहले मैं इस बारे में बात करूंगा
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how to get from a relatively modest amount of life extension --
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कि कैसे जीवन काल में छोटी सी व्रिधी से शुरू कर के --
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which I'm going to define as 30 years, applied to people
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जिसे मैं उन लॊगॊं के संदर्भ में ३० साल की अवधी मानता हूं
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who are already in middle-age when you start --
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जो शुरुआत में पहले से ही अधेडावस्था में हॊं --
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to a point which can genuinely be called defeating aging.
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ऐसी स्थीति में पहूंचा जा सकता है जिसे वास्तव में बुढापे को पराजित करना समझा जा सकता है.
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Namely, essentially an elimination of the relationship between
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मूलत:, इसका मतलब उस रिशत॓ को समाप्त करना है जो
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how old you are and how likely you are to die in the next year --
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आपकी उम्र और अगले साल आपकी संभावित मर्त्यु के बीच है --
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or indeed, to get sick in the first place.
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या बीमार होने के.
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And of course, the last thing I'm going to talk about
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और आखिर में मैं बात करूंगा
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is how to reach that intermediate step,
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कि कैसे उस माध्यमिक कदम तक पहूंचा जा सकता है,
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that point of maybe 30 years life extension.
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३० साल उम्र में वृधि के.
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So I'm going to start with why we should.
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तो मैं इस बात से शुरु करूंगा कि हमें यह क्यों करना चाहिय॑.
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Now, I want to ask a question.
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अब मैं एक सवाल पूछना चाहत्ता हूं.
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Hands up: anyone in the audience who is in favor of malaria?
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श्रोताओं में कोई हैं जो मलरिया के ह्क मे हैं तो अपने हाथ खडे करें.
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That was easy. OK.
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यह तो आसान था. ठीक है.
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OK. Hands up: anyone in the audience
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अच्छा हाथ उठाएं श्रोताओं में से कोई
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who's not sure whether malaria is a good thing or a bad thing?
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जो यह नहीं जानते कि मलेरिआ एक अच्छी चीज़ है या बुरी?
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OK. So we all think malaria is a bad thing.
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अच्छा. तो हम सब ये सोचते हैं कि मलेरिया एक बुरी चीज़ है.
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That's very good news, because I thought that was what the answer would be.
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यह तो बहुत अच्छी खबर है, क्योंकि मैंने सोचा था कि जवाब यही होना चाहिए.
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Now the thing is, I would like to put it to you
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अब जो मैं आपको बताना चाह्ता हूं
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that the main reason why we think that malaria is a bad thing
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कि हमारे द्वारा मलेरिया को बुरे समझे जाने का मुख्य कारण
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is because of a characteristic of malaria that it shares with aging.
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मलेरिया की वो विशेषता के कारण है जो बूढे होने से मिलती जुलती है.
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And here is that characteristic.
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और वह विशेषता यह है.
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The only real difference is that aging kills considerably more people than malaria does.
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अंतर मात्र ये है कि उम्र का बढ्ना मलेरिया से कहीं ज्यादा लोगों की जान लेता है.
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Now, I like in an audience, in Britain especially,
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मैं श्रोताओं के बीच, खास तौर से ब्रिटेन में,
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to talk about the comparison with foxhunting,
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लोमडी के शिकार से तुलना के बारे में बात करना पसंद करता हूं.
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which is something that was banned after a long struggle,
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जिसे एक लंबे संघर्ष के बाद प्रतिबंधित किया गया था,
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by the government not very many months ago.
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सरकार के द्वारा, कुछ ही महीने पहले.
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I mean, I know I'm with a sympathetic audience here,
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मैं जानता हूं दर्शकों मे सहानुभूति है,
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but, as we know, a lot of people are not entirely persuaded by this logic.
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लेकिन, जैसा कि हमें पता है, बहुत से लोग इस तर्क से सहमत नहीं हैं.
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And this is actually a rather good comparison, it seems to me.
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और मुझे लगता है यह काफ़ि अच्छी तुलना है.
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You know, a lot of people said, "Well, you know,
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काफ़ी लोगों नें कहा, "ऐसा है,
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city boys have no business telling us rural types what to do with our time.
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शहरी लोग कौन होते हैं हम ग्रामीण लोगों को बताने बाले कि अपने समय के साथ क्या करें.
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It's a traditional part of the way of life,
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यह हमारी जीवन शैली का एक परंपरागत हिस्सा है,
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and we should be allowed to carry on doing it.
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और हमें यह करते रहने देना चाहिये.
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It's ecologically sound; it stops the population explosion of foxes."
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यह वातावर्ण के लिये अच्छा है; यह लोमडियों की संख्या को अधिक बढ्ने से रोकता है."
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But ultimately, the government prevailed in the end,
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लेकिन अंत में चली तो सरकार की ही,
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because the majority of the British public,
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क्योंकि अधिकांश ब्रिटिश जनता,
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and certainly the majority of members of Parliament,
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और निसंदेह सांसदों का बहुमत,
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came to the conclusion that it was really something
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इस निष्कर्ष पर पहूंचा कि यह ऐसी चीज़ है
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that should not be tolerated in a civilized society.
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जो सभ्य समाज में सहन नहीं करी जा सकती.
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And I think that human aging shares
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और मैं समझता हूं कि इन्सान का बूढा होना
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all of these characteristics in spades.
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इन सभी विशेशताओं के काफी समान है.
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What part of this do people not understand?
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इसमें से कौनसी बात लोग नहीं समझ पाते ?
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It's not just about life, of course --
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निसंदेह यह केवल जीवन के बारे में नहीं है --
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(Laughter) --
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(ठ्हाके)
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it's about healthy life, you know --
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यह स्वस्थ जीवन के बारे में है --
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getting frail and miserable and dependent is no fun,
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कमज़ोर, दयनीय और आश्रित होने में कोई आनंद नहीं है,
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whether or not dying may be fun.
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चाहे मरने में आनंद हो या न हो.
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So really, this is how I would like to describe it.
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इसका वर्णन मैं ऐसे करना चाहूंगा.
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It's a global trance.
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यह एक वैश्विक भ्रम है.
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These are the sorts of unbelievable excuses
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ये वैसे ही अविश्वसनीय तर्क हैं
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that people give for aging.
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जैसे लोग बूढे होने के संदर्भ में देते हैं.
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And, I mean, OK, I'm not actually saying
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मैं यह नहीं कह रहा कि
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that these excuses are completely valueless.
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यह तर्क पूरी तरह से बेकार हैं.
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There are some good points to be made here,
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2000
इन में कुछ अच्छे तर्क भी हैं.
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things that we ought to be thinking about, forward planning
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जिनके बारे में हमें सोचना चाहिए, प्रायोजन करना चाहिए
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so that nothing goes too -- well, so that we minimize
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जिससे कुछ भी बेकार न जाए, और
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the turbulence when we actually figure out how to fix aging.
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जब हम बूढे होने का इलाज ढूंढ लें तो कम से कम उथल पुथल हो.
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But these are completely crazy, when you actually
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लेकिन ये उस समय पागलपन लगता है, जब आप
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remember your sense of proportion.
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अनुपात की भावना का ध्यान रखते हैं.
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You know, these are arguments; these are things that
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यह तर्क, ये वह चीज़ें हैं
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would be legitimate to be concerned about.
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जिनके बारे में चिंतित होना जायज़ है.
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But the question is, are they so dangerous --
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लेकिन सवाल यह है, क्या ये इतने खतरनाक हैं --
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these risks of doing something about aging --
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बूढे होने के बारे में कुछ करने के जोखिम --
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that they outweigh the downside of doing the opposite,
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कि इससे विपरीत करने के नुक्सान को नज़रअंदाज़ किया जा सके,
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namely, leaving aging as it is?
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यानि, बूढे होने को एसे ही छोड दिया जाए?
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Are these so bad that they outweigh
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क्या ये इतने बुरे हैं कि इनसे बेहतर है
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condemning 100,000 people a day to an unnecessarily early death?
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6000
१००,००० लोगों को हर रोज़ बेवजह अकस्मात मर्त्युद्ण्ड दिया जाए.
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You know, if you haven't got an argument that's that strong,
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यदि आपके पास इससे बडा कोई तर्क नहीं है,
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then just don't waste my time, is what I say.
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तो मैं कहता हूं कि मेरा समय बर्बाद न करें.
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(Laughter)
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(ठहाके)
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Now, there is one argument
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हां एक तर्क है
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that some people do think really is that strong, and here it is.
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जो कुछ लोगों के विचार में सचमुच प्रबल है, और वह ये है.
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People worry about overpopulation; they say,
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लोग जनसंख्या व्रिधी के बारे में चिंता करते हैं; वे कहते हैं,
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"Well, if we fix aging, no one's going to die to speak of,
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216000
2000
"अगर हम बूढे होने का इलाज निकाल लेते हैं, तो शायद ही कोई मरेगा,
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or at least the death toll is going to be much lower,
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या कम से कम मरने वालॊं की संख्या बहुत कम होगी,
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only from crossing St. Giles carelessly.
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सिर्फ़ यमराज से पंगा लेने पर.
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And therefore, we're not going to be able to have many kids,
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और इसकी वजह से हम ज्यादा बच्चे पैदा नहीं कर पाएंगे,
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and kids are really important to most people."
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और ज्यादातर लोगों के लिये बच्चे बहुत मायने रखते हैं."
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And that's true.
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और यह सच है.
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And you know, a lot of people try to fudge this question,
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और मालूम है, बहुत से लोग जान कर भी इस सवाल का गलत जवाब देते हैं,
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and give answers like this.
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कुछ इस तरह से.
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I don't agree with those answers. I think they basically don't work.
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233000
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मैं इन जवाबों से सहमत नहीं हूं. मेरे ख्याल से ये बुनियादी तौर से काम नहीं करते.
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I think it's true, that we will face a dilemma in this respect.
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मैं समझता हूं, हमें इस संबंध में दुविधा का सामना करना पडेगा.
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We will have to decide whether to have a low birth rate,
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हमें यह तय करना हॊगा कि हमें जन्म दर कम चाहिये,
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or a high death rate.
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या मर्त्यु दर ज्यादा.
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A high death rate will, of course, arise from simply rejecting these therapies,
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245000
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उच्च मर्त्यु दर, निसंदेह, केवल इन उपचारों को नकार के
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in favor of carrying on having a lot of kids.
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बहुत से बच्चे पैदा को स्वीकारने से ही हो जाएगा.
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And, I say that that's fine --
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और, मैं कहता हूं यह ठीक है --
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the future of humanity is entitled to make that choice.
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मानवता के भविष्य को यह निर्णय लेने का हक है.™
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What's not fine is for us to make that choice on behalf of the future.
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लेकिन भविष्य की ओर से हमारे द्वारा यह तय करना ठीक नहीं है.
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If we vacillate, hesitate,
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अगर हम संकोच करेंगे या डोलेंगे,
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and do not actually develop these therapies,
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और दरअसल इन उपचारों का विकास नहीं करेंगे,
04:51
then we are condemning a whole cohort of people --
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तो हम लोगों की एक बडी संख्या कॊ सज़ा दे रहे हैं --
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who would have been young enough and healthy enough
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270000
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जो इन इलाज के तरीकों से फ़ायदा उठाने के लिये जवान और स्वस्थ होते
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to benefit from those therapies, but will not be,
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लेकिन नहीं होंगे,
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because we haven't developed them as quickly as we could --
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क्योंकि हमने इन्हें संभावित तेज़ी से विकसित नहीं किया --
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we'll be denying those people an indefinite life span,
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हम इन लोगों को अनिश्चित तौर से लम्बे जीवनकाल से वंचित रख रहे हैं,
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and I consider that that is immoral.
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278000
2000
और मैं समझता हूं कि यह अनुचित है.
05:05
That's my answer to the overpopulation question.
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280000
3000
अधिक जनसंख्या के सवाल का यह मेरा ज़वाब है.
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Right. So the next thing is,
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283000
2000
अच्छा. तो अगली चीज़ है,
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now why should we get a little bit more active on this?
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285000
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कि हमें इस पर थोडा और सक्रीय क्यों होना चाहिए?
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And the fundamental answer is that
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287000
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और बुनियादी ज़वाब यह है कि
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the pro-aging trance is not as dumb as it looks.
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289000
3000
बुढापे के हित में लोगों का भ्रम इतना मूर्खतापूर्ण नहीं है जितना दिखता है.
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It's actually a sensible way of coping with the inevitability of aging.
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292000
4000
यह असल में बूढे होने का सामना करने का एक समझदारीपूर्ण तरीका है.
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Aging is ghastly, but it's inevitable, so, you know,
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296000
4000
उम्र का बढ्ना भयानाक किन्तु निश्चित है, इस लिए,
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we've got to find some way to put it out of our minds,
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300000
2000
हमें इसे अपने दिमाग से निकालने का कोई तरीका ढूंढना है,
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and it's rational to do anything that we might want to do, to do that.
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302000
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और एसा करने के लिए हमें जो भी करना पडे वह सही है.
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Like, for example, making up these ridiculous reasons
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306000
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जैसे, उदाहरण के लिए, ये हास्यासपद तर्क देना
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why aging is actually a good thing after all.
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309000
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कि क्यों उम्र का बढ्ना असल में अच्छी बात है.
05:36
But of course, that only works when we have both of these components.
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311000
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लेकिन यह तभी काम कर सकता है जब हमारे पास ये दोनों भाग हों.
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And as soon as the inevitability bit becomes a little bit unclear --
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315000
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और जैसे ही अपरिहार्यता वाला भाग कुछ साफ़ होता है,
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and we might be in range of doing something about aging --
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318000
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और हम बढ्ती उम्र के बारे में कुछ करने की स्थिती में हो सकते हैं,
05:45
this becomes part of the problem.
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320000
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यह समस्या का एक हिस्सा बन जाता है.
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This pro-aging trance is what stops us from agitating about these things.
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बुढापे के हित में लोगों का भ्रम ही है जो हमें इन चीज़ों के बारे में आन्दोलन करने से रोकता है.
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And that's why we have to really talk about this a lot --
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326000
4000
और इसलिए हमें इस के बारे में काफ़ी चर्चा करनी है --
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evangelize, I will go so far as to say, quite a lot --
131
330000
2000
मैं तो यहां तक कहूंगा इसका प्रचार करना है --
05:57
in order to get people's attention, and make people realize
132
332000
3000
जिस से हम लोगों का ध्यान आकर्शित कर सकें, और उन्हें यह आभास दिला सकें
06:00
that they are in a trance in this regard.
133
335000
2000
कि वे इस मामले में भ्रम में हैं.
06:02
So that's all I'm going to say about that.
134
337000
2000
तो इसके बारे में मैं इतना ही कहूंगा.
06:04
I'm now going to talk about feasibility.
135
339000
3000
अब मैं बात करूगा व्यवहार्यता की
06:07
And the fundamental reason, I think, why we feel that aging is inevitable
136
342000
4000
और हमारे यह सोचने का कि उम्र का बढ्ना निश्चित है का बुनियादी कारण
06:11
is summed up in a definition of aging that I'm giving here.
137
346000
3000
अभी मेरे द्वारा दिये जाने वाली उम्र के बढ्ने की परिभाशा मे संक्षिप्त है.
06:14
A very simple definition.
138
349000
1000
एक बहुत ही सरल परिभाशा.
06:15
Aging is a side effect of being alive in the first place,
139
350000
3000
उम्र का बढना जीवित होने का एक अतिरिक्त असर है,
06:18
which is to say, metabolism.
140
353000
2000
कहा जाए तो चयापचय, या हमारे शरीर के विभिन्न अंगों का अपना अपना काम करना.
06:20
This is not a completely tautological statement;
141
355000
3000
यह केवल शब्दॊं का खेल नहीं है;
06:23
it's a reasonable statement.
142
358000
1000
यह एक उचित कथन है.
06:24
Aging is basically a process that happens to inanimate objects like cars,
143
359000
4000
उम्र का बढ्ना एक ऐसी प्रक्रिया है जो गाडियों जैसी निर्जीव वस्तुओं के साथ होता है,
06:28
and it also happens to us,
144
363000
2000
और यह हमारे साथ भी होता है,
06:30
despite the fact that we have a lot of clever self-repair mechanisms,
145
365000
3000
बावज़ूद इसके कि हमारे शरीर के पास बहुत से चतुर तंत्र हैं जिन से वह स्वयं की मरम्म्त कर सकता है,
06:33
because those self-repair mechanisms are not perfect.
146
368000
2000
क्योंकि ये तंत्र परीपूर्ण नहीं हैं.
06:35
So basically, metabolism, which is defined as
147
370000
2000
तो बुनियादी तौर पे चयापचय, जिसकी परिभाशा है
06:37
basically everything that keeps us alive from one day to the next,
148
372000
3000
हर चीज़ जो हमें दिन प्रतिदिन जीवित रखती है,
06:40
has side effects.
149
375000
2000
के कुछ अतिरिक्त असर होते हैं.
06:42
Those side effects accumulate and eventually cause pathology.
150
377000
2000
ये असर एकत्रित होते रहते हैं और अंततः बीमारी पैदा करते हैं.
06:44
That's a fine definition. So we can put it this way:
151
379000
2000
यह अच्छी परिभाशा है. तो हम इन शब्दों में कह सकते हैं:
06:46
we can say that, you know, we have this chain of events.
152
381000
2000
हम कह सकते हैं, ये घटनाओं की श्रृंखला है.
06:48
And there are really two games in town,
153
383000
2000
और प्रायः दो मत हैं,
06:50
according to most people, with regard to postponing aging.
154
385000
3000
अधिकतर लॊगॊं के, उम्र के बढ्ने को टालने को लेकर.
06:53
They're what I'm calling here the "gerontology approach" and the "geriatrics approach."
155
388000
4000
ये हैं जिन्हें मैं ग्रेंटोलॊजी दृष्टिकोण और जेरिऎट्रिक्स या जराचिकित्सा दृष्टिकोण कहूंगा.
06:57
The geriatrician will intervene late in the day,
156
392000
2000
जराचिकित्सक की बारी बाद में आएगी,
06:59
when pathology is becoming evident,
157
394000
2000
जब बीमारी जाहिर हो रही होगी,
07:01
and the geriatrician will try and hold back the sands of time,
158
396000
3000
और जराचिकित्सक वक्त के बढ्ते हुए कदमों को रोकने का प्रयास करेगा,
07:04
and stop the accumulation of side effects
159
399000
3000
और अतिरिक्त प्रभावों को
07:07
from causing the pathology quite so soon.
160
402000
2000
इतनी जल्दी बीमारी पैदा करने से रोकने का.
07:09
Of course, it's a very short-term-ist strategy; it's a losing battle,
161
404000
3000
निसंदेह, यह एक अल्प-कालीन रणनीति है, एक हारी हुई लडाई,
07:12
because the things that are causing the pathology
162
407000
3000
क्योंकि बीमारी पैदा करने वाले कारण
07:15
are becoming more abundant as time goes on.
163
410000
2000
वक्त के साथ अधिक होते जा रहे हैं.
07:17
The gerontology approach looks much more promising on the surface,
164
412000
4000
ऊपरी तौर पर ग्रेंटोलोज़ि का रास्ता अधिक आशाजनाक लगता है,
07:21
because, you know, prevention is better than cure.
165
416000
3000
क्योंकि, जैसा आप जानते हैं, बचाव उपचार से बेहतर है.
07:24
But unfortunately the thing is that we don't understand metabolism very well.
166
419000
3000
दुर्भाग्यतापूर्ण बात यह है कि हम चयापचय को बहुत अच्छी तरह समझते नहीं हैं.
07:27
In fact, we have a pitifully poor understanding of how organisms work --
167
422000
3000
बल्कि जीवों की कार्यशौली के बारे में हमारी समझ काफ़ी कमज़ोर है -
07:30
even cells we're not really too good on yet.
168
425000
2000
कोशिकाओं के बारे में भी हम अभी बहुत अच्छे नहीं हैं.
07:32
We've discovered things like, for example,
169
427000
2000
उदाहरण के तौर पे हमनें
07:34
RNA interference only a few years ago,
170
429000
3000
आर एन ए हस्तक्षेप जैसी चीज़ों के बारे में कुछ साल पहले ही जाना है,
07:37
and this is a really fundamental component of how cells work.
171
432000
2000
और ये तो कोशिकाऒं के काम काज का बुनियादी भाग है.
07:39
Basically, gerontology is a fine approach in the end,
172
434000
3000
अंतत:, ग्रेन्टोलोजी एक अच्छा रास्ता है,
07:42
but it is not an approach whose time has come
173
437000
2000
पर वह सामयिक नहीं है
07:44
when we're talking about intervention.
174
439000
2000
जब हम हस्तक्षेप के बारे में बात करते हैं.
07:46
So then, what do we do about that?
175
441000
3000
तो हमें इसके बारे में क्या करना चाहिए?
07:49
I mean, that's a fine logic, that sounds pretty convincing,
176
444000
2000
मेरा मतलब है, यह तर्क अच्छा है, और
07:51
pretty ironclad, doesn't it?
177
446000
2000
काफ़ी पक्का है, है ना?
07:53
But it isn't.
178
448000
2000
किन्तु ऐसा नहीं है.
07:55
Before I tell you why it isn't, I'm going to go a little bit
179
450000
3000
इससे पहले कि मैं आपको बताऊं कि यह क्यों नहीं है, मै कुछ बात करूंगा
07:58
into what I'm calling step two.
180
453000
2000
उस बारे मे जिसको मैं दूसरा कदम कह रहा हूं.
08:00
Just suppose, as I said, that we do acquire --
181
455000
4000
कल्पना करिये, जैसे कि--
08:04
let's say we do it today for the sake of argument --
182
459000
2000
आज, केवल उदाहरण के लिये --
08:06
the ability to confer 30 extra years of healthy life
183
461000
4000
हमें ३०साल अतिरिक्त सेहतमंद जीवन प्रदान करने की क्षमता मिल जाती है
08:10
on people who are already in middle age, let's say 55.
184
465000
3000
उन लोगॊं कॊ जॊ पहले ही अ्धेडावस्था में हैं, मसलन ५५ साल के.
08:13
I'm going to call that "robust human rejuvenation." OK.
185
468000
3000
मैं उसे मजबूत मानव कायाकल्प कहुंगा. ठीक है.
08:16
What would that actually mean
186
471000
1000
इसका असली मतलब क्या होगा
08:17
for how long people of various ages today --
187
472000
3000
आज विभिन्न आयु वाले लोग कितनी देर तक --
08:20
or equivalently, of various ages at the time that these therapies arrive --
188
475000
3000
या यों कहें, विभिन्न आयु के उस समय जब ये उपचार उपलब्ध हो जाती हैं
08:24
would actually live?
189
479000
1000
वास्तव में जियेंगे?
08:26
In order to answer that question -- you might think it's simple,
190
481000
2000
इस सवाल का जवाब देने के लिए -- आप भले ही सोचें कि ये आसान है,
08:28
but it's not simple.
191
483000
1000
किन्तु ये आसान नहीं है..
08:29
We can't just say, "Well, if they're young enough to benefit from these therapies,
192
484000
3000
हम यह नहीं कह सकते, "अगर वे इन उपचारॊं का लाभ उठाने लायक उम्र में है,
08:32
then they'll live 30 years longer."
193
487000
1000
तो वे ३० साल अधिक जियेंगे."
08:33
That's the wrong answer.
194
488000
2000
यह गलत जवाब है.
08:35
And the reason it's the wrong answer is because of progress.
195
490000
2000
और इसके गलत जवाब होने का कारण प्रगति है.
08:37
There are two sorts of technological progress really,
196
492000
2000
दॊ तरह की तकनीकि प्रगति हैं
08:39
for this purpose.
197
494000
1000
इस मायने में.
08:40
There are fundamental, major breakthroughs,
198
495000
3000
बुनियादी, बडी सफ़लताएं,
08:43
and there are incremental refinements of those breakthroughs.
199
498000
4000
और इन सफ़लताऒं का वृद्धिशील शोधन.
08:47
Now, they differ a great deal
200
502000
2000
और इन में काफ़ी अंतर है
08:49
in terms of the predictability of time frames.
201
504000
3000
समय काल के अनुमान लगाए जाने कॊ लेकर.
08:52
Fundamental breakthroughs:
202
507000
1000
बुनियादी सफ़लताएं:
08:53
very hard to predict how long it's going to take
203
508000
2000
अनुमान लगाना बहुत मुशकिल है कि कितना समय लगेगा
08:55
to make a fundamental breakthrough.
204
510000
1000
बुनियादि सफ़लता पाने में.
08:56
It was a very long time ago that we decided that flying would be fun,
205
511000
3000
हमनें यह बहुत समय पहले तय कर लिया था कि उडने में मज़ा आयेगा,
08:59
and it took us until 1903 to actually work out how to do it.
206
514000
3000
और हमें १९०३ तक का समय लगा पता लगाने के लिए कि यह कैसे किया जाए.
09:02
But after that, things were pretty steady and pretty uniform.
207
517000
4000
लेकिन उसके बाद यह काफ़ी संतुलित और सामान्य हो गया.
09:06
I think this is a reasonable sequence of events that happened
208
521000
3000
मैं समझता हूं कि यह उस घटनाक्रम का जायज़ ब्य़ॊरा है
09:09
in the progression of the technology of powered flight.
209
524000
4000
जो संचालित उडान की प्रगति में हुआ.
09:13
We can think, really, that each one is sort of
210
528000
4000
यह भी सोचा जा सकता है कि इन में हर एक
09:17
beyond the imagination of the inventor of the previous one, if you like.
211
532000
3000
पिछले चरण के आविश्कारक की कल्पना के परे है.
09:20
The incremental advances have added up to something
212
535000
4000
वृद्धिशील विकास का नतीजा इस तरह का है
09:24
which is not incremental anymore.
213
539000
2000
जो वृद्धिशील नहिं रहा.
09:26
This is the sort of thing you see after a fundamental breakthrough.
214
541000
3000
आप इस तरह की चिज़ किसी बुनियादी सफ़लता के बाद देख सकते हैं.
09:29
And you see it in all sorts of technologies.
215
544000
2000
आप इन्हें कई तरह की तकनीकों में देख सकते हैं.
09:31
Computers: you can look at a more or less parallel time line,
216
546000
3000
क्म्पयूटर के मामले में भी आप को सामान्तर समय रेखा देखने को मिलेगी,
09:34
happening of course a bit later.
217
549000
1000
अपितु कुछ देर बाद.
09:35
You can look at medical care. I mean, hygiene, vaccines, antibiotics --
218
550000
3000
आप चिकित्सा संभाल को देख सकते हैं. मेरा मतलब है स्वच्छता, टीके, एंटीबायोटिक --
09:38
you know, the same sort of time frame.
219
553000
2000
यानि कि, उसी तरह का समय सीमा
09:40
So I think that actually step two, that I called a step a moment ago,
220
555000
4000
इस लिये मै सोचता हूं, असल में दूसरा कदम, जिसे मैंने अभी अभी कदम बॊला था,
09:44
isn't a step at all.
221
559000
1000
कदम नहीं है.
09:45
That in fact, the people who are young enough
222
560000
3000
वॊ लॊग जिन की उम्र इतनी कम है
09:48
to benefit from these first therapies
223
563000
2000
कि वे इन चिकित्साऒं से लाभ उठा सकें
09:50
that give this moderate amount of life extension,
224
565000
2000
जो यह थॊडा सा जीवन काल को बढा सकते हैं,
09:52
even though those people are already middle-aged when the therapies arrive,
225
567000
4000
यद्य्पि जब ये चिकित्साएं आएं तो वे अधेडावस्था में पहुंच चुके हों,
09:56
will be at some sort of cusp.
226
571000
2000
एक तरह से बीच की स्थीति में होंगे.
09:58
They will mostly survive long enough to receive improved treatments
227
573000
4000
वे आम तौर पे उन्न्त उपचार पाने तक बच जाएंगे
10:02
that will give them a further 30 or maybe 50 years.
228
577000
2000
जो उन्हें ३०या५० साल और दे देगा.
10:04
In other words, they will be staying ahead of the game.
229
579000
3000
यानि कि वे इस खेल में आगे रहेंगे.
10:07
The therapies will be improving faster than
230
582000
3000
चिकित्सा में इस गति से तेजी से सुधार हो जाएगा
10:10
the remaining imperfections in the therapies are catching up with us.
231
585000
4000
जिस गति से चिकित्सा में शेष खामियां उभर रही हैं.
10:14
This is a very important point for me to get across.
232
589000
2000
यह बहुत महत्वपुर्ण मुद्दा है जो मैं समझाना चाहता हूं.♫
10:16
Because, you know, most people, when they hear
233
591000
2000
क्यॊंकि अधिकतर लोग जब यह सुनते हैं
10:18
that I predict that a lot of people alive today are going to live to 1,000 or more,
234
593000
5000
कि मैं यह भविश्यवाणी करता हूं कि आज जीवित बहुत से लॊग १,००० साल या अधिक जियेंगे,
10:23
they think that I'm saying that we're going to invent therapies in the next few decades
235
598000
4000
वॊ सोचते हैं मैं कह रहा हुं कि हम अगले कुछ दशकॊं में उपचारों का आविश्कार करने जा रहे हैं
10:27
that are so thoroughly eliminating aging
236
602000
3000
जो उम्र के बढ्ने को पूरी तरह से समाप्त कर देंगे
10:30
that those therapies will let us live to 1,000 or more.
237
605000
3000
और ये उपचार हमें १,००० साल या अधिक जीवित रहने देंगे.
10:33
I'm not saying that at all.
238
608000
2000
मैं यह बिलकुल भी नहीं कह रहा हुं.
10:35
I'm saying that the rate of improvement of those therapies
239
610000
2000
मैं कह रहा हूं कि इन उपचारॊं में सुधार की दर
10:37
will be enough.
240
612000
1000
पर्याप्त होगी.
10:38
They'll never be perfect, but we'll be able to fix the things
241
613000
3000
ये कभी भी परिपूर्ण नहीं हॊंगी, लेकिन हम उन चीज़ॊं को ठीक कर पाएंगे
10:41
that 200-year-olds die of, before we have any 200-year-olds.
242
616000
3000
जिन से २०० साल के लॊग मरते हैं, इससे पहले कोई २०० साल के हों.
10:44
And the same for 300 and 400 and so on.
243
619000
2000
और इसी तरह से ३००, ४०० और अधिक .
10:46
I decided to give this a little name,
244
621000
3000
मैंने इसे यह छोटा सा नाम दिया है,
10:49
which is "longevity escape velocity."
245
624000
1000
"दीर्घायु escape velocity."
10:51
(Laughter)
246
626000
2000
(ठहाके)
10:53
Well, it seems to get the point across.
247
628000
3000
लगता है बात समझ में आती है इससे.
10:56
So, these trajectories here are basically how we would expect people to live,
248
631000
5000
तो यह पथ रेखाएं दर्शाती हैं कि हमारी अपेक्षा में लोग कैसे जियेंगे,
11:01
in terms of remaining life expectancy,
249
636000
2000
शेष जिवन प्र्त्याशा के संदर्भ में,
11:03
as measured by their health,
250
638000
2000
जैसा कि उन के स्वस्थ से नापा जा सकता है,
11:05
for given ages that they were at the time that these therapies arrive.
251
640000
3000
दी गयी आयु के लिये जब ये उपचार आये जो उनकी थी.
11:08
If you're already 100, or even if you're 80 --
252
643000
2000
अगर आप पहले से १०० साल, या ८० साल के भी हैं --
11:10
and an average 80-year-old,
253
645000
2000
एक औसत ८० वर्षीय व्यक्ति,
11:12
we probably can't do a lot for you with these therapies,
254
647000
2000
तो शायद हम इन उपचारो से आप के लिए कुछ अधिक ना कर पाएं,
11:14
because you're too close to death's door
255
649000
2000
क्योंकि आप मौत के दरवाज़े के बहुत करीब हैं
11:16
for the really initial, experimental therapies to be good enough for you.
256
651000
4000
और यह प्रयॊग के तौर पे किये गए शुरुआती उपचार आप के लिए काफी नहीं होंगे.
11:20
You won't be able to withstand them.
257
655000
1000
आप उन्हें सह नहीं पाऎंगे.
11:21
But if you're only 50, then there's a chance
258
656000
2000
लेकिन यदि आप केवल ५० साल के हैं, तो संभावना है
11:23
that you might be able to pull out of the dive and, you know --
259
658000
3000
कि आप को लुड्कने से बचाया जा सके --
11:26
(Laughter) --
260
661000
1000
(ठहाके)
11:27
eventually get through this
261
662000
3000
बाहर निकाला जा सके.
11:30
and start becoming biologically younger in a meaningful sense,
262
665000
3000
और सही मायने में जैविक तौर से जवान बनने लगें,
11:33
in terms of your youthfulness, both physical and mental,
263
668000
2000
शारीरिक और मानसिक तौर से जवान,
11:35
and in terms of your risk of death from age-related causes.
264
670000
2000
और उम्र संबंधी कारणॊं से मरने के आपके खतरे के मायने में.
11:37
And of course, if you're a bit younger than that,
265
672000
2000
अवश्य, अगर आप उससे कुछ छॊटे हैं,
11:39
then you're never really even going
266
674000
2000
तो आप कभी भी सचमुच
11:41
to get near to being fragile enough to die of age-related causes.
267
676000
3000
उम्र संबंधी कारणों से मरने लायक कमज़ॊर अवस्था में भी नहीं होंगे.
11:44
So this is a genuine conclusion that I come to, that the first 150-year-old --
268
679000
5000
तो मैं इस सच्चे निष्कर्ष पर पहुंचा हूं, कि पहला १५० साल का व्यक्ति -
11:49
we don't know how old that person is today,
269
684000
2000
हम नहीं जानते कि वह इन्सान आज कितने साल का है,
11:51
because we don't know how long it's going to take
270
686000
2000
क्योंकि हमें नहीं पता कि कितना समय लगेगा
11:53
to get these first-generation therapies.
271
688000
2000
इन पहली पीढ़ी के उपचार पाने में.
11:55
But irrespective of that age,
272
690000
2000
लेकिन चाहे वह उम्र कितनी भी हो,
11:57
I'm claiming that the first person to live to 1,000 --
273
692000
4000
मैं यह दावा कर रहा हूं कि १,००० साल तक जीवित रहने वाला पहला व्यक्ति -
12:01
subject of course, to, you know, global catastrophes --
274
696000
3000
वैष्विक आपदाओं को ध्यान में रखते हुए -
12:04
is actually, probably, only about 10 years younger than the first 150-year-old.
275
699000
4000
वास्त्व में पहले १५० साल के व्यक्ति से शायद केवल १० वर्ष कम आयु का है.
12:08
And that's quite a thought.
276
703000
2000
और यह सोचने लायक है.
12:10
Alright, so finally I'm going to spend the rest of the talk,
277
705000
3000
अच्छा तो अंत में मैं बाकी की वार्ता
12:13
my last seven-and-a-half minutes, on step one;
278
708000
3000
मेरे अंतिम साढे सात मिनट, पहले कदम पर बिताऊंगा;
12:16
namely, how do we actually get to this moderate amount of life extension
279
711000
5000
यानि कि, वास्तव में हम जीवन में यह मामूली सी व्र्धी कैसे पा सकते हैं
12:21
that will allow us to get to escape velocity?
280
716000
3000
जो हमें मनचाही गति प्राप्त करने देगा?
12:24
And in order to do that, I need to talk about mice a little bit.
281
719000
4000
और यह करने के लिये, मुझे कुछ देर चूहों के बारे में बात करने की आव्श्य्क्ता है.
12:28
I have a corresponding milestone to robust human rejuvenation.
282
723000
3000
मेरे पास मजबूत मानव कायाकल्प से मिलता जुलता मानक है.
12:31
I'm calling it "robust mouse rejuvenation," not very imaginatively.
283
726000
3000
मैं उसे मजबूत चूहा कायाकल्प बुला रहा हूं, जो ज्यादा कल्पनाशील नहीं है.
12:34
And this is what it is.
284
729000
2000
और वह ये है.
12:36
I say we're going to take a long-lived strain of mouse,
285
731000
2000
मैं कहता हूं कि हम एक लंबे जीवन वाले चूहे का प्रकार लेंगे,
12:38
which basically means mice that live about three years on average.
286
733000
3000
जिसका मूलतः अर्थ है चूहे जॊ औसतन तीन साल तक जीते हैं.
12:41
We do exactly nothing to them until they're already two years old.
287
736000
3000
जब तक वो दॊ साल के हों हम उनको कुछ ना करें.
12:44
And then we do a whole bunch of stuff to them,
288
739000
2000
और फ़िर हम उन के साथ काफ़ी कुछ करें,
12:46
and with those therapies, we get them to live,
289
741000
2000
और इन उपचारों के साथ, हम उन्हें जीवित रखें,
12:48
on average, to their fifth birthday.
290
743000
2000
औसतन, उनके पांचवे जन्म दिन तक.
12:50
So, in other words, we add two years --
291
745000
2000
तो, अन्य शब्दों में. हम दो वर्ष बढा दें --
12:52
we treble their remaining lifespan,
292
747000
2000
हम उनके बाकि जीवन काल को तीन गुना कर दें,
12:54
starting from the point that we started the therapies.
293
749000
2000
उस समय से शुरू कर के जब से हमनें उपचार शुरू करा.
12:56
The question then is, what would that actually mean for the time frame
294
751000
3000
प्र्शन यह है कि, इसका समय संद्र्भ के लिए क्या अभिप्राय है
12:59
until we get to the milestone I talked about earlier for humans?
295
754000
3000
जब तक कि हम मनुषयों के मानक तक पहुंच सकें जिसके बारे में मैंने बात की थी?
13:02
Which we can now, as I've explained,
296
757000
2000
जिसे कि, जैसा मैंने समझाया,
13:04
equivalently call either robust human rejuvenation or longevity escape velocity.
297
759000
4000
मजबूत मानव कायाकल्प या मनचाही गति बराबरी से कहा जा सकता है.
13:08
Secondly, what does it mean for the public's perception
298
763000
3000
दूसरा, इसका आम धारणा के लिये क्या अभिप्राय है इस बारे में
13:11
of how long it's going to take for us to get to those things,
299
766000
2000
कि हमें इन चीज़ॊं तक पहुंचने में कितनी देर लगेगी,
13:13
starting from the time we get the mice?
300
768000
2000
चूहे मिलने से शुरू कर के?
13:15
And thirdly, the question is, what will it do
301
770000
2000
और तीसरे, सवाल यह है, यह क्या करेगा
13:17
to actually how much people want it?
302
772000
1000
लॊगॊं की इसके लिये चाह के लिये?
13:19
And it seems to me that the first question
303
774000
2000
और मुभे यह लगता है कि पहला सवाल
13:21
is entirely a biology question,
304
776000
1000
केवल जीव विग्यान का है
13:22
and it's extremely hard to answer.
305
777000
2000
और इसका जवाब देना बहुत मुशकिल है.
13:24
One has to be very speculative,
306
779000
2000
इन्सान को सॊचना पड़ता है,
13:26
and many of my colleagues would say that we should not do this speculation,
307
781000
3000
और मेरे कई मित्र कहेंगे कि हमें इस प्रकार सोचना नहीं चाहिए,
13:29
that we should simply keep our counsel until we know more.
308
784000
4000
कि हमें अधिक जानकारी प्राप्त करने तक सब्र करना चाहिए.
13:33
I say that's nonsense.
309
788000
1000
मैं कहता हूं यह बकवास है.
13:34
I say we absolutely are irresponsible if we stay silent on this.
310
789000
3000
मैं कहता हूं कि अगर हम इस पर चुप रहें तो यह गैर जिम्मेदाराना होगा.
13:37
We need to give our best guess as to the time frame,
311
792000
3000
हमें इस समय के संदर्भ के बारे मे बेहतरीन अनुमान लगाना चाहिए,
13:40
in order to give people a sense of proportion
312
795000
3000
लोगों को अनुपात की भावना देने के लिये
13:43
so that they can assess their priorities.
313
798000
2000
जिससे वे अपनी प्राथमिकताऒं का आंकलन कर सकें.
13:45
So, I say that we have a 50/50 chance
314
800000
3000
तो मैं कहता हूं कि हमारे पास ५०/५० मौका है
13:48
of reaching this RHR milestone,
315
803000
2000
इस पडाव पर पहुंचने का,
13:50
robust human rejuvenation, within 15 years from the point
316
805000
3000
मजबूत मानव कायाकल्प, १५ साल के अन्दर उस समय से
13:53
that we get to robust mouse rejuvenation.
317
808000
2000
जब हम मजबूत चूहा कायाकल्प तक पहुंच जाएं.
13:55
15 years from the robust mouse.
318
810000
3000
१५ साल चूहे के बाद.
13:58
The public's perception will probably be somewhat better than that.
319
813000
3000
लोगों का दृषिटकॊण शायद उससे कुछ बेहतर होगा.
14:01
The public tends to underestimate how difficult scientific things are.
320
816000
2000
लोग विग्य़ान की मुश्किलों का पूरी तरह से आंकलन नहीं कर पाते.
14:03
So they'll probably think it's five years away.
321
818000
2000
तो वो सोचते हैं वो पांच साल दूर है.
14:05
They'll be wrong, but that actually won't matter too much.
322
820000
2000
वे गलत होंगे, लेकिन असल में उसका ज्यादा फ़रक नहीं पड़ेगा.
14:07
And finally, of course, I think it's fair to say
323
822000
3000
आखिरकार, निसंदेह, मैं सोचता हूं यह कहना जायज़ होगा
14:10
that a large part of the reason why the public is so ambivalent about aging now
324
825000
4000
कि लोग उम्र के बढ़्ने के बारे में दोहरे विचार क्यों रखते हैं का बड़ा कारण है
14:14
is the global trance I spoke about earlier, the coping strategy.
325
829000
2000
वैश्विक भ्रम जिसके बारे में मैंने पहले बात करी थी, मुकाबला करने की रणनीति.
14:16
That will be history at this point,
326
831000
2000
वो यहां इतिहास बन जाएगी,
14:18
because it will no longer be possible to believe that aging is inevitable in humans,
327
833000
3000
क्योंकि अब यह विशवास करना मुमकिन नहीं होगा कि उम्र का बढ़्ना इन्सानों के लिए अपरिहार्य है,
14:21
since it's been postponed so very effectively in mice.
328
836000
3000
चूंकि चूहों मे उसे कुशलता से टाला गया है.
14:24
So we're likely to end up with a very strong change in people's attitudes,
329
839000
4000
तो हम लोगों के स्वभाव में एक मज़बूत बदलाव देख सकते हैं,
14:28
and of course that has enormous implications.
330
843000
2000
निसंदेह इसके काफ़ी बडे़ परिणाम हो सकते हैं.
14:31
So in order to tell you now how we're going to get these mice,
331
846000
2000
तो आपको यह बताने के लिए कि हम उन चूहॊं तक कैसे पहुंचेंगे,
14:34
I'm going to add a little bit to my description of aging.
332
849000
2000
मै अपने द्वारा दिए गए उम्र के बढ़्ने के विवर्ण की कुछ व्याख्या करूंगा.
14:36
I'm going to use this word "damage"
333
851000
2000
मैं "नुक़्सान" श़ब्द का प्रयोग करूंगा
14:38
to denote these intermediate things that are caused by metabolism
334
853000
4000
उन माध्यमिक चीज़ॊं को जाहिर करने के लिए जो चयापचय के कारण होती हैं,
14:42
and that eventually cause pathology.
335
857000
2000
और अंततः विकृति पैदा करती हैं.
14:44
Because the critical thing about this
336
859000
2000
क्यॊंकि इसमें ज़रूरी बात यह है कि
14:46
is that even though the damage only eventually causes pathology,
337
861000
2000
चाहे नुक्सान अंत में विकृति को जन्म देता है,
14:48
the damage itself is caused ongoing-ly throughout life, starting before we're born.
338
863000
5000
यह नुक्सान खुद अपनेआप लगातार जिंदगी भर चलता रहता है, पैदा होते ही शुरू होकर.
14:53
But it is not part of metabolism itself.
339
868000
3000
पर यह चयपचय का हिस्सा नहीं है.
14:56
And this turns out to be useful.
340
871000
1000
और यह बात बहुत काम आ सकती है.
14:57
Because we can re-draw our original diagram this way.
341
872000
3000
क्योंकि इस तरह से हम मूल चित्रों को दुबारा बना सकते हैं.
15:00
We can say that, fundamentally, the difference between gerontology and geriatrics
342
875000
3000
हम कह सकते हैं, मूलतः, कि ग्रेंटालाजी और जेरियाट्रिक्स में अंतर यह है
15:03
is that gerontology tries to inhibit the rate
343
878000
2000
कि ग्रेंटालाजी उस गति को कम करने की कोशिश करता है
15:05
at which metabolism lays down this damage.
344
880000
2000
जिस गति से चयपचय इस नुक्सान को करता है.
15:07
And I'm going to explain exactly what damage is
345
882000
2000
और मैं समझाता हूं कि यह नुक्सान दरअसल क्या है
15:09
in concrete biological terms in a moment.
346
884000
2000
स्पष्ट जैविक तौर पे, एक मिनट में.
15:12
And geriatricians try to hold back the sands of time
347
887000
2000
और जेरियाट्रिक्स वक्त के प्रवाह को रोकने की कोशिश करता है
15:14
by stopping the damage converting into pathology.
348
889000
2000
इस नुक्सान को विकृति बनने से रोक कर.
15:16
And the reason it's a losing battle
349
891000
2000
और यह एक हारी हुई लडा़ई है क्योंकि
15:18
is because the damage is continuing to accumulate.
350
893000
2000
नुक्सान जमा होता जाता है.
15:20
So there's a third approach, if we look at it this way.
351
895000
3000
तो एक तीसरा रास्ता है, अगर हम इस तरह से देखें.
15:23
We can call it the "engineering approach,"
352
898000
2000
हम इसे यात्रिकि रास्ता कह सकते हैं.
15:25
and I claim that the engineering approach is within range.
353
900000
3000
और मैं दावा करता हूं कि यांत्रिकि रास्ता सीमा के अन्दर है.
15:28
The engineering approach does not intervene in any processes.
354
903000
3000
यांत्रिकि रास्ता किसी प्रक्रिया में हस्तक्षेप नहीं करता.
15:31
It does not intervene in this process or this one.
355
906000
2000
वो इस प्रक्रिया में हस्तक्षेप नहीं करता, य़ा इस में.
15:33
And that's good because it means that it's not a losing battle,
356
908000
3000
और यह अच्छा है क्यॊंकि इसका मतलब है कि यह हारी हुई लडा़ई नहीं है,
15:36
and it's something that we are within range of being able to do,
357
911000
3000
और यह एसा कुछ है जो कि हमारे द्वारा करे जाने कि सीमा में है,
15:39
because it doesn't involve improving on evolution.
358
914000
3000
क्योंकि इसमें बेहतरी या विकास शामिल नहीं होते.
15:42
The engineering approach simply says,
359
917000
2000
यांत्रिकि रास्ता सिर्फ़ कहता है,
15:44
"Let's go and periodically repair all of these various types of damage --
360
919000
4000
"हमें थोडी़ थोडी़ देर में सभी प्रकार के नुक्सानों की मरम्मत करनी चाहिये --
15:48
not necessarily repair them completely, but repair them quite a lot,
361
923000
4000
जरूरी नहीं पूरी तरह से, पर काफ़ी हद तक उनकी मरम्मत,
15:52
so that we keep the level of damage down below the threshold
362
927000
3000
जिससे हम नुक्सान का स्तर उस दहलीज़ के नीचे रहे
15:55
that must exist, that causes it to be pathogenic."
363
930000
3000
जिसका होना ज़रूरी है, जो इसे रोगजनक बना देता है."
15:58
We know that this threshold exists,
364
933000
2000
हमें पता है कि यह दहलीज़ मौज़ूद है,
16:00
because we don't get age-related diseases until we're in middle age,
365
935000
3000
क्योंकि मध्यम आयु में पहुंचने तक हमें उम्र संबंधी बिमारियां नहीं होती,
16:03
even though the damage has been accumulating since before we were born.
366
938000
3000
यद्यपि पैदा होने के समय से ही नुकसान इकट्ठा हो रहा है.
16:06
Why do I say that we're in range? Well, this is basically it.
367
941000
4000
मैं क्यों कहता हूं कि हम सीमा के अंदर हैं? वो मूलतः इसलिए.
16:10
The point about this slide is actually the bottom.
368
945000
3000
इस स्लाइड का सार नीचे है.
16:13
If we try to say which bits of metabolism are important for aging,
369
948000
3000
अगर हम यह कहने की को्शश करें कि चयपचय के कौनसे भाग उम्र बढ़ने के लिए महत्वपूर्ण हैं,
16:16
we will be here all night, because basically all of metabolism
370
951000
3000
तो हमे सारी रात यहां रहना पडे़गा, क्योंकि मूलतः पूरा चयपचय
16:19
is important for aging in one way or another.
371
954000
2000
किसी न किसी तरह से उम्र बढ़्ने के लिए महत्वपूर्ण है,
16:21
This list is just for illustration; it is incomplete.
372
956000
2000
यह केवल उदाहर्ण के लिए है, यह अधूरा है.
16:24
The list on the right is also incomplete.
373
959000
2000
दाहिने तरफ़ वाली सूची भी अधूरी है.
16:26
It's a list of types of pathology that are age-related,
374
961000
3000
यह सूची उम्र संबंधी अलग अलग विकृतियों की है,
16:29
and it's just an incomplete list.
375
964000
2000
और यह सिर्फ़ एक अधूरी सूची है.
16:31
But I would like to claim to you that this list in the middle is actually complete --
376
966000
3000
लेकिन मैं आप से यह दावा करना चाहूंगा कि ये बीच वाली सूची पूर्ण है,
16:34
this is the list of types of thing that qualify as damage,
377
969000
3000
ये उन चीज़ों की सूची है जो नुक्सान होने के काबिल कहे जा सकते हैं,
16:37
side effects of metabolism that cause pathology in the end,
378
972000
3000
चयपचय के दुष्प्रभाव जो अंत में विकृतियं पैदा करते हैं.
16:40
or that might cause pathology.
379
975000
2000
या जो विकृतियां पैदा कर सकते हैं.
16:42
And there are only seven of them.
380
977000
3000
और ये केवल सात हैं.
16:45
They're categories of things, of course, but there's only seven of them.
381
980000
3000
ये चीज़ों की श्रेणियां हैं, पर सिर्फ़ सात हैं.
16:48
Cell loss, mutations in chromosomes, mutations in the mitochondria and so on.
382
983000
5000
कोषिकाओं का नुक्सान, गुणसूत्रों में उत्परिवर्तन, माइटोकॊंड्रिया में उत्परिवर्त,न आदि.
16:53
First of all, I'd like to give you an argument for why that list is complete.
383
988000
5000
सबसे पहले, मैं तर्क देना चाहूंगा कि ये सूची पूर्ण क्यों है.
16:58
Of course one can make a biological argument.
384
993000
2000
हां, निश्च्य ही हम जैविक बहस कर सकते हैं.
17:00
One can say, "OK, what are we made of?"
385
995000
2000
हम कह सकते हैं, ठीक है, हम किन चीज़ों के बने हैं?
17:02
We're made of cells and stuff between cells.
386
997000
2000
हम कोशिकाओं और उनके बीच के सामान के बने हैं.
17:04
What can damage accumulate in?
387
999000
3000
नुक्सान किन में जमा हो सकता है?
17:07
The answer is: long-lived molecules,
388
1002000
2000
जवाब है, दीर्घायु अणु,
17:09
because if a short-lived molecule undergoes damage, but then the molecule is destroyed --
389
1004000
3000
क्योंकि अगर लघु आयु वाले अणु को नुक्सान होता है, लेकिन अणु बरबाद हो जाता है --
17:12
like by a protein being destroyed by proteolysis -- then the damage is gone, too.
390
1007000
4000
जैसे प्रोटीन प्रोटेओलाइसिस से ध्वस्त हो रहा है -- तो नुक्सान भी खत्म हो जाता है.
17:16
It's got to be long-lived molecules.
391
1011000
2000
वह निश्चित ही दीर्घायु अणु होंगे.
17:18
So, these seven things were all under discussion in gerontology a long time ago
392
1013000
3000
तो, यह सात चीज़ें ग्रेंटॊलॊजी में काफ़ी समय से चर्चित रही हैं
17:21
and that is pretty good news, because it means that,
393
1016000
4000
और यह काफ़ी अच्छी खबर है, क्योंकि इसका मतलब है,
17:25
you know, we've come a long way in biology in these 20 years,
394
1020000
2000
कि हम इन २० सालों में जीव विज्ञान में काफ़ी प्रगति कर चुके हैं,
17:27
so the fact that we haven't extended this list
395
1022000
2000
तो ये बात कि हमनें इस सूची को बढ़ाया नहीं है
17:29
is a pretty good indication that there's no extension to be done.
396
1024000
3000
इस बात का अच्छा सबूत है कि इसे बढ़ाया जाने लायक कुछ नहीं है.
17:33
However, it's better than that; we actually know how to fix them all,
397
1028000
2000
बल्कि, इस से भी बेहतर है, हमे असल में पता है कि इन सब को ठीक कैसे करना है
17:35
in mice, in principle -- and what I mean by in principle is,
398
1030000
3000
चूहों में, सिद्धांत के तौर पे - और सिद्धांत से मेरा मतलब है,
17:38
we probably can actually implement these fixes within a decade.
399
1033000
3000
कि शायद हम वास्तव में इन उपचारों को एक दशक में लागू कर सकते हैं.
17:41
Some of them are partially implemented already, the ones at the top.
400
1036000
4000
इनमें से कुछ, ऊपर वाले, आंशिक तौर पे लागू हो चुके हैं.
17:45
I haven't got time to go through them at all, but
401
1040000
3000
मेरे पास सब के बारे मे बताने का वक्त नहीं है, लेकिन
17:48
my conclusion is that, if we can actually get suitable funding for this,
402
1043000
4000
मेरा निषकर्श यह है कि, अगर हमें इसके लिए उपयुक्त धन मिल जाए,
17:52
then we can probably develop robust mouse rejuvenation in only 10 years,
403
1047000
4000
तो शायद हम १० साल में ही मजबूत जन कायाकल्प का विकास कर सकते हैं,
17:56
but we do need to get serious about it.
404
1051000
3000
लेकिन हमें इसके बारे में गंभीर होना पड़ेगा.
17:59
We do need to really start trying.
405
1054000
1000
हमें कोशिश करनी शुरू कर देनी चाहिए.
18:01
So of course, there are some biologists in the audience,
406
1056000
3000
नि:संदेह, दर्शकों में कुछ जीवशास्त्री हैं,
18:04
and I want to give some answers to some of the questions that you may have.
407
1059000
3000
और मैं आपके कुछ संभावित सवालों का जवाब देना चाहूंगा.
18:07
You may have been dissatisfied with this talk,
408
1062000
2000
आप इस वार्ता से असंतुष्ट हुए हो सकते हैं,
18:09
but fundamentally you have to go and read this stuff.
409
1064000
2000
लेकिन मौलिक तौर पे आप को जाकर इस चीज़ को पढ़ना है.
18:11
I've published a great deal on this;
410
1066000
2000
मैने इसपर काफ़ी कुछ लिखा है;
18:13
I cite the experimental work on which my optimism is based,
411
1068000
3000
मैं उन प्रयोगिक कार्यों का हवाला देता हूं, जिन पर मेरा आशावाद आधारित है,
18:16
and there's quite a lot of detail there.
412
1071000
2000
और इन में काफ़ी विस्तृत ब्यौरा है.
18:18
The detail is what makes me confident
413
1073000
2000
ये ब्यौरा ही मुझ में आत्मविश्वास जगाता है
18:20
of my rather aggressive time frames that I'm predicting here.
414
1075000
2000
इन आक्र्मक समय संदर्भों का जिनकी मैं भविष्य वाणी कर रहा हूं.
18:22
So if you think that I'm wrong,
415
1077000
2000
तो अगर आप सोचते हैं कि मैं गलत हूं,
18:24
you'd better damn well go and find out why you think I'm wrong.
416
1079000
3000
तो बेहतर हो आप जाकर पता लगाएं कि आप ऎसा क्यॊं सोचते हैं.
18:28
And of course the main thing is that you shouldn't trust people
417
1083000
3000
नि:सेदेह, मुख्य बात यह है कि आपको उन लोगों पर विश्ववास नहीं करना चाहिए
18:31
who call themselves gerontologists because,
418
1086000
2000
जो अपने आप को ग्रेन्टोलोजिस्ट कह्ते हैं क्योंकि,
18:33
as with any radical departure from previous thinking within a particular field,
419
1088000
4000
जैसा कि किसी भी क्षेत्र में पहले की सोच से घोर प्रस्थान में होता है,
18:37
you know, you expect people in the mainstream to be a bit resistant
420
1092000
4000
आप मुख्र्य धारा में लोगों से अपेक्षा करते हैं कि वो अवरोध करेंगे
18:41
and not really to take it seriously.
421
1096000
2000
और इसे गंभीरता से नहीं लेंगे.
18:43
So, you know, you've got to actually do your homework,
422
1098000
2000
तो, पता है, आप को वास्त्व में अपनी तैयारी करनी पड़ती है,
18:45
in order to understand whether this is true.
423
1100000
1000
यह समझने के लिए कि क्या यह सच है.
18:46
And we'll just end with a few things.
424
1101000
2000
और हम कुछ चीज़ों के साथ समापन करेंगे.
18:48
One thing is, you know, you'll be hearing from a guy in the next session
425
1103000
3000
एक, पता है, अगले सत्र में आप एक शक्स को सुनेंगे
18:51
who said some time ago that he could sequence the human genome in half no time,
426
1106000
4000
जिसने कुछ समय पहले कहा था कि वह मानव जीनोम को कुछ ही समय में अनुक्रम कर सकता है,
18:55
and everyone said, "Well, it's obviously impossible."
427
1110000
2000
और सब ने कहा, "ज़ाहिर है यह मुमकिन नहीं है."
18:57
And you know what happened.
428
1112000
1000
और आप को पता है क्या हुआ.
18:58
So, you know, this does happen.
429
1113000
4000
तो, पता है, एसा होता है.
19:02
We have various strategies -- there's the Methuselah Mouse Prize,
430
1117000
2000
हमारे पास अलग अलग रणनितियां हैं - मतूशेलह माउस पुरुस्कार है,
19:04
which is basically an incentive to innovate,
431
1119000
3000
जो मूलतः कुछ नया करने के लिए प्रोत्साहन है,
19:07
and to do what you think is going to work,
432
1122000
3000
और वो करने के लिए जो आप सोचते हैं काम करेगा,
19:10
and you get money for it if you win.
433
1125000
2000
और अगर आप जीत जाते हैं तो आपको उसके लिए पैसे मिलते हैं.
19:13
There's a proposal to actually put together an institute.
434
1128000
3000
एक प्रस्ताव है वास्तव में एक संस्थान तैयार करने का.
19:16
This is what's going to take a bit of money.
435
1131000
2000
यही है जिसमें थोडा़ पैसा लगेगा.
19:18
But, I mean, look -- how long does it take to spend that on the war in Iraq?
436
1133000
3000
पर, मेरा मतलब है, देखिए -- इराक युद्द में इतना खर्च करने में कितना समय लगता है?
19:21
Not very long. OK.
437
1136000
1000
ज़्यादा समय नहीं. ठीक है.
19:22
(Laughter)
438
1137000
1000
ठहाके
19:23
It's got to be philanthropic, because profits distract biotech,
439
1138000
3000
और यह परोपकारी होना चाहिए, क्योंकि मुनाफ़ा जीवन शास्त्र से ध्यान बंटाता है,
19:26
but it's basically got a 90 percent chance, I think, of succeeding in this.
440
1141000
4000
पर इसे सफ़ल होने की ९० प्रतिशत संभावना है, मेरे ख्याल से.
19:30
And I think we know how to do it. And I'll stop there.
441
1145000
3000
और मैं सोचता हूं हमें पता है कि यह कैसे करना है. और मैं यहीं रुकता हूं.
19:33
Thank you.
442
1148000
1000
धन्यवाद.
19:34
(Applause)
443
1149000
5000
तालियां
19:39
Chris Anderson: OK. I don't know if there's going to be any questions
444
1154000
3000
क्रिस एन्डरसन: अच्छा, मुझे पता नहीं कि कोई सवाल होंगे कि नहीं
19:42
but I thought I would give people the chance.
445
1157000
2000
पर मैने सोचा मैं लोगों को मौका दूं.
19:44
Audience: Since you've been talking about aging and trying to defeat it,
446
1159000
4000
दर्शक: आपने बढ़ती उम्र और उसे हराने की बात की,
19:48
why is it that you make yourself appear like an old man?
447
1163000
4000
पर ऎसा क्यॊं है कि आप अपने आप को एक वृद्ध व्यक्ति की तरह जता रहे हैं?
19:52
(Laughter)
448
1167000
4000
ठहाके
19:56
AG: Because I am an old man. I am actually 158.
449
1171000
3000
ए जी: क्योंकि मैं वृद्ध हूं. मैं दर असल १५८ साल का हूं.
19:59
(Laughter)
450
1174000
1000
ठहाके
20:00
(Applause)
451
1175000
3000
तालियां
20:03
Audience: Species on this planet have evolved with immune systems
452
1178000
4000
दर्शक: नस्लें इस ग्रह पर प्रतिरक्षा प्रणाली के साथ विकसित हुई हैं
20:07
to fight off all the diseases so that individuals live long enough to procreate.
453
1182000
4000
बिमारियों से लड़ने के लिए जिससे लोग प्रज्न्न हेतु जीवित रह सकें.
20:11
However, as far as I know, all the species have evolved to actually die,
454
1186000
5000
लेकिन, जहां तक मैं जानता हूं, सभी नस्लें अस्ली में मरने के लिए ही विकसित हुई हैं,
20:16
so when cells divide, the telomerase get shorter, and eventually species die.
455
1191000
5000
तो जब कोषाणुं विभाजित होते हैं, तो तेलोमेरेज़ छोटे होते हैं, और अंततः नस्लें मर जाती हैं.
20:21
So, why does -- evolution has -- seems to have selected against immortality,
456
1196000
5000
तो क्यों - विकास नें - लगता है अमरता के खिलाफ़ चुनाव किया है,
20:26
when it is so advantageous, or is evolution just incomplete?
457
1201000
4000
जब कि यह इतनी फ़ायदेमंद है, या विकास अभी अधूरा है?
20:30
AG: Brilliant. Thank you for asking a question
458
1205000
2000
ए जी: उत्तम. एसा सवाल पूछने के लिये शुक्रिया
20:32
that I can answer with an uncontroversial answer.
459
1207000
2000
जिसका ज़वाब मैं गैर-विवादास्पद रूप में दे सकता हूं.
20:34
I'm going to tell you the genuine mainstream answer to your question,
460
1209000
3000
मैं आपके सवाल का असली मुख्य धारा वाला जवाब देने जा रहा हूं,
20:37
which I happen to agree with,
461
1212000
2000
जिस से मैं भी सहमत हूं.
20:39
which is that, no, aging is not a product of selection, evolution;
462
1214000
3000
जॊ कि यह है कि, नहीं, उम्र का बढ़ना चुनाव का हिस्सा नहीं है;
20:42
[aging] is simply a product of evolutionary neglect.
463
1217000
2000
विकास केवल विकासीय उपेक्षा का परिणाम है.
20:45
In other words, we have aging because it's hard work not to have aging;
464
1220000
5000
अन्य शब्दो में, हमारी उम्र बढ़ती है क्योंकि उसका न बढ़ने में मेहनत लगती है;
20:50
you need more genetic pathways, more sophistication in your genes
465
1225000
2000
आप को अधिक आनुवंशिक राहें चाहिए होती हैं, आप के आनुवंश में अधिक परिषकार
20:52
in order to age more slowly,
466
1227000
2000
अगर उम्र को और धीरे बढ़ना हो तो,
20:54
and that carries on being true the longer you push it out.
467
1229000
3000
और यह सच रहता है जितनी देर तक आप यह चाहें.
20:57
So, to the extent that evolution doesn't matter,
468
1232000
5000
तो, उस मामले में विकास से कोई फ़र्क नहीं पड़ता,
21:02
doesn't care whether genes are passed on by individuals,
469
1237000
2000
परवाह नहीं करता चाहे आनुवंश व्यक्तियों द्वारा पारित हों,
21:04
living a long time or by procreation,
470
1239000
2000
जो लंबे समय तक जीवित रहें, या उत्पत्ति द्वारा,
21:07
there's a certain amount of modulation of that,
471
1242000
2000
इसमें कुछ मात्रा में समता है,
21:09
which is why different species have different lifespans,
472
1244000
3000
इसलिए अलग नस्लों के अलग जीवनकाल होते हैं,
21:12
but that's why there are no immortal species.
473
1247000
2000
और इसलिए कोई अमर नस्लें नहीं हैं.
21:15
CA: The genes don't care but we do?
474
1250000
2000
सी ए: आनुवंश परवा नहीं करते पर हम करते हैं?
21:17
AG: That's right.
475
1252000
1000
ए जी: सही.
21:19
Audience: Hello. I read somewhere that in the last 20 years,
476
1254000
5000
दर्शक: मैंने कहीं पढा़ था कि पिछ्ले २० सालों में,
21:24
the average lifespan of basically anyone on the planet has grown by 10 years.
477
1259000
5000
धरती पे किसी का भी औसत जीवनकाल १० साल बढ़ गया है.
21:29
If I project that, that would make me think
478
1264000
3000
अगर मैं इसका व्याख्यान करूं, तो मैं सोचता हूं
21:32
that I would live until 120 if I don't crash on my motorbike.
479
1267000
4000
कि अगर मैं अपनी मोटरसाइकल पे टक्कर ना मारूं, तो मैं १२० साल तक जीवित रहूंगा.
21:37
That means that I'm one of your subjects to become a 1,000-year-old?
480
1272000
5000
इसका मतलब है कि मैं आपके उन लोगों में से हूं जो १००० साल के हो सकते हैं?
21:42
AG: If you lose a bit of weight.
481
1277000
1000
ए जी: अगर आप अपना वजन थोडा़ कम कर लेते हैं तो.
21:44
(Laughter)
482
1279000
3000
ठहाके
21:47
Your numbers are a bit out.
483
1282000
3000
आपके अंक कुछ गलत हैं.
21:50
The standard numbers are that lifespans
484
1285000
3000
मानक आंकडे़ कहते हैं कि जीवनकाल
21:53
have been growing at between one and two years per decade.
485
1288000
3000
हर दश्क में एक से दो साल तक बढ़ रहे हैं.
21:56
So, it's not quite as good as you might think, you might hope.
486
1291000
3000
तो, यह वैसा नहीं है जैसा आप सोचें - आप उम्मीद करें.
22:00
But I intend to move it up to one year per year as soon as possible.
487
1295000
2000
पर मेरा इरादा जल्द से जल्द इसे बढा़ कर एक साल प्रति साल करना है.
22:03
Audience: I was told that many of the brain cells we have as adults
488
1298000
3000
दर्शक: मुझे बताया गया था कि दिमाग के कई कोषाणु जो हमारे पास व्यस्क्ता में होते हैं
22:06
are actually in the human embryo,
489
1301000
1000
वो वास्तव में मानव भ्रूण में होते हैं,
22:08
and that the brain cells last 80 years or so.
490
1303000
2000
और दिमाग के कोषाणु ८० साल तक चलते हैं.
22:10
If that is indeed true,
491
1305000
2000
अगर यह सच है तो,
22:12
biologically are there implications in the world of rejuvenation?
492
1307000
3000
क्या जीवन शास्त्र में इसके कायाकल्प की दुनिया में निहितार्थ हैं?
22:15
If there are cells in my body that live all 80 years,
493
1310000
3000
अगर मेरे शरीर में कोषाणु हैं जो पूरे ८० साल जीते हैं,
22:18
as opposed to a typical, you know, couple of months?
494
1313000
2000
बनिस्प्त साधारण तौर पे, पता है, कुछ महीने?
22:20
AG: There are technical implications certainly.
495
1315000
2000
ए जी: इसके तकनीकि निहितार्थ ज़रूर हैं.
22:22
Basically what we need to do is replace cells
496
1317000
3000
बुनियादि तौर पे हमें कोषाणु बदलने हैं
22:26
in those few areas of the brain that lose cells at a respectable rate,
497
1321000
3000
दिमाग के उन कुछ हिस्सों में जो इन्हे जायज़ दर से खोते हैं,
22:29
especially neurons, but we don't want to replace them
498
1324000
3000
खास तौर से न्युरान, लेकिन हम उन्हें इस से तेज़ बदली नहीं करना चाह्ते
22:32
any faster than that -- or not much faster anyway,
499
1327000
2000
या बहुत ज्यादा तेज़ तो नहीं,
22:34
because replacing them too fast would degrade cognitive function.
500
1329000
4000
क्योंकि इन्हे बहुत तेज़ बदलने से संज्ञानात्मक कार्य पर दुष्प्र्भाव पडेगा.
22:38
What I said about there being no non-aging species earlier on
501
1333000
3000
पहले मैंने जो कोई बूढ़े न होने वाली नस्ल न होने की बात करी थी
22:41
was a little bit of an oversimplification.
502
1336000
2000
वो कुछ ज्यादा ही सरलीकरण था.
22:43
There are species that have no aging -- Hydra for example --
503
1338000
4000
कुछ नस्लों की उम्र नहीं बढ़्ती - जैसे कि हाइड्रा -
22:47
but they do it by not having a nervous system --
504
1342000
2000
पर वे ऎसा करते हैं क्योंकि उनमें नरवस सिस्ट्म नहीं होता -
22:49
and not having any tissues in fact that rely for their function
505
1344000
2000
और कोई ऊतक नहीं होती जो अपने कार्य के लिये आश्रित हो
22:51
on very long-lived cells.
506
1346000
2000
लंबे समय तक जीवित रहने वाले कोषाणुओं पर.
ABOUT THE SPEAKER
Aubrey de Grey - Crusader against agingAubrey de Grey, British researcher on aging, claims he has drawn a roadmap to defeat biological aging. He provocatively proposes that the first human beings who will live to 1,000 years old have already been born.
Why you should listen
A true maverick, Aubrey de Grey challenges the most basic assumption underlying the human condition -- that aging is inevitable. He argues instead that aging is a disease -- one that can be cured if it's approached as "an engineering problem." His plan calls for identifying all the components that cause human tissue to age, and designing remedies for each of them — forestalling disease and eventually pushing back death. He calls the approach Strategies for Engineered Negligible Senescence (SENS).
With his astonishingly long beard, wiry frame and penchant for bold and cutting proclamations, de Grey is a magnet for controversy. A computer scientist, self-taught biogerontologist and researcher, he has co-authored journal articles with some of the most respected scientists in the field.
But the scientific community doesn't know what to make of him. In July 2005, the MIT Technology Review challenged scientists to disprove de Grey's claims, offering a $20,000 prize (half the prize money was put up by de Grey's Methuselah Foundation) to any molecular biologist who could demonstrate that "SENS is so wrong that it is unworthy of learned debate." The challenge remains open; the judging panel includes TEDsters Craig Venter and Nathan Myhrvold. It seems that "SENS exists in a middle ground of yet-to-be-tested ideas that some people may find intriguing but which others are free to doubt," MIT's judges wrote. And while they "don't compel the assent of many knowledgeable scientists," they're also "not demonstrably wrong."
Aubrey de Grey | Speaker | TED.com