TEDxSummit
Juan Enriquez: Will our kids be a different species?
Juan Enriquez: I nostri figli apparterranno a una specie diversa?
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Nel corso dell'evoluzione umana sono coesistite diverse versioni di umani. Potremmo trovarci nel corso di una mutazione, adesso? Al TEDxSummit, Juan Enriquez ci porta a spasso per il tempo fino a giungere ai nostri giorni -- e ci mostra come la tecnologia stia rilevando dei dati che suggeriscono che una rapida evoluzione stia accadendo proprio ora.
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
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00:16
All right. So, like all good stories,
0
435
1983
Bene. Dunque, come tutte le belle storie,
00:18
this starts a long, long time ago
1
2418
1934
questa comincia tanto, tanto tempo fa,
00:20
when there was basically nothing.
2
4352
2149
quando in pratica non esisteva nulla.
00:22
So here is a complete picture of the universe
3
6501
2400
Qui vedete un'immagine dell'intero universo,
00:24
about 14-odd billion years ago.
4
8901
3452
di com'era circa 14 miliardi di anni fa.
00:28
All energy is concentrated into a single point of energy.
5
12353
3084
Tutta l'energia è concentrata in un unico punto.
00:31
For some reason it explodes,
6
15437
1584
Per qualche motivo si scatena un'esplosione,
00:32
and you begin to get these things.
7
17021
2116
e si cominciano ad avere oggetti come questi.
00:35
So you're now about 14 billion years into this.
8
19137
2866
Ora sono passati circa 14 miliardi di anni.
00:37
And these things expand and expand and expand
9
22003
1896
E questi oggetti si espandono sempre più
00:39
into these giant galaxies,
10
23899
1699
fino a diventare galassie,
00:41
and you get trillions of them.
11
25598
1319
e ce ne sono trilioni e trilioni.
00:42
And within these galaxies
12
26917
2148
E in queste galassie si trovano
00:44
you get these enormous dust clouds.
13
29065
2119
queste enormi nuvole di polvere.
00:47
And I want you to pay particular attention
14
31184
1765
Facciamo particolare attenzione
00:48
to the three little prongs
15
32949
1450
a quelle tre piccole protuberanze
00:50
in the center of this picture.
16
34399
1901
al centro dell'immagine.
00:52
If you take a close-up of those,
17
36300
1415
Se le osservate da vicino,
00:53
they look like this.
18
37715
1653
questo è il loro aspetto.
00:55
And what you're looking at is columns of dust
19
39368
2850
Sono colonne di polvere, in un luogo in cui
00:58
where there's so much dust --
20
42218
2047
non si trova tanta polvere --
01:00
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
21
44265
4333
a proposito, la loro altezza è di circa un trilione di miglia --
01:04
and what's happening is there's so much dust,
22
48598
2918
e succede che tutta la polvere esistente
01:07
it comes together and it fuses
23
51516
1934
si accorpa e si fonde,
01:09
and ignites a thermonuclear reaction.
24
53450
3459
e dà inizio a una reazione termonucleare.
01:12
And so what you're watching
25
56909
842
Quello che state vedendo
01:13
is the birth of stars.
26
57751
1985
è la nascita delle stelle.
01:15
These are stars being born out of here.
27
59736
1657
Lassù stanno nascendo delle stelle.
01:17
When enough stars come out,
28
61393
2468
Quando ci sono abbastanza stelle
01:19
they create a galaxy.
29
63861
1798
si forma una galassia.
01:21
This one happens to be a particularly important galaxy,
30
65659
3434
Questa è una galassia particolarmente importante,
01:24
because you are here.
31
69093
2216
perché è quella in cui viviamo.
01:27
(Laughter)
32
71309
1167
(Risate)
01:28
And as you take a close-up of this galaxy,
33
72476
1651
Se guardate la galassia da vicino
01:30
you find a relatively normal,
34
74127
2065
noterete una stella relativamente normale,
01:32
not particularly interesting star.
35
76192
2368
non particolarmente interessante.
01:34
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
36
78560
4015
A proposito, stiamo a circa due terzi della storia.
01:38
So this star doesn't even appear
37
82575
2182
Dunque questa stella non appare
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
38
84757
2951
che quando sono passati due terzi di questa storia.
01:43
And then what happens
39
87708
1078
E quello che accade dopo
01:44
is there's enough dust left over
40
88786
1406
è che è rimasta abbastanza polvere
01:46
that it doesn't ignite into a star,
41
90192
1966
che non riesce a dar vita a una stella,
01:48
it becomes a planet.
42
92158
2000
bensì a un pianeta.
01:50
And this is about a little over four billion years ago.
43
94158
4825
Questo succedeva un po' più di quattro miliardi di anni fa.
01:54
And soon thereafter
44
98983
1433
E di lì a poco
01:56
there's enough material left over
45
100416
1917
c'era abbastanza materiale avanzato
01:58
that you get a primordial soup,
46
102333
4563
per creare un brodo primordiale,
02:02
and that creates life.
47
106896
1764
quello che crea la vita.
02:04
And life starts to expand and expand and expand,
48
108660
3881
E la vita comincia a espandersi sempre di più,
02:08
until it goes kaput.
49
112541
1751
finché non scompare.
02:10
(Laughter)
50
114292
3488
(Risate)
02:13
Now the really strange thing
51
117780
1430
Ora la cosa veramente strana
02:15
is life goes kaput, not once, not twice,
52
119210
2906
è che la vita termina non una, non due,
02:18
but five times.
53
122116
2216
bensì cinque volte.
02:20
So almost all life on Earth
54
124332
2102
Così quasi tutte le forme di vita sulla Terra
02:22
is wiped out about five times.
55
126434
2464
sono state spazzate via cinque volte.
02:24
And as you're thinking about that,
56
128898
1552
E nel frattempo
02:26
what happens is you get more and more complexity,
57
130450
2432
il grado di complessità va aumentando,
02:28
more and more stuff
58
132882
1234
e ci sarà sempre più materiale
02:30
to build new things with.
59
134116
4118
per costruire cose nuove.
02:34
And we don't appear
60
138234
1270
L'uomo compare solamente
02:35
until about 99.96 percent of the time into this story,
61
139504
5648
quando questa storia arriva al 99.96%,
02:41
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
62
145152
3930
tanto per mettere in prospettiva noi e i nostri antenati.
02:44
So within that context, there's two theories of the case
63
149082
3459
In questo contesto, esistono due teorie del caso
02:48
as to why we're all here.
64
152541
1689
sul perché noi ci troviamo qui.
02:50
The first theory of the case
65
154230
1589
La prima teoria del caso
02:51
is that's all she wrote.
66
155819
3409
è tutto quello che ha scritto.
02:55
Under that theory,
67
159228
1359
Secondo questa teoria,
02:56
we are the be-all and end-all
68
160587
1836
noi rappresentiamo il fulcro
02:58
of all creation.
69
162423
1733
di tutta la creazione.
03:00
And the reason for trillions of galaxies,
70
164156
2884
E la ragione di tutti questi trilioni di galassie
03:02
sextillions of planets,
71
167040
2013
e dei sestilioni di pianeti,
03:04
is to create something that looks like that
72
169053
4710
è la creazione di qualcosa di questo tipo
03:09
and something that looks like that.
73
173763
3633
e anche di questo tipo.
03:13
And that's the purpose of the universe;
74
177396
1541
Ed è questo lo scopo dell'universo;
03:14
and then it flat-lines,
75
178937
1284
e poi linea piatta,
03:16
it doesn't get any better.
76
180221
1311
e non ci sono miglioramenti.
03:17
(Laughter)
77
181532
4480
(Risate)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
78
186012
2819
L'unica domanda che potreste porvi è la seguente,
03:24
could that be just mildly arrogant?
79
188831
5235
forse siamo lievemente arroganti?
03:29
And if it is --
80
194066
1741
E se lo siamo --
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
81
195807
5382
specialmente considerando il fatto che stavamo rischiando l'estinzione.
03:37
There were only about 2,000 of our species left.
82
201189
3367
Della nostra specie erano rimasti solo circa 2000 individui.
03:40
A few more weeks without rain,
83
204556
2083
Ancora poche settimane senza pioggia
03:42
we would have never seen any of these.
84
206639
3084
e non avremmo mai visto nessuno di costoro.
03:45
(Laughter)
85
209723
6699
(Risate)
03:52
(Applause)
86
216422
4634
(Applausi)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
87
221056
2966
Ma forse vorrete rifarvi con la seconda teoria,
03:59
if the first one isn't good enough.
88
224022
2917
se la prima non vi è piaciuta tanto.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
89
226939
1784
E la seconda teoria recita: Possiamo evolverci?
04:04
(Laughter)
90
228723
2899
(Risate)
04:07
Well, why would one ask a question like that?
91
231622
3234
Beh, perché ci dovremo porre questa domanda?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
92
234856
2465
Perché finora ci sono state almeno 29 evoluzioni
04:13
of humanoids.
93
237321
2036
di umanoidi.
04:15
So it turns out that we have upgraded.
94
239357
2850
Dunque è certo che ci siamo evoluti.
04:18
We've upgraded time and again and again.
95
242207
1915
Ci siamo evoluti in continuazione.
04:20
And it turns out that we keep discovering upgrades.
96
244122
2916
E continuiamo a trovare tracce di queste evoluzioni.
04:22
We found this one last year.
97
247038
2184
Lo scorso anno abbiamo trovato questa.
04:25
We found another one last month.
98
249222
2617
Quest'altra il mese passato.
04:27
And as you're thinking about this,
99
251839
2199
E mentre ci state riflettendo,
04:29
you might also ask the question:
100
254038
2103
potreste anche farvi questa domanda:
04:32
So why a single human species?
101
256141
3097
Allora perché una singola specie umana?
04:35
Wouldn't it be really odd
102
259238
1834
Non sarebbe davvero strano
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
103
261072
3784
se andaste in Africa e in Asia e nell'Antartide
04:40
and found exactly the same bird --
104
264856
2619
e trovaste esattamente lo stesso tipo di uccello --
04:43
particularly given that we co-existed at the same time
105
267475
3792
specialmente considerato che coesisteva
04:47
with at least eight other versions of humanoid
106
271267
2786
con almeno otto altre specie di umanoidi
04:49
at the same time on this planet?
107
274053
2468
nello stesso periodo sul pianeta?
04:52
So the normal state of affairs
108
276521
1879
Dunque la prassi vincente
04:54
is not to have just a Homo sapiens;
109
278400
2510
è non limitarsi ad avere un solo Homo Sapiens;
04:56
the normal state of affairs
110
280910
1021
la normalità
04:57
is to have various versions of humans walking around.
111
281931
3829
è avere varie versioni di umani in giro per la Terra.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
112
285760
2817
E se questa è la normalità,
05:04
then you might ask yourself,
113
288577
2368
allora vi potreste chiedere,
05:06
all right, so if we want to create something else,
114
290945
2065
bene, così se vogliamo creare qualche altra cosa
05:08
how big does a mutation have to be?
115
293010
2868
quanto dovrebbe essere grande una mutazione?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
116
295878
2632
Beh, Svante Paabo ci dà la risposta.
05:14
The difference between humans and Neanderthal
117
298510
2800
La differenza tra noi e i Neanderthal
05:17
is 0.004 percent of gene code.
118
301310
3299
è lo 0,004% del codice genetico.
05:20
That's how big the difference is
119
304609
1700
Ecco quanto differiscono le specie
05:22
one species to another.
120
306309
2217
l'una dall'altra.
05:24
This explains most contemporary political debates.
121
308526
4400
Questo spiega tanti dibattiti politici di oggigiorno.
05:28
(Laughter)
122
312926
1935
(Risate)
05:30
But as you're thinking about this,
123
314861
3211
Ma mentre fate le vostre considerazioni,
05:33
one of the interesting things
124
318072
1358
una delle cose interessanti da sapere
05:35
is how small these mutations are and where they take place.
125
319430
3397
è quanto minime siano le mutazioni e dove avvengono.
05:38
Difference human/Neanderthal
126
322827
1333
La differenza tra umani e Neanderthal
05:40
is sperm and testis,
127
324160
1733
sta nello sperma e nei testicoli,
05:41
smell and skin.
128
325893
1368
nell'odore e nella pelle.
05:43
And those are the specific genes
129
327261
1486
E quelli sono i geni specifici
05:44
that differ from one to the other.
130
328747
2680
che differiscono uno dall'altro.
05:47
So very small changes can have a big impact.
131
331427
3101
Dunque dei piccoli cambiamenti possono avere un grande impatto.
05:50
And as you're thinking about this,
132
334528
1632
E mentre state elaborando queste informazioni
05:52
we're continuing to mutate.
133
336160
2516
state continuando a mutare.
05:54
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
134
338676
2901
Circa 10 000 anni fa nella zona del Mar Nero
05:57
we had one mutation in one gene
135
341577
2060
c'è stata una mutazione di un gene
05:59
which led to blue eyes.
136
343637
2556
che ha portato agli occhi azzurri.
06:02
And this is continuing and continuing and continuing.
137
346193
3884
E queste mutazioni avvengono in continuazione.
06:05
And as it continues,
138
350077
1434
E mentre continuano,
06:07
one of the things that's going to happen this year
139
351511
1765
uno degli avvenimenti di quest'anno sarà
06:09
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
140
353276
3333
che stiamo per svelare i primi 10 000 genomi umani,
06:12
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
141
356609
3269
perché fare sequenze geniche è sempre più abbordabile.
06:15
And when we find these,
142
359878
1588
E una volta ottenute le sequenze
06:17
we may find differences.
143
361466
2494
potremo trovare le varie differenze.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
144
363960
3076
E a proposito, non ci stiamo preparando per un dibattito,
06:22
because we have really misused the science in this.
145
367036
3376
perché abbiamo davvero abusato della scienza in questo senso.
06:26
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
146
370412
3683
Negli anni '20 pensavamo che le varie popolazioni presentassero notevoli differenze tra loro.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
147
374095
3798
In parte influenzati dalle opere di Francis Galton.
06:33
He was Darwin's cousin.
148
377893
2136
Era il cugino di Darwin.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
149
380029
2315
Ma negli Stati Uniti il Carnegie Institute,
06:38
Stanford, American Neurological Association
150
382344
2582
Stanford, l'American Neurological Association
06:40
took this really far.
151
384926
1868
le hanno elaborate.
06:42
That got exported and was really misused.
152
386794
3599
Le hanno esportate e se ne è abusato.
06:46
In fact, it led to some absolutely horrendous
153
390393
2685
Di fatto condussero a degli orrendi
06:48
treatment of human beings.
154
393078
2013
maltrattamenti di esseri umani.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
155
395091
2594
Dunque fin dal 1940 noi stiamo ripetendo che non esistono differenze,
06:53
we're all identical.
156
397685
1320
che siamo tutti identici.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
157
399005
3277
A fine anno sapremo se questa affermazione è vera.
06:58
And as we think about that,
158
402282
1732
E mentre ci stiamo pensando,
06:59
we're actually beginning to find things
159
404014
1518
stiamo effettivamente trovando cose del genere:
07:01
like, do you have an ACE gene?
160
405532
3466
hai un gene ACE?
07:04
Why would that matter?
161
408998
1978
Perché dovrebbe importare?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
162
410976
4038
Perché nessuno ha mai scalato un 8000 metri senza ossigeno
07:10
that doesn't have an ACE gene.
163
415014
2750
senza avere nel suo corredo genetico il gene ACE.
07:13
And if you want to get more specific,
164
417764
1869
Per essere più specifici,
07:15
how about a 577R genotype?
165
419633
3015
che ne dite di un genotipo 577R?
07:18
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
166
422648
4700
Bene, sembra che ogni atleta maschio olimpionico
07:23
carries at least one of these variants.
167
427348
3250
porti con sé almeno una di queste varianti.
07:26
If that is true,
168
430598
1654
Se questo è vero,
07:28
it leads to some very complicated questions
169
432252
2158
ci troveremo ad affrontare delle domande molto complicate
07:30
for the London Olympics.
170
434410
1801
per le Olimpiadi di Londra.
07:32
Three options:
171
436211
1519
Tre opzioni:
07:33
Do you want the Olympics to be a showcase
172
437730
2832
Volete che le Olimpiadi siano una vetrina
07:36
for really hardworking mutants?
173
440562
2700
di mutanti ultra attivi?
07:39
(Laughter)
174
443262
1733
(Risate)
07:40
Option number two:
175
444995
2735
Opzione numero due:
07:43
Why don't we play it like golf or sailing?
176
447730
3398
Perché non si potrebbe fare come per il golf o per la vela?
07:47
Because you have one and you don't have one,
177
451128
2474
Dato che uno ce l'ha e un altro invece no,
07:49
I'll give you a tenth of a second head start.
178
453602
3995
ti darò un vantaggio di un decimo di secondo.
07:53
Version number three:
179
457597
1071
Versione numero tre:
07:54
Because this is a naturally occurring gene
180
458668
2069
Dato che questo gene è ricorrente in natura,
07:56
and you've got it and you didn't pick the right parents,
181
460737
2782
e tu ce l'hai e tu invece non ti sei scelto i genitori giusti,
07:59
you get the right to upgrade.
182
463519
3949
tu hai diritto alla mutazione.
08:03
Three different options.
183
467468
1751
Tre opzioni differenti.
08:05
If these differences are the difference
184
469219
1622
Se queste variazioni fanno la differenza
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
185
470841
3378
tra una medaglia olimpica e una non olimpica.
08:10
And it turns out that as we discover these things,
186
474219
2834
E sembra che a noi umani, mentre scopriamo queste cose,
08:12
we human beings really like to change
187
477053
3335
il cambiamento piaccia davvero,
08:16
how we look, how we act,
188
480388
1694
il nostro aspetto, il modo di comportarci,
08:17
what our bodies do.
189
482082
1594
ciò che fa il nostro corpo.
08:19
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
190
483676
4374
Negli USA ci sono stati circa 10,2 milioni di interventi di chirurgia plastica,
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
191
488050
3317
e con le tecnologie che stanno spuntando oggi,
08:27
today's corrections, deletions,
192
491367
2701
le correzioni, le ablazioni,
08:29
augmentations and enhancements
193
494068
1919
gli aumenti e i miglioramenti
08:31
are going to seem like child's play.
194
495987
2913
sembreranno un gioco da ragazzi.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
195
498900
3701
Voi avete già visto il lavoro di Tony Atala su TED,
08:38
but this ability to start filling
196
502601
3567
ma questa capacità di riempire
08:42
things like inkjet cartridges with cells
197
506168
2933
oggetti somiglianti a cartucce da inchiostro con delle cellule,
08:45
are allowing us to print skin, organs
198
509101
4674
ci permetterà di stampare pelle, organi,
08:49
and a whole series of other body parts.
199
513775
2750
e tutta una serie di parti anatomiche.
08:52
And as these technologies go forward,
200
516525
1884
E man mano che la tecnologia migliora,
08:54
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
201
518409
3784
continuate ad assistere al ripetersi di queste cose --
08:58
2000, human genome sequence --
202
522193
2774
anno 2000, la sequenza del genoma umano --
09:00
and it seems like nothing's happening,
203
524967
3782
e sembra che non stia accadendo niente,
09:04
until it does.
204
528749
3112
finché succede.
09:07
And we may just be in some of these weeks.
205
531861
3524
E il prossimo avvenimento potrebbe essere vicino.
09:11
And as you're thinking about
206
535385
1599
E poi, questi due ragazzi
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
207
536984
3451
che nel 2000 stavano lavorando al genoma,
09:16
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
208
540435
3553
e il Public Project per il sequenziamento del genoma umano nel 2000,
09:19
then you don't hear a lot,
209
543988
3164
non c'è stato molto altro,
09:23
until you hear about an experiment last year in China,
210
547152
3984
finché sentiamo di questo esperimento in Cina, lo scorso anno,
09:27
where they take skin cells from this mouse,
211
551136
4017
dove prendono delle cellule da un topolino,
09:31
put four chemicals on it,
212
555153
1733
ci aggiungono quattro elementi chimici,
09:32
turn those skin cells into stem cells,
213
556886
3566
le fanno diventare cellule staminali,
09:36
let the stem cells grow
214
560452
1465
le fanno crescere
09:37
and create a full copy of that mouse.
215
561917
3087
e creano una copia identica del topolino.
09:40
That's a big deal.
216
565004
3247
E' un fatto eclatante.
09:44
Because in essence
217
568251
1016
Perché essenzialmente
09:45
what it means is you can take a cell,
218
569267
2148
vuol dire che potete prendere una cellula,
09:47
which is a pluripotent stem cell,
219
571415
2286
una cellula staminale pluripotente,
09:49
which is like a skier at the top of a mountain,
220
573701
2684
che è come uno sciatore in cima a una montagna,
09:52
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
221
576385
3817
e questi due sciatori diventano cellule staminali pluripotenti,
09:56
four, eight, 16,
222
580202
1782
4, 8, 16 volte,
09:57
and then it gets so crowded
223
581984
1668
e poi ce ne sono talmente tante
09:59
after 16 divisions
224
583652
1800
dopo 16 divisioni
10:01
that those cells have to differentiate.
225
585452
2502
che quelle cellule devono differenziarsi.
10:03
So they go down one side of the mountain,
226
587954
1433
Così scendono da un pendio della montagna,
10:05
they go down another.
227
589387
1233
e poi da un altro.
10:06
And as they pick that,
228
590620
1534
E andando da quella parte
10:08
these become bone,
229
592154
2250
diventano osso,
10:10
and then they pick another road and these become platelets,
230
594404
2932
poi vanno su un'altra pista e diventano piastrine,
10:13
and these become macrophages,
231
597336
2117
e poi diventano macrofagi,
10:15
and these become T cells.
232
599453
1267
e poi celle T.
10:16
But it's really hard, once you ski down,
233
600720
1952
Ma quando si scia è davvero difficile
10:18
to get back up.
234
602672
1523
risalire.
10:20
Unless, of course, if you have a ski lift.
235
604195
5412
A meno che, naturalmente, non disponiate di uno skilift.
10:25
And what those four chemicals do
236
609607
2449
Ciò che fanno i 4 elementi chimici
10:27
is they take any cell
237
612056
2069
è prendere le cellule
10:30
and take it way back up the mountain
238
614125
1932
e farle risalire su per la montagna
10:31
so it can become any body part.
239
616057
2033
così che possano trasformarsi in altri tipi di cellule.
10:33
And as you think of that,
240
618090
1728
E questo
10:35
what it means is potentially
241
619818
1980
significa che potenzialmente
10:37
you can rebuild a full copy
242
621798
2175
si può ricostruire l'intero corpo
10:39
of any organism
243
623973
1867
di qualsiasi organismo
10:41
out of any one of its cells.
244
625840
2586
partendo da una qualsiasi di queste cellule.
10:44
That turns out to be a big deal
245
628426
2531
Si tratta di un fatto notevole,
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
246
630957
2566
perché ora si possono prelevare non solo delle cellule di topo,
10:49
but you can human skin cells
247
633523
2318
ma anche di epidermide umana
10:51
and turn them into human stem cells.
248
635841
3650
e trasformarle in staminali umane.
10:55
And then what they did in October
249
639491
3198
E' quello che hanno fatto a ottobre:
10:58
is they took skin cells, turned them into stem cells
250
642689
3400
hanno preso cellule di pelle umana, le hanno rese staminali,
11:01
and began to turn them into liver cells.
251
646089
3673
e le hanno trasformate in cellule epatiche.
11:05
So in theory,
252
649762
1044
Dunque in teoria
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
253
650806
5184
si potrebbe generare qualsiasi organo partendo da una cellula qualsiasi.
11:11
Here's a second experiment:
254
655990
1718
Ed ecco un altro esperimento:
11:13
If you could photocopy your body,
255
657708
3133
Se foste in grado di fotocopiare il vostro corpo,
11:16
maybe you also want to take your mind.
256
660841
3052
magari vorreste farlo anche con il cervello.
11:19
And one of the things you saw at TED
257
663893
1565
Uno dei personaggi che avete visto a TED
11:21
about a year and a half ago
258
665458
1250
circa un anno e mezzo fa
11:22
was this guy.
259
666708
1435
era questo tizio.
11:24
And he gave a wonderful technical talk.
260
668143
2600
Ha tenuto un meraviglioso discorso tecnico.
11:26
He's a professor at MIT.
261
670743
1599
Insegna al MIT.
11:28
But in essence what he said
262
672342
1916
In sostanza affermava che
11:30
is you can take retroviruses,
263
674258
1700
si possono individuare i retrovirus
11:31
which get inside brain cells of mice.
264
675958
2800
all'interno delle cellule cerebrali dei topi.
11:34
You can tag them with proteins
265
678758
2440
Vi si possono attaccare delle proteine
11:37
that light up when you light them.
266
681198
2094
che si accendono quando vengono illuminate.
11:39
And you can map the exact pathways
267
683292
3716
E così è possibile tracciare le mappe
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
268
687008
3483
di quando il topo vede, sente, tocca,
11:46
remembers, loves.
269
690491
2183
ricorda, ama.
11:48
And then you can take a fiber optic cable
270
692674
2373
E poi si può prendere un cavo a fibre ottiche
11:50
and light up some of the same things.
271
695047
3819
e illuminare alcune di queste cose.
11:54
And by the way, as you do this,
272
698866
1832
E facendolo
11:56
you can image it in two colors,
273
700698
2017
potete immaginarle in due colori,
11:58
which means you can download this information
274
702715
2399
il che significa che le informazioni si possono
12:01
as binary code directly into a computer.
275
705114
4740
scaricare su un pc in forma di codice binario.
12:05
So what's the bottom line on that?
276
709854
2473
Ma dove si vuole arrivare?
12:08
Well it's not completely inconceivable
277
712327
2200
Beh, non è del tutto inconcepibile
12:10
that someday you'll be able to download your own memories,
278
714527
4495
che un giorno si potrà scaricare la propria memoria,
12:14
maybe into a new body.
279
719022
2387
magari in un corpo nuovo.
12:17
And maybe you can upload other people's memories as well.
280
721409
5085
E forse si potrà caricare la memoria anche di altre persone.
12:22
And this might have just one or two
281
726494
2514
Cosa che potrebbe comportare un paio
12:24
small ethical, political, moral implications.
282
729008
3520
di piccole implicazioni etiche, politiche, morali.
12:28
(Laughter)
283
732528
1531
(Risate)
12:29
Just a thought.
284
734059
2991
Solo un pensiero.
12:32
Here's the kind of questions
285
737050
1528
Ecco il tipo di domande
12:34
that are becoming interesting questions
286
738578
1980
che possono suscitare l'interesse
12:36
for philosophers, for governing people,
287
740558
2484
di filosofi, governanti,
12:38
for economists, for scientists.
288
743042
3366
economisti, scienziati.
12:42
Because these technologies are moving really quickly.
289
746408
3284
Perché queste tecnologie stanno progredendo velocemente.
12:45
And as you think about it,
290
749692
1500
Mentre vi lascio con questi pensieri,
12:47
let me close with an example of the brain.
291
751192
3082
vorrei concludere con un esempio sul cervello.
12:50
The first place where you would expect
292
754274
1683
Il primo luogo in cui vi attendereste oggi
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
293
755957
3051
un'enorme pressione evoluzionistica,
12:54
both because of the inputs,
294
759008
2265
sia per via delle sollecitazioni,
12:57
which are becoming massive,
295
761273
1552
che diventano via via più intense,
12:58
and because of the plasticity of the organ,
296
762825
1782
che della plasticità dell'organo,
13:00
is the brain.
297
764607
2534
è il cervello.
13:03
Do we have any evidence that that is happening?
298
767141
3318
Abbiamo delle prove che tutto questo stia già succedendo?
13:06
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
299
770459
4731
Bene, consideriamo l'incidenza dei casi di autismo ogni 1000 persone.
13:11
Here's what it looks like in 2000.
300
775190
2502
Questa è la situazione nel 2000.
13:13
Here's what it looks like in 2002,
301
777692
2082
Qui vediamo il 2002,
13:15
2006, 2008.
302
779774
4618
il 2006, il 2008.
13:20
Here's the increase in less than a decade.
303
784392
4082
Ecco l'incremento dei casi in meno di un decennio.
13:24
And we still don't know why this is happening.
304
788474
4417
E ancora non sappiamo perché stia accadendo.
13:28
What we do know is, potentially,
305
792891
2485
Ciò che sappiamo, potenzialmente,
13:31
the brain is reacting in
306
795376
2032
è che il cervello reagisce
13:33
a hyperactive, hyper-plastic way,
307
797408
2134
in modo iperattivo e iperplastico,
13:35
and creating individuals that are like this.
308
799542
2950
e crea individui di questo tipo.
13:38
And this is only one of the conditions that's out there.
309
802492
2757
E questa è una sola delle condizioni.
13:41
You've also got people with who are extraordinarily smart,
310
805249
3540
Ci sono anche persone estremamente intelligenti,
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
311
808789
2397
che riescono a ricordare tutto quello che hanno visto nella vita,
13:47
people who've got synesthesia,
312
811186
1385
persone affette da sinestesia,
13:48
people who've got schizophrenia.
313
812571
1331
da schizofrenia.
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
314
813902
2534
Stanno succedendo un sacco di cose,
13:52
and we still don't understand
315
816436
1218
e ancora non riusciamo a capire
13:53
how and why this is happening.
316
817654
2233
come e perché stiano accadendo.
13:55
But one question you might want to ask is,
317
819887
2682
Ma una domanda che potreste farvi è
13:58
are we seeing a rapid evolution of the brain
318
822569
2628
se stiamo assistendo a una rapida evoluzione del cervello
14:01
and of how we process data?
319
825197
1825
e al suo modo di elaborare i dati.
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
320
827022
3063
Perché se pensate alla quantità di dati che analizza il nostro cervello,
14:05
we're trying to take in as much data in a day
321
830085
3484
oggi, in un giorno, riceviamo la stessa quantità di dati
14:09
as people used to take in in a lifetime.
322
833569
2551
che una volta si accumulava in un anno.
14:12
And as you're thinking about this,
323
836120
2632
E mentre fate le vostre considerazioni,
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
324
838752
2342
ci sono 4 teorie che provano a dare una spiegazione,
14:16
plus a whole series of others.
325
841094
1327
e tutta una serie di altre teorie.
14:18
I don't have a good answer.
326
842421
1649
Io non ho una risposta definitiva.
14:19
There really needs to be more research on this.
327
844070
3616
Occorre veramente fare ancora più ricerche.
14:23
One option is the fast food fetish.
328
847686
2235
La prima teoria è quella del fast food.
14:25
There's beginning to be some evidence
329
849921
2449
Cominciano a esserci dati sul fatto che
14:28
that obesity and diet
330
852370
2251
obesità e dieta alimentare
14:30
have something to do
331
854621
1631
abbiano a che fare
14:32
with gene modifications,
332
856252
1768
con le modificazioni genetiche,
14:33
which may or may not have an impact
333
858020
2350
che potrebbero avere o non avere un impatto
14:36
on how the brain of an infant works.
334
860370
3517
sul funzionamento del cervello di un bambino.
14:39
A second option is the sexy geek option.
335
863887
3955
La seconda teoria è quella dello smanettone sexy.
14:43
These conditions are highly rare.
336
867842
4243
Condizioni alquanto rare.
14:47
(Laughter)
337
872085
3038
(Risata)
14:51
(Applause)
338
875123
5300
(Applausi)
14:56
But what's beginning to happen
339
880423
1633
Sta succedendo che,
14:57
is because these geeks are all getting together,
340
882056
2534
dato che questi geni del pc tendono a concentrarsi in gruppi,
15:00
because they are highly qualified for computer programming
341
884590
2897
perché sono altamente qualificati per la programmazione,
15:03
and it is highly remunerated,
342
887487
2318
che è un lavoro molto remunerativo,
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
343
889805
3150
e per compiti molto dettagliati,
15:08
that they are concentrating geographically
344
892955
2449
e si concentrano in determinate aree geografiche,
15:11
and finding like-minded mates.
345
895404
2967
cosicché tendono ad accoppiarsi con i loro simili.
15:14
So this is the assortative mating hypothesis
346
898371
3568
Si tratta dell'ipotesi dell'accoppiamento assortativo,
15:17
of these genes reinforcing one another
347
901939
2700
ossia geni che si rafforzano a vicenda
15:20
in these structures.
348
904639
2117
all'interno di queste strutture.
15:22
The third, is this too much information?
349
906756
2950
La terza teoria, abbiamo troppe informazioni?
15:25
We're trying to process so much stuff
350
909706
1497
Cerchiamo di elaborare talmente tante informazioni
15:27
that some people get synesthetic
351
911203
2352
che alcune persone diventano sinestetiche
15:29
and just have huge pipes that remember everything.
352
913555
2600
e acquisiscono la capacità di ricordare tutto.
15:32
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
353
916155
2669
Altre diventano ipersensibili alla quantità di informazioni.
15:34
Other people react with various psychological conditions
354
918824
3982
Altre ancora reagiscono con varie condizioni psicologiche
15:38
or reactions to this information.
355
922806
1632
o di altro tipo, alle informazioni.
15:40
Or maybe it's chemicals.
356
924438
2702
O forse si tratta di chimica.
15:43
But when you see an increase
357
927140
1765
Ma quando si assiste a un tale
15:44
of that order of magnitude in a condition,
358
928905
2351
incremento di magnitudine in una condizione,
15:47
either you're not measuring it right
359
931256
1565
allora o non lo si sta misurando correttamente
15:48
or there's something going on very quickly,
360
932821
2518
oppure c'è qualcosa che sta accadendo molto in fretta,
15:51
and it may be evolution in real time.
361
935339
4032
e si potrebbe trattare di evoluzione in tempo reale.
15:55
Here's the bottom line.
362
939371
2503
Ecco dove volevo arrivare.
15:57
What I think we are doing
363
941874
2181
Ciò che ritengo stia accadendo
15:59
is we're transitioning as a species.
364
944055
1716
è una transizione verso una nuova specie.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
365
945771
5484
E non lo pensavo quando ho cominciato a scrivere assieme a Steve Gullans.
16:07
I think we're transitioning into Homo evolutis
366
951255
2451
Credo che ci stiamo evolvendo in Homo evolutus
16:09
that, for better or worse,
367
953706
1399
che, nel bene o nel male,
16:11
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
368
955105
4182
non è un ominide che è meramente consapevole dell'ambiente circostante,
16:15
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
369
959287
3219
ma un ominide che sta cominciando direttamente e deliberatamente
16:18
control the evolution of its own species,
370
962506
3198
a controllare l'evoluzione della propria specie,
16:21
of bacteria, of plants, of animals.
371
965704
3834
e di quella di batteri, piante, animali.
16:25
And I think that's such an order of magnitude change
372
969538
2835
Credo che si tratti di un cambiamento di tale ampiezza
16:28
that your grandkids or your great-grandkids
373
972373
3103
che i vostri nipoti e pronipoti potrebbero diventare
16:31
may be a species very different from you.
374
975476
3045
una specie molto diversa dalla vostra.
16:34
Thank you very much.
375
978521
1586
Molte grazie.
16:36
(Applause)
376
980107
5331
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com