TED2008
Craig Venter: On the verge of creating synthetic life
Craig Venter è ad un passo dal creare vita sintetica
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Craig Venter si chiede: "Possiamo creare una nuova vita usando il nostro universo digitale?" La sua risposta è si-- e persino abbastanza presto. Ci parla della sua ultima ricerca e promette che sarà presto in grado di costruire e far funzionare un cromosoma sintetico.
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
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00:19
You know, I've talked about some of these projects before --
0
1000
2000
Come sapete ho già parlato di alcuni di questi progetti
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
3000
4000
sul genoma umano, su cosa possa significare
00:25
and discovering new sets of genes.
2
7000
3000
e sulla scoperta di nuovi set di geni.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
10000
3000
Ora stiamo iniziando un nuovo percorso:
00:31
we've been digitizing biology,
4
13000
4000
abbiamo iniziato a digitalizzare la biologia
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
17000
3000
e ora a partire da quel codice digitale
00:38
into a new phase of biology
6
20000
2000
stiamo entrando in una nuova fase della biologia,
00:40
with designing and synthesizing life.
7
22000
3000
progettando e sintetizzando vita.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
25000
3000
Abbiamo sempre cercato di porre grandi domande.
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
30000
2000
"Cos'è la vita?" è qualcosa che molti biologi
00:50
have been trying to understand
10
32000
2000
credo abbiano tentato di capire
00:52
at various levels.
11
34000
2000
a vari livelli.
00:54
We've tried various approaches,
12
36000
3000
Abbiamo provato diversi approcci,
00:57
paring it down to minimal components.
13
39000
3000
riducendola ai minimi termini.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
43000
2000
Stiamo digitalizzando da quasi 20 anni ormai.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
45000
2000
Quando abbiamo sequenziato il genoma umano
01:05
it was going from the analog world of biology
16
47000
3000
si trattava di passare dal mondo analogico della biologia
01:08
into the digital world of the computer.
17
50000
4000
al mondo digitale del computer.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
54000
4000
Ora ci chiediamo: possiamo rigenerare la vita,
01:16
or can we create new life
19
58000
2000
o creare nuova vita
01:18
out of this digital universe?"
20
60000
3000
da questo universo digitale?
01:21
This is the map of a small organism,
21
63000
3000
Questa è la mappa di un piccolo organismo,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
66000
2000
il Mycoplasma genitalium,
01:26
that has the smallest genome for a species
23
68000
3000
che è la specie dal genoma più piccolo tra quelle
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
71000
3000
che possono autoreplicarsi in laboratorio.
01:32
and we've been trying to just see if
25
74000
2000
E abbiamo provato a ridurre ulteriormente
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
76000
3000
il genoma per crearne uno ancora più piccolo.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
80000
2000
Siamo in grado di eliminare un centinaio di geni
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
82000
3000
dei circa 500 che sono qui.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
85000
2000
Ma quando diamo un'occhiata alla sua mappa metabolica,
01:45
it's relatively simple
30
87000
2000
è relativamente semplice
01:47
compared to ours --
31
89000
2000
rispetto alla nostra.
01:49
trust me, this is simple --
32
91000
2000
Credetemi, questo è semplice.
01:51
but when we look at all the genes
33
93000
2000
Ma quando guardiamo a tutti i geni
01:53
that we can knock out one at a time,
34
95000
3000
che possiamo eliminare, uno alla volta,
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
98000
2000
è molto improbabile che questo possa portare
01:58
a living cell.
36
100000
2000
ad una cellula vivente.
02:01
So we decided the only way forward
37
103000
2000
Quindi decidemmo che l'unica via per progredire
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
105000
3000
fosse sintetizzare questo cromosoma
02:06
so we could vary the components
39
108000
3000
in modo da poterne modificare le componenti
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
111000
4000
per porre alcune di queste domande fondamentali.
02:13
And so we started down the road of:
41
115000
2000
E quindi abbiamo iniziato l'avventura del
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
117000
3000
"Possiamo sintetizzare un cromosoma?"
02:19
Can chemistry permit making
43
121000
2000
Può la chimica consentire di produrre
02:21
these really large molecules
44
123000
2000
queste grandi molecole
02:23
where we've never been before?
45
125000
2000
che non siamo mai riusciti a creare prima d'ora?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
127000
3000
E, in caso affermativo, possiamo far funzionare un cromosoma?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
130000
3000
Un cromosoma è semplicemente un pezzo di materiale chimico inerte.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
134000
3000
La velocità con cui siamo in grado di digitalizzare la vita sta crescendo
02:35
at an exponential pace.
49
137000
3000
a ritmo esponenziale.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
140000
3000
La nostra capacità di scrivere il codice genetico, invece,
02:41
has been moving pretty slowly
51
143000
2000
progredisce piuttosto lentamente,
02:43
but has been increasing,
52
145000
3000
ma sta migliorando.
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
148000
4000
E i nostri più recenti risultati la portano su una curva esponenziale.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
153000
2000
Abbiamo incominciato più di 15 anni fa.
02:53
It took several stages, in fact,
55
155000
3000
Il processo ha richiesto molti passaggi,
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
158000
3000
iniziando con una revisione bioetica prima che iniziassimo i primi esperimenti.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
162000
2000
Ma abbiamo scoperto che sintetizzare del DNA
03:02
is very difficult.
58
164000
2000
è molto difficile.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
166000
3000
Ci sono decine di migliaia di macchine al mondo
03:07
that make small pieces of DNA --
60
169000
2000
che producono piccoli segmenti di DNA,
03:09
30 to 50 letters in length --
61
171000
3000
della lunghezza di 30 a 50 lettere
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
174000
3000
ed è un processo degenerativo: più il segmento è lungo,
03:15
the more errors there are.
63
177000
2000
più errori ci sono.
03:17
So we had to create a new method
64
179000
2000
Abbiamo quindi dovuto sviluppare un nuovo metodo
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
181000
3000
per assemblare questi frammenti e correggere gli errori.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
185000
3000
E questo è stato il nostro primo tentativo, a partire da informazione digitale
03:26
of the genome of phi X174.
67
188000
2000
del genoma di Phi X 174.
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
190000
3000
E' un piccolo virus che uccide batteri.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
194000
3000
Abbiamo progettato i frammenti, effettuato la correzione degli errori
03:35
and had a DNA molecule
70
197000
2000
e ottenuto una molecola di DNA
03:37
of about 5,000 letters.
71
199000
3000
di circa 5000 lettere.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
202000
4000
La parte interessante è quando abbiamo preso questo pezzo di materiale chimico inerte
03:44
and put it in the bacteria,
73
206000
2000
e lo abbiamo inserito nei batteri,
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
208000
4000
i batteri hanno incominciato a leggere questo codice genetico
03:50
made the viral particles.
75
212000
2000
e a produrne le particelle virali.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
214000
2000
Le particelle virali sono poi state rilasciate dalle cellule,
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
216000
3000
sono tornate indietro e hanno distrutto gli E. coli.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
219000
3000
Ho parlato di recente con membri dell'industria petrolifera
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
222000
3000
dicendogli che loro che hanno certamente compreso questo modello.
04:03
(Laughter)
80
225000
3000
(Risate)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
228000
3000
Loro hanno riso più di voi.
04:10
And so, we think this is a situation
82
232000
2000
Crediamo che questa sia una situazione
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
234000
3000
in cui il software può davvero costruire il suo stesso hardware
04:15
in a biological system.
84
237000
2000
in un sistema biologico.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
239000
2000
Ma volevamo fare le cose più in grande.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
241000
3000
Volevamo costruire l'intero cromosoma del batterio.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
244000
4000
Sono più di 580 mila lettere di codice genetico.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
248000
3000
Quindi abbiamo pensato di costruirlo in cassette della dimensione dei virus,
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
251000
2000
così da poter cambiare le cassette
04:31
to understand
90
253000
2000
per capire
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
255000
3000
quali siano i componenti di una cellula vivente.
04:36
Design is critical,
92
258000
2000
La progettazione è cruciale,
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
260000
3000
e se iniziamo con informazioni digitali in un computer,
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
263000
4000
queste devono essere molto accurate.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
267000
3000
Quando sequenziammo questo genoma per la prima volta nel 1995
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
270000
4000
l'accuratezza standard era di un errore per ogni 10 mila basi.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
274000
2000
Abbiamo scoperto, risequenziandolo,
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
276000
3000
30 errori. Se avessimo usato quella sequenza originale
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
279000
3000
non saremmo mai stati in grado di farlo funzionare.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
282000
2000
Una parte del processo è progettare segmenti
05:02
that are 50 letters long
101
284000
3000
lunghi 50 lettere
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
287000
3000
che si sovrappongano con tutti gli altri segmenti di 50 lettere
05:08
to build smaller subunits
103
290000
2000
per costruire sottounità più piccole
05:10
we have to design so they can go together.
104
292000
3000
che lavorino insieme.
05:13
We design unique elements into this.
105
295000
3000
Progettiamo elementi unici qui.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
298000
2000
Probabilmente avete letto che ci inseriamo della filigrana.
05:18
Think of this:
107
300000
2000
Pensatela così:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
302000
3000
abbiamo un codice genetico basato su quattro lettere: A, C, G e T.
05:23
Triplets of those letters
109
305000
3000
Tre di quelle lettere messe insieme
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
308000
2000
codificano circa 20 amminoacidi,
05:28
such that there's a single letter designation
111
310000
3000
e c'è uno specifico ordine di lettere
05:31
for each of the amino acids.
112
313000
2000
per ogni amminoacido.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
315000
3000
Quindi possiamo usare il codice genetico per scrivere parole,
05:36
sentences, thoughts.
114
318000
2000
frasi, pensieri.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
321000
2000
Quello che abbiamo fatto all'inizio è stato autografarlo.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
323000
3000
Alcuni sono stati delusi dal fatto che non fosse poesia.
05:44
We designed these pieces so
117
326000
2000
Abbiamo progettato questi segmenti per
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
328000
3000
poterli semplicemente unire con enzimi.
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
332000
3000
Ci sono enzimi che li riparano e li mettono assime.
05:53
And we started making pieces,
120
335000
2000
E abbiamo iniziato ad assemblare delle parti,
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
337000
4000
iniziando con segmenti da 5 a 7 mila lettere,
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
341000
4000
unendoli in modo da formare segmenti di 24 mila lettere
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
345000
4000
uniti a loro volta fino ad arrivare a 72 mila lettere.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
349000
2000
Ad ogni passo abbiamo prodotto questi segmenti in abbondanza
06:09
so we could sequence them
125
351000
2000
così da poterli sequenziare
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
353000
3000
dato che stiamo tentando di creare un procedimento estremamente robusto--
06:14
that you can see in a minute.
127
356000
3000
come vedrete in un minuto.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
359000
3000
Stiamo cercando di automatizzare il processo.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
362000
2000
Dunque, questo sembra il tabellone di un playoff di basket.
06:22
When we get into these really large pieces
130
364000
2000
Quando arriviamo a questi segmenti molto lunghi,
06:24
over 100,000 base pairs,
131
366000
4000
più di 100 mila basi,
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
370000
2000
non cresceranno più direttamente nell'E. coli.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
372000
4000
Si arriva al limite degli strumenti moderni della biologia molecolare.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
376000
4000
Quindi abbiamo considerato altri meccanismi.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
380000
3000
Sapevamo di un altro meccanismo chiamato ricombinazione omologa,
06:41
that biology uses to repair DNA
136
383000
3000
che in biologia si utilizza per riparare il DNA
06:44
that can put pieces together.
137
386000
3000
in grado di unire i segmenti.
06:47
Here's an example of it:
138
389000
1000
Ecco un esempio.
06:48
there's an organism called
139
390000
1000
Questo organismo, chiamato
06:49
Deinococcus radiodurans
140
391000
2000
Deinococcus radiodurans,
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
393000
3000
può assorbire tre milioni di rad di radiazione.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
396000
4000
Potete vedere nel riquadro superiore come il suo cromosoma venga distrutto.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
400000
3000
In 12 - 24 ore viene riassemblato
07:01
back together exactly as it was before.
144
403000
2000
esattamente come era prima.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
405000
3000
Esistono migliaia di organismi che sono in grado di farlo.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
408000
2000
Questi organismi si possono seccare completamente.
07:08
they can live in a vacuum.
147
410000
2000
Possono vivere sotto vuoto.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
413000
3000
Sono assolutamente certo che la vita esista nello spazio,
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
416000
3000
e si sposti per trovare nuovi ambienti ricchi di acqua.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
419000
4000
A dire il vero, la NASA ha mostrato che questo avviene.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
423000
4000
Questa è un'immagine della molecola che abbiamo costruito
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
427000
4000
usando questi processi, semplicemente usando il lievito
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
431000
3000
con il design appropriato dei segmenti da inserire.
07:32
yeast puts them together automatically.
154
434000
3000
Il lievito li assembla automaticamente.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
437000
2000
Questa immagine non è stata scattata con un microscopio elettronico,
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
439000
2000
ma con un microscopio regolare.
07:39
It's such a large molecule
157
441000
2000
E' una molecola talmente grande che
07:41
we can see it with a light microscope.
158
443000
3000
riusciamo a vederla con un microscopio leggero.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
446000
3000
Queste sono foto che coprono un periodo di circa sei secondi.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
449000
4000
Questa è la pubblicazione che abbiamo fatto poco tempo fa.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
453000
3000
Sono più di 580,000 lettere di codice genetico.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
456000
5000
E' la molecola più grande di una struttura definita mai creata dall'uomo.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
461000
3000
Ha un peso molecolare superiore a 300 milioni.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
464000
3000
Se lo stampassimo con un carattere 10 senza spazi,
08:05
it takes 142 pages
165
467000
2000
ci vorrebbero 142 pagine
08:07
just to print this genetic code.
166
469000
4000
solo per trascrivere questo codice genetico.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
473000
3000
Ora, come lo facciamo funzionare? come possiamo attivarlo?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
476000
3000
Ovviamente, tramite un virus è un gioco da ragazzi.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
479000
3000
E' un po' più complicato quando si usano dei batteri.
08:20
It's also simpler when you go
170
482000
2000
E' più semplice anche quando si tratta
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
484000
2000
di cellule eucariote come le nostre:
08:24
you can just pop out the nucleus
172
486000
2000
puoi semplicemente estrarne il nucleo
08:26
and pop in another one,
173
488000
2000
ed inserirne un altro,
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
490000
3000
che è praticamente il processo di clonazione.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
493000
4000
Nel batterio archaea il cromosoma è invece integrato dentro alla cellula,
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
497000
4000
ma abbiamo recentemente dimostrato che siamo in grado di fare un trapianto completo
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
501000
2000
di un cromosoma da una cellula ad un'altra
08:41
and activate it.
178
503000
3000
e di attivarlo.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
506000
4000
Abbiamo purificato un cromosoma partendo da una specie microbiale.
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
510000
3000
I due sono diversi quanto gli uomini dai topi.
08:51
we added a few extra genes
181
513000
2000
Abbiamo aggiunto qualche gene in più
08:53
so we could select for this chromosome,
182
515000
2000
in modo da poter decidere quale scegliere per questo cromosoma.
08:55
we digested it with enzymes
183
517000
2000
L'abbia poi sciolto con gli enzimi
08:57
to kill all the proteins,
184
519000
2000
in modo da uccidere tutte le proteine.
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
521000
3000
E quando l'abbiamo messo nella cellula è stato stupendo--
09:02
and you'll appreciate
186
524000
2000
e apprezzerete
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
526000
3000
il nostro grafico sofisticato--
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
529000
3000
il nuovo cromosoma è andato dentro alla cellula.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
532000
2000
E inizialmente pensavamo che non potessimo andare oltre,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
534000
3000
ma abbiamo provato comunque a spingerci più in là.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
537000
3000
Questo è uno dei maggiori meccanismi di evoluzione.
09:18
We find all kinds of species
192
540000
2000
Abbiamo scoperto che tantissime specie
09:20
that have taken up a second chromosome
193
542000
2000
hanno aggiunto un secondo o un terzo
09:22
or a third one from somewhere,
194
544000
2000
cromosoma da qualche parte,
09:24
adding thousands of new traits
195
546000
2000
aggiungendo in un secondo migliaia
09:26
in a second to that species.
196
548000
2000
di nuovi tratti a quella specie.
09:28
So, people who think of evolution
197
550000
2000
Dunque chi pensa all'evoluzione
09:30
as just one gene changing at a time
198
552000
2000
come un solo gene alla volta che si modifica
09:32
have missed much of biology.
199
554000
3000
non ha capito gran parte della biologia.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
557000
2000
Esistono degli enzimi chiamati 'enzimi di restrizione'
09:37
that actually digest DNA.
201
559000
2000
che addirittura digeriscono il DNA.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
561000
2000
Il cromosoma che era nella cellula
09:41
doesn't have one;
203
563000
2000
non ne possiede uno.
09:43
the chromosome we put in does.
204
565000
2000
La cellula--il cromosoma che abbiamo inserito--ce l'ha.
09:45
It got expressed and it recognized
205
567000
2000
Si è espresso, e ha riconosciuto
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
569000
3000
l'altro cromosoma come materiale estraneo,
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
572000
2000
l'ha masticato, e ci siamo ritrovati
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
574000
4000
con solo la cellula e il nuovo cromosoma.
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
578000
3000
è diventato blu a causa dei geni che abbiamo inserito.
09:59
And with a very short period of time,
210
581000
2000
E in un breve lasso di tempo,
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
583000
3000
tutte le caratteristiche di una specie sono andate perse,
10:04
and it converted totally into the new species
212
586000
3000
e si è trasformato del tutto in una nuova specie,
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
589000
3000
basato sul nuovo software che abbiamo inserito nella cellula.
10:10
All the proteins changed,
214
592000
2000
Tutte le proteine sono cambiate,
10:12
the membranes changed;
215
594000
2000
le membrane sono cambiate,
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
596000
4000
e quando leggiamo il codice genetico equivale esattamente a ciò che vi abbiamo trasferito.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
600000
3000
Ora, questo potrebbe sembrare alchemia genetica,
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
603000
4000
ma alterando il software DNA possiamo
10:25
change things quite dramatically.
219
607000
4000
cambiare le cose in maniera abbastanza sostanziale.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
611000
2000
Ora, ho già spiegato che qui non si parla di genesi --
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
613000
4000
ma di progresso a partire da tre milioni di anni e mezzo di evoluzione,
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
618000
2000
e ho già detto che forse stiamo per
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
620000
3000
creare una nuova versione dell'esplosione Cambriana
10:41
where there's massive new speciation
224
623000
3000
in cui verranno create nuove specie
10:45
based on this digital design.
225
627000
2000
basate su questo processo digitale.
10:47
Why do this?
226
629000
2000
Perchè fare ciò?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
631000
2000
Penso che sia abbastanza ovvio quando pensiamo alle nostre necessità.
10:51
We're about to go from six and a half
228
633000
2000
Stiamo per passare da sei miliardi e mezzo di persone
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
635000
3000
a 9 miliardi nei prossimi 40 anni.
10:56
To put it in context for myself:
230
638000
2000
Giusto per dare un esempio:
10:58
I was born in 1946.
231
640000
2000
io sono nato nel 1946.
11:00
There are now three people on the planet
232
642000
2000
Ora ci sono tre persone sul pianeta
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
644000
4000
per ognuna esistente nel 1946;
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
648000
3000
in 40 anni, ce ne saranno quattro.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
651000
3000
Stiamo avendo problemi adesso a trovare cibo, acqua fresca e pulita,
11:12
medicines, fuel
236
654000
2000
medicinali e benzina
11:14
for the six and a half billion.
237
656000
3000
per sei miliardi e mezzo di persone.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
659000
2000
Sarà ancora più dura farlo per nove miliardi.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
661000
3000
Utilizziamo più di 5 miliardi di carbone,
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
664000
3000
più di 30 miliardi di barili d'olio.
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
667000
4000
Ciò significa cento milioni di barili al giorno.
11:29
When we try to think of biological processes
242
671000
2000
Quando cerchiamo di trovare processi biologici,
11:31
or any process to replace that,
243
673000
3000
o qualsiasi tipo di processo per rimpiazzarli,
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
676000
2000
sarà una sfida enorme.
11:36
Then of course, there's all that
245
678000
2000
In più dobbiamo tener conto
11:38
CO2 from this material
246
680000
2000
di tutta l'emissione di CO2 da questi materiali
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
682000
3000
che finisce nell'atmosfera.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
685000
2000
Al giorno d'oggi, grazie alle scoperte scientifiche in tutto il mondo,
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
687000
4000
abbiamo un database con circa 20 milioni di geni,
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
691000
4000
e mi piace pensare che siano i componenti progettati per il futuro.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
695000
3000
L'industria elettronica possiede solo una dozzina circa di componenti,
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
698000
4000
e pensate a quante cose diverse sono venute fuori.
12:00
We're limited here primarily
253
702000
2000
I nostri limiti qui sono dati principlamente
12:02
by a biological reality
254
704000
2000
dalla realtà biologica
12:04
and our imagination.
255
706000
2000
e dalla nostra immaginazione.
12:07
We now have techniques,
256
709000
2000
Ora abbiamo delle tecniche,
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
711000
3000
grazie a questi metodi rapidi di sintetizzazione,
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
714000
4000
in grado di creare ciò che chiamiamo genomica combinatoria.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
718000
3000
Siamo in grado di costruire un grosso robot
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
721000
3000
che può produrre un milione di cromosomi al giorno.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
725000
3000
Pensate di processare questi 20 milioni di geni diversi
12:26
or trying to optimize processes
262
728000
2000
o di provare ad ottimizzare i processi
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
730000
3000
per produrre ottano o farmaci,
12:31
new vaccines,
264
733000
3000
nuovi vaccini,
12:34
we can just with a small team,
265
736000
3000
possiamo cambiare, grazie a un piccolo team,
12:37
do more molecular biology
266
739000
2000
e creare più biologia molecolare ora
12:39
than the last 20 years of all science.
267
741000
3000
che negli ultimi 20 anni di scienza.
12:42
And it's just standard selection:
268
744000
2000
Ed è semplicemente una selezione standard.
12:44
we can select for viability,
269
746000
2000
Possiamo scegliere per possibilità di sopravvivenza,
12:46
chemical or fuel production,
270
748000
2000
produzione chimica o di carburante,
12:48
vaccine production, etc.
271
750000
2000
produzione di vaccini etc.
12:50
This is a screen snapshot
272
752000
3000
Questa è un'istantanea
12:53
of some true design software
273
755000
3000
di alcuni software programmati
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
758000
3000
su cui stiamo lavorando per essere in grado di sederci
12:59
and design species in the computer.
275
761000
3000
e progettare specie al computer.
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
765000
3000
Beh, non sappiamo necessariamente come saranno.
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
768000
3000
Sappiamo esattamente com'è il loro codice genetico.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
771000
5000
Ora ci stiamo concentrando sui carburanti di quarta generazione.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
777000
2000
Avete visto anche voi che estrarre etanolo dal grano
13:17
is just a bad experiment.
280
779000
2000
è stato un esperimento finito male.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
781000
2000
Abbiamo carburanti di seconda e terza generazione
13:21
that will be coming out relatively soon
282
783000
3000
che usciranno abbastanza presto
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
786000
3000
dallo zucchero a carburanti di più alto valore
13:27
like octane or different types of butanol.
284
789000
3000
come l'ottano o diversi tipi di butanolo.
13:30
But the only way we think that biology
285
792000
3000
Ma l'unico modo in cui la biologia
13:33
can have a major impact without
286
795000
2000
possa avere un grande impatto senza
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
798000
3000
aumentare maggiormente il costo del cibo e limitarne la disponibilità
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
801000
3000
sarebbe trasformare la CO2 in materia prima,
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
804000
4000
per cui stiamo lavorando per progettare cellule che possano raggiungere questo scopo,
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
809000
3000
e pensiamo di poter aver i primi carburanti di quarta generazione
13:50
in about 18 months.
291
812000
2000
in circa 18 mesi.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
814000
2000
La luce solare combinata con la CO2 è un metodo--
13:54
(Applause)
293
816000
5000
(Applausi)
13:59
but in our discovery around the world,
294
821000
2000
ma nelle nostre scoperte in tutto il mondo,
14:01
we have all kinds of other methods.
295
823000
2000
abbiamo trovato diversi metodi.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
825000
4000
Questo è un organismo che abbiamo descritto nel 1996.
14:07
It lives in the deep ocean,
297
829000
2000
Vive nell'oceano profondo,
14:09
about a mile and a half deep,
298
831000
2000
a circa 2500 metri di profondità
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
833000
2000
alla temperatura di ebollizione dell'acqua.
14:13
It takes CO2 to methane
300
835000
3000
Crea metano dalla CO2
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
838000
3000
usando idrogeno molecolare come fonte di energia.
14:19
We're looking to see if we can take
302
841000
2000
Stiamo cercando di capire se possiamo
14:21
captured CO2,
303
843000
2000
incanalare la CO2,
14:23
which can easily be piped to sites,
304
845000
2000
che può facilmente essere trasportata tramite tubi,
14:25
convert that CO2 back into fuel
305
847000
3000
convertire quella CO2 in carburante,
14:28
to drive this process.
306
850000
3000
per guidare questo processo.
14:31
So, in a short period of time,
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853000
2000
Per cui a breve
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we think that we might be able to increase
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855000
4000
pensiamo che potremmo essere in grado di aumentare
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what the basic question is of "What is life?"
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859000
3000
ciò che la domanda di base "che cos'è la vita" sia
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We truly, you know,
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862000
2000
Noi, veramente--
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have modest goals
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2000
abbiamo il modesto obiettivo
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of replacing the whole petrol-chemical industry --
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866000
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di rimpiazzare l'intera industria petrolchimica.
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(Laughter) (Applause)
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(Risate) (Applausi)
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Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
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Esattamente. Se non puoi farlo da TED, dove puoi?
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(Laughter)
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2000
(Risate)
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become a major source of energy ...
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2000
Diventerebbe una principale fonte di energia.
14:57
But also, we're now working on using these same tools
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3000
Inoltre, stiamo lavorando per usare gli stessi metodi
15:00
to come up with instant sets of vaccines.
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882000
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per creare vaccini istantanei.
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You've seen this year with flu;
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885000
2000
Avete visto quest'anno con l'influenza,
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we're always a year behind and a dollar short
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887000
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siamo sempre indietro di un anno e con un dollaro in meno
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when it comes to the right vaccine.
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quando si tratta di trovare il vaccino giusto.
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I think that can be changed
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2000
Penso che ciò si possa cambiare
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by building combinatorial vaccines in advance.
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costruendo vaccini combinabili in anticipo.
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Here's what the future may begin to look like
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Ecco come il futuro potrebbe iniziare a sembrare
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with changing, now, the evolutionary tree,
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cambiando, ora, l'albero dell'evoluzione,
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speeding up evolution
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accellerando l'evoluzione
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with synthetic bacteria, Archaea
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con batteri sintetici, archei,
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and, eventually, eukaryotes.
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ed infine cellule eucariote.
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We're a ways away from improving people:
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Siamo a tanto così dal migliorare le persone.
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our goal is just to make sure that we have a chance
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Il nostro scopo è di fare in modo
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to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
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di vivere abbastanza a lungo per provare a farcela. Grazie mille.
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(Applause)
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(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneerIn 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.
Why you should listen
Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.
First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.
In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.
In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.
Craig Venter | Speaker | TED.com