TEDxSummit
Juan Enriquez: Will our kids be a different species?
후안 엔리케스: 우리의 후손은 다른 종(種)이 될 것인가?
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인간의 진화 과정을 보면, 인간과 유사한 여러 종이 동시에 살았던 때가 있다. 우리 인간은 업그레이드 중인가? TED Summit 에서 후안 에리케스가 ,시간과 공간을 넘나들어가며 , 현재의 우리를 조명하고 -- 어떻게 현대의 기술이 급속한 진화가 이미 진행되고 있을지도 모른다는 사실을 밝혀내는지 보여준다.
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
다른 수 많은 이야기처럼,
00:18
this starts a long, long time ago
1
2418
1934
이 이야기도 아주아주 오래전에 시작됩니다.
00:20
when there was basically nothing.
2
4352
2149
세상에 아무것도 없었던 때에 말이죠.
00:22
So here is a complete picture of the universe
3
6501
2400
이것은 우주 전체의 사진입니다.
00:24
about 14-odd billion years ago.
4
8901
3452
대략 140억년 전이죠.
00:28
All energy is concentrated into a single point of energy.
5
12353
3084
모든 에너지는 어떤 한 점으로 몰려있습니다.
00:31
For some reason it explodes,
6
15437
1584
무슨 이유에서인지 그것은 폭발하고,
00:32
and you begin to get these things.
7
17021
2116
이런 것들이 생겨나기 시작합니다.
00:35
So you're now about 14 billion years into this.
8
19137
2866
이것이 약 140억년 전의 일입니다.
00:37
And these things expand and expand and expand
9
22003
1896
이것들은 계속 팽창하고 팽창해서,
00:39
into these giant galaxies,
10
23899
1699
이 거대한 은하수를 이루고,
00:41
and you get trillions of them.
11
25598
1319
이것이 몇 조 개로 늘어납니다.
00:42
And within these galaxies
12
26917
2148
그리고 이 은하수 안에는
00:44
you get these enormous dust clouds.
13
29065
2119
이런 거대한 먼지 구름들이 있습니다.
00:47
And I want you to pay particular attention
14
31184
1765
그리고 여기 사진 가운데 있는
00:48
to the three little prongs
15
32949
1450
세개의 작은 갈래에
00:50
in the center of this picture.
16
34399
1901
특히 집중해 주시기 바랍니다.
00:52
If you take a close-up of those,
17
36300
1415
클로즈업을 해보면,
00:53
they look like this.
18
37715
1653
이렇게 생겼습니다.
00:55
And what you're looking at is columns of dust
19
39368
2850
여러분들이 보고 있는 것이 먼지가 아주 많이 모여 있는
00:58
where there's so much dust --
20
42218
2047
먼지 기둥입니다.
01:00
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
21
44265
4333
아, 그리고 이것의 규모는
수직으로 대략 1조 6천억 킬로미터 정도 되는데
수직으로 대략 1조 6천억 킬로미터 정도 되는데
01:04
and what's happening is there's so much dust,
22
48598
2918
여기서 무슨일이 벌어지냐 하면, 먼지가 너무 많아서
01:07
it comes together and it fuses
23
51516
1934
먼지들이 모이고 융합해서
01:09
and ignites a thermonuclear reaction.
24
53450
3459
열핵반응을 일으킵니다.
01:12
And so what you're watching
25
56909
842
그래서 여러분들이 보고있는 것은
01:13
is the birth of stars.
26
57751
1985
별이 탄생하는 모습입니다.
01:15
These are stars being born out of here.
27
59736
1657
이것들이 탄생해온 별들이고
01:17
When enough stars come out,
28
61393
2468
얼마정도 별들이 나오다 보면,
01:19
they create a galaxy.
29
63861
1798
그것들이 모여서 은하계를 이룹니다.
01:21
This one happens to be a particularly important galaxy,
30
65659
3434
이건 특히 중요한 은하계 인데요
01:24
because you are here.
31
69093
2216
여러분이 여기 살고있기 때문이죠.
01:27
(Laughter)
32
71309
1167
(웃음)
01:28
And as you take a close-up of this galaxy,
33
72476
1651
이 은하계를 클로즈업해보면,
01:30
you find a relatively normal,
34
74127
2065
비교적 평범하고
01:32
not particularly interesting star.
35
76192
2368
특별히 흥미로워 보이지 않는 별을 발견하게 됩니다.
01:34
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
36
78560
4015
아, 그러나 저러나 여러분들은
이제 이 이야기의 2/3에 거의 다 왔습니다.
이제 이 이야기의 2/3에 거의 다 왔습니다.
01:38
So this star doesn't even appear
37
82575
2182
이 별은 이 이야기의 2/3가
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
38
84757
2951
지날때까지 태어나지도 않았습니다.
01:43
And then what happens
39
87708
1078
그래서 이제 무슨 일이 벌어지냐 하면,
01:44
is there's enough dust left over
40
88786
1406
여기에 남아있는 충분한 양의 먼지는
01:46
that it doesn't ignite into a star,
41
90192
1966
별이 되지는 않지만,
01:48
it becomes a planet.
42
92158
2000
모여서 행성이 됩니다.
01:50
And this is about a little over four billion years ago.
43
94158
4825
이것이 대략 40억년 전의 이야기 입니다.
01:54
And soon thereafter
44
98983
1433
그리고 나서
01:56
there's enough material left over
45
100416
1917
충분한 양의 물질이 남아서
01:58
that you get a primordial soup,
46
102333
4563
생명을 만드는
02:02
and that creates life.
47
106896
1764
태초의 수프를 만듭니다.
02:04
And life starts to expand and expand and expand,
48
108660
3881
그리고 생명체는 커지고 커지고 커져서,
02:08
until it goes kaput.
49
112541
1751
멸종될 때까지 갑니다.
02:10
(Laughter)
50
114292
3488
(웃음)
02:13
Now the really strange thing
51
117780
1430
여기서 정말 이상한 점은,
02:15
is life goes kaput, not once, not twice,
52
119210
2906
생명체가 멸종되는 것이 한번도 아니고 두번도 아니고,
02:18
but five times.
53
122116
2216
5번이나 된다는 것입니다.
02:20
So almost all life on Earth
54
124332
2102
그래서 지구상의 대부분의 생명체는
02:22
is wiped out about five times.
55
126434
2464
5번 정도 깨끗이 멸종됩니다.
02:24
And as you're thinking about that,
56
128898
1552
그것에 대해 생각보게 되면
02:26
what happens is you get more and more complexity,
57
130450
2432
실제 일어난 일은
세상이 더욱더 복잡해져서
세상이 더욱더 복잡해져서
02:28
more and more stuff
58
132882
1234
새로운 것들을 만들 수 있는
02:30
to build new things with.
59
134116
4118
더 많은 물질들이 생겨나게 됩니다.
02:34
And we don't appear
60
138234
1270
우리는 이 이야기의
02:35
until about 99.96 percent of the time into this story,
61
139504
5648
99.96%가 될때까지 나타나지도 못했습니다.
02:41
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
62
145152
3930
우리와 우리의 조상들을 모두 감안한다고 해도 말이죠...
02:44
So within that context, there's two theories of the case
63
149082
3459
그런 문맥 안에, 우리가 왜 이곳에 존재하는지에 대한
02:48
as to why we're all here.
64
152541
1689
2가지 이론이 있습니다.
02:50
The first theory of the case
65
154230
1589
첫번째는,
02:51
is that's all she wrote.
66
155819
3409
이것은 세상이 써내려간 전부이라는 것입니다.
02:55
Under that theory,
67
159228
1359
이 이론에 따르면,
02:56
we are the be-all and end-all
68
160587
1836
우리가 모든 생명체 중
02:58
of all creation.
69
162423
1733
가장 중요한 것입니다.
03:00
And the reason for trillions of galaxies,
70
164156
2884
그리고 몇 조개의 은하계와
03:02
sextillions of planets,
71
167040
2013
1000의 12제곱개의 행성들이 존재하는 이유는 모두,
03:04
is to create something that looks like that
72
169053
4710
저렇게 생긴 것을 만들어 내기 위해서라는 것입니다.
03:09
and something that looks like that.
73
173763
3633
그리고 이렇게 생긴것도요.
03:13
And that's the purpose of the universe;
74
177396
1541
이게 바로 우주의 목적입니다.
03:14
and then it flat-lines,
75
178937
1284
그러고 나서는 끝이 납니다.
03:16
it doesn't get any better.
76
180221
1311
딱히 더 좋아지는 것이 아니죠.
03:17
(Laughter)
77
181532
4480
(웃음)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
78
186012
2819
여러분이 스스로에게 물어야 할 질문은,
03:24
could that be just mildly arrogant?
79
188831
5235
이런 이론이 약간은 건방지지 않은가요?
03:29
And if it is --
80
194066
1741
만약 그렇다면,
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
81
195807
5382
특히 우리가 거의 멸종했었다는 것을 고려하면 말입니다...
03:37
There were only about 2,000 of our species left.
82
201189
3367
지구상엔 2000종의 생명체만 남았었는데
03:40
A few more weeks without rain,
83
204556
2083
비가 몇 주만 더 안 내렸다면,
03:42
we would have never seen any of these.
84
206639
3084
이런 사람들도 볼 수 없었을 것입니다.
( 아인슈타인, 게이츠,앤더슨, 가가, 등등)
( 아인슈타인, 게이츠,앤더슨, 가가, 등등)
03:45
(Laughter)
85
209723
6699
(웃음)
03:52
(Applause)
86
216422
4634
(박수)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
87
221056
2966
만약 첫번째 이론이 썩 탐탁치 않다면,
03:59
if the first one isn't good enough.
88
224022
2917
아마 2번째 이론에 대해 생각해봐야 할 겁니다.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
89
226939
1784
두번째 이론은 : 우리는 업그레이드 가능한가?
04:04
(Laughter)
90
228723
2899
(웃음)
04:07
Well, why would one ask a question like that?
91
231622
3234
음, 왜 이런 질문을 하는 것일까요?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
92
234856
2465
왜냐하면 지금까지 인간에게 적어도 29단계의
04:13
of humanoids.
93
237321
2036
업그레이드가 있었기 때문입니다.
04:15
So it turns out that we have upgraded.
94
239357
2850
알고보니 우리는 계속 발달해 온 것입니다.
04:18
We've upgraded time and again and again.
95
242207
1915
우리는 계속 발달하고 발달해서
04:20
And it turns out that we keep discovering upgrades.
96
244122
2916
사실 우리는 그런 발달 과정을
계속해서 거쳐 온 것을 발견하게 됩니다.
계속해서 거쳐 온 것을 발견하게 됩니다.
04:22
We found this one last year.
97
247038
2184
이것은 작년에 발견했습니다.
04:25
We found another one last month.
98
249222
2617
또다른 것은 지난 달에 발견했고요.
04:27
And as you're thinking about this,
99
251839
2199
여러분이 이것에 대해 생각해 보신다면
04:29
you might also ask the question:
100
254038
2103
이런 질문을 할 수 있습니다.
04:32
So why a single human species?
101
256141
3097
그럼 왜 인간만?
04:35
Wouldn't it be really odd
102
259238
1834
만약 여러분이 아프리카, 아시아, 남극에 갔는데
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
103
261072
3784
정확히 똑같은 새를 발견한다면
04:40
and found exactly the same bird --
104
264856
2619
정말 이상하지 않겠습니까?
04:43
particularly given that we co-existed at the same time
105
267475
3792
특히 우리가 적어도 8개의 다른 버전의 인간종들과
04:47
with at least eight other versions of humanoid
106
271267
2786
동시에 이 행성에서 공존하였다고
04:49
at the same time on this planet?
107
274053
2468
생각하면 이상하지 않습니까?
04:52
So the normal state of affairs
108
276521
1879
따라서 정상적인 상태라면
04:54
is not to have just a Homo sapiens;
109
278400
2510
하나의 호모 사피언스만이 남아 있지는 않을 것입니다.
04:56
the normal state of affairs
110
280910
1021
정상적인 현상은
04:57
is to have various versions of humans walking around.
111
281931
3829
여러가지 버전의 인간들이 존재했어야 할 것입니다.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
112
285760
2817
그리고 만약 그것이 정상적인 현상이라면,
05:04
then you might ask yourself,
113
288577
2368
여러분 스스로에게 묻게 되겠죠.
05:06
all right, so if we want to create something else,
114
290945
2065
좋아, 우리가 만약 다른 것을 창조하고 싶다면
05:08
how big does a mutation have to be?
115
293010
2868
얼마나 커다란 형질 변화을 겪어야 할까?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
116
295878
2632
스반티 파보(Svante Paabo)가
여기에 대한 답을 갖고 있습니다.
여기에 대한 답을 갖고 있습니다.
05:14
The difference between humans and Neanderthal
117
298510
2800
사람과 네안데르탈인의 차이는
05:17
is 0.004 percent of gene code.
118
301310
3299
0.004 퍼센트의 유전자 코드입니다.
05:20
That's how big the difference is
119
304609
1700
그것이 한 종과 다른 종 사이의
05:22
one species to another.
120
306309
2217
차이의 크기입니다.
05:24
This explains most contemporary political debates.
121
308526
4400
이것이 대부분의 현대적 정치적 논쟁을 설명하고 있습니다.
05:28
(Laughter)
122
312926
1935
(웃음)
05:30
But as you're thinking about this,
123
314861
3211
그러나 여러분이 이것에 대해 생각해게 되면,
05:33
one of the interesting things
124
318072
1358
한 가지 흥미로운 점은
05:35
is how small these mutations are and where they take place.
125
319430
3397
이러한 형질 변형이 얼마나 하찮은 것인지와
그것이 어디서 일어나는지 입니다.
그것이 어디서 일어나는지 입니다.
05:38
Difference human/Neanderthal
126
322827
1333
인간과 네안데르탈인의 차이는
05:40
is sperm and testis,
127
324160
1733
정자와 고환,
05:41
smell and skin.
128
325893
1368
냄새와 피부입니다.
05:43
And those are the specific genes
129
327261
1486
그리고 그것들이 각각 서로 다른
05:44
that differ from one to the other.
130
328747
2680
특정한 유전자입니다.
05:47
So very small changes can have a big impact.
131
331427
3101
따라서 아주 작은 변화들이 엄청난 영향을 줄 수 있습니다.
05:50
And as you're thinking about this,
132
334528
1632
여러분이 이것에 대해 생각하는 동안에도
05:52
we're continuing to mutate.
133
336160
2516
우리는 계속 변화하고 있습니다.
05:54
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
134
338676
2901
대략 10,000년 전에 흑해 부근에서
05:57
we had one mutation in one gene
135
341577
2060
우리는 한개의 유전자에서 하나의 변화를 겪었는데
05:59
which led to blue eyes.
136
343637
2556
이것으로 인해 파란 눈이 생겨났습니다.
06:02
And this is continuing and continuing and continuing.
137
346193
3884
그리고 이것은 끊임없이 계속되고 있습니다.
06:05
And as it continues,
138
350077
1434
계속되면서
06:07
one of the things that's going to happen this year
139
351511
1765
올 해에 일어날 일 중 하나는
06:09
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
140
353276
3333
인간의 첫 10,000개의 게놈을 찾는 일입니다.
06:12
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
141
356609
3269
이것은 유전자염기서열분석의 비용이
상당히 줄어들었기 때문에 가능해졌습니다.
상당히 줄어들었기 때문에 가능해졌습니다.
06:15
And when we find these,
142
359878
1588
우리가 게놈을 알아내면
06:17
we may find differences.
143
361466
2494
차이점 역시 알게 될지도 모릅니다.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
144
363960
3076
그런데, 이런 문제는 우리에게 준비된 토론이 아닙니다.
06:22
because we have really misused the science in this.
145
367036
3376
왜냐하면 이것에 있어서
우리는 과학을 정말 잘못 사용해왔기 때문입니다.
우리는 과학을 정말 잘못 사용해왔기 때문입니다.
06:26
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
146
370412
3683
1920년대에
우리는 사람들 사이에 큰 차이점이 있다고 생각했었습니다.
우리는 사람들 사이에 큰 차이점이 있다고 생각했었습니다.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
147
374095
3798
그 생각은 부분적으로 프랜시스 골튼(Francis Galton)의
연구에 근거한 것이었습니다.
연구에 근거한 것이었습니다.
06:33
He was Darwin's cousin.
148
377893
2136
그는 다윈의 사촌이었습니다.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
149
380029
2315
그러나 미국, 카네기 연구소,
06:38
Stanford, American Neurological Association
150
382344
2582
스탠포드, 미국신경외과학회는
06:40
took this really far.
151
384926
1868
이것을 너무 도가 지나치게 받아들였습니다.
06:42
That got exported and was really misused.
152
386794
3599
그런 개념이 퍼져나가 아주 잘못 사용되었습니다.
06:46
In fact, it led to some absolutely horrendous
153
390393
2685
사실, 그것은 아주 참혹한
06:48
treatment of human beings.
154
393078
2013
인간대우로 이어졌습니다.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
155
395091
2594
그래서 1940년대 이후로, 우리는 아무런 차이가 없고
06:53
we're all identical.
156
397685
1320
우리는 모두 같다고 말해왔습니다.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
157
399005
3277
연말쯤에 그것이 사실인지 알게 될 것입니다.
06:58
And as we think about that,
158
402282
1732
그리고 그것에 대해 알아볼 때
06:59
we're actually beginning to find things
159
404014
1518
우리는 실제로 '이 사람은 안지오텐신 전환효소의 유전자
(ACE 유전자)를 가지고 있는가'와
(ACE 유전자)를 가지고 있는가'와
07:01
like, do you have an ACE gene?
160
405532
3466
같은 의문에 대한 답을 찾고 있습니다.
07:04
Why would that matter?
161
408998
1978
왜 그것이 상관있을까요?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
162
410976
4038
왜냐하면 안지오텐신 전환효소의 유전자가 없는 어느 누구도
07:10
that doesn't have an ACE gene.
163
415014
2750
8000 미터 산을 무산소로 오른 적이 없기 때문입니다.
07:13
And if you want to get more specific,
164
417764
1869
좀 더 자세히 하자면,
07:15
how about a 577R genotype?
165
419633
3015
577R 유전자형은 어떤가요?
07:18
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
166
422648
4700
지금까지 검사를 받은 모든 남자 올림픽 근력 운동 선수들은
07:23
carries at least one of these variants.
167
427348
3250
모두 이런 변종들 중
적어도 하나를 가지고 있다는 것이 밝혀졌습니다.
적어도 하나를 가지고 있다는 것이 밝혀졌습니다.
07:26
If that is true,
168
430598
1654
만약 그것이 사실이라면,
07:28
it leads to some very complicated questions
169
432252
2158
런던 올림픽에 대한 아주 복잡한 질문들로
07:30
for the London Olympics.
170
434410
1801
이어지게 됩니다.
07:32
Three options:
171
436211
1519
세가지 옵션이 있습니다.
07:33
Do you want the Olympics to be a showcase
172
437730
2832
여러분은 올림픽이 정말 열심히 하는 돌연변이들이
07:36
for really hardworking mutants?
173
440562
2700
선보이는 자리가 되기를 바라십니까?
07:39
(Laughter)
174
443262
1733
(웃음)
07:40
Option number two:
175
444995
2735
두번째 옵션으로는:
07:43
Why don't we play it like golf or sailing?
176
447730
3398
골프나 요트 경기처럼 하는것은 어떻습니까?
07:47
Because you have one and you don't have one,
177
451128
2474
당신이 어떤 것은 갖고 있고 어떤 것은 갖고 있지 않기 때문에
07:49
I'll give you a tenth of a second head start.
178
453602
3995
0.1초 먼저 출발선을 나서게 해드리겠습니다.
07:53
Version number three:
179
457597
1071
세번째입니다.
07:54
Because this is a naturally occurring gene
180
458668
2069
이런 것들은 자연적으로 발생하는 유전자니까
07:56
and you've got it and you didn't pick the right parents,
181
460737
2782
당신은 우연히 그런걸 갖게 됐거나 아니면
그런 유전자를 가진 부모에게서 태어나지 못한 것뿐 입니다.
그런 유전자를 가진 부모에게서 태어나지 못한 것뿐 입니다.
07:59
you get the right to upgrade.
182
463519
3949
당신에게는 업그레이드 될 권리가 있습니다.
08:03
Three different options.
183
467468
1751
세가지 가능한 경우겠죠.
08:05
If these differences are the difference
184
469219
1622
만약 이런 차이들이
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
185
470841
3378
올림픽 메달리스트와 메달을 받지 못한 사람들의 차이라면
08:10
And it turns out that as we discover these things,
186
474219
2834
게다가 이런 사실들을 밝혀짐에 따라
08:12
we human beings really like to change
187
477053
3335
우리 인간이 우리의 외모나 우리가 행동하는 방식,
08:16
how we look, how we act,
188
480388
1694
우리의 몸이 할 수 있는 범위를
08:17
what our bodies do.
189
482082
1594
변화시키고자 한다는 점이 드러나고 있습니다.
08:19
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
190
483676
4374
미국에서만 약 1천2십만건의 성형수술을 하고
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
191
488050
3317
그것 말고도, 근래에 들어 인터넷을 통한 기술을 통해서
08:27
today's corrections, deletions,
192
491367
2701
오늘날 성형이나 제거술
08:29
augmentations and enhancements
193
494068
1919
변형과 증강 기술은
08:31
are going to seem like child's play.
194
495987
2913
어린 아이들의 장난 수준으로 보이게 될 것입니다.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
195
498900
3701
여러분들은 이미 TED 에서
토니 애탈라가 한 일을 보셨겠지만,
토니 애탈라가 한 일을 보셨겠지만,
08:38
but this ability to start filling
196
502601
3567
세포를 마치
08:42
things like inkjet cartridges with cells
197
506168
2933
프린터의 잉크를 갈아끼우 듯이
다룰 수 있는 이런 능력은
다룰 수 있는 이런 능력은
08:45
are allowing us to print skin, organs
198
509101
4674
피부나 장기, 인체의 다른 부분 전체를
08:49
and a whole series of other body parts.
199
513775
2750
프린트 하듯이 찍어내는 것이 가능하도록 하고 있습니다.
08:52
And as these technologies go forward,
200
516525
1884
이런 기술이 발전하면서
08:54
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
201
518409
3784
이런 것들을 자꾸 반복해서 볼 수 있게 될 것입니다.
08:58
2000, human genome sequence --
202
522193
2774
2000년에 인간 염기 서열 작업을 했죠.
09:00
and it seems like nothing's happening,
203
524967
3782
실제로 놀라운 일이 일어나기 까지는
09:04
until it does.
204
528749
3112
여기엔 아무 일도 일어나지 않는 듯 보이지요.
09:07
And we may just be in some of these weeks.
205
531861
3524
우리가 이런 상황을 겪게 될지도 모릅니다.
09:11
And as you're thinking about
206
535385
1599
2000년에 인간 게놈 분석을 하게 된
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
207
536984
3451
이 두 사람과 을 생각해본다면
09:16
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
208
540435
3553
2000년에 인간 게놈에 대한 분석 작업을 벌인
국가 사업을 생각해 본다면
국가 사업을 생각해 본다면
09:19
then you don't hear a lot,
209
543988
3164
작년에 중국에서 실행한 실험에 대해 듣기 전까지는
09:23
until you hear about an experiment last year in China,
210
547152
3984
특별한 이야기를 들은 적이 없을 것 입니다.
09:27
where they take skin cells from this mouse,
211
551136
4017
중국에서 쥐의 피부 세포를 벗겨내
09:31
put four chemicals on it,
212
555153
1733
거기에 네가지 화학 약품 처리를 해서
09:32
turn those skin cells into stem cells,
213
556886
3566
그 피부 세포를 줄기 세포로 변이 시켰습니다.
09:36
let the stem cells grow
214
560452
1465
그리고는 그 줄기 세포를 배양해서
09:37
and create a full copy of that mouse.
215
561917
3087
원래 쥐의 전체를 복제해 냈습니다.
09:40
That's a big deal.
216
565004
3247
대단한 일이죠.
09:44
Because in essence
217
568251
1016
왜냐하면 근본적으로
09:45
what it means is you can take a cell,
218
569267
2148
이것이 뜻하는 바는 어떤 생물의 세포를 일부 떼어내서
09:47
which is a pluripotent stem cell,
219
571415
2286
그 세포가 무엇이든 될 수 있는 줄기 세포가 되는거죠.
09:49
which is like a skier at the top of a mountain,
220
573701
2684
그것은 마치 스키를 타고
산의 정상에서 아래를 내려다 보는 것과 비슷해요.
산의 정상에서 아래를 내려다 보는 것과 비슷해요.
09:52
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
221
576385
3817
그들이 두개의 줄기세포가 되고
09:56
four, eight, 16,
222
580202
1782
넷, 여덟, 열 여섯,...
09:57
and then it gets so crowded
223
581984
1668
결국은 계속 늘어나
09:59
after 16 divisions
224
583652
1800
16번의 분열이 일어난 후에는
10:01
that those cells have to differentiate.
225
585452
2502
그 세포들이 여러 장기로 분화하게 되는 것입니다.
10:03
So they go down one side of the mountain,
226
587954
1433
그래서 스키를 타고 것에 비유하자면
한사람은 산의 이쪽 면을 타고 내려가고
한사람은 산의 이쪽 면을 타고 내려가고
10:05
they go down another.
227
589387
1233
또 한 사람은 산의 반대편을 타고 내려가는거죠.
10:06
And as they pick that,
228
590620
1534
그들이 선택하는대로
10:08
these become bone,
229
592154
2250
이건 뼈가 되고
10:10
and then they pick another road and these become platelets,
230
594404
2932
그들이 다른 길을 선택하는 것과 비슷하게
이것들은 혈소판이
이것들은 혈소판이
10:13
and these become macrophages,
231
597336
2117
또 이것은 대식세포가 되기도 합니다.
10:15
and these become T cells.
232
599453
1267
그리고 이것은 T-세포가 되죠.
10:16
But it's really hard, once you ski down,
233
600720
1952
하지만 일단 스키를 타고 내려가기 시작하면
10:18
to get back up.
234
602672
1523
뒤로 돌아가기란 정말 어려워요.
10:20
Unless, of course, if you have a ski lift.
235
604195
5412
물론 스키리프트가 있다면 다르겠죠.
10:25
And what those four chemicals do
236
609607
2449
그 네 개의 화학 물질들이 하는 작용은
10:27
is they take any cell
237
612056
2069
어떤 세포든지
10:30
and take it way back up the mountain
238
614125
1932
스키 탄 사람을 산위로 되돌려 놓는 것과 비슷합니다.
10:31
so it can become any body part.
239
616057
2033
그래서 그 세포들은
신체의 어떤 부위로든 변이가 가능합니다.
신체의 어떤 부위로든 변이가 가능합니다.
10:33
And as you think of that,
240
618090
1728
이런 것들을 생각해보면
10:35
what it means is potentially
241
619818
1980
잠재적으로 이것이 뜻하는 바는
10:37
you can rebuild a full copy
242
621798
2175
여러분이 자신의 신체 전체를 새로 만들수 있다는 것입니다.
10:39
of any organism
243
623973
1867
어떤 장기든
10:41
out of any one of its cells.
244
625840
2586
특정한 세포의 어떤 일부라든가...
10:44
That turns out to be a big deal
245
628426
2531
이건 정말 경이로운 일인데요.
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
246
630957
2566
그것은 쥐가 아니라, 여러분 자신의 세포를 택해서
10:49
but you can human skin cells
247
633523
2318
그러니까, 사람의 피부 세포를 채취해서
10:51
and turn them into human stem cells.
248
635841
3650
그것을 인간의 줄기세포로 만들 수 있다는거죠.
10:55
And then what they did in October
249
639491
3198
지난 10월에 그들은
10:58
is they took skin cells, turned them into stem cells
250
642689
3400
피부 세포를 줄기세포로 바꾼 다음,
11:01
and began to turn them into liver cells.
251
646089
3673
그것을 다시 간 세포로 변이 시키는데 성공했다는 것입니다.
11:05
So in theory,
252
649762
1044
그래서 적어도 이론적으로는
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
253
650806
5184
여러분의 실체 일부 어떤 부분이든
다른 부분으로 자라나게 할 수 있다는 것입니다.
다른 부분으로 자라나게 할 수 있다는 것입니다.
11:11
Here's a second experiment:
254
655990
1718
여기 또 다른 실험을 소개해 드리죠:
11:13
If you could photocopy your body,
255
657708
3133
여러분이 자신의 신체를 복제한다면
11:16
maybe you also want to take your mind.
256
660841
3052
아마도 여러분의 마음도 함께 재생하고 싶을지 모르죠.
11:19
And one of the things you saw at TED
257
663893
1565
약 1년반 전 쯤,
11:21
about a year and a half ago
258
665458
1250
TED 에서 보신
11:22
was this guy.
259
666708
1435
이 사람을 아시나요.
11:24
And he gave a wonderful technical talk.
260
668143
2600
기술적으로 대단한 강연을 해주셨죠.
11:26
He's a professor at MIT.
261
670743
1599
MIT 의 교수인데요.
11:28
But in essence what he said
262
672342
1916
기본적으로 그 분이 하신 이야기는
11:30
is you can take retroviruses,
263
674258
1700
쥐의 뇌속에 있는
11:31
which get inside brain cells of mice.
264
675958
2800
레트로 바이러스에
11:34
You can tag them with proteins
265
678758
2440
단백질을 붙여서
11:37
that light up when you light them.
266
681198
2094
그곳을 사용하게되면
그 뇌세포가 빛을 발하게 하는 것이 가능하다는 거였죠.
그 뇌세포가 빛을 발하게 하는 것이 가능하다는 거였죠.
11:39
And you can map the exact pathways
267
683292
3716
그러니까, 쥐가 보거나 느끼고 만지는 것,
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
268
687008
3483
기억이나 사랑,
11:46
remembers, loves.
269
690491
2183
이런 것들이 뇌에서 인지되는 과정을
정확하게 밝혀낸 것입니다.
정확하게 밝혀낸 것입니다.
11:48
And then you can take a fiber optic cable
270
692674
2373
뇌속의 신경 전달선을
11:50
and light up some of the same things.
271
695047
3819
정확하게 반응하게 할 수 있다는 뜻입니다.
11:54
And by the way, as you do this,
272
698866
1832
아, 그런데 이 과정을
11:56
you can image it in two colors,
273
700698
2017
두가지의 색으로 구별해서 생각해 볼 수 있는데
11:58
which means you can download this information
274
702715
2399
무슨 말인가하면, 이런 정보를
12:01
as binary code directly into a computer.
275
705114
4740
2진 정보을 통해 컴퓨터에 내려받을 수 있죠.
12:05
So what's the bottom line on that?
276
709854
2473
이건 무슨 뜻입니까?
12:08
Well it's not completely inconceivable
277
712327
2200
움... 이건 완벽하게 이해하기가 조금 어려운데요...
12:10
that someday you'll be able to download your own memories,
278
714527
4495
언젠가는 여러분이
자신의 기억을 내려(다운로드)받을 수 있다는 뜻입니다.
자신의 기억을 내려(다운로드)받을 수 있다는 뜻입니다.
12:14
maybe into a new body.
279
719022
2387
어쩌면 앞에서 복제한 자신의 신체로 말입니다.
12:17
And maybe you can upload other people's memories as well.
280
721409
5085
그리고 아마..
다른 사람들의 기억을 올려(업로드)줄 수도 있지 않을까요.
다른 사람들의 기억을 올려(업로드)줄 수도 있지 않을까요.
12:22
And this might have just one or two
281
726494
2514
이런 것들은 몇가지,
12:24
small ethical, political, moral implications.
282
729008
3520
윤리적으로나 정치적으로 그리고 정신적으로도
함축된 영향이 있다는 것이죠.
함축된 영향이 있다는 것이죠.
12:28
(Laughter)
283
732528
1531
(웃음)
12:29
Just a thought.
284
734059
2991
그냥 생각해보는 것이지만,
12:32
Here's the kind of questions
285
737050
1528
이런 질문을 해보겠습니다.
12:34
that are becoming interesting questions
286
738578
1980
철학자들이나 정치가들에게
12:36
for philosophers, for governing people,
287
740558
2484
또 경제학자나 과학자들에게도
12:38
for economists, for scientists.
288
743042
3366
점점 흥미를 끄는 질문들인데요...
12:42
Because these technologies are moving really quickly.
289
746408
3284
이런 기술이 엄청나게 빨리 발전하기 때문입니다.
12:45
And as you think about it,
290
749692
1500
생객해보시고요.
12:47
let me close with an example of the brain.
291
751192
3082
제가 뇌에 관한 한가지 예를 보여드리고 마치겠습니다.
12:50
The first place where you would expect
292
754274
1683
여러분이 상상할 수 있는 첫번째 신체기관입니다.
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
293
755957
3051
오늘날 엄청난 진화적 압박을 받는 곳이죠.
12:54
both because of the inputs,
294
759008
2265
받아들여야 할 정보의 양이 엄청나게 많고
12:57
which are becoming massive,
295
761273
1552
점점 더 늘어나고 있으니까요...
12:58
and because of the plasticity of the organ,
296
762825
1782
이 기관의 가소성(적응능력) 때문이기도 한데..
13:00
is the brain.
297
764607
2534
바로 뇌입니다.
13:03
Do we have any evidence that that is happening?
298
767141
3318
이런 일들이 일어나고 있다는 어떤 증거라도 있을까요?
13:06
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
299
770459
4731
음... 예를들어 인구 천명당 자폐증의 발생 빈도를 생각해보죠.
13:11
Here's what it looks like in 2000.
300
775190
2502
이것이 2000년도의 현실이었습니다.
13:13
Here's what it looks like in 2002,
301
777692
2082
이것은 2002년도구요.
13:15
2006, 2008.
302
779774
4618
2006년, 2008년.
13:20
Here's the increase in less than a decade.
303
784392
4082
10년도 되지 않는 기간에 이렇게 증가하고 있습니다.
13:24
And we still don't know why this is happening.
304
788474
4417
우리는 여전히 왜 그런지 이유를 모릅니다.
13:28
What we do know is, potentially,
305
792891
2485
우리가 알고 있는 점은.. 아마도..
13:31
the brain is reacting in
306
795376
2032
뇌가 지나치게 과민하게
13:33
a hyperactive, hyper-plastic way,
307
797408
2134
반응하고 있다는 점입니다.
13:35
and creating individuals that are like this.
308
799542
2950
그리고 한 사람을 이렇게 만들어 버리는거죠.
13:38
And this is only one of the conditions that's out there.
309
802492
2757
이것은 여러가지 가능한 조건중 겨우 하나 일뿐입니다.
13:41
You've also got people with who are extraordinarily smart,
310
805249
3540
살다보면 믿을수 없을 만큼 똑똑한 사람도 있죠
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
311
808789
2397
일생동안 자신이 봤던 모든 것을 기억하는.. 그런 사람들이요
13:47
people who've got synesthesia,
312
811186
1385
공감각을 가진 사람,
13:48
people who've got schizophrenia.
313
812571
1331
정신분열증이 있는 사람...
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
314
813902
2534
정말 여러 종류의 사람들이 있는데
13:52
and we still don't understand
315
816436
1218
우리는 그 이유를 모두 다 파악하고 있지는 못합니다.
13:53
how and why this is happening.
316
817654
2233
왜 그런 일이 일어나고
어떻게 그런 증상이 진행되는지도 모릅니다.
어떻게 그런 증상이 진행되는지도 모릅니다.
13:55
But one question you might want to ask is,
317
819887
2682
하지만 사람들이 궁금해할 만한 의문점 한가지는,
13:58
are we seeing a rapid evolution of the brain
318
822569
2628
'인간이 급속한 뇌의 진화를 겪고 잇는걸까...
14:01
and of how we process data?
319
825197
1825
자료에 대응하는 방식이 진화하는 걸까...
와 같은 물음입니다.
와 같은 물음입니다.
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
320
827022
3063
우리의 두뇌속으로 얼마나 많은 자료가 입력되는가를
생각해볼 때
생각해볼 때
14:05
we're trying to take in as much data in a day
321
830085
3484
보통 사람들이 항상 그래왔듯이
14:09
as people used to take in in a lifetime.
322
833569
2551
가능한 한 최대한의 정보를 받아들이려 하기 때문입니다.
14:12
And as you're thinking about this,
323
836120
2632
다시 생각해보면
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
324
838752
2342
왜 이런 일이 일어나는지에 관한 4가지 이론이 있습니다.
14:16
plus a whole series of others.
325
841094
1327
게다가 또 다른 여러 이론이 줄지어 있기는 하죠
14:18
I don't have a good answer.
326
842421
1649
이 문제에 대해 제가 좋은 답을 갖고 있지는 않습니다.
14:19
There really needs to be more research on this.
327
844070
3616
정말 이 방면에 더 많은 연구가 필요합니다.
14:23
One option is the fast food fetish.
328
847686
2235
하나는 패스트푸드에 대한 집착입니다.
14:25
There's beginning to be some evidence
329
849921
2449
약간의 증거가 나타나기 시작했는데요
14:28
that obesity and diet
330
852370
2251
비만이나 체중 감량은
14:30
have something to do
331
854621
1631
어느 정도
14:32
with gene modifications,
332
856252
1768
유전 인자의 변형과 관계가 있다는 것입니다.
14:33
which may or may not have an impact
333
858020
2350
이런 유전자 변형은 어린 아이들의 두뇌가
14:36
on how the brain of an infant works.
334
860370
3517
작용하는 방식에 영향을 줄 수도 주지 않을수도 있습니다.
14:39
A second option is the sexy geek option.
335
863887
3955
두번째는 성(性)적으로 튀는 사람인데요.
14:43
These conditions are highly rare.
336
867842
4243
이런 조건은 극히 드믈기는 합니다.
14:47
(Laughter)
337
872085
3038
(웃음)
14:51
(Applause)
338
875123
5300
(박수)
14:56
But what's beginning to happen
339
880423
1633
그런데 주목받기 시작한 사실은
14:57
is because these geeks are all getting together,
340
882056
2534
이런 특별한 괴짜들이 전부 한군데로 모여들더라는겁니다.
15:00
because they are highly qualified for computer programming
341
884590
2897
왜냐하면 그들은 모두
컴퓨터 프로그래밍에 대단한 자질을 가지고 있고
컴퓨터 프로그래밍에 대단한 자질을 가지고 있고
15:03
and it is highly remunerated,
342
887487
2318
아주 복잡한 다른 직업에 못지 않게
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
343
889805
3150
충분한 급여를 받는 사람들이죠.
15:08
that they are concentrating geographically
344
892955
2449
이들이 지역적으로 한 장소로 모여들고
15:11
and finding like-minded mates.
345
895404
2967
비슷한 생각을 가진 배우자를 찾더라는겁니다.
15:14
So this is the assortative mating hypothesis
346
898371
3568
이것은 이런 유전자를 가진 사람들이
15:17
of these genes reinforcing one another
347
901939
2700
서로 이 같은 성향을 강화한다는
15:20
in these structures.
348
904639
2117
분류적 짝짓기의 가설입니다.
15:22
The third, is this too much information?
349
906756
2950
세번째는, 이런 것들이 너무 많은 정보인가? 라는 문제입니다.
15:25
We're trying to process so much stuff
350
909706
1497
사람들이 너무 많은 일을 처리하다보니
15:27
that some people get synesthetic
351
911203
2352
어떤 사람들은 공감각적이 되고
15:29
and just have huge pipes that remember everything.
352
913555
2600
너무나 많은 것들을 기억하게 됩니다.
15:32
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
353
916155
2669
어떤 사람들은 정보의 양에 지나치게 민감하게 되기도 하죠.
15:34
Other people react with various psychological conditions
354
918824
3982
어떤 사람들은 이런 정보에 대해
15:38
or reactions to this information.
355
922806
1632
매우 다양한 심리적인 반응 조건을 내보이기도 합니다.
15:40
Or maybe it's chemicals.
356
924438
2702
어떤 때는 화학적 약품이 역할을 하기도 하죠.
15:43
But when you see an increase
357
927140
1765
그런데 어떤 상황에 있어서
15:44
of that order of magnitude in a condition,
358
928905
2351
그런 정도의 눈에 띄는 크기의 변화을 보게 되면
15:47
either you're not measuring it right
359
931256
1565
현상을 제대로 측정하고 있지 못한 경우이거나
15:48
or there's something going on very quickly,
360
932821
2518
뭔가 매우 급격한 변화가 일어나고 있어서
15:51
and it may be evolution in real time.
361
935339
4032
사실은 그것이 어쩌면 동시적인 진화일지도 모릅니다.
15:55
Here's the bottom line.
362
939371
2503
자 이 정도는 확실하다고 할 수 있습니다.
15:57
What I think we are doing
363
941874
2181
제 생각에 우리가 지금 우리가 겪고 있는 것은
15:59
is we're transitioning as a species.
364
944055
1716
종(種)으로서 인간이 전이하고 있다는 것입니다.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
365
945771
5484
스티브 걸리안즈(Steve Gullians)와 제가 함께 집필을 시작했을 때, 저는 이렇게 생각하고 있지 않았습니다.
16:07
I think we're transitioning into Homo evolutis
366
951255
2451
저는 우리가 호모 에보루티스(Home Evolutis)로
변해가고 있다고 봅니다.
변해가고 있다고 봅니다.
16:09
that, for better or worse,
367
953706
1399
좋든 나쁘든
16:11
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
368
955105
4182
이것은 그저 자신의 환경을 파악하고 있는
동물적 인간과는 다릅니다.
동물적 인간과는 다릅니다.
16:15
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
369
959287
3219
이것은 자신의 종, 그리고 박테리아나 동식물들에 대한
16:18
control the evolution of its own species,
370
962506
3198
직접적이고도 의도적인
16:21
of bacteria, of plants, of animals.
371
965704
3834
진화를 관장하기 시작한 존재입니다.
16:25
And I think that's such an order of magnitude change
372
969538
2835
그리고 제 생각엔, 그 변화의 정도가
16:28
that your grandkids or your great-grandkids
373
972373
3103
여러분들의 손자나 그 후대쯤에는
16:31
may be a species very different from you.
374
975476
3045
여러분과는 완전히 다른 종이 될지도 모를 정도로
빠르게 진행되고 있다는 것입니다.
빠르게 진행되고 있다는 것입니다.
16:34
Thank you very much.
375
978521
1586
대단히 감사합니다.
16:36
(Applause)
376
980107
5331
(박수)
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