TED2008
Craig Venter: On the verge of creating synthetic life
크레이그 벤터가 생명 합성의 직전에 있다.
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"우리는 디지털 세계로부터 새로운 생명을 창조해낼 수 있을까요?" 크레이그 벤터가 묻습니다. 그의 대답은 "있다", 그것도 머지않아 가능하다는 것입니다. 그는 최근 연구를 보여주고 가까운 미래에 합성 염색체를 만들어서 활성화 시킬 것을 약속합니다.
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
아시다시피, 전에도 이러한 연구 프로젝트에 대해
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
3000
4000
강연한 적이 있습니다. 인간 게놈과 그것이 무엇을 의미하는지,
00:25
and discovering new sets of genes.
2
7000
3000
그리고 새로운 유전자의 발굴에 대해서요.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
10000
3000
우리는 이제 새로운 시점에 와있습니다.
00:31
we've been digitizing biology,
4
13000
4000
지금까지는 생물을 디지털화했고
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
17000
3000
이제는 이 디지털 코드를 이용하여
00:38
into a new phase of biology
6
20000
2000
생물학의 새로운 시기에 접어들고자 합니다.
00:40
with designing and synthesizing life.
7
22000
3000
생명을 디자인하고 합성하면서요.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
25000
3000
우리는 항상 큰 질문을 던져왔습니다.
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
30000
2000
"생명이란 무엇인가?" 라는 질문은
00:50
have been trying to understand
10
32000
2000
많은 생물학자들이 다양한 수준에서
00:52
at various levels.
11
34000
2000
이해하려고 노력해왔습니다.
00:54
We've tried various approaches,
12
36000
3000
우리는 여러 접근법을 시도하여
00:57
paring it down to minimal components.
13
39000
3000
생명의 구성요소를 최대한으로 줄였지요.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
43000
2000
우리는 그것을 거의 지난 20년 동안을
01:03
when we sequenced the human genome,
15
45000
2000
디지털화 해왔습니다. 인간 게놈
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it was going from the analog world of biology
16
47000
3000
서열의 완성은 아날로그적인 생물학의 세계를
01:08
into the digital world of the computer.
17
50000
4000
컴퓨터의 디지털 세계로 변환시켰지요.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
54000
4000
우리는 이제 이러한 디지털 세계로 부터
01:16
or can we create new life
19
58000
2000
생명의 갱생 혹은 새로운 생명의
01:18
out of this digital universe?"
20
60000
3000
창조가 가능한지 알아 낼려고 합니다.
01:21
This is the map of a small organism,
21
63000
3000
이는 작은 생물체의 유전 지도입니다.
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
66000
2000
마이코플라즈마 제니탈리움 이라고 하는
01:26
that has the smallest genome for a species
23
68000
3000
실험실에서 자기 복제가 가능한 것 중에서
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
71000
3000
가장 작은 유전체를 가진 종이죠.
01:32
and we've been trying to just see if
25
74000
2000
그리고 우리는 이보다도
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
76000
3000
더 작은 게놈을 찾으려고 노력했지요.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
80000
2000
우리는 여기 있는 500개 정도 되는 유전자 중에서
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
82000
3000
백개 정도를 유전자 제거 시킬 수 있었습니다.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
85000
2000
하지만 이 미생물의
01:45
it's relatively simple
30
87000
2000
대사 작용 지도는 우리의 것과 비교하면
01:47
compared to ours --
31
89000
2000
매우 간단하죠
01:49
trust me, this is simple --
32
91000
2000
믿어주세요, 이 정도면 간단한 것입니다.
01:51
but when we look at all the genes
33
93000
2000
하지만 우리가 발현을 막을 수 있는
01:53
that we can knock out one at a time,
34
95000
3000
모든 유전자를 하나씩 보면
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
98000
2000
그 유전자들 없이 세포가 살 수 있는
01:58
a living cell.
36
100000
2000
가능성은 거의 없어 보입니다.
02:01
So we decided the only way forward
37
103000
2000
그래서 우리는 연구를 진행시킬 유일한 방법은
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
105000
3000
유전체의 구성 요소를 마음대로 선택할 수 있도록
02:06
so we could vary the components
39
108000
3000
실제로 염색체를 합성하여
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
111000
4000
이 기초적인 질문들을 답하는 것이라 생각했죠.
02:13
And so we started down the road of:
41
115000
2000
그래서 우리는 앞으로
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
117000
3000
"염색체를 합성할 수 있는가?" 로부터 시작했습니다.
02:19
Can chemistry permit making
43
121000
2000
화학적으로 과연
02:21
these really large molecules
44
123000
2000
우리가 아직 만들어 본적이 없는
02:23
where we've never been before?
45
125000
2000
이런 거대한 분자들을 만들 수 있을까?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
127000
3000
또한, 그러한 염색체를 만들었을때 활성화 시킬 수 있을까?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
130000
3000
참고로 염색체는 그냥 불활성의 화학 물질이지요.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
134000
3000
우리가 생명을 디지털화시키는 속도는
02:35
at an exponential pace.
49
137000
3000
기하급수적으로 증가해왔습니다.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
140000
3000
우리가 유전자 코드를 쓰는 속도는
02:41
has been moving pretty slowly
51
143000
2000
매우 천천히 증가했지만
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but has been increasing,
52
145000
3000
점점 더 빨라지고 있으며
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
148000
4000
이 마지막 단계로 인해 지수 곡선에 놓이게 됩니다.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
153000
2000
우리는 이 작업을 시작한지 15년도 넘었습니다.
02:53
It took several stages, in fact,
55
155000
3000
이 작업은 여러 단계를 거쳤는데, 첫 실험을 하기 전에
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
158000
3000
생명 윤리 심의를 걸쳐야 했지요.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
162000
2000
하지만 DNA를 합성하는 것은
03:02
is very difficult.
58
164000
2000
생각보다 훨씬 어려운 일이었습니다.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
166000
3000
세계에는 30-50자 길이의 DNA를 만드는 기계가
03:07
that make small pieces of DNA --
60
169000
2000
수만대 있지만
03:09
30 to 50 letters in length --
61
171000
3000
이들은 퇴행성 방식을 사용하기 때문에
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
174000
3000
DNA 조각이 길어 질 수록
03:15
the more errors there are.
63
177000
2000
더 많은 오차가 생깁니다.
03:17
So we had to create a new method
64
179000
2000
그래서 우리는 작은 DNA 조각들을 연결시키고
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
181000
3000
오류를 수정할 수 있는 새로운 기술을 개발해야 했지요.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
185000
3000
우리는 파이-엑스 174 게놈의 디지털 정보로
03:26
of the genome of phi X174.
67
188000
2000
첫 시도를 했습니다.
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
190000
3000
이는 세균을 죽이는 작은 바이러스입니다.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
194000
3000
우리는 이 조각들을 디자인하고 오류를 수정하여
03:35
and had a DNA molecule
70
197000
2000
5,000 자 정도 되는 길이의
03:37
of about 5,000 letters.
71
199000
3000
DNA 분자를 만들었습니다.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
202000
4000
흥미진진한 단계는 우리가 이 불활성의 화학 물질을
03:44
and put it in the bacteria,
73
206000
2000
박테리아 안에 넣었을때,
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
208000
4000
박테리아는 이 유전자 코드를 읽고
03:50
made the viral particles.
75
212000
2000
바이러스 입자들을 만들어냈습니다.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
214000
2000
그 세포로 부터 방출된 바이러스 입자들은
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
216000
3000
다시 돌아와서 그 대장균을 죽였습니다.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
219000
3000
제가 최근에 석유 업계의 사람들에게 이 이야기를 했더니
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
222000
3000
그들은 이 모형을 충분히 이해한다고 하더군요.
04:03
(Laughter)
80
225000
3000
(웃음)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
228000
3000
그들은 여러분들보다 훨씬 많이 웃었습니다.
04:10
And so, we think this is a situation
82
232000
2000
그래서 저희는 이 상황이
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
234000
3000
생물 체계에서 소프트웨어가 자체의 하드웨어를 만드는
04:15
in a biological system.
84
237000
2000
일례라고 생각합니다.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
239000
2000
하지만 우리는 이보다 더 큰 일을 해내고 싶었습니다.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
241000
3000
우리는 박테리아 염색체 전체를 다 만들고 싶었습니다.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
244000
4000
이는 유전코드가 58만 문자도 넘습니다. 그래서 우리는
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
248000
3000
이를 바이러스 크기 정도 되는 카세트들 안에서 합성하기로 했는데
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
251000
2000
이런 방식으로 카세트들을 바꿔가며
04:31
to understand
90
253000
2000
살아있는 세포들의 실제 구성요소들이
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
255000
3000
무엇인지 이해하려고 했습니다.
04:36
Design is critical,
92
258000
2000
설계과정은 결정적으로 중요하며
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
260000
3000
컴퓨터의 디지털 정보를 가지고 시작한다면
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
263000
4000
이 정보는 매우 정확해야 합니다.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
267000
3000
우리가 이 게놈을 1995년에 처음 서열화했을 때,
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
270000
4000
정확도의 기준은 만 개의 염기쌍 당 하나의 오류였습니다.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
274000
2000
우리는 실제 재서열화 하는 과정 중에
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
276000
3000
30개의 오류를 발견했는데 원래의 서열을 사용했더라면
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
279000
3000
활성화시키는 것이 거의 불가능했을 것입니다.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
282000
2000
디자인의 일부는
05:02
that are 50 letters long
101
284000
3000
50자 되는 길이의 조각을 설계하는 것인데
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
287000
3000
이 조각은 다른 50자 조각들과 겹쳐서
05:08
to build smaller subunits
103
290000
2000
작은 서브-유닛들을 형성하게 하고
05:10
we have to design so they can go together.
104
292000
3000
이들은 또 서로 합쳐질 수 있어야 합니다.
05:13
We design unique elements into this.
105
295000
3000
우리는 이것에 고유한 요소들을 삽입합니다.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
298000
2000
우리는 여기에 워터마크를 삽입하지요.
05:18
Think of this:
107
300000
2000
이렇게 생각하실 수 있지요.
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
302000
3000
유전자 코드에는 A, C, G, T의 4 문자가 있습니다.
05:23
Triplets of those letters
109
305000
3000
이 문자들은 3개가 한 쌍을 이루어
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
308000
2000
약20개의 아미노산을 코드화 할 수 있고,
05:28
such that there's a single letter designation
111
310000
3000
각 아미노산에는 그에 해당하는 문자가
05:31
for each of the amino acids.
112
313000
2000
하나씩 있습니다.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
315000
3000
그래서 우리는 유전자 코드를 이용하여 단어,
05:36
sentences, thoughts.
114
318000
2000
문장, 그리고 생각까지도 써낼 수 있습니다.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
321000
2000
처음에 우리가 한 것은 서명 정도였습니다.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
323000
3000
몇몇 사람들은 시(詩)가 없다며 실망하더군요.
05:44
We designed these pieces so
117
326000
2000
우리는 이 조각들을
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
328000
3000
효소로 절단할 수 있게 설계했습니다.
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
332000
3000
조각들을 복구시키고 연결시키는 효소들이 있습니다.
05:53
And we started making pieces,
120
335000
2000
그리고 우리는 조각들을 만들기 시작했죠.
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
337000
4000
5000 내지 7000 문자의 조각으로 시작해서
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
341000
4000
이들을 2만4천자의 조각으로 연결시키고
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
345000
4000
다시 이들의 세트를 합쳐서 7만2천자까지 만들었죠.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
349000
2000
각 단계에서 이러한 조각들을 충분하게 만들어
06:09
so we could sequence them
125
351000
2000
서열화가 가능하도록 했습니다.
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
353000
3000
왜냐하면 우리는 단 1분내에 결과를 확인할 수 있는
06:14
that you can see in a minute.
127
356000
3000
매우 확실한 공정을 만드려고 하기 때문이죠.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
359000
3000
우리는 이제 자동화 단계까지 이르고자 합니다.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
362000
2000
이는 마치 농구 필승전 같은 거죠.
06:22
When we get into these really large pieces
130
364000
2000
우리가 10만 염기쌍도 넘는
06:24
over 100,000 base pairs,
131
366000
4000
매우 큰 조각들을 만들어낼 쯤에는
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
370000
2000
더 이상 대장균 안에서 쉽게 자랄 수 없을 것입니다.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
372000
4000
최신 분자생물학 도구들도 충분하지 않았지요.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
376000
4000
그래서 다른 방법들로 눈을 돌렸습니다.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
380000
3000
우리는 생물이 DNA를 수리하고
06:41
that biology uses to repair DNA
136
383000
3000
DNA 조각들을 연결시키는
06:44
that can put pieces together.
137
386000
3000
상동재조합 현상에 대해 이미 알고 있었죠.
06:47
Here's an example of it:
138
389000
1000
여기 한 예가 있지요.
06:48
there's an organism called
139
390000
1000
다이노코커스 라디오듀런스라고 하는
06:49
Deinococcus radiodurans
140
391000
2000
생물체는 삼백만 래드의
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
393000
3000
방사선량에 노출되어도 죽지 않지요.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
396000
4000
여기 위쪽 사진처럼 유전자는 산산조각 나서 분해되었죠.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
400000
3000
그런데 12시간에서 24시간 후에
07:01
back together exactly as it was before.
144
403000
2000
자기 스스로 염색체를 재조립해 복구시켰습니다.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
405000
3000
수천개의 생물체가 이렇게 할 수 있죠.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
408000
2000
이들은 수분이 완전히 결핍 되어도 살고
07:08
they can live in a vacuum.
147
410000
2000
진공에서도 살 수 있습니다.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
413000
3000
저는 우주 공간에도 생명이 존재하며, 이들은 돌아다니다가
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
416000
3000
새로운 수생 환경을 찾아 생명을 유지한다고 확신합니다.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
419000
4000
사실 NASA에서는 이에 대한 예를 많이 보여주었습니다.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
423000
4000
이러한 과정들을 사용하여 우리가 만들어낸 분자의
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
427000
4000
현미경 사진이 여기 있습니다. 사실 효모 메커니즘을 이용하면
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
431000
3000
적절하게 디자인된 DNA 조각을 넣어주기만 하면
07:32
yeast puts them together automatically.
154
434000
3000
효모들이 자동으로 조립해주지요.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
437000
2000
이것은 전자현미경 사진이 아닌
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
439000
2000
일반적인 광현미경 사진입니다.
07:39
It's such a large molecule
157
441000
2000
이 분자는 매우 크기 때문에
07:41
we can see it with a light microscope.
158
443000
3000
광학 현미경으로도 관찰할 수 있습니다.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
446000
3000
이 사진들은 6초 동안에 찍은 것들입니다.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
449000
4000
이것은 최근에 우리가 출판한 논문입니다.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
453000
3000
이것은 58만개 이상의 문자로 된 유전자 코드입니다.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
456000
5000
이는 지금까지 설계되어 만들어진 인공분자중 가장 큰 것이죠.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
461000
3000
분자량도 3억이 넘습니다.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
464000
3000
글씨 크기 10으로 띄어쓰지 않고 이를 인쇄한다면
08:05
it takes 142 pages
165
467000
2000
이 유전자 코드를 출력하는데만
08:07
just to print this genetic code.
166
469000
4000
142장이 필요합니다.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
473000
3000
그럼 유전자를 어떻게 시동시키나요? 어떻게 활성화시킬까요?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
476000
3000
물론, 바이러스의 경우에는 매우 간단합니다.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
479000
3000
박테리아의 경우에는 훨씬 더 복잡하지만
08:20
It's also simpler when you go
170
482000
2000
다시 우리와 같은 진핵생물의 경우에도
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
484000
2000
간단합니다.
08:24
you can just pop out the nucleus
172
486000
2000
단순히 핵을 빼내고
08:26
and pop in another one,
173
488000
2000
다른 핵을 삽입하면 되는데,
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
490000
3000
이것이 바로 여러분이 클로닝에 대해 들어온 내용이죠.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
493000
4000
박테리아와 고세균의 경우 염색체가 세포 내에 통합되어있지만
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
497000
4000
최근에 우리는 염색체를 한 세포에서 다른 세포로
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
501000
2000
완전히 이식시키고
08:41
and activate it.
178
503000
3000
활성화시킬 수 있다는 것을 시위했지요.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
506000
4000
우리는 한 가지 종의 미생물에서 염색체를 정제했지요.
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
510000
3000
이 미생물들의 유전적 유사성은 인간과 쥐의 거리 정도 였지요.
08:51
we added a few extra genes
181
513000
2000
우리는 이 염색체를 선택할 수 있도록
08:53
so we could select for this chromosome,
182
515000
2000
그 염색체에 추가적 유전자를 몇개 더 넣었지요.
08:55
we digested it with enzymes
183
517000
2000
그리고는 효소를 사용해서
08:57
to kill all the proteins,
184
519000
2000
모든 단백질을 죽이고 그것을
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
521000
3000
세포안으로 주입했을때 우리는 정말로 놀랐습니다.
09:02
and you'll appreciate
186
524000
2000
여기 우리가 정성들여 준비한
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
526000
3000
그래픽이 보여 주는 바와 같이
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
529000
3000
새로운 염색체가 세포로 들어갔습니다.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
532000
2000
우리는 사실 막다른 골목에 도달했다고 생각했지만,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
534000
3000
이 과정을 조금 더 진행시키고자 했습니다.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
537000
3000
여기 보시는 것은 진화의 주요 메커니즘입니다.
09:18
We find all kinds of species
192
540000
2000
우리는 많은 종의 생물체가
09:20
that have taken up a second chromosome
193
542000
2000
제 2 또는 제 3의 염색체를
09:22
or a third one from somewhere,
194
544000
2000
다른 곳에서 획득하여
09:24
adding thousands of new traits
195
546000
2000
수천개의 새로운 특성을
09:26
in a second to that species.
196
548000
2000
순식간에 획득하는 것을 보았습니다.
09:28
So, people who think of evolution
197
550000
2000
진화과정에서 유전자가 하나씩
09:30
as just one gene changing at a time
198
552000
2000
바뀐다고 생각하는 사람들은 생물의
09:32
have missed much of biology.
199
554000
3000
많은 부분을 모르는 상태로 지나갔지요.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
557000
2000
제한효소라고 불리는 효소들은
09:37
that actually digest DNA.
201
559000
2000
실제로 DNA를 절단합니다.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
561000
2000
원래 세포에 있던 염색체에는
09:41
doesn't have one;
203
563000
2000
이 제한효소가 없지만
09:43
the chromosome we put in does.
204
565000
2000
우리가 삽입한 염색체에는 그게 있었죠.
09:45
It got expressed and it recognized
205
567000
2000
삽입된 염색체의 제한효소가
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
569000
3000
발현되면서 원래의 염색체를 외부물질로
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
572000
2000
인식하고 절단하여 죽여버려서 새로운
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
574000
4000
염색체를 지닌 세포만 남게 된 것이죠. 이 세포가 파란 이유는
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
578000
3000
우리가 염색체에 그런 유전자를 넣었기 때문이죠.
09:59
And with a very short period of time,
210
581000
2000
그리고 매우 짧은 시간 동안에
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
583000
3000
한 종의 모든 특성들이 사라졌고
10:04
and it converted totally into the new species
212
586000
3000
우리가 세포에 주입한 새로운 소프트웨어에 따라
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
589000
3000
완전히 새로운 종으로 전환되었죠.
10:10
All the proteins changed,
214
592000
2000
모든 단백질들과
10:12
the membranes changed;
215
594000
2000
세포막들이 바뀌었고
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
596000
4000
유전자 코드를 해독했을 때 우리가 주입한 것과 완전히 일치했습니다.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
600000
3000
이는 유전적 연금술처럼 들리겠지만
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
603000
4000
DNA 소프트웨어를 우리가 조작하면
10:25
change things quite dramatically.
219
607000
4000
꽤 극적인 변화를 가져올 수 있는 것입니다.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
611000
2000
제가 전에 말한 바와 같이 이것은 생명의
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
613000
4000
기원이 아니지요 -- 35억년간의 진화 위에 세워진 것이니까요.
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
618000
2000
그리고 저는 곧 캄브리아 대폭발 같은
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
620000
3000
디지털 디자인에 의한
10:41
where there's massive new speciation
224
623000
3000
신종 폭발이 곧 올지 모른다고
10:45
based on this digital design.
225
627000
2000
말한바 있습니다.
10:47
Why do this?
226
629000
2000
왜 우리가 이런일을 할까요?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
631000
2000
필요성의 차원에서 보면 답은 꽤 명백하다고 생각합니다.
10:51
We're about to go from six and a half
228
633000
2000
향후 40년간 전세계 인구는 65억에서
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
635000
3000
90억이 될 것입니다.
10:56
To put it in context for myself:
230
638000
2000
저로 말씀드리자면
10:58
I was born in 1946.
231
640000
2000
저는 1946년에 태어났습니다.
11:00
There are now three people on the planet
232
642000
2000
1946년에 있었던 사람 1명 당
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
644000
4000
현재 지구상에는 3명이 살고 있으며
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
648000
3000
40년 이내로 4명 꼴이 될것입니다.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
651000
3000
우리는 이 65억 인구에게 음식, 신선하고 깨끗한 물,
11:12
medicines, fuel
236
654000
2000
의약품, 그리고 연료를
11:14
for the six and a half billion.
237
656000
3000
제공하는데 어려움을 겪고 있지요.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
659000
2000
그리고 90억이 되면 더 빠듯할 것입니다.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
661000
3000
우리는 매년 50억 톤이 넘는 석탄과
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
664000
3000
300억 배럴도 넘는 석유를 사용합니다.
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
667000
4000
이는 하루에 1억 배럴에 해당합니다.
11:29
When we try to think of biological processes
242
671000
2000
이를 대체할만한 생물학적
11:31
or any process to replace that,
243
673000
3000
또는 다른 방법의 해결책을 찾는 것은
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
676000
2000
거창한 과제가 될 것입니다.
11:36
Then of course, there's all that
245
678000
2000
그리고 물론 이러한 물질들로부터
11:38
CO2 from this material
246
680000
2000
대기로 방출되는
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
682000
3000
이산화탄소에 대해서도 생각해야 합니다.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
685000
2000
저희들은 현재, 전세계에서 발견한
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
687000
4000
2천만개의 유전자에 대한 데이터베이스를 가지고 있고
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
691000
4000
이는 미래의 디자인 요소로 사용되리라 생각합니다.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
695000
3000
전자 업계는 불과 수십개의 구성요소를 사용해서
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
698000
4000
수 없이 다양한 제품들을 만들어 내지요.
12:00
We're limited here primarily
253
702000
2000
우리의 한계는
12:02
by a biological reality
254
704000
2000
생물학적 현실과
12:04
and our imagination.
255
706000
2000
우리의 상상력에 달려있습니다.
12:07
We now have techniques,
256
709000
2000
우리는 이제
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
711000
3000
신속한 유전체 합성 방식을 통해
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
714000
4000
조합유전체학을 활용할 수 있는 기술을 갖추고 있습니다.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
718000
3000
우리는 이제 하루에 100만개의 염색체를 만들 수 있는
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
721000
3000
대형 로봇을 만들 수 있지요.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
725000
3000
이 이천만 가지의 다른 유전자를 가공하거나
12:26
or trying to optimize processes
262
728000
2000
이 과정을 최적화하여
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
730000
3000
옥탄이나 의약품, 혹은 새로운 백신을
12:31
new vaccines,
264
733000
3000
생산한다고 생각하면
12:34
we can just with a small team,
265
736000
3000
우리는 작은 팀으로도
12:37
do more molecular biology
266
739000
2000
지난 20년 동안 모든 과학 분야에서 성취한 것보다
12:39
than the last 20 years of all science.
267
741000
3000
더 많은 분자생물학을 할 수 있습니다.
12:42
And it's just standard selection:
268
744000
2000
이는 유전자 데이터베이스의 표준 선택만으로도
12:44
we can select for viability,
269
746000
2000
가능하지요. 우리는 성공 가능성,
12:46
chemical or fuel production,
270
748000
2000
화학품 또는 연료의 생산이나 백신 생산 등을 위해
12:48
vaccine production, etc.
271
750000
2000
선택할 수 있습니다.
12:50
This is a screen snapshot
272
752000
3000
이것은 저희들이 컴퓨터 앞에 앉아
12:53
of some true design software
273
755000
3000
새로운 종을 만들 수 있게 하는
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
758000
3000
현재 개발중인 실제 유전자 디자인 프로그램의
12:59
and design species in the computer.
275
761000
3000
화면 스냅샷입니다.
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
765000
3000
우리는 그 종이 어떻게 생겼는지 모르더라도
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
768000
3000
그 종의 유전체 코드는 정확히 알 수 있습니다.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
771000
5000
우리는 이제 제4세대 연료에 주목하고 있습니다.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
777000
2000
최근에 보셨다시피 옥수수로 에탄올을 만든 것은
13:17
is just a bad experiment.
280
779000
2000
완전히 잘못된 실험이었습니다.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
781000
2000
우리는 곧 제2세대 또는 제3세대 연료로
13:21
that will be coming out relatively soon
282
783000
3000
설탕에서부터 옥탄이나
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
786000
3000
다양한 종류의 부탄올처럼
13:27
like octane or different types of butanol.
284
789000
3000
더 고부가 가치의 연료를 가지게 될 것입니다.
13:30
But the only way we think that biology
285
792000
3000
하지만 음식값을 올리거나 음식의 공급에 영향을 주지 않고
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can have a major impact without
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2000
생물이 에너지 공급에 크게 기여할 수 있는
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further increasing the cost of food and limiting its availability
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798000
3000
유일한 방법은 이산화탄소를
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is if we start with CO2 as its feedstock,
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801000
3000
공급원료로 사용하는 방법이라고 생각하고
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and so we're working with designing cells to go down this road.
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804000
4000
그래서 우리는 이 방향으로 세포를 설계할 것이고
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And we think we'll have the first fourth-generation fuels
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809000
3000
첫 제4세대 연료를 18개월 후에
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in about 18 months.
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2000
얻을 수 있을 것 같습니다.
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Sunlight and CO2 is one method ...
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2000
태양빛과 이산화탄소도 한가지 방법이지만
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(Applause)
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5000
(박수)
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but in our discovery around the world,
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2000
저희들은 세계 각국의
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we have all kinds of other methods.
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2000
다른 방법들도 사용하고 있지요.
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This is an organism we described in 1996.
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4000
이것은 저희들이 1996년에 발표했던 생물체로서
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It lives in the deep ocean,
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2000
1.5마일 정도 되는 깊이의
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about a mile and a half deep,
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2000
깊은 해양에서
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almost at boiling-water temperatures.
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833000
2000
거의 끓는 물의 온도에 삽니다.
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It takes CO2 to methane
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835000
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이것은 수소분자(H2)를 에너지원으로 사용하여
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using molecular hydrogen as its energy source.
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838000
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이산화탄소로 부터 메탄을 생성합니다.
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We're looking to see if we can take
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2000
우리는 포획된 이산화탄소를
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captured CO2,
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843000
2000
연료로 전환시키는 설비로 쉽게 운반시키고
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which can easily be piped to sites,
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845000
2000
그것을 연료로 전환시켜
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convert that CO2 back into fuel
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3000
이 과정이 가능한지
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to drive this process.
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3000
연구 하고 있습니다.
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So, in a short period of time,
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2000
그래서 짧은 시간 동안에
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we think that we might be able to increase
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855000
4000
"생명이란 무엇인가" 라는 기초적인 질문에 대한
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what the basic question is of "What is life?"
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859000
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이해를 향상시킬 수 있다고 생각합니다.
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We truly, you know,
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2000
우리는 전 석유화학 산업을
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have modest goals
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2000
대체하겠다는
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of replacing the whole petrol-chemical industry --
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겸손한 목표를 갖고 있습니다.
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(Laughter) (Applause)
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(웃음)(박수)
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Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
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TED에서 못 한다면 어디에서 하겠습니까?
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(Laughter)
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2000
(웃음)
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become a major source of energy ...
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877000
2000
주요 에너지원이 되는 거죠.
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But also, we're now working on using these same tools
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또한 우리는 바로 그 도구들을 이용해서
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to come up with instant sets of vaccines.
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즉각적인 백신 세트를 만들고자 합니다.
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You've seen this year with flu;
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2000
올해 플루에서도 보셨듯이
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we're always a year behind and a dollar short
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887000
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우리는 필요시 정확한 백신을 개발하려 할 때
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when it comes to the right vaccine.
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2000
항상 시간과 돈이 모자라죠.
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I think that can be changed
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이는 조합백신을 미리 개발함으로써
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by building combinatorial vaccines in advance.
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해결할 수 있을 것이라 생각합니다.
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Here's what the future may begin to look like
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세균과 고세균, 그리고
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with changing, now, the evolutionary tree,
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궁극적으로는 진핵생물을 합성합으로써
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speeding up evolution
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진화가 가속화되고
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with synthetic bacteria, Archaea
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진화계통수가 앞으로는
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and, eventually, eukaryotes.
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이렇게 변할지도 모릅니다.
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We're a ways away from improving people:
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아직 사람을 향상시키는 것은 멀었습니다.
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our goal is just to make sure that we have a chance
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우리의 목표는 그저 이 모든 것을 해낼 수 있도록
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to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
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충분히 오래 사는 것일 뿐입니다. 감사합니다.
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(Applause)
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(박수)
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