TEDxBoston 2011
Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution
Richard Resnick: Welkom bij de genomische revolutie
Filmed:
Readability: 4.2
1,041,798 views
In deze toegankelijke talk van TEDxBoston, toont Richard Resnick hoe goedkoop en snel genoomsequentie de gezondheidszorg (en verzekeringen en de politiek) op zijn kop gaat zetten.
Richard Resnick - Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Ladies and gentlemen,
0
0
2000
Dames en heren,
00:17
I present to you the human genome.
1
2000
3000
ik stel u voor aan het menselijk genoom.
00:20
(Applause)
2
5000
3000
(Applaus)
00:23
Chromosome one, top left.
3
8000
2000
Chromosoom één, linksboven.
00:25
Bottom right are the sex chromosomes.
4
10000
2000
Rechtsonder staan de geslachtschromosomen.
00:27
Women have two copies of that big X chromosome;
5
12000
2000
Vrouwen hebben twee kopieën van die grote X-chromosoom;
00:29
men have the X
6
14000
2000
mannen hebben de X
00:31
and, of course, that small copy of the Y.
7
16000
2000
en natuurlijk die kleine kopie van de Y.
00:33
Sorry boys, but it's just a tiny little thing that makes you different.
8
18000
4000
Sorry jongens, maar het is maar een piepklein ding wat jullie onderscheidt.
00:37
So if you zoom in on this genome,
9
22000
3000
Dus als je inzoomt op dit genoom,
00:40
then what you see, of course, is this double helix structure --
10
25000
3000
dan zie je natuurlijk de dubbele helix-structuur --
00:43
the code of life spelled out with these four biochemical letters,
11
28000
2000
de code van het leven, gespeld met vier biochemische letters,
00:45
or we call them bases, right:
12
30000
2000
of we noemen ze basen:
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
A, C, G en T.
00:49
How many are there in the human genome? Three billion.
14
34000
2000
Hoeveel het menselijk genoom er bevat? Drie miljard.
00:51
Is that a big number?
15
36000
2000
Is dat veel?
00:53
Well, everybody can throw around big numbers.
16
38000
2000
Nou, iedereen kan grote getallen rondstrooien.
00:55
But in fact, if I were to place one base
17
40000
2000
Maar met één base op elke pixel
00:57
on each pixel of this 1280 by 800 resolution screen,
18
42000
3000
van dit scherm met een resolutie van 1280 x 800,
01:00
we would need 3,000 screens to take a look at the genome.
19
45000
3000
zouden we 3000 schermen nodig hebben om het genoom te bekijken.
01:03
So it's really quite big.
20
48000
2000
Dus is het echt nogal veel.
01:05
And perhaps because of its size,
21
50000
2000
Misschien kwam het door de grootte,
01:07
a group of people -- all, by the way, with Y chromosomes --
22
52000
3000
maar een groep mensen -- allemaal met Y-chromosomen --
01:10
decided they would want to sequence it.
23
55000
2000
besloot het te sequensen.
01:12
(Laughter)
24
57000
2000
(Gelach)
01:14
And so 15 years, actually, and about four billion dollars later,
25
59000
3000
15 jaar en zo'n vier miljard dollar later,
01:17
the genome was sequenced and published.
26
62000
2000
was het genoom gesequenst en gepubliceerd.
01:19
In 2003, the final version was published, and they keep working on it.
27
64000
3000
In 2003 werd de laatste versie gepubliceerd en ze blijven eraan werken.
01:22
That was all done on a machine that looks like this.
28
67000
2000
Dat is allemaal gelukt met een apparaat dat hierop lijkt.
01:24
It costs about a dollar for each base --
29
69000
2000
Het kost ongeveer een dollar voor elke base --
01:26
a very slow way of doing it.
30
71000
2000
een erg langzame manier om het te doen.
01:28
Well folks, I'm here to tell you
31
73000
2000
Maar mensen, ik kom jullie vertellen
01:30
that the world has completely changed
32
75000
2000
dat de wereld compleet veranderd is
01:32
and none of you know about it.
33
77000
2000
en niemand van jullie wist dat.
01:34
So now what we do is we take a genome,
34
79000
2000
Nu nemen we een genoom,
01:36
we make maybe 50 copies of it,
35
81000
2000
en maken er een stuk of 50 kopieën van,
01:38
we cut all those copies up into little 50-base reads,
36
83000
3000
we knippen al die kopieën in stukjes van 50 basen,
01:41
and then we sequence them, massively parallel.
37
86000
2000
en dan sequensen we ze massaal parallel.
01:43
And then we bring that into software,
38
88000
2000
Dat voeren we in in software,
01:45
and we reassemble it and we tell you what the story is.
39
90000
2000
en we zetten ze weer achter elkaar en vertellen jullie het verhaal.
01:47
And so just to give you a picture of what this looks like,
40
92000
3000
Om jullie een beeld te geven van hoe dat eruit ziet:
01:50
the Human Genome Project: 3 gigabases, right.
41
95000
2000
Het Menselijk Genoom-Project: drie gigabasen.
01:52
One run on one of these machines:
42
97000
2000
Eén run op zo'n machine:
01:54
200 gigabases in a week.
43
99000
3000
200 gigabasen in een week.
01:57
And that 200 is going to change to 600 this summer,
44
102000
3000
Die 200 verandert in 600 deze zomer,
02:00
and there's no sign of this pace slowing.
45
105000
3000
en er is geen teken dat deze vaart afneemt.
02:03
So the price of a base, to sequence a base,
46
108000
3000
Dus de prijs van een base, om een base te sequensen,
02:06
has fallen 100 million times.
47
111000
3000
is 100 miljoen keer gezakt.
02:09
That's the equivalent of you filling up your car with gas in 1998,
48
114000
3000
Dat is vergelijkbaar met in 1998 je tank volgooien,
02:12
waiting until 2011,
49
117000
2000
wachten tot 2011,
02:14
and now you can drive to Jupiter and back twice.
50
119000
2000
en nu kun je twee keer op en neer naar Jupiter rijden.
02:16
(Laughter)
51
121000
5000
(Gelach)
02:21
World population,
52
126000
2000
Wereldbevolking,
02:23
PC placements,
53
128000
2000
pc-afleveringen,
02:25
the archive of all the medical literature,
54
130000
3000
het hele archief van medische literatuur,
02:28
Moore's law,
55
133000
2000
de wet van Moore,
02:30
the old way of sequencing, and here's all the new stuff.
56
135000
3000
de oude manier van sequensen en hier is al het nieuwe spul.
02:33
Guys, this is a log scale;
57
138000
2000
Jongens, dit is een logaritmische schaal;
02:35
you don't typically see lines that go up like that.
58
140000
3000
je ziet niet vaak lijnen die zo omhoog lopen.
02:38
So the worldwide capacity to sequence human genomes
59
143000
3000
De wereldwijde capaciteit om het menselijk genoom te sequensen
02:41
is something like 50,000 to 100,000 human genomes this year.
60
146000
3000
is dit jaar ongeveer 50.000 tot 100.000 menselijke genomen.
02:44
And we know this based on the machines that are being placed.
61
149000
3000
Dat weten we op basis van de machines die afgeleverd worden.
02:47
This is expected to double, triple or maybe quadruple
62
152000
3000
Men verwacht dat dit elk jaar met een factor twee, drie,
02:50
year over year for the foreseeable future.
63
155000
2000
of misschien vier zal stijgen in de nabije toekomst.
02:52
In fact, there's one lab in particular
64
157000
2000
Eén lab in het bijzonder
02:54
that represents 20 percent of all that capacity.
65
159000
3000
vertegenwoordigt 20 procent van die totale capaciteit.
02:57
It's called the Beijing Genomics Institute.
66
162000
3000
Dat is het Beijing Genomics Institute.
03:00
The Chinese are absolutely winning this race to the new Moon, by the way.
67
165000
4000
De Chinezen winnen trouwens deze nieuwe race naar de maan zeker.
03:04
What does this mean for medicine?
68
169000
2000
Wat betekent dit voor de geneeskunde?
03:06
So a woman is age 37.
69
171000
2000
Neem een vrouw van 37.
03:08
She presents with stage 2 estrogen receptor-positive breast cancer.
70
173000
4000
Ze heeft stadium 2 oestrogeenreceptor-positieve borstkanker.
03:12
She is treated with surgery, chemotherapy and radiation.
71
177000
3000
Ze is behandeld met een operatie, chemotherapie en bestraling.
03:15
She goes home.
72
180000
2000
Ze kan naar huis.
03:17
Two years later, she comes back with stage three C ovarian cancer.
73
182000
3000
Twee jaar later komt ze terug met een stadium 3C eierstokkanker.
03:20
Unfortunately, treated again with surgery and chemotherapy.
74
185000
3000
Helaas, opnieuw behandeld met een operatie en chemotherapie.
03:23
She comes back three years later at age 42
75
188000
2000
Drie jaar later, als ze 42 is, keert ze weer terug
03:25
with more ovarian cancer, more chemotherapy.
76
190000
3000
met meer eierstokkanker, weer chemotherapie.
03:28
Six months later,
77
193000
2000
Zes maanden later,
03:30
she comes back with acute myeloid leukemia.
78
195000
3000
keert ze terug met acute myeloïde leukemie.
03:34
She goes into respiratory failure and dies eight days later.
79
199000
3000
Ze krijgt ademhalingsproblemen en sterft acht dagen later.
03:37
So first, the way in which this woman was treated, in as little as 10 years,
80
202000
3000
De manier waarop deze vrouw in slechts 10 jaar is behandeld,
03:40
will look like bloodletting.
81
205000
3000
lijkt op het eerste gezicht op aderlaten.
03:43
And it's because of people like my colleague, Rick Wilson,
82
208000
2000
Dankzij mensen als mijn collega Rick Wilson,
03:45
at the Genome Institute at Washington University,
83
210000
3000
bij het genoominstituut van de Universiteit van Washington,
03:48
who decided to take a look at this woman postmortem.
84
213000
2000
die besloot het postmortem van deze vrouw te bekijken.
03:50
And he sequenced, he took skin cells, healthy skin,
85
215000
3000
Hij sequenste, hij nam huidcellen, gezonde huid,
03:53
and cancerous bone marrow,
86
218000
2000
en beenmerg met kanker,
03:55
and he sequenced the whole genomes of both of them
87
220000
2000
en sequenste het hele genoom van beiden
03:57
in a couple of weeks, no big deal.
88
222000
3000
in een paar weken, makkelijk zat.
04:00
And then he compared those two genomes in software,
89
225000
2000
Daarna vergeleek hij die twee genomen met de computer
04:02
and what he found, among other things,
90
227000
2000
en wat hij onder andere vond
04:04
was a deletion, a 2,000-base deletion
91
229000
2000
was dat er 2000 basen ontbraken
04:06
across three billion bases
92
231000
2000
uit de drie miljard bases
04:08
in a particular gene called TP53.
93
233000
2000
in een specifiek gen dat TP53 heet.
04:10
If you have this deleterious mutation in this gene,
94
235000
3000
Als je deze ontbrekende mutatie in dit gen hebt,
04:13
you're 90 percent likely to get cancer in your life.
95
238000
3000
heb je 90 procent kans om kanker te krijgen in je leven.
04:16
So unfortunately, this doesn't help this woman,
96
241000
2000
Helaas helpt dat deze vrouw niet,
04:18
but it does have severe, profound if you will,
97
243000
3000
maar het heeft ernstige, als je wilt diepgaande,
04:21
implications to her family.
98
246000
2000
implicaties op haar familie.
04:23
I mean, if they have the same mutation,
99
248000
2000
Ik bedoel, als ze dezelfde mutatie hebben,
04:25
and they get this genetic test, and they understand it,
100
250000
3000
en deze genetische test laten uitvoeren, en die begrijpen,
04:28
then they can go and get regular screens, and they can catch cancer early
101
253000
3000
kunnen ze zich regelmatig laten screenen en kanker in een vroeg stadium ontdekken
04:31
and potentially live a significantly longer life.
102
256000
2000
en mogelijk een stuk langer blijven leven.
04:33
Let me introduce you now to the Beery twins,
103
258000
2000
Ik laat jullie nu kennis maken met de Beery-tweeling,
04:35
diagnosed with cerebral palsy at the age of two.
104
260000
2000
bij wie hersenverlamming werd geconstateerd toen ze twee jaar oud waren.
04:37
Their mom is a very brave woman
105
262000
2000
Hun moeder is een heel dappere vrouw
04:39
who didn't believe that the symptoms weren't matching up,
106
264000
2000
die niet geloofde dat de symptomen overeenkwamen,
04:41
and through some heroic efforts and a lot of Internet searching,
107
266000
2000
en door heldhaftige inspanning en een hoop zoeken op Internet,
04:43
she was able to convince the medical community
108
268000
3000
wist ze de medische gemeenschap te overtuigen
04:46
that, in fact, they had something else.
109
271000
2000
dat ze in feite iets anders hadden.
04:48
What they had was dopa-responsive dystonia.
110
273000
3000
Wat ze wel hadden was dopa-responsieve dystonie.
04:51
And so they were given L-Dopa,
111
276000
2000
Daardoor kregen ze L-Dopa
04:53
and their symptoms did improve,
112
278000
2000
en hun symptomen verbeterden,
04:55
but they weren't totally asymptomatic.
113
280000
2000
maar verdwenen niet geheel.
04:57
Significant problems remained.
114
282000
2000
Belangrijke problemen bleven.
04:59
Turns out the gentleman in this picture is a guy named Joe Beery,
115
284000
2000
De meneer op deze foto bleek Joe Beery te heten,
05:01
who was lucky enough to be the CIO
116
286000
2000
die het geluk had de CIO te zijn
05:03
of a company called Life Technologies.
117
288000
2000
van een bedrijf dat Life Technologies heet.
05:05
They're one of the two companies
118
290000
2000
Dat is één van de twee bedrijven
05:07
that makes these massive whole genome sequencing tools.
119
292000
3000
die van die enorme apparaten maken om hele genomen mee te sequensen.
05:10
And so what he did was he got his kids sequenced.
120
295000
3000
Hij zorgde dat zijn kinderen gesequenst werden.
05:13
And what they found was a series of mutations in a gene called SPR,
121
298000
3000
Toen vonden ze een serie mutaties in het gen SPR,
05:16
which is responsible for producing serotonin, among other things.
122
301000
4000
dat verantwoordelijk is van onder andere serotonine.
05:20
So on top of L-Dopa, they gave these kids a serotonin precursor drug,
123
305000
3000
Dus naast L-Dopa gaven ze die kinderen een serotonine voorloper-medicijn,
05:23
and they're effectively normal now.
124
308000
2000
en nu functioneren ze normaal.
05:25
Guys, this would never have happened without whole genome sequencing.
125
310000
3000
Jongens, dit zou nooit gebeurd zijn zonder het sequensen van het hele genoom.
05:28
And at the time -- this was a few years ago -- it cost $100,000.
126
313000
2000
Toen -- een paar jaar geleden -- kostte het $100.000.
05:30
Today it's $10,000. Next year it's $1,000.
127
315000
2000
Tegenwoordig is het $10.000. Volgend jaar is het $1.000.
05:32
The year after it's $100, give or take a year.
128
317000
2000
Het jaar daarna is het $100, pak me niet op een jaar.
05:34
That's how fast this is moving.
129
319000
2000
Zo snel ontwikkelt het zich.
05:36
So here's little Nick --
130
321000
2000
Hier is de kleine Nick --
05:38
likes Batman and squirt guns.
131
323000
3000
houdt van Batman en waterpistolen.
05:41
And it turns out Nick shows up at the children's hospital
132
326000
3000
Op een bepaald moment verschijnt Nick in een kinderziekenhuis
05:44
with this distended belly like a famine victim.
133
329000
2000
met een opgezwollen buik als bij een hongerslachtoffer.
05:46
And it's not that he's not eating,
134
331000
2000
Het komt niet doordat hij niet eet,
05:48
it's that when he eats, his intestine basically opens up
135
333000
2000
maar als hij eet, openen zijn darmen
05:50
and feces spill out into his gut.
136
335000
2000
en lekken ontlasting in zijn maag.
05:52
So a hundred surgeries later,
137
337000
2000
Dus honderd operaties later,
05:54
he looks at his mom and says, "Mom,
138
339000
3000
kijkt hij zijn moeder aan en zegt: "Mam,
05:57
please pray for me. I'm in so much pain."
139
342000
3000
bid alsjeblief voor mij. Ik heb zoveel pijn."
06:00
His pediatrician happens to have a background in clinical genetics
140
345000
3000
Zijn kinderarts heeft toevallig een achtergrond van klinische genetica
06:03
and he has no idea what's going on,
141
348000
2000
en hij heeft geen idee wat er aan de hand is,
06:05
but he says, "Let's get this kid's genome sequenced."
142
350000
2000
maar hij zegt: "Laten we het genoom van deze jongen sequensen."
06:07
And what they find is a single-point mutation
143
352000
2000
Ze vinden een mutatie op een enkel punt
06:09
in a gene responsible for controlling programmed cell death.
144
354000
3000
in een gen dat het afsterven van cellen controleert.
06:12
So the theory is that he's having some immunological reaction
145
357000
3000
De theorie is dat hij een immuunreactie heeft
06:15
to what's going on to the food essentially,
146
360000
3000
op wat er met het voedsel gebeurt.
06:18
and that's a natural reaction, which causes some programmed cell death.
147
363000
3000
Dat is een natuurlijke reactie, die leidt tot het afsterven van wat cellen.
06:21
But the gene that regulates that down is broken.
148
366000
2000
Maar het gen dat dat moet tegengaan, is kapot.
06:23
And so this informs, among other things, of course,
149
368000
2000
Dit maakt onder andere duidelijk
06:25
a treatment for bone marrow transplant, which he undertakes.
150
370000
3000
dat hij een behandeling met beenmergtransplantatie moet ondergaan.
06:28
And after nine months of grueling recovery,
151
373000
2000
Na negen maanden van slopend herstel,
06:30
he's now eating steak with A1 sauce.
152
375000
2000
eet hij nu biefstuk met curry.
06:32
(Laughter)
153
377000
2000
(Gelach)
06:34
The prospect of using the genome
154
379000
2000
Het vooruitzicht van gebruik van het genoom
06:36
as a universal diagnostic
155
381000
2000
voor allerlei diagnoses
06:38
is upon us today.
156
383000
2000
is tegenwoordig in zicht.
06:40
Today, it's here.
157
385000
2000
Het is er al.
06:42
And what it means for all of us
158
387000
2000
Wat dit betekent voor ons allemaal
06:44
is that everybody in this room could live an extra five, 10, 20 years
159
389000
3000
is dat iedereen in deze zaal een jaar of vijf, 10, 20 jaar extra zou kunnen leven
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
alleen daardoor.
06:49
Which is a fantastic story,
161
394000
2000
Dat is een fantastisch verhaal,
06:51
unless you think about humanity's footprint on the planet
162
396000
3000
tenzij je denkt aan de voetafdruk van de mensheid op de planeet
06:54
and our ability to keep up food production.
163
399000
2000
en ons vermogen om de voedselproductie op peil te houden.
06:56
So it turns out
164
401000
2000
Maar dezelfde
06:58
that the very same technology
165
403000
2000
technologie blijkt
07:00
is also being used to grow new lines
166
405000
2000
ook bruikbaar om nieuwe rijen
07:02
of corn, wheat, soybean and other crops
167
407000
3000
maïs, tarwe, soja en andere gewassen te verbouwen
07:05
that are highly tolerant of drought, of flood,
168
410000
2000
die heel goed tegen droogte, overstroming,
07:07
of pests and pesticides.
169
412000
2000
ziektes en pesticiden kunnen.
07:09
Now look, as long as we continue to increase the population,
170
414000
3000
Kijk, zolang we doorgaan met de bevolking te laten groeien,
07:12
we're going to have to continue to grow and eat genetically modified foods,
171
417000
3000
moeten we doorgaan met het verbouwen en eten van genetisch gemodificeerd voedsel,
07:15
and that's the only position that I'll take today.
172
420000
3000
en dat is de enige mogelijkheid die ik nu zie.
07:18
Unless there's anybody in the audience
173
423000
2000
Tenzij er iemand in het publiek zit
07:20
that would like to volunteer to stop eating?
174
425000
2000
die vrijwillig wil stoppen met eten?
07:22
None, not one.
175
427000
2000
Niemand, geen één.
07:24
This is a typewriter,
176
429000
2000
Dit is een typemachine,
07:26
a staple of every desktop for decades.
177
431000
3000
decennia lang een hoofdartikel op elk bureau.
07:29
And in fact, the typewriter was essentially deleted by this thing.
178
434000
4000
In feite is de typemachine vervangen door dit ding.
07:33
And then more general versions of word processors came about.
179
438000
3000
Daarna verschenen meer algemeen bruikbare tekstverwerkers.
07:36
But ultimately, it was a disruption on top of a disruption.
180
441000
3000
Maar uiteindelijk was het disruptie na disruptie.
07:39
It was Bob Metcalfe inventing the Ethernet
181
444000
2000
Het was Bob Metcalfe die Ethernet bedacht
07:41
and the connection of all these computers
182
446000
2000
en de verbinding tussen alle computers
07:43
that fundamentally changed everything.
183
448000
2000
die alles fundamenteel veranderde.
07:45
And suddenly we had Netscape, and we had Yahoo
184
450000
3000
Plotseling hadden we Netscape en Yahoo
07:48
and we had, indeed, the entire dotcom bubble.
185
453000
3000
en we hadden inderdaad ook die hele dotcom bubble.
07:51
(Laughter)
186
456000
3000
(Gelach)
07:54
Not to worry though,
187
459000
2000
Maar geen zorgen,
07:56
that was quickly rescued by the iPod, Facebook
188
461000
2000
die werd snel gered door de iPod, Facebook
07:58
and, indeed, angry birds.
189
463000
2000
en niet te vergeten, Angry Birds.
08:00
(Laughter)
190
465000
2000
(Gelach)
08:02
Look, this is where we are today.
191
467000
3000
Kijk, hier zijn we tegenwoordig.
08:05
This is the genomic revolution today. This is where we are.
192
470000
2000
Dit is de genoomrevolutie. Hier zijn we nu.
08:07
So what I'd like you to consider is:
193
472000
2000
Ik geef jullie ter overweging:
08:09
What does it mean
194
474000
2000
wat betekent het
08:11
when these dots don't represent the individual bases of your genome,
195
476000
3000
als deze puntjes niet de individuele basen van je genoom vertegenwoordigen,
08:14
but they connect to genomes all across the planet?
196
479000
3000
maar zich verbinden met genomen over de hele wereld?
08:17
So I just recently had to buy life insurance.
197
482000
2000
Ik heb onlangs een levensverzekering afgesloten.
08:19
And I was required to answer:
198
484000
2000
Ik moest antwoorden:
08:21
A. I have never had a genetic test, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A. Ik net nog nooit een genetische test gehad, B. Ik had er wel een, en dit kwam eruit,
08:24
and C. I've had one and I'm not telling.
200
489000
2000
en C. Ik had er wel een, maar ik vertel de uitslag niet.
08:26
Thankfully, I was able to answer A,
201
491000
2000
Gelukkig, kon ik A antwoorden,
08:28
and I say that honestly in case my life insurance agent is listening.
202
493000
3000
en dat zeg ik eerlijk voor het geval mijn verzekeringsagent meeluistert.
08:31
But what would have happened if I had said C?
203
496000
3000
Maar wat zou er gebeurd zijn als ik C had gezegd?
08:34
Consumer applications for genomics, they will flourish.
204
499000
2000
Consumententoepassingen voor genomen zullen gaan opbloeien.
08:36
Do you want to see whether you're genetically compatible
205
501000
2000
Wil je weten of je genetisch past
08:38
with your girlfriend? Sure.
206
503000
2000
bij je vriendin? Prima.
08:40
DNA sequencing on your iPhone? There's an app for that.
207
505000
3000
DNA sequencing op je iPhone? Daar bestaat een app voor.
08:43
(Laughter)
208
508000
2000
(Gelach)
08:45
Personalized genomic massage anyone?
209
510000
3000
Iemand een persoonlijke genomische massage?
08:48
There's already a lab today
210
513000
2000
Er is tegenwoordig al een lab
08:50
that tests for allele 334 of the AVPR1 gene,
211
515000
2000
dat test op allel 334 van het AVPR1 gen,
08:52
the so-called cheating gene.
212
517000
2000
het zogenaamde valsspelersgen.
08:54
So anybody who's here today with your significant other,
213
519000
4000
Dus iedereen hier met je wederhelft,
08:58
just turn over to them and swab their mouth,
214
523000
2000
draai je om en haal een wattenstaafje door hun mond,
09:00
send it to the lab and you'll know for sure.
215
525000
2000
stuur dat naar het lab en je weet het zeker.
09:02
(Laughter)
216
527000
2000
(Gelach)
09:04
Do you really want to elect a president
217
529000
2000
Wil je echt voor een president kiezen
09:06
whose genome suggests cardiomyopathy?
218
531000
2000
wiens genoom cardiomyopathie verraadt?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
Denk je in, het is 2016
09:10
and the leading candidate releases
220
535000
1000
en de leidende kandidaat geeft
09:11
not only her four years of back tax returns,
221
536000
2000
niet alleen haar vier jaar van belastingteruggaaf vrij,
09:13
but also her personal genome.
222
538000
2000
maar ook haar persoonlijk genoom.
09:15
And it looks really good.
223
540000
2000
Het ziet er goed uit.
09:17
And then she challenges all of her competitors to do the same.
224
542000
2000
Ze daagt al haar concurrenten uit hetzelfde te doen.
09:19
Do you think that's not going to happen?
225
544000
2000
Denk je dat dat zal gebeuren?
09:21
Do you think it would have helped John McCain?
226
546000
2000
Denk je dat dat John McCain geholpen zou hebben?
09:23
(Laughter)
227
548000
2000
(Gelach)
09:25
How many people in the audience
228
550000
2000
Hoeveel mensen in het publiek
09:27
have the last name Resnick like me? Raise your hand.
229
552000
2000
hebben de achternaam Resnick, zoals ik? Steek je hand op.
09:29
Anybody? Nobody.
230
554000
2000
Iemand? Niemand.
09:31
Typically, there's one or two.
231
556000
2000
Meestal zijn er één of twee.
09:33
So my father's father was one of 10 Resnick brothers.
232
558000
2000
Mijn vader's vader was er één van 10 Resnick-broers.
09:35
They all hated each other.
233
560000
2000
Ze hadden een hekel aan elkaar.
09:37
And they all moved to different parts of the planet.
234
562000
2000
Ze verhuisden allemaal naar verschillende delen van de planeet.
09:39
So it's likely
235
564000
2000
Dus is het waarschijnlijk
09:41
that I'm related to every Resnick that I ever meet, but I don't know.
236
566000
3000
dat ik familie ben van elke Resnick die ik ooit zal ontmoeten, maar niet ken.
09:44
But imagine if my genome were deidentified, sitting in software,
237
569000
3000
Maar denk je in dat mijn genoom anoniem in een computer werd gezet,
09:47
and a third cousin's genome was also sitting there,
238
572000
2000
en het genoom van een verre neef stond daar ook,
09:49
and there was software that could compare these two
239
574000
2000
en dat software die twee kon vergelijken
09:51
and make these associations.
240
576000
2000
en associaties kon vaststellen.
09:53
Not hard to imagine. My company has software that does this right now.
241
578000
3000
Niet lastig voor te stellen. Mijn bedrijf heeft software die dat nu al kan.
09:56
And so imagine one more thing:
242
581000
2000
Stel je nog wat voor:
09:58
that that software is able to ask both parties for mutual consents,
243
583000
3000
dat die software in staat is om beide partijen om wederzijdse instemming te vragen:
10:01
"Would you be willing to meet your third cousin?"
244
586000
2000
"Zou je je verre neef willen ontmoeten?"
10:03
And if we both say yes,
245
588000
2000
Als we allebei ja zeggen,
10:05
voila! Welcome to chromosomally LinkedIn.
246
590000
2000
voilà! Welkom bij chromosomaal LinkedIn.
10:07
(Laughter)
247
592000
4000
(Gelach)
10:11
Now this is probably a good thing, right?
248
596000
2000
Dat zou toch mooi zijn, hè?
10:13
You have bigger clan gatherings and so on.
249
598000
2000
Je zou grotere clanbijeenkomsten hebben enzovoorts.
10:15
But maybe it's a bad thing as well.
250
600000
2000
Maar misschien is het ook niet zo leuk.
10:17
How many fathers in the room? Raise your hands.
251
602000
2000
Hoeveel vaders in de zaal? Steek je hand op.
10:19
Okay, so experts think that one to three percent of you
252
604000
3000
Oké, experts denken dat één tot drie procent van jullie
10:22
are not actually the father of your child.
253
607000
2000
in werkelijkheid niet de vader is van zijn kind.
10:24
(Laughter)
254
609000
2000
(Gelach)
10:26
Look --
255
611000
2000
Kijk --
10:28
(Laughter)
256
613000
4000
(Gelach)
10:32
These genomes, these 23 chromosomes,
257
617000
3000
Deze genomen, deze 23 chromosomen,
10:35
they don't in any way represent the quality of our relationships
258
620000
3000
zijn op geen enkele manier representatief voor de kwaliteit van onze relaties
10:38
or the nature of our society -- at least not yet.
259
623000
2000
noch de aard van onze maatschappij -- tenminste nog niet.
10:40
And like any new technology,
260
625000
2000
Zoals het gaat met elke nieuwe technologie,
10:42
it's really in humanity's hands
261
627000
2000
is het aan mensenhanden
10:44
to wield it for the betterment of mankind, or not.
262
629000
3000
om het in te zetten ter verbetering van de mensheid, of niet.
10:47
And so I urge you all to wake up and to tune in
263
632000
3000
Dus ik dring er bij jullie allemaal op aan om wakker te worden en om af te stemmen
10:50
and to influence the genomic revolution that's happening all around you.
264
635000
3000
en de genomische revolutie te beïnvloeden die overal om je heen plaatsvindt.
10:53
Thank you.
265
638000
2000
Dank je.
10:55
(Applause)
266
640000
2000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Richard Resnick - EntrepreneurRichard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software.
Why you should listen
Richard Resnick is CEO of GenomeQuest , a company that builds software to support genomic medicine -- research and individualized treatments that take advantage of cheap and accessible genome processing. He was previously CEO of Mosaic Bioinformatics; before becoming a bio-entrepreneur, he was a member of the Human Genome Project under Eric Lander at MIT.
Richard Resnick | Speaker | TED.com