Taste3 2008
Barry Schuler: Genomics 101
Wprowadzenie do genomiki.
Filmed:
Readability: 3.8
454,548 views
Czym jest genomika? Jak wpłynie na nasze życie? Czy jest zagrożeniem czy może odpowiedzią na najbardziej palące problemy współczesnego świata? Czy będziemy żyć 300 lat? Barry Schuler, przedsiębiorca, miłośnik wina, członek zarządu Synthetic Genomics wyjaśnia na przykładzie wina, że dzięki genomice w najbliższej przyszłości możemy się spodziewać przynajmniej zdrowszej i smaczniejszej żywności.
Barry Schuler - Entrepreneur
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics. Full bio
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
What's happening in genomics,
0
0
2000
Co dzieje się w genomice,
00:18
and how this revolution is about to change everything we know
1
2000
5000
i jak ta rewolucja zmierza do tego, aby zmienić wszystko, co wiemy
00:23
about the world, life, ourselves, and how we think about them.
2
7000
7000
o świecie, życiu oraz o nas samych oraz to, jak o nich myślimy.
00:30
If you saw 2001: A Space Odyssey,
3
14000
3000
Jeśli widzieliście "Odyseję kosmiczną 2001"
00:33
and you heard the boom, boom, boom, boom, and you saw the monolith,
4
17000
4000
i słyszeliście "bum, bum, bum, bum" i widzieliście monolit,
00:37
you know, that was Arthur C. Clarke's representation
5
21000
4000
to to było wyobrażenie Arthura C. Clarka,
00:41
that we were at a seminal moment in the evolution of our species.
6
25000
4000
o tym, że jesteśmy w przełomowym momencie ewolucji naszego gatunku.
00:45
In this case, it was picking up bones and creating a tool,
7
29000
4000
W tym wypadku było to podniesienie kości i stworzenie narzędzia;
00:49
using it as a tool, which meant that apes just, sort of,
8
33000
4000
użycie tego jako narzędzia, co oznaczało, że coś w rodzaju małpy,
00:53
running around and eating and doing each other
9
37000
2000
biegające w kółko, jedzące i rozmnażające się,
00:55
figured out they can make things if they used a tool.
10
39000
6000
odkryło, że może używać narzędzi do tworzenia rożnych rzeczy.
01:01
And that moved us to the next level.
11
45000
3000
I wskoczyliśmy na następny poziom.
01:04
And, you know, we in the last 30 years in particular
12
48000
4000
Zwłaszcza w ciągu ostatnich 30 lat
01:08
have seen this acceleration in knowledge and technology,
13
52000
4000
byliśmy świadkami przyspieszenia w nauce i technologii,
01:12
and technology has bred more knowledge and given us tools.
14
56000
3000
a technologia stała się źródłem jeszcze większej wiedzy, która daje nam nowe narzędzia.
01:15
And we've seen many seminal moments.
15
59000
2000
I widzieliśmy wiele przełomowych momentów.
01:17
We've seen the creation of small computers in the '70s and early '80s,
16
61000
4000
Widzieliśmy powstawanie małych komputerów w latach 70-tych i wczesnych 80-tych,
01:21
and who would have thought back then that every single person
17
65000
3000
i kto wtedy mógł przewidzieć, że każdy z nas
01:24
would not have just one computer but probably 20,
18
68000
3000
będzie posiadał nie jeden, lecz prawdopodobnie 20 komputerów
01:27
in your home, and in not just your P.C. but in every device --
19
71000
5000
w swoim domu; i że będzie to nie tylko Wasz PC, lecz każde urządzenie -
01:32
in your washing machine, your cell phone.
20
76000
3000
Wasza pralka, Wasza komórka.
01:35
You're walking around; your car has 12 microprocessors.
21
79000
4000
Wasz samochód ma 12 mikroprocesorów.
01:39
Then we go along and create the Internet
22
83000
2000
Idąc dalej stworzyliśmy Internet
01:41
and connect the world together; we flatten the world.
23
85000
3000
i połączyliśmy świat ze sobą; spłaszczyliśmy świat.
01:44
We've seen so much change, and we've given ourselves these tools now --
24
88000
5000
Widzieliśmy tak wiele zmian i sięgnęliśmy po narzędzia,
01:49
these high-powered tools --
25
93000
2000
- narzędzia o wielkiej mocy -
01:51
that are allowing us to turn the lens inward
26
95000
4000
które pozwalają nam jakby wywinąć obiektyw do wewnątrz,
01:55
into something that is common to all of us, and that is a genome.
27
99000
5000
do czegoś, co jest wspólne dla nas wszystkich - tym czymś jest genom.
02:00
How's your genome today? Have you thought about it lately?
28
104000
5000
Jak się miewa Wasz genom dzisiaj? Myśleliście o tym ostatnio?
02:05
Heard about it, at least? You probably hear about genomes these days.
29
109000
5000
Może chociaż coś słyszeliście na ten temat? Prawdopodobnie słyszeliście coś o genomie ostatnio.
02:10
I thought I'd take a moment to tell you what a genome is.
30
114000
3000
Tak więc szybko wyjaśnię Wam, czym jest genom.
02:13
It's, sort of, like if you ask people,
31
117000
2000
Gdy ludzie pytają się,
02:15
Well, what is a megabyte or megabit? And what is broadband?
32
119000
3000
co to jest megabajt lub megabit albo co to jest internet szerokopasmowy,
02:18
People never want to say, I really don't understand.
33
122000
3000
nikt nie chce się przyznać, że nie ma na ten temat zielonego pojęcia.
02:21
So, I will tell you right off of the bat.
34
125000
1000
Tak wiec powiem wam bez ogródek.
02:22
You've heard of DNA; you probably studied a little bit in biology.
35
126000
4000
Słyszeliście o DNA, być może uczyliście się trochę biologii.
02:26
A genome is really a description for
all of the DNA that is in a living organism.
all of the DNA that is in a living organism.
36
130000
7000
Genom jest opisem całego DNA, który znajduje się w żywym organizmie.
02:33
And one thing that is common to all of life is DNA.
37
137000
6000
Wszystkie żywe organizmy dzielą jedną wspólną rzecz, jest to DNA.
02:39
It doesn't matter whether you're a yeast;
38
143000
2000
I nie ważne czy jesteście grzybem,
02:41
it doesn't matter whether you're a mouse;
39
145000
2000
czy myszą,
02:43
doesn't matter whether you're a fly; we all have DNA.
40
147000
4000
czy muchą; wszyscy posiadamy DNA.
02:47
The DNA is organized in words, call them: genes and chromosomes.
41
151000
7000
DNA jest uporządkowane w słowa, nazwijmy je: geny i chromosomy.
02:54
And when Watson and Crick in the '50s
42
158000
4000
I kiedy Watson i Crick w latach 50-tych
02:58
first decoded this beautiful double helix that we know as the DNA molecule --
43
162000
6000
pierwsi rozszyfrowali tą przepiękną podwójną helisę, którą znamy dzisiaj jako cząsteczkę DNA -
03:04
very long, complicated molecule --
44
168000
2000
- bardzo długą i skomplikowaną cząsteczkę -
03:06
we then started on this journey to understand that
45
170000
4000
wtedy właśnie rozpoczęliśmy tę podroż, która pozwoliła nam zrozumieć,
03:10
inside of that DNA is a language that determines the characteristics, our traits,
46
174000
6000
że wewnątrz DNA istnieje język, który określa nasze właściwości, nasze cechy,
03:16
what we inherit, what diseases we may get.
47
180000
3000
co dziedziczymy i na co możemy zachorować.
03:19
We've also along the way discovered that this is a very old molecule,
48
183000
6000
Po drodze odkryliśmy również, że jest to bardzo stara cząsteczka,
03:25
that all of the DNA in your body has been around forever,
49
189000
6000
że całe Wasze DNA istniało od zawsze,
03:31
since the beginning of us, of us as creatures.
50
195000
4000
od początku istnienia nas samych, nas jako istot żywych.
03:35
There is a historical archive.
51
199000
2000
To jest historyczne archiwum.
03:37
Living in your genome is the history of our species,
52
201000
5000
W Waszym genomie żyje historia naszego gatunku,
03:42
and you as an individual human being, where you're from,
53
206000
6000
oraz Was jako odrębnych istot ludzkich; to, skąd pochodzicie,
03:48
going back thousands and thousands and thousands of years,
54
212000
3000
cofając się o setki tysięcy lat,
03:51
and that's now starting to be understood.
55
215000
3000
i dopiero teraz zaczyna to być rozumiane.
03:54
But also, the genome is really the instruction manual.
56
218000
5000
Lecz genom jest również instrukcją obsługi.
03:59
It is the program. It is the code of life.
57
223000
3000
Jest programem. Jest kodem życia.
04:02
It is what makes you function;
58
226000
2000
Sprawia, że działacie.
04:04
it is what makes every organism function.
59
228000
4000
Sprawia, że każdy żywy organizm działa.
04:08
DNA is a very elegant molecule.
60
232000
3000
DNA jest bardzo elegancką molekułą.
04:11
It's long and it's complicated.
61
235000
2000
Jest długie i skomplikowane.
04:13
Really all you have to know about it is that there's four letters:
62
237000
5000
Wszystko, co musicie o nim wiedzieć, to to, że istnieją 4 litery:
04:18
A, T, C, G; they represent the name of a chemical.
63
242000
4000
A, T, C, G, które reprezentują nazwy związków chemicznych.
04:22
And with these four letters, you can create a language:
64
246000
5000
Używając tych 4 liter, można stworzyć język:
04:27
a language that can describe anything, and very complicated things.
65
251000
5000
język, którym można opisać wszystkie, nawet bardzo skomplikowane rzeczy.
04:32
You know, they are generally put together in pairs,
66
256000
3000
Ogólnie rzecz biorąc, te litery łączą się w pary,
04:35
creating a word or what we call base pairs.
67
259000
3000
tworząc słowo lub tak jak my to nazywamy: parę zasad.
04:38
And you would, you know, when you think about it,
68
262000
3000
Wyobraźcie to sobie:
04:41
four letters, or the representation of four things, makes us work.
69
265000
6000
4 litery lub reprezentacja 4 rzeczy sprawia, że działamy.
04:47
And that may not sound very intuitive,
70
271000
3000
I być może nie brzmi to zbyt intuicyjnie,
04:50
but let me flip over to something else you know about, and that's computers.
71
274000
4000
lecz porównajmy to do czegoś, o czym macie pojecie, czyli komputerów.
04:54
Look at this screen here and, you know, you see pictures
72
278000
4000
Spójrzcie na ekran tutaj, widzicie obrazki i widzicie słowa,
04:58
and you see words, but really all there are are ones and zeros.
73
282000
4000
lecz tak naprawdę wszystko, co tutaj się znajduje, to jedynki i zera.
05:02
The language of technology is binary;
74
286000
4000
Technologia posługuje się językiem dwójkowym,
05:06
you've probably heard that at some point in time.
75
290000
2000
pewnie kiedyś o tym słyszeliście.
05:08
Everything that happens in digital is converted,
76
292000
4000
Wszystko, co jest cyfrowe, jest konwertowane
05:12
or a representation, of a one and a zero.
77
296000
3000
lub jest reprezentacją jedynki i zera.
05:15
So, when you're listening to iTunes and your favorite music,
78
299000
5000
Tak wiec, kiedy słuchacie iTunes i swojej ulubionej muzyki,
05:20
that's really just a bunch of ones and zeros playing very quickly.
79
304000
3000
tak naprawdę to tylko masa zer i jedynek, grających bardzo szybko.
05:23
When you're seeing these pictures, it's all ones and zeros,
80
307000
3000
Kiedy patrzycie na te obrazki, to tylko jedynki i zera,
05:26
and when you're talking on your telephone, your cell phone,
81
310000
3000
i kiedy rozmawiacie przez telefon, przez komórkę,
05:29
and it's going over the network,
82
313000
2000
kiedy łączycie się z siecią,
05:31
your voice is all being turned into ones and zeros and magically whizzed around.
83
315000
4000
Wasz głos jest zamieniany na jedynki i zera i magicznie śwista wkoło.
05:35
And look at all the complex things and wonderful things
84
319000
3000
Spójrzcie na te wszystkie skomplikowane i cudowne rzeczy,
05:38
we've been able to create with just a one and a zero.
85
322000
3000
które jesteśmy w stanie stworzyć tylko dzięki jedynkom i zerom.
05:41
Well, now you ramp that up to four, and you have a lot of complexity,
86
325000
6000
A teraz zwiększmy to do czterech i otrzymamy więcej złożoności,
05:47
a lot of ways to describe mechanisms.
87
331000
4000
więcej sposobów opisu mechanizmów
05:51
So, let's talk about what that means.
88
335000
2000
Tak więc co to oznacza?
05:53
So, if you look at a human genome,
89
337000
2000
Jeśli spojrzymy na ludzki genom,
05:55
they consist of 3.2 billion of these base pairs. That's a lot.
90
339000
6000
składa się on z 3,2 miliarda par zasad. To bardzo dużo.
06:01
And they mix up in all different fashions,
91
345000
2000
W dodatku mieszają się ze sobą w rożnych konfiguracjach
06:03
and that makes you a human being.
92
347000
3000
i to czyni Was człowiekiem.
06:06
If you convert that to binary, just to give you a little bit of sizing,
93
350000
5000
Jeśli zamienicie to na system dwójkowy, tak aby dać wam wyobrażenie rozmiarów,
06:11
we're actually smaller than the program Microsoft Office.
94
355000
4000
właściwie jesteśmy mniejsi niż program Microsoft Office.
06:15
It's not really all that much data.
95
359000
4000
Naprawdę nie ma w nas aż tak dużo informacji.
06:19
I will also tell you we're at least as buggy.
96
363000
3000
Ale przynajmniej zawieramy mniej błędów.
06:22
(Laughter)
97
366000
3000
(Śmiech)
06:25
This here is a bug in my genome
98
369000
4000
To tutaj, to błąd w moim genomie,
06:29
that I have struggled with for a long, long time.
99
373000
5000
z którym borykałem się przez bardzo długi czas.
06:34
When you get sick, it is a bug in your genome.
100
378000
5000
Kiedy zachorujecie, jest to błąd w Waszym genomie.
06:39
In fact, many, many diseases we have struggled with for a long time,
101
383000
5000
W rzeczywistości, wiele chorób, z którymi walczymy już od długiego czasu,
06:44
like cancer, we haven't been able to cure
102
388000
3000
jak naprzykład rak, nie byliśmy w stani wyleczyć,
06:47
because we just don't understand how it works at the genomic level.
103
391000
4000
ponieważ nie rozumiemy, jak to działa na poziomie genomu.
06:51
We are starting to understand that.
104
395000
2000
Dopiero zaczynamy to rozumieć.
06:53
So, up to this point we tried to fix it
105
397000
2000
Aż do tego momentu próbowaliśmy je leczyć używając,
06:55
by using what I call shit-against-the-wall pharmacology,
106
399000
4000
jak ja to nazywam, 'farmakologicznego gówna w ścianę',
06:59
which means, well, let's just throw chemicals at it,
107
403000
3000
co oznacza: wylejmy na to chemikalia
07:02
and maybe it's going to make it work.
108
406000
2000
i zobaczymy, czy to działa.
07:04
But if you really understand why does a cell go from normal cell to cancer?
109
408000
7000
Ale gdybyśmy naprawdę zrozumieli, dlaczego normalna komórka staje się rakiem;
07:11
What is the code?
110
415000
2000
jaki jest szyfr;
07:13
What are the exact instructions that are making it do that?
111
417000
4000
jakie są dokładnie instrukcje, które powodują, że rak się rozwija;
07:17
then you can go about the process of trying to fix it and figure it out.
112
421000
4000
wtedy moglibyśmy spróbować go wyleczyć.
07:21
So, for your next dinner over a great bottle of wine, here's a few factoids for you.
113
425000
5000
Tak wiec do następnej kolacji z butelką dobrego wina mam tutaj dla Was parę faktów.
07:26
We actually have about 24,000 genes that do things.
114
430000
4000
W istocie mamy ok. 24 tys. genów, które są funkcjonalne.
07:30
We have about a hundred, 120,000 others
115
434000
4000
I około 100-120 tys. innych,
07:34
that don't appear to function every day,
116
438000
3000
które nie działają na codzień,
07:37
but represent this archival history of how we used to work as a species
117
441000
5000
lecz reprezentują archiwalną historie tego, jak kiedyś działaliśmy jako gatunek,
07:42
going back tens of thousands of years.
118
446000
3000
w przeszłości, dziesiątki tysięcy lat temu.
07:45
You might also be interested in knowing
119
449000
2000
Być może zainteresuje Was fakt,
07:47
that a mouse has about the same amount of genes.
120
451000
2000
że mysz posiada podobną liczbę genów.
07:49
They recently sequenced Pinot Noir, and it also has about 30,000 genes,
121
453000
7000
Ostatnio zbadano sekwencję Pinot Noir /odmiana winorośli/ i okazało się, że również posiada ok. 30 tys. genów,
07:56
so the number of genes you have may not necessarily represent the complexity
122
460000
4000
w związku z tym liczba genów niekoniecznie reprezentuje złożoność
08:00
or the evolutionary order of any particular species.
123
464000
5000
lub ewolucyjną kolejność poszczególnych gatunków.
08:05
Now, look around: just look next to your neighbor,
124
469000
3000
A teraz spójrzcie dookoła, po prostu spójrzcie na swojego sąsiada,
08:08
look forward, look backward. We all look pretty different.
125
472000
2000
spójrzcie przed siebie, za siebie. Wszyscy wyglądamy bardzo różnie.
08:10
A lot of very handsome and pretty people here, skinny, chubby,
126
474000
4000
Dużo tutaj bardzo przystojnych i pięknych ludzi, szczupłych, pulchnych,
08:14
different races, cultures. We are all 99.9% genetically equal.
127
478000
8000
rożnych ras, różnych kultur. A wszyscy jesteśmy w 99.9% genetycznie identyczni.
08:22
It is one one-hundredth of one percent of genetic material
128
486000
4000
Jedna setna procenta naszego materiału genetycznego
08:26
that makes the difference between any one of us.
129
490000
3000
jest odpowiedzialna za różnice między nami.
08:29
That's a tiny amount of material,
130
493000
2000
Jest to maleńka ilość materiału,
08:31
but the way that ultimately expresses itself
131
495000
4000
lecz sposób, w jaki się to ostatecznie uwidacznia,
08:35
is what makes changes in humans and in all species.
132
499000
5000
jest tym, co powoduje zmiany w ludziach i wszystkich innych gatunkach.
08:40
So, we are now able to read genomes.
133
504000
3000
Tak wiec teraz jesteśmy w stanie czytać genomy.
08:43
The first human genome took 10 years, three billion dollars.
134
507000
5000
Odczytanie pierwszego ludzkiego genomu zajęło 10 lat i 3 miliardy dolarów.
08:48
It was done by Dr. Craig Venter.
135
512000
3000
Uczynił to dr Craig Venter.
08:51
And then James Watson's -- one of the co-founders of DNA --
136
515000
4000
A później genom Jamesa Watsona, jednego z odkrywców DNA,
08:55
genome was done for two million dollars, and in just two months.
137
519000
4000
został odczytany za dwa miliony dolarów w przeciągu dwóch miesięcy.
08:59
And if you think about the computer industry
138
523000
2000
I jeśli pomyślimy o przemyśle komputerowym;
09:01
and how we've gone from big computers to little ones
139
525000
3000
jak z dużych komputerów przeszliśmy do małych;
09:04
and how they get more powerful and faster all the time,
140
528000
4000
jak stają się one cały czas coraz lepsze i szybsze,
09:08
the same thing is happening with gene sequencing now:
141
532000
2000
to samo dotyczy sekwencjonowania genów:
09:10
we are on the cusp of being able to sequence human genomes
142
534000
4000
jesteśmy niemalże zdolni sekwencjonować ludzkie genomy
09:14
for about 5,000 dollars in about an hour or a half-hour;
143
538000
5000
za ok 5 tys. dolarów, w godzinę lub nawet pół godziny;
09:19
you will see that happen in the next five years.
144
543000
2000
będziecie tego świadkami w ciągu najbliższych 5 lat.
09:21
And what that means is, you are going to walk around
145
545000
2000
Oznacza to, że będziecie wszędzie chodzić
09:23
with your own personal genome on a smart card. It will be here.
146
547000
6000
ze swoim własnym genomem w postaci karty elektronicznej. To będzie miało miejsce.
09:29
And when you buy medicine,
147
553000
2000
A kiedy będziecie kupować lekarstwa,
09:31
you won't be buying a drug that's used for everybody.
148
555000
3000
nie będziecie kupować leku "dla każdego".
09:34
You will give your genome to the pharmacist,
149
558000
3000
Pokażecie swój genom farmaceutce,
09:37
and your drug will be made for you
150
561000
2000
a Wasz lek będzie zrobiony specjalnie dla Was
09:39
and it will work much better than the ones that were --
151
563000
2000
i będzie działał zdecydowanie lepiej niż leki "dla każdego".
09:41
you won't have side effects.
152
565000
2000
Nie będziecie odczuwać skutków ubocznych.
09:43
All those side effects, you know, oily residue and, you know,
153
567000
3000
Wszystkie te skutki uboczne,
09:46
whatever they say in those commercials: forget about that.
154
570000
4000
cokolwiek mówią reklamy: zapomnijcie o tym.
09:50
They're going to make all that stuff go away.
155
574000
2000
Wszystkie te rzeczy znikną.
09:52
What does a genome look like?
156
576000
3000
Jak wygląda genom?
09:55
Well, there it is. It is a long, long series of these base pairs.
157
579000
6000
Proszę bardzo. Jest to bardzo długi ciąg par zasad.
10:01
If you saw the genome for a mouse or for a human it would look no different than this,
158
585000
4000
Gdybyście mogli zobaczyć genom myszy i człowieka, to właśnie tak by wyglądały.
10:05
but what scientists are doing now is
159
589000
2000
To, co teraz robią naukowcy,
10:07
they're understanding what these do and what they mean.
160
591000
4000
to próbują zrozumieć, co te ciągi par zasad robią i co oznaczają.
10:11
Because what Nature is doing is double-clicking all the time.
161
595000
4000
Ponieważ Natura działa określając zadania.
10:15
In other words, the first couple of sentences here,
162
599000
4000
Innymi słowy, pierwsze parę zdań brzmiałoby,
10:19
assuming this is a grape plant:
163
603000
2000
zakładając, że jest to winorośl:
10:21
make a root, make a branch, create a blossom.
164
605000
4000
utwórz korzeń, utwórz gałąź, utwórz kwiatostan.
10:25
In a human being, down in here it could be:
165
609000
4000
U człowieka to mogłoby być:
10:29
make blood cells, start cancer.
166
613000
4000
utwórz komórki krwi, wywołaj raka,
10:33
For me it may be: every calorie you consume, you conserve,
167
617000
7000
Dla mnie to może być: zachowuj każdą zjedzoną kalorię,
10:40
because I come from a very cold climate.
168
624000
3000
ponieważ pochodzę z bardzo chłodnego klimatu.
10:43
For my wife: eat three times as much and you never put on any weight.
169
627000
4000
Dla mojej żony: jedz 3 razy więcej i nigdy nie tyj.
10:47
It's all hidden in this code,
170
631000
2000
Wszystko to jest ukryte w kodzie
10:49
and it's starting to be understood at breakneck pace.
171
633000
4000
i coraz szybciej zaczyna być rozumiane.
10:54
So, what can we do with genomes now that we can read them,
172
638000
3000
Do czego może służyć genom teraz, gdy potrafimy go czytać,
10:57
now that we're starting to have the book of life?
173
641000
2000
teraz, gdy zaczniemy posiadać książkę życia?
10:59
Well, there's many things. Some are exciting.
174
643000
3000
Istnieje wiele rozwiązań. Niektóre są ekscytujące.
11:02
Some people will find very scary. I will tell you a couple of things
175
646000
4000
Inne są przerażające. Zaraz powiem kilka rzeczy,
11:06
that will probably make you want to projectile puke on me, but that's okay.
176
650000
4000
które prawdopodobnie spowodują, ze będziecie chcieli mnie obrzygać, w porządku.
11:10
So, you know, we now can learn the history of organisms.
177
654000
4000
Dzisiaj możemy już poznać historie organizmów.
11:14
You can do a very simple test: scrape your cheek; send it off.
178
658000
3000
Możecie zrobić prosty test: zdrapcie trochę naskórka z policzków i wyślijcie do badania.
11:17
You can find out where your relatives come from;
179
661000
3000
Możecie dowiedzieć się, skąd pochodzą Wasi krewni,
11:20
you can do your genealogy going back thousands of years.
180
664000
3000
możecie sprawdzić swoją genealogię tysiące lat wstecz.
11:23
We can understand functionality. This is really important.
181
667000
3000
Potrafimy zrozumieć działanie. To jest bardzo ważne.
11:26
We can understand, for example, why we create plaque in our arteries,
182
670000
5000
Na przykład rozumiemy, jak powstaje miażdżyca w naszych tętnicach,
11:31
what creates the starchiness inside of a grain,
183
675000
4000
co powoduje niedobór skrobi w ziarnie,
11:35
why does yeast metabolize sugar and produce carbon dioxide.
184
679000
7000
dlaczego drożdże metabolizują cukier i produkują dwutlenek węgla.
11:43
We can also look at, at a grander scale, what creates problems,
185
687000
3000
W nieco szerszej perspektywie możemy zobaczyć, co powoduje problemy,
11:46
what creates disease, and how we may be able to fix them.
186
690000
4000
co wywołuje choroby, i dowiedzieć się, jak je leczyć.
11:50
Because we can understand this,
187
694000
2000
Ponieważ rozumiemy ten proces,
11:52
we can fix them, make better organisms.
188
696000
3000
możemy go poprawić, uczynić organizmy lepszymi.
11:55
Most importantly, what we're learning
189
699000
2000
Najistotniejsze jest jednak to, że dowiedzieliśmy się,
11:57
is that Nature has provided us a spectacular toolbox.
190
701000
5000
że Natura dostarczyła nam wspaniały zestaw narzędzi.
12:02
The toolbox exists.
191
706000
2000
Te narzędzia istnieją.
12:04
An architect far better and smarter than us has given us that toolbox,
192
708000
5000
Architekt o wiele lepszy i mądrzejszy od nas podarował nam ten zestaw narzędzi
12:09
and we now have the ability to use it.
193
713000
3000
i teraz my możemy je użyć.
12:12
We are now not just reading genomes; we are writing them.
194
716000
4000
Już nie tylko odczytujemy genomy - my je tworzymy.
12:16
This company, Synthetic Genomics, I'm involved with,
195
720000
2000
Firma Synthetic Genomics, w której mam swój udział,
12:18
created the first full synthetic genome for a little bug,
196
722000
4000
stworzyła pierwszy całkowicie sztuczny genom małej bakterii,
12:22
a very primitive creature called Mycoplasma genitalium.
197
726000
3000
bardzo prymitywnego stworzenia o nazwie Mycoplasma genitalium.
12:25
If you have a UTI, you've probably -- or ever had a UTI --
198
729000
4000
Jeśli macie zakażenie układu moczowego (ZUM) - lub jeśli kiedykolwiek mieliście ZUM -
12:29
you've come in contact with this little bug.
199
733000
3000
to prawdopodobnie weszliście w kontakt z tym małym stworkiem.
12:32
Very simple -- only has about 246 genes --
200
736000
3000
Jest bardzo prosty: posiada tylko 246 genów.
12:35
but we were able to completely synthesize that genome.
201
739000
6000
I my byliśmy w stanie całkowicie zsyntetyzować ten genom.
12:42
Now, you have the genome and you say to yourself,
202
746000
3000
Czyli tak: masz genom i mówisz do siebie:
12:45
So, if I plug this synthetic genome -- if I pull the old one out and plug it in --
203
749000
5000
"Jeśli wsadzę ten sztuczny genom - jeśli wyciągnę stary i włożę nowy -
12:50
does it just boot up and live?
204
754000
2000
czy ten organizm po prostu się uruchomi i zacznie żyć?"
12:52
Well, guess what. It does.
205
756000
3000
A jak Wam się wydaje? Tak, zacznie żyć.
12:56
Not only does it do that; if you took the genome -- that synthetic genome --
206
760000
6000
Lecz to nie wszystko: gdybyście wzięli genom - ten sztuczny genom -
13:02
and you plugged it into a different critter, like yeast,
207
766000
3000
i włożyli go do innego stworzenia, np: drożdży,
13:05
you now turn that yeast into Mycoplasma.
208
769000
4000
to zmienicie drożdże w Mycoplasmę.
13:09
It's, sort of, like booting up a PC with a Mac O.S. software.
209
773000
5000
To jest jak uruchamianie PC z systemem MAC OS.
13:14
Well, actually, you could do it the other way.
210
778000
2000
Właściwie to możesz zrobić to na odwrót.
13:16
So, you know, by being able to write a genome
211
780000
4000
Jeśli stworzysz genom
13:20
and plug it into an organism,
212
784000
3000
i wsadzisz go do organizmu,
13:23
the software, if you will, changes the hardware.
213
787000
5000
oprogramowanie zmieni budowę urządzenia.
13:28
And this is extremely profound.
214
792000
2000
I to jest niezwykle istotne.
13:30
So, last year the French and Italians announced
215
794000
3000
W zeszłym roku Francuzi i Włosi ogłosili,
13:33
they got together and they went ahead and they sequenced Pinot Noir.
216
797000
4000
że razem udało im się zsekwencjonować genom Pinot Noir.
13:37
The genomic sequence now exists for the entire Pinot Noir organism,
217
801000
6000
Tak wiec obecnie istnieje opis całego genomu Pinot Noir,
13:43
and they identified, once again, about 29,000 genes.
218
807000
4000
w którym rozpoznano około 29 000 genów.
13:47
They have discovered pathways that create flavors,
219
811000
3000
Odkryli, w jaki sposób powstają różne smaki.
13:50
although it's very important to understand
220
814000
2000
Ważne jest jednak, aby zrozumieć,
13:52
that those compounds that it's cranking out
221
816000
3000
że te związki, którymi się operuje,
13:55
have to match a receptor in our genome, in our tongue,
222
819000
3000
muszą pasować do receptorów w naszym genomie, w naszym języku,
13:58
for us to understand and interpret those flavors.
223
822000
3000
abyśmy mogli poznać i zinterpretować te smaki.
14:01
They've also discovered that
224
825000
2000
Odkryli również,
14:03
there's a heck of a lot of activity going on producing aroma as well.
225
827000
4000
że istnieje od groma rożnych reakcji, które ostatecznie dają określony aromat.
14:07
They've identified areas of vulnerability to disease.
226
831000
3000
Dostrzegli obszary odpowiadające za podatność na choroby.
14:10
They now are understanding, and the work is going on,
227
834000
4000
Powoli zaczynają rozumieć - chociaż praca na tym ciągle trwa -
14:14
exactly how this plant works, and we have the capability to know,
228
838000
4000
jak dokładnie ta roślina funkcjonuje. I wreszcie potrafimy zrozumieć,
14:18
to read that entire code and understand how it ticks.
229
842000
4000
potrafimy odczytać cały kod i pojąć, jak to wszystko działa.
14:22
So, then what do you do?
230
846000
2000
No i co dalej?
14:24
Knowing that we can read it, knowing that we can write it, change it,
231
848000
4000
Co dalej - wiedząc, że możemy to odczytać, wiedząc, że możemy to tworzyć, zmieniać,
14:28
maybe write its genome from scratch. So, what do you do?
232
852000
4000
wiedząc, że możemy tworzyć genom od zera. Co dalej?
14:32
Well, one thing you could do is what some people might call Franken-Noir.
233
856000
4000
Co moglibyście zrobić, to spróbować stworzyć organizm, który być może byłby później nazwany Franken-Noir.
14:36
(Laughter)
234
860000
3000
(Śmiech)
14:39
We can build a better vine.
235
863000
2000
Możemy stworzyć lepsze wino.
14:41
By the way, just so you know:
236
865000
2000
Tak na marginesie, aby było jasne:
14:43
you get stressed out about genetically modified organisms;
237
867000
4000
jeśli denerwują Was organizmy zmodyfikowane genetycznie;
14:47
there is not one single vine in this valley or anywhere
238
871000
3000
nie istnieje ani jedna winorośl w Kalifornii, ani gdziekolwiek indziej,
14:50
that is not genetically modified.
239
874000
2000
która nie jest genetycznie zmodyfikowana.
14:52
They're not grown from seeds; they're grafted into root stock;
240
876000
3000
One nie wyrastają z nasion; są zaszczepiane w korzeń.
14:55
they would not exist in nature on their own.
241
879000
2000
Nie przetrwałyby w naturze same.
14:57
So, don't worry about, don't stress about that stuff. We've been doing this forever.
242
881000
4000
Więc nie przejmujcie się i nie stresujcie tym. Robiliśmy to od zawsze.
15:01
So, we could, you know, focus on disease resistance;
243
885000
3000
I teraz na przykład możemy się skupić na odporności na choroby;
15:04
we can go for higher yields without necessarily having
244
888000
4000
możemy skupić się na osiągnięciu większych plonów,
15:08
dramatic farming techniques to do it, or costs.
245
892000
3000
bez stosowania ekstremalnych technik rolniczych, bez zwiększania kosztów.
15:11
We could conceivably expand the climate window:
246
895000
3000
Możemy znacznie rozszerzyć zakres klimatyczny:
15:14
we could make Pinot Noir grow maybe in Long Island, God forbid.
247
898000
5000
moglibyśmy wtedy hodować Pinot Noir na Long Island... uchowaj Boże.
15:19
(Laughter)
248
903000
3000
(Śmiech)
15:23
We could produce better flavors and aromas.
249
907000
3000
Możemy tworzyć lepsze smaki i aromaty.
15:26
You want a little more raspberry, a little more chocolate here or there?
250
910000
3000
Chcielibyście trochę więcej maliny, troszkę więcej czekolady, tu i tam?
15:29
All of these things could conceivably be done,
251
913000
3000
Wszystkie te rzeczy mogłbyby być osiągnięte
15:32
and I will tell you I'd pretty much bet that it will be done.
252
916000
3000
i powiem wam, założę się, że będą osiągnięte.
15:35
But there's an ecosystem here.
253
919000
2000
Ważne jest, by pamiętać o ekosystemie.
15:37
In other words, we're not, sort of, unique little organisms running around;
254
921000
5000
Innymi słowy, nie jesteśmy wyjątkowymi organizmami swawolącymi dookoła.
15:42
we are part of a big ecosystem.
255
926000
2000
Jesteśmy częścią wielkiego ekosystemu.
15:44
In fact -- I'm sorry to inform you --
256
928000
3000
W rzeczywistości - przykro mi, że muszę Wam o tym powiedzieć -
15:47
that inside of your digestive tract is about 10 pounds of microbes
257
931000
4000
wewnątrz Waszego układu pokarmowego żyje ok. 5 kg bakterii,
15:51
which you're circulating through your body quite a bit.
258
935000
3000
które dosyć sprawnie krążą po Waszych ciałach.
15:54
Our ocean's teaming with microbes;
259
938000
3000
Nasze oceany wprost toną w bakteriach.
15:57
in fact, when Craig Venter went and sequenced the microbes in the ocean,
260
941000
5000
Kiedy Craig Venter próbował początkowo sekwencjonować genomy bakterii w oceanach,
16:02
in the first three months tripled the known species on the planet
261
946000
4000
w ciągu pierwszych 3 miesięcy badań trzykrotnie powiększył liczbę znanych gatunków występujących na naszej planecie,
16:06
by discovering all-new microbes in the first 20 feet of water.
262
950000
3000
a wszystkie nowe bakterie odkrył już w pierwszych 6 metrach sześciennych wody.
16:09
We now understand that those microbes have more impact on our climate
263
953000
4000
Dzisiaj wiemy, że te bakterie maja większe znaczenie dla naszego klimatu,
16:13
and regulating CO2 and oxygen than plants do,
264
957000
4000
oraz regulacji CO2 i tlenu niż rośliny,
16:17
which we always thought oxygenate the atmosphere.
265
961000
2000
mimo że dotychczas myśleliśmy, że to rośliny są najważniejsze.
16:19
We find microbial life in every part of the planet:
266
963000
4000
Znajdujemy bakterie w każdym zakątku planety:
16:23
in ice, in coal, in rocks, in volcanic vents; it's an amazing thing.
267
967000
8000
w lodzie, w węglu, w skałach, w kominach wulkanicznych; to jest coś niesamowitego.
16:31
But we've also discovered, when it comes to plants, in plants,
268
975000
5000
Jeśli chodzi o rośliny, odkryliśmy również,
16:36
as much as we understand and are starting to understand their genomes,
269
980000
4000
dzięki temu, że już powoli zaczynamy rozumieć ich genomy,
16:40
it is the ecosystem around them,
270
984000
3000
że istnieje osobny ekosystem wokół nich;
16:43
it is the microbes that live in their root systems,
271
987000
3000
ten ekosystem to bakterie, które żyją w ich systemie korzeniowym,
16:46
that have just as much impact on the character of those plants
272
990000
4000
które maja na nie taki sam wpływ,
16:50
as the metabolic pathways of the plants themselves.
273
994000
4000
jak ścieżki metaboliczne samych roślin.
16:54
If you take a closer look at a root system,
274
998000
3000
Jeśli uważnie przyjrzycie się korzeniom,
16:57
you will find there are many, many, many diverse microbial colonies.
275
1001000
4000
znajdziecie tam wiele, bardzo wiele różnych kolonii bakteryjnych.
17:01
This is not big news to viticulturists;
276
1005000
2000
Nie jest to nowa wiadomość dla hodowców winorośli,
17:03
they have been, you know, concerned with water and fertilization.
277
1007000
4000
którzy zawsze przejmowali się odpowiednim nawadnianiem i nawożeniem.
17:07
And, again, this is, sort of, my notion of shit-against-the-wall pharmacology:
278
1011000
6000
Ponownie jednak jest to wykorzystywanie idei "farmakologicznym gównem w ścianę":
17:13
you know certain fertilizers make the plant more healthy so you put more in.
279
1017000
4000
pewne nawozy czynią roślinę zdrowszą, więc dodaje się ich więcej.
17:17
You don't necessarily know with granularity
280
1021000
4000
Właściwie nie wiadomo dokładnie,
17:21
exactly what organisms are providing what flavors and what characteristics.
281
1025000
6000
jakie organizmy odpowiadają za które smaki i które cechy.
17:27
We can start to figure that out.
282
1031000
3000
Możemy spróbować to wykombinować.
17:30
We all talk about terroir; we worship terroir;
283
1034000
3000
Wszyscy mówią o terroir, czcimy terroir /terroir - specyfika, warunki i klimat uprawy winorośli/
17:33
we say, Wow, is my terroir great! It's so special.
284
1037000
3000
wszyscy mówią: jejku, mój terroir jest doskonały! Jest taki wyjątkowy.
17:36
I've got this piece of land and it creates terroir like you wouldn't believe.
285
1040000
4000
Posiadam skrawek ziemi, który tworzy taki terroir, że nie uwierzylibyście.
17:40
Well, you know, we really, we argue and debate about it --
286
1044000
4000
Cóż, my naprawdę spieramy się i debatujemy na ten temat -
17:44
we say it's climate, it's soil, it's this. Well, guess what?
287
1048000
3000
twierdzimy, że to klimat, gleba... ale wiecie co?
17:47
We can figure out what the heck terroir is.
288
1051000
3000
Możemy wykombinować, czym tak naprawdę jest terroir.
17:50
It's in there, waiting to be sequenced.
289
1054000
3000
Jest tam i czeka, żeby go opisać.
17:53
There are thousands of microbes there.
290
1057000
2000
Istnieje tam tysiące bakterii.
17:55
They're easy to sequence: unlike a human,
291
1059000
2000
Łatwo jest je zsekwencjonować: w przeciwieństwie do człowieka
17:57
they, you know, have a thousand, two thousand genes;
292
1061000
2000
posiadają zaledwie 1000 lub 2000 genów.
17:59
we can figure out what they are.
293
1063000
2000
Możemy dowiedzieć się, co one oznaczają.
18:01
All we have to do is go around and sample, dig into the ground, find those bugs,
294
1065000
7000
Wszystko, co trzeba zrobić, to pobrać próbkę, wykopać trochę ziemi, znaleźć te bakterie,
18:08
sequence them, correlate them to the kinds of characteristics we like and don't like --
295
1072000
5000
zsekwencjonować je i odszukać współzależności tych cech, które lubimy i tych, których nie lubimy.
18:13
that's just a big database -- and then fertilize.
296
1077000
3000
Bo to jest po prostu wielka baza danych - a później pozostaje już tylko nawozić.
18:16
And then we understand what is terroir.
297
1080000
3000
I wtedy zrozumiemy, czym jest terroir.
18:20
So, some people will say, Oh, my God, are we playing God?
298
1084000
2000
Niektórzy ludzie powiedzą: Och, mój Boże, czy stawiamy się w roli Boga?
18:22
Are we now, if we engineer organisms, are we playing God?
299
1086000
5000
Czy teraz, kiedy projektujemy organizmy, stawiamy się w roli Boga?
18:27
And, you know, people would always ask James Watson --
300
1091000
3000
I ludzie ciągle pytają Jamesa Watsona -
18:30
he's not always the most politically correct guy ...
301
1094000
2000
a on nie zawsze jest poprawny politycznie...
18:32
(Laughter)
302
1096000
1000
(Śmiech)
18:33
... and they would say, "Are, you know, are you playing God?"
303
1097000
5000
...i ludzie pytają: "Czy stawiasz się w roli Pana Boga?"
18:38
And he had the best answer I ever heard to this question:
304
1102000
3000
I on dał najlepszą odpowiedź na to pytanie, jaką kiedykolwiek słyszałem:
18:41
"Well, somebody has to."
305
1105000
2000
"Cóż, ktoś musi."
18:43
(Laughter)
306
1107000
3000
(Śmiech)
18:46
I consider myself a very spiritual person,
307
1110000
4000
Uważam się za osobę bardzo uduchowioną,
18:50
and without, you know, the organized religion part,
308
1114000
3000
tylko bez tej całej zorganizowanej religijnej części,
18:53
and I will tell you: I don't believe there's anything unnatural.
309
1117000
4000
i powiem wam: nie wierzę, że jest w tym coś nienaturalnego.
18:57
I don't believe that chemicals are unnatural.
310
1121000
4000
Nie wierzę, że chemia jest nienaturalna.
19:01
I told you I'm going to make some of you puke.
311
1125000
2000
Mówiłem, że wielu z Was będzie chciało puścić pawia.
19:03
It's very simple: we don't invent molecules, compounds.
312
1127000
4000
To jest bardzo proste: my nie wymyślamy cząsteczek i związków.
19:07
They're here. They're in the universe.
313
1131000
2000
One są tutaj, są częścią tego świata.
19:09
We reorganize things, we change them around,
314
1133000
3000
My je przestawiamy i zmieniamy,
19:12
but we don't make anything unnatural.
315
1136000
3000
lecz nie tworzymy niczego, co jest nienaturalne.
19:15
Now, we can create bad impacts --
316
1139000
2000
Efekty tego mogą być szkodliwe
19:17
we can poison ourselves; we can poison the Earth --
317
1141000
2000
- możemy zatruć siebie lub nasza planetę -
19:19
but that's just a natural outcome of a mistake we made.
318
1143000
4000
lecz jest to jedynie naturalny rezultat naszych błędów.
19:23
So, what's happening today is, Nature is presenting us with a toolbox,
319
1147000
4000
Obecnie natura daje nam narzędzia,
19:27
and we find that this toolbox is very extensive.
320
1151000
4000
a my odkrywamy, jak bardzo są one potężne.
19:31
There are microbes out there that actually make gasoline, believe it or not.
321
1155000
4000
Wierzcie w to lub nie, ale istnieją bakterie, które produkują benzynę.
19:35
There are microbes, you know -- go back to yeast.
322
1159000
2000
Istnieją mikroorganizmy - wróćmy do drożdży,
19:37
These are chemical factories;
323
1161000
2000
które są fabrykami chemicznymi.
19:39
the most sophisticated chemical factories are provided by Nature,
324
1163000
4000
Najbardziej wyszukane fabryki chemiczne dostarcza nam Natura,
19:43
and we now can use those.
325
1167000
3000
i teraz możemy je wykorzystać.
19:46
There also is a set of rules.
326
1170000
2000
Istnieje również pewien zestaw reguł.
19:48
Nature will not allow you to --
327
1172000
3000
Natura nie pozwoli Wam na wszystko -
19:51
we could engineer a grape plant, but guess what.
328
1175000
2000
możemy zaprojektować winogrono, ale wiecie co?
19:53
We can't make the grape plant produce babies.
329
1177000
2000
Nie możemy sprawić, aby winogrono produkowało potomstwo.
19:55
Nature has put a set of rules out there.
330
1179000
3000
Natura ustanowiła tutaj pewien zestaw reguł.
19:58
We can work within the rules; we can't break the rules;
331
1182000
3000
Możemy działać w granicach tych reguł, ale nie możemy ich łamać.
20:01
we're just learning what the rules are.
332
1185000
2000
Po prostu się ich uczymy.
20:03
I just ask the question, if you could cure all disease --
333
1187000
4000
Zadam szybkie pytanie, gdybyście mogli uleczyć wszystkie choroby -
20:07
if you could make disease go away,
334
1191000
2000
gdybyście mogli sprawić, że choroby przestałyby istnieć,
20:09
because we understand how it actually works,
335
1193000
2000
ponieważ rozumiemy, jak to wszystko działa;
20:11
if we could end hunger by being able to create nutritious, healthy plants
336
1195000
5000
gdybyśmy mogli skończyć z głodem dzięki stworzeniu bardziej odżywczych, zdrowych roślin,
20:16
that grow in very hard-to-grow environments,
337
1200000
3000
które będą rosły w ciężkich warunkach środowiskowych;
20:19
if we could create clean and plentiful energy --
338
1203000
3000
gdybyśmy mogli stworzyć czyste i bogate źródło energii -
20:22
we, right in the labs at Synthetic Genomics,
339
1206000
3000
w laboratoriach Synthetic Genomics mamy jednokomórkowe organizmy,
20:25
have single-celled organisms that are taking carbon dioxide
340
1209000
4000
które pobierając dwutlenek węgla
20:29
and producing a molecule very similar to gasoline.
341
1213000
4000
produkują cząsteczki bardzo podobne do benzyny.
20:33
So, carbon dioxide -- the stuff we want to get rid of -- not sugar, not anything.
342
1217000
5000
Dwutlenek węgla - substancja, której chcemy się pozbyć - bez cukru, bez niczego.
20:38
Carbon dioxide, a little bit of sunlight,
343
1222000
3000
Dwutlenek węgla, odrobina promieni słonecznych
20:41
you end up with a lipid that is highly refined.
344
1225000
5000
i otrzymujemy wysoce oczyszczony lipid.
20:46
We could solve our energy problems; we can reduce CO2,;
345
1230000
4000
Moglibyśmy rozwiązać problem energetyczny, możemy zredukować ilość CO2,
20:50
we could clean up our oceans; we could make better wine.
346
1234000
3000
możemy oczyścić oceany i wyprodukować świetne wino.
20:53
If we could, would we?
347
1237000
3000
Gdybyśmy mogli zrobić to wszystko, czy myślicie, że zrobilibyśmy?
20:56
Well, you know, I think the answer is very simple:
348
1240000
3000
Ja sądzę, że odpowiedź jest bardzo prosta:
20:59
working with Nature, working with this tool set that we now understand,
349
1243000
5000
praca z Naturą, praca z tymi narzędziami, które teraz potrafimy zrozumieć,
21:04
is the next step in humankind's evolution.
350
1248000
3000
oznacza następny krok w ewolucji człowieka.
21:07
And all I can tell you is, stay healthy for 20 years.
351
1251000
4000
I wszystko, co mogę wam powiedzieć, to pozostańcie zdrowi przez następne 20 lat.
21:11
If you can stay healthy for 20 years, you'll see 150, maybe 300.
352
1255000
3000
Jeśli będziecie zdrowi przez następne 20 lat, to dożyjecie 150, a może nawet 300 lat.
21:14
Thank you.
353
1258000
2000
Dziękuję.
ABOUT THE SPEAKER
Barry Schuler - EntrepreneurBarry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics.
Why you should listen
If in the mid-'90s tech revolution you found yourself intimidated by command lines (or computers in general), chances are you had your first encounter with email through America Online. Above those first-month-free CDs, the main appeal was its easy-as-a-microwave interface, which Barry Schuler and his team at Medior designed. While the other techies were complaining of eternal September, Schuler remained a populist, passionate about spreading accessibility to the next generation of services that he foresaw changing the world. (Earlier, he had developed and marketed color desktop apps for Apple.)
Schuler later served as AOL's CEO when it acquired Time Warner. But now, as high-tech democratization continues, Schuler wants to direct the momentum toward genomics. As managing director of Draper Fisher Jurvetson, he's funding next-thing projects in tech, and he also serves on the board of Synthetic Genomics. A lover of wine (and a proponent of using genetics to enhance wine grapes), he owns Meteor Vineyard in Napa Valley. He's currently CEO of Raydiance, which is developing laser technology for healthcare use.
Barry Schuler | Speaker | TED.com