TED2008
Paul Rothemund: DNA folding, in detail
Поль Ротмунд подробно рассказывает об укладке ДНК
Filmed:
Readability: 4
752,456 views
На TED-2007 Поль Ротмунд давал краткий обзор своей специализации, укладки ДНК. На этот раз он ясно и достаточно подробно раскрывает её колоссальные возможности – создание самосборных миниатюрных машин.
Paul Rothemund - DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of. Full bio
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
So, people argue vigorously about the definition of life.
0
0
3000
Как вы знаете, люди очень живо обсуждают, как дать определение жизни.
00:15
They ask if it should have reproduction in it, or metabolism, or evolution.
1
3000
5000
Обсуждают, следует ли включать туда воспроизводство, метаболизм, эволюцию.
00:20
And I don't know the answer to that, so I'm not going to tell you.
2
8000
2000
Ответ на это я не знаю, и говорить об этом не собираюсь.
00:22
I will say that life involves computation.
3
10000
3000
Но я хочу сказать, что жизнь включает в себя вычисления.
00:25
So this is a computer program.
4
13000
2000
То есть это – компьютерная программа.
00:27
Booted up in a cell, the program would execute,
5
15000
3000
Будучи загруженной в клетку, программа выполнится,
00:30
and it could result in this person;
6
18000
3000
и в результате получится этот человек,
00:33
or with a small change, it could result in this person;
7
21000
3000
или, при небольшом изменении, может получиться этот человек –
00:36
or another small change, this person;
8
24000
2000
или, ещё одно изменение, и – этот,
00:38
or with a larger change, this dog,
9
26000
3000
или, при более серьезном изменении – эта собака,
00:41
or this tree, or this whale.
10
29000
2000
или это дерево, или этот кит.
00:43
So now, if you take this metaphor
11
31000
2000
Так вот, если серьёзно принять
00:45
[of] genome as program seriously,
12
33000
2000
такую метафору генома как программы,
00:47
you have to consider that Chris Anderson
13
35000
2000
то придется считать, что Крис Андерсон –
00:49
is a computer-fabricated artifact, as is Jim Watson,
14
37000
3000
это продукт работы компьютера, равно как и Джим Уотсон,
00:52
Craig Venter, as are all of us.
15
40000
3000
Крейг Вентер, а также любой из нас.
00:55
And in convincing yourself that this metaphor is true,
16
43000
2000
Что касается убедительности этой метафоры,
00:57
there are lots of similarities between genetic programs
17
45000
2000
то достаточно найти много схожего между генетическими
00:59
and computer programs that could help to convince you.
18
47000
3000
и компьютерными программами, чтобы иметь возможность убедиться.
01:02
But one, to me, that's most compelling
19
50000
2000
Лично для меня самый убедительный аргумент – это
01:04
is the peculiar sensitivity to small changes
20
52000
3000
удивительная чувствительность к малым изменениям,
01:07
that can make large changes in biological development -- the output.
21
55000
3000
которая, как результат, приводит к большим вариациям биологического развития.
01:10
A small mutation can take a two-wing fly
22
58000
2000
Малая мутация способна превратить двукрылую муху
01:12
and make it a four-wing fly.
23
60000
1000
в 4-х-крылую.
01:13
Or it could take a fly and put legs where its antennae should be.
24
61000
4000
Или способна у мухи посадить ножки там, где у неё должны быть усики.
01:17
Or if you're familiar with "The Princess Bride,"
25
65000
2000
Или, для тех, кому знаком [роман и фильм] «Принцесса-невеста»,
01:19
it could create a six-fingered man.
26
67000
2000
малая мутация способна создать человека с 6-ю пальцами.
01:21
Now, a hallmark of computer programs
27
69000
2000
Так вот, характерной чертой компьютерных программ является
01:23
is just this kind of sensitivity to small changes.
28
71000
3000
как раз такого рода чувствительность к малым изменениям.
01:26
If your bank account's one dollar, and you flip a single bit,
29
74000
2000
Если на вашем банковском счету 1 доллар, и вы поменяете всего один бит,
01:28
you could end up with a thousand dollars.
30
76000
2000
там может оказаться 1000 долларов.
01:30
So these small changes are things that I think
31
78000
3000
Эти малые изменения, по моему мнению,
01:33
that -- they indicate to us that a complicated computation
32
81000
2000
и указывают на то, что в основе усиления амплитуды изменений
01:35
in development is underlying these amplified, large changes.
33
83000
4000
лежит сложный вычислительный процесс.
01:39
So now, all of this indicates that there are molecular programs underlying biology,
34
87000
6000
При этом всё указывает на наличие молекулярных программ в основе
01:45
and it shows the power of molecular programs -- biology does.
35
93000
4000
биологических процессов, и мощь молекулярных программ доказывается биологией.
01:49
And what I want to do is write molecular programs,
36
97000
2000
Моя цель – писать молекулярные программы
01:51
potentially to build technology.
37
99000
2000
с потенциалом создания технологии.
01:53
And there are a lot of people doing this,
38
101000
1000
Занимается этим масса специалистов
01:54
a lot of synthetic biologists doing this, like Craig Venter.
39
102000
3000
по синтетической биологии, таких как Крейг Вентер;
01:57
And they concentrate on using cells.
40
105000
2000
они концентрируются на использовании клеток.
01:59
They're cell-oriented.
41
107000
2000
Их работы – ориентированы на клетки.
02:01
So my friends, molecular programmers, and I
42
109000
2000
Мы с моими друзьями, молекулярными программистами,
02:03
have a sort of biomolecule-centric approach.
43
111000
2000
сконцентрировались на, как бы, био-молекулярном подходе.
02:05
We're interested in using DNA, RNA and protein,
44
113000
3000
Мы начинаем с ДНК, РНК и белка,
02:08
and building new languages for building things from the bottom up,
45
116000
3000
и строим новые языки для построения снизу вверх,
02:11
using biomolecules,
46
119000
1000
с использованием биомолекул,
02:12
potentially having nothing to do with biology.
47
120000
3000
что в принципе может не иметь ничего общего с биологией.
02:15
So, these are all the machines in a cell.
48
123000
4000
Итак, внутри клетки имеются вот эти машины.
02:19
There's a camera.
49
127000
2000
Вот – камера.
02:21
There's the solar panels of the cell,
50
129000
1000
Вот – солнечные батареи клетки,
02:22
some switches that turn your genes on and off,
51
130000
2000
переключатели для включения и выключения генов,
02:24
the girders of the cell, motors that move your muscles.
52
132000
3000
опорные балки для клетки, моторчики для движения мускулов.
02:27
My little group of molecular programmers
53
135000
2000
Мы в нашей небольшой группе молекулярных программистов
02:29
are trying to refashion all of these parts from DNA.
54
137000
4000
пытаемся переделать все эти элементы из ДНК.
02:33
We're not DNA zealots, but DNA is the cheapest,
55
141000
2000
Мы не энтузиасты ДНК, но ДНК – это наиболее дешёвый,
02:35
easiest to understand and easy to program material to do this.
56
143000
3000
наиболее понятный и наиболее легко программируемый для этого материал.
02:38
And as other things become easier to use --
57
146000
2000
По мере того, как станет легче использовать прочие вещи –
02:40
maybe protein -- we'll work with those.
58
148000
3000
возможно, белок, – мы будем работать и с ними.
02:43
If we succeed, what will molecular programming look like?
59
151000
2000
Как будет выглядеть молекулярное программирование если мы добьемся успеха?
02:45
You're going to sit in front of your computer.
60
153000
2000
Вы садитесь за свой компьютер,
02:47
You're going to design something like a cell phone,
61
155000
2000
и собираетесь проектировать, скажем, сотовый телефон.
02:49
and in a high-level language, you'll describe that cell phone.
62
157000
2000
Вы описываете желаемый телефон на высокоуровневом языке,
02:51
Then you're going to have a compiler
63
159000
2000
а затем запускаете компилятор,
02:53
that's going to take that description
64
161000
1000
который, исходя из вашего описания,
02:54
and it's going to turn it into actual molecules
65
162000
2000
преобразует его в описание реальных молекул.
02:56
that can be sent to a synthesizer
66
164000
2000
Это описание отправляется в синтезатор,
02:58
and that synthesizer will pack those molecules into a seed.
67
166000
3000
а синтезатор упаковывает эти молекулы и получается одно семя.
03:01
And what happens if you water and feed that seed appropriately,
68
169000
3000
Если это семя соответствующим образом поливать и питать,
03:04
is it will do a developmental computation,
69
172000
2000
то оно проделает все необходимые для его развития вычисления,
03:06
a molecular computation, and it'll build an electronic computer.
70
174000
3000
молекулярные вычисления, и построит электронный компьютер.
03:09
And if I haven't revealed my prejudices already,
71
177000
2000
А раз уж я ещё не раскрывал свои убеждения, скажу, что,
03:12
I think that life has been about molecular computers
72
180000
2000
по моему мнению, жизнь идёт путём того, что молекулярные компьютеры
03:14
building electrochemical computers,
73
182000
2000
строят электрохимические компьютеры, которые
03:16
building electronic computers,
74
184000
2000
строят электронные компьютеры, которые,
03:18
which together with electrochemical computers
75
186000
2000
вместе с электрохимическими компьютерами,
03:20
will build new molecular computers,
76
188000
2000
построят новые молекулярные компьютеры,
03:22
which will build new electronic computers, and so forth.
77
190000
3000
которые построят новые электронные компьютеры, и т.д.
03:25
And if you buy all of this,
78
193000
1000
Если вы готовы всё это принять,
03:26
and you think life is about computation, as I do,
79
194000
2000
и считаете, также как и я, что жизнь всецело состоит из вычислений,
03:28
then you look at big questions through the eyes of a computer scientist.
80
196000
3000
тогда вы будете смотреть на мир глазами специалиста по компьютерным технологиям.
03:31
So one big question is, how does a baby know when to stop growing?
81
199000
4000
Тут возникает один большой вопрос. Откуда ребёнок знает, что пора прекращать рост?
03:35
And for molecular programming,
82
203000
2000
Для молекулярного программиста
03:37
the question is how does your cell phone know when to stop growing?
83
205000
2000
вопрос состоит в том, откуда сотовому телефону знать, что пора прекращать рост?
03:39
(Laughter)
84
207000
1000
(Смех)
03:40
Or how does a computer program know when to stop running?
85
208000
3000
Или, откуда компьютерной программе знать, что пора остановиться?
03:43
Or more to the point, how do you know if a program will ever stop?
86
211000
3000
А ещё точнее, откуда мы знаем, что программа вообще остановится?
03:46
There are other questions like this, too.
87
214000
2000
Есть и другие вопросы, подобные этому.
03:48
One of them is Craig Venter's question.
88
216000
2000
Один из них – вопрос, поставленный Крейг Вентером.
03:50
Turns out I think he's actually a computer scientist.
89
218000
2000
Оказывается, Крейг – настоящий, как я считаю, специалист по компьютерным наукам.
03:52
He asked, how big is the minimal genome
90
220000
3000
Он спросил, каков минимальный размер генома, который необходим
03:55
that will give me a functioning microorganism?
91
223000
2000
для создания функционирующего микроорганизма?
03:57
How few genes can I use?
92
225000
2000
Насколько малым числом ген можно обойтись?
03:59
This is exactly analogous to the question,
93
227000
2000
Это в точности аналогично вопросу о том,
04:01
what's the smallest program I can write
94
229000
1000
программу какого минимального размера можно написать,
04:02
that will act exactly like Microsoft Word?
95
230000
2000
чтобы она работала в точности, как Microsoft Word?
04:04
(Laughter)
96
232000
1000
(Смех)
04:05
And just as he's writing, you know, bacteria that will be smaller,
97
233000
4000
Аналогично тому, как он пишет малые бактерии –
04:09
he's writing genomes that will work,
98
237000
1000
он пишет геномы, которые сделают дело –
04:10
we could write smaller programs
99
238000
2000
так же и мы могли бы написать малые программы,
04:12
that would do what Microsoft Word does.
100
240000
2000
которые бы делали всё, что делает Microsoft Word.
04:14
But for molecular programming, our question is,
101
242000
2000
Но в молекулярном программировании вопрос стоит так:
04:16
how many molecules do we need to put in that seed to get a cell phone?
102
244000
4000
сколько молекул необходимо поместить в семя, чтобы получить телефон?
04:20
What's the smallest number we can get away with?
103
248000
2000
Каким их минимальным числом можно обойтись?
04:22
Now, these are big questions in computer science.
104
250000
2000
Так вот, для компьютерных технологий – это большие проблемы.
04:24
These are all complexity questions,
105
252000
2000
Это вопросы уровня сложности,
04:26
and computer science tells us that these are very hard questions.
106
254000
2000
и в компьютерных технологиях они считаются очень трудными вопросами.
04:28
Almost -- many of them are impossible.
107
256000
2000
Многие из них неразрешимы.
04:30
But for some tasks, we can start to answer them.
108
258000
3000
Но в отношении некоторых задач, всё же, можно попытаться ответить на них.
04:33
So, I'm going to start asking those questions
109
261000
1000
Потому, я поставлю эти вопросы
04:34
for the DNA structures I'm going to talk about next.
110
262000
3000
для структур ДНК, о которых сейчас расскажу.
04:37
So, this is normal DNA, what you think of as normal DNA.
111
265000
3000
Вот – нормальная ДНК. Та, которую принято считать нормальной.
04:40
It's double-stranded, it's a double helix,
112
268000
2000
Она имеет две нити и двойную спираль.
04:42
has the As, Ts, Cs and Gs that pair to hold the strands together.
113
270000
3000
Имеет парные A, T, C, G, которые удерживают нити вместе.
04:45
And I'm going to draw it like this sometimes,
114
273000
2000
Иногда я это буду показывать вот так,
04:47
just so I don't scare you.
115
275000
2000
просто чтобы не напугать вас.
04:49
We want to look at individual strands and not think about the double helix.
116
277000
3000
Мы будем рассматривать отдельные нити и не думать о двойной спирали.
04:52
When we synthesize it, it comes single-stranded,
117
280000
3000
При синтезировании мы получаем однонитевые структуры,
04:55
so we can take the blue strand in one tube
118
283000
3000
поэтому мы можем взять синюю нить в одной пробирке,
04:58
and make an orange strand in the other tube,
119
286000
2000
и сделать оранжевую нить – в другой;
05:00
and they're floppy when they're single-stranded.
120
288000
2000
они гибкие, пока находятся по отдельности.
05:02
You mix them together and they make a rigid double helix.
121
290000
3000
Но если их перемешать, они составят негнущуюся двойную спираль.
05:05
Now for the last 25 years,
122
293000
2000
За последние 25 лет
05:07
Ned Seeman and a bunch of his descendants
123
295000
2000
Нед Симан и целый ряд его последователей
05:09
have worked very hard and made beautiful three-dimensional structures
124
297000
3000
очень интенсивно потрудились и создали трёхмерные структуры,
05:12
using this kind of reaction of DNA strands coming together.
125
300000
3000
используя эту реакцию ДНК на перемешивание.
05:15
But a lot of their approaches, though elegant, take a long time.
126
303000
3000
Однако многие из их, в общем-то, элегантных подходов требуют много времени.
05:18
They can take a couple of years, or it can be difficult to design.
127
306000
3000
Может понадобиться несколько лет, или их может быть тяжело проектировать.
05:21
So I came up with a new method a couple of years ago
128
309000
3000
И вот пару лет назад, я предложил новый метод,
05:24
I call DNA origami
129
312000
1000
который я назвал ДНК-оригами.
05:25
that's so easy you could do it at home in your kitchen
130
313000
2000
Он настолько прост, что вы можете этим заниматься дома на кухне,
05:27
and design the stuff on a laptop.
131
315000
2000
и спроектировать всё на портативном компьютере.
05:29
But to do it, you need a long, single strand of DNA,
132
317000
3000
Однако, для этого нужна очень длинная нить ДНК,
05:32
which is technically very difficult to get.
133
320000
2000
а её технически очень трудно получить.
05:34
So, you can go to a natural source.
134
322000
2000
Можно обратиться к естественному источнику.
05:36
You can look in this computer-fabricated artifact,
135
324000
2000
Можно заглянуть внутрь этого продукта работы компьютера,
05:38
and he's got a double-stranded genome -- that's no good.
136
326000
2000
но его 2-х-нитевой геном ничего не даст.
05:40
You look in his intestines. There are billions of bacteria.
137
328000
3000
Можно заглянуть внутрь его кишечного тракта, где есть
05:43
They're no good either.
138
331000
2000
миллиарды бактерий – тоже без толку.
05:45
Double strand again, but inside them, they're infected with a virus
139
333000
2000
Опять двойные нити, но внутри они заражены вирусом,
05:47
that has a nice, long, single-stranded genome
140
335000
3000
который имеет прекрасный, длинный, однонитевой геном.
05:50
that we can fold like a piece of paper.
141
338000
2000
Мы можем сложить его как лист бумаги,
05:52
And here's how we do it.
142
340000
1000
и вот как мы это делаем.
05:53
This is part of that genome.
143
341000
1000
Это – часть того генома.
05:54
We add a bunch of short, synthetic DNAs that I call staples.
144
342000
3000
Мы добавляем серию коротких синтетических ДНК, которые я назвал «скрепками».
05:57
Each one has a left half that binds the long strand in one place,
145
345000
4000
Каждая из них имеет левую половинку, которая стыкуется с длинной нитью в одном пункте,
06:01
and a right half that binds it in a different place,
146
349000
3000
и правую половинку, которая стыкуется с ней в другом пункте,
06:04
and brings the long strand together like this.
147
352000
2000
и завязывает длинную нить примерно так.
06:07
The net action of many of these on that long strand
148
355000
2000
Результатом воздействия многих скрепок на длинную нить
06:09
is to fold it into something like a rectangle.
149
357000
2000
является укладка её в нечто типа прямоугольника.
06:11
Now, we can't actually take a movie of this process,
150
359000
2000
Киносъёмку этого процесса сделать невозможно,
06:13
but Shawn Douglas at Harvard
151
361000
2000
но Шон Дуглас в Гарварде
06:15
has made a nice visualization for us
152
363000
2000
создал для нас хорошую визуализацию,
06:17
that begins with a long strand and has some short strands in it.
153
365000
4000
которая начинается с длинной нити и нескольких коротких нитей.
06:21
And what happens is that we mix these strands together.
154
369000
4000
Наши действия состоят в перемешивании этих нитей.
06:25
We heat them up, we add a little bit of salt,
155
373000
2000
Нагреваем, добавляем немного соли,
06:27
we heat them up to almost boiling and cool them down,
156
375000
2000
нагреваем почти до кипения, охлаждаем,
06:29
and as we cool them down,
157
377000
1000
и по мере охлаждения
06:30
the short strands bind the long strands
158
378000
2000
короткие нити стыкуются с длинными
06:32
and start to form structure.
159
380000
2000
и начинают формировать структуру.
06:34
And you can see a little bit of double helix forming there.
160
382000
3000
Здесь видно начало формирования двойной спирали.
06:38
When you look at DNA origami,
161
386000
2000
Если посмотреть на ДНК-оригами,
06:40
you can see that what it really is,
162
388000
3000
то можно увидеть, что на самом деле,
06:43
even though you think it's complicated,
163
391000
1000
даже если это покажется сложным,
06:44
is a bunch of double helices that are parallel to each other,
164
392000
3000
здесь – серия параллельных друг другу двойных спиралей,
06:47
and they're held together
165
395000
2000
удерживаемых вместе через те пункты,
06:49
by places where short strands go along one helix
166
397000
2000
где короткие нити идут вдоль одной спирали,
06:51
and then jump to another one.
167
399000
2000
но затем перепрыгивают на другую.
06:53
So there's a strand that goes like this, goes along one helix and binds --
168
401000
3000
Так что, вот нить, которая идёт вот так, идёт вдоль одной спирали и стыкуется,
06:56
it jumps to another helix and comes back.
169
404000
2000
перепрыгивает на другую спираль и возвращается,
06:58
That holds the long strand like this.
170
406000
2000
и это удерживает длинную нить вот таким образом.
07:00
Now, to show that we could make any shape or pattern
171
408000
3000
Чтобы доказать, что мы можем создать какую угодно форму и фигуру,
07:03
that we wanted, I tried to make this shape.
172
411000
2000
я попробовал вот эту форму.
07:06
I wanted to fold DNA into something that goes up over the eye,
173
414000
2000
Я хотел, чтобы ДНК уложилась вот так: вверх к глазу,
07:08
down the nose, up the nose, around the forehead,
174
416000
3000
вниз по носу, вверх по носу, вокруг лба,
07:11
back down and end in a little loop like this.
175
419000
3000
обратно вниз и кончик в виде такой вот петельки.
07:14
And so, I thought, if this could work, anything could work.
176
422000
3000
Идея была в том, что если удастся это, то удастся и всё, что угодно.
07:17
So I had the computer program design the short staples to do this.
177
425000
3000
А потому я заставил компьютерную программу спроектировать для этой цели короткие «скрепки».
07:20
I ordered them; they came by FedEx.
178
428000
2000
Я заказал их, получил по [срочной почте] FedEx
07:22
I mixed them up, heated them, cooled them down,
179
430000
2000
перемешал, подогрел, охладил,
07:24
and I got 50 billion little smiley faces
180
432000
4000
и получил 50 миллиардов смайликов,
07:28
floating around in a single drop of water.
181
436000
2000
свободно плавающих в одной капле воды.
07:30
And each one of these is just
182
438000
2000
Каждая из них имеет размер,
07:32
one-thousandth the width of a human hair, OK?
183
440000
4000
представьте себе, в одну тысячную толщины человеческого волоса.
07:36
So, they're all floating around in solution, and to look at them,
184
444000
3000
Вот все они плавают в растворе, но, чтобы их увидеть,
07:39
you have to get them on a surface where they stick.
185
447000
2000
надо сделать так, чтобы они прилипли к какой-нибудь поверхности.
07:41
So, you pour them out onto a surface
186
449000
2000
А потому мы выливаем их на поверхность,
07:43
and they start to stick to that surface,
187
451000
2000
и они начинают к ней прилипать,
07:45
and we take a picture using an atomic-force microscope.
188
453000
2000
а мы делаем съёмку с помощью атомно-силового микроскопа.
07:47
It's got a needle, like a record needle,
189
455000
2000
Он оснащён иглой, подобно проигрывателю,
07:49
that goes back and forth over the surface,
190
457000
2000
которая ходит взад-вперёд по поверхности,
07:51
bumps up and down, and feels the height of the first surface.
191
459000
3000
и, сталкиваясь с неровностями, чувствует высоту первой поверхности.
07:54
It feels the DNA origami.
192
462000
2000
Он чувствует ДНК-оригами.
07:56
There's the atomic-force microscope working
193
464000
2000
Вот атомно-силовой микроскоп в действии,
07:59
and you can see that the landing's a little rough.
194
467000
1000
вам видно, что результат грубоват.
08:00
When you zoom in, they've got, you know,
195
468000
2000
Если увеличить, то видно, как
08:02
weak jaws that flip over their heads
196
470000
1000
слабые челюсти взлетели выше головы,
08:03
and some of their noses get punched out, but it's pretty good.
197
471000
3000
некоторые носы разбиты, но всё же неплохо.
08:06
You can zoom in and even see the extra little loop,
198
474000
2000
Приблизившись ещё, можно даже увидеть маленькую петлю,
08:08
this little nano-goatee.
199
476000
2000
в виде нано-бородки.
08:10
Now, what's great about this is anybody can do this.
200
478000
3000
Самое лучшее в этом – то, что это способен создать каждый.
08:13
And so, I got this in the mail about a year after I did this, unsolicited.
201
481000
4000
Примерно через год после того, как мне удалось это сделать, я получаю вот что
08:17
Anyone know what this is? What is it?
202
485000
3000
от неизвестного мне отправителя. Кто знает, что это?
08:20
It's China, right?
203
488000
2000
Это – Китай.
08:22
So, what happened is, a graduate student in China,
204
490000
2000
Одна китайская студентка магистратуры, по имени Лулу Цзянь,
08:24
Lulu Qian, did a great job.
205
492000
2000
сделала прекрасную вещь.
08:26
She wrote all her own software
206
494000
2000
Она сама написала программу
08:28
to design and built this DNA origami,
207
496000
2000
для проектирования и создала это ДНК-оригами,
08:30
a beautiful rendition of China, which even has Taiwan,
208
498000
3000
красивое изображение Китая, на котором даже есть Тайвань.
08:33
and you can see it's sort of on the world's shortest leash, right?
209
501000
3000
Видно, что его держат на самом, по-видимому, коротком в мире поводке.
08:36
(Laughter)
210
504000
2000
(Смех) [ревностность реакции КНР на Тайвань]
08:39
So, this works really well
211
507000
1000
Итак, это прекрасно функционирует
08:41
and you can make patterns as well as shapes, OK?
212
509000
2000
и мы можем создавать фигуры и формы.
08:44
And you can make a map of the Americas and spell DNA with DNA.
213
512000
3000
Можно создать карту двух Америк, надпись ДНК с помощью ДНК.
08:47
And what's really neat about it --
214
515000
3000
Самая прекрасная сторона в этом…
08:50
well, actually, this all looks like nano-artwork,
215
518000
2000
вообще-то всё это похоже на произведения искусства нано-размеров,
08:52
but it turns out that nano-artwork
216
520000
1000
но дело в том, что нано-искусство –
08:53
is just what you need to make nano-circuits.
217
521000
2000
это и есть всё, что надо для создания нано-схем.
08:55
So, you can put circuit components on the staples,
218
523000
2000
Значит, можно поставить компоненты схем на скрепки,
08:57
like a light bulb and a light switch.
219
525000
2000
подобно лампочке и переключателю,
08:59
Let the thing assemble, and you'll get some kind of a circuit.
220
527000
3000
запустить процесс сборки и получить некую схему.
09:02
And then you can maybe wash the DNA away and have the circuit left over.
221
530000
3000
А потом, может быть, удастся смыть ДНК и получить в осадке схему.
09:05
So, this is what some colleagues of mine at Caltech did.
222
533000
2000
Это и сделали мои коллеги в Калтехе.
09:07
They took a DNA origami, organized some carbon nano-tubes,
223
535000
3000
Они взяли ДНК-оригами, организовали углеродные нано-пробирки,
09:10
made a little switch, you see here, wired it up,
224
538000
2000
сделали вот тут маленький переключатель, соединили его,
09:12
tested it and showed that it is indeed a switch.
225
540000
3000
протестировали и убедились, что это действительно переключатель.
09:15
Now, this is just a single switch
226
543000
2000
Так вот, это – всего лишь один переключатель,
09:17
and you need half a billion for a computer, so we have a long way to go.
227
545000
4000
а для компьютера нужно полмиллиарда, так что ещё есть, над чем поработать.
09:21
But this is very promising
228
549000
2000
Но это многообещающе,
09:23
because the origami can organize parts just one-tenth the size
229
551000
5000
потому что оригами может создать элементы размера 1/10 того,
09:28
of those in a normal computer.
230
556000
1000
что имеется в обычном компьютере.
09:29
So it's very promising for making small computers.
231
557000
3000
Значит, это очень перспективно для создания малых компьютеров.
09:32
Now, I want to get back to that compiler.
232
560000
3000
Теперь я вернусь к компилятору.
09:35
The DNA origami is a proof that that compiler actually works.
233
563000
3000
ДНК-оригами является доказательством того, что компилятор на самом деле работает.
09:39
So, you start with something in the computer.
234
567000
2000
Итак, запускаем что-то в компьютере.
09:41
You get a high-level description of the computer program,
235
569000
3000
Получаем высокоуровневое описание программы,
09:44
a high-level description of the origami.
236
572000
2000
высокоуровневое описание оригами.
09:46
You can compile it to molecules, send it to a synthesizer,
237
574000
3000
Можно скомпилировать его в молекулы, послать всё на синтезатор,
09:49
and it actually works.
238
577000
1000
и это всё на самом деле функционирует.
09:50
And it turns out that a company has made a nice program
239
578000
4000
Как оказалось, одна фирма создала прекрасную программу
09:54
that's much better than my code, which was kind of ugly,
240
582000
2000
намного лучше моей, совершенно некрасивой на вид.
09:56
and will allow us to do this in a nice,
241
584000
1000
Их программа позволяет работать с помощью
09:57
visual, computer-aided design way.
242
585000
2000
красивого, визуального интерфейса.
10:00
So, now you can say, all right,
243
588000
1000
Теперь возникает вопрос: если всё так прекрасно,
10:01
why isn't DNA origami the end of the story?
244
589000
2000
почему же дело не кончается на ДНК-оригами?
10:03
You have your molecular compiler, you can do whatever you want.
245
591000
2000
У вас есть молекулярный компьютер, теперь вы можете делать всё, что угодно.
10:05
The fact is that it does not scale.
246
593000
3000
Проблема в том, что результаты не масштабируются.
10:08
So if you want to build a human from DNA origami,
247
596000
3000
Например, для создания человека из ДНК-оригами, потребуется
10:11
the problem is, you need a long strand
248
599000
2000
очень длинная нить,
10:13
that's 10 trillion trillion bases long.
249
601000
3000
в 10 триллионов триллионов основ.
10:16
That's three light years' worth of DNA,
250
604000
2000
Это – ДНК длиной в 3 световых года,
10:18
so we're not going to do this.
251
606000
2000
то есть просто нереально.
10:20
We're going to turn to another technology,
252
608000
2000
И мы обращаемся к другой технологии, которая называется
10:22
called algorithmic self-assembly of tiles.
253
610000
2000
алгоритмическая самосборка плиток.
10:24
It was started by Erik Winfree,
254
612000
2000
Начало ей дал Эрик Уинфри,
10:26
and what it does,
255
614000
1000
и вот что она делает.
10:27
it has tiles that are a hundredth the size of a DNA origami.
256
615000
4000
Имеются плитки размером 1/100 от ДНК-оригами,
10:31
You zoom in, there are just four DNA strands
257
619000
2000
увеличив, мы видим лишь 4 нити ДНК,
10:34
and they have little single-stranded bits on them
258
622000
2000
на которых есть маленькие однонитевые кусочки.
10:36
that can bind to other tiles, if they match.
259
624000
2000
Они могут, если найдут себе пару, состыковать одну плитку с другой.
10:38
And we like to draw these tiles as little squares.
260
626000
3000
Эти плитки мы будем рисовать как квадратики.
10:42
And if you look at their sticky ends, these little DNA bits,
261
630000
2000
Если приглянуться к их липким краям, к этим кусочкам ДНК,
10:44
you can see that they actually form a checkerboard pattern.
262
632000
3000
то можно видеть, что они располагаются в шахматном порядке.
10:47
So, these tiles would make a complicated, self-assembling checkerboard.
263
635000
3000
Значит, эти плитки образуют сложную само-собирающуюся шахматную доску.
10:50
And the point of this, if you didn't catch that,
264
638000
2000
Если вы ещё не догадались, смысл этого в том, что
10:52
is that tiles are a kind of molecular program
265
640000
3000
плитки – это нечто типа молекулярной программы,
10:55
and they can output patterns.
266
643000
3000
и они производят фигуры.
10:58
And a really amazing part of this is
267
646000
2000
А самое потрясающее – это то,
11:00
that any computer program can be translated
268
648000
2000
что любая компьютерная программа может быть преобразована
11:02
into one of these tile programs -- specifically, counting.
269
650000
3000
в одну их этих плиточных программ, – в частности, такова программа подсчёта.
11:05
So, you can come up with a set of tiles
270
653000
3000
Значит, можно получить набор плиток,
11:08
that when they come together, form a little binary counter
271
656000
3000
которые будучи собранными вместе образуют маленький бинарный счётчик,
11:11
rather than a checkerboard.
272
659000
2000
а не просто шахматную доску.
11:13
So you can read off binary numbers five, six and seven.
273
661000
3000
То есть, можно с неё считывать бинарные числа: пять, шесть и семь.
11:16
And in order to get these kinds of computations started right,
274
664000
3000
И чтобы правильно начать этот тип вычислений,
11:19
you need some kind of input, a kind of seed.
275
667000
2000
нужны исходные данные, нужно нечто типа семени.
11:21
You can use DNA origami for that.
276
669000
2000
Для этого можно использовать ДНК-оригами.
11:23
You can encode the number 32
277
671000
2000
Можно закодировать число 32
11:25
in the right-hand side of a DNA origami,
278
673000
2000
в правой части ДНК-оригами,
11:27
and when you add those tiles that count,
279
675000
2000
и, когда подсчитывающие плитки будут складываться,
11:29
they will start to count -- they will read that 32
280
677000
3000
они начнут подсчёт, прочитают число 32
11:32
and they'll stop at 32.
281
680000
2000
и на 32 остановятся.
11:34
So, what we've done is we've figured out a way
282
682000
3000
Значит, мы нашли способ
11:37
to have a molecular program know when to stop going.
283
685000
3000
заставить молекулярную программу понять, когда остановить рост.
11:40
It knows when to stop growing because it can count.
284
688000
2000
Она понимает, когда надо остановить рост, потому что она умеет считать.
11:42
It knows how big it is.
285
690000
2000
Она знает, насколько она велика.
11:44
So, that answers that sort of first question I was talking about.
286
692000
3000
Это – ответ на первый вопрос, о котором я говорил.
11:47
It doesn't tell us how babies do it, however.
287
695000
3000
Однако это ничего не говорит нам о том, как же дети делают это.
11:50
So now, we can use this counting to try and get at much bigger things
288
698000
4000
Теперь мы можем использовать эту программу подсчёта и попытаться получить более крупные вещи,
11:54
than DNA origami could otherwise.
289
702000
1000
чем с помощью только ДНК-оригами.
11:55
Here's the DNA origami, and what we can do
290
703000
3000
Вот – ДНК-оригами. Мы можем
11:58
is we can write 32 on both edges of the DNA origami,
291
706000
3000
вписать число 32 с обоих концов ДНК-оригами,
12:01
and we can now use our watering can
292
709000
2000
использовать нашу лейку,
12:03
and water with tiles, and we can start growing tiles off of that
293
711000
4000
начать взращивать плитки
12:07
and create a square.
294
715000
2000
и создать квадрат.
12:09
The counter serves as a template
295
717000
3000
Счётчик служит шаблоном
12:12
to fill in a square in the middle of this thing.
296
720000
2000
для заполнения пространства посередине этой штуки.
12:14
So, what we've done is we've succeeded
297
722000
1000
Значит, теперь нам удалось сделать нечто
12:15
in making something much bigger than a DNA origami
298
723000
3000
намного большее, чем ДНК-оригами
12:18
by combining DNA origami with tiles.
299
726000
3000
путём комбинирования ДНК-оригами с плитками.
12:21
And the neat thing about it is, is that it's also reprogrammable.
300
729000
3000
И тут есть еще одно хорошее свойство – всё это поддаётся перепрограммированию.
12:24
You can just change a couple of the DNA strands in this binary representation
301
732000
4000
Можно просто изменить пару нитей ДНК в этом бинарном представлении,
12:28
and you'll get 96 rather than 32.
302
736000
3000
и вместо 32 получить 96.
12:31
And if you do that, the origami's the same size,
303
739000
3000
Если так сделать, то оригами останется того же размера,
12:34
but the resulting square that you get is three times bigger.
304
742000
4000
но полученный квадрат будет в три раза больше.
12:39
So, this sort of recapitulates
305
747000
1000
Итак, это сводит вместе всё то, что
12:40
what I was telling you about development.
306
748000
2000
я говорил о развитии.
12:42
You have a very sensitive computer program
307
750000
3000
Имеется очень чувствительная компьютерная программа,
12:45
where small changes -- single, tiny, little mutations --
308
753000
3000
где малые изменения – единичные, малейшие мутации –
12:48
can take something that made one size square
309
756000
2000
превращают то, что производило квадрат одного размера
12:50
and make something very much bigger.
310
758000
3000
в нечто, выдающее квадрат намного больший.
12:54
Now, this -- using counting to compute
311
762000
3000
Так вот, использование программы подсчёта для вычисления
12:57
and build these kinds of things
312
765000
2000
и построения такого рода вещей
12:59
by this kind of developmental process
313
767000
2000
путём подобного процесса развития
13:01
is something that also has bearing on Craig Venter's question.
314
769000
4000
имеет отношение вопросу, поставленному Крейг Вентером.
13:05
So, you can ask, how many DNA strands are required
315
773000
2000
Можно спросить, а сколько нитей ДНК потребуется
13:07
to build a square of a given size?
316
775000
2000
для построения квадрата заданной длины?
13:09
If we wanted to make a square of size 10, 100 or 1,000,
317
777000
5000
Если нужно построить квадраты размеров 10, 100 или 1000
13:14
if we used DNA origami alone,
318
782000
2000
и разрешается использовать только ДНК-оригами,
13:16
we would require a number of DNA strands that's the square
319
784000
3000
то число нитей ДНК, которые потребуются для создания квадрата
13:19
of the size of that square;
320
787000
2000
равно квадрату его размера,
13:21
so we'd need 100, 10,000 or a million DNA strands.
321
789000
2000
то есть 100, 10 тысяч или 1 миллион нитей ДНК.
13:23
That's really not affordable.
322
791000
2000
Ясно, что это – вне пределов досягаемости.
13:25
But if we use a little computation --
323
793000
2000
Но если воспользоваться небольшими вычислениями –
13:27
we use origami, plus some tiles that count --
324
795000
4000
если использовать ДНК-оригами плюс несколько плиток со счётчиком –
13:31
then we can get away with using 100, 200 or 300 DNA strands.
325
799000
3000
то тогда можно обойтись числом в 100, 200 или 300 нитей ДНК.
13:34
And so we can exponentially reduce the number of DNA strands we use,
326
802000
5000
Таким образом, число нитей ДНК можно экспоненциально сократить при помощи
13:39
if we use counting, if we use a little bit of computation.
327
807000
3000
программы подсчёта, при помощи небольших вычислений.
13:42
And so computation is some very powerful way
328
810000
3000
То есть, вычисление представляет собой очень мощный способ
13:45
to reduce the number of molecules you need to build something,
329
813000
3000
сокращения числа необходимых для построения молекул,
13:48
to reduce the size of the genome that you're building.
330
816000
3000
сокращения размера создаваемого генома.
13:51
And finally, I'm going to get back to that sort of crazy idea
331
819000
3000
И наконец, я возвращаюсь к этой сумасбродной идее о том,
13:54
about computers building computers.
332
822000
2000
что компьютеры строят компьютеры.
13:56
If you look at the square that you build with the origami
333
824000
3000
Если взглянуть на созданный из оригами квадрат
13:59
and some counters growing off it,
334
827000
2000
и на взращенные на нём программы подсчёта,
14:01
the pattern that it has is exactly the pattern that you need
335
829000
3000
то можно увидеть, что его структура – это в точности структура,
14:04
to make a memory.
336
832000
1000
нужная для создания памяти компьютера.
14:05
So if you affix some wires and switches to those tiles --
337
833000
3000
Значит, если присовокупить к плиткам провода и переключатели,
14:08
rather than to the staple strands, you affix them to the tiles --
338
836000
3000
то есть, использовать скрепки не для нитей, а для плиток,
14:11
then they'll self-assemble the somewhat complicated circuits,
339
839000
3000
то они будут само-собираться в довольно сложные схемы:
14:14
the demultiplexer circuits, that you need to address this memory.
340
842000
3000
демультиплексные схемы, необходимые для адресации этой памяти.
14:17
So you can actually make a complicated circuit
341
845000
2000
Значит, при помощи небольших вычислений
14:19
using a little bit of computation.
342
847000
2000
можно создать сложные схемы.
14:21
It's a molecular computer building an electronic computer.
343
849000
3000
Вот как молекулярный компьютер строит электронный компьютер.
14:24
Now, you ask me, how far have we gotten down this path?
344
852000
3000
Теперь вы меня спросите, а насколько далеко мы продвинулись в этом деле?
14:27
Experimentally, this is what we've done in the last year.
345
855000
3000
Вот – экспериментальный результат прошлого года.
14:30
Here is a DNA origami rectangle,
346
858000
2000
Это – прямоугольник ДНК оригами,
14:33
and here are some tiles growing from it.
347
861000
2000
а это – взращенные на нём плитки.
14:35
And you can see how they count.
348
863000
2000
Можете посмотреть, как они считают.
14:37
One, two, three, four, five, six, nine, 10, 11, 12, 17.
349
865000
12000
Один, два, три, четыре, пять, шесть, девять, 10, 11, 12, 17.
14:49
So it's got some errors, but at least it counts up.
350
877000
4000
Ошибки налицо, но, по крайней мере, правильное направление счёта.
14:53
(Laughter)
351
881000
1000
(Смех)
14:54
So, it turns out we actually had this idea nine years ago,
352
882000
3000
Дело в том, что эти идеи у нас были ещё девять лет назад.
14:57
and that's about the time constant for how long it takes
353
885000
3000
Это даёт вам представление о константе времени, о том, сколь долго нужно
15:00
to do these kinds of things, so I think we made a lot of progress.
354
888000
2000
для такого рода вещей, и я считаю, что мы продвинулись далеко.
15:02
We've got ideas about how to fix these errors.
355
890000
2000
Мы представляем себе, как можно будет исправить эти ошибки.
15:04
And I think in the next five or 10 years,
356
892000
2000
И в следующие 5-10 лет, как я думаю,
15:06
we'll make the kind of squares that I described
357
894000
2000
мы создадим описанные мною плитки
15:08
and maybe even get to some of those self-assembled circuits.
358
896000
3000
и, может быть даже, доберёмся до самосборочных схем.
15:11
So now, what do I want you to take away from this talk?
359
899000
4000
Итак, что же я хотел донести до вас в этом выступлении?
15:15
I want you to remember that
360
903000
2000
Я хотел бы, чтобы вы помнили, что
15:17
to create life's very diverse and complex forms,
361
905000
4000
при создании разнообразия и сложности своих форм,
15:21
life uses computation to do that.
362
909000
2000
жизнь использует вычисления.
15:23
And the computations that it uses, they're molecular computations,
363
911000
4000
Используемые вычисления – это молекулярные вычисления,
15:27
and in order to understand this and get a better handle on it,
364
915000
2000
а для их понимания, для более полного управления,
15:29
as Feynman said, you know,
365
917000
2000
нужно, как говорил Фейнман, строить:
15:31
we need to build something to understand it.
366
919000
2000
«Что не могу воспроизвести, того не понимаю».
15:33
And so we are going to use molecules and refashion this thing,
367
921000
4000
Вот мы и собираемся использовать молекулы и преобразовать эту штуку,
15:37
rebuild everything from the bottom up,
368
925000
2000
перестроить всё снизу вверх,
15:39
using DNA in ways that nature never intended,
369
927000
3000
применяя ДНК так, как природа никогда и не предполагала,
15:42
using DNA origami,
370
930000
2000
применяя ДНК-оригами
15:44
and DNA origami to seed this algorithmic self-assembly.
371
932000
3000
и ДНК-оригами для выращивания алгоритмической самосборки.
15:47
You know, so this is all very cool,
372
935000
2000
Всё это очень круто, конечно,
15:50
but what I'd like you to take from the talk,
373
938000
1000
но я хотел бы, чтобы вы вынесли из этого выступления,
15:51
hopefully from some of those big questions,
374
939000
2000
из этих больших, как я надеюсь, вопросов,
15:53
is that this molecular programming isn't just about making gadgets.
375
941000
3000
понимание того, что молекулярное программирование не сводится к созданию очередных технических ухищрений.
15:56
It's not just making about --
376
944000
2000
Эта область не просто создаёт
15:58
it's making self-assembled cell phones and circuits.
377
946000
2000
самосборочные телефоны и схемы.
16:00
What it's really about is taking computer science
378
948000
2000
На самом деле молекулярное программирование начинает с того,
16:02
and looking at big questions in a new light,
379
950000
3000
что представляет крупные проблемы науки вычислений в новом свете,
16:05
asking new versions of those big questions
380
953000
2000
ставит вопросы по-новому, в попытке понять,
16:07
and trying to understand how biology
381
955000
2000
как биология может создавать
16:09
can make such amazing things. Thank you.
382
957000
2000
такие изумительные создания. Благодарю вас.
16:12
(Applause)
383
960000
7000
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Paul Rothemund - DNA origamistPaul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of.
Why you should listen
Paul Rothemund won a MacArthur grant this year for a fairly mystifying study area: "folding DNA." It brings up the question: Why fold DNA? The answer is -- because the power to manipulate DNA in this way could change the way we make things at a very basic level.
Rothemund's work combines the study of self-assembly (watch the TEDTalks from Neil Gershenfeld and Saul Griffith for more on this) with the research being done in DNA nanotechnology -- and points the way toward self-assembling devices at microscale, making computer memory, for instance, smaller, faster and maybe even cheaper.
Paul Rothemund | Speaker | TED.com