TEDxBoston 2011
Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution
Richard Resnick: Välkommen till genomrevolutionen!
Filmed:
Readability: 4.2
1,041,798 views
I denna föreläsning från TEDxBoston visar Richard Resnick hur billig och snabb sekvensering av genom snart kommer att vända upp och ner på sjukvården, försäkringsindustrin och politiken.
Richard Resnick - Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Ladies and gentlemen,
0
0
2000
Damer och herrar,
00:17
I present to you the human genome.
1
2000
3000
det mänskliga genomet!
00:20
(Applause)
2
5000
3000
(Applåder)
00:23
Chromosome one, top left.
3
8000
2000
Kromosom 1, längst upp till vänster.
00:25
Bottom right are the sex chromosomes.
4
10000
2000
Längst ner till höger hittar ni könskromosomerna.
00:27
Women have two copies of that big X chromosome;
5
12000
2000
Kvinnor har två kopior av den där stora X-kromosomen,
00:29
men have the X
6
14000
2000
män har även de X-kromosomen,
00:31
and, of course, that small copy of the Y.
7
16000
2000
men har också, självklart, en kopia av Y-kromosomen.
00:33
Sorry boys, but it's just a tiny little thing that makes you different.
8
18000
4000
Ledsen grabbar, men det är bara pytteliten del som gör er annorlunda.
00:37
So if you zoom in on this genome,
9
22000
3000
Om man zoomar in på det här genomet
00:40
then what you see, of course, is this double helix structure --
10
25000
3000
så kommer man se den här strukturen, den dubbla helixen –
00:43
the code of life spelled out with these four biochemical letters,
11
28000
2000
livets kod skrivet med dessa fyra biokemiska bokstäver,
00:45
or we call them bases, right:
12
30000
2000
som vi kallar baspar, eller hur?
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
A, C, G och T.
00:49
How many are there in the human genome? Three billion.
14
34000
2000
Hur många finns det i det mänskliga genomet? Tre miljarder.
00:51
Is that a big number?
15
36000
2000
Är det ett stort tal?
00:53
Well, everybody can throw around big numbers.
16
38000
2000
Tja, vem som helst kan slänga stora tal omkring sig.
00:55
But in fact, if I were to place one base
17
40000
2000
Men om jag placerade ett sånt här baspar
00:57
on each pixel of this 1280 by 800 resolution screen,
18
42000
3000
på varje pixel på den här skärmen, som har en upplösning på 1280 x 800 pixlar,
01:00
we would need 3,000 screens to take a look at the genome.
19
45000
3000
så skulle vi behöva 3000 skärmar för att kunna titta på hela genomet.
01:03
So it's really quite big.
20
48000
2000
Så talet är faktiskt ganska stort.
01:05
And perhaps because of its size,
21
50000
2000
Kanske på grund av dess storlek,
01:07
a group of people -- all, by the way, with Y chromosomes --
22
52000
3000
så bestämde sig en grupp människor – alla med Y-kromosomer, för övrigt –
01:10
decided they would want to sequence it.
23
55000
2000
att de skulle sekvensera det.
01:12
(Laughter)
24
57000
2000
(Skratt)
01:14
And so 15 years, actually, and about four billion dollars later,
25
59000
3000
Och så 15 år och ungefär fyra miljarder dollar senare,
01:17
the genome was sequenced and published.
26
62000
2000
var genomet sekvenserat och publicerat.
01:19
In 2003, the final version was published, and they keep working on it.
27
64000
3000
Den slutgiltiga versionen publicerades 2003 och de fortsätter att jobba på det.
01:22
That was all done on a machine that looks like this.
28
67000
2000
Allt detta gjordes med hjälp av en maskin som ser ut så här.
01:24
It costs about a dollar for each base --
29
69000
2000
Det kostar ungefär en dollar per baspar –
01:26
a very slow way of doing it.
30
71000
2000
ett väldigt långsamt sätt att göra det på.
01:28
Well folks, I'm here to tell you
31
73000
2000
Hursomhelst, jag är här för att berätta
01:30
that the world has completely changed
32
75000
2000
att världen har helt förändrats
01:32
and none of you know about it.
33
77000
2000
och ingen av er känner till det.
01:34
So now what we do is we take a genome,
34
79000
2000
Det vi gör nu är att vi tar ett genom,
01:36
we make maybe 50 copies of it,
35
81000
2000
gör ungefär 50 kopior av det,
01:38
we cut all those copies up into little 50-base reads,
36
83000
3000
klipper upp det i små bitar med 50 baspar var,
01:41
and then we sequence them, massively parallel.
37
86000
2000
och sen sekvenserar vi dem parallellt på bred front.
01:43
And then we bring that into software,
38
88000
2000
Sedan tar vi in detta i mjukvaran
01:45
and we reassemble it and we tell you what the story is.
39
90000
2000
och sätter ihop bitarna igen och vi berättar hur det ser ut.
01:47
And so just to give you a picture of what this looks like,
40
92000
3000
Och bara för att ge er en bild av hur detta ser ut,
01:50
the Human Genome Project: 3 gigabases, right.
41
95000
2000
Human Genome Project: 3 miljarder baspar.
01:52
One run on one of these machines:
42
97000
2000
En omgång på en sån här maskin:
01:54
200 gigabases in a week.
43
99000
3000
200 miljarder baspar i veckan.
01:57
And that 200 is going to change to 600 this summer,
44
102000
3000
Och de 200 kommer till sommaren vara 600
02:00
and there's no sign of this pace slowing.
45
105000
3000
och det finns inget som tyder på att takten minskar.
02:03
So the price of a base, to sequence a base,
46
108000
3000
Så priset på ett baspar, att sekvensera ett baspar
02:06
has fallen 100 million times.
47
111000
3000
har gått ner 100 miljoner gånger.
02:09
That's the equivalent of you filling up your car with gas in 1998,
48
114000
3000
Det motsvarar att du 1998 fyllde din bensintank full
02:12
waiting until 2011,
49
117000
2000
väntade till 2011,
02:14
and now you can drive to Jupiter and back twice.
50
119000
2000
och så kan du köra till Jupiter fram och tillbaka två gånger.
02:16
(Laughter)
51
121000
5000
(Skratt)
02:21
World population,
52
126000
2000
Världsbefolkning,
02:23
PC placements,
53
128000
2000
antal persondatorer,
02:25
the archive of all the medical literature,
54
130000
3000
arkivet med all medicinsk litteratur,
02:28
Moore's law,
55
133000
2000
Moores lag,
02:30
the old way of sequencing, and here's all the new stuff.
56
135000
3000
det gamla sättet att sekvensera, och här är allt det nya.
02:33
Guys, this is a log scale;
57
138000
2000
Och detta är en logaritmisk skala:
02:35
you don't typically see lines that go up like that.
58
140000
3000
man brukar inte see linjer peka uppåt på detta sätt.
02:38
So the worldwide capacity to sequence human genomes
59
143000
3000
Så den samlade kapaciteten i världen att sekvensera mänskliga genom
02:41
is something like 50,000 to 100,000 human genomes this year.
60
146000
3000
är ungefär 50000 till 100000 mänskliga genom i år.
02:44
And we know this based on the machines that are being placed.
61
149000
3000
Och detta med utgångspunkt i de maskiner som vi nu vet håller på att placeras.
02:47
This is expected to double, triple or maybe quadruple
62
152000
3000
Detta tal förväntas fördubblas, tredubblas eller till och med fyrdubblas
02:50
year over year for the foreseeable future.
63
155000
2000
år för år den närmsta tiden.
02:52
In fact, there's one lab in particular
64
157000
2000
I själva verket står ett enskilt labb
02:54
that represents 20 percent of all that capacity.
65
159000
3000
för 20 procent av hela denna kapacitet.
02:57
It's called the Beijing Genomics Institute.
66
162000
3000
Det heter Beijing Genomics Institute. (Pekings Genominstitut)
03:00
The Chinese are absolutely winning this race to the new Moon, by the way.
67
165000
4000
Kineserna håller för övrigt på att vinna detta nya lopp till månen.
03:04
What does this mean for medicine?
68
169000
2000
Vad betyder det här för medicinen?
03:06
So a woman is age 37.
69
171000
2000
En kvinna vid 37 års ålder.
03:08
She presents with stage 2 estrogen receptor-positive breast cancer.
70
173000
4000
Hon kommer till kliniken med östrogen receptor positiv bröstcancer i stadium 2.
03:12
She is treated with surgery, chemotherapy and radiation.
71
177000
3000
Hon opereras och behandlas med kemoterapi och strålning.
03:15
She goes home.
72
180000
2000
Hon åker hem.
03:17
Two years later, she comes back with stage three C ovarian cancer.
73
182000
3000
Två år senare kommer hon tillbaka med äggstockscancer, stadium 3.
03:20
Unfortunately, treated again with surgery and chemotherapy.
74
185000
3000
Tyvärr behandlas hon kirurgiskt igen och sedan med kemoterapi.
03:23
She comes back three years later at age 42
75
188000
2000
Hon kommer tillbaka tre år senare, vid 42 års ålder,
03:25
with more ovarian cancer, more chemotherapy.
76
190000
3000
med mer äggstockscancer, mer kemoterapi.
03:28
Six months later,
77
193000
2000
Sex månader senare,
03:30
she comes back with acute myeloid leukemia.
78
195000
3000
kommer hon tillbaka med akut myeloisk leukemi.
03:34
She goes into respiratory failure and dies eight days later.
79
199000
3000
Hon går in i en andningsinsuffiens och dör åtta dagar senare.
03:37
So first, the way in which this woman was treated, in as little as 10 years,
80
202000
3000
För det första, inom så lite som tio år kommer hennes behandling
03:40
will look like bloodletting.
81
205000
3000
se ut som åderlåtning.
03:43
And it's because of people like my colleague, Rick Wilson,
82
208000
2000
Detta tack vare människor som min kollega, Rick Wilson,
03:45
at the Genome Institute at Washington University,
83
210000
3000
vid Genominstitutet vid Washington University,
03:48
who decided to take a look at this woman postmortem.
84
213000
2000
som bestämde sig för att obducera kvinnan.
03:50
And he sequenced, he took skin cells, healthy skin,
85
215000
3000
Han sekvenserade, han tog hudceller, frisk hud,
03:53
and cancerous bone marrow,
86
218000
2000
och cancerartad benmärg,
03:55
and he sequenced the whole genomes of both of them
87
220000
2000
och så sekvenserade han hela genomet på båda
03:57
in a couple of weeks, no big deal.
88
222000
3000
på några få veckor, ingen stor affär.
04:00
And then he compared those two genomes in software,
89
225000
2000
Och sedan jämförde han dessa två genom i en mjukvara
04:02
and what he found, among other things,
90
227000
2000
och vad han hittade, bland annat,
04:04
was a deletion, a 2,000-base deletion
91
229000
2000
var en deletion, en deletion på två tusen baspar
04:06
across three billion bases
92
231000
2000
bland de tre miljarder basparen
04:08
in a particular gene called TP53.
93
233000
2000
i en särskild gen som kallas TP53.
04:10
If you have this deleterious mutation in this gene,
94
235000
3000
Om du har den här mutationen i den här genen,
04:13
you're 90 percent likely to get cancer in your life.
95
238000
3000
är det 90 procent större risk att du får cancer i ditt liv.
04:16
So unfortunately, this doesn't help this woman,
96
241000
2000
Tyvärr hjälper detta inte den här kvinnan,
04:18
but it does have severe, profound if you will,
97
243000
3000
men det har allvarliga
04:21
implications to her family.
98
246000
2000
konsekvenser för hennes familj.
04:23
I mean, if they have the same mutation,
99
248000
2000
För om de har samma mutation,
04:25
and they get this genetic test, and they understand it,
100
250000
3000
och de genomgår ett genetiskt test och kommer underfund med det,
04:28
then they can go and get regular screens, and they can catch cancer early
101
253000
3000
så kan de gå på regelbundna kontroller och fånga cancern tidigt
04:31
and potentially live a significantly longer life.
102
256000
2000
och kanske leva betydligt längre liv.
04:33
Let me introduce you now to the Beery twins,
103
258000
2000
Låt mig intoducera Beery-tvillingarna för er.
04:35
diagnosed with cerebral palsy at the age of two.
104
260000
2000
De fick vid två års ålder diagnosen cerebral pares.
04:37
Their mom is a very brave woman
105
262000
2000
Deras mamma är en modig kvinna
04:39
who didn't believe that the symptoms weren't matching up,
106
264000
2000
som inte trodde att symtomen stämde
04:41
and through some heroic efforts and a lot of Internet searching,
107
266000
2000
och som genom heroiska insatser och en hel del sökande på internet
04:43
she was able to convince the medical community
108
268000
3000
lyckades övertyga det medicinska samfundet
04:46
that, in fact, they had something else.
109
271000
2000
att de i själva verket hade något annat.
04:48
What they had was dopa-responsive dystonia.
110
273000
3000
Vad de egentligen hade var dopaminkänslig dystoni.
04:51
And so they were given L-Dopa,
111
276000
2000
Så de gavs L-Dopa,
04:53
and their symptoms did improve,
112
278000
2000
och deras symtom förbättrades
04:55
but they weren't totally asymptomatic.
113
280000
2000
men de var ännu inte helt asymtomatiska.
04:57
Significant problems remained.
114
282000
2000
Betydande problem kvarstod.
04:59
Turns out the gentleman in this picture is a guy named Joe Beery,
115
284000
2000
Gentlemannen på bilden är en kille som heter Joe Beery,
05:01
who was lucky enough to be the CIO
116
286000
2000
som hade turen att vara CIO (Chief Innovation Officer)
05:03
of a company called Life Technologies.
117
288000
2000
på ett företag som heter Life Technologies.
05:05
They're one of the two companies
118
290000
2000
De är ett av de två företag
05:07
that makes these massive whole genome sequencing tools.
119
292000
3000
som tillverkar verktyg för att sekvensera hela genom.
05:10
And so what he did was he got his kids sequenced.
120
295000
3000
Vad han gjorde var att han lät sekvensera ungarna.
05:13
And what they found was a series of mutations in a gene called SPR,
121
298000
3000
Och vad de hittade var en serie mutationer i en gen som heter SPR,
05:16
which is responsible for producing serotonin, among other things.
122
301000
4000
vilken styr produktionen av bland annat serotonin.
05:20
So on top of L-Dopa, they gave these kids a serotonin precursor drug,
123
305000
3000
Så utöver L-Dopa gav de de här barnen en serotoninprekursor
05:23
and they're effectively normal now.
124
308000
2000
och de är idag nästan helt normala.
05:25
Guys, this would never have happened without whole genome sequencing.
125
310000
3000
Det här skulle aldrig ha hänt utan genomsekvensering.
05:28
And at the time -- this was a few years ago -- it cost $100,000.
126
313000
2000
Och då – detta var några år sedan – kostade det 100000 dollar.
05:30
Today it's $10,000. Next year it's $1,000.
127
315000
2000
Idag kostar det 10000 dollar. Nästa år 100 dollar.
05:32
The year after it's $100, give or take a year.
128
317000
2000
Året efter det kommer det kosta 100 dollar, kanske ett år mer eller mindre.
05:34
That's how fast this is moving.
129
319000
2000
Så fort går utvecklingen.
05:36
So here's little Nick --
130
321000
2000
Här är lille Nick.
05:38
likes Batman and squirt guns.
131
323000
3000
Han gillar Batman och vattenpistoler.
05:41
And it turns out Nick shows up at the children's hospital
132
326000
3000
Och det visar sig att Nick kommer till barnsjukhuset
05:44
with this distended belly like a famine victim.
133
329000
2000
med uppsvullen mage som ett svältoffer.
05:46
And it's not that he's not eating,
134
331000
2000
Och det är inte det att han inte äter,
05:48
it's that when he eats, his intestine basically opens up
135
333000
2000
utan när han äter öppnar sig hans inälvor
05:50
and feces spill out into his gut.
136
335000
2000
och avföring töms ut i hans magsäck.
05:52
So a hundred surgeries later,
137
337000
2000
Så hundra operationer senare,
05:54
he looks at his mom and says, "Mom,
138
339000
3000
tittar han på sin mamma och säger "Mamma,
05:57
please pray for me. I'm in so much pain."
139
342000
3000
snälla be för mig. Jag har så ont."
06:00
His pediatrician happens to have a background in clinical genetics
140
345000
3000
Hans barnläkare råkar ha en bakgrund i klinisk genetik,
06:03
and he has no idea what's going on,
141
348000
2000
och han har ingen aning om vad som pågår,
06:05
but he says, "Let's get this kid's genome sequenced."
142
350000
2000
men han säger "Vi sekvenserar den här pojkens genom."
06:07
And what they find is a single-point mutation
143
352000
2000
Och vad de hittar är en mutation vid en enda punkt
06:09
in a gene responsible for controlling programmed cell death.
144
354000
3000
i en gen som styr programmerad celldöd.
06:12
So the theory is that he's having some immunological reaction
145
357000
3000
Så teorin är att han har någon slags immunologisk reaktion
06:15
to what's going on to the food essentially,
146
360000
3000
mot något i maten
06:18
and that's a natural reaction, which causes some programmed cell death.
147
363000
3000
och det är en naturlig reaktion, vilken orsakar programmerad celldöd.
06:21
But the gene that regulates that down is broken.
148
366000
2000
Men genen som styr den programmeringen är sönder.
06:23
And so this informs, among other things, of course,
149
368000
2000
Och detta leder bland annat till
06:25
a treatment for bone marrow transplant, which he undertakes.
150
370000
3000
en behandling för benmärgstransplantation, vilken han genomgår.
06:28
And after nine months of grueling recovery,
151
373000
2000
Och efter nio månader smärtsam återhämtning,
06:30
he's now eating steak with A1 sauce.
152
375000
2000
äter han nu stek med A1-sås.
06:32
(Laughter)
153
377000
2000
(Skratt)
06:34
The prospect of using the genome
154
379000
2000
Möjligheten att använda genomet
06:36
as a universal diagnostic
155
381000
2000
för universell diagnostik
06:38
is upon us today.
156
383000
2000
ligger för oss idag.
06:40
Today, it's here.
157
385000
2000
Det är här redan idag.
06:42
And what it means for all of us
158
387000
2000
Och vad det betyder för alla oss
06:44
is that everybody in this room could live an extra five, 10, 20 years
159
389000
3000
är att alla i det här rummet skulle kunna leva 10, 20 extra år
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
bara på grund av detta.
06:49
Which is a fantastic story,
161
394000
2000
Vilket är en fantastisk historia,
06:51
unless you think about humanity's footprint on the planet
162
396000
3000
såvida man inte tänker på mänsklighetens påverkan på planeten
06:54
and our ability to keep up food production.
163
399000
2000
och vår förmåga att klara av matproduktionen.
06:56
So it turns out
164
401000
2000
Så det visar sig
06:58
that the very same technology
165
403000
2000
att samma teknologi
07:00
is also being used to grow new lines
166
405000
2000
också används för att ta fram ny sorter
07:02
of corn, wheat, soybean and other crops
167
407000
3000
majs, vete, sojabönor och andra grödor
07:05
that are highly tolerant of drought, of flood,
168
410000
2000
som kan stå emot torka, översvämmning,
07:07
of pests and pesticides.
169
412000
2000
virus och bekämpningsmedel.
07:09
Now look, as long as we continue to increase the population,
170
414000
3000
För så länge som vi fortsätter öka världspopulationen
07:12
we're going to have to continue to grow and eat genetically modified foods,
171
417000
3000
så kommer vi behöva fortsätta att odla och äta genmodifierad mat
07:15
and that's the only position that I'll take today.
172
420000
3000
och det är den enda ställning jag kommer ta idag.
07:18
Unless there's anybody in the audience
173
423000
2000
Såvida det inte finns någon i publiken
07:20
that would like to volunteer to stop eating?
174
425000
2000
som skulle vilja sluta äta frivilligt?
07:22
None, not one.
175
427000
2000
Ingen, inte en enda.
07:24
This is a typewriter,
176
429000
2000
Det här är en skrivmaskin,
07:26
a staple of every desktop for decades.
177
431000
3000
ett standardverktyg på varje skrivbord i årtionden.
07:29
And in fact, the typewriter was essentially deleted by this thing.
178
434000
4000
Skrivmaskinen slogs helt ut av den här:
07:33
And then more general versions of word processors came about.
179
438000
3000
Och sen kom det nya sorters ordbehandlare.
07:36
But ultimately, it was a disruption on top of a disruption.
180
441000
3000
Med slutligen var det en upplösning på en upplösning.
07:39
It was Bob Metcalfe inventing the Ethernet
181
444000
2000
Det var Bob Metcalf som uppfann Ethernet
07:41
and the connection of all these computers
182
446000
2000
och sammankopplingen av alla dessa datorer
07:43
that fundamentally changed everything.
183
448000
2000
som förändrade allt från grunden.
07:45
And suddenly we had Netscape, and we had Yahoo
184
450000
3000
Och plötsligt hade vi Netscape och Yahoo
07:48
and we had, indeed, the entire dotcom bubble.
185
453000
3000
och vi hade hela IT-bubblan.
07:51
(Laughter)
186
456000
3000
(Skratt)
07:54
Not to worry though,
187
459000
2000
Inget att oroa sig för dock,
07:56
that was quickly rescued by the iPod, Facebook
188
461000
2000
detta räddades snabbt av Ipoden, Facebook
07:58
and, indeed, angry birds.
189
463000
2000
och angry birds.
08:00
(Laughter)
190
465000
2000
(Skratt)
08:02
Look, this is where we are today.
191
467000
3000
Här är vi idag.
08:05
This is the genomic revolution today. This is where we are.
192
470000
2000
Det här är genomrevolutionen idag. Här är vi.
08:07
So what I'd like you to consider is:
193
472000
2000
Vad jag skulle vilja be er reflektera över är:
08:09
What does it mean
194
474000
2000
Vad kommer det betyda
08:11
when these dots don't represent the individual bases of your genome,
195
476000
3000
när alla de här punkterna inte motsvarar enskilda baspar i era genom
08:14
but they connect to genomes all across the planet?
196
479000
3000
utan all sammankopplade genom över hela världen.
08:17
So I just recently had to buy life insurance.
197
482000
2000
Nyligen var jag tvungen att skaffa mig en livsförsäkring.
08:19
And I was required to answer:
198
484000
2000
Och jag behövde svara antingen
08:21
A. I have never had a genetic test, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A. Jag har aldrig testats genetiskt, B. Jag har testats, här är mina resultat,
08:24
and C. I've had one and I'm not telling.
200
489000
2000
eller C. Jag har testats men tänker inte visa mina resultat.
08:26
Thankfully, I was able to answer A,
201
491000
2000
Lyckligtvis kunde jag svara A,
08:28
and I say that honestly in case my life insurance agent is listening.
202
493000
3000
och det kan jag säga ärligt ifall min försäkringsagent lyssnar.
08:31
But what would have happened if I had said C?
203
496000
3000
Men vad skulle ha hänt om jag svarat C?
08:34
Consumer applications for genomics, they will flourish.
204
499000
2000
Produkter som tillämpar genomteknik kommer bli allt vanligare.
08:36
Do you want to see whether you're genetically compatible
205
501000
2000
Vill du se om du är genetiskt kompatibel
08:38
with your girlfriend? Sure.
206
503000
2000
med din flickvän. Självklart.
08:40
DNA sequencing on your iPhone? There's an app for that.
207
505000
3000
DNA-sekvensering på din iPhone? Det finns en app för det.
08:43
(Laughter)
208
508000
2000
(Skratt)
08:45
Personalized genomic massage anyone?
209
510000
3000
Personlig, genombaserad massage, någon?
08:48
There's already a lab today
210
513000
2000
Det finns redan idag ett labb
08:50
that tests for allele 334 of the AVPR1 gene,
211
515000
2000
som testar för allel 334 av AVPR1-genen,
08:52
the so-called cheating gene.
212
517000
2000
den så kallade otrohetsgenen.
08:54
So anybody who's here today with your significant other,
213
519000
4000
Så de av er som är här idag med sin bättre hälft,
08:58
just turn over to them and swab their mouth,
214
523000
2000
vänd er bara till dem och svabba lite i deras mun
09:00
send it to the lab and you'll know for sure.
215
525000
2000
skicka det till labbet och så vet du säkert.
09:02
(Laughter)
216
527000
2000
(Skratt)
09:04
Do you really want to elect a president
217
529000
2000
Vill ni verkligen välja en president
09:06
whose genome suggests cardiomyopathy?
218
531000
2000
vars genom tyder på hjärtmuskelsjukdom?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
Föreställ er att det är 2016
09:10
and the leading candidate releases
220
535000
1000
och den ledande kandidaten
09:11
not only her four years of back tax returns,
221
536000
2000
offentliggör inte bara sin restskatt för fyra år tillbaka
09:13
but also her personal genome.
222
538000
2000
utan också sitt genom.
09:15
And it looks really good.
223
540000
2000
Och det ser mycket bra ut.
09:17
And then she challenges all of her competitors to do the same.
224
542000
2000
Och sen utmanar hon alla de andra kandidaterna att göra samma sak.
09:19
Do you think that's not going to happen?
225
544000
2000
Tror ni att det inte kommer hända?
09:21
Do you think it would have helped John McCain?
226
546000
2000
Tror ni att det hade hjälpt John McCain?
09:23
(Laughter)
227
548000
2000
(Skratt)
09:25
How many people in the audience
228
550000
2000
Hur många i publiken
09:27
have the last name Resnick like me? Raise your hand.
229
552000
2000
heter Resnick i efternamn som jag? Upp med en hand.
09:29
Anybody? Nobody.
230
554000
2000
Någon? Ingen.
09:31
Typically, there's one or two.
231
556000
2000
Det brukar vara en eller två.
09:33
So my father's father was one of 10 Resnick brothers.
232
558000
2000
Min farfar var en av 10 Resnick-bröder.
09:35
They all hated each other.
233
560000
2000
De hatade alla varandra.
09:37
And they all moved to different parts of the planet.
234
562000
2000
Och de flyttade alla till olika delar av världen.
09:39
So it's likely
235
564000
2000
Så det är möjligt
09:41
that I'm related to every Resnick that I ever meet, but I don't know.
236
566000
3000
att jag är släkt med alla Resnickar jag möter, men jag vet inte.
09:44
But imagine if my genome were deidentified, sitting in software,
237
569000
3000
Men tänk er att mitt genom deidentifierades, fanns i en mjukvara,
09:47
and a third cousin's genome was also sitting there,
238
572000
2000
och att en bryllings genom också fanns där,
09:49
and there was software that could compare these two
239
574000
2000
tillsammans med mjukvara som kunde jämföra dessa två
09:51
and make these associations.
240
576000
2000
och göra kopplingarna.
09:53
Not hard to imagine. My company has software that does this right now.
241
578000
3000
Inte särskilt svårt att föreställa sig. Mitt företag har mjukvara som gör detta redan idag.
09:56
And so imagine one more thing:
242
581000
2000
Tänk er en sak till:
09:58
that that software is able to ask both parties for mutual consents,
243
583000
3000
att den mjukvaran kunde be båda parterna om medgivande,
10:01
"Would you be willing to meet your third cousin?"
244
586000
2000
"Skulle du vilja möta din brylling?"
10:03
And if we both say yes,
245
588000
2000
Och om vi båda svarar ja,
10:05
voila! Welcome to chromosomally LinkedIn.
246
590000
2000
voila! Välkommen till ett kromosomatiskt LinkedIn
10:07
(Laughter)
247
592000
4000
(Skratt)
10:11
Now this is probably a good thing, right?
248
596000
2000
Det är väl förmodligen en bra sak, eller hur?
10:13
You have bigger clan gatherings and so on.
249
598000
2000
Man kan då ha större klanmöten och så vidare.
10:15
But maybe it's a bad thing as well.
250
600000
2000
Men kanske är det också en dålig sak.
10:17
How many fathers in the room? Raise your hands.
251
602000
2000
Hur många pappor har vi i publiken? Upp med en hand.
10:19
Okay, so experts think that one to three percent of you
252
604000
3000
Okej, experter menar att mellan 1 och 3 procent av er
10:22
are not actually the father of your child.
253
607000
2000
i själva verket inte är far till era barn.
10:24
(Laughter)
254
609000
2000
(Skratt)
10:26
Look --
255
611000
2000
Men –
10:28
(Laughter)
256
613000
4000
(Skratt)
10:32
These genomes, these 23 chromosomes,
257
617000
3000
De här genomen, dessa 23 kromosomer,
10:35
they don't in any way represent the quality of our relationships
258
620000
3000
visar inte på något sätt på kvaliteten på våra förhållanden
10:38
or the nature of our society -- at least not yet.
259
623000
2000
eller vårt samhälles natur – åtminstone inte ännu.
10:40
And like any new technology,
260
625000
2000
Och precis som med all ny teknologi,
10:42
it's really in humanity's hands
261
627000
2000
så ligger den i mänsklighetens händer
10:44
to wield it for the betterment of mankind, or not.
262
629000
3000
att användas för att förbätttra för människan eller inte.
10:47
And so I urge you all to wake up and to tune in
263
632000
3000
Så jag vill att ni alla ska vakna upp och börja lyssna
10:50
and to influence the genomic revolution that's happening all around you.
264
635000
3000
och påverka genomrevolutionen som pågår för fullt omkring er.
10:53
Thank you.
265
638000
2000
Tack.
10:55
(Applause)
266
640000
2000
(Applåder)
ABOUT THE SPEAKER
Richard Resnick - EntrepreneurRichard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software.
Why you should listen
Richard Resnick is CEO of GenomeQuest , a company that builds software to support genomic medicine -- research and individualized treatments that take advantage of cheap and accessible genome processing. He was previously CEO of Mosaic Bioinformatics; before becoming a bio-entrepreneur, he was a member of the Human Genome Project under Eric Lander at MIT.
Richard Resnick | Speaker | TED.com