TEDxSummit
Juan Enriquez: Will our kids be a different species?
Juan Enriquez: Çocuklarımız farklı bir tür mü olacak?
Filmed:
Readability: 3.6
2,006,663 views
İnsan evrimi boyunca farklı insan tipleri bir arada var oldu. Biz, "ara-yükseltme" olabilir miyiz? TEDxSummit'te Juan Enriquez bizi şu ana getirmek için bir yolculuk yapıyor ve hızlı bir evrimin gerçekleşmekte olduğuna işaret eden, teknolojinin ortaya koyduğu kanıtları gösteriyor.
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
All right. So, like all good stories,
0
435
1983
Tamam. Evet, bütün iyi hikâyeler gibi
00:18
this starts a long, long time ago
1
2418
1934
bu da, esasen hiçbir şeyin varolmadığı,
00:20
when there was basically nothing.
2
4352
2149
çok çok uzun zaman önce başlıyor.
00:22
So here is a complete picture of the universe
3
6501
2400
Evet, burada evrenin 14 küsur milyar yıl önceki
00:24
about 14-odd billion years ago.
4
8901
3452
eksiksiz bir resmi var.
00:28
All energy is concentrated into a single point of energy.
5
12353
3084
Bütün enerji, tek bir enerji noktasında yoğunlaşmış.
00:31
For some reason it explodes,
6
15437
1584
Bir nedenden dolayı patlıyor
00:32
and you begin to get these things.
7
17021
2116
ve bunları görmeye başlıyorsunuz.
00:35
So you're now about 14 billion years into this.
8
19137
2866
Yani bunun içinde, şimdi 14 milyar yıl ilerlemiş durumdasınız.
00:37
And these things expand and expand and expand
9
22003
1896
Ve bu şeyler, genişleye genişleye genişleye
00:39
into these giant galaxies,
10
23899
1699
dev galaksilere dönüşüyor
00:41
and you get trillions of them.
11
25598
1319
ve trilyonlarcası oluyor.
00:42
And within these galaxies
12
26917
2148
Ve bu galaksilerin içinde
00:44
you get these enormous dust clouds.
13
29065
2119
dev toz bulutları oluşuyor.
00:47
And I want you to pay particular attention
14
31184
1765
Ve sizden, resmin ortasındaki
00:48
to the three little prongs
15
32949
1450
üç küçük çatala
00:50
in the center of this picture.
16
34399
1901
özellikle dikkat etmenizi istiyorum.
00:52
If you take a close-up of those,
17
36300
1415
Eğer daha yakından bakarsanız
00:53
they look like this.
18
37715
1653
böyle görünüyorlar.
00:55
And what you're looking at is columns of dust
19
39368
2850
Ve gördüğünüz şey tozdan sütunlar,
00:58
where there's so much dust --
20
42218
2047
o kadar fazla toz var ki--
01:00
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
21
44265
4333
bu arada, bunun uzunluğu düşeyde 1.6 trilyon km--
01:04
and what's happening is there's so much dust,
22
48598
2918
ve gerçekleşen şey şu, o kadar çok toz var ki
01:07
it comes together and it fuses
23
51516
1934
bir araya gelip birleşiyorlar
01:09
and ignites a thermonuclear reaction.
24
53450
3459
ve bir termonükleer reaksiyonu ateşliyorlar.
01:12
And so what you're watching
25
56909
842
Ve, yani, izlediğiniz şey,
01:13
is the birth of stars.
26
57751
1985
yıldızların doğuşu.
01:15
These are stars being born out of here.
27
59736
1657
Bunlar buradan doğan yıldızlar.
01:17
When enough stars come out,
28
61393
2468
Yeteri kadar yıldız oluştuğunda
01:19
they create a galaxy.
29
63861
1798
bir galaksi meydana getiriyorlar.
01:21
This one happens to be a particularly important galaxy,
30
65659
3434
Görünen o ki bu, özellikle önemli bir galaksi
01:24
because you are here.
31
69093
2216
çünkü siz buradasınız.
01:27
(Laughter)
32
71309
1167
(Gülüşmeler)
01:28
And as you take a close-up of this galaxy,
33
72476
1651
Ve bu galaksiye yaklaşınca,
01:30
you find a relatively normal,
34
74127
2065
görece normal, pek de ilginç olmayan
01:32
not particularly interesting star.
35
76192
2368
bir yıldız bulursunuz.
01:34
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
36
78560
4015
Bu arada, şu anda aşağı yukarı hikâyenin 2/3'ündesiniz
01:38
So this star doesn't even appear
37
82575
2182
Yani bu yıldız hikâyenin 2/3'lük noktasına
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
38
84757
2951
gelinceye kadar görünmüyor bile.
01:43
And then what happens
39
87708
1078
Ve sonra, şu oluyor:
01:44
is there's enough dust left over
40
88786
1406
Kalan toz miktarı
01:46
that it doesn't ignite into a star,
41
90192
1966
bir yıldız oluşturmuyor,
01:48
it becomes a planet.
42
92158
2000
bir gezegene dönüşüyor.
01:50
And this is about a little over four billion years ago.
43
94158
4825
Ve bu, dört milyar yıldan biraz daha fazla bir zaman önce.
01:54
And soon thereafter
44
98983
1433
Ve bundan kısa zaman sonra
01:56
there's enough material left over
45
100416
1917
yeteri kadar malzeme artıyor ve
01:58
that you get a primordial soup,
46
102333
4563
"ilk çorba"yı elde ediyorsunuz
02:02
and that creates life.
47
106896
1764
ve bu da yaşamı oluşturuyor.
02:04
And life starts to expand and expand and expand,
48
108660
3881
Ve yaşam, genişlemeye başlıyor, genişliyor, genişliyor,
02:08
until it goes kaput.
49
112541
1751
ta ki bozulup bitene kadar.
02:10
(Laughter)
50
114292
3488
(Gülüşmeler)
02:13
Now the really strange thing
51
117780
1430
Şimdi, gerçekten ilginç olan şey şu ki
02:15
is life goes kaput, not once, not twice,
52
119210
2906
yaşam bir kez değil, iki kez değil,
02:18
but five times.
53
122116
2216
tam beş kez bitiyor.
02:20
So almost all life on Earth
54
124332
2102
Yani, Dünya'daki neredeyse tüm yaşam
02:22
is wiped out about five times.
55
126434
2464
kabaca beş kez silinmiş.
02:24
And as you're thinking about that,
56
128898
1552
Ve siz bunu düşünürken
02:26
what happens is you get more and more complexity,
57
130450
2432
şu oluyor: Yeni şeyler oluşturmak için
02:28
more and more stuff
58
132882
1234
daha fazla karmaşıklık ve
02:30
to build new things with.
59
134116
4118
daha fazla madde elde ediyorsunuz.
02:34
And we don't appear
60
138234
1270
Ve, hikâyenin aşağı yukarı
02:35
until about 99.96 percent of the time into this story,
61
139504
5648
% 99.96'lık bölümü tamamlanana kadar biz yokuz;
02:41
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
62
145152
3930
sadece kendimizi ve atalarımızı yerli yerine koymak için söyledim.
02:44
So within that context, there's two theories of the case
63
149082
3459
Dolayısıyla bu bağlamda, neden burada olduğumuz konusuyla ilgili
02:48
as to why we're all here.
64
152541
1689
iki teori var.
02:50
The first theory of the case
65
154230
1589
Konuyla ilgili birinci teori
02:51
is that's all she wrote.
66
155819
3409
tüm hikâyenin bundan ibaret olduğu.
02:55
Under that theory,
67
159228
1359
Bu teoriye göre
02:56
we are the be-all and end-all
68
160587
1836
tüm yaradılışın en önemli parçası
02:58
of all creation.
69
162423
1733
biziz.
03:00
And the reason for trillions of galaxies,
70
164156
2884
Ve trilyonlarca galaksinin,
03:02
sextillions of planets,
71
167040
2013
sekstilyonlarca gezegenin
03:04
is to create something that looks like that
72
169053
4710
olmasının nedeni, buna
03:09
and something that looks like that.
73
173763
3633
ve buna benzer bir şey yaratmak.
03:13
And that's the purpose of the universe;
74
177396
1541
Ve evrenin amacı budur;
03:14
and then it flat-lines,
75
178937
1284
ve sonra da ölür,
03:16
it doesn't get any better.
76
180221
1311
daha da düzelmez.
03:17
(Laughter)
77
181532
4480
(Gülüşmeler)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
78
186012
2819
Kendinize sadece şu soruyu sormak isteyebilirsiniz:
03:24
could that be just mildly arrogant?
79
188831
5235
"Bu, sadece birazcık kibirlilik olabilir mi?"
03:29
And if it is --
80
194066
1741
Ve eğer öyleyse --
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
81
195807
5382
ve özellikle tarihte soyumuzun tükenmesine ramak kaldığı gerçeğini de düşünürsek,
03:37
There were only about 2,000 of our species left.
82
201189
3367
türümüzün sadece 2000 bireyi kalmıştı...
03:40
A few more weeks without rain,
83
204556
2083
Yağmursuz birkaç hafta daha geçse,
03:42
we would have never seen any of these.
84
206639
3084
bunların hiçbirini asla göremeyecektik.
03:45
(Laughter)
85
209723
6699
(Gülüşmeler)
03:52
(Applause)
86
216422
4634
(Alkış)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
87
221056
2966
Yani belki de ikinci bir teoriyi düşünmelisiniz...
03:59
if the first one isn't good enough.
88
224022
2917
eğer birincisi yeterince iyi değilse.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
89
226939
1784
İkinci teori şu: Bir üst modele yükselebilir miydik?
04:04
(Laughter)
90
228723
2899
(Gülüşmeler)
04:07
Well, why would one ask a question like that?
91
231622
3234
Peki, biri neden böyle bir soru sorar?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
92
234856
2465
Çünkü insansılarda şimdiye kadar en az 29 kez
04:13
of humanoids.
93
237321
2036
bu oldu.
04:15
So it turns out that we have upgraded.
94
239357
2850
Yani görünüyor ki yükseldik.
04:18
We've upgraded time and again and again.
95
242207
1915
Defalarca yükseldik.
04:20
And it turns out that we keep discovering upgrades.
96
244122
2916
Ve görünüyor ki bunları keşfetmeye devam ediyoruz.
04:22
We found this one last year.
97
247038
2184
Bunu geçen sene bulduk.
04:25
We found another one last month.
98
249222
2617
Bir diğerini geçen ay bulduk.
04:27
And as you're thinking about this,
99
251839
2199
Ve bunu düşünürken
04:29
you might also ask the question:
100
254038
2103
şu soruyu sorabilirsiniz:
04:32
So why a single human species?
101
256141
3097
"Neden tek bir insan türü?"
04:35
Wouldn't it be really odd
102
259238
1834
Afrika'ya, Asya'ya ve Antartika'ya gidip
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
103
261072
3784
tıpatıp aynı kuşu bulsanız
04:40
and found exactly the same bird --
104
264856
2619
bu çok garip olmaz mıydı --
04:43
particularly given that we co-existed at the same time
105
267475
3792
özellikle de en az 8 insansı türüyle
04:47
with at least eight other versions of humanoid
106
271267
2786
bu gezegende aynı zamanda var olduğumuzu
04:49
at the same time on this planet?
107
274053
2468
hesaba katarsak?
04:52
So the normal state of affairs
108
276521
1879
Yani gidişatın normali,
04:54
is not to have just a Homo sapiens;
109
278400
2510
sadece bir Homo sapiens olması değil;
04:56
the normal state of affairs
110
280910
1021
gidişatın normali
04:57
is to have various versions of humans walking around.
111
281931
3829
farklı insan versiyonlarının etrafta geziniyor olması.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
112
285760
2817
Ve eğer normal gidişat öyleyse,
05:04
then you might ask yourself,
113
288577
2368
o zaman kendinize şunu sorabilirsiniz,
05:06
all right, so if we want to create something else,
114
290945
2065
"Tamam, eğer başka bir şey yaratmak istiyorsak
05:08
how big does a mutation have to be?
115
293010
2868
bir mutasyon ne kadar büyük olmalı?"
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
116
295878
2632
Güzel, cevabı Svante Pääbo'da.
05:14
The difference between humans and Neanderthal
117
298510
2800
İnsanlarla Neandertal arasındaki farklılık
05:17
is 0.004 percent of gene code.
118
301310
3299
genetik kodun %0.004'ü kadar.
05:20
That's how big the difference is
119
304609
1700
Bir türün diğerine olan farklılığının
05:22
one species to another.
120
306309
2217
büyüklüğü bu kadar.
05:24
This explains most contemporary political debates.
121
308526
4400
Bu günümüzdeki politik tartışmaların çoğunu açıklıyor.
05:28
(Laughter)
122
312926
1935
(Gülüşmeler)
05:30
But as you're thinking about this,
123
314861
3211
Fakat siz bunu düşünürken,
05:33
one of the interesting things
124
318072
1358
enteresan şeylerden biri,
05:35
is how small these mutations are and where they take place.
125
319430
3397
bu mutasyonların ne kadar küçük oldukları ve nerede gerçekleştikleri.
05:38
Difference human/Neanderthal
126
322827
1333
İnsan/Neandertal farklılığı,
05:40
is sperm and testis,
127
324160
1733
sperm ve testisler,
05:41
smell and skin.
128
325893
1368
koku ve deride.
05:43
And those are the specific genes
129
327261
1486
Ve bunlar, ikisi arasında
05:44
that differ from one to the other.
130
328747
2680
farklılık gösteren belirli genler.
05:47
So very small changes can have a big impact.
131
331427
3101
Yani çok küçük değişikliklerin büyük etkileri olabilir.
05:50
And as you're thinking about this,
132
334528
1632
Ve siz bunu düşünürken
05:52
we're continuing to mutate.
133
336160
2516
mutasyona uğramaya devam ediyoruz.
05:54
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
134
338676
2901
Yani aşağı yukarı 10 bin yıl önce Karadeniz'de
05:57
we had one mutation in one gene
135
341577
2060
bir genimizdeki bir mutasyon sonucu
05:59
which led to blue eyes.
136
343637
2556
mavi göz ortaya çıktı.
06:02
And this is continuing and continuing and continuing.
137
346193
3884
Ve bu, sürüyor ve sürüyor ve sürüyor.
06:05
And as it continues,
138
350077
1434
Ve bu sürerken
06:07
one of the things that's going to happen this year
139
351511
1765
bu sene olacak şeylerden biri de,
06:09
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
140
353276
3333
ilk 10 bin insan genomunu (ç.n. genetik şifre) keşfedecek olmamız
06:12
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
141
356609
3269
çünkü gen dizileme işlemi yeteri kadar ucuz hale geldi.
06:15
And when we find these,
142
359878
1588
Ve bunları bulduğumuz zaman
06:17
we may find differences.
143
361466
2494
farklılıklar bulabiliriz.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
144
363960
3076
Ve bu arada, bu hazır olduğumuz bir tartışma değil
06:22
because we have really misused the science in this.
145
367036
3376
çünkü bundaki bilimi gerçekten kötüye kullandık.
06:26
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
146
370412
3683
1920'lerde insanlar arasında büyük farklılıkların olduğunu düşündük.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
147
374095
3798
Bu, bir miktar Francis Galton'un çalışmaları nedeniyleydi.
06:33
He was Darwin's cousin.
148
377893
2136
Darwin'in kuzeniydi.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
149
380029
2315
Fakat ABD, Carnegie Enstitüsü,
06:38
Stanford, American Neurological Association
150
382344
2582
Stanford, Amerikan Nöroloji Kurumu
06:40
took this really far.
151
384926
1868
bunu çok ileriye taşıdılar.
06:42
That got exported and was really misused.
152
386794
3599
Bu ihraç edildi ve gerçekten kötüye kullanıldı.
06:46
In fact, it led to some absolutely horrendous
153
390393
2685
Aslında, bu insanlara aşırı derecede korkunç
06:48
treatment of human beings.
154
393078
2013
muamelelerin yapılmasına neden oldu.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
155
395091
2594
Böylece, 1940'lardan beri, farkılıkların olmadığını,
06:53
we're all identical.
156
397685
1320
hepimizin aynı olduğunu söyleyegeldik.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
157
399005
3277
Yıl sonunda bunun doğru olup olmadığını göreceğiz.
06:58
And as we think about that,
158
402282
1732
Ve biz bunu düşünürken
06:59
we're actually beginning to find things
159
404014
1518
aslında şu gibi şeyleri bulmaya başlıyoruz:
07:01
like, do you have an ACE gene?
160
405532
3466
Bir ACE geniniz (ç.n. egzersiz kapasitesi ve fiziksel dayanıklılıkla ilişkilendirilen bir gen) var mı?
07:04
Why would that matter?
161
408998
1978
Bunun ne önemi olabilir?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
162
410976
4038
Çünkü ACE geni olmayan hiç kimse, henüz 8000 metrelik bir zirveye
07:10
that doesn't have an ACE gene.
163
415014
2750
oksijensiz tırmanmadı.
07:13
And if you want to get more specific,
164
417764
1869
Ve eğer daha da ayrıntıya girmek isterseniz
07:15
how about a 577R genotype?
165
419633
3015
577R genotipiyle ilgili ne denebilir?
07:18
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
166
422648
4700
Evet, görünüyor ki şimdiye kadar test edilmiş her erkek olimpik güç atleti
07:23
carries at least one of these variants.
167
427348
3250
bu varyantlardan en az birini taşıyor.
07:26
If that is true,
168
430598
1654
Eğer bu doğruysa,
07:28
it leads to some very complicated questions
169
432252
2158
Londra Olimpiyatı için çok karmaşık sorular
07:30
for the London Olympics.
170
434410
1801
ortaya çıkıyor.
07:32
Three options:
171
436211
1519
Üç opsiyon:
07:33
Do you want the Olympics to be a showcase
172
437730
2832
Olimpiyatların sıkı çalışan mutantlar için
07:36
for really hardworking mutants?
173
440562
2700
bir vitrin olmasını ister misiniz?
07:39
(Laughter)
174
443262
1733
(Gülüşmeler)
07:40
Option number two:
175
444995
2735
2 numaralı opsiyon:
07:43
Why don't we play it like golf or sailing?
176
447730
3398
Neden golf ya da yelkendeki gibi yapmıyoruz?
07:47
Because you have one and you don't have one,
177
451128
2474
Sende olduğu ve sende olmadığı için
07:49
I'll give you a tenth of a second head start.
178
453602
3995
sana saniyenin onda biri kadar bir avantaj veririm.
07:53
Version number three:
179
457597
1071
Üç numaralı versiyon:
07:54
Because this is a naturally occurring gene
180
458668
2069
Bu doğal bir gen olduğu için,
07:56
and you've got it and you didn't pick the right parents,
181
460737
2782
sende olduğu ve sen de doğru ebeveyni seçmediğin için
07:59
you get the right to upgrade.
182
463519
3949
senin kendini modifiye etme hakkın olur.
08:03
Three different options.
183
467468
1751
Üç farklı opsiyon;
08:05
If these differences are the difference
184
469219
1622
eğer bu farklılıklar olimpik madalya almakla
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
185
470841
3378
almamak arasındaki çizgiyi belirliyorsa.
08:10
And it turns out that as we discover these things,
186
474219
2834
Ve görünüyor ki, biz bunları keşfettikçe,
08:12
we human beings really like to change
187
477053
3335
biz insanlar nasıl göründüğümüzü, nasıl davrandığımızı,
08:16
how we look, how we act,
188
480388
1694
bedenimizin ne yaptığını değiştirmeyi
08:17
what our bodies do.
189
482082
1594
gerçekten seviyoruz.
08:19
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
190
483676
4374
Ve Amerika'da 10.2 milyon (2008'de) estetik ameliyat yapıldı
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
191
488050
3317
ki kullanıma giren teknolojilerle
08:27
today's corrections, deletions,
192
491367
2701
bugünün düzeltme, silme,
08:29
augmentations and enhancements
193
494068
1919
büyütme ve iyileştirme işlemleri
08:31
are going to seem like child's play.
194
495987
2913
çocuk oyunu gibi gelmeye başlayacak.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
195
498900
3701
Tony Atala'nın yaptıklarını TED'de çoktan gördünüz
08:38
but this ability to start filling
196
502601
3567
fakat mürekkepli yazıcı kartuşu benzeri
08:42
things like inkjet cartridges with cells
197
506168
2933
şeyleri hücrelerle doldurabilme becerisi,
08:45
are allowing us to print skin, organs
198
509101
4674
bizim, deriyi, organları ve
08:49
and a whole series of other body parts.
199
513775
2750
birçok başka vücut parçasını basmamıza izin veriyor.
08:52
And as these technologies go forward,
200
516525
1884
Ve bu teknolojiler ilerledikçe
08:54
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
201
518409
3784
şunu görüyorsunuz, bunu görüyorsunuz, bir şeyler görüyorsunuz --
08:58
2000, human genome sequence --
202
522193
2774
2000 İnsan Genomu Projesi --
09:00
and it seems like nothing's happening,
203
524967
3782
ve sanki hiçbir şey olmuyormuş gibi görünüyor
09:04
until it does.
204
528749
3112
olana kadar.
09:07
And we may just be in some of these weeks.
205
531861
3524
Ve biz tam da böyle haftalarda olabiliriz.
09:11
And as you're thinking about
206
535385
1599
Ve siz bunu düşünürken,
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
207
536984
3451
bu iki tip bir insan genomunun dizilimini çıkarırken
09:16
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
208
540435
3553
ve Kamu Projesi 2000'de insan genomunun dizilimini çıkarırken
09:19
then you don't hear a lot,
209
543988
3164
pek bir şey duymuyorsunuz,
09:23
until you hear about an experiment last year in China,
210
547152
3984
ta ki Çin'de geçen sene yapılan,
09:27
where they take skin cells from this mouse,
211
551136
4017
bu fareden deri hücreleri aldıkları,
09:31
put four chemicals on it,
212
555153
1733
üzerine dört kimyasal madde koydukları,
09:32
turn those skin cells into stem cells,
213
556886
3566
deri hücrelerini kök hücrelere dönüştürdükleri,
09:36
let the stem cells grow
214
560452
1465
kök hücreleri büyüttükleri
09:37
and create a full copy of that mouse.
215
561917
3087
ve farenin tam bir kopyasını çıkardıkları deneyi duyana kadar...
09:40
That's a big deal.
216
565004
3247
Bu hatırı sayılır bir şey.
09:44
Because in essence
217
568251
1016
Çünkü esas itibariyle şu anlama geliyor:
09:45
what it means is you can take a cell,
218
569267
2148
Pluripotent (ç.n. canlıyı oluşturan hücre ve dokulara dönüşebilen ama tek başına organizma üretemeyen) kök hücre
09:47
which is a pluripotent stem cell,
219
571415
2286
olan bir hücreyi alıp --
09:49
which is like a skier at the top of a mountain,
220
573701
2684
dağın tepesindeki bir kayakçı gibi,
09:52
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
221
576385
3817
ve bu iki kayakçı iki pluripotent kök hücre oluyor,
09:56
four, eight, 16,
222
580202
1782
4, 8, 16
09:57
and then it gets so crowded
223
581984
1668
ve 16 bölünmeden sonra
09:59
after 16 divisions
224
583652
1800
o kadar kalabalıklaşıyor ki
10:01
that those cells have to differentiate.
225
585452
2502
hücrelerin farklılaşması gerekiyor.
10:03
So they go down one side of the mountain,
226
587954
1433
Böylece bir kısmı dağın bir tarafından
10:05
they go down another.
227
589387
1233
bir kısmı başka bir tarafından aşağı iniyor.
10:06
And as they pick that,
228
590620
1534
Ve onlar bunu seçerken
10:08
these become bone,
229
592154
2250
bunlar kemik oluyor,
10:10
and then they pick another road and these become platelets,
230
594404
2932
ve sonra başka bir yolu seçiyorlar ve bunlar trombosit oluyor
10:13
and these become macrophages,
231
597336
2117
ve bunlar makrofaj oluyor
10:15
and these become T cells.
232
599453
1267
ve bunlar T-hücreleri oluyor.
10:16
But it's really hard, once you ski down,
233
600720
1952
Fakat bir kere kaymaya başlarsanız tekrar başa dönmeniz
10:18
to get back up.
234
602672
1523
çok zor oluyor.
10:20
Unless, of course, if you have a ski lift.
235
604195
5412
Tabii bir telesiyejiniz yoksa.
10:25
And what those four chemicals do
236
609607
2449
Ve bu dört kimyasalın yaptığı,
10:27
is they take any cell
237
612056
2069
herhangi bir hücreyi alıp
10:30
and take it way back up the mountain
238
614125
1932
tekrar dağın tepesine çıkarmak
10:31
so it can become any body part.
239
616057
2033
ki böylece herhangi bir vücut parçasına dönüşebilsin.
10:33
And as you think of that,
240
618090
1728
Ve siz bunu düşünürken,
10:35
what it means is potentially
241
619818
1980
bu şu anlama geliyor:
10:37
you can rebuild a full copy
242
621798
2175
Potansiyel olarak bir organizmanın tam bir kopyasını
10:39
of any organism
243
623973
1867
onun herhangi bir hücresini kullanarak
10:41
out of any one of its cells.
244
625840
2586
yeniden oluşturabilirsiniz.
10:44
That turns out to be a big deal
245
628426
2531
Bu işte gayet hatırı sayılır bir durum
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
246
630957
2566
çünkü şimdi, sadece fare hücrelerini değil,
10:49
but you can human skin cells
247
633523
2318
insan deri hücrelerini alıp
10:51
and turn them into human stem cells.
248
635841
3650
onları insan kök hücrelerine çevirebilirsiniz.
10:55
And then what they did in October
249
639491
3198
Ve sonra, Ekim ayında yaptıkları ise şuydu:
10:58
is they took skin cells, turned them into stem cells
250
642689
3400
Deri hücreleri aldılar, bunları kök hücrelere dönüştürdüler
11:01
and began to turn them into liver cells.
251
646089
3673
ve bunları karaciğer hücrelerine dönüştürmeye başladılar.
11:05
So in theory,
252
649762
1044
Yani teoride,
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
253
650806
5184
hücrelerinizin birinden, herhangi bir organınızı yapabilirsiniz.
11:11
Here's a second experiment:
254
655990
1718
Bu da ikinci bir deney:
11:13
If you could photocopy your body,
255
657708
3133
Eğer vücudunuzun fotokopisini alabilseydiniz
11:16
maybe you also want to take your mind.
256
660841
3052
belki aklınızı da beraberinde almak isterdiniz.
11:19
And one of the things you saw at TED
257
663893
1565
Ve TED'de bir buçuk yıl önce
11:21
about a year and a half ago
258
665458
1250
gördüğünüz şeylerden biri,
11:22
was this guy.
259
666708
1435
bu adamdı.
11:24
And he gave a wonderful technical talk.
260
668143
2600
Çok güzel, teknik bir konuşma yaptı.
11:26
He's a professor at MIT.
261
670743
1599
MIT'de bir profesör.
11:28
But in essence what he said
262
672342
1916
Ama temelde söylediği şu:
11:30
is you can take retroviruses,
263
674258
1700
Bir farenin beynine girmiş olan
11:31
which get inside brain cells of mice.
264
675958
2800
retrovirüsleri (ç.n. kendi RNA'sını DNA'ya çevirip konak hücrenin DNA'sına eklemleyerek çoğalan virüs) alabilirsiniz;
11:34
You can tag them with proteins
265
678758
2440
onları, aydınlattığınızda parlayan proteinlerle
11:37
that light up when you light them.
266
681198
2094
etiketleyebilirsiniz
11:39
And you can map the exact pathways
267
683292
3716
ve farenin gördüğünde, hissettiğinde,
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
268
687008
3483
dokunduğunda, hatırladığında, aşık olduğunda
11:46
remembers, loves.
269
690491
2183
aktifleşen (nöral) yolların haritasını çıkarabilirsiniz.
11:48
And then you can take a fiber optic cable
270
692674
2373
Ve sonra bir fiber optik kablo alıp
11:50
and light up some of the same things.
271
695047
3819
bunlardan bazılarını aydınlatabilirsiniz.
11:54
And by the way, as you do this,
272
698866
1832
Ve bu arada, bunu yaparken,
11:56
you can image it in two colors,
273
700698
2017
iki renkte resimleyebilirsiniz,
11:58
which means you can download this information
274
702715
2399
bu da şu anlama gelir: Bu bilgiyi ikili kod
12:01
as binary code directly into a computer.
275
705114
4740
olarak doğrudan bilgisayarınıza indirebilirsiniz.
12:05
So what's the bottom line on that?
276
709854
2473
Peki nihai sonuç ne burada?
12:08
Well it's not completely inconceivable
277
712327
2200
Evet, kendi anılarınızı, bir gün,
12:10
that someday you'll be able to download your own memories,
278
714527
4495
belki yeni bir vücuda, indirebileceğiniz
12:14
maybe into a new body.
279
719022
2387
çok da tasavvur edilemez değil.
12:17
And maybe you can upload other people's memories as well.
280
721409
5085
Ve belki başka insanların anılarını da yükleyebilirsiniz.
12:22
And this might have just one or two
281
726494
2514
Ve belki bu durumun bir iki küçük
12:24
small ethical, political, moral implications.
282
729008
3520
etik, politik ve ahlaki sonucu da olabilir.
12:28
(Laughter)
283
732528
1531
(Gülüşmeler)
12:29
Just a thought.
284
734059
2991
Sadece bir düşünce.
12:32
Here's the kind of questions
285
737050
1528
Bunlar,
12:34
that are becoming interesting questions
286
738578
1980
filozoflar, yöneticiler,
12:36
for philosophers, for governing people,
287
740558
2484
ekonomistler, bilim insanları için
12:38
for economists, for scientists.
288
743042
3366
ilginçleşen sorular.
12:42
Because these technologies are moving really quickly.
289
746408
3284
Çünkü bu teknolojiler gerçekten hızlı ilerliyor.
12:45
And as you think about it,
290
749692
1500
Ve siz bunu düşünürken
12:47
let me close with an example of the brain.
291
751192
3082
benim beyinle ilgili bir örnekle kapamama izin verin.
12:50
The first place where you would expect
292
754274
1683
Bugün, inanılmaz bir evrimsel baskı görmeyi
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
293
755957
3051
bekleyeceğiniz yer;
12:54
both because of the inputs,
294
759008
2265
hem gitgide
12:57
which are becoming massive,
295
761273
1552
muazzam hale gelen girdilerden
12:58
and because of the plasticity of the organ,
296
762825
1782
ve hem de organın esnekliğinden dolayı,
13:00
is the brain.
297
764607
2534
beyindir.
13:03
Do we have any evidence that that is happening?
298
767141
3318
Bunun olduğuna dair herhangi bir kanıtımız var mı?
13:06
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
299
770459
4731
Peki, her bin kişideki otizm durumuna bir göz atalım.
13:11
Here's what it looks like in 2000.
300
775190
2502
Bu, 2000'deki durum.
13:13
Here's what it looks like in 2002,
301
777692
2082
Bu, 2002'deki durum.
13:15
2006, 2008.
302
779774
4618
2006, 2008.
13:20
Here's the increase in less than a decade.
303
784392
4082
10 yıldan kısa bir sürede olan artış.
13:24
And we still don't know why this is happening.
304
788474
4417
Ve biz hâlâ neden olduğunu bilmiyoruz.
13:28
What we do know is, potentially,
305
792891
2485
Bildiğimiz şey şu: Potansiyel olarak,
13:31
the brain is reacting in
306
795376
2032
beyin, hiperaktif, hiperesnek
13:33
a hyperactive, hyper-plastic way,
307
797408
2134
bir şekilde reaksiyon gösteriyor
13:35
and creating individuals that are like this.
308
799542
2950
ve böyle olan (ç.n. slayt: hiper-algılayan/hafızalı/dikkatli) bireyler yaratıyor.
13:38
And this is only one of the conditions that's out there.
309
802492
2757
Ve bu ortaya çıkan durumlardan sadece bir tanesi.
13:41
You've also got people with who are extraordinarily smart,
310
805249
3540
İnanılmaz derecede zeki olan insanlar var,
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
311
808789
2397
hayatları boyunca gördükleri her şeyi hatırlayan insanlar var,
13:47
people who've got synesthesia,
312
811186
1385
sinestezik insanlar var,
13:48
people who've got schizophrenia.
313
812571
1331
şizofrenik insanlar var.
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
314
813902
2534
Bir sürü şey oluyor
13:52
and we still don't understand
315
816436
1218
ve biz hâlâ
13:53
how and why this is happening.
316
817654
2233
nasıl ve neden olduğunu anlamıyoruz.
13:55
But one question you might want to ask is,
317
819887
2682
Fakat sormak isteyebileceğiniz bir soru şu:
13:58
are we seeing a rapid evolution of the brain
318
822569
2628
"Beynin ve bilgiyi nasıl işlediğimizin
14:01
and of how we process data?
319
825197
1825
hızlı bir evrimini görüyor muyuz?"
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
320
827022
3063
Çünkü beynimize ne kadar verinin geldiğini düşünürseniz,
14:05
we're trying to take in as much data in a day
321
830085
3484
eskiden insanların hayatları boyunca aldıkları bilgiyi
14:09
as people used to take in in a lifetime.
322
833569
2551
bir günde almaya çalışıyoruz.
14:12
And as you're thinking about this,
323
836120
2632
Ve siz bunu düşünürken,
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
324
838752
2342
bunun neden ilerliyor olabileceğine dair dört teori var
14:16
plus a whole series of others.
325
841094
1327
ve ayrıca bir sürü başka teori de var.
14:18
I don't have a good answer.
326
842421
1649
İyi bir cevabım yok.
14:19
There really needs to be more research on this.
327
844070
3616
Bu konuda gerçekten daha fazla araştırmaya ihtiyaç var.
14:23
One option is the fast food fetish.
328
847686
2235
Bir opsiyon fast food (ç.n. hızlı tüketim yemeği) fetişi.
14:25
There's beginning to be some evidence
329
849921
2449
Obezite ve beslenme biçiminin
14:28
that obesity and diet
330
852370
2251
gen değişimleriyle
14:30
have something to do
331
854621
1631
bir ilgisi olduğuna yönelik
14:32
with gene modifications,
332
856252
1768
bazı kanıtlar bulunmaya başlanıyor
14:33
which may or may not have an impact
333
858020
2350
ki bunların, bir bebeğin beyninin çalışmasına
14:36
on how the brain of an infant works.
334
860370
3517
etkisi olabilir ya da olmayabilir.
14:39
A second option is the sexy geek option.
335
863887
3955
İkinci opsiyon, seksi "teknoinek" opsiyonu.
14:43
These conditions are highly rare.
336
867842
4243
Bu tür durumlar hayli seyrek.
14:47
(Laughter)
337
872085
3038
(Gülüşmeler)
14:51
(Applause)
338
875123
5300
(Alkış)
14:56
But what's beginning to happen
339
880423
1633
Fakat olmaya başlayan şey şu ki
14:57
is because these geeks are all getting together,
340
882056
2534
bu teknoineklerin hepsi biraraya geliyor
15:00
because they are highly qualified for computer programming
341
884590
2897
-çünkü bilgisayar programcılığında ve ayrıca
15:03
and it is highly remunerated,
342
887487
2318
diğer detay odaklı işlerde de
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
343
889805
3150
çok yetkinler ve iyi para alıyorlar-
15:08
that they are concentrating geographically
344
892955
2449
coğrafi olarak belli yerlerde toplanıyor
15:11
and finding like-minded mates.
345
895404
2967
ve aynı kafada olan çiftlerini buluyorlar.
15:14
So this is the assortative mating hypothesis
346
898371
3568
Yani, bu, birbirlerini bu yapılar içinde
15:17
of these genes reinforcing one another
347
901939
2700
karşılıklı destekleyen genlerin olduğu
15:20
in these structures.
348
904639
2117
sınıflandırıcı çiftleşme hipotezi.
15:22
The third, is this too much information?
349
906756
2950
Üçüncüsü. Çok fazla bilgi?
15:25
We're trying to process so much stuff
350
909706
1497
O kadar fazla bilgiyi işlemeye çalışıyoruz ki
15:27
that some people get synesthetic
351
911203
2352
bazı insanlar sinestezik oluyor
15:29
and just have huge pipes that remember everything.
352
913555
2600
ve her şeyi hatırlayan "dev boruları" oluyor.
15:32
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
353
916155
2669
Başka insanlar bilgi miktarına karşı aşırı derecede duyarlı oluyor.
15:34
Other people react with various psychological conditions
354
918824
3982
Başka insanlar çeşitli psikolojik durumlarla ya da
15:38
or reactions to this information.
355
922806
1632
reaksiyonlarla bu bilgiye tepki veriyorlar.
15:40
Or maybe it's chemicals.
356
924438
2702
Ya da belki kimyasallar.
15:43
But when you see an increase
357
927140
1765
Ama, bir durumla ilgili olarak
15:44
of that order of magnitude in a condition,
358
928905
2351
bu düzeyde bir değişiklik görüyorsanız
15:47
either you're not measuring it right
359
931256
1565
ya doğru ölçmüyorsunuzdur
15:48
or there's something going on very quickly,
360
932821
2518
ya da çok hızlı değişen bir şey vardır
15:51
and it may be evolution in real time.
361
935339
4032
ve bu, gerçek zamanlı evrim olabilir.
15:55
Here's the bottom line.
362
939371
2503
Sözün özüne gelirsek...
15:57
What I think we are doing
363
941874
2181
Bence, olan şey,
15:59
is we're transitioning as a species.
364
944055
1716
türsel olarak bir geçişteyiz.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
365
945771
5484
Ve Steve Gullans'la beraber yazmaya başladığımda bunu düşünmemiştim.
16:07
I think we're transitioning into Homo evolutis
366
951255
2451
Bence, biz, öyle ya da böyle, sadece kendi çevresinin
16:09
that, for better or worse,
367
953706
1399
farkında olan bir insansı olmakla kalmayan,
16:11
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
368
955105
4182
aynı zamanda, doğrudan ve isteyerek kendi türünün,
16:15
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
369
959287
3219
bakterilerin, bitkilerin ve hayvanların
16:18
control the evolution of its own species,
370
962506
3198
evrimini de kontrol eden
16:21
of bacteria, of plants, of animals.
371
965704
3834
Homo Evolutis'e dönüşüyoruz.
16:25
And I think that's such an order of magnitude change
372
969538
2835
Ve bence bu öyle düzeyde bir değişim ki
16:28
that your grandkids or your great-grandkids
373
972373
3103
sizin torunlarınız ya da onların torunları
16:31
may be a species very different from you.
374
975476
3045
sizden çok farklı bir tür olabilir.
16:34
Thank you very much.
375
978521
1586
Çok teşekkür ederim.
16:36
(Applause)
376
980107
5331
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com