TEDxCERN
Juan Enriquez: The age of genetic wonder
Juan Enriquez: Genetik harika çağı
Filmed:
Readability: 3.7
1,960,234 views
CRISPR gibi gen düzenleme teknolojileri yaşamı en basit seviyede programlamamıza izin veriyor. Ancak bu bazı soruları da beraberinde getiriyor: Eğer sıfırdan yeni türler meydana getirebilirsek, bu ne olmalı? İnsanlığı da yeniden programlamalı mıyız? Juan Enriquez, genetik düzenleme çalışmalarının olası geleceği, uçsuz bucaksız bilinmezliği ve sınırları hakkında öngörülerde bulunuyor.
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.
00:13
So let me with start with Roy Amara.
0
1134
2390
Roy Amara ile başlayalım.
00:16
Roy's argument is that most new
technologies tend to be overestimated
technologies tend to be overestimated
1
4350
4211
Roy yeni teknolojilerin etkilerinin
başlangıçta abartılmaya müsait olduğunu
00:20
in their impact to begin with,
2
8585
2068
ama zaman içinde
onlara alışmamız nedeniyle
onlara alışmamız nedeniyle
00:22
and then they get underestimated
in the long term
in the long term
3
10677
2402
küçümsenmeye başladığını iddia ediyor.
00:25
because we get used to them.
4
13103
1364
Mucize ve merak dolu günler.
00:26
These really are days
of miracle and wonder.
of miracle and wonder.
5
14491
2196
Paul Simon'ın müthiş şarkısını hatırlayın.
00:29
You remember that wonderful
song by Paul Simon?
song by Paul Simon?
6
17433
2381
İki dizesi vardı.
00:32
There were two lines in it.
7
20365
1338
Olağanüstü olduğunu düşündüren şey neydi?
00:33
So what was it that was considered
miraculous back then?
miraculous back then?
8
21727
3687
Nesneleri yavaşlatmak
00:38
Slowing down things -- slow motion --
9
26393
2072
ve uzak mesafeleri aramak.
00:41
and the long-distance call.
10
29371
1728
00:43
Because, of course, you used
to get interrupted by operators
to get interrupted by operators
11
31941
2859
Çünkü tabii ki aramalarınızı bölüp size,
"Uzun mesafe görüşmesi.
00:46
who'd tell you, "Long distance calling.
Do you want to hang up?"
Do you want to hang up?"
12
34824
2997
Kapatmak ister misiniz?"
diyen operatörlere alışkınsınız.
00:49
And now we think nothing of calling
all over the world.
all over the world.
13
37845
2702
Artık dünya çapında bir şey aramıyoruz.
Aslında okuma ve programlama dünyasında da
00:53
Well, something similar may be happening
14
41040
2630
benzer şeyler gerçekleşiyor olabilir.
00:55
with reading and programming life.
15
43694
2072
Ama bu konuyu açmadan önce
00:58
But before I unpack that,
16
46636
1728
teleskoplar üzerine konuşalım.
01:01
let's just talk about telescopes.
17
49069
2684
01:04
Telescopes were overestimated
originally in their impact.
originally in their impact.
18
52798
4311
Teleskoplar fazlasıyla abartılmıştı.
01:09
This is one of Galileo's early models.
19
57133
2169
Bu Galileo'nun ilk modellerinden biri.
01:12
People thought it was just
going to ruin all religion.
going to ruin all religion.
20
60090
3359
İnsanlar bunun tüm dinleri
yok edeceğini düşünmüşlerdi.
yok edeceğini düşünmüşlerdi.
01:15
(Laughter)
21
63473
1150
(Gülüşmeler)
01:18
So we're not paying that much
attention to telescopes.
attention to telescopes.
22
66862
2714
Anladığınız üzere teleskoplara
o kadar da önem vermiyoruz.
o kadar da önem vermiyoruz.
01:22
But, of course, telescopes launched
10 years ago, as you just heard,
10 years ago, as you just heard,
23
70628
4082
Şüphesiz on sene önce çıkmış teleskoplarla
01:26
could take this Volkswagen,
fly it to the moon,
fly it to the moon,
24
74734
2991
bu Volkswagen'i aya yollayabilir
01:29
and you could see the lights
on that Volkswagen light up on the moon.
on that Volkswagen light up on the moon.
25
77749
5856
ve Volkswagen'in üstündeki ışıkların
ayı aydınlatmasını görebilirdiniz.
ayı aydınlatmasını görebilirdiniz.
01:36
And that's the kind of resolution power
that allowed you to see
that allowed you to see
26
84624
3262
İşte bu size uzak güneşlerin etrafında
dolanan minik toz parçalarını görmeyi
dolanan minik toz parçalarını görmeyi
01:40
little specks of dust
floating around distant suns.
floating around distant suns.
27
88592
3604
mümkün kılacak türde
bir çözünürlük kuvveti.
bir çözünürlük kuvveti.
01:44
Imagine for a second that this
was a sun a billion light years away,
was a sun a billion light years away,
28
92220
3464
Varsayalım ki bu bir milyar ışık yılı
uzaklığındaki bir güneş
uzaklığındaki bir güneş
01:48
and you had a little speck of dust
that came in front of it.
that came in front of it.
29
96310
2927
ve onun önünde küçük bir toz parçası var.
01:51
That's what detecting
an exoplanet is like.
an exoplanet is like.
30
99566
2501
Güneş sisteminin dışında
bir gezegen öyle keşfedilir.
bir gezegen öyle keşfedilir.
01:55
And the cool thing is, the telescopes
that are now being launched
that are now being launched
31
103268
3790
Havalı olan kısmıysa
şimdiki teleskoplar
şimdiki teleskoplar
02:00
would allow you to see
a single candle lit on the moon.
a single candle lit on the moon.
32
108138
3005
Ay'ın üstünde yanan bir mumu dahi
görmenizi sağlayabilir.
görmenizi sağlayabilir.
02:04
And if you separated it by one plate,
33
112279
2828
Bir plakayla teleskobu bölmüş olsaydınız
02:07
you could see two candles
separately at that distance.
separately at that distance.
34
115131
2794
aynı mesafede birbirinden bağımsız
iki mum görebilirdiniz.
iki mum görebilirdiniz.
02:11
And that's the kind
of resolution that you need
of resolution that you need
35
119124
2813
O minik toz zerreciğini fotoğraflamak,
02:13
to begin to image
that little speck of dust
that little speck of dust
36
121961
2468
Güneş'in etrafında dolanırken
02:16
as it comes around the sun
37
124453
1286
mavi-yeşil bir iz bırakıp
bırakmadığını görmek için
bırakmadığını görmek için
02:17
and see if it has a blue-green signature.
38
125763
2049
ihtiyacınız olan çözünürlük işte bu kadar.
02:21
And if it does have
a blue-green signature,
a blue-green signature,
39
129120
2071
Eğer mavi-yeşil bir iz bırakıyorsa
02:23
it means that life
is common in the universe.
is common in the universe.
40
131215
2220
bu evrende yaşam olduğu anlamına gelir.
02:25
The first time you ever see a blue-green
signature on a distant planet,
signature on a distant planet,
41
133459
4196
Uzak bir gezegende mavi-yeşil bir
iz gördüğünüz ilk anda
iz gördüğünüz ilk anda
02:29
it means there's photosynthesis there,
42
137679
1993
orada fotosentez olduğunu,
02:31
there's water there,
43
139696
1281
su olduğunu anlarsınız.
02:33
and the chances that you saw
the only other planet with photosynthesis
the only other planet with photosynthesis
44
141001
3872
Fotosentezin olduğu başka bir gezegeni
görme ihtimaliniz sıfıra yakındır.
görme ihtimaliniz sıfıra yakındır.
02:36
are about zero.
45
144897
1363
02:39
And that's a calendar-changing event.
46
147108
1896
Takvimleri değiştirecek bir etkinlik.
02:41
There's a before and after
we were alone in the universe:
we were alone in the universe:
47
149670
2752
Evrende yalnız oluşumuzun
öncesi ve sonrası var:
öncesi ve sonrası var:
02:44
forget about the discovery
of whatever continent.
of whatever continent.
48
152446
2470
kıtaların keşfini falan unutun.
02:48
So as you're thinking about this,
49
156751
1580
Siz bunun hakkında düşündükçe
02:50
we're now beginning
to be able to image most of the universe.
to be able to image most of the universe.
50
158355
2902
evreni hayal edebilmeye başlıyoruz.
02:53
And that is a time of miracle and wonder.
51
161281
2254
Bu mucize ve harikayla dolu bir an.
02:55
And we kind of take that for granted.
52
163559
2352
Bunu bahşedilmiş olarak algılıyoruz.
02:59
Something similar is happening in life.
53
167562
1915
Hayatta da benzer bir şeyler oluyor.
03:01
So we're hearing about life
in these little bits and pieces.
in these little bits and pieces.
54
169501
3038
Hayatı küçük ıvır zıvırlar olarak duyarız.
03:04
We hear about CRISPR,
and we hear about this technology,
and we hear about this technology,
55
172563
2658
CRISPR ve CRISPR teknolojisi hakkında
03:07
and we hear about this technology.
56
175245
1666
bir şeyler duymuşuzdur.
03:08
But the bottom line on life
is that life turns out to be code.
is that life turns out to be code.
57
176935
3388
Ancak en temelinde hayat kodlara dönüşür.
03:13
And life as code is a really
important concept because it means,
important concept because it means,
58
181900
3950
Kodlarla yaşam önemli bir kavramdır
03:17
just in the same way
as you can write a sentence
as you can write a sentence
59
185874
3210
çünkü bir cümleyi İngilizce, Fransızca
03:21
in English or in French or Chinese,
60
189108
3118
veya Çincede yazdığınız
gibi yazabileceğiniz,
gibi yazabileceğiniz,
03:25
just in the same way
as you can copy a sentence,
as you can copy a sentence,
61
193146
2906
kopyalayabileceğiniz,
03:28
just in the same way
as you can edit a sentence,
as you can edit a sentence,
62
196076
2526
düzenleyebileceğiniz,
03:30
just in the same way
as you can print a sentence,
as you can print a sentence,
63
198626
2350
yazdırabileceğiniz anlamına gelir.
03:33
you're beginning to be able
to do that with life.
to do that with life.
64
201000
2719
Bunları yaşam üzerinde de
yapmaya başlamak üzereyiz.
yapmaya başlamak üzereyiz.
03:37
It means that we're beginning
to learn how to read this language.
to learn how to read this language.
65
205237
3511
Bu dili nasıl okuyabileceğimizi
öğrenmeye başlamak üzereyiz.
öğrenmeye başlamak üzereyiz.
03:40
And this, of course, is the language
that is used by this orange.
that is used by this orange.
66
208772
3236
Bu portakalın kullandığı bir dil.
03:44
So how does this orange execute code?
67
212702
1796
Peki portakal bu kodu nasıl çalıştırdı?
03:46
It doesn't do it in ones and zeroes
like a computer does.
like a computer does.
68
214522
2708
Bilgisayarların yaptığı gibi
bir ve sıfırlar kullanarak değil.
03:49
It sits on a tree, and one day it does:
69
217254
1885
Portakallar bir ağaçta asılı dururlar
03:51
plop!
70
219163
1150
ve bir gün pat diye düşerler!
03:52
And that means: execute.
71
220819
1805
Bu çalıştır demektir.
03:55
AATCAAG: make me a little root.
72
223149
3272
AATCAAG: bana minik bir kök yap.
03:59
TCGACC: make me a little stem.
73
227057
2502
TCGACC: bana minik bir gövde yap.
04:01
GAC: make me some leaves.
AGC: make me some flowers.
AGC: make me some flowers.
74
229583
3438
GAC: bana birkaç yaprak yap.
AGC: bana birkaç çiçek yap.
AGC: bana birkaç çiçek yap.
04:05
And then GCAA: make me some more oranges.
75
233045
2857
Son olarak GCAA: bana daha çok
portakal yap.
portakal yap.
04:08
If I edit a sentence in English
on a word processor,
on a word processor,
76
236984
4073
Eğer bir kelime işlemcisinde
İngilizce bir cümleyi düzenlersem
İngilizce bir cümleyi düzenlersem
04:15
then what happens is you can go
from this word to that word.
from this word to that word.
77
243153
3441
bir kelimeden diğer kelimeye geçebilirim.
04:20
If I edit something in this orange
78
248134
2136
Eğer bu portakalda bir şeyi düzenlersem
04:22
and put in GCAAC, using CRISPR
or something else that you've heard of,
or something else that you've heard of,
79
250294
4983
ve CRISPR veya başka bir teknolojiyi
kullanarak GCAAC'nin içine koyarsam
kullanarak GCAAC'nin içine koyarsam
04:28
then this orange becomes a lemon,
80
256261
1797
bu portakal bir limona
04:30
or it becomes a grapefruit,
81
258957
1548
ya da greyfurta
04:32
or it becomes a tangerine.
82
260529
1657
veya bir mandalinaya dönüşür.
04:35
And if I edit one in a thousand letters,
83
263102
2018
Binlerce harften birini değiştirirsem
04:37
you become the person
sitting next to you today.
sitting next to you today.
84
265144
2360
bugün yanınızdaki insana dönüşebilirsiniz.
04:40
Be more careful where you sit.
85
268757
1520
Oturduğunuz yere dikkat edin.
04:42
(Laughter)
86
270301
1189
(Gülüşmeler)
04:45
What's happening on this stuff
is it was really expensive to begin with.
is it was really expensive to begin with.
87
273014
3475
Sorun şu ki bu çalışması
oldukça pahalı bir teknolojiydi.
oldukça pahalı bir teknolojiydi.
04:48
It was like long-distance calls.
88
276513
1695
Uzun mesafe telefon görüşmesi gibi.
Ancak fiyatı Moore yasasından
%50 daha hızlı düşüyor.
%50 daha hızlı düşüyor.
04:51
But the cost of this is dropping
50 percent faster than Moore's law.
50 percent faster than Moore's law.
89
279399
3606
04:55
The first $200 full genome
was announced yesterday by Veritas.
was announced yesterday by Veritas.
90
283909
3832
İlk 200$ tam genomu dün Veritas duyurdu.
05:00
And so as you're looking at these systems,
91
288494
2130
Bu sistemlere bakıyoruz,
05:02
it doesn't matter, it doesn't matter,
it doesn't matter, and then it does.
it doesn't matter, and then it does.
92
290648
3802
önemsiz , önemsiz,
önemsiz ve sonra önemli.
önemsiz ve sonra önemli.
05:06
So let me just give you
the map view of this stuff.
the map view of this stuff.
93
294474
3405
Size bunun haritasını göstereyim.
05:10
This is a big discovery.
94
298973
2559
Bu büyük bir keşif.
05:13
There's 23 chromosomes.
95
301556
1923
Burada 23 kromozom var.
05:15
Cool.
96
303503
1228
Güzel.
05:17
Let's now start using a telescope version,
but instead of using a telescope,
but instead of using a telescope,
97
305287
3679
Şimdi bir teleskop uyarlaması
kullanalım fakat teleskop yerine
kullanalım fakat teleskop yerine
05:20
let's use a microscope to zoom in
98
308990
2320
kromozomların yetersizliklerine,
05:23
on the inferior of those chromosomes,
99
311334
2072
yani Y kromozomuna
05:25
which is the Y chromosome.
100
313430
1621
odaklanmak için mikroskop kullanalım.
05:28
It's a third the size of the X.
It's recessive and mutant.
It's recessive and mutant.
101
316432
3014
Y kromozomu, X kromozomunun
üçte biri büyüklüğündedir.
üçte biri büyüklüğündedir.
Çekiniktir ve mutasyonludur.
05:32
But hey,
102
320443
1151
Fakat sadece bir erkek.
05:34
just a male.
103
322262
1219
05:36
And as you're looking at this stuff,
104
324914
2280
Bunlara baktıkça
05:39
here's kind of a country view
105
327218
3450
mesela bu ülkeler düzeyinde,
05:42
at a 400 base pair resolution level,
106
330692
2204
400 baz çift çözünürlük
düzeyinde görüntüdür.
düzeyinde görüntüdür.
05:44
and then you zoom in to 550,
and then you zoom in to 850,
and then you zoom in to 850,
107
332920
3419
Önce 550 kez yakınlaştıralım.
Daha sonra 850 kez yakınlaştıralım.
Daha sonra 850 kez yakınlaştıralım.
05:48
and you can begin to identify
more and more genes as you zoom in.
more and more genes as you zoom in.
108
336363
3285
Yakınlaştırdıkça daha çok
geni tanımlamaya başlarsınız.
geni tanımlamaya başlarsınız.
05:52
Then you zoom in to the state level,
109
340249
2304
Sonra eyaletler
seviyesine yaklaştırırsanız,
seviyesine yaklaştırırsanız,
05:55
and you can begin to tell
who's got leukemia,
who's got leukemia,
110
343473
2804
kimin lösemisi olduğunu,
lösemiye nasıl yakalandıklarını,
lösemiye nasıl yakalandıklarını,
05:59
how did they get leukemia,
what kind of leukemia do they have,
what kind of leukemia do they have,
111
347543
3024
ne çeşit lösemileri olduğunu,
06:02
what shifted from what place
to what place.
to what place.
112
350591
2064
neyin nereden nereye
kaydığını söyleyebilirsiniz.
kaydığını söyleyebilirsiniz.
06:05
And then you zoom in
to the Google street view level.
to the Google street view level.
113
353330
2858
Sonra Google sokak görünümü
seviyesinde yakınlaştırırsınız.
seviyesinde yakınlaştırırsınız.
06:09
So this is what happens
if you have colorectal cancer
if you have colorectal cancer
114
357387
2673
Eğer kolon kanseriniz varsa
ortaya bu görüntü çıkar.
ortaya bu görüntü çıkar.
06:12
for a very specific patient
on the letter-by-letter resolution.
on the letter-by-letter resolution.
115
360084
4207
Bu görüntü bir hastanın
harf harf çözünürlükteki görüntüsüdür.
harf harf çözünürlükteki görüntüsüdür.
06:18
So what we're doing in this stuff
is we're gathering information
is we're gathering information
116
366148
3110
Yaptığımız, bilgileri bir araya getirerek
06:21
and just generating
enormous amounts of information.
enormous amounts of information.
117
369282
2516
büyük boyutta bir bilgi havuzu oluşturmak.
06:23
This is one of the largest
databases on the planet
databases on the planet
118
371822
2874
Bu evrendeki en geniş veri havuzudur.
06:26
and it's growing faster
than we can build computers to store it.
than we can build computers to store it.
119
374720
3872
Bu veri havuzu
onları depolayabileceğimiz bilgisayarlar
onları depolayabileceğimiz bilgisayarlar
inşa edebilmemizden daha hızlı büyür.
06:32
You can create some incredible
maps with this stuff.
maps with this stuff.
120
380063
2466
Bunlarla akıl almaz haritalar
oluşturabilirsiniz.
oluşturabilirsiniz.
Vebanın ne olduğunu
ve neden bir türün hıyarcıklı olduğunu
ve neden bir türün hıyarcıklı olduğunu
06:35
You want to understand the plague
and why one plague is bubonic
and why one plague is bubonic
121
383292
2971
anlamak istersiniz,
06:38
and the other one
is a different kind of plague
is a different kind of plague
122
386287
2224
diğeri farklı bir tür veba
06:40
and the other one
is a different kind of plague?
is a different kind of plague?
123
388535
2310
ve diğeri de farklı bir tür veba?
İşte bu bir veba haritası.
06:42
Well, here's a map of the plague.
124
390869
1730
06:45
Some are absolutely deadly to humans,
125
393037
1820
Bazıları insanlar için ölümcül,
06:46
some are not.
126
394881
1185
bazıları değil.
06:48
And note, by the way,
as you go to the bottom of this,
as you go to the bottom of this,
127
396486
2596
Dikkat edin, haritanın aşağısına indikçe
06:51
how does it compare to tuberculosis?
128
399106
1753
vebanın tüberkülozdan farkı nedir?
06:53
So this is the difference between
tuberculosis and various kinds of plagues,
tuberculosis and various kinds of plagues,
129
401708
3629
Tüberküloz ve farklı vebalar
arasındaki fark budur.
arasındaki fark budur.
06:57
and you can play detective
with this stuff,
with this stuff,
130
405361
2335
Bu haritayla
dedektifçilik oynayabilirsiniz.
dedektifçilik oynayabilirsiniz.
06:59
because you can take
a very specific kind of cholera
a very specific kind of cholera
131
407720
2475
Mesela Haiti'yi etkilemiş
07:02
that affected Haiti,
132
410219
1190
bir kolerayı ele alabilir;
07:04
and you can look at
which country it came from,
which country it came from,
133
412377
2686
hangi ülkeden geldiğine,
hangi bölgeden geldiğine,
hangi askerin onu muhtemelen
hangi askerin onu muhtemelen
07:07
which region it came from,
134
415087
1726
07:09
and probably which soldier took that
from that African country to Haiti.
from that African country to Haiti.
135
417496
4742
bir Afrika ülkesinden
Haiti'ye taşıdığına bakabilirsiniz.
Haiti'ye taşıdığına bakabilirsiniz.
07:17
Zoom out.
136
425133
1512
Uzaklaştırın.
07:18
It's not just zooming in.
137
426669
1571
Sadece yakınlaşmıyor.
07:21
This is one of the coolest maps
ever done by human beings.
ever done by human beings.
138
429042
2854
Bu insanlık tarihinin en harika haritası.
07:24
What they've done is taken
all the genetic information they have
all the genetic information they have
139
432446
3056
Bilim insanları bildikleri tüm türlere ait
07:27
about all the species,
140
435526
1481
tüm bilgileri aldılar,
07:29
and they've put a tree of life
on a single page
on a single page
141
437031
3430
yakınlaştırıp uzaklaştıracağınız
tek bir sayfada,
tek bir sayfada,
tek bir yaşam ağacında topladılar.
07:32
that you can zoom in and out of.
142
440485
1578
07:34
So this is what came first,
how did it diversify, how did it branch,
how did it diversify, how did it branch,
143
442484
3721
Bu ortaya çıkan ilk şey onun
nasıl çeşitlendiği, nasıl dallandığı,
nasıl çeşitlendiği, nasıl dallandığı,
genomun ne kadar geniş olduğu
07:38
how large is that genome,
144
446229
1230
ve hepsi tek bir sayfada.
07:39
on a single page.
145
447483
1197
07:41
It's kind of the universe
of life on Earth,
of life on Earth,
146
449619
2063
Dünya'daki hayatın evreni
07:43
and it's being constantly
updated and completed.
updated and completed.
147
451706
2449
ve düzenli olarak
güncellenip tamamlanıyor.
güncellenip tamamlanıyor.
07:46
And so as you're looking at this stuff,
148
454982
1859
Bu haritaya baktığınızda
en önemli değişikliğin
en önemli değişikliğin
07:48
the really important change is
the old biology used to be reactive.
the old biology used to be reactive.
149
456865
3351
eski biyolojinin tepkisel olması
olduğunu görebilirsiniz.
olduğunu görebilirsiniz.
07:52
You used to have a lot of biologists
that had microscopes,
that had microscopes,
150
460240
2720
Eskiden mikroskopları, büyüteçleri
mercekleri olan birçok biyoloğumuz vardı
mercekleri olan birçok biyoloğumuz vardı
07:54
and they had magnifying glasses
and they were out observing animals.
and they were out observing animals.
151
462984
3299
ve bu biyologlar
hayvanları inceliyorlardı.
hayvanları inceliyorlardı.
07:58
The new biology is proactive.
152
466897
1869
Yeni biyoloji önetkindir.
08:01
You don't just observe stuff,
you make stuff.
you make stuff.
153
469433
3019
Olayları sadece gözlemlemezsiniz,
olayları siz yaparsınız.
olayları siz yaparsınız.
08:05
And that's a really big change
154
473135
1648
Bu çok büyük bir gelişme
08:06
because it allows us
to do things like this.
to do things like this.
155
474807
2809
çünkü bunun gibi şeyler
yapmamıza izin verir.
yapmamıza izin verir.
08:10
And I know you're really
excited by this picture.
excited by this picture.
156
478559
2467
Biliyorum ki resim için
çok heyecanlısınız.
çok heyecanlısınız.
08:13
(Laughter)
157
481050
1111
(Gülüşmeler)
08:14
It only took us four years
and 40 million dollars
and 40 million dollars
158
482185
2374
Bu resmi yapmak sadece dört yılımızı
08:16
to be able to take this picture.
159
484583
1602
ve 40 milyon dolarımızı aldı.
08:18
(Laughter)
160
486209
1230
(Gülüşmeler)
08:19
And what we did
161
487463
1371
Bir hücredeki tüm genetik kodu çıkardık --
08:21
is we took the full gene code
out of a cell --
out of a cell --
162
489586
3275
sadece tek bir geni değil,
08:24
not a gene, not two genes,
the full gene code out of a cell --
the full gene code out of a cell --
163
492885
3911
tüm genetik kodu çıkardık--
08:30
built a completely new gene code,
164
498016
1840
tamamıyla yeni bir genetik kod yaptık,
08:32
inserted it into the cell,
165
500825
1575
bu kodu hücreye yerleştirdik,
08:34
figured out a way to have the cell
execute that code
execute that code
166
502424
2932
hücrenin bu kodu çalıştırmasını sağladık
08:37
and built a completely new species.
167
505380
2254
ve yeni bir tür meydana getirdik.
08:40
So this is the world's first
synthetic life form.
synthetic life form.
168
508884
2485
Bu dünya üzerindeki ilk insan yapımı tür.
08:45
And so what do you do with this stuff?
169
513810
1895
Peki onunla ne yapıyoruz?
08:48
Well, this stuff is going
to change the world.
to change the world.
170
516430
2204
Bu dünyayı değiştirecek türden bir şey.
08:51
Let me give you three short-term trends
171
519417
1939
Size üç kısa vadeli trendi tanıtayım
08:53
in terms of how it's going
to change the world.
to change the world.
172
521380
2255
ve dünyayı değiştireceklerini göstereyim.
08:56
The first is we're going to see
a new industrial revolution.
a new industrial revolution.
173
524269
2921
Yeni bir endüstriyel devrimi göreceğiz.
08:59
And I actually mean that literally.
174
527674
1701
Tam anlamıyla endüstriyel devrim.
09:01
So in the same way as Switzerland
and Germany and Britain
and Germany and Britain
175
529992
4491
İsviçre, Almanya ve Britanya'nın
09:06
changed the world with machines
like the one you see in this lobby,
like the one you see in this lobby,
176
534507
3658
makinelerle dünyayı değiştirmesi
09:11
created power --
177
539537
1196
ve güç oluşturması gibi,
09:13
in the same way CERN
is changing the world,
is changing the world,
178
541273
2664
CERN yeni aletler kullanarak
dünyayı ve evreni değiştirecek.
dünyayı ve evreni değiştirecek.
09:15
using new instruments
and our concept of the universe --
and our concept of the universe --
179
543961
3347
Aynı şekilde programlanabilir
yaşam formları da
yaşam formları da
dünyayı değiştirecek.
09:20
programmable life forms
are also going to change the world
are also going to change the world
180
548060
2894
09:23
because once you can program cells
181
551810
1655
Bilgisayar çipinizi
programlayabildiğiniz gibi
programlayabildiğiniz gibi
09:25
in the same way as you
program your computer chip,
program your computer chip,
182
553489
2528
bir hücreyi programlayabilirseniz
09:29
then you can make almost anything.
183
557736
1693
her şeyi yapabilirsiniz.
09:32
So your computer chip
can produce photographs,
can produce photographs,
184
560369
2779
Bilgisayar çipiniz fotoğraflar üretebilir;
09:35
can produce music, can produce film,
185
563172
2073
müzikler, filmler, aşk mektupları,
09:37
can produce love letters,
can produce spreadsheets.
can produce spreadsheets.
186
565269
2413
tablolar üretebilir.
Bunlar sadece ortalıkta dolanan
birler ve sıfırlardan ibarettir.
birler ve sıfırlardan ibarettir.
09:39
It's just ones and zeroes
flying through there.
flying through there.
187
567706
2244
09:42
If you can flow ATCGs through cells,
188
570604
2605
Eğer ATCG'ler oradan oraya uçuşabilirse
09:46
then this software makes its own hardware,
189
574123
3054
bu yazılım kendi donanımını
oluşturmaya başlar
oluşturmaya başlar
09:49
which means it scales very quickly.
190
577201
2072
ve çok kolay ölçeklenebilir.
09:52
No matter what happens,
191
580487
1651
Ne olursa olsun,
eğer bir cep telefonunu
yatağınızın kenarında bırakırsanız
yatağınızın kenarında bırakırsanız
09:54
if you leave your cell phone
by your bedside,
by your bedside,
192
582162
2158
09:56
you will not have a billion
cell phones in the morning.
cell phones in the morning.
193
584344
2586
ertesi sabah milyarlarca
cep telefonuyla uyanmazsınız.
cep telefonuyla uyanmazsınız.
09:59
But if you do that with living organisms,
194
587489
4913
Fakat aynısını yaşayan
organizmalara yaparsanız
organizmalara yaparsanız
10:05
you can make this stuff
at a very large scale.
at a very large scale.
195
593222
2389
bir süre sonra daha çok
yaşayan organizmanız olur.
yaşayan organizmanız olur.
10:09
One of the things you can do
is you can start producing
is you can start producing
196
597390
2896
2025 itibariyle yapabileceğiniz
şeylerden biri de
şeylerden biri de
ticari değeri olan
karbon salınımı dengeli yakıtlar
karbon salınımı dengeli yakıtlar
10:12
close to carbon-neutral fuels
197
600310
2223
10:14
on a commercial scale by 2025,
198
602557
2426
üretmeye başlamaktır.
10:18
which we're doing with Exxon.
199
606054
1761
Ekson ile yaptığımız şey budur.
10:20
But you can also substitute
for agricultural lands.
for agricultural lands.
200
608870
2409
Tarım alanlarının yerini de alabilirsiniz.
10:23
Instead of having 100 hectares
to make oils or to make proteins,
to make oils or to make proteins,
201
611303
4751
Yağ veya protein üretmek için
100 hektarlık bir alan yerine
100 hektarlık bir alan yerine
10:28
you can make it in these vats
202
616078
1859
bu tankların içinde hektar başına
10:29
at 10 or 100 times
the productivity per hectare.
the productivity per hectare.
203
617961
2868
10 ile 100 kat arasında daha
fazla verimlilikle üretim yapılabilir.
fazla verimlilikle üretim yapılabilir.
10:33
Or you can store information,
or you can make all the world's vaccines
or you can make all the world's vaccines
204
621488
3382
Bilgi depolayabilir ya da
bu üç tankın içinde tüm
dünyanın aşılarını üretebilirsiniz.
dünyanın aşılarını üretebilirsiniz.
10:36
in those three vats.
205
624894
1299
10:39
Or you can store most of the information
that's held at CERN in those three vats.
that's held at CERN in those three vats.
206
627276
3949
CERN'deki verilerin neredeyse tamamını
bu üç tankın içinde depolayabilirsiniz.
bu üç tankın içinde depolayabilirsiniz.
10:44
DNA is a really powerful
information storage device.
information storage device.
207
632350
3209
DNA çok güçlü bir depolama aygıtıdır.
10:48
Second turn:
208
636806
1588
İkinci devrim:
10:50
you're beginning to see the rise
of theoretical biology.
of theoretical biology.
209
638418
2784
teorik biyolojinin
yükselişine tanık olacağız.
yükselişine tanık olacağız.
10:54
So, medical school departments are one
of the most conservative places on earth.
of the most conservative places on earth.
210
642256
4202
Tıp fakülteleri dünya üzerindeki
en tutucu yerlerden biridir.
en tutucu yerlerden biridir.
10:58
The way they teach anatomy is similar
to the way they taught anatomy
to the way they taught anatomy
211
646482
3417
Bugün anatomiyi öğretme biçimleri ile
100 sene önceki anatomiyi
öğretme biçimleri aynıdır.
öğretme biçimleri aynıdır.
11:01
100 years ago.
212
649923
1166
11:03
"Welcome, student. Here's your cadaver."
213
651113
2024
"Hoş geldin öğrenci. İşte kadavran."
Tıp fakültelerinin eksik oldukları nokta
11:06
One of the things medical schools are
not good at is creating new departments,
not good at is creating new departments,
214
654149
3707
yeni departmanlar
oluşturmaktaki başarısızlıklarıdır.
oluşturmaktaki başarısızlıklarıdır.
11:09
which is why this is so unusual.
215
657880
1749
Bu yüzden bu durum oldukça sıra dışıdır.
11:12
Isaac Kohane has now created a department
based on informatics, data, knowledge
based on informatics, data, knowledge
216
660351
6498
Isaac Kohane Harvard Tıp Fakültesi'nde
informatik, veri ve bilgiye dayalı
bir departman oluşturmaya çalışıyor.
bir departman oluşturmaya çalışıyor.
11:18
at Harvard Medical School.
217
666873
1511
11:21
And in a sense,
what's beginning to happen is
what's beginning to happen is
218
669408
2177
Sonuçta biyoloji
11:23
biology is beginning to get enough data
219
671609
2482
aynı gözlemsel ve deneysel
fizikte kullanıldığı gibi,
fizikte kullanıldığı gibi,
11:26
that it can begin to follow
the steps of physics,
the steps of physics,
220
674115
2766
fiziğin adımlarını takip edebileceği
11:28
which used to be observational physics
221
676905
3388
kadar çok veri toplamaya başladı
11:32
and experimental physicists,
222
680317
1971
ve teorik biyolojinin
11:34
and then started creating
theoretical biology.
theoretical biology.
223
682312
2162
temellerini attı.
Elinizde çok sayıda
tıbbi kayıt olduğu için
tıbbi kayıt olduğu için
11:36
Well, that's what you're beginning to see
224
684498
2004
11:38
because you have so many medical records,
225
686526
1980
bir süre sonra bunları
görmeye başlarsınız,
görmeye başlarsınız,
11:40
because you have
so much data about people:
so much data about people:
226
688530
2032
çünkü elinizde insanlar
hakkında çok fazla veri vardır:
hakkında çok fazla veri vardır:
11:42
you've got their genomes,
you've got their viromes,
you've got their viromes,
227
690586
2410
genomlarına, viromlarına,
11:45
you've got their microbiomes.
228
693020
1494
mikrobiyomlarına sahipsinizdir.
11:46
And as this information stacks,
229
694538
1981
Bu bilgiler biriktikçe
11:48
you can begin to make predictions.
230
696543
2063
tahminler yapmaya başlayabilirsiniz.
11:52
The third thing that's happening
is this is coming to the consumer.
is this is coming to the consumer.
231
700149
3255
Üçüncü devrimse tüm bu gelişmelerin
bir alıcısının olması olacaktır.
bir alıcısının olması olacaktır.
11:56
So you, too, can get your genes sequenced.
232
704629
4156
Siz bile genlerinizi sıralanmış
bir şekilde satın alabilirsiniz.
bir şekilde satın alabilirsiniz.
12:01
And this is beginning to create
companies like 23andMe,
companies like 23andMe,
233
709698
2728
Bu durum 23andMe
gibi şirketleri ortaya çıkarır.
gibi şirketleri ortaya çıkarır.
12:04
and companies like 23andMe
are going to be giving you
are going to be giving you
234
712450
2478
Bu gibi şirketler size
12:06
more and more and more data,
235
714952
1352
sadece yakınlarınız hakkında değil,
12:08
not just about your relatives,
236
716328
1544
siz ve bedeniniz
hakkında bilgiler verebilir.
hakkında bilgiler verebilir.
12:10
but about you and your body,
237
718562
1360
12:11
and it's going to compare stuff,
238
719946
1531
Bu bilgileri kıyaslayabilir,
12:13
and it's going
to compare stuff across time,
to compare stuff across time,
239
721501
2093
bu gibi bilgileri zamana
göre de kıyaslayabilir.
göre de kıyaslayabilir.
12:15
and these are going to become
very large databases.
very large databases.
240
723618
2607
Bu bilgiler oldukça geniş
veri tabanları oluşturabilir.
veri tabanları oluşturabilir.
12:18
But it's also beginning to affect
a series of other businesses
a series of other businesses
241
726249
2962
Aynı zamanda birçok farklı iş kolunu da
12:21
in unexpected ways.
242
729235
1537
beklenmedik bir şekilde etkileyebilir.
12:23
Normally, when you advertise something,
you really don't want the consumer
you really don't want the consumer
243
731802
3751
Normalde bir ürünün
reklamını yaptığınızda,
reklamını yaptığınızda,
12:27
to take your advertisement
into the bathroom to pee on.
into the bathroom to pee on.
244
735577
4567
müşterinin reklamınızı işemek için
tuvalete götürmesini pek de istemezsiniz,
tuvalete götürmesini pek de istemezsiniz,
12:33
Unless, of course, if you're IKEA.
245
741993
2055
eğer IKEA değilseniz.
12:37
Because when you rip this
out of a magazine and you pee on it,
out of a magazine and you pee on it,
246
745381
2906
Çünkü reklamı dergiden
yırtıp üzerine işerseniz,
yırtıp üzerine işerseniz,
12:40
it'll turn blue if you're pregnant.
247
748311
2069
eğer hamileyseniz rengi maviye döner.
12:42
(Laughter)
248
750404
1213
(Gülüşmeler)
12:44
And they'll give you
a discount on your crib.
a discount on your crib.
249
752214
3873
Ve size beşik için bir
indirim kuponu verirler.
indirim kuponu verirler.
12:48
(Laughter)
250
756111
1158
(Gülüşmeler)
12:49
Right? So when I say consumer empowerment,
251
757293
2015
Değil mi? Müşteri güçlenmesi dediğimde
12:51
and this is spreading beyond biotech,
252
759332
2739
ve bunun tüm biyoteknolojiye
yayıldığını söylediğimde
yayıldığını söylediğimde
12:54
I actually really mean that.
253
762095
1819
aslında bunda çok ciddiyim.
12:58
We're now beginning to produce,
at Synthetic Genomics,
at Synthetic Genomics,
254
766273
3365
Şu an Synthetic Genomics'te
13:02
desktop printers
255
770540
1471
bir hücre tasarlamanıza yarayan,
13:05
that allow you to design a cell,
256
773228
3530
o hücreyi basmanızı sağlayan,
13:08
print a cell,
257
776782
1167
hücrede programı çalıştırmanıza
olanak veren yazıcılar üretiyoruz.
olanak veren yazıcılar üretiyoruz.
13:09
execute the program on the cell.
258
777973
1845
13:12
We can now print vaccines
259
780825
2103
Artık bir uçak henüz yere inmeden
13:14
real time as an airplane takes off
260
782952
2247
gereken aşıları
yazıcılarımızdan bastırabiliriz.
13:17
before it lands.
261
785223
1190
13:19
We're shipping 78
of these machines this year.
of these machines this year.
262
787929
2572
Bu sene makinelerin
78 tanesini naklediyoruz.
78 tanesini naklediyoruz.
13:24
This is not theoretical biology.
This is printing biology.
This is printing biology.
263
792068
4473
Bu teorik biyoloji değil.
Bu baskı biyolojisi.
Bu baskı biyolojisi.
13:30
Let me talk about two long-term trends
264
798182
2196
Size uzun vadede sizi de etkileyecek
13:33
that are coming at you
over a longer time period.
over a longer time period.
265
801374
3326
iki uzun vadeli trendden
bahsetmeme izin verin.
bahsetmeme izin verin.
13:37
The first one is, we're starting
to redesign species.
to redesign species.
266
805658
2656
İlk olarak türleri yeniden
tasarlamaya başlıyoruz.
tasarlamaya başlıyoruz.
13:41
And you've heard about that, right?
267
809055
1777
Bunu önceden de
duymuştunuz, değil mi?
duymuştunuz, değil mi?
13:42
We're redesigning trees.
We're redesigning flowers.
We're redesigning flowers.
268
810856
2681
Ağaçları, çiçekleri, yoğurdu, peyniri,
13:45
We're redesigning yogurt,
269
813561
2293
istediğiniz her şeyi
13:48
cheese, whatever else you want.
270
816513
2030
yeniden tasarlıyoruz.
13:51
And that, of course,
brings up the interesting question:
brings up the interesting question:
271
819678
2650
Bu akıllara şu ilginç soruyu getiriyor:
13:54
How and when should we redesign humans?
272
822884
2336
Ne zaman ve nasıl insanları da
yeniden tasarlamaya başlarız?
yeniden tasarlamaya başlarız?
13:59
And a lot of us think,
"Oh no, we never want to redesign humans."
"Oh no, we never want to redesign humans."
273
827566
3557
Çoğunuz şöyle düşünüyor:
"Ah hayır, asla insanları yeniden
tasarlamak istemeyiz."
tasarlamak istemeyiz."
14:04
Unless, of course, if your child
has a Huntington's gene
has a Huntington's gene
274
832147
2715
Eğer çocuğunuzun Huntington geni yoksa
ve ölüme mahkum değilse
hepiniz böyle düşünüyorsunuz.
hepiniz böyle düşünüyorsunuz.
14:06
and is condemned to death.
275
834886
1389
14:09
Or, unless if you're passing on
a cystic fibrosis gene,
a cystic fibrosis gene,
276
837172
3363
Ya da kistik fibroz geni taşıyorsanız
14:12
in which case, you don't just want
to redesign yourself,
to redesign yourself,
277
840559
2690
sadece kendinizi değil,
çocuklarınızı ve onların çocuklarını da
tasarlamak istersiniz.
tasarlamak istersiniz.
14:15
you want to redesign your children
and their children.
and their children.
278
843273
2539
14:18
And these are complicated debates
and they're going to happen in real time.
and they're going to happen in real time.
279
846723
3645
Bunlar karışık tartışmalar ve
ileride gerçekten yaşanacaklar.
ileride gerçekten yaşanacaklar.
14:22
I'll give you one current example.
280
850839
1951
Size güncel bir örnek vereyim.
14:25
One of the debates going on
at the National Academies today
at the National Academies today
281
853531
3072
Bugünlerde Milli Akademi'de
dönen tartışmalardan biri
dönen tartışmalardan biri
14:29
is you have the power to put
a gene drive into mosquitoes
a gene drive into mosquitoes
282
857896
4702
sivrisineklere ekleyeceğimiz
bir gen parçası ile
bir gen parçası ile
14:34
so that you will kill
all the malaria-carrying mosquitoes.
all the malaria-carrying mosquitoes.
283
862622
2984
sıtma virüsü taşıyan tüm sivrisinekleri
öldürebileceğimiz yönünde.
öldürebileceğimiz yönünde.
14:39
Now, some people say,
284
867547
2560
Bazılarınız "Bu ekosistemi
çok uç bir noktada etkilemek,
çok uç bir noktada etkilemek,
14:42
"That's going to affect the environment
in an extreme way, don't do it."
in an extreme way, don't do it."
285
870964
3465
bunu yapmamalıyız." diyebilir.
14:47
Other people say,
286
875326
1155
Bazılarınız "Bu hastalık her yıl
milyonlarca kişiyi öldüren bir hastalık.
milyonlarca kişiyi öldüren bir hastalık.
14:48
"This is one of the things
that's killing millions of people yearly.
that's killing millions of people yearly.
287
876505
3227
Sen kim oluyorsun da ülkemdeki çocukları
kurtaramayacağımı söylüyorsun." diyebilir.
kurtaramayacağımı söylüyorsun." diyebilir.
14:51
Who are you to tell me
that I can't save the kids in my country?"
that I can't save the kids in my country?"
288
879756
3548
14:57
And why is this debate so complicated?
289
885183
1853
Bu tartışma neden bu kadar karışık?
Çünkü buna Brezilya'da ya da
Güney Florida'da izin verdiğiniz anda
Güney Florida'da izin verdiğiniz anda
14:59
Because as soon as you
let this loose in Brazil
let this loose in Brazil
290
887060
2881
15:01
or in Southern Florida --
291
889965
1423
tüm dünyaya yayılmaya
başladığını görürsünüz.
başladığını görürsünüz.
15:03
mosquitoes don't respect walls.
292
891412
1541
15:04
You're making a decision for the world
293
892977
2301
Bir gen değişikliği yaptığınızda
15:07
when you put a gene drive into the air.
294
895302
1907
tüm dünya adına bir karar verirsiniz.
15:14
This wonderful man won a Nobel Prize,
295
902145
2095
Bu harika adam bir Nobel Ödülü kazandı.
15:17
and after winning the Nobel Prize
296
905103
1640
Ödülünü aldıktan sonra gezegenimizde
hayatın nasıl başladığını
hayatın nasıl başladığını
15:18
he's been worrying about
297
906767
1255
15:21
how did life get started on this planet
298
909531
2103
ve diğerlerinde de başlamasının ne kadar
olası olduğunu merak etmeye başladı.
olası olduğunu merak etmeye başladı.
15:23
and how likely is it
that it's in other places?
that it's in other places?
299
911658
2281
15:27
So what he's been doing is going around
to this graduate students
to this graduate students
300
915097
3202
Master öğrencilerine
çeşitli görevler veriyordu.
çeşitli görevler veriyordu.
15:30
and saying to his graduate students,
301
918323
1718
"Bana yaşamı yaratın ama modern
kimyasallar ve aletler kullanmayın.
kimyasallar ve aletler kullanmayın.
15:32
"Build me life but don't use
any modern chemicals or instruments.
any modern chemicals or instruments.
302
920864
3322
15:36
Build me stuff that was here
three billion years ago.
three billion years ago.
303
924210
2665
Bana üç milyar yıl önce de
dünyada olan şeyler yaratın.
dünyada olan şeyler yaratın.
15:38
You can't use lasers.
You can't use this. You can't use that."
You can't use this. You can't use that."
304
926899
3156
Lazerler kullanmayın. Bunu kullanmayın.
Şunu kullanmayın."
Şunu kullanmayın."
15:44
He gave me a vial of what he's built
about three weeks ago.
about three weeks ago.
305
932330
3245
Bana üç hafta önce oluşturduğu
şeyden küçük bir şişe verdi.
şeyden küçük bir şişe verdi.
15:48
What has he built?
306
936639
1179
Ne meydana getirmişti?
15:49
He's built basically what looked like
soap bubbles that are made out of lipids.
soap bubbles that are made out of lipids.
307
937842
4025
Lipitlerden meydana gelmiş sabun
köpüğü gibi görünen bir oluşum.
köpüğü gibi görünen bir oluşum.
15:53
He's built a precursor of RNA.
308
941891
2566
Bir mesajcı RNA oluşturmuştu.
15:57
He's had the precursor of the RNA
be absorbed by the cell
be absorbed by the cell
309
945291
3752
Bu mesajcı RNA'nın
hücre içine girmesini sağladı
hücre içine girmesini sağladı
16:02
and then he's had the cells divide.
310
950194
1883
ve hücre bölünmeye başladı.
16:06
We may not be that far --
311
954031
1957
İsterseniz on yıl deyin,
isterseniz yirmi yıl.
isterseniz yirmi yıl.
16:09
call it a decade, maybe two decades --
312
957687
3117
Sıfırdan yaşayan bir organizma yaratmakta
henüz ilerleme kaydetmiş olmayabiliriz.
henüz ilerleme kaydetmiş olmayabiliriz.
16:12
from generating life from scratch
313
960828
1970
16:16
out of proto-communities.
314
964285
1803
16:19
Second long-term trend:
315
967512
1646
İkinci uzun vadeli trend:
16:22
we've been living and are living
through the digital age --
through the digital age --
316
970273
3526
Dijital çağda yaşıyoruz.
16:25
we're starting to live through
the age of the genome
the age of the genome
317
973823
2519
Genom çağında, biyoloji, CRISPR,
16:28
and biology and CRISPR
and synthetic biology --
and synthetic biology --
318
976366
3615
sentetik biyoloji çağında
yaşamaya başlıyoruz.
yaşamaya başlıyoruz.
16:32
and all of that is going to merge
into the age of the brain.
into the age of the brain.
319
980870
2907
Bunların hepsi beyin çağında birleşecek.
16:36
So we're getting to the point where
we can rebuild most of our body parts,
we can rebuild most of our body parts,
320
984743
3981
Vücudumuzun çoğu parçasını yeniden
yapabileceğimiz bir döneme doğru gidiyoruz
yapabileceğimiz bir döneme doğru gidiyoruz
16:40
in the same way as if you break a bone
or burn your skin, it regrows.
or burn your skin, it regrows.
321
988748
3656
Bir kemiğiniz kırıldığında
ya da deriniz yandığında
tekrardan gelişebilecek.
tekrardan gelişebilecek.
16:44
We're beginning to learn
how to regrow our tracheas
how to regrow our tracheas
322
992428
2668
Nefes borularımızı, mesanelerimizi
nasıl yeniden
yapabileceğimizi öğreniyoruz.
yapabileceğimizi öğreniyoruz.
16:47
or how to regrow our bladders.
323
995120
1864
16:49
Both of those have been
implanted in humans.
implanted in humans.
324
997008
2306
Bunların ikisi de insanlara nakledildi.
16:51
Tony Atala is working on
32 different organs.
32 different organs.
325
999338
2728
Tony Atala 32 farklı organ
üzerinde çalışıyor.
üzerinde çalışıyor.
16:55
But the core is going to be this,
326
1003487
1890
Öz bu olacak,
16:57
because this is you
and the rest is just packaging.
and the rest is just packaging.
327
1005401
3054
çünkü bu sizsiniz
ve kalan her şey sadece bir ambalaj.
ve kalan her şey sadece bir ambalaj.
17:02
Nobody's going to live beyond
120, 130, 140 years
120, 130, 140 years
328
1010011
3547
Biz bu durumu düzeltmediğimiz sürece
17:05
unless if we fix this.
329
1013582
1735
hiç kimse 120-140
yıldan fazla yaşayamaz.
yıldan fazla yaşayamaz.
17:08
And that's the most interesting challenge.
330
1016084
2066
Bu da en ilginç meydan okuma.
17:10
That's the next frontier, along with:
331
1018174
2111
Bu bir sonraki sınırımız.
17:12
"How common is life in the universe?"
332
1020309
2347
"Evrende yaşam ne kadar yaygındır?"
17:14
"Where did we come from?"
333
1022680
1806
"Nereden geldik?"
17:16
and questions like that.
334
1024510
1634
ve bunun gibi birçok soru.
17:20
Let me end this with
an apocryphal quote from Einstein.
an apocryphal quote from Einstein.
335
1028031
3190
Bunu Einstein'den,
doğruluğundan şüpheli olduğum
bir alıntıyla bitirmeme izin verin.
bir alıntıyla bitirmeme izin verin.
17:23
[You can live as if
everything is a miracle,
everything is a miracle,
336
1031697
2219
17:25
or you can live as if
nothing is a miracle.]
nothing is a miracle.]
337
1033940
2272
"Her şey senin seçimine bağlı.
17:28
It's your choice.
338
1036236
1513
Korkunç ve kötü olana odaklanabilirsin
17:30
You can focus on the bad,
you can focus on the scary,
you can focus on the scary,
339
1038555
2479
17:33
and certainly there's
a lot of scary out there.
a lot of scary out there.
340
1041058
2416
ve emin ol ki dışarıda
korkacak çok şey var.
korkacak çok şey var.
17:36
But use 10 percent of your brain
to focus on that, or maybe 20 percent,
to focus on that, or maybe 20 percent,
341
1044012
4732
İster beyninin %10'unu kullanıyor ol
ister %20 ya da %30'unu.
ister %20 ya da %30'unu.
17:40
or maybe 30 percent.
342
1048768
1826
17:43
But just remember,
343
1051474
1782
Ancak unutmayın ki
17:45
we really are living in an age
of miracle and wonder.
of miracle and wonder.
344
1053280
2609
gerçekten de mucizenin ve harikanın
çağında yaşıyoruz.
çağında yaşıyoruz.
17:48
We're lucky to be alive today.
We're lucky to see this stuff.
We're lucky to see this stuff.
345
1056271
3551
Bugünde yaşıyor olduğumuz için şanslıyız.
Bu şeyleri gördüğümüz için şanslıyız.
Bu şeyleri gördüğümüz için şanslıyız.
17:51
We're lucky to be able to interact
with folks like the folks
with folks like the folks
346
1059846
2841
Bu odadaki eşyaları inşa eden kişilerle
insan gibi etkileşimde
bulunabildiğimiz için şanslıyız.
bulunabildiğimiz için şanslıyız.
17:54
who are building
all the stuff in this room.
all the stuff in this room.
347
1062711
2110
17:57
So thank you to all of you,
for all you do.
for all you do.
348
1065487
2975
O yüzden tüm yaptıklarınız için
hepinize teşekkür ederim.
hepinize teşekkür ederim.
18:01
(Applause)
349
1069066
3696
(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