TEDxBoston 2011
Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution
Richard Resnick: Vítáme vás v genetické revoluci
Filmed:
Readability: 4.2
1,041,798 views
V tomto srozumitelném talku z TEDx Boston Richard Resnick ukazuje, jak levné a rychlé sekvenování genomu začíná převrat v lékařské péči (a pojištění a politice).
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
Dámy a pánové.
00:17
I present to you the human genome.
1
2000
3000
Dovoluji si představit vám lidský genom.
00:20
(Applause)
2
5000
3000
(Potlesk)
00:23
Chromosome one, top left.
3
8000
2000
Chromozom č. 1, vlevo nahoře.
00:25
Bottom right are the sex chromosomes.
4
10000
2000
Vpravo dole jsou chromozomy pohlaví.
00:27
Women have two copies of that big X chromosome;
5
12000
2000
Ženy mají dvě kopie toho velkého X chromozomu;
00:29
men have the X
6
14000
2000
muži mají X
00:31
and, of course, that small copy of the Y.
7
16000
2000
a ovšem také tu malou kopii Y.
00:33
Sorry boys, but it's just a tiny little thing that makes you different.
8
18000
4000
Je mi to líto, chlapci, ale je to jen tahle maličkost, která vás odlišuje.
00:37
So if you zoom in on this genome,
9
22000
3000
Takže, pokud si ten genom přiblížíte,
00:40
then what you see, of course, is this double helix structure --
10
25000
3000
uvidíte tuto dvojitou šroubovici --
00:43
the code of life spelled out with these four biochemical letters,
11
28000
2000
kód života vypsán těmito čtyřmi biochemickými písmeny,
00:45
or we call them bases, right:
12
30000
2000
kterým říkáme báze, že ano:
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
A, C, G a T,
00:49
How many are there in the human genome? Three billion.
14
34000
2000
Kolik je jich v lidském genomu? Asi tři miliardy.
00:51
Is that a big number?
15
36000
2000
Je to velké číslo?
00:53
Well, everybody can throw around big numbers.
16
38000
2000
No, každý se může ohánět velkými čísly.
00:55
But in fact, if I were to place one base
17
40000
2000
Ale fakt je, že kdybychom vložili jednu bázi
00:57
on each pixel of this 1280 by 800 resolution screen,
18
42000
3000
na každý pixel tohoto displeje s rozlišením 1280 x 800,
01:00
we would need 3,000 screens to take a look at the genome.
19
45000
3000
potřebovali bychom 3000 displejů, abychom se mohli na genom podívat.
01:03
So it's really quite big.
20
48000
2000
Takže je opravdu veliký.
01:05
And perhaps because of its size,
21
50000
2000
A možná kvůli té velikosti
01:07
a group of people -- all, by the way, with Y chromosomes --
22
52000
3000
se skupina lidí -- mimochodem, všichni měli chromozom Y --
01:10
decided they would want to sequence it.
23
55000
2000
rozhodla, že jej budou sekvenovat.
01:12
(Laughter)
24
57000
2000
(Smích)
01:14
And so 15 years, actually, and about four billion dollars later,
25
59000
3000
A tak za 15 let a 4 miliardy dolarů
01:17
the genome was sequenced and published.
26
62000
2000
byl genom sekvenován a publikován.
01:19
In 2003, the final version was published, and they keep working on it.
27
64000
3000
V roce 2003 zveřejnili konečnou verzi, ale stále na tom pracují.
01:22
That was all done on a machine that looks like this.
28
67000
2000
To vše bylo uděláno na přístroji, který vypadá takhle.
01:24
It costs about a dollar for each base --
29
69000
2000
Stojí to asi dolar za bázi
01:26
a very slow way of doing it.
30
71000
2000
a je to velmi pomalé.
01:28
Well folks, I'm here to tell you
31
73000
2000
No dobrá, lidičky. Přišel jsem, abych vám řekl,
01:30
that the world has completely changed
32
75000
2000
že svět se úplně změnil
01:32
and none of you know about it.
33
77000
2000
a nikdo z vás to neví.
01:34
So now what we do is we take a genome,
34
79000
2000
Co děláme teď je, že vezmeme genom,
01:36
we make maybe 50 copies of it,
35
81000
2000
udělame nějakých 50 kopií,
01:38
we cut all those copies up into little 50-base reads,
36
83000
3000
rozsekáme je na malé kousky, asi 50 bází dlouhé,
01:41
and then we sequence them, massively parallel.
37
86000
2000
a pak uděláme sekvenování, které je masivně paralelní.
01:43
And then we bring that into software,
38
88000
2000
A výsledek vložíme do softwaru,
01:45
and we reassemble it and we tell you what the story is.
39
90000
2000
kde to znovu složíme a řekneme vám výsledek.
01:47
And so just to give you a picture of what this looks like,
40
92000
3000
Pro srovnání, abyste si udělali obrázek toho procesu,
01:50
the Human Genome Project: 3 gigabases, right.
41
95000
2000
Projekt Lidský genom má 3 gigabáze, že ano.
01:52
One run on one of these machines:
42
97000
2000
Jeden proces na jedné z těchto mašin
01:54
200 gigabases in a week.
43
99000
3000
udělá 200 gigabází za týden.
01:57
And that 200 is going to change to 600 this summer,
44
102000
3000
A to číslo, 200, změníme v létě na 600 --
02:00
and there's no sign of this pace slowing.
45
105000
3000
a nevidíme žádné příznaky zpomalování tempa prokroku.
02:03
So the price of a base, to sequence a base,
46
108000
3000
Takže, cena báze, sekvenováni na jednu bázi,
02:06
has fallen 100 million times.
47
111000
3000
klesla stomilionkrát.
02:09
That's the equivalent of you filling up your car with gas in 1998,
48
114000
3000
To odpovídá tomu, že byste naplnili nádrž auta benzinem v roce 1998,
02:12
waiting until 2011,
49
117000
2000
počkali do roku 2011,
02:14
and now you can drive to Jupiter and back twice.
50
119000
2000
a pak mohli jet k Jupiteru a zpět, dvakrát.
02:16
(Laughter)
51
121000
5000
(Smích)
02:21
World population,
52
126000
2000
Růst populace světa,
02:23
PC placements,
53
128000
2000
počet prodaných PC,
02:25
the archive of all the medical literature,
54
130000
3000
objem lékařské literatury,
02:28
Moore's law,
55
133000
2000
Mooreho zákon,
02:30
the old way of sequencing, and here's all the new stuff.
56
135000
3000
stará metoda sekvenování -- a tohle je nový archiv.
02:33
Guys, this is a log scale;
57
138000
2000
Kluci, tohle je logaritmická škála;
02:35
you don't typically see lines that go up like that.
58
140000
3000
není obvyklé vidět grafy, které takhle rychle rostou.
02:38
So the worldwide capacity to sequence human genomes
59
143000
3000
Takže světová kapacita sekvenování
02:41
is something like 50,000 to 100,000 human genomes this year.
60
146000
3000
je tak 50 000 až 100 000 lidských genomů ročně.
02:44
And we know this based on the machines that are being placed.
61
149000
3000
Tohle víme na základě objednávek na tyhle přístroje.
02:47
This is expected to double, triple or maybe quadruple
62
152000
3000
Čeká se, že tohle se zdvojnásobi až zčtyřnásobí
02:50
year over year for the foreseeable future.
63
155000
2000
rok od roku v dohledné budoucnosti.
02:52
In fact, there's one lab in particular
64
157000
2000
Jedna laboratoř, která představuje
02:54
that represents 20 percent of all that capacity.
65
159000
3000
20 % celkové kapacity,
02:57
It's called the Beijing Genomics Institute.
66
162000
3000
se jmenuje Pekingský genomický ústav.
03:00
The Chinese are absolutely winning this race to the new Moon, by the way.
67
165000
4000
Mimochodem: Číňané vyhrávají tento závod o nový Měsíc.
03:04
What does this mean for medicine?
68
169000
2000
A co to znamená pro medicínu?
03:06
So a woman is age 37.
69
171000
2000
Tak třeba -- žena má 37 let.
03:08
She presents with stage 2 estrogen receptor-positive breast cancer.
70
173000
4000
Je ve stadiu 2 rakoviny prsu (estrogen receptor-positive).
03:12
She is treated with surgery, chemotherapy and radiation.
71
177000
3000
Léčí ji chirurgicky, chemoterapií a ozařováním.
03:15
She goes home.
72
180000
2000
Jde domů.
03:17
Two years later, she comes back with stage three C ovarian cancer.
73
182000
3000
Za dva roky je zpět se stadiem 3 C rakoviny vaječníku.
03:20
Unfortunately, treated again with surgery and chemotherapy.
74
185000
3000
Bohužel, znovu ji léčí chirugicky a chemoterapií.
03:23
She comes back three years later at age 42
75
188000
2000
Za tři roky se vrátí ve věku 42 let
03:25
with more ovarian cancer, more chemotherapy.
76
190000
3000
s další rakovinou vaječníku a má další chemoterapii.
03:28
Six months later,
77
193000
2000
Šest měsíců poté
03:30
she comes back with acute myeloid leukemia.
78
195000
3000
je zpět v nemocnici s akutní leukemií (myeloid Leukemia).
03:34
She goes into respiratory failure and dies eight days later.
79
199000
3000
Dojde k respiračnímu selhání a za osm dní zemře.
03:37
So first, the way in which this woman was treated, in as little as 10 years,
80
202000
3000
Tak za prvé, způsob, kterým ji léčili, za méně než 10 let
03:40
will look like bloodletting.
81
205000
3000
bude vypadat jako pouštění žilou.
03:43
And it's because of people like my colleague, Rick Wilson,
82
208000
2000
A to proto, že lidé jako je můj kolega Rick Wilson,
03:45
at the Genome Institute at Washington University,
83
210000
3000
který pracuje v Genomickém ústavu Washingtonské university,
03:48
who decided to take a look at this woman postmortem.
84
213000
2000
se podíval se na data této ženy post mortem.
03:50
And he sequenced, he took skin cells, healthy skin,
85
215000
3000
Sekvenoval dva vzorky DNA, jeden ze zdravých buňek kůže,
03:53
and cancerous bone marrow,
86
218000
2000
jeden z morku kosti, který byl napaden rakovinou.
03:55
and he sequenced the whole genomes of both of them
87
220000
2000
Sekvenoval celý genom obou vzorků.
03:57
in a couple of weeks, no big deal.
88
222000
3000
Zabralo to pár týdnů -- což není velký problém.
04:00
And then he compared those two genomes in software,
89
225000
2000
A když pomocí softwaru srovnal tyto dva genomy,
04:02
and what he found, among other things,
90
227000
2000
zjistil, mimo jiné,
04:04
was a deletion, a 2,000-base deletion
91
229000
2000
vypuštění 2.000 bází
04:06
across three billion bases
92
231000
2000
z tří miliard bází genomu.
04:08
in a particular gene called TP53.
93
233000
2000
Tyto báze tvoří gen zvaný TP53.
04:10
If you have this deleterious mutation in this gene,
94
235000
3000
Pokud máte mutaci, kterou toto vypuštění představuje,
04:13
you're 90 percent likely to get cancer in your life.
95
238000
3000
máte 90% pravděpodobnost, že dostanete rakovinu.
04:16
So unfortunately, this doesn't help this woman,
96
241000
2000
Bohužel, této ženě toto poznání již nepomohlo,
04:18
but it does have severe, profound if you will,
97
243000
3000
ale má vážné, tedy hluboké,
04:21
implications to her family.
98
246000
2000
důsledky pro její rodinu.
04:23
I mean, if they have the same mutation,
99
248000
2000
Tím myslím, že pokud mají stejnou mutaci
04:25
and they get this genetic test, and they understand it,
100
250000
3000
a nechají si udělat tento test a rozumí mu,
04:28
then they can go and get regular screens, and they can catch cancer early
101
253000
3000
mohou jít a nechat si dělat pravidelné testy a objevit tu rakovinu včas
04:31
and potentially live a significantly longer life.
102
256000
2000
a mít šanci na podstatně delší život.
04:33
Let me introduce you now to the Beery twins,
103
258000
2000
Dovolte mi teď představit dvojčata Beereovy,
04:35
diagnosed with cerebral palsy at the age of two.
104
260000
2000
kterým, když jim byly dva roky, lékaři diagnostikovali mozkovou obrnu.
04:37
Their mom is a very brave woman
105
262000
2000
Jejich maminka je velmi statečná žena,
04:39
who didn't believe that the symptoms weren't matching up,
106
264000
2000
která nevěřila tomu, že by děti měly odpovídající příznaky.
04:41
and through some heroic efforts and a lot of Internet searching,
107
266000
2000
Pomocí internetu a ohromného úsilí
04:43
she was able to convince the medical community
108
268000
3000
se jí podařilo přesvědčit lékaře,
04:46
that, in fact, they had something else.
109
271000
2000
že děti mají něco jiného.
04:48
What they had was dopa-responsive dystonia.
110
273000
3000
Měly druh distonie, která se projevuje se křečovitým stahem svalů.
04:51
And so they were given L-Dopa,
111
276000
2000
Dali jim lék L-Dopa
04:53
and their symptoms did improve,
112
278000
2000
a příznaky se zlepšily,
04:55
but they weren't totally asymptomatic.
113
280000
2000
ale úplně je to neuzdravilo.
04:57
Significant problems remained.
114
282000
2000
Stále byly velké problémy.
04:59
Turns out the gentleman in this picture is a guy named Joe Beery,
115
284000
2000
No a tenhle pán na tomto obrázku je John Beery,
05:01
who was lucky enough to be the CIO
116
286000
2000
který šťastnou náhodou byl ředitelem informatiky
05:03
of a company called Life Technologies.
117
288000
2000
firmy zvané "Životní technologie".
05:05
They're one of the two companies
118
290000
2000
Je to jedna ze dvou firem, které
05:07
that makes these massive whole genome sequencing tools.
119
292000
3000
vyrábí tyhle přístroje, které dělají masivně paralelní sekvenování.
05:10
And so what he did was he got his kids sequenced.
120
295000
3000
A tak zařídil, že genom jeho dětí byl sekvenován.
05:13
And what they found was a series of mutations in a gene called SPR,
121
298000
3000
Našli celou řadu mutací genu zvaného SPR,
05:16
which is responsible for producing serotonin, among other things.
122
301000
4000
což je gen, který mimo jiné organizuje produkci serotoninu.
05:20
So on top of L-Dopa, they gave these kids a serotonin precursor drug,
123
305000
3000
A tak k tomu L-Dopa přidali dětem medicínu, která usnadňuje produkci serotoninu,
05:23
and they're effectively normal now.
124
308000
2000
a ty děti se teď vyvíjí normálně.
05:25
Guys, this would never have happened without whole genome sequencing.
125
310000
3000
Vážení, tohle by se nepovedlo bez sekvenování genomu.
05:28
And at the time -- this was a few years ago -- it cost $100,000.
126
313000
2000
V té době, to se stalo před pár lety, to stálo 100 000 dolarů.
05:30
Today it's $10,000. Next year it's $1,000.
127
315000
2000
Dnes (rok 2011) to stojí 10 000 dolarů, příští rok 1 000 dolarů.
05:32
The year after it's $100, give or take a year.
128
317000
2000
A další rok -- 100 dolarů, plus-minus rok.
05:34
That's how fast this is moving.
129
319000
2000
Tak rychle se tento obor rozvíjí.
05:36
So here's little Nick --
130
321000
2000
Tak tady je klouček jménem Nick.
05:38
likes Batman and squirt guns.
131
323000
3000
Má rád Batmana a střikací pistole.
05:41
And it turns out Nick shows up at the children's hospital
132
326000
3000
Stalo se, že jednoho dne se Nick ukázal v dětské nemocnici
05:44
with this distended belly like a famine victim.
133
329000
2000
s nafouklým bříškem, jako mají oběti hladovění.
05:46
And it's not that he's not eating,
134
331000
2000
Ale ne proto, že by nejedl,
05:48
it's that when he eats, his intestine basically opens up
135
333000
2000
ale proto, že když jí, jeho střeva se v podstatě otevřou
05:50
and feces spill out into his gut.
136
335000
2000
a jejich obsah se vyleje do žaludku.
05:52
So a hundred surgeries later,
137
337000
2000
Tak asi po stovce chirurgických zákroků
05:54
he looks at his mom and says, "Mom,
138
339000
3000
se podíval na matku a řekl, "Mami,
05:57
please pray for me. I'm in so much pain."
139
342000
3000
prosím modli se za mě, mám tolik bolestí..."
06:00
His pediatrician happens to have a background in clinical genetics
140
345000
3000
Jeho pediatr, který měl znalosti z klinické genetiky,
06:03
and he has no idea what's going on,
141
348000
2000
neměl tušení, co s tím klukem je,
06:05
but he says, "Let's get this kid's genome sequenced."
142
350000
2000
ale řekl: "Udělejme sekvenci genomu toho kluka."
06:07
And what they find is a single-point mutation
143
352000
2000
Našli mutaci v jednom místě,
06:09
in a gene responsible for controlling programmed cell death.
144
354000
3000
u genu, který kontroluje naprogramovanou smrt buněk.
06:12
So the theory is that he's having some immunological reaction
145
357000
3000
Takže usoudili, že dítě má imunologickou reakci,
06:15
to what's going on to the food essentially,
146
360000
3000
reaguje na proces zažívání,
06:18
and that's a natural reaction, which causes some programmed cell death.
147
363000
3000
že je to přirozená reakce, která vede ke smrti buněk.
06:21
But the gene that regulates that down is broken.
148
366000
2000
Ale gen, který tu reakci má regulovat, nefunguje.
06:23
And so this informs, among other things, of course,
149
368000
2000
Na základě této teorie, vedle jiných opatření, ovšem,
06:25
a treatment for bone marrow transplant, which he undertakes.
150
370000
3000
doporučí transplantaci kostní dřeně, kterou provedou.
06:28
And after nine months of grueling recovery,
151
373000
2000
Po devíti měsících obtížného zotavování
06:30
he's now eating steak with A1 sauce.
152
375000
2000
kluk teď jí steaky (a to i s omáčkou A1).
06:32
(Laughter)
153
377000
2000
(Smích)
06:34
The prospect of using the genome
154
379000
2000
Dnes je v dohledu nová éra,
06:36
as a universal diagnostic
155
381000
2000
v níž se genomika bude užívat
06:38
is upon us today.
156
383000
2000
jako univerzální diagnostický nástroj.
06:40
Today, it's here.
157
385000
2000
Dnes již je zde.
06:42
And what it means for all of us
158
387000
2000
Co to znamená pro nás --
06:44
is that everybody in this room could live an extra five, 10, 20 years
159
389000
3000
každý v této posluchárně může žít o 5, 10, 20 let déle
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
a to jen kvůli této jedné věci.
06:49
Which is a fantastic story,
161
394000
2000
Což je fantastický příběh,
06:51
unless you think about humanity's footprint on the planet
162
396000
3000
dokud neuvažujete dopad lidstva na planetu
06:54
and our ability to keep up food production.
163
399000
2000
a naši schopnost vyrobit dost potravy.
06:56
So it turns out
164
401000
2000
Ale ukázalo se,
06:58
that the very same technology
165
403000
2000
že ta samá technologie (genomika)
07:00
is also being used to grow new lines
166
405000
2000
se také užívá k vypěstování nových odrůd
07:02
of corn, wheat, soybean and other crops
167
407000
3000
kukuřice, pšenice, sóji a jiných plodin,
07:05
that are highly tolerant of drought, of flood,
168
410000
2000
které dobře snáší sucho či povodně,
07:07
of pests and pesticides.
169
412000
2000
škůdce a pesticidy.
07:09
Now look, as long as we continue to increase the population,
170
414000
3000
Heleďte, pokud budeme pokračovat v růstu populace,
07:12
we're going to have to continue to grow and eat genetically modified foods,
171
417000
3000
budeme muset pokračovat v pěstování a pojídání geneticky modifikovaných potravin,
07:15
and that's the only position that I'll take today.
172
420000
3000
a to je názor, který dnes budu zastávat,
07:18
Unless there's anybody in the audience
173
423000
2000
ledaže by byl někdo v posluchačstvu,
07:20
that would like to volunteer to stop eating?
174
425000
2000
kdo by se dobrovolně přihlásil, že přestane jíst?
07:22
None, not one.
175
427000
2000
Nikdo. Ani jeden.
07:24
This is a typewriter,
176
429000
2000
Toto je psací stroj,
07:26
a staple of every desktop for decades.
177
431000
3000
nezbytná součást každého pracovního stolu po celá destiletí.
07:29
And in fact, the typewriter was essentially deleted by this thing.
178
434000
4000
Fakt je, že psací stroj byl nahrazen tímhle [raný Apple]
07:33
And then more general versions of word processors came about.
179
438000
3000
a dalšími verzemi editačního softwaru.
07:36
But ultimately, it was a disruption on top of a disruption.
180
441000
3000
Ale nakonec přišla převratná změna navrch převratné změny.
07:39
It was Bob Metcalfe inventing the Ethernet
181
444000
2000
Bob Metcalfe vynalezl Ethernet,
07:41
and the connection of all these computers
182
446000
2000
bylo to propojení všech těch počítačů,
07:43
that fundamentally changed everything.
183
448000
2000
které vše od základu změnily.
07:45
And suddenly we had Netscape, and we had Yahoo
184
450000
3000
A najednou tu bylo Netscape a Yahoo
07:48
and we had, indeed, the entire dotcom bubble.
185
453000
3000
a celá ta internetová bublina.
07:51
(Laughter)
186
456000
3000
(Smích)
07:54
Not to worry though,
187
459000
2000
Buďte ale v klidu,
07:56
that was quickly rescued by the iPod, Facebook
188
461000
2000
ta byla rychle zachráněna pomocí iPodu, Facebooku
07:58
and, indeed, angry birds.
189
463000
2000
a ovšem také Rozhěvanými ptáky (počítačovou hrou "Angry Birds").
08:00
(Laughter)
190
465000
2000
(Smích)
08:02
Look, this is where we are today.
191
467000
3000
Koukněte se, kde dnes jsme.
08:05
This is the genomic revolution today. This is where we are.
192
470000
2000
Toto je genomická revoluce dneška.
08:07
So what I'd like you to consider is:
193
472000
2000
Chtěl bych, abyste uvážili toto:
08:09
What does it mean
194
474000
2000
Co to znamená,
08:11
when these dots don't represent the individual bases of your genome,
195
476000
3000
když tyto tečky nepředstavují jednotlivé báze vašeho genomu,
08:14
but they connect to genomes all across the planet?
196
479000
3000
ale spojují genomy na této planetě?
08:17
So I just recently had to buy life insurance.
197
482000
2000
Nedávno jsem si šel domluvit životní pojistku.
08:19
And I was required to answer:
198
484000
2000
Žádali, abych zodpověděl tohle:
08:21
A. I have never had a genetic test, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A) Nikdy jsem nepodstoupil genetický test; B) Podstoupil jsem -- a tady je;
08:24
and C. I've had one and I'm not telling.
200
489000
2000
nebo C) Podstoupil jsem-- a výsledek si nechám pro sebe.
08:26
Thankfully, I was able to answer A,
201
491000
2000
Naštěstí jsem mohl vybrat A.
08:28
and I say that honestly in case my life insurance agent is listening.
202
493000
3000
A mohu dodat, že jsem vybral poctivě -- pro případ, že můj pojišťovák poslouchá.
08:31
But what would have happened if I had said C?
203
496000
3000
Ale co by se stalo, kdybych vybral C?
08:34
Consumer applications for genomics, they will flourish.
204
499000
2000
Aplikace pro "obyčejné lidi" -- na zakázku -- pokvetou.
08:36
Do you want to see whether you're genetically compatible
205
501000
2000
Chcete vědět, zda jste vy a vaše dívka
08:38
with your girlfriend? Sure.
206
503000
2000
geneticky pro sebe vhodní? Maličkost.
08:40
DNA sequencing on your iPhone? There's an app for that.
207
505000
3000
Chcete provádět DNA sekvenování na svém mobilu? Máme na to aplikaci.
08:43
(Laughter)
208
508000
2000
(Smích)
08:45
Personalized genomic massage anyone?
209
510000
3000
Má někdo zájem o geneticky navrženou masáž?
08:48
There's already a lab today
210
513000
2000
Již dnes existuje laboratoř,
08:50
that tests for allele 334 of the AVPR1 gene,
211
515000
2000
která dělá test pro alelu 344 genu AVPR1,
08:52
the so-called cheating gene.
212
517000
2000
což je takzvaný podváděcí gen.
08:54
So anybody who's here today with your significant other,
213
519000
4000
Takže, pokud tu dnes je někdo se svou partnerkou,
08:58
just turn over to them and swab their mouth,
214
523000
2000
otočte se k ní a setřete slinu z jejích úst,
09:00
send it to the lab and you'll know for sure.
215
525000
2000
pošlete to do té laboratoře a budete mít jistotu.
09:02
(Laughter)
216
527000
2000
(Smích)
09:04
Do you really want to elect a president
217
529000
2000
Chtěli byste mít prezidenta,
09:06
whose genome suggests cardiomyopathy?
218
531000
2000
jehož genom ukazuje vážnou srdeční vadu?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
Uvažte tohle: Je rok 2016
09:10
and the leading candidate releases
220
535000
1000
a hlavní kandidát zveřejní
09:11
not only her four years of back tax returns,
221
536000
2000
nejen svá daňová přiznání za poslední čtyři roky,
09:13
but also her personal genome.
222
538000
2000
ale i svůj osobní genom.
09:15
And it looks really good.
223
540000
2000
A ten vypadá opravdu dobře.
09:17
And then she challenges all of her competitors to do the same.
224
542000
2000
A pak vyzve svého oponenta, aby to udělal taky.
09:19
Do you think that's not going to happen?
225
544000
2000
Myslíte, že to se nestane?
09:21
Do you think it would have helped John McCain?
226
546000
2000
Myslíte, že Johnu McCainovi by to pomohlo?
09:23
(Laughter)
227
548000
2000
(Smích)
09:25
How many people in the audience
228
550000
2000
Kolik lidí v publiku
09:27
have the last name Resnick like me? Raise your hand.
229
552000
2000
má stejné příjmení Resnick jako já? Přihlaste se.
09:29
Anybody? Nobody.
230
554000
2000
Někdo? Nikdo.
09:31
Typically, there's one or two.
231
556000
2000
Obvykle je jeden nebo dva.
09:33
So my father's father was one of 10 Resnick brothers.
232
558000
2000
Hmm. Můj otec měl 10 bratrů-Resnicků.
09:35
They all hated each other.
233
560000
2000
Neměli se rádi.
09:37
And they all moved to different parts of the planet.
234
562000
2000
A všichni se přestěhovali do různých konců světa.
09:39
So it's likely
235
564000
2000
Takže je pravděpodobné,
09:41
that I'm related to every Resnick that I ever meet, but I don't know.
236
566000
3000
že jsem příbuzný s každým Resnickem, kterého kdy potkám, ale neznám.
09:44
But imagine if my genome were deidentified, sitting in software,
237
569000
3000
Ale představte si, že by můj genom byl identifikován, uložen v počítači,
09:47
and a third cousin's genome was also sitting there,
238
572000
2000
a genom mého bratrance z třetího kolena by tam taky byl,
09:49
and there was software that could compare these two
239
574000
2000
a byl by software, který by je mohl srovnat
09:51
and make these associations.
240
576000
2000
a zjistit tyto asociace.
09:53
Not hard to imagine. My company has software that does this right now.
241
578000
3000
To není těžké si přestavit. Moje firma má software, který tohle dělá.
09:56
And so imagine one more thing:
242
581000
2000
Představte si ještě jednu věc:
09:58
that that software is able to ask both parties for mutual consents,
243
583000
3000
že software by se zeptal obou účastníků na souhlas.
10:01
"Would you be willing to meet your third cousin?"
244
586000
2000
"Chcete se setkat se svým bratrancem ze třetího kolena?"
10:03
And if we both say yes,
245
588000
2000
A oba by řekli "Ano"
10:05
voila! Welcome to chromosomally LinkedIn.
246
590000
2000
a hle, máme tu genetický LinkedIn.
10:07
(Laughter)
247
592000
4000
(Smích)
10:11
Now this is probably a good thing, right?
248
596000
2000
Tohle by asi byla dobrá věc, že jo?
10:13
You have bigger clan gatherings and so on.
249
598000
2000
Měli byste větší rodinné sešlosti atd.
10:15
But maybe it's a bad thing as well.
250
600000
2000
Ale možná i špatná věc.
10:17
How many fathers in the room? Raise your hands.
251
602000
2000
Kolik máme v publiku otců? Zvedněte ruku.
10:19
Okay, so experts think that one to three percent of you
252
604000
3000
OK. Experti odhadují, že jedno až tři procenta z vás
10:22
are not actually the father of your child.
253
607000
2000
nejste biologickým otcem svého dítěte.
10:24
(Laughter)
254
609000
2000
(Smích)
10:26
Look --
255
611000
2000
Heleďte --
10:28
(Laughter)
256
613000
4000
(Smích)
10:32
These genomes, these 23 chromosomes,
257
617000
3000
Tyhle genomy, těchto 23 chromozomů,
10:35
they don't in any way represent the quality of our relationships
258
620000
3000
naprosto nepředstavují kvalitu našich vztahů
10:38
or the nature of our society -- at least not yet.
259
623000
2000
nebo podstatu naší společnosti -- aspoň zatím ne.
10:40
And like any new technology,
260
625000
2000
A jako s každou novou technologií
10:42
it's really in humanity's hands
261
627000
2000
je to opravdu v rukou lidstva,
10:44
to wield it for the betterment of mankind, or not.
262
629000
3000
užít ji pro prospěch lidstva nebo naopak.
10:47
And so I urge you all to wake up and to tune in
263
632000
3000
A já vás tedy burcuji, abyste se probudili a naslouchali
10:50
and to influence the genomic revolution that's happening all around you.
264
635000
3000
a ovlivnili genetickou revoluci, která se děje kolem vás.
10:53
Thank you.
265
638000
2000
Děkuji vám.
10:55
(Applause)
266
640000
2000
(Potlesk)
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