TEDxBoston 2011
Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution
Richard Resnick: Willkommen zur Genomrevolution
Filmed:
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In diesem zugänglichen Vortrag von TEDxBoston zeigt Richard Resnick, wie günstige und schnelle Genomsequenzierung das Gesundheitswesen (sowie das Versicherungswesen und die Politik) revolutioniert.
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
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00:15
Ladies and gentlemen,
0
0
2000
Sehr verehrte Damen und Herren.
00:17
I present to you the human genome.
1
2000
3000
Ich präsentiere Ihnen das menschliche Genom.
00:20
(Applause)
2
5000
3000
(Applaus)
00:23
Chromosome one, top left.
3
8000
2000
Chromosom eins, oben links.
00:25
Bottom right are the sex chromosomes.
4
10000
2000
Unten rechts sind die Geschlechtschromosomen.
00:27
Women have two copies of that big X chromosome;
5
12000
2000
Frauen haben zwei Kopien dieses grossen X-Chromosoms;
00:29
men have the X
6
14000
2000
Männer haben das X
00:31
and, of course, that small copy of the Y.
7
16000
2000
und natürlich diese kleine Kopie vom Y.
00:33
Sorry boys, but it's just a tiny little thing that makes you different.
8
18000
4000
Entschuldigt, Jungs, aber es ist nur eine winzig kleine Sache, die euch anders macht.
00:37
So if you zoom in on this genome,
9
22000
3000
Also wenn Sie dieses Genom näher betrachten,
00:40
then what you see, of course, is this double helix structure --
10
25000
3000
dann sehen Sie natürlich diese Doppelhelixstruktur –
00:43
the code of life spelled out with these four biochemical letters,
11
28000
2000
den Code des Lebens, ausgeschrieben mit diesen vier biochemischen Buchstaben,
00:45
or we call them bases, right:
12
30000
2000
oder wir nennen sie Basen:
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
A, C, G und T.
00:49
How many are there in the human genome? Three billion.
14
34000
2000
Wie viele gibt es im menschlichen Genom? Drei Milliarden.
00:51
Is that a big number?
15
36000
2000
Ist dies eine grosse Zahl?
00:53
Well, everybody can throw around big numbers.
16
38000
2000
Nun, jedermann kann mit grossen Zahlen um sich werfen.
00:55
But in fact, if I were to place one base
17
40000
2000
Wenn ich genau genommen jedoch eine Base
00:57
on each pixel of this 1280 by 800 resolution screen,
18
42000
3000
auf jeden Pixel dieses Bildschirms mit der Auflösung von 1280 x 800 verteilte,
01:00
we would need 3,000 screens to take a look at the genome.
19
45000
3000
würden wir 3000 Bildschirme brauchen, um einen Blick auf das Genom werfen zu können.
01:03
So it's really quite big.
20
48000
2000
Es ist also wirklich ziemlich gross.
01:05
And perhaps because of its size,
21
50000
2000
Und vielleicht wegen seiner Grösse
01:07
a group of people -- all, by the way, with Y chromosomes --
22
52000
3000
hat eine Gruppe von Menschen – übrigens alle mit Y-Chromosomen –
01:10
decided they would want to sequence it.
23
55000
2000
entschieden, es zu sequenzieren.
01:12
(Laughter)
24
57000
2000
(Lachen)
01:14
And so 15 years, actually, and about four billion dollars later,
25
59000
3000
15 Jahre und etwa vier Milliarden Dollar später
01:17
the genome was sequenced and published.
26
62000
2000
war das Genom sequenziert und publiziert.
01:19
In 2003, the final version was published, and they keep working on it.
27
64000
3000
2003 wurde die endgültige Version publiziert, und es wird weiter daran gearbeitet.
01:22
That was all done on a machine that looks like this.
28
67000
2000
Dies wurde alles auf einer Maschine gemacht, die folgendermassen aussieht.
01:24
It costs about a dollar for each base --
29
69000
2000
Die Kosten belaufen sich auf ungefähr einen Dollar pro Base –
01:26
a very slow way of doing it.
30
71000
2000
eine sehr langwierige Arbeit.
01:28
Well folks, I'm here to tell you
31
73000
2000
Sehr verehrtes Publikum, ich bin hier, um ihnen zu sagen,
01:30
that the world has completely changed
32
75000
2000
dass sich die Welt komplett verändert hat
01:32
and none of you know about it.
33
77000
2000
und niemand von Ihnen sich dessen bewusst ist.
01:34
So now what we do is we take a genome,
34
79000
2000
Jetzt nehmen wir also ein Genom,
01:36
we make maybe 50 copies of it,
35
81000
2000
machen vielleicht 50 Kopien davon,
01:38
we cut all those copies up into little 50-base reads,
36
83000
3000
zerschneiden alle diese Kopien in kleine 50-Basen-Stücke,
01:41
and then we sequence them, massively parallel.
37
86000
2000
und dann sequenzieren wir sie genau gleich.
01:43
And then we bring that into software,
38
88000
2000
Und dann übertragen wir es in eine Software,
01:45
and we reassemble it and we tell you what the story is.
39
90000
2000
bauen es wieder zusammen und klären Sie auf.
01:47
And so just to give you a picture of what this looks like,
40
92000
3000
Und nur, um Ihnen eine Idee zu geben, wie das aussieht,
01:50
the Human Genome Project: 3 gigabases, right.
41
95000
2000
das menschliche Genom-Projekt: drei Gigabasen, richtig.
01:52
One run on one of these machines:
42
97000
2000
Ein Lauf auf einer dieser Maschinen:
01:54
200 gigabases in a week.
43
99000
3000
200 Gigabasen in einer Woche.
01:57
And that 200 is going to change to 600 this summer,
44
102000
3000
Und diese 200 werden in diesem Sommer zu 600,
02:00
and there's no sign of this pace slowing.
45
105000
3000
und es gibt keinen Grund zur Annahme, dass sich das Tempo verlangsamen könnte.
02:03
So the price of a base, to sequence a base,
46
108000
3000
Also hat sich der Preis einer Base, der Sequenzierung einer Base,
02:06
has fallen 100 million times.
47
111000
3000
um 100 Millionen Mal reduziert.
02:09
That's the equivalent of you filling up your car with gas in 1998,
48
114000
3000
Das ist dasselbe, wie wenn Sie Ihren Wagen 1998 volltanken
02:12
waiting until 2011,
49
117000
2000
und dann bis 2011 warten:
02:14
and now you can drive to Jupiter and back twice.
50
119000
2000
Jetzt können Sie zweimal zum Jupiter hin- und zurückfahren.
02:16
(Laughter)
51
121000
5000
(Lachen)
02:21
World population,
52
126000
2000
Weltbevölkerung,
02:23
PC placements,
53
128000
2000
PC-Platzierungen,
02:25
the archive of all the medical literature,
54
130000
3000
das Archiv der ganzen medizinischen Literatur,
02:28
Moore's law,
55
133000
2000
Mooresches Gesetz,
02:30
the old way of sequencing, and here's all the new stuff.
56
135000
3000
die alte Weise vom Sequenzieren, und hier sind alle neuen Sachen.
02:33
Guys, this is a log scale;
57
138000
2000
Jungs, das ist eine logarithmische Skala;
02:35
you don't typically see lines that go up like that.
58
140000
3000
Sie sehen typischerweise keine Linien, welche wie diese verlaufen.
02:38
So the worldwide capacity to sequence human genomes
59
143000
3000
Die weltweite Kapazität zur Sequenzierung menschlicher Genome
02:41
is something like 50,000 to 100,000 human genomes this year.
60
146000
3000
liegt dieses Jahr im Bereich von 50'000 bis 100'000 menschlicher Genome.
02:44
And we know this based on the machines that are being placed.
61
149000
3000
Und wir wissen dies aufgrund der Maschinen, die gekauft werden.
02:47
This is expected to double, triple or maybe quadruple
62
152000
3000
Es wird erwartet, dass sich diese Menge in absehbarer Zeit jedes Jahr
02:50
year over year for the foreseeable future.
63
155000
2000
verdoppelt, verdreifacht oder sogar vervierfacht.
02:52
In fact, there's one lab in particular
64
157000
2000
Es gibt übrigens ein Labor,
02:54
that represents 20 percent of all that capacity.
65
159000
3000
das 20 Prozent dieser Kapazität ausmacht.
02:57
It's called the Beijing Genomics Institute.
66
162000
3000
Es heisst Beijing Genomics Institute.
03:00
The Chinese are absolutely winning this race to the new Moon, by the way.
67
165000
4000
Übrigens, die Chinesen gewinnen dieses Rennen zum neuen Mond klar.
03:04
What does this mean for medicine?
68
169000
2000
Was bedeutet dies für die Medizin?
03:06
So a woman is age 37.
69
171000
2000
Nehmen wir eine 37-jährige Frau.
03:08
She presents with stage 2 estrogen receptor-positive breast cancer.
70
173000
4000
Sie hat Östrogen-Rezeptor-positiven Brustkrebs Stufe 2.
03:12
She is treated with surgery, chemotherapy and radiation.
71
177000
3000
Sie wird operiert, mit Chemotherapie und Bestrahlung behandelt.
03:15
She goes home.
72
180000
2000
Sie geht nach Hause.
03:17
Two years later, she comes back with stage three C ovarian cancer.
73
182000
3000
Zwei Jahre später kommt sie zurück mit Eierstockkrebs Stufe 3.
03:20
Unfortunately, treated again with surgery and chemotherapy.
74
185000
3000
Leider wird sie wieder operiert und mit Chemotherapie behandelt.
03:23
She comes back three years later at age 42
75
188000
2000
Sie kommt drei Jahre später im Alter von 42 Jahren zurück,
03:25
with more ovarian cancer, more chemotherapy.
76
190000
3000
sie hat wieder Eierstockkrebs, sie erhält eine weitere Chemotherapie.
03:28
Six months later,
77
193000
2000
Sechs Monate später
03:30
she comes back with acute myeloid leukemia.
78
195000
3000
kommt sie zurück mit akuter myeloischer Leukämie.
03:34
She goes into respiratory failure and dies eight days later.
79
199000
3000
Sie stirbt acht Tage später an Atemversagen.
03:37
So first, the way in which this woman was treated, in as little as 10 years,
80
202000
3000
Zunächst einmal erinnert die Art und Weise, wie diese Frau innerhalb von nur zehn Jahren behandelt wurde,
03:40
will look like bloodletting.
81
205000
3000
an Blutvergiessen.
03:43
And it's because of people like my colleague, Rick Wilson,
82
208000
2000
Und Leute wie mein Kollege Rick Wilson
03:45
at the Genome Institute at Washington University,
83
210000
3000
vom Genom-Institut der Universität von Washington,
03:48
who decided to take a look at this woman postmortem.
84
213000
2000
haben beschlossen, diese Frau nach ihrem Tod zu untersuchen.
03:50
And he sequenced, he took skin cells, healthy skin,
85
215000
3000
Und er sequenzierte, er entnahm Hautzellen, gesunde Haut
03:53
and cancerous bone marrow,
86
218000
2000
und krebsartiges Knochenmark,
03:55
and he sequenced the whole genomes of both of them
87
220000
2000
und er sequenzierte die ganzen Genome von beidem
03:57
in a couple of weeks, no big deal.
88
222000
3000
in wenigen Wochen – keine grosse Sache.
04:00
And then he compared those two genomes in software,
89
225000
2000
Und dann verglich er die beiden Genome mit einer Software,
04:02
and what he found, among other things,
90
227000
2000
und er fand unter anderem
04:04
was a deletion, a 2,000-base deletion
91
229000
2000
eine Löschung, eine 2000-Basen-Löschung,
04:06
across three billion bases
92
231000
2000
unter drei Milliarden Basen
04:08
in a particular gene called TP53.
93
233000
2000
in einem bestimmten Gen namens TP53.
04:10
If you have this deleterious mutation in this gene,
94
235000
3000
Wenn man diese schädliche Mutation in diesem Gen hat,
04:13
you're 90 percent likely to get cancer in your life.
95
238000
3000
dann erkrankt man in seinem Leben mit einer Wahrscheinlichkeit von 90 % an Krebs.
04:16
So unfortunately, this doesn't help this woman,
96
241000
2000
Leider hilft es dieser Frau nicht,
04:18
but it does have severe, profound if you will,
97
243000
3000
aber es hat schwerwiegende, tiefgreifende, wenn man so will,
04:21
implications to her family.
98
246000
2000
Auswirkungen auf ihre Familie.
04:23
I mean, if they have the same mutation,
99
248000
2000
Wenn sie nämlich die gleiche Mutation haben,
04:25
and they get this genetic test, and they understand it,
100
250000
3000
diesen genetischen Test erhalten und ihn verstehen,
04:28
then they can go and get regular screens, and they can catch cancer early
101
253000
3000
dann können sie sich regelmässig untersuchen lassen und Krebs früher erkennen
04:31
and potentially live a significantly longer life.
102
256000
2000
und unter Umständen deutlich länger leben.
04:33
Let me introduce you now to the Beery twins,
103
258000
2000
Lassen Sie mich jetzt die Beery-Zwillinge vorstellen,
04:35
diagnosed with cerebral palsy at the age of two.
104
260000
2000
die im Alter von zwei Jahren mit Zerebralparese diagnostiziert wurden.
04:37
Their mom is a very brave woman
105
262000
2000
Ihre Mutter ist eine sehr mutige Frau,
04:39
who didn't believe that the symptoms weren't matching up,
106
264000
2000
die nicht glaubte, dass die Symptome nicht übereinstimmten
04:41
and through some heroic efforts and a lot of Internet searching,
107
266000
2000
und durch einige heroische Anstrengungen und viel Internetrecherche
04:43
she was able to convince the medical community
108
268000
3000
die medizinische Gemeinschaft davon überzeugen konnte,
04:46
that, in fact, they had something else.
109
271000
2000
dass sie tatsächlich etwas anderes hatten.
04:48
What they had was dopa-responsive dystonia.
110
273000
3000
Sie hatten Dopa-responsive Dystonie.
04:51
And so they were given L-Dopa,
111
276000
2000
Und so wurden ihnen L-Dopa verabreicht,
04:53
and their symptoms did improve,
112
278000
2000
und ihre Symptome verbesserten sich,
04:55
but they weren't totally asymptomatic.
113
280000
2000
aber sie waren nicht völlig asymptomatisch.
04:57
Significant problems remained.
114
282000
2000
Signifikante Probleme blieben.
04:59
Turns out the gentleman in this picture is a guy named Joe Beery,
115
284000
2000
Der Herr auf diesem Bild ist ein Mann namens Joe Beery,
05:01
who was lucky enough to be the CIO
116
286000
2000
der das Glück hat, der CIO
05:03
of a company called Life Technologies.
117
288000
2000
eines Unternehmens namens Life Technologies zu sein.
05:05
They're one of the two companies
118
290000
2000
Das ist eines von zwei Unternehmen,
05:07
that makes these massive whole genome sequencing tools.
119
292000
3000
die diese grossen Werkzeuge zur Genomsequenzierung herstellen.
05:10
And so what he did was he got his kids sequenced.
120
295000
3000
Und so sequenzierte er die Genome seiner Kinder.
05:13
And what they found was a series of mutations in a gene called SPR,
121
298000
3000
Und was sie fanden, war eine Reihe von Mutationen in einem Gen namens SPR,
05:16
which is responsible for producing serotonin, among other things.
122
301000
4000
das unter anderem verantwortlich ist für die Herstellung von Serotonin.
05:20
So on top of L-Dopa, they gave these kids a serotonin precursor drug,
123
305000
3000
So verabreichten sie diesen Kindern neben L-Dopa einen Serotonin-Vorläuferstoff,
05:23
and they're effectively normal now.
124
308000
2000
und sie sind jetzt praktisch normal.
05:25
Guys, this would never have happened without whole genome sequencing.
125
310000
3000
Jungs, dies wäre ohne die ganze Genomsequenzierung nie geschehen.
05:28
And at the time -- this was a few years ago -- it cost $100,000.
126
313000
2000
Zu dieser Zeit – dies war vor ein paar Jahren – kostete das 100'000 Dollar.
05:30
Today it's $10,000. Next year it's $1,000.
127
315000
2000
Heute sind es 10'000 Dollar. Nächstes Jahr sind es 1000 Dollar.
05:32
The year after it's $100, give or take a year.
128
317000
2000
Etwa ein Jahr danach sind es 100 Dollar.
05:34
That's how fast this is moving.
129
319000
2000
So schnell verändert sich das.
05:36
So here's little Nick --
130
321000
2000
Das ist der kleine Nick.
05:38
likes Batman and squirt guns.
131
323000
3000
Er mag Batman und Wasserpistolen.
05:41
And it turns out Nick shows up at the children's hospital
132
326000
3000
Und es stellt sich heraus, dass Nick ins Kinderspital geht,
05:44
with this distended belly like a famine victim.
133
329000
2000
mit diesem aufgeblähten Bauch wie der eines Hungersnotopfers.
05:46
And it's not that he's not eating,
134
331000
2000
Und es ist nicht so, als würde er nicht essen.
05:48
it's that when he eats, his intestine basically opens up
135
333000
2000
Aber wenn er isst, öffnet sich sein Darm im Grunde genommen
05:50
and feces spill out into his gut.
136
335000
2000
und Stuhl gelangt in seinen Bauch.
05:52
So a hundred surgeries later,
137
337000
2000
So, hundert Operationen später,
05:54
he looks at his mom and says, "Mom,
138
339000
3000
schaut er zu seiner Mutter und sagt: "Mama,
05:57
please pray for me. I'm in so much pain."
139
342000
3000
bitte bete für mich. Ich habe so starke Schmerzen."
06:00
His pediatrician happens to have a background in clinical genetics
140
345000
3000
Zufälligerweise hat sein Kinderarzt Erfahrung mit klinischer Genetik,
06:03
and he has no idea what's going on,
141
348000
2000
und obwohl er nicht weiss, was los ist,
06:05
but he says, "Let's get this kid's genome sequenced."
142
350000
2000
sagt er: "Lassen Sie uns die Genome dieses Kindes sequenzieren."
06:07
And what they find is a single-point mutation
143
352000
2000
Und was sie finden, ist ein Single-Point-Mutation
06:09
in a gene responsible for controlling programmed cell death.
144
354000
3000
in einem Gen, das für die Kontrolle des programmierten Zelltodes verantwortlich ist.
06:12
So the theory is that he's having some immunological reaction
145
357000
3000
Die Theorie ist, dass er eine immunologische Reaktion
06:15
to what's going on to the food essentially,
146
360000
3000
auf die Nahrung im Wesentlichen hat,
06:18
and that's a natural reaction, which causes some programmed cell death.
147
363000
3000
und das ist eine natürliche Reaktion, die einen programmierten Zelltod verursacht.
06:21
But the gene that regulates that down is broken.
148
366000
2000
Doch das Gen, das das regelt, ist beschädigt.
06:23
And so this informs, among other things, of course,
149
368000
2000
Und so weist das, natürlich unter anderem,
06:25
a treatment for bone marrow transplant, which he undertakes.
150
370000
3000
auf eine Knochenmarktransplantation hin, die er durchführt.
06:28
And after nine months of grueling recovery,
151
373000
2000
Und nach neun Monaten strapaziöser Erholung
06:30
he's now eating steak with A1 sauce.
152
375000
2000
isst er jetzt ein Steak mit bester Sauce.
06:32
(Laughter)
153
377000
2000
(Lachen)
06:34
The prospect of using the genome
154
379000
2000
Die Chance, das Genom
06:36
as a universal diagnostic
155
381000
2000
als unversale Diagnose zu verwenden,
06:38
is upon us today.
156
383000
2000
liegt heute in unseren Händen.
06:40
Today, it's here.
157
385000
2000
Heute ist sie hier.
06:42
And what it means for all of us
158
387000
2000
Und was das für uns alle bedeutet
06:44
is that everybody in this room could live an extra five, 10, 20 years
159
389000
3000
ist, dass alle in diesem Raum 5, 10 oder 20 Jahre länger leben könnten,
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
nur wegen dieser einen Sache.
06:49
Which is a fantastic story,
161
394000
2000
Dies sind grandiose Aussichten,
06:51
unless you think about humanity's footprint on the planet
162
396000
3000
es sei denn, Sie bedenken die durch Menschen verursachte Umweltverschmutzung
06:54
and our ability to keep up food production.
163
399000
2000
und unsere Fähigkeit, die Nahrungsproduktion aufrechtzuerhalten.
06:56
So it turns out
164
401000
2000
So stellt es sich heraus,
06:58
that the very same technology
165
403000
2000
dass die genau gleiche Technologie
07:00
is also being used to grow new lines
166
405000
2000
auch gebraucht wird, um neue
07:02
of corn, wheat, soybean and other crops
167
407000
3000
Mais-, Soja- und andere Nutzpflanzenarten anzubauen,
07:05
that are highly tolerant of drought, of flood,
168
410000
2000
die sehr resistent gegen Dürre, Hochwasser,
07:07
of pests and pesticides.
169
412000
2000
Schädlinge und Pestizide sind.
07:09
Now look, as long as we continue to increase the population,
170
414000
3000
Sehen Sie, solange die Erdbevölkerung weiter wächst,
07:12
we're going to have to continue to grow and eat genetically modified foods,
171
417000
3000
müssen wir weiterhin genetisch veränderte Lebensmittel anbauen und essen,
07:15
and that's the only position that I'll take today.
172
420000
3000
und das ist der einzige Standpunkt, den ich heute einnehme.
07:18
Unless there's anybody in the audience
173
423000
2000
Es sei denn, es gäbe jemanden im Publikum,
07:20
that would like to volunteer to stop eating?
174
425000
2000
der freiwillig aufhören möchte zu essen.
07:22
None, not one.
175
427000
2000
Keiner, nicht einer.
07:24
This is a typewriter,
176
429000
2000
Dies ist eine Schreibmaschine,
07:26
a staple of every desktop for decades.
177
431000
3000
ein unverzichtbares Gerät für jeden Arbeitsplatz während Jahrzehnten.
07:29
And in fact, the typewriter was essentially deleted by this thing.
178
434000
4000
Und in der Tat wurde die Schreibmaschine im Wesentlichen durch diese Sache ausgelöscht.
07:33
And then more general versions of word processors came about.
179
438000
3000
Und die allgemeinere Version von Textverarbeitung kam auf.
07:36
But ultimately, it was a disruption on top of a disruption.
180
441000
3000
Aber letztendlich war es ein Verschwinden neben einem Verschwinden.
07:39
It was Bob Metcalfe inventing the Ethernet
181
444000
2000
Es waren Bob Metcalfes Erfindung des Ethernet
07:41
and the connection of all these computers
182
446000
2000
und die Verbindung all dieser Computer,
07:43
that fundamentally changed everything.
183
448000
2000
die alles fundamental veränderten.
07:45
And suddenly we had Netscape, and we had Yahoo
184
450000
3000
Und plötzlich hatten wir Netscape, und wir hatten Yahoo,
07:48
and we had, indeed, the entire dotcom bubble.
185
453000
3000
und wir hatten, tatsächlich, die ganze Dotcom-Blase.
07:51
(Laughter)
186
456000
3000
(Lachen)
07:54
Not to worry though,
187
459000
2000
Keine Sorge,
07:56
that was quickly rescued by the iPod, Facebook
188
461000
2000
die Situation wurde bald von iPod, Facebook
07:58
and, indeed, angry birds.
189
463000
2000
und, tatsächlich, verärgerten Vögeln gerettet.
08:00
(Laughter)
190
465000
2000
(Lachen)
08:02
Look, this is where we are today.
191
467000
3000
Schauen Sie, hier sind wir heute.
08:05
This is the genomic revolution today. This is where we are.
192
470000
2000
Dies ist die genomische Revolution heute. Dies ist, wo wir sind.
08:07
So what I'd like you to consider is:
193
472000
2000
Was ich Ihnen zu bedenken geben möchte, ist:
08:09
What does it mean
194
474000
2000
Was bedeutet es,
08:11
when these dots don't represent the individual bases of your genome,
195
476000
3000
wenn diese Punkte nicht die einzelnen Basen von Ihrem Genom darstellen,
08:14
but they connect to genomes all across the planet?
196
479000
3000
sondern mit Genomen auf der ganzen Welt verbunden sind?
08:17
So I just recently had to buy life insurance.
197
482000
2000
Erst vor kurzem musste ich eine Lebensversicherung abschliessen.
08:19
And I was required to answer:
198
484000
2000
Und ich musste zwischen folgenden Antworten wählen:
08:21
A. I have never had a genetic test, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A. Ich hatte nie einen genetischen Test, B. Ich hatte einen, und jetzt kommts:
08:24
and C. I've had one and I'm not telling.
200
489000
2000
C. Ich hatte einen, und ich verrate es nicht.
08:26
Thankfully, I was able to answer A,
201
491000
2000
Zum Glück konnte ich die Antwort A ankreuzen,
08:28
and I say that honestly in case my life insurance agent is listening.
202
493000
3000
und ich bin ehrlich, falls mein Versicherungsvertreter zuhört.
08:31
But what would have happened if I had said C?
203
496000
3000
Aber was wäre passiert, wenn ich C gesagt hätte?
08:34
Consumer applications for genomics, they will flourish.
204
499000
2000
Verbraucheranwendungen für die Genomik werden florieren.
08:36
Do you want to see whether you're genetically compatible
205
501000
2000
Wollen Sie sehen, ob Sie genetisch kompatibel
08:38
with your girlfriend? Sure.
206
503000
2000
mit Ihrer Freundin sind? Sicher.
08:40
DNA sequencing on your iPhone? There's an app for that.
207
505000
3000
DNA-Sequenzierung auf Ihrem iPhone? Es gibt eine App dafür.
08:43
(Laughter)
208
508000
2000
(Lachen)
08:45
Personalized genomic massage anyone?
209
510000
3000
Personalisierte genomische Massage gefällig?
08:48
There's already a lab today
210
513000
2000
Es gibt bereits heute ein Labor,
08:50
that tests for allele 334 of the AVPR1 gene,
211
515000
2000
das auf das Allel 334 des AVPR1-Gens prüft,
08:52
the so-called cheating gene.
212
517000
2000
das sogenannte Betrüger-Gen.
08:54
So anybody who's here today with your significant other,
213
519000
4000
Alle, die heute mit ihrer besseren Hälfte hier sind,
08:58
just turn over to them and swab their mouth,
214
523000
2000
wenden sich einfach zu ihr hin und entnehmen eine Speichelprobe,
09:00
send it to the lab and you'll know for sure.
215
525000
2000
senden diese an ein Labor, und Sie haben Gewissheit.
09:02
(Laughter)
216
527000
2000
(Lachen)
09:04
Do you really want to elect a president
217
529000
2000
Wollen Sie wirklich jemandem zum Präsidenten wählen,
09:06
whose genome suggests cardiomyopathy?
218
531000
2000
dessen Genome auf Kardiomyopathie hindeuten?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
Stellen Sie sich vor, im Jahr 2016
09:10
and the leading candidate releases
220
535000
1000
veröffentlicht die führende Kandidatin
09:11
not only her four years of back tax returns,
221
536000
2000
nicht nur ihre vier Jahre zurückliegenden Steuereinnahmen,
09:13
but also her personal genome.
222
538000
2000
sondern auch ihr persönliches Genom.
09:15
And it looks really good.
223
540000
2000
Und es schaut wirklich gut aus.
09:17
And then she challenges all of her competitors to do the same.
224
542000
2000
Und dann fordert sie alle Konkurrenten auf, dasselbe zu tun.
09:19
Do you think that's not going to happen?
225
544000
2000
Glauben Sie, dass das nicht passieren wird?
09:21
Do you think it would have helped John McCain?
226
546000
2000
Glauben Sie, es hätte John McCain geholfen?
09:23
(Laughter)
227
548000
2000
(Lachen)
09:25
How many people in the audience
228
550000
2000
Wie viele Leute im Publikum
09:27
have the last name Resnick like me? Raise your hand.
229
552000
2000
haben den Nachnamen Resnick wie ich? Heben Sie Ihre Hand.
09:29
Anybody? Nobody.
230
554000
2000
Irgendjemand? Niemand.
09:31
Typically, there's one or two.
231
556000
2000
In der Regel gibt es einen oder zwei.
09:33
So my father's father was one of 10 Resnick brothers.
232
558000
2000
Der Vater meines Vaters war einer von zehn Resnick-Brüdern.
09:35
They all hated each other.
233
560000
2000
Sie alle hassten einander.
09:37
And they all moved to different parts of the planet.
234
562000
2000
Und sie alle zogen an unterschiedliche Orte auf der Welt.
09:39
So it's likely
235
564000
2000
So ist es wahrscheinlich,
09:41
that I'm related to every Resnick that I ever meet, but I don't know.
236
566000
3000
dass ich mit jedem Resnick verwandt bin, den ich treffe, aber ich weiss es nicht.
09:44
But imagine if my genome were deidentified, sitting in software,
237
569000
3000
Aber stellen Sie sich vor, mein Genom wäre deidentifiziert, es wäre in einer Software
09:47
and a third cousin's genome was also sitting there,
238
572000
2000
und ein Genom meiner Cousine dritten Grades wäre auch dort,
09:49
and there was software that could compare these two
239
574000
2000
und es gäbe eine Software, die die beiden vergleichen könnte
09:51
and make these associations.
240
576000
2000
und diese Assoziationen machen würde.
09:53
Not hard to imagine. My company has software that does this right now.
241
578000
3000
Nicht schwer vorstellbar. Mein Unternehmen verfügt über eine Software, die dies genau jetzt macht.
09:56
And so imagine one more thing:
242
581000
2000
Und nun stellen Sie sich noch etwas vor:
09:58
that that software is able to ask both parties for mutual consents,
243
583000
3000
dass diese Software fähig ist, beide Parteien nach gegenseitigem Einverständnis zu fragen:
10:01
"Would you be willing to meet your third cousin?"
244
586000
2000
"Wären Sie bereit, Ihre Cousine dritten Grades zu treffen?"
10:03
And if we both say yes,
245
588000
2000
Und wenn wir beide Ja sagen,
10:05
voila! Welcome to chromosomally LinkedIn.
246
590000
2000
voilà – willkommen zum chromosomalen LinkedIn.
10:07
(Laughter)
247
592000
4000
(Lachen)
10:11
Now this is probably a good thing, right?
248
596000
2000
Nun, dies ist wahrscheinlich eine gute Sache, nicht wahr?
10:13
You have bigger clan gatherings and so on.
249
598000
2000
Sie haben grössere Familienfeiern und so weiter.
10:15
But maybe it's a bad thing as well.
250
600000
2000
Aber vielleicht ist es auch eine schlechte Sache.
10:17
How many fathers in the room? Raise your hands.
251
602000
2000
Wie viele Väter gibt es im Saal? Heben Sie Ihre Hand.
10:19
Okay, so experts think that one to three percent of you
252
604000
3000
Okay, also Experten glauben, dass ein bis drei Prozent von Ihnen
10:22
are not actually the father of your child.
253
607000
2000
nicht wirklich der Vater Ihres Kinds sind.
10:24
(Laughter)
254
609000
2000
(Lachen)
10:26
Look --
255
611000
2000
Schauen Sie –
10:28
(Laughter)
256
613000
4000
(Lachen)
10:32
These genomes, these 23 chromosomes,
257
617000
3000
Diese Genome, diese 23 Chromosomen,
10:35
they don't in any way represent the quality of our relationships
258
620000
3000
sie repräsentieren in keiner Art und Weise die Qualität unserer Beziehungen
10:38
or the nature of our society -- at least not yet.
259
623000
2000
oder den Charakter unserer Gesellschaft – zumindest noch nicht.
10:40
And like any new technology,
260
625000
2000
Und wie jede neue Technologie
10:42
it's really in humanity's hands
261
627000
2000
liegt es wirklich in den Händen der Menschen,
10:44
to wield it for the betterment of mankind, or not.
262
629000
3000
ob es für die Verbesserung der Menschheit genutzt wird oder nicht.
10:47
And so I urge you all to wake up and to tune in
263
632000
3000
Und so bitte ich Sie alle, aufzuwachen und mitzumachen
10:50
and to influence the genomic revolution that's happening all around you.
264
635000
3000
und die genomische Revolution zu beeinflussen, die um Sie herum geschieht.
10:53
Thank you.
265
638000
2000
Danke.
10:55
(Applause)
266
640000
2000
(Applaus)
Reviewed by Lex Asobo
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