TED2008
Craig Venter: On the verge of creating synthetic life
Craig Venter ist kurz davor künstliches Leben zu erschaffen
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"Können wir neues Leben aus dem digitalen Universum erschaffen?" fragt Craig Venter. Seine Antwort lautet "Ja" -- und sehr bald. Er führt durch seine neuesten Forschungsergebnisse und verspricht, dass wir bald in der Lage sein werden ein künstliches Chromosom herzustellen und dieses zum Leben zu erwecken.
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
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00:19
You know, I've talked about some of these projects before --
0
1000
2000
Sie wissen, ich habe über einige dieser Projekte bereits zuvor gesprochen,
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
3000
4000
über das menschliche Genom und was das bedeuten könnte,
00:25
and discovering new sets of genes.
2
7000
3000
und über die Entdeckung neuer Gruppen von Genen.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
10000
3000
Tatsächlich starten wir von einem neuen Punkt:
00:31
we've been digitizing biology,
4
13000
4000
Wir haben die Biologie digitalisiert
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
17000
3000
und jetzt versuchen wir vom digitalen Code
00:38
into a new phase of biology
6
20000
2000
in eine neue Phase der Biologie zu gelangen
00:40
with designing and synthesizing life.
7
22000
3000
indem wir neues Leben gestalten und aufbauen.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
25000
3000
Wir haben immer versucht bedeutende Fragen zu stellen.
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
30000
2000
Was ist Leben? Es ist etwas, wovon ich glaube, dass viele Biologen
00:50
have been trying to understand
10
32000
2000
versucht haben zu verstehen und
00:52
at various levels.
11
34000
2000
das auf unterschiedlichen Ebenen.
00:54
We've tried various approaches,
12
36000
3000
Wir haben verschiedene Ansätze versucht
00:57
paring it down to minimal components.
13
39000
3000
um es bis auf die minimalen Komponenten zu vereinfachen.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
43000
2000
Wir haben nahezu 20 Jahre digitalisiert.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
45000
2000
Als wir das Humangenom sequenziert haben
01:05
it was going from the analog world of biology
16
47000
3000
vollzog sich der Wechsel von der analogen Welt der Biologie
01:08
into the digital world of the computer.
17
50000
4000
zur digitalen Welt der Computer.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
54000
4000
Nun versuchen wir zu fragen, ob wir Leben regenerieren können
01:16
or can we create new life
19
58000
2000
oder ob wir neues Leben erstellen können,
01:18
out of this digital universe?"
20
60000
3000
aus diesem digitalen Universum?
01:21
This is the map of a small organism,
21
63000
3000
Das ist die Karte eines kleinen Organismus,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
66000
2000
Mycoplasma geitalium,
01:26
that has the smallest genome for a species
23
68000
3000
der das kleinste Genom einer Spezies besitzt
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
71000
3000
die sich selbst im Labor replizieren kann.
01:32
and we've been trying to just see if
25
74000
2000
Und wir haben versucht ob wir
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
76000
3000
das mit einem noch kleineren Genom erreichen können.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
80000
2000
Wir haben es geschafft auf ungefähr einhundert Gene zu verzichten
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
82000
3000
von den 500 oder so, die hier sind.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
85000
2000
Aber wenn wir uns diese metabolische Karte ansehen,
01:45
it's relatively simple
30
87000
2000
die sehr simpel ist,
01:47
compared to ours --
31
89000
2000
im Vergleich zu unserer.
01:49
trust me, this is simple --
32
91000
2000
Vertrauen Sie mir, das ist simpel.
01:51
but when we look at all the genes
33
93000
2000
Aber wenn wir uns alle diese Gene ansehen
01:53
that we can knock out one at a time,
34
95000
3000
die wir eines nach dem anderen eliminieren können
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
98000
2000
ist es sehr unwahrscheinlich dass dies zu einer lebenden
01:58
a living cell.
36
100000
2000
Zelle führen würde.
02:01
So we decided the only way forward
37
103000
2000
Daher haben wir uns entschlossen, dass es der einzige Weg
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
105000
3000
nach Vorne ist dieses Chromosom tatsächlich zu synthetisieren
02:06
so we could vary the components
39
108000
3000
was uns erlaubt die einzelnen Komponenten zu variieren
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
111000
4000
und somit einige dieser fundamentalen Fragen zu stellen.
02:13
And so we started down the road of:
41
115000
2000
Und so fingen wir an mit der Frage,
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
117000
3000
können wir ein Chromosom synthetisieren?
02:19
Can chemistry permit making
43
121000
2000
Ermöglicht es die Chemie
02:21
these really large molecules
44
123000
2000
diese wirklich großen Moleküle zu erstellen
02:23
where we've never been before?
45
125000
2000
was noch nie zuvor gemacht wurde?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
127000
3000
Und, wenn wir das können, können wir das Chromosom starten?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
130000
3000
Ein Chromosom ist so nebenbei nur ein Stück inertes chemisches Material.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
134000
3000
Unsere Schritte bei der Digitalisierung des Lebens
02:35
at an exponential pace.
49
137000
3000
waren exponentiell.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
140000
3000
Unsere Fähigkeit genetischen Code zu schreiben
02:41
has been moving pretty slowly
51
143000
2000
hat sich sehr langsam entwickelt
02:43
but has been increasing,
52
145000
3000
aber trotzdem gesteigert.
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
148000
4000
Und unser letzter Punkt würde jetzt auf eine exponentielle Kurve setzen.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
153000
2000
Wir haben vor 15 Jahren damit begonnen.
02:53
It took several stages, in fact,
55
155000
3000
Es dauerte tatsächlich einige Jahre
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
158000
3000
beginnend mit einem bioethischen Review bevor wir die ersten Experimente machten.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
162000
2000
Wie sich herausstellte ist DNA-Synthetisierung
03:02
is very difficult.
58
164000
2000
sehr schwierig.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
166000
3000
Es gibt zehntausende Maschinen rund um die Welt
03:07
that make small pieces of DNA --
60
169000
2000
die kleine Stücke von DNA herstellen können,
03:09
30 to 50 letters in length --
61
171000
3000
30 bis 50 Buchstaben lang
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
174000
3000
aber es ist ein degenerativer Prozess, also je länger man ein Stück macht,
03:15
the more errors there are.
63
177000
2000
umso mehr Fehler passieren.
03:17
So we had to create a new method
64
179000
2000
Also mussten wir eine neue Methode entwickeln
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
181000
3000
mit der wir diese kleinen Stücke zusammensetzen und die Fehler korrigieren konnten.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
185000
3000
Das war unser erster Versuch, beginnend mit der digitalen Information,
03:26
of the genome of phi X174.
67
188000
2000
des Genoms Phi X 174.
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
190000
3000
Es ist ein kleiner Virus der Bakterien tötet.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
194000
3000
Wir erstellten kleine Stücke, machten eine Fehlerkorrektur
03:35
and had a DNA molecule
70
197000
2000
und hatten ein DNA Molekül
03:37
of about 5,000 letters.
71
199000
3000
von ungefähr 5.000 Buchstaben.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
202000
4000
Die spannende Phase kam als wir dieses Stück inerte Chemikalie nahmen
03:44
and put it in the bacteria,
73
206000
2000
und in ein Bakterium gaben,
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
208000
4000
und das Bakterium begann den genetischen Code zu lesen
03:50
made the viral particles.
75
212000
2000
und machte virale Partikel.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
214000
2000
Die viralen Partikel wurden dann von den Zellen freigegeben
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
216000
3000
und kamen zurück und töteten E. coli.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
219000
3000
Kürzlich habe ich mit der Ölindustrie gesprochen
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
222000
3000
und sie sagten dass sie dieses Modell genau verstünden.
04:03
(Laughter)
80
225000
3000
(Lachen)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
228000
3000
Sie lachten mehr als ihr es hier tut.
04:10
And so, we think this is a situation
82
232000
2000
So denken wir, dass das eine Situation ist
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
234000
3000
in der Software tatsächlich die eigene Hardware bauen kann
04:15
in a biological system.
84
237000
2000
in einem biologischen System.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
239000
2000
Aber wir wollten noch viel weiter gehen.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
241000
3000
Wir wollten ein gesamtes bakterielles Chromosom bauen.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
244000
4000
Es hat mehr als 580.000 Buchstaben genetischen Code.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
248000
3000
So dachten wir uns, wir bauen es in Kassetten von der Größe des Virus
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
251000
2000
womit wir die Größe der Kassetten variieren konnten
04:31
to understand
90
253000
2000
um zu verstehen
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
255000
3000
was die einzelnen Komponenten einer lebenden Zelle sind.
04:36
Design is critical,
92
258000
2000
Design ist der Schlüssel,
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
260000
3000
und wenn man mit digitaler Information im Computer starten will
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
263000
4000
muss diese digitale Information wirklich fehlerfrei sein.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
267000
3000
Als wir das Genom erstmals 1995 sequenziert haben
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
270000
4000
war die Fehlerrate bei einem Fehler pro 10.000 Basenpaare.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
274000
2000
Wir fanden beim resequenzieren
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
276000
3000
30 Fehler. Wenn wir die originale Sequenz verwendet hätten
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
279000
3000
wäre es nie möglich gewesen hochzufahren.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
282000
2000
Ein Teil des Designs ist es, Stücke zu erstellen
05:02
that are 50 letters long
101
284000
3000
die 50 Buchstaben lang sind
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
287000
3000
und die mit anderen 50-Buchstaben Stücken überlappen müssen,
05:08
to build smaller subunits
103
290000
2000
um kleinere Sub-Einheiten zu bauen
05:10
we have to design so they can go together.
104
292000
3000
damit diese zusammenpassen.
05:13
We design unique elements into this.
105
295000
3000
Wir haben einzigartige Elemente hier eingebaut.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
298000
2000
Sie haben vielleicht gehört dass wir Waterzeichen eingebaut haben.
05:18
Think of this:
107
300000
2000
Denken Sie darüber nach:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
302000
3000
Wir haben einen 4-Buchstaben Code: A, C, G und T.
05:23
Triplets of those letters
109
305000
3000
Triplets dieser Buchstaben -- diese Buchstaben
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
308000
2000
kodieren ungefähr 20 Aminosäuren;
05:28
such that there's a single letter designation
111
310000
3000
und hier gibt es eine einzelne Bestimmung
05:31
for each of the amino acids.
112
313000
2000
für jede dieser Aminosäuren.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
315000
3000
Also können wir den genetischen Code verwenden um unsere Wörter zu schreiben,
05:36
sentences, thoughts.
114
318000
2000
Sätze, Gedanken.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
321000
2000
Anfangs haben wir nur unterschrieben.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
323000
3000
Manche Menschen waren enttäuscht dass es keine Poesie war.
05:44
We designed these pieces so
117
326000
2000
Wir haben die Stücke so konstruiert
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
328000
3000
dass wir sie einfach mit Enzymen zerlegen konnten.
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
332000
3000
Es gibt Enzyme die diese reparieren und wieder zusammenfügen.
05:53
And we started making pieces,
120
335000
2000
Und wir haben angefangen Stücke zu erstellen,
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
337000
4000
beginnend mit Stücken die fünf- bis siebentausend Buchstaben enthielten,
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
341000
4000
fügten diese aneinander um 24.000-Buchstaben-Stücke zu machen
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
345000
4000
um diese wieder zusammenzufügen, bis zu 72.000.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
349000
2000
In jedem Schritt haben wir diese Stücke im Überschuss produziert
06:09
so we could sequence them
125
351000
2000
damit wir sie sequenzieren konnten,
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
353000
3000
weil wir versuchten einen sehr robusten Prozess zu kreieren
06:14
that you can see in a minute.
127
356000
3000
was Sie in einer Minute sehen werden.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
359000
3000
Wir haben versucht zum Punkt der Automation zu gelangen.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
362000
2000
Also, das sieht aus wie ein Basketball-Playoff.
06:22
When we get into these really large pieces
130
364000
2000
Wenn wir zu diesen richtig großen Stücken gelangen --
06:24
over 100,000 base pairs,
131
366000
4000
mit über 100.000 Basenpaaren --
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
370000
2000
dann werden diese nicht einfach in E. coli wachsen.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
372000
4000
Es übersteigt alle Möglichkeiten der modernen Molekularbiologie.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
376000
4000
Und so wandten wir uns anderen Mechanismen zu.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
380000
3000
Wir wussten von einem Mechanismus der homologe Rekombination genannt wird,
06:41
that biology uses to repair DNA
136
383000
3000
den die Biologie verwendet um DNA zu reparieren,
06:44
that can put pieces together.
137
386000
3000
die solche Stücke zusammenfügen kann.
06:47
Here's an example of it:
138
389000
1000
Hier ist ein Beispiel davon.
06:48
there's an organism called
139
390000
1000
Es gibt einen Organismus namens
06:49
Deinococcus radiodurans
140
391000
2000
Deinococcus radiodurans
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
393000
3000
der drei Millionen Rad an Strahlung übersteht.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
396000
4000
Sie sehen im oberen Feld, dass sein Chromosom einfach auseinander fällt.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
400000
3000
12 bis 24 Stunden später, hat sich alles
07:01
back together exactly as it was before.
144
403000
2000
wieder so zusammengefügt wie es war.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
405000
3000
Wir haben tausende Organismen die das tun können.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
408000
2000
Diese Organismen können total ausgetrocknet werden,
07:08
they can live in a vacuum.
147
410000
2000
sie können sogar im Vakuum leben.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
413000
3000
Ich bin absolut sicher dass Leben im Weltraum existieren und
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
416000
3000
sich bewegen kann, auf der Suche nach aquatischen Bedingungen.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
419000
4000
Tatsächlich, die NASA hat gezeigt dass es vieles davon dort draußen gibt.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
423000
4000
Hier ist eine Gefügeaufnahme von dem Molekül das wir hergestellt haben
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
427000
4000
indem wir diese Prozesse benutzt haben - tatsächlich haben wir nur Hefe-Mechanismen verwendet
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
431000
3000
mit dem richtigen Design der Stücke haben wir sie eingepasst.
07:32
yeast puts them together automatically.
154
434000
3000
Hefe fügt diese dann automatisch zusammen.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
437000
2000
Das ist keine Elektronenmikroskopaufnahme
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
439000
2000
es ist eine reguläre Mikroskopaufnahme.
07:39
It's such a large molecule
157
441000
2000
Es ist so ein großes Molekül,
07:41
we can see it with a light microscope.
158
443000
3000
dass wir es sogar mit dem Lichtmikroskop sehen können.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
446000
3000
Das sind Aufnahmen über eine Dauer von 6 Sekunden.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
449000
4000
Das ist die Publikation die wir erst kürzlich fertig gestellt haben.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
453000
3000
Das sind über 580.000 Buchstaben an genetischem Code.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
456000
5000
Es ist das größte Molekül mit definierter Struktur das jemals von Menschen erschaffen wurde.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
461000
3000
Es hat ein Molekulargewicht von über 300 Millionen.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
464000
3000
Wenn wir es mit einer Schriftgröße von 10 und ohne Abstände ausdrucken würden
08:05
it takes 142 pages
165
467000
2000
würde es 142 Seiten umfassen,
08:07
just to print this genetic code.
166
469000
4000
nur um diesen genetischen Code auszudrucken.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
473000
3000
Nun, wie starten wir ein Chromosom? Wie aktivieren wir es?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
476000
3000
Offensichtlich ist, dass es mit einem Virus sehr simpel ist.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
479000
3000
Es ist viel komplizierter mit Bakterien umzugehen.
08:20
It's also simpler when you go
170
482000
2000
Es ist ebenso einfacher wenn man es in
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
484000
2000
Eukaryonten wie wir es sind tut:
08:24
you can just pop out the nucleus
172
486000
2000
man nimmt einfach den Nukleus raus
08:26
and pop in another one,
173
488000
2000
und gibt einen anderen hinein,
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
490000
3000
und das ist genau das was Sie alle über das Klonen gehört haben.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
493000
4000
Bei Archaebakterien ist das Chromosom in die Zelle integriert
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
497000
4000
aber erst kürzlich haben wir gezeigt, dass man eine komplette Transplantation
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
501000
2000
eines Chromosoms von einer Zelle zur anderen vornehmen kann
08:41
and activate it.
178
503000
3000
und diese aktivieren kann.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
506000
4000
Wir reinigten das Chromosom einer Mikrobenspezies.
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
510000
3000
Grob gesagt, sind diese beiden soweit voneinander entfernt wie Menschen und Mäuse.
08:51
we added a few extra genes
181
513000
2000
Wir gaben einige Extra-Gene dazu
08:53
so we could select for this chromosome,
182
515000
2000
damit wir dieses Chromosom auswählen konnten.
08:55
we digested it with enzymes
183
517000
2000
Wir zersetzten es mit Enzymen
08:57
to kill all the proteins,
184
519000
2000
um alle Proteine zu zerstören.
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
521000
3000
Und es war sehr erstaunlich als wir es in eine Zelle gaben --
09:02
and you'll appreciate
186
524000
2000
und Sie werden unsere sehr
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
526000
3000
ausgereiften Graphiken hier schätzen --
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
529000
3000
das neue Chromosom ging in die Zelle.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
532000
2000
Tatsächlich dachten wir, dass hier das Ende ist,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
534000
3000
aber wir haben versucht den Prozess etwas weiter zu bringen.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
537000
3000
Das ist der Hauptmechanismus der Evolution hier.
09:18
We find all kinds of species
192
540000
2000
Wir finden alle Arten von Spezies hier
09:20
that have taken up a second chromosome
193
542000
2000
die ein zweites Chromosom aufgenommen haben
09:22
or a third one from somewhere,
194
544000
2000
oder ein drittes von irgendwoher,
09:24
adding thousands of new traits
195
546000
2000
jedes Mal tausende Charakteristiken
09:26
in a second to that species.
196
548000
2000
in nur einer Sekunde zu einer Spezies hinzufügend.
09:28
So, people who think of evolution
197
550000
2000
Menschen also, die sich Evolution vorstellen
09:30
as just one gene changing at a time
198
552000
2000
als ein Gen das zu einem Zeitpunkt geändert wird
09:32
have missed much of biology.
199
554000
3000
haben viel von der Biologie verpasst.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
557000
2000
Es gibt Enzyme die Restriktionsenzyme genannt werden
09:37
that actually digest DNA.
201
559000
2000
die tatsächlich DNA verdauen.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
561000
2000
Das Chromosom das in der Zelle war
09:41
doesn't have one;
203
563000
2000
hat keines;
09:43
the chromosome we put in does.
204
565000
2000
die Chromosomen die wir eingefügt haben schon.
09:45
It got expressed and it recognized
205
567000
2000
Es wurde in der Zelle exprimiert und erkannte
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
569000
3000
das andere Chromosom als fremdes Material
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
572000
2000
verdaute es und so hatten wir am Ende
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
574000
4000
nur eine Zelle mit einem neuen Chromosom.
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
578000
3000
Es verfärbte sich blau wegen der Gene die wir eingefügt hatten.
09:59
And with a very short period of time,
210
581000
2000
Und nach einer sehr kurzen Zeit
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
583000
3000
hatte es alle Charakteristika der Spezies verloren
10:04
and it converted totally into the new species
212
586000
3000
und konvertierte komplett in eine neue Spezies
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
589000
3000
basierend auf der neuen Software die wir in die Zelle gegeben haben.
10:10
All the proteins changed,
214
592000
2000
Alle Proteine änderten sich
10:12
the membranes changed;
215
594000
2000
die Membranen änderten sich --
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
596000
4000
als wir den genetischen Code lasen, war es genau das was wir transferiert haben.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
600000
3000
Es mag wie genomische Alchimie klingen,
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
603000
4000
aber wir können, indem wir die Software-DNA verschieben,
10:25
change things quite dramatically.
219
607000
4000
Dinge ziemlich dramatisch verändern.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
611000
2000
Nun habe ich argumentiert, dass dies nicht die Genesis ist --
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
613000
4000
das basiert auf 3,5 Milliarden Jahren Evolution
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
618000
2000
und ich habe argumentiert dass wir möglicherweise dabei sind
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
620000
3000
eine neue Form der Kambrischen Explosion zu erschaffen
10:41
where there's massive new speciation
224
623000
3000
in der es massive neue Artenbildung
10:45
based on this digital design.
225
627000
2000
basierend auf diesem digitalen Design geben könnte.
10:47
Why do this?
226
629000
2000
Warum sollten wir das tun?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
631000
2000
Ich denke es ist ziemlich offensichtlich im Hinblick auf was wir brauchen.
10:51
We're about to go from six and a half
228
633000
2000
Wir sind dabei von sechseinhalb
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
635000
3000
zu neun Milliarden Menschen in den nächsten 40 Jahre anzuwachsen.
10:56
To put it in context for myself:
230
638000
2000
Um es in meinen Zusammenhang zu stellen:
10:58
I was born in 1946.
231
640000
2000
Ich wurde im Jahr 1946 geboren.
11:00
There are now three people on the planet
232
642000
2000
Heute sind drei Menschen auf diesem Planeten
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
644000
4000
für jeden der im Jahr 1946 existiert hat;
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
648000
3000
innerhalb von 40 Jahren werden es vier sein.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
651000
3000
Wir haben Probleme mit Nahrungsmitteln, mit frischem und sauberem Wasser,
11:12
medicines, fuel
236
654000
2000
Medizin, Treibstoff
11:14
for the six and a half billion.
237
656000
3000
für 6,5 Milliarden Menschen.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
659000
2000
Es wird eine Herausforderung das für 9 anzubieten.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
661000
3000
Wir brauchen über fünf Milliarden Tonnen Kohle,
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
664000
3000
30-Plus Milliarden Fässer Öl.
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
667000
4000
Das sind hundert Millionen Fässer am Tag.
11:29
When we try to think of biological processes
242
671000
2000
Wenn wir über biologische Prozesse nachdenken
11:31
or any process to replace that,
243
673000
3000
oder irgendeinen Prozess um das zu ersetzen,
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
676000
2000
wird es eine riesige Herausforderung.
11:36
Then of course, there's all that
245
678000
2000
Dann, natürlich, gibt es das ganze
11:38
CO2 from this material
246
680000
2000
CO2 von diesem Material
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
682000
3000
das in der Atmosphäre landet.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
685000
2000
Wir haben nun, aus unseren Entdeckungen aus der ganzen Welt,
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
687000
4000
eine Datenbank mit ungefähr 20 Millionen Genen,
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
691000
4000
und ich möchte daran glauben dass diese die Designkomponenten der Zukunft sind.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
695000
3000
Die Elektronikindustrie hatte ein Dutzend Komponenten
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
698000
4000
und sehen Sie sich die Vielfalt an die daraus entstand.
12:00
We're limited here primarily
253
702000
2000
Wir stoßen hier in erster Linie
12:02
by a biological reality
254
704000
2000
an die Grenzen der biologischen Realität
12:04
and our imagination.
255
706000
2000
und an jene unserer Vorstellung.
12:07
We now have techniques,
256
709000
2000
Wir haben heute Technologien
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
711000
3000
aufgrund dieser schnellen Synthesemethoden,
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
714000
4000
um das zu tun was wir Kombinatorische Genetik nennen.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
718000
3000
Wir haben nun die Möglichkeit einen großen Roboter zu bauen
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
721000
3000
der Millionen von Chromosomen am Tag herstellen kann.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
725000
3000
Wenn Sie sich vorstellen diese 20 Millionen unterschiedlichen Gene herzustellen
12:26
or trying to optimize processes
262
728000
2000
oder diese Prozesse zu optimieren
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
730000
3000
um Oktan herzustellen oder Medikamente
12:31
new vaccines,
264
733000
3000
neue Impfstoffe,
12:34
we can just with a small team,
265
736000
3000
wir können mit einem nur kleinen Team
12:37
do more molecular biology
266
739000
2000
mehr Molekularbiologie verändern
12:39
than the last 20 years of all science.
267
741000
3000
als die letzten 20 Jahre Wissenschaft.
12:42
And it's just standard selection:
268
744000
2000
Und es ist nur nurmale Selektion.
12:44
we can select for viability,
269
746000
2000
Wir können nach Lebensfähigkeit selektieren,
12:46
chemical or fuel production,
270
748000
2000
Produktion von Chemikalien oder Treibstoffproduktion
12:48
vaccine production, etc.
271
750000
2000
Impfstoffproduktion und so weiter.
12:50
This is a screen snapshot
272
752000
3000
Das ist eine Aufnahme
12:53
of some true design software
273
755000
3000
von wirklicher Design-Software
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
758000
3000
an der wir arbeiten, mit der man sich tatsächlich hinsetzen
12:59
and design species in the computer.
275
761000
3000
und neue Spezies am Computer designen kenn
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
765000
3000
Wissen Sie, wir wissen nicht unbedingt wie es aussehen wird.
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
768000
3000
Wir wissen exakt wie deren genetischer Code aussehen wird.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
771000
5000
Wir konzentrieren uns nun auf Treibstoffe der vierten Generation.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
777000
2000
Sie haben kürzlich Mais zu Ethanol gesehen
13:17
is just a bad experiment.
280
779000
2000
was einfach ein schlechtes Experiment ist.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
781000
2000
Wir haben Treibstoffe der zweiten- und dritten Generation
13:21
that will be coming out relatively soon
282
783000
3000
die relativ bald herauskommen werden
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
786000
3000
die viel höhere Zuckerwertigkeiten haben werden,
13:27
like octane or different types of butanol.
284
789000
3000
wie Oktan oder unterschiedliche Arten von Butanol.
13:30
But the only way we think that biology
285
792000
3000
Aber, wie wir denken, die einzige Art damit Biologie
13:33
can have a major impact without
286
795000
2000
einen großen Einfluss ohne
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
798000
3000
weitere Steigerung der Kosten auf Nahrungsmittel oder der Einschränkung von deren Verfügbarkeit
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
801000
3000
haben wird ist, wenn wir CO2 als Ausgangsmaterial sehen,
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
804000
4000
und daher arbeiten wir an Zellen die diesen Weg gehen,
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
809000
3000
und wir denken dass wir die ersten mit Treibstoffen der vierten Generation sein werden,
13:50
in about 18 months.
291
812000
2000
und das in etwa 18 Monaten.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
814000
2000
Sonnenlicht und CO2 sind eine Methode --
13:54
(Applause)
293
816000
5000
(Applaus)
13:59
but in our discovery around the world,
294
821000
2000
-- aber in unserer Entdeckung der Welt,
14:01
we have all kinds of other methods.
295
823000
2000
haben wir alle Arten unterschiedlicher Methoden.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
825000
4000
Das ist ein Organismus den wir 1996 beschrieben haben.
14:07
It lives in the deep ocean,
297
829000
2000
Er lebt in der Tiefsee,
14:09
about a mile and a half deep,
298
831000
2000
ungefähr ein-einhalb Meilen tief,
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
833000
2000
bei nahezu kochenden Wassertemperaturen.
14:13
It takes CO2 to methane
300
835000
3000
Es wandelt CO2 in Methan um
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
838000
3000
unter der Verwendung von Wasserstoff als Energiequelle.
14:19
We're looking to see if we can take
302
841000
2000
Wir untersuchen ob wir gespeichertes
14:21
captured CO2,
303
843000
2000
CO2 verwenden können,
14:23
which can easily be piped to sites,
304
845000
2000
welches einfach zu Produktionsplätzen gebracht werden könnte,
14:25
convert that CO2 back into fuel
305
847000
3000
konvertieren das CO2 in Treibstoff,
14:28
to drive this process.
306
850000
3000
um diesen Prozess anzutreiben.
14:31
So, in a short period of time,
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853000
2000
Innerhalb einer kurzen Zeitspanne
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we think that we might be able to increase
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855000
4000
glauben wir, wir könnten in der Lage sein
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what the basic question is of "What is life?"
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859000
3000
eine der grundlegenden Fragen des Lebens zu lösen.
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We truly, you know,
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2000
Wissen Sie, wir haben wirklich --
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have modest goals
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moderate Ziele
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of replacing the whole petrol-chemical industry --
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wie dem Ersatz der gesamten Petrochemischen Industrie.
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(Laughter) (Applause)
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3000
(Lachen) (Applaus)
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Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
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Genau. Wenn man das nicht bei TED tun könnte, wo sonst?
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(Laughter)
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2000
(Lachen)
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become a major source of energy ...
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Eine Hauptquelle der Energie zu werden.
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But also, we're now working on using these same tools
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3000
Aber genauso arbeiten wir momentan daran, die gleichen Ansätze
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to come up with instant sets of vaccines.
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für die Entwicklung von Impfstoffen einzusetzen.
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You've seen this year with flu;
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2000
Sie haben es dieses Jahr mit der Grippe gesehen,
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we're always a year behind and a dollar short
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wir sind immer ein Jahr hinten dran und haben einen Dollar zu wenig,
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when it comes to the right vaccine.
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wenn es um den richtigen Impfstoff geht.
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I think that can be changed
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Ich denke, dass das geändert werden kann
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by building combinatorial vaccines in advance.
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indem man rekombinante Impfstoffe im Vorhinein erstellt.
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Here's what the future may begin to look like
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Das ist es, wie die Zukunft möglicherweise aussehen könnte
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with changing, now, the evolutionary tree,
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mit Änderungen, kann heute der Evolutionsbaum
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speeding up evolution
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beschleunigt werden
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with synthetic bacteria, Archaea
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mit synthetischen Bakterien, Archaen,
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and, eventually, eukaryotes.
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und eventuell Eukaryonten.
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We're a ways away from improving people:
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Wir sind Lichtjahre davon entfernt Menschen zu verbessern.
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our goal is just to make sure that we have a chance
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Unser ziel ist es lediglich, dass wir eine Chance haben
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to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
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lange genug zu überleben um das möglicherweise zu tun. Vielen Dank!
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(Applause)
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(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneerIn 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.
Why you should listen
Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.
First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.
In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.
In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.
Craig Venter | Speaker | TED.com