TED2008
Craig Venter: On the verge of creating synthetic life
Craig Venter est sur le point de créer de la vie synthétique
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Craig Venter demande "Pouvons-nous créer de nouvelles formes de vie à partir de notre univers numérique ?". Sa réponse est "oui", et assez rapidement. Il présente ses dernières recherches et assure que nous serons bientôt capables de produire et d'activer des chromosomes synthétiques.
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
J'ai déjà parlé de certains de ces projets,
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
3000
4000
du génome humain et de ce qu'il pourrait représenter,
00:25
and discovering new sets of genes.
2
7000
3000
et de la découverte de nouveaux gènes.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
10000
3000
Nous en sommes maintenant à une nouvelle étape:
00:31
we've been digitizing biology,
4
13000
4000
nous avons numérisé la biologie,
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
17000
3000
et maintenant nous essayons de passer de ce code numérique
00:38
into a new phase of biology
6
20000
2000
à une nouvelle phase de la biologie:
00:40
with designing and synthesizing life.
7
22000
3000
la conception et la synthèse de la vie.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
25000
3000
Nous nous sommes toujours posé de grandes questions.
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
30000
2000
"Qu'est-ce que la vie ?" est selon moi ce que beaucoup de biologistes
00:50
have been trying to understand
10
32000
2000
ont cherché à comprendre
00:52
at various levels.
11
34000
2000
à différents niveaux.
00:54
We've tried various approaches,
12
36000
3000
Nous avons tenté diverses approches,
00:57
paring it down to minimal components.
13
39000
3000
essayant de la réduire à des composants minimaux.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
43000
2000
Nous la numérisons depuis maintenant près de 20 ans.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
45000
2000
Lorsque nous avons séquencé le génome humain,
01:05
it was going from the analog world of biology
16
47000
3000
nous l'avons transposé du monde analogique de la biologie
01:08
into the digital world of the computer.
17
50000
4000
au monde numérique des ordinateurs.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
54000
4000
Maintenant la question c'est: pouvons-nous régénérer la vie,
01:16
or can we create new life
19
58000
2000
ou pouvons nous créer de nouvelles formes de vie,
01:18
out of this digital universe?"
20
60000
3000
à partir de cet univers numérique ?
01:21
This is the map of a small organism,
21
63000
3000
Voici la carte du génome d'un organisme simple,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
66000
2000
la bactérie Mycoplasma genitalium,
01:26
that has the smallest genome for a species
23
68000
3000
l'organisme possédant le génome le plus simple
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
71000
3000
qui puisse s'auto-répliquer en laboratoire.
01:32
and we've been trying to just see if
25
74000
2000
Nous avons tenté de voir
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
76000
3000
si nous pouvions arriver à un génome encore plus petit.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
80000
2000
Nous avons pu éliminer environ une centaine de gènes
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
82000
3000
sur les quelques 500 qu'il y avait au départ.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
85000
2000
Quand on regarde la carte de son métabolisme,
01:45
it's relatively simple
30
87000
2000
elle est relativement simple
01:47
compared to ours --
31
89000
2000
comparée à la nôtre.
01:49
trust me, this is simple --
32
91000
2000
Croyez-moi, ça c'est simple.
01:51
but when we look at all the genes
33
93000
2000
Mais quand on considère tous les gènes
01:53
that we can knock out one at a time,
34
95000
3000
qu'on peut éliminer un par un,
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
98000
2000
il est très improbable que le résultat produirait
01:58
a living cell.
36
100000
2000
une cellule vivante.
02:01
So we decided the only way forward
37
103000
2000
Nous avons donc décidé que la seule manière de progresser,
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
105000
3000
c'était de synthétiser concrètement ce chromosome
02:06
so we could vary the components
39
108000
3000
afin de pouvoir en varier les composants
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
111000
4000
et pouvoir poser certaines de ces questions fondamentales.
02:13
And so we started down the road of:
41
115000
2000
Donc nous nous sommes attelés à ce problème:
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
117000
3000
"Pouvons-nous synthétiser un chromosome?"
02:19
Can chemistry permit making
43
121000
2000
Est-ce que la chimie permet de construire
02:21
these really large molecules
44
123000
2000
ces énormes molécules,
02:23
where we've never been before?
45
125000
2000
ce qui n'a jamais été réalisé ?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
127000
3000
Et, si c'est possible, pouvons-nous activer un chromosome ?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
130000
3000
Un chromosome, au passage, c'est juste un morceau de matériau chimique inerte.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
134000
3000
Bien que le rythme de notre numérisation de la vie
02:35
at an exponential pace.
49
137000
3000
se soit accru de manière exponentielle,
02:38
Our ability to write the genetic code
50
140000
3000
notre capacité à écrire un code génétique
02:41
has been moving pretty slowly
51
143000
2000
a augmenté plus lentement,
02:43
but has been increasing,
52
145000
3000
mais a augmenté quand même.
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
148000
4000
Et notre dernière avancée montrerait un début de croissance exponentielle.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
153000
2000
Nous avons commencé ce travail il y plus de 15 ans.
02:53
It took several stages, in fact,
55
155000
3000
En réalité cela s'est fait en plusieurs étapes,
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
158000
3000
en commençant par un rapport bioéthique avant les premières expériences.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
162000
2000
Mais il se trouve que synthétiser de l'ADN
03:02
is very difficult.
58
164000
2000
est très difficile.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
166000
3000
Il existe des dizaines de milliers de machines dans le monde
03:07
that make small pieces of DNA --
60
169000
2000
qui peuvent synthétiser de petits morceaux d'ADN,
03:09
30 to 50 letters in length --
61
171000
3000
de 30 à 50 lettres de long,
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
174000
3000
mais c'est un processus dégénératif, donc plus le morceau est long,
03:15
the more errors there are.
63
177000
2000
plus il y a des erreurs.
03:17
So we had to create a new method
64
179000
2000
Nous avons donc dû créer une nouvelle méthode
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
181000
3000
pour assembler ces petits morceaux entre eux et corriger toutes les erreurs.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
185000
3000
Ceci était notre première tentative, en utilisant les informations numériques
03:26
of the genome of phi X174.
67
188000
2000
du génome de Phi X 174,
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
190000
3000
un petit virus qui tue des bactéries.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
194000
3000
Nous avons construit les morceaux, corrigé les erreurs,
03:35
and had a DNA molecule
70
197000
2000
et avons créé une molécule d'ADN
03:37
of about 5,000 letters.
71
199000
3000
d'environ 5000 lettres de long.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
202000
4000
Le moment le plus excitant a été lorsque nous avons pris ce matériau chimique inerte
03:44
and put it in the bacteria,
73
206000
2000
et nous l'avons placé dans une bactérie;
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
208000
4000
la bactérie a commencé à lire le code génétique,
03:50
made the viral particles.
75
212000
2000
et à fabriquer des particules virales.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
214000
2000
Les particules virales ont été ensuite éjectées de ces cellules,
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
216000
3000
et sont revenues détruire la bactérie E. coli.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
219000
3000
Je discutais avec l'industrie du pétrole récemment,
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
222000
3000
et je leur ai dit qu'ils avaient très clairement compris ce modèle.
04:03
(Laughter)
80
225000
3000
(Rires)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
228000
3000
Ils ont plus rigolé que vous.
04:10
And so, we think this is a situation
82
232000
2000
Donc c'est en réalité une situation
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
234000
3000
où le logiciel peut construire son propre matériel
04:15
in a biological system.
84
237000
2000
dans un système biologique.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
239000
2000
Mais nous voulions voir plus grand.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
241000
3000
Nous voulions créer un chromosome de bactérie entier.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
244000
4000
Cela représente plus de 580 000 lettres de code génétique.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
248000
3000
Donc nous avons pensé les assembler à partir de morceaux de la taille d'un virus,
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
251000
2000
pour pouvoir varier ces morceaux à notre guise
04:31
to understand
90
253000
2000
et ainsi comprendre
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
255000
3000
quels sont les composants nécessaires d'une cellule vivante.
04:36
Design is critical,
92
258000
2000
La conception est primordiale,
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
260000
3000
et si vous partez des données numérisées sur ordinateur,
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
263000
4000
il faut qu'elles soient extrêmement précises.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
267000
3000
Lorsque nous avons séquencé ce génome en 1995,
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
270000
4000
la précision standard était d'une erreur pour 10 000 paires de bases.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
274000
2000
En séquençant à nouveau ce génome, nous avons trouvé 30 erreurs.
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
276000
3000
Si nous avions utilisé la séquence originelle,
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
279000
3000
le chromosome résultant n'aurait jamais fonctionné.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
282000
2000
La conception doit notamment définir des morceaux
05:02
that are 50 letters long
101
284000
3000
de 50 lettres de long
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
287000
3000
qu'il faudra imbriquer avec tous les autres morceaux de 50 lettres
05:08
to build smaller subunits
103
290000
2000
pour construire des sous-ensembles plus petits
05:10
we have to design so they can go together.
104
292000
3000
qu'il faudra alors également assembler.
05:13
We design unique elements into this.
105
295000
3000
Nous avons pu également intégrer des éléments particuliers.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
298000
2000
Vous l'avez peut-être lu, nous avons inséré des signatures.
05:18
Think of this:
107
300000
2000
Réfléchissez un peu:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
302000
3000
Le code génétique comporte 4 lettres: A, C, G et T.
05:23
Triplets of those letters
109
305000
3000
Des triplets de ces lettres
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
308000
2000
permettent de coder une vingtaine d'acides aminés,
05:28
such that there's a single letter designation
111
310000
3000
chaque acide aminé étant lui-même
05:31
for each of the amino acids.
112
313000
2000
désigné par une lettre qui lui est propre.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
315000
3000
Nous pouvons donc utiliser le code génétique pour écrire
05:36
sentences, thoughts.
114
318000
2000
des mots, des phrases, des pensées.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
321000
2000
Pour commencer, nous avons juste mis notre autographe.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
323000
3000
Certains ont été déçu que ce ne soit pas de la poésie.
05:44
We designed these pieces so
117
326000
2000
Nous avons conçu ces morceaux
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
328000
3000
pour qu'ils soient légèrement rognés par des enzymes.
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
332000
3000
Il y a des enzymes qui les réparent et les assemblent.
05:53
And we started making pieces,
120
335000
2000
Nous avons donc commencé à construire des morceaux,
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
337000
4000
en commençant par des morceaux de 5000 à 7000 lettres,
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
341000
4000
qu'on assemble pour former des morceaux de 24 000 lettres
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
345000
4000
eux-mêmes assemblés pour arriver à 72 000 lettres.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
349000
2000
A chaque étape, nous avons créé une grande quantité de ces morceaux
06:09
so we could sequence them
125
351000
2000
de manière à pouvoir les séquencer
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
353000
3000
car nous essayons de créer un processus extrêmement robuste --
06:14
that you can see in a minute.
127
356000
3000
vous allez le constater dans une minute.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
359000
3000
Ce que nous recherchons c'est l'automatisation du processus.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
362000
2000
Au total cela ressemble à un tableau d'éliminatoires.
06:22
When we get into these really large pieces
130
364000
2000
Lorsqu'on arrive à des tailles de morceaux importantes
06:24
over 100,000 base pairs,
131
366000
4000
(plus de 100 000 paires de base)
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
370000
2000
on ne peut plus les faire croître facilement dans une bactérie E. coli.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
372000
4000
On atteint les limites des outils de la biologie moléculaire moderne.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
376000
4000
Nous nous sommes donc tournés vers d'autres mécanismes.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
380000
3000
Nous en connaissions un appelé recombinaison homologue,
06:41
that biology uses to repair DNA
136
383000
3000
que la nature utilise pour réparer l'ADN,
06:44
that can put pieces together.
137
386000
3000
qui pouvait assembler ces larges morceaux.
06:47
Here's an example of it:
138
389000
1000
En voici un exemple.
06:48
there's an organism called
139
390000
1000
Il y a un organisme appelé
06:49
Deinococcus radiodurans
140
391000
2000
Deinococcus radiodurans
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
393000
3000
qui peut survivre à des niveaux de radiations de 3 millions de rads.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
396000
4000
Vous le voyez sur l'image du haut, son chromosome explose littéralement.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
400000
3000
12 à 24 heures plus tard, il s'est réparé
07:01
back together exactly as it was before.
144
403000
2000
exactement comme il était auparavant.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
405000
3000
Il existe des milliers d'organismes qui ont cette capacité.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
408000
2000
Ils peuvent être totalement asséchés.
07:08
they can live in a vacuum.
147
410000
2000
Ils peuvent survivre dans le vide total.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
413000
3000
Je suis absolument sûr qu'il peut y avoir de la vie dans l'espace,
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
416000
3000
qu'elle peut se déplacer et trouver un autre environnement aqueux.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
419000
4000
En fait, la NASA a montré qu'il y en avait beaucoup d'exemples.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
423000
4000
Voici une micrographie de la molécule que nous avons construite
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
427000
4000
en utilisant ces processus - en réalité simplement les mécanismes des levures
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
431000
3000
avec une conception adéquate des morceaux utilisés.
07:32
yeast puts them together automatically.
154
434000
3000
La levure les assemble automatiquement.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
437000
2000
Ce n'est pas une micrographie électronique;
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
439000
2000
c'est juste une photomicrographie normale.
07:39
It's such a large molecule
157
441000
2000
Cette molécule est tellement grande
07:41
we can see it with a light microscope.
158
443000
3000
qu'on peut la voir avec un simple microscope.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
446000
3000
Ces photos ont été prises sur une période de 6 secondes.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
449000
4000
Voilà la publication que nous avons faite il y a peu.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
453000
3000
Cela représente plus de 580 000 lettres de code génétique.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
456000
5000
C'est la plus grande molécule d'une structure déterminée jamais créée par l'homme.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
461000
3000
Sa masse moléculaire est supérieure à 300 millions d'uma.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
464000
3000
Si on utilisait une police 10 sans espaces,
08:05
it takes 142 pages
165
467000
2000
ça prendrait 142 pages
08:07
just to print this genetic code.
166
469000
4000
rien que pour imprimer ce code génétique.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
473000
3000
Comment fait on démarrer un chromosome ? Comment l'active-t-on ?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
476000
3000
Évidemment c'est assez simple avec un virus.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
479000
3000
Mais c'est beaucoup plus compliqué quand on travaille avec des bactéries.
08:20
It's also simpler when you go
170
482000
2000
C'est également beaucoup plus simple
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
484000
2000
pour des organismes eucaryotes comme nous-mêmes;
08:24
you can just pop out the nucleus
172
486000
2000
il suffit d'éjecter le noyau
08:26
and pop in another one,
173
488000
2000
et d'en insérer un autre,
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
490000
3000
comme ce qu'on fait pour le clônage.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
493000
4000
Dans les bactéries Archaea, le chromosome est intégré à la cellule.
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
497000
4000
Mais nous avons récemment montré qu'il est possible de transplanter entièrement
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
501000
2000
un chromosome d'une cellule à une autre
08:41
and activate it.
178
503000
3000
et de l'activer.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
506000
4000
Nous avons d'abord purifié un chromosome d'une espèce microbienne.
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
510000
3000
En gros, le microbe et la bactérie sont aussi éloignés l'un de l'autre que l'homme de la souris.
08:51
we added a few extra genes
181
513000
2000
Nous avons ajouté quelques gènes
08:53
so we could select for this chromosome,
182
515000
2000
pour pouvoir sélectionner ce chromosome particulier.
08:55
we digested it with enzymes
183
517000
2000
Nous l'avons fait digérer par des enzymes
08:57
to kill all the proteins,
184
519000
2000
pour détruire toutes les protéines.
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
521000
3000
Et quand nous avons inséré ça dans la cellule, c'est assez stupéfiant --
09:02
and you'll appreciate
186
524000
2000
et vous apprécierez au passage
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
526000
3000
la sophistication de notre graphisme --
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
529000
3000
le nouveau chromosome est entré dans la cellule.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
532000
2000
En fait, nous pensions que cela pourrait s'arrêter là,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
534000
3000
mais nous avons tenté d'aller plus loin dans le processus.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
537000
3000
Vous avez sous les yeux un mécanisme majeur de l'évolution.
09:18
We find all kinds of species
192
540000
2000
On trouve des tas d'espèces
09:20
that have taken up a second chromosome
193
542000
2000
qui ont intégré un deuxième chromosome
09:22
or a third one from somewhere,
194
544000
2000
ou un troisième provenant d'un autre organisme,
09:24
adding thousands of new traits
195
546000
2000
ajoutant ainsi des milliers de nouvelles caractéristiques
09:26
in a second to that species.
196
548000
2000
à cet organisme en une seconde.
09:28
So, people who think of evolution
197
550000
2000
Les gens qui croient encore que l'évolution
09:30
as just one gene changing at a time
198
552000
2000
se produit par la modification d'un gène à la fois
09:32
have missed much of biology.
199
554000
3000
ont loupé pas mal de choses en biologie.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
557000
2000
Il existe des enzymes appelés enzymes de restriction
09:37
that actually digest DNA.
201
559000
2000
qui peuvent digérer l'ADN.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
561000
2000
Le chromosome qui était dans la cellule
09:41
doesn't have one;
203
563000
2000
n'en a pas.
09:43
the chromosome we put in does.
204
565000
2000
Le chromosome que nous avons inséré, en a.
09:45
It got expressed and it recognized
205
567000
2000
L'enzyme a été produit à partir de notre chromosome,
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
569000
3000
et il a reconnu l'autre chromosome comme un matériel étranger,
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
572000
2000
l'a avalé, et nous nous sommes donc retrouvés
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
574000
4000
avec une cellule avec un nouveau chromosome.
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
578000
3000
Elle a viré au bleu à cause des gènes que nous avons inséré.
09:59
And with a very short period of time,
210
581000
2000
Et en très peu de temps,
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
583000
3000
toutes les caractéristiques de l'organisme initial ont disparu
10:04
and it converted totally into the new species
212
586000
3000
et elle s'est entièrement transformée en un organisme nouveau,
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
589000
3000
fondé sur le nouveau logiciel que nous avons introduit dans la cellule.
10:10
All the proteins changed,
214
592000
2000
Toutes les protéines ont été modifiées,
10:12
the membranes changed;
215
594000
2000
les membranes ont changé --
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
596000
4000
et quand on lit le code génétique, on retrouve exactement ce que nous avons transféré.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
600000
3000
Cela peut ressembler à de l'alchimie génétique,
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
603000
4000
mais nous pouvons réellement, en transférant l'ADN logiciel ici et là,
10:25
change things quite dramatically.
219
607000
4000
faire des changements radicaux.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
611000
2000
Selon moi, ce n'est pas pour autant la genèse de la vie,
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
613000
4000
c'est la prolongation de 3,5 milliards d'années d'évolution,
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
618000
2000
mais je pense que nous sommes peut-être sur le point
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
620000
3000
de créer une nouvelle version de l'explosion Cambrienne
10:41
where there's massive new speciation
224
623000
3000
avec la création massive de nouvelles espèces
10:45
based on this digital design.
225
627000
2000
à partir de cette conception numérique.
10:47
Why do this?
226
629000
2000
Pourquoi faire cela ?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
631000
2000
Je pense que c'est assez évident quand on regarde nos besoins.
10:51
We're about to go from six and a half
228
633000
2000
Nous allons passer de 6,5
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
635000
3000
à 9 milliards d'êtres humains sur les 40 prochaines années.
10:56
To put it in context for myself:
230
638000
2000
Si je rapporte cela à ma personne:
10:58
I was born in 1946.
231
640000
2000
je suis né en 1946.
11:00
There are now three people on the planet
232
642000
2000
Il y a maintenant sur cette planète trois personnes
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
644000
4000
pour chaque personne qui vivait en 1946;
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
648000
3000
d'ici 40 ans, il y en aura quatre.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
651000
3000
Nous avons des problèmes pour nourrir, pour fournir de l'eau pure,
11:12
medicines, fuel
236
654000
2000
des médicaments, du carburant
11:14
for the six and a half billion.
237
656000
3000
à 6,5 milliards d'êtres.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
659000
2000
Ça sera d'autant plus difficile de le faire pour 9.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
661000
3000
Nous consommons chaque année 5 milliards de tonnes de charbon,
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
664000
3000
et plus de trente milliards de barils de pétrole,
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
667000
4000
soit 100 millions de barils par jour.
11:29
When we try to think of biological processes
242
671000
2000
Quand on essaye de concevoir des processus,
11:31
or any process to replace that,
243
673000
3000
biologique ou autre, pour remplacer ça,
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
676000
2000
on comprend que c'est un challenge gigantesque.
11:36
Then of course, there's all that
245
678000
2000
Et il y a aussi bien sûr
11:38
CO2 from this material
246
680000
2000
tout ce dioxyde de carbone produit par ces processus
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
682000
3000
qui est rejeté dans l'atmosphere.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
685000
2000
Nous possèdons, suite à nos découvertes de par le monde,
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
687000
4000
une base de données d'environ 20 millions de gènes,
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
691000
4000
et je les considère comme autant de composants pour nos créations futures.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
695000
3000
L'industrie électronique ne dispose que d'une douzaine de composants
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
698000
4000
et regardez la diversité qui en est issue.
12:00
We're limited here primarily
253
702000
2000
Nous somme limités principalement
12:02
by a biological reality
254
704000
2000
par la réalité biologique
12:04
and our imagination.
255
706000
2000
et par notre imagination.
12:07
We now have techniques,
256
709000
2000
Nous disposons maintenant des techniques,
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
711000
3000
grâce à ces méthodes de synthèse rapide,
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
714000
4000
pour faire ce que nous appelons de la génomique combinatoire.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
718000
3000
Nous avons maintenant la capacité de construire un grand robot
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
721000
3000
capable de créer un million de chromosomes par jour.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
725000
3000
Imaginez ce que l'on peut créer avec ces 20 millions de gènes,
12:26
or trying to optimize processes
262
728000
2000
ou les processus que l'on peut optimiser
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
730000
3000
pour produire de l'octane ou des médicaments,
12:31
new vaccines,
264
733000
3000
ou de nouveaux vaccins...
12:34
we can just with a small team,
265
736000
3000
Nous pouvons, avec une équipe réduite,
12:37
do more molecular biology
266
739000
2000
inventer plus de biologie moléculaire
12:39
than the last 20 years of all science.
267
741000
3000
que toutes les découvertes scientifiques des 20 dernières années.
12:42
And it's just standard selection:
268
744000
2000
Tout ça grâce à un simple processus de sélection.
12:44
we can select for viability,
269
746000
2000
On peut privilégier la viabilité,
12:46
chemical or fuel production,
270
748000
2000
la production de carburants, de produits chimiques,
12:48
vaccine production, etc.
271
750000
2000
de vaccins, etc.
12:50
This is a screen snapshot
272
752000
3000
Ceci est une photo d'écran
12:53
of some true design software
273
755000
3000
d'un véritable logiciel de conception
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
758000
3000
sur lequel nous travaillons pour nous permettre
12:59
and design species in the computer.
275
761000
3000
de créer des organismes sur ordinateur.
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
765000
3000
On ne saura pas forcément dire à quoi ils ressembleront.
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
768000
3000
Mais on saura dire exactement quel est leur code génétique.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
771000
5000
Nous nous concentrons en ce moment sur les carburants de quatrième génération.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
777000
2000
Vous avez pu voir récemment que la transformation du maïs en éthanol
13:17
is just a bad experiment.
280
779000
2000
n'est rien qu'une mauvaise expérience.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
781000
2000
Les carburants de deuxième et troisième générations
13:21
that will be coming out relatively soon
282
783000
3000
ne vont pas tarder à apparaître,
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
786000
3000
ceux qui transforment le sucre en carburants beaucoup plus puissants
13:27
like octane or different types of butanol.
284
789000
3000
comme l'octane ou différents types de butanol.
13:30
But the only way we think that biology
285
792000
3000
Mais nous pensons que la seule manière pour la biologie
13:33
can have a major impact without
286
795000
2000
d'avoir un impact majeur sans pour autant
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
798000
3000
augmenter le coût de production de la nourriture et en limiter la disponibilité
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
801000
3000
est d'utiliser le CO2 comme matière première,
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
804000
4000
donc nous travaillons à concevoir des cellules pour aller dans ce sens,
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
809000
3000
et nous pensons obtenir les premiers carburants de quatrième génération
13:50
in about 18 months.
291
812000
2000
dans environ 18 mois.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
814000
2000
Le soleil et le CO2 c'est une des méthodes envisageables...
13:54
(Applause)
293
816000
5000
(Applaudissements)
13:59
but in our discovery around the world,
294
821000
2000
mais nous avons découvert de par le monde
14:01
we have all kinds of other methods.
295
823000
2000
tout un tas d'autres méthodes.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
825000
4000
Ceci est un organisme que nous avons décrit en 1996.
14:07
It lives in the deep ocean,
297
829000
2000
Il vit au fond des océans,
14:09
about a mile and a half deep,
298
831000
2000
vers 2500m de profondeur,
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
833000
2000
dans des températures de près de 100°C.
14:13
It takes CO2 to methane
300
835000
3000
Il transforme le CO2 en méthane
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
838000
3000
en utilisant de l'hydrogène moléculaire comme source d'énergie.
14:19
We're looking to see if we can take
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841000
2000
Nous essayons de voir si nous pouvons
14:21
captured CO2,
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843000
2000
récupérer du CO2 capté,
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which can easily be piped to sites,
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845000
2000
qu'on peut facilement transporter sur place par tuyaux,
14:25
convert that CO2 back into fuel
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847000
3000
et reconvertir ce CO2 en carburant
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to drive this process.
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850000
3000
pour alimenter ce processus.
14:31
So, in a short period of time,
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853000
2000
En très peu de temps,
14:33
we think that we might be able to increase
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855000
4000
nous pensons pouvoir aller beaucoup plus loin
14:37
what the basic question is of "What is life?"
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859000
3000
que chercher juste la réponse à la question "qu'est-ce que la vie ?"
14:40
We truly, you know,
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862000
2000
Vous voyez, nous avons
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have modest goals
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2000
l'ambition très modeste
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of replacing the whole petrol-chemical industry --
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3000
de remplacer toute l'industrie pétrochimique.
14:47
(Laughter) (Applause)
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869000
3000
(Rires) (Applaudissements)
14:50
Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
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872000
3000
Ouais. Où à part à TED peut-on faire cela ?
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(Laughter)
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875000
2000
(Rires)
14:55
become a major source of energy ...
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2000
Devenir un producteur majeur d'énergie.
14:57
But also, we're now working on using these same tools
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3000
Nous travaillons également sur l'utilisation de ces mêmes outils
15:00
to come up with instant sets of vaccines.
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882000
3000
pour créer des vaccins instantanément.
15:03
You've seen this year with flu;
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2000
Vous l'avez vu cette année avec la grippe,
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we're always a year behind and a dollar short
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nous avons toujours une année de retard et il nous manque toujours un dollar
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when it comes to the right vaccine.
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pour trouver le bon vaccin.
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I think that can be changed
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2000
Je pense que nous pouvons changer cela
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by building combinatorial vaccines in advance.
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en construisant des vaccins par combinaison à l'avance.
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Here's what the future may begin to look like
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Voici ce à quoi le futur pourrait commencer à ressembler
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with changing, now, the evolutionary tree,
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en modifiant aujourd'hui l'arbre de l'évolution,
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speeding up evolution
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en accélérant l'évolution
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with synthetic bacteria, Archaea
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avec des organismes synthétiques, bactéries, Archeae,
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and, eventually, eukaryotes.
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et finalement des eucaryotes.
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We're a ways away from improving people:
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Nous sommes encore loin de pouvoir modifier l'être humain.
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our goal is just to make sure that we have a chance
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Notre but est juste de nous assurer d'avoir une chance
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to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
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de survivre assez longtemps pour pouvoir arriver à cette étape. Merci beaucoup.
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(Applause)
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(Applaudissements)
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