ABOUT THE SPEAKER
Nathan Wolfe - Virus hunter
Armed with blood samples, high-tech tools and a small army of fieldworkers, Nathan Wolfe hopes to re-invent pandemic control -- and reveal hidden secrets of the planet's dominant lifeform: the virus.

Why you should listen

Using genetic sequencing, needle-haystack research, and dogged persistence (crucial to getting spoilage-susceptible samples through the jungle and to the lab), Nathan Wolfe has proven what was science-fiction conjecture only a few decades ago -- not only do viruses jump from animals to humans, but they do so all the time. Along the way Wolfe has discovered several new viruses, and is poised to discover many more.

Wolfe's research has turned the field of epidemiology on its head, and attracted interest from philanthropists at Google.org and the Skoll foundation. Better still, the research opens the door to preventing epidemics before they happen, sidelining them via early-warning systems and alleviating the poverty from which easy transmission emerges.

More profile about the speaker
Nathan Wolfe | Speaker | TED.com
TED2012

Nathan Wolfe: What's left to explore?

נתן וולף: מה נותר לחקור?

Filmed:
948,653 views

היינו בירח, מיפינו את היבשות, אפילו היינו בנקודה העמוקה ביותר באוקיינוס -- פעמיים. מה נשאר לדורות הבאים לחקור? הביולוג והחוקר נתן וולף מציע תשובה: כמעט הכל. ואנחנו יכולים להתחיל, הוא אומר, עם העולם הקטן הבלתי נראה.
- Virus hunter
Armed with blood samples, high-tech tools and a small army of fieldworkers, Nathan Wolfe hopes to re-invent pandemic control -- and reveal hidden secrets of the planet's dominant lifeform: the virus. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
Recentlyלאחרונה I visitedביקר Beloitבלויט, Wisconsinויסקונסין.
0
167
3014
לאחרונה ביקרתי בבלויט, ווסקונסין.
00:19
And I was there to honorכָּבוֹד a great 20thה centuryמֵאָה explorerמגלה ארצות,
1
3181
3648
והייתי שם כדי לכבד חוקר גדול של המאה ה20,
00:22
Royרוי Chapmanצ'פמן Andrewsאנדרוז.
2
6829
2042
רוי צ'פמן אנדרוז.
00:24
Duringבְּמַהֲלָך his time at the Americanאֲמֶרִיקָאִי Museumמוּזֵיאוֹן of Naturalטִבעִי Historyהִיסטוֹרִיָה,
3
8871
2844
במהלך שהותו במוזיאון האמריקאי להיסטורית הטבע,
00:27
Andrewsאנדרוז led a rangeטווח of expeditionsמשלחות to unchartedלֹא נִחקָר regionsאזורים,
4
11715
4100
אנדרוז הוביל מגוון משלחות לאזורים שלא נחקרו,
00:31
like here in the Gobiגובי Desertמִדבָּר.
5
15815
1735
כמו פה במדבר גובי.
00:33
He was quiteדַי a figureדמות.
6
17550
1408
הוא היה ממש טיפוס.
00:34
He was laterיותר מאוחר, it's said, the basisבָּסִיס of the Indianaאינדיאנה Jonesג'ונס characterאופי.
7
18958
3674
מאוחר יותר הוא היה, כך נאמר, הבסיס לספרי אינדיאנה ג'ונס.
00:38
And when I was in Beloitבלויט, Wisconsinויסקונסין,
8
22632
2197
וכשהייתי בבלויט, וויסקונסין,
00:40
I gaveנתן a publicפּוּמְבֵּי lectureהַרצָאָה to a groupקְבוּצָה of middleאֶמצַע schoolבית ספר studentsסטודנטים.
9
24829
4133
נשאתי הרצאה פומבית לתלמידים של חטיבת ביניים.
00:44
And I'm here to tell you,
10
28962
1569
ואני כאן לספר לכם,
00:46
if there's anything more intimidatingהַטָלַת אֵימָה than talkingשִׂיחָה here at TEDTED,
11
30531
2704
אם יש משהו יותר מפחיד מאשר לדבר פה ב TED,
00:49
it'llזה יהיה be tryingמנסה to holdלְהַחזִיק the attentionתשומת הלב
12
33235
1832
זה לנסות להחזיק את תשומת הלב
00:50
of a groupקְבוּצָה of a thousandאלף 12-year-oldsזקנים for a 45-minute-דַקָה lectureהַרצָאָה.
13
35067
3893
של קבוצה של אלף בני 12 למשך הרצאה של 45 דקות.
00:54
Don't try that one.
14
38960
1879
אל תנסו את זה.
00:56
At the endסוֹף of the lectureהַרצָאָה they askedשאל a numberמספר of questionsשאלות,
15
40839
3542
בסוף ההרצאה הם שאלו אותי מספר שאלות,
01:00
but there was one that's really stuckתָקוּעַ with me sinceמאז then.
16
44381
3302
אבל היתה אחת שבאמת נשארה איתי מאז.
01:03
There was a youngצָעִיר girlילדה who stoodקם up,
17
47683
1917
היתה ילדה צעירה שנעמדה,
01:05
and she askedשאל the questionשְׁאֵלָה:
18
49600
1331
ושאלה שאלה:
01:06
"Where should we exploreלַחקוֹר?"
19
50931
2048
"איפה כדאי לחקור?"
01:08
I think there's a senseלָחוּשׁ that manyרב of us have
20
52979
2131
אני חושב שקיימת אצל רבים מאיתנו תחושה
01:11
that the great ageגיל of explorationחֲקִירָה on Earthכדור הארץ is over,
21
55110
2819
שהדור הגדול של חקר כדור הארץ עבר,
01:13
that for the nextהַבָּא generationדוֹר
22
57929
1532
שהדור הבא
01:15
they're going to have to go to outerחִיצוֹנִי spaceמֶרחָב or the deepestהעמוק ביותר oceansהאוקיינוסים
23
59461
3418
יהיה חייב לצאת לחלל או לעומק האוקיאנוסים
01:18
in orderלהזמין to find something significantמשמעותי to exploreלַחקוֹר.
24
62879
2550
כדי למצוא משהו חשוב לחקור.
01:21
But is that really the caseמקרה?
25
65429
2500
אבל האם זה באמת נכון?
01:23
Is there really nowhereלְשׁוּם מָקוֹם significantמשמעותי for us to exploreלַחקוֹר
26
67929
2996
האם באמת אין שום מקום חשוב לחקור
01:26
left here on Earthכדור הארץ?
27
70925
1725
על כדור הארץ?
01:28
It sortסוג of madeעָשׂוּי me think back
28
72650
1183
זה מחזיר אותי חזרה
01:29
to one of my favoriteהכי אהוב explorersחוקרים in the historyהִיסטוֹרִיָה of biologyביולוגיה.
29
73833
2750
לאחד החוקרים האהובים עלי בהיסטוריה של הביולוגיה.
01:32
This is an explorerמגלה ארצות of the unseenבלתי נראות worldעוֹלָם, Martinusמרטינוס BeijerinckBeijerinck.
30
76583
3334
זה חוקר של העולם הבלתי נראה, מרטינוס ביירינק.
01:35
So BeijerinckBeijerinck setמַעֲרֶכֶת out to discoverלְגַלוֹת the causeגורם
31
79917
2458
אז ביירינק יצא לגלות את הסיבה
01:38
of tobaccoטַבָּק mosaicפְּסִיפָס diseaseמַחֲלָה.
32
82375
2365
למחלת המוזאיקה של טבק.
01:40
What he did is he tookלקח the infectedנָגוּעַ juiceמִיץ from tobaccoטַבָּק plantsצמחים
33
84740
3552
מה שהוא עשה הוא לקחת מיץ נגוע מצמחי טבק
01:44
and he would filterלְסַנֵן it throughדרך smallerקטן יותר and smallerקטן יותר filtersמסננים.
34
88292
2937
והוא היה מסנן את זה דרך מסננים דקים יותר ויותר.
01:47
And he reachedהשיג the pointנְקוּדָה
35
91229
1566
והוא הגיע לנקודה
01:48
where he feltהרגיש that there mustצריך be something out there
36
92795
3011
שהוא הרגיש שחייב להיות שם משהו
01:51
that was smallerקטן יותר than the smallestהקטן ביותר formsטפסים of life that were ever knownידוע --
37
95806
3444
שקטן מצורת החיים הקטנה ביותר שהייתה ידועה --
01:55
bacteriaבַּקטֶרִיָה, at the time.
38
99250
2044
בקטריה, באותו הזמן.
01:57
He cameבא up with a nameשֵׁם for his mysteryמִסתוֹרִין agentסוֹכֵן.
39
101294
3388
הוא המציא שם ליצור המוזר שלו.
02:00
He calledשקוראים לו it the virusוִירוּס --
40
104682
2026
הוא קרא לו וירוס --
02:02
Latinלָטִינִית for "poisonרַעַל."
41
106708
2275
"רעל" בלטינית.
02:04
And in uncoveringחֲשִׂיפָה virusesוירוסים,
42
108983
2777
ובגילוי הוירוסים,
02:07
BeijerinckBeijerinck really openedנפתח this entirelyלַחֲלוּטִין newחָדָשׁ worldעוֹלָם for us.
43
111760
3621
ביירינק פתח עולם שלם לפנינו.
02:11
We now know that virusesוירוסים make up the majorityרוֹב
44
115381
1994
עכשיו אנחנו יודעים שוירוסים מרכיבים את מרבית
02:13
of the geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע on our planetכוכב לכת,
45
117375
2292
המידע הגנטי על הכוכב,
02:15
more than the geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע
46
119667
1666
ויותר מהמידע הגנטי
02:17
of all other formsטפסים of life combinedמְשׁוּלָב.
47
121333
1750
של כל היצורים האחרים ביחד.
02:18
And obviouslyמובן מאליו there's been tremendousעָצוּם practicalמַעֲשִׂי applicationsיישומים
48
123083
3094
וכמובן שהיו שימושים פרקטיים עצומים
02:22
associatedהמשויך with this worldעוֹלָם --
49
126177
1254
שקשורים לעולם הזה --
02:23
things like the eradicationעֲקִירָה of smallpoxאֲבַעבּוּעוֹת,
50
127431
2402
דברים כמו הדברת האבעבועות השחורות,
02:25
the adventהִתגַלוּת of a vaccineתַרכִּיב againstמול cervicalצוואר הרחם cancerמחלת הסרטן,
51
129833
3655
ההתקדמות של חיסון נגד סרטן הרחם,
02:29
whichאיזה we now know is mostlyבעיקר causedגרם ל by humanבן אנוש papillomavirusוירוס הפפילומה.
52
133488
3599
שכיום יודעים שנגרם בעיקר מוירוס הפפילומה האנושי.
02:32
And Beijerinck'sשל בייג'רינק discoveryתַגלִית,
53
137087
1673
והתגלית של ביירינק,
02:34
this was not something that occurredהתרחש 500 yearsשנים agoלִפנֵי.
54
138760
2721
היא לא קרתה לפני 500 שנה.
02:37
It was a little over 100 yearsשנים agoלִפנֵי
55
141481
2679
זה היה לפני קצת יותר מ 100 שנה
02:40
that BeijerinckBeijerinck discoveredגילה virusesוירוסים.
56
144160
2420
כשביירינק גילה את הוירוסים.
02:42
So basicallyבעיקרון we had automobilesמכוניות,
57
146580
1887
אז בעיקרון היו לנו מכוניות,
02:44
but we were unawareלא מודע of the formsטפסים of life
58
148467
2243
אבל לא היינו מודעים לצורת החיים הזו
02:46
that make up mostרוב of the geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע on our planetכוכב לכת.
59
150710
3006
שמהווה את רוב החומר הגנטי על כוכב.
02:49
We now have these amazingמדהים toolsכלים
60
153716
2182
יש לנו כיום את הכלים המדהימים האלו
02:51
to allowלהתיר us to exploreלַחקוֹר the unseenבלתי נראות worldעוֹלָם --
61
155898
2310
שמאפשרים לנו לחקור את העולם הבלתי נראה --
02:54
things like deepעָמוֹק sequencingרצף,
62
158208
2013
דברים כמו ריצוף גנים עמוק,
02:56
whichאיזה allowלהתיר us to do much more than just skimלְרַחֵף the surfaceמשטח
63
160221
3564
שמאפשרים לנו לעשות דברים הרבה יותר עמוקים מגרוד השטח
02:59
and look at individualאִישִׁי genomesגנומים from a particularמיוחד speciesמִין,
64
163785
3090
ולהביט בגנים בודדים של זן ספציפי,
03:02
but to look at entireשלם metagenomesמטאגנומים,
65
166875
2495
אלא להביט במטא גנומים שלמים,
03:05
the communitiesקהילות of teemingשׂוֹרֵץ microorganismsמיקרואורגניזמים in, on and around us
66
169370
4180
הקהילות הפעילות של מקרואורגניזמים עלינו וסביבנו
03:09
and to documentמסמך all of the geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע in these speciesמִין.
67
173550
3521
ולתעד את כל המידע הגנטי בזנים האלה.
03:12
We can applyלהגיש מועמדות these techniquesטכניקות
68
177071
1471
אנחנו יכולים ליישם את הטכניקות האלו
03:14
to things from soilאדמה to skinעור and everything in betweenבֵּין.
69
178542
4510
לדברים החל מאדמה לעור וכל מה שבינהם.
03:18
In my organizationאִרגוּן we now do this on a regularרגיל basisבָּסִיס
70
183052
2990
בארגון שלי אנחנו עושים את זה עכשיו על בסיס קבוע
03:21
to identifyלזהות the causesגורם ל of outbreaksהתפרצויות
71
186042
2379
כדי לזהות את הסיבות להתפרצויות
03:24
that are unclearלא ברור exactlyבְּדִיוּק what causesגורם ל them.
72
188421
3289
שלא לגמרי ברור מה גרם אותן.
03:27
And just to give you a senseלָחוּשׁ of how this worksעובד,
73
191710
2332
ורק כדי לתת לכם תחושה של איך זה עובד,
03:29
imagineלדמיין that we tookלקח a nasalשֶׁל הָאַף swabסְפוֹגִית from everyכֹּל singleיחיד one of you.
74
194042
3000
דמיינו שניקח דגימה מהאף מכל אחד מכם.
03:32
And this is something we commonlyבדרך כלל do
75
197042
1362
וזה משהו שאנחנו עושים כרגיל
03:34
to look for respiratoryנשימה virusesוירוסים like influenzaשַׁפַעַת.
76
198404
2994
כדי לחפש וירוסים של מערכת הנשימה כמו שפעת.
03:37
The first thing we would see
77
201398
1852
הדבר הראשון שהיינו רואים
03:39
is a tremendousעָצוּם amountכמות of geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע.
78
203250
3050
זה כמות עצומה של מידע גנטי.
03:42
And if we startedהתחיל looking into that geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע,
79
206300
2408
ואם היינו מתחילים להביט במידע הגנטי הזה,
03:44
we'dלהתחתן see a numberמספר of usualרָגִיל suspectsחשודים out there --
80
208708
2335
היינו רואים מספר חשודים ידועים שם --
03:46
of courseקוּרס, a lot of humanבן אנוש geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע,
81
211043
1793
כמובן, הרבה מידע גנטי אנושי,
03:48
but alsoגַם bacterialחיידקי and viralנְגִיפִי informationמֵידָע,
82
212836
2872
אבל גם מידע בקטריאלי וויראלי,
03:51
mostlyבעיקר from things that are completelyלַחֲלוּטִין harmlessלֹא מַזִיק withinבְּתוֹך your noseאף.
83
215708
3167
בעיקר מדברים שלחלוטין לא מזיקים בתוך אפכם.
03:54
But we'dלהתחתן alsoגַם see something very, very surprisingמַפתִיעַ.
84
218875
2912
אבל נראה גם משהו מאוד מאוד מפתיע.
03:57
As we startedהתחיל to look at this informationמֵידָע,
85
221787
2075
כשהתחלנו להביט במידע הזה,
03:59
we would see that about 20 percentאָחוּז of the geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע in your noseאף
86
223862
4346
ראינו שבערך 20 אחוז מהמידע הגנטי באפכם
04:04
doesn't matchהתאמה anything that we'veיש לנו ever seenלראות before --
87
228208
2917
לא מתאים למשהו שראינו אי פעם קודם לכן...
04:07
no plantצמח, animalבעל חיים, fungusפִּטרִיָה, virusוִירוּס or bacteriaבַּקטֶרִיָה.
88
231125
3171
לא צמחים, חיות, פטריות, וירוסים או בקטריות.
04:10
Basicallyבעיקרון we have no clueרֶמֶז what this is.
89
234296
3504
בעיקרון אין לנו מושג מה הוא.
04:13
And for the smallקָטָן groupקְבוּצָה of us who actuallyלמעשה studyלימוד this kindסוג of dataנתונים,
90
237800
4120
ולקבוצה קטנה מאיתנו שלמעשה לומדים את סוג המידע הזה,
04:17
a fewמְעַטִים of us have actuallyלמעשה begunהתחיל to call this informationמֵידָע
91
241920
3715
כמה מאיתנו התחלנו למעשה לקרוא למידע הזה
04:21
biologicalבִּיוֹלוֹגִי darkאפל matterחוֹמֶר.
92
245635
2402
חומר אפל ביולוגי.
04:23
We know it's not anything that we'veיש לנו seenלראות before;
93
248037
2948
אנחנו יודעים שזה לא משהו שראינו קודם לכן;
04:26
it's sortסוג of the equivalentהמקבילה of an unchartedלֹא נִחקָר continentיַבֶּשֶׁת
94
250985
3107
זו מעין מקבילה ליבשת שלא נחקרה
04:29
right withinבְּתוֹך our ownשֶׁלוֹ geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע.
95
254092
2718
ממש בתוך המידע הגנטי שלנו.
04:32
And there's a lot of it.
96
256810
1377
ויש הרבה ממנו.
04:34
If you think 20 percentאָחוּז of geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע in your noseאף is a lot
97
258187
3486
אם אתם חושבים ש 20 אחוז מהמידע הגנטי בתוך אפכם זה הרבה
04:37
of biologicalבִּיוֹלוֹגִי darkאפל matterחוֹמֶר,
98
261673
1619
חומר אפל ביולוגי,
04:39
if we lookedהביט at your gutמְעִי,
99
263292
1750
אם נביט במעיים שלכם,
04:40
up to 40 or 50 percentאָחוּז of that informationמֵידָע is biologicalבִּיוֹלוֹגִי darkאפל matterחוֹמֶר.
100
265042
3696
עד ל 40 או 50 אחוז מהמידע הזה הוא חומר אפל ביולוגי.
04:44
And even in the relativelyיחסית sterileסטֵרִילִי bloodדָם,
101
268738
2239
ואפילו בדם הסטרילי למדי,
04:46
around one to two percentאָחוּז of this informationמֵידָע is darkאפל matterחוֹמֶר --
102
270977
2981
בערך אחוז או שניים של המידע הזה הוא חומר אפל --
04:49
can't be classifiedמְסוּוָג, can't be typedהקלדת or matchedבהתאמה with anything we'veיש לנו seenלראות before.
103
273958
4748
אי אפשר לסווג אותו, אי אפשר להתאים אותו למשהו שראינו לפני כן.
04:54
At first we thought that perhapsאוּלַי this was artifactחפץ.
104
278706
2627
בהתחלה חשבנו שאולי זו היתה שגיאה.
04:57
These deepעָמוֹק sequencingרצף toolsכלים are relativelyיחסית newחָדָשׁ.
105
281333
3252
כלי הריצוף העמוק האלה הם די חדשים.
05:00
But as they becomeהפכו more and more accurateמְדוּיָק,
106
284585
2073
אבל כשהם נעשו יותר ויותר מדוייקים,
05:02
we'veיש לנו determinedנחוש בדעתו that this informationמֵידָע is a formטופס of life,
107
286658
3588
קבענו שהמידע הזה הוא צורת חיים,
05:06
or at leastהכי פחות some of it is a formטופס of life.
108
290246
2587
או לפחות חלק ממנו הוא צורת חיים.
05:08
And while the hypothesesהיפותזות for explainingמסביר the existenceקִיוּם of biologicalבִּיוֹלוֹגִי darkאפל matterחוֹמֶר
109
292833
4365
ובעוד שהתאוריות להסבר הקיום של חומר ביולוגי אפל
05:13
are really only in theirשֶׁלָהֶם infancyיַנקוּת,
110
297198
1938
הן באמת ראשוניות,
05:15
there's a very, very excitingמְרַגֵשׁ possibilityאפשרות that existsקיים:
111
299136
3677
יש אפשרות מאוד מאוד מרגשת שקיימת:
05:18
that buriedקבור in this life, in this geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע,
112
302813
3479
שקבורה בחיים האלה, במידע הגנטי הזה,
05:22
are signaturesחתימות of as of yetעדיין unidentifiedלא מזוהה life.
113
306292
4488
חתימות של חיים לא ידועים עדיין.
05:26
That as we exploreלַחקוֹר these stringsמחרוזות of A'sכפי ש, T'sשל ט, C'sC של and G'sG,
114
310780
3935
שכשנחקור את השרשראות האלה של A, T, C ו G,
05:30
we mayמאי uncoverלגלות a completelyלַחֲלוּטִין newחָדָשׁ classמעמד of life
115
314715
3335
אולי נגלה סוג חדש לגמרי של חיים
05:33
that, like BeijerinckBeijerinck, will fundamentallyבִּיסוֹדוֹ changeשינוי
116
318050
2412
שכמו במקרה של ביירינק, ישנה לגמרי
05:36
the way that we think about the natureטֶבַע of biologyביולוגיה.
117
320462
2196
את הדרך בה אנחנו חושבים על הטבע של הביולוגיה.
05:38
That perhapsאוּלַי will allowלהתיר us to identifyלזהות the causeגורם of a cancerמחלת הסרטן that afflictsסבלות us
118
322658
4429
זה אולי יאפשר לנו לזהות את הגורם לסרטן שתוקף אותנו
05:42
or identifyלזהות the sourceמָקוֹר of an outbreakפְּרוֹץ that we aren'tלא familiarמוּכָּר with
119
327087
3532
או לזהות את המקור להתפרצות שלא מוכרת לנו
05:46
or perhapsאוּלַי createלִיצוֹר a newחָדָשׁ toolכְּלִי in molecularמולקולרי biologyביולוגיה.
120
330619
2894
או אולי ליצור כלי חדש בביולוגיה מולקולרית.
05:49
I'm pleasedמְרוּצֶה to announceלהכריז that,
121
333513
1685
אני שמח להכריז,
05:51
alongלְאוֹרֶך with colleaguesעמיתים at Stanfordסטנפורד and Caltechקאלטק and UCSFUCSF,
122
335198
4942
שביחד עם עמיתים בסטנפורד וקאלטק ואוניברסיטת סן פרנסיסקו,
05:56
we're currentlyכַּיוֹם startingהחל an initiativeיוזמה
123
340140
1639
אנחנו מתחילים כרגע מיזם
05:57
to exploreלַחקוֹר biologicalבִּיוֹלוֹגִי darkאפל matterחוֹמֶר for the existenceקִיוּם of newחָדָשׁ formsטפסים of life.
124
341779
3973
לחקור את החומר הביולוגי האפל לקיום צורות חיים חדשות.
06:01
A little over a hundredמֵאָה yearsשנים agoלִפנֵי,
125
345752
2144
לפני מעט יותר ממאה שנה,
06:03
people were unawareלא מודע of virusesוירוסים,
126
347896
2704
אנשים לא היו מודעים לוירוסים,
06:06
the formsטפסים of life that make up mostרוב of the geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע on our planetכוכב לכת.
127
350600
4239
צורות החיים שמהוות את רוב המידע הגנטי על הכוכב.
06:10
A hundredמֵאָה yearsשנים from now, people mayמאי marvelפֶּלֶא
128
354839
2582
בעוד מאה שנה, אנשים יתפלאו
06:13
that we were perhapsאוּלַי completelyלַחֲלוּטִין unawareלא מודע of a newחָדָשׁ classמעמד of life
129
357421
3454
שאנחנו לחלוטין לא היינו מודעים לסוג חיים חדש לגמרי
06:16
that literallyפשוטו כמשמעו was right underתַחַת our nosesאפים.
130
360875
3304
שהיה מילולית מתחת לאפנו.
06:20
It's trueנָכוֹן, we mayמאי have chartedמתויג all the continentsיבשות on the planetכוכב לכת
131
364179
3323
זה נכון, אולי גילינו את כל היבשות על הכוכב
06:23
and we mayמאי have discoveredגילה all the mammalsיונקים that are out there,
132
367502
3081
ואולי גילינו את כל היונקים הקיימים,
06:26
but that doesn't mean that there's nothing left to exploreלַחקוֹר on Earthכדור הארץ.
133
370583
3556
אבל זה לא אומר שאין מה לחקור יותר על כדור הארץ.
06:30
BeijerinckBeijerinck and his kindסוג
134
374139
2005
ביירינק ודומיו
06:32
provideלְסַפֵּק an importantחָשׁוּב lessonשיעור for the nextהַבָּא generationדוֹר of explorersחוקרים --
135
376144
3687
מספקים מסר חשוב לדור הבא של החוקרים --
06:35
people like that youngצָעִיר girlילדה from Beloitבלויט, Wisconsinויסקונסין.
136
379831
3332
אנשים כמו הילדה מבלוייט, ויסקונסין.
06:39
And I think if we phraseמִשׁפָּט that lessonשיעור, it's something like this:
137
383163
3795
ואני חושב שאם ננסח מחדש את המסר הזה, זה יהיה משהו כמו:
06:42
Don't assumeלְהַנִיחַ that what we currentlyכַּיוֹם think is out there is the fullמלא storyכַּתָבָה.
138
386958
4229
אל תניחו שמה שאנחנו חושבים כרגע שנמצא שם בחוץ זה כל הסיפור.
06:47
Go after the darkאפל matterחוֹמֶר in whateverמה שתגיד fieldשדה you chooseבחר to exploreלַחקוֹר.
139
391187
5063
לכו אחרי החומר האפל בכל תחום שתבחרו לחקור.
06:52
There are unknownsלא ידועים all around us
140
396250
2119
יש דברים לא ידועים סביבנו
06:54
and they're just waitingהַמתָנָה to be discoveredגילה.
141
398369
2381
והם רק מחכים שיגלו אותם.
06:56
Thank you.
142
400750
1669
תודה לכם.
06:58
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
143
402419
4948
(מחיאות כפיים)
Translated by Ido Dekkers
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Nathan Wolfe - Virus hunter
Armed with blood samples, high-tech tools and a small army of fieldworkers, Nathan Wolfe hopes to re-invent pandemic control -- and reveal hidden secrets of the planet's dominant lifeform: the virus.

Why you should listen

Using genetic sequencing, needle-haystack research, and dogged persistence (crucial to getting spoilage-susceptible samples through the jungle and to the lab), Nathan Wolfe has proven what was science-fiction conjecture only a few decades ago -- not only do viruses jump from animals to humans, but they do so all the time. Along the way Wolfe has discovered several new viruses, and is poised to discover many more.

Wolfe's research has turned the field of epidemiology on its head, and attracted interest from philanthropists at Google.org and the Skoll foundation. Better still, the research opens the door to preventing epidemics before they happen, sidelining them via early-warning systems and alleviating the poverty from which easy transmission emerges.

More profile about the speaker
Nathan Wolfe | Speaker | TED.com