TED2008
Paul Rothemund: DNA folding, in detail
פול רותמונד מסביר על קיפול DNA
Filmed:
Readability: 4
752,456 views
בשנת 2007 פול רותמונד הרצה בקצרה עבור TED אודות תחום התמחותו - קיפול DNA. כעת הוא מציג בשפה ברורה ובפרטי פרטים את ההבטחה הגדולה שגלומה בתהליך הזה: ליצור מכונות קטנטנות שמרכיבות את עצמן.
Paul Rothemund - DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of. Full bio
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
So, people argue vigorously about the definition of life.
0
0
3000
אנשים נוטים להתווכח בלהט על ההגדרה מהם חיים.
00:15
They ask if it should have reproduction in it, or metabolism, or evolution.
1
3000
5000
הם שואלים אם החיים תלויים ביכולת להתרבות, או בחילוף חומרים או באבולוציה.
00:20
And I don't know the answer to that, so I'm not going to tell you.
2
8000
2000
אני לא יודע את התשובה לכך, אז לא אספר לכם.
00:22
I will say that life involves computation.
3
10000
3000
אני כן אומר שחיים כרוכים בחישוב.
00:25
So this is a computer program.
4
13000
2000
זאת תוכנית מחשב.
00:27
Booted up in a cell, the program would execute,
5
15000
3000
כשמפעילים אותה בתוך תא, התוכנית תרוץ
00:30
and it could result in this person;
6
18000
3000
ותפיק את האיש הזה,
00:33
or with a small change, it could result in this person;
7
21000
3000
או בשינוי קטן, את האיש הזה
00:36
or another small change, this person;
8
24000
2000
או בשינוי קטן אחר, את האיש הזה
00:38
or with a larger change, this dog,
9
26000
3000
או בשינוי גדול יותר, את הכלב הזה
00:41
or this tree, or this whale.
10
29000
2000
או העץ הזה או הלוויתן הזה.
00:43
So now, if you take this metaphor
11
31000
2000
אם תקחו את הדימוי הזה של
00:45
[of] genome as program seriously,
12
33000
2000
גנום בתור תוכנית מחשב ברצינות,
00:47
you have to consider that Chris Anderson
13
35000
2000
מבחינתכם כריס אנדרסון
00:49
is a computer-fabricated artifact, as is Jim Watson,
14
37000
3000
הוא פברוק יציר-מחשב, וכמותו גם ג'ים ווטסון,
00:52
Craig Venter, as are all of us.
15
40000
3000
קרייג ונטר, ובעצם כולנו.
00:55
And in convincing yourself that this metaphor is true,
16
43000
2000
ואם תשכנעו את עצמכם שהדימוי הזה נכון,
00:57
there are lots of similarities between genetic programs
17
45000
2000
שיש קווי דמיון רבים בין תכנות גנטי
00:59
and computer programs that could help to convince you.
18
47000
3000
לבין תכנות מחשבים, אולי זה יעזור לכם להשתכנע.
01:02
But one, to me, that's most compelling
19
50000
2000
קו דמיון שמדהים אותי במיוחד
01:04
is the peculiar sensitivity to small changes
20
52000
3000
הוא הרגישות יוצאת הדופן לשינויים קלים
01:07
that can make large changes in biological development -- the output.
21
55000
3000
שגורמת לשינויים גדולים בהתפתחות של הפלט הביולוגי:
01:10
A small mutation can take a two-wing fly
22
58000
2000
מוטציה קטנה יכולה לקחת זבוב עם שתי כנפיים
01:12
and make it a four-wing fly.
23
60000
1000
ולהפוך אותו לזבוב עם ארבע כנפיים;
01:13
Or it could take a fly and put legs where its antennae should be.
24
61000
4000
או לקחת זבוב ולשים רגליים במקום המחושים שלו;
01:17
Or if you're familiar with "The Princess Bride,"
25
65000
2000
או, אם אתם מכירים את "הנסיכה הקסומה",
01:19
it could create a six-fingered man.
26
67000
2000
ליצור אדם עם שש אצבעות.
01:21
Now, a hallmark of computer programs
27
69000
2000
התהילה הגדולה של תוכנות המחשב
01:23
is just this kind of sensitivity to small changes.
28
71000
3000
היא אותה רגישות לשינויים קלים.
01:26
If your bank account's one dollar, and you flip a single bit,
29
74000
2000
אם יש לכם בחשבון הבנק דולר אחד ותהפכו סיבית אחת,
01:28
you could end up with a thousand dollars.
30
76000
2000
תוכלו לקבל אלף דולר.
01:30
So these small changes are things that I think
31
78000
3000
אז השינויים הקלים האלה הם דברים שלדעתי
01:33
that -- they indicate to us that a complicated computation
32
81000
2000
מצביעים על כך שקיים חישוב מורכב
01:35
in development is underlying these amplified, large changes.
33
83000
4000
שגורם לשינויים האלה לגדול לממדיהם.
01:39
So now, all of this indicates that there are molecular programs underlying biology,
34
87000
6000
כל זה מראה שיש תוכנות מולקולריות בבסיס הביולוגיה.
01:45
and it shows the power of molecular programs -- biology does.
35
93000
4000
הביולוגיה מראה איזה כוח יש לתוכנות מולקולריות.
01:49
And what I want to do is write molecular programs,
36
97000
2000
אני רוצה לכתוב תוכנות מולקולריות
01:51
potentially to build technology.
37
99000
2000
שיש להן יכולת לבנות טכנולוגיה.
01:53
And there are a lot of people doing this,
38
101000
1000
אנשים רבים,
01:54
a lot of synthetic biologists doing this, like Craig Venter.
39
102000
3000
הרבה ביולוגים סינתטיים דוגמת קרייג ונטר
01:57
And they concentrate on using cells.
40
105000
2000
משתמשים בתאים.
01:59
They're cell-oriented.
41
107000
2000
הם מונחי-תאים.
02:01
So my friends, molecular programmers, and I
42
109000
2000
לחבריי התוכניתנים המולקולריים ולי
02:03
have a sort of biomolecule-centric approach.
43
111000
2000
יש גישה ביו-מולקולו-צנטרית.
02:05
We're interested in using DNA, RNA and protein,
44
113000
3000
אנחנו משתמשים ב-DNA, ב-RNA ובחלבונים
02:08
and building new languages for building things from the bottom up,
45
116000
3000
כדי לבנות שפות חדשות לבניית דברים חדשים מהיסוד
02:11
using biomolecules,
46
119000
1000
בעזרת ביו-מולקולות,
02:12
potentially having nothing to do with biology.
47
120000
3000
שלכאורה אין להן שום קשר לביולוגיה.
02:15
So, these are all the machines in a cell.
48
123000
4000
אלה כל המכונות שיש בתוך התא.
02:19
There's a camera.
49
127000
2000
יש מצלמה
02:21
There's the solar panels of the cell,
50
129000
1000
ויש משטחים סולאריים של התא,
02:22
some switches that turn your genes on and off,
51
130000
2000
כמה מפסקים שמדליקים ומכבים את הגנים,
02:24
the girders of the cell, motors that move your muscles.
52
132000
3000
קורות תמיכה של התא, מנועים שמזיזים את השרירים.
02:27
My little group of molecular programmers
53
135000
2000
קבוצת התוכניתנים המולקולריים הקטנה שלי
02:29
are trying to refashion all of these parts from DNA.
54
137000
4000
מנסה לעצב מחדש את כל החלקים האלה מ-DNA.
02:33
We're not DNA zealots, but DNA is the cheapest,
55
141000
2000
אנחנו לא קנאי DNA, הוא פשוט הזול
02:35
easiest to understand and easy to program material to do this.
56
143000
3000
והפשוט ביותר להבנה, וקל לתכנת חומרים לעשות זאת.
02:38
And as other things become easier to use --
57
146000
2000
וכאשר דברים אחרים יהפכו קלים יותר לשימוש -
02:40
maybe protein -- we'll work with those.
58
148000
3000
אולי חלבונים, אנחנו נעבוד אתם.
02:43
If we succeed, what will molecular programming look like?
59
151000
2000
אם נצליח, איך ייראה תכנות מולקולרי?
02:45
You're going to sit in front of your computer.
60
153000
2000
אתם תשבו לפני המחשב שלכם
02:47
You're going to design something like a cell phone,
61
155000
2000
ותעצבו משהו כמו טלפון סלולרי,
02:49
and in a high-level language, you'll describe that cell phone.
62
157000
2000
ובעזרת שפה עילית אתם תתארו את הטלפון הזה.
02:51
Then you're going to have a compiler
63
159000
2000
ואז יהיה לכם קומפיילר (מהדר)
02:53
that's going to take that description
64
161000
1000
שייקח את התיאור הזה
02:54
and it's going to turn it into actual molecules
65
162000
2000
ויהפוך אותו למולקולות אמיתיות
02:56
that can be sent to a synthesizer
66
164000
2000
שאפשר לשלוח לסינתיסייזר
02:58
and that synthesizer will pack those molecules into a seed.
67
166000
3000
שיארוז את המולקולות בתוך גרעין.
03:01
And what happens if you water and feed that seed appropriately,
68
169000
3000
ואם תשקו ותאכילו את הגרעין כמו שצריך,
03:04
is it will do a developmental computation,
69
172000
2000
הוא יבצע חישוב התפתחותי,
03:06
a molecular computation, and it'll build an electronic computer.
70
174000
3000
חישוב מולקולרי, והוא יבנה מחשב אלקטרוני.
03:09
And if I haven't revealed my prejudices already,
71
177000
2000
ואם לא חשפתי כבר את דעותיי הקדומות,
03:12
I think that life has been about molecular computers
72
180000
2000
אני חושב שהחיים הם מחשבים מולקולריים
03:14
building electrochemical computers,
73
182000
2000
שבונים מחשבים אלקטרו-כימיים
03:16
building electronic computers,
74
184000
2000
שבונים מחשבים אלקטרוניים
03:18
which together with electrochemical computers
75
186000
2000
שיחד עם המחשבים האלקטרו-כימיים,
03:20
will build new molecular computers,
76
188000
2000
יבנו מחשבים מולקולריים חדשים
03:22
which will build new electronic computers, and so forth.
77
190000
3000
שיבנו מחשבים אלקטרוניים חדשים וכן הלאה.
03:25
And if you buy all of this,
78
193000
1000
ואם אתם מסכימים עם כל זה,
03:26
and you think life is about computation, as I do,
79
194000
2000
ואתם חושבים כמוני שהחיים הם עניין של חישוב,
03:28
then you look at big questions through the eyes of a computer scientist.
80
196000
3000
אתם תסתכלו על שאלות גדולות בעיניים של מדעני מחשב.
03:31
So one big question is, how does a baby know when to stop growing?
81
199000
4000
שאלה גדולה אחת כזו היא: איך תינוק יודע מתי להפסיק לגדול?
03:35
And for molecular programming,
82
203000
2000
ועבור תוכניתן מולקולרי,
03:37
the question is how does your cell phone know when to stop growing?
83
205000
2000
השאלה היא איך הטלפון הסלולרי יודע מתי להפסיק לגדול?
03:39
(Laughter)
84
207000
1000
(צחוק)
03:40
Or how does a computer program know when to stop running?
85
208000
3000
או איך תוכנת מחשב יודעת מתי להפסיק לרוץ?
03:43
Or more to the point, how do you know if a program will ever stop?
86
211000
3000
או ליתר דיוק, איך יודעים אם התוכנה אי פעם תעצור?
03:46
There are other questions like this, too.
87
214000
2000
יש עוד שאלות מהסוג הזה.
03:48
One of them is Craig Venter's question.
88
216000
2000
אחת השאלות האלה היא של קרייג ונטר.
03:50
Turns out I think he's actually a computer scientist.
89
218000
2000
מסתבר שהוא ממש איש מדעי המחשב.
03:52
He asked, how big is the minimal genome
90
220000
3000
הוא שאל מה הגודל המינימלי של גנום
03:55
that will give me a functioning microorganism?
91
223000
2000
שיצליח להפיק מיקרו-אורגניזם מתפקד?
03:57
How few genes can I use?
92
225000
2000
מה מינימום הגנים האפשרי?
03:59
This is exactly analogous to the question,
93
227000
2000
שזו אנלוגיה מושלמת לשאלה,
04:01
what's the smallest program I can write
94
229000
1000
מה התוכנה הקטנה ביותר
04:02
that will act exactly like Microsoft Word?
95
230000
2000
שתתנהג בדיוק כמו מיקרוסופט וורד?
04:04
(Laughter)
96
232000
1000
(צחוק)
04:05
And just as he's writing, you know, bacteria that will be smaller,
97
233000
4000
כמו שהוא כותב מודלים של חיידקים שיהיו קטנים יותר,
04:09
he's writing genomes that will work,
98
237000
1000
הוא כותב גנומים מתפקדים,
04:10
we could write smaller programs
99
238000
2000
אנחנו נוכל לבנות תוכנות קטנות יותר
04:12
that would do what Microsoft Word does.
100
240000
2000
שיתנהגו כמו מיקרוסופט וורד.
04:14
But for molecular programming, our question is,
101
242000
2000
אבל בתכנות מולקולרי, השאלה היא
04:16
how many molecules do we need to put in that seed to get a cell phone?
102
244000
4000
כמה מולקולות צריך לשים בגרעין כדי ליצור טלפון סלולרי?
04:20
What's the smallest number we can get away with?
103
248000
2000
מה המספר הקטן ביותר שיספיק לנו?
04:22
Now, these are big questions in computer science.
104
250000
2000
אלה שאלות גדולות במדעי המחשב.
04:24
These are all complexity questions,
105
252000
2000
כל אלה הן שאלות סיבוכיות
04:26
and computer science tells us that these are very hard questions.
106
254000
2000
ובמדעי המחשב אלה שאלות מאוד קשות.
04:28
Almost -- many of them are impossible.
107
256000
2000
וכמעט לכולם אין פיתרון.
04:30
But for some tasks, we can start to answer them.
108
258000
3000
אבל לשאלות מסוימות יש לנו התחלה של תשובה.
04:33
So, I'm going to start asking those questions
109
261000
1000
אני אשאל עכשיו כמה מהשאלות
04:34
for the DNA structures I'm going to talk about next.
110
262000
3000
עבור מבני ה-DNA שעליהם אדבר בהמשך.
04:37
So, this is normal DNA, what you think of as normal DNA.
111
265000
3000
זה DNA סטנדרטי, כמו שאתם מכירים.
04:40
It's double-stranded, it's a double helix,
112
268000
2000
יש לו שני גדילים, זה סליל כפול,
04:42
has the As, Ts, Cs and Gs that pair to hold the strands together.
113
270000
3000
זוגות של C ,T ,A ו-G שמחזיקים את הגדילים ביחד
04:45
And I'm going to draw it like this sometimes,
114
273000
2000
לפעמים אני אצייר אותו ככה
04:47
just so I don't scare you.
115
275000
2000
אז אל תיבהלו.
04:49
We want to look at individual strands and not think about the double helix.
116
277000
3000
אנחנו נסתכל על הגדילים בנפרד ולא נחשוב על הסליל הכפול.
04:52
When we synthesize it, it comes single-stranded,
117
280000
3000
בתהליך הסינתזה מקבלים גדיל אחד,
04:55
so we can take the blue strand in one tube
118
283000
3000
אז אפשר לשים גדיל כחול במבחנה אחת
04:58
and make an orange strand in the other tube,
119
286000
2000
וגדיל כתום במבחנה השנייה
05:00
and they're floppy when they're single-stranded.
120
288000
2000
והם מסתלסלים להם בנפרד.
05:02
You mix them together and they make a rigid double helix.
121
290000
3000
תערבבו אותם יחד ותקבלו סליל כפול יציב.
05:05
Now for the last 25 years,
122
293000
2000
במהלך 25 השנים האחרונות
05:07
Ned Seeman and a bunch of his descendants
123
295000
2000
נד סימאן וכמה ממשיכיו
05:09
have worked very hard and made beautiful three-dimensional structures
124
297000
3000
עבדו קשה מאוד ויצרו מבנים תלת ממדיים יפהפיים
05:12
using this kind of reaction of DNA strands coming together.
125
300000
3000
בעזרת תגובה של גדילי DNA שמתחברים זה לזה.
05:15
But a lot of their approaches, though elegant, take a long time.
126
303000
3000
הגישה שלהם אלגנטית אבל מאוד ארוכה,
05:18
They can take a couple of years, or it can be difficult to design.
127
306000
3000
לוקחת כמה שנים או כרוכה בתכנון מסובך.
05:21
So I came up with a new method a couple of years ago
128
309000
3000
אני המצאתי שיטה חדשה לפני כמה שנים:
05:24
I call DNA origami
129
312000
1000
שנקראת אוריגמי DNA.
05:25
that's so easy you could do it at home in your kitchen
130
313000
2000
זה כל כך פשוט שגם אתם יכולים לעשות את זה בבית במטבח
05:27
and design the stuff on a laptop.
131
315000
2000
ולתכנן את העסק על מחשב נייד.
05:29
But to do it, you need a long, single strand of DNA,
132
317000
3000
אבל כדי לעשות את זה, תצטרכו גדיל ארוך של DNA
05:32
which is technically very difficult to get.
133
320000
2000
שטכנית קשה מאוד להשיג.
05:34
So, you can go to a natural source.
134
322000
2000
אתם יכולים לגשת למקור טבעי,
05:36
You can look in this computer-fabricated artifact,
135
324000
2000
לחפש אצל היצור הממוחשב בצורה מלאכותית הזה
05:38
and he's got a double-stranded genome -- that's no good.
136
326000
2000
ויש לו גנום עם גדיל כפול שלא מתאים לנו.
05:40
You look in his intestines. There are billions of bacteria.
137
328000
3000
נסתכל בקרביים שלו. יש שם מיליארדי חיידקים.
05:43
They're no good either.
138
331000
2000
גם הם לא מתאימים לנו.
05:45
Double strand again, but inside them, they're infected with a virus
139
333000
2000
יש להם גדיל כפול, אבל בפנים הם נגועים בווירוס
05:47
that has a nice, long, single-stranded genome
140
335000
3000
ולו יש גנום חביב, ארוך וחד-גדילי
05:50
that we can fold like a piece of paper.
141
338000
2000
שאפשר לקפל כמו נייר,
05:52
And here's how we do it.
142
340000
1000
וככה עושים את זה.
05:53
This is part of that genome.
143
341000
1000
זה חלק מהגנום ההוא.
05:54
We add a bunch of short, synthetic DNAs that I call staples.
144
342000
3000
נוסיף זנבות DNA סינתטיים קצרים, "מהדקים".
05:57
Each one has a left half that binds the long strand in one place,
145
345000
4000
בכל מהדק החצי השמאלי מחבר את הגדיל הארוך בנקודה אחת
06:01
and a right half that binds it in a different place,
146
349000
3000
והחצי הימני מתחבר בנקודה אחרת
06:04
and brings the long strand together like this.
147
352000
2000
וקושר את הגדיל הארוך בצורה כזו.
06:07
The net action of many of these on that long strand
148
355000
2000
סך כל הפעולות של המהדקים על הגדיל הארוך
06:09
is to fold it into something like a rectangle.
149
357000
2000
מקפלות אותו לצורה דמויית מלבן.
06:11
Now, we can't actually take a movie of this process,
150
359000
2000
אין לנו דרך להמחיש את התהליך בסרט,
06:13
but Shawn Douglas at Harvard
151
361000
2000
אבל שון דגלאס מהרווארד
06:15
has made a nice visualization for us
152
363000
2000
הכין הדמיה נחמדה בשבילנו
06:17
that begins with a long strand and has some short strands in it.
153
365000
4000
שמתחילה בגדיל ארוך עם כמה גדילים קצרים בתוכו.
06:21
And what happens is that we mix these strands together.
154
369000
4000
אנחנו מערבבים את הגדילים האלה יחד,
06:25
We heat them up, we add a little bit of salt,
155
373000
2000
מוסיפים טיפ-טיפה של מלח
06:27
we heat them up to almost boiling and cool them down,
156
375000
2000
ומחממים אותם כמעט לרתיחה ואז מקררים,
06:29
and as we cool them down,
157
377000
1000
ותוך כדי הקירור
06:30
the short strands bind the long strands
158
378000
2000
הגדילים הקצרים קושרים את הארוכים
06:32
and start to form structure.
159
380000
2000
ומתחילים ליצור מבנה.
06:34
And you can see a little bit of double helix forming there.
160
382000
3000
אתם יכולים לראות קצת סליל כפול שנוצר כאן.
06:38
When you look at DNA origami,
161
386000
2000
אם תסתכלו על אוריגמי DNA
06:40
you can see that what it really is,
162
388000
3000
תבינו ממה הוא בעצם עשוי,
06:43
even though you think it's complicated,
163
391000
1000
למרות שהוא נראה מסובך,
06:44
is a bunch of double helices that are parallel to each other,
164
392000
3000
זה בעצם אוסף של סלילים כפולים מקבילים זה לזה
06:47
and they're held together
165
395000
2000
שמוחזקים יחד במקומות שבהם
06:49
by places where short strands go along one helix
166
397000
2000
גדילים קצרים מתחילים בסליל אחד
06:51
and then jump to another one.
167
399000
2000
וקופצים לסליל אחר.
06:53
So there's a strand that goes like this, goes along one helix and binds --
168
401000
3000
הנה גדיל שהולך בצורה כזו, מתחיל לאורך סליל אחד
06:56
it jumps to another helix and comes back.
169
404000
2000
קופץ לסליל שני וחוזר חזרה,
06:58
That holds the long strand like this.
170
406000
2000
ככה הוא מחזיק את הגדיל הארוך.
07:00
Now, to show that we could make any shape or pattern
171
408000
3000
כדי להראות שאפשר ליצור איזו צורה או תבנית שנרצה
07:03
that we wanted, I tried to make this shape.
172
411000
2000
ניסיתי ליצור את הצורה הזאת.
07:06
I wanted to fold DNA into something that goes up over the eye,
173
414000
2000
רציתי לקפל DNA לצורה שעולה מעל העין,
07:08
down the nose, up the nose, around the forehead,
174
416000
3000
יורדת לאף, סביב המצח,
07:11
back down and end in a little loop like this.
175
419000
3000
חזרה למטה ומסתיימת בלולאה קטנה.
07:14
And so, I thought, if this could work, anything could work.
176
422000
3000
חשבתי שאם זה יצליח, הכל יכול להצליח.
07:17
So I had the computer program design the short staples to do this.
177
425000
3000
כתבתי תוכנה שתעצב את המהדקים שיעשו זאת.
07:20
I ordered them; they came by FedEx.
178
428000
2000
הזמנתי אותם, הם הגיעו בדואר שליחים.
07:22
I mixed them up, heated them, cooled them down,
179
430000
2000
ערבבתי אותם, חיממתי, קיררתי
07:24
and I got 50 billion little smiley faces
180
432000
4000
וקיבלתי 50 מיליארד סמיילים קטנטנים
07:28
floating around in a single drop of water.
181
436000
2000
מרחפים מסביב בתוך טיפת מים אחת.
07:30
And each one of these is just
182
438000
2000
כל אחד מהם בעובי של
07:32
one-thousandth the width of a human hair, OK?
183
440000
4000
אלפית של שערה אנושית, אוקיי?
07:36
So, they're all floating around in solution, and to look at them,
184
444000
3000
כולם מרחפים להם מסביב בתוך התמיסה, וכדי להתבונן בהם
07:39
you have to get them on a surface where they stick.
185
447000
2000
צריך להדביק אותם על גבי משטח.
07:41
So, you pour them out onto a surface
186
449000
2000
אז שופכים אותם על המשטח
07:43
and they start to stick to that surface,
187
451000
2000
והם מתחילים להידבק אליו.
07:45
and we take a picture using an atomic-force microscope.
188
453000
2000
צילמנו תמונה בעזרת מיקרוסקופ אטומי
07:47
It's got a needle, like a record needle,
189
455000
2000
שיש לו מין סיכה שמצלמת
07:49
that goes back and forth over the surface,
190
457000
2000
הלוך וחזור מעל פני המשטח
07:51
bumps up and down, and feels the height of the first surface.
191
459000
3000
מיטלטלת וחשה את הגובה של המשטח.
07:54
It feels the DNA origami.
192
462000
2000
היא חשה את אוריגמי ה-DNA.
07:56
There's the atomic-force microscope working
193
464000
2000
הנה המיקרוסקופ האטומי בפעולה
07:59
and you can see that the landing's a little rough.
194
467000
1000
ואתם יכולים לראות שהגימור קצת גס.
08:00
When you zoom in, they've got, you know,
195
468000
2000
כשמסתכלים מקרוב יש להם, אתם יודעים,
08:02
weak jaws that flip over their heads
196
470000
1000
לסתות רופפות ומעוקמות
08:03
and some of their noses get punched out, but it's pretty good.
197
471000
3000
או אפים מעוכים, אבל זה נראה די טוב.
08:06
You can zoom in and even see the extra little loop,
198
474000
2000
מקרוב תראו אפילו את הלולאה הנוספת,
08:08
this little nano-goatee.
199
476000
2000
נאנו-זקן תיש.
08:10
Now, what's great about this is anybody can do this.
200
478000
3000
מה שאדיר בסיפור הוא שכל אחד יכול לעשות את זה.
08:13
And so, I got this in the mail about a year after I did this, unsolicited.
201
481000
4000
למשל קיבלתי את זה בדואר, משהו כמו שנה אחרי הניסוי, מבלי שביקשתי.
08:17
Anyone know what this is? What is it?
202
485000
3000
מישהו יודע מה זה?
08:20
It's China, right?
203
488000
2000
זאת סין, נכון?
08:22
So, what happened is, a graduate student in China,
204
490000
2000
בוגרת תואר ראשון בסין,
08:24
Lulu Qian, did a great job.
205
492000
2000
לולו צ'יאן, עשתה עבודה מצוינת.
08:26
She wrote all her own software
206
494000
2000
היא כתבה תוכנה משלה
08:28
to design and built this DNA origami,
207
496000
2000
שעיצבה ובנתה את אוריגמי ה-DNA הזה
08:30
a beautiful rendition of China, which even has Taiwan,
208
498000
3000
שיקוף מקסים של סין. יש כאן אפילו את טייוואן
08:33
and you can see it's sort of on the world's shortest leash, right?
209
501000
3000
היא כאילו יושבת על הרצועה הקצרה ביותר בעולם, לא?
08:36
(Laughter)
210
504000
2000
(צחוק)
08:39
So, this works really well
211
507000
1000
זה עובד לא רע,
08:41
and you can make patterns as well as shapes, OK?
212
509000
2000
ואפשר ליצור עם זה תבניות וצורות.
08:44
And you can make a map of the Americas and spell DNA with DNA.
213
512000
3000
אפשר ליצור מפה של אמריקה או לכתוב DNA בעזרת DNA.
08:47
And what's really neat about it --
214
515000
3000
ומה שממש מדליק בכל זה,
08:50
well, actually, this all looks like nano-artwork,
215
518000
2000
חוץ מזה שזאת ממש נאנו-אמנות,
08:52
but it turns out that nano-artwork
216
520000
1000
אבל נאנו-אמנות זו
08:53
is just what you need to make nano-circuits.
217
521000
2000
היא בדיוק מה שצריך כדי ליצור נאנו-מעגלים חשמליים.
08:55
So, you can put circuit components on the staples,
218
523000
2000
כך, שאפשר לשים על מהדקים רכיבים של מעגלים,
08:57
like a light bulb and a light switch.
219
525000
2000
כמו נורה או מתג לנורה,
08:59
Let the thing assemble, and you'll get some kind of a circuit.
220
527000
3000
להרכיב את הסיפור, ולקבל סוג של מעגל.
09:02
And then you can maybe wash the DNA away and have the circuit left over.
221
530000
3000
ואז אולי לשטוף את ה-DNA ולהישאר עם המעגל עצמו.
09:05
So, this is what some colleagues of mine at Caltech did.
222
533000
2000
זה מה שעמיתים שלי בקאל-טק עשו.
09:07
They took a DNA origami, organized some carbon nano-tubes,
223
535000
3000
הם לקחו אוריגמי DNA, ארגנו כמה נאנו-צינורות פחמן,
09:10
made a little switch, you see here, wired it up,
224
538000
2000
הכינו מפסק קטן, חיווטו הכל יחד,
09:12
tested it and showed that it is indeed a switch.
225
540000
3000
בדקו והוכיחו שזה אכן מפסק.
09:15
Now, this is just a single switch
226
543000
2000
עכשיו זה רק מפסק אחד
09:17
and you need half a billion for a computer, so we have a long way to go.
227
545000
4000
ובשביל מחשב צריך חצי מיליארד, אז יש לנו עוד כברת דרך ארוכה.
09:21
But this is very promising
228
549000
2000
אבל זה מאוד מבטיח
09:23
because the origami can organize parts just one-tenth the size
229
551000
5000
כי האוריגמי מארגן ככה חלקים בגודל של עשירית
09:28
of those in a normal computer.
230
556000
1000
מהמצויים במחשב רגיל,
09:29
So it's very promising for making small computers.
231
557000
3000
אז יכול להיות לזה פוטנציאל בייצור מחשבים זעירים.
09:32
Now, I want to get back to that compiler.
232
560000
3000
אני רוצה לחזור לקומפיילר ההוא.
09:35
The DNA origami is a proof that that compiler actually works.
233
563000
3000
אוריגמי DNA הוא הוכחה שהקומפיילר ההוא ממש עובד.
09:39
So, you start with something in the computer.
234
567000
2000
מתחילים משהו במחשב.
09:41
You get a high-level description of the computer program,
235
569000
3000
כותבים תיאור מופשט של תוכנת המחשב,
09:44
a high-level description of the origami.
236
572000
2000
תיאור בשפה עילית של האוריגמי.
09:46
You can compile it to molecules, send it to a synthesizer,
237
574000
3000
אז מתרגמים אותו למולקולות ושולחים לסינתסייזר
09:49
and it actually works.
238
577000
1000
והעסק עובד.
09:50
And it turns out that a company has made a nice program
239
578000
4000
מסתבר שחברה אחת הכינה תוכנה נחמדה
09:54
that's much better than my code, which was kind of ugly,
240
582000
2000
הרבה יותר טובה מהקוד, הדי-מכוער שכתבתי
09:56
and will allow us to do this in a nice,
241
584000
1000
שמאפשר לבצע זאת בצורה נחמדה,
09:57
visual, computer-aided design way.
242
585000
2000
וויזואלית, עיצוב-בסיוע-מחשב.
10:00
So, now you can say, all right,
243
588000
1000
אז עכשיו תגידו בסדר,
10:01
why isn't DNA origami the end of the story?
244
589000
2000
למה אוריגמי DNA הוא לא סוף הסיפור?
10:03
You have your molecular compiler, you can do whatever you want.
245
591000
2000
יש קומפיילר מולקולרי, אפשר לעשות כל דבר שרוצים.
10:05
The fact is that it does not scale.
246
593000
3000
הבעיה היא שלא ניתן להגדיל את האוריגמי בקנה מידה.
10:08
So if you want to build a human from DNA origami,
247
596000
3000
כך שאם תרצו לבנות בן-אדם מאוריגמי DNA
10:11
the problem is, you need a long strand
248
599000
2000
הבעיה היא שתצטרכו גדיל ארוך
10:13
that's 10 trillion trillion bases long.
249
601000
3000
באורך 10 טרילוני טרילונים של בסיסים,
10:16
That's three light years' worth of DNA,
250
604000
2000
DNA באורך של שלוש שנות אור,
10:18
so we're not going to do this.
251
606000
2000
אז אנחנו לא נשתמש בזה.
10:20
We're going to turn to another technology,
252
608000
2000
אנחנו נפנה לטכנולוגיה אחרת
10:22
called algorithmic self-assembly of tiles.
253
610000
2000
שנקראת הרכבה עצמית אלגוריתמית של אריחים.
10:24
It was started by Erik Winfree,
254
612000
2000
אריק וינפרי התחיל עם זה
10:26
and what it does,
255
614000
1000
והרעיון הוא
10:27
it has tiles that are a hundredth the size of a DNA origami.
256
615000
4000
להשתמש באריחים בגודל של מאית של אוריגמי DNA.
10:31
You zoom in, there are just four DNA strands
257
619000
2000
כשמתקרבים רואים שיש רק ארבעה גדילי DNA
10:34
and they have little single-stranded bits on them
258
622000
2000
עם זנבות קטנים של גדילים בודדים
10:36
that can bind to other tiles, if they match.
259
624000
2000
שאפשר לקשור לאריחים אחרים מתאימים.
10:38
And we like to draw these tiles as little squares.
260
626000
3000
והיינו מעוניינים לצייר את האריחים האלה
10:42
And if you look at their sticky ends, these little DNA bits,
261
630000
2000
אם תסתכלו על הקצוות הדביקים של ה-DNA
10:44
you can see that they actually form a checkerboard pattern.
262
632000
3000
תראו שנוצרת כאן דוגמה של לוח דמקה.
10:47
So, these tiles would make a complicated, self-assembling checkerboard.
263
635000
3000
האריחים יוצרים לוח דמקה מסובך שמרכיב את עצמו.
10:50
And the point of this, if you didn't catch that,
264
638000
2000
הנקודה היא, אם לא תפסתם,
10:52
is that tiles are a kind of molecular program
265
640000
3000
שהאריחים הם סוג של תוכנה מולקולרית
10:55
and they can output patterns.
266
643000
3000
שיוצרת דוגמאות.
10:58
And a really amazing part of this is
267
646000
2000
מה שמדהים כאן במיוחד הוא
11:00
that any computer program can be translated
268
648000
2000
שכל תוכנת מחשב אפשר לתרגם
11:02
into one of these tile programs -- specifically, counting.
269
650000
3000
לתוכנת אריחים כזאת, ובפרט תוכנה שסופרת.
11:05
So, you can come up with a set of tiles
270
653000
3000
אפשר להביא סדרה של אריחים
11:08
that when they come together, form a little binary counter
271
656000
3000
שכשמסדרים אותם יחד מקבלים מונה בינארי קטן
11:11
rather than a checkerboard.
272
659000
2000
במקום לוח דמקה.
11:13
So you can read off binary numbers five, six and seven.
273
661000
3000
אז אפשר לקרוא מספרים בינאריים כמו חמש, שש ושבע,
11:16
And in order to get these kinds of computations started right,
274
664000
3000
וכדי שהחישובים האלו יצאו נכון,
11:19
you need some kind of input, a kind of seed.
275
667000
2000
צריך איזשהו קלט, או גרעין.
11:21
You can use DNA origami for that.
276
669000
2000
אפשר להשתמש באוריגמי DNA לשם כך.
11:23
You can encode the number 32
277
671000
2000
אפשר לקודד את המספר 32
11:25
in the right-hand side of a DNA origami,
278
673000
2000
בצד הימני של האוריגמי
11:27
and when you add those tiles that count,
279
675000
2000
וכשנוסיף את האריחים שסופרים
11:29
they will start to count -- they will read that 32
280
677000
3000
הם יתחילו לספור, יגיעו ל-32 ההוא
11:32
and they'll stop at 32.
281
680000
2000
ויעצרו ב-32.
11:34
So, what we've done is we've figured out a way
282
682000
3000
מה שקרה כאן הוא שגילינו שיטה
11:37
to have a molecular program know when to stop going.
283
685000
3000
לגרום לתוכנה מולקולרית לדעת מתי להפסיק לגדול.
11:40
It knows when to stop growing because it can count.
284
688000
2000
היא יודעת לעצור את הגדילה כי היא יכולה לספור.
11:42
It knows how big it is.
285
690000
2000
היא יודעת מה הגודל שלה.
11:44
So, that answers that sort of first question I was talking about.
286
692000
3000
זה עונה על סוג השאלות הראשון שדיברתי עליו.
11:47
It doesn't tell us how babies do it, however.
287
695000
3000
אבל זה לא עונה לנו איך תינוקות יודעים זאת.
11:50
So now, we can use this counting to try and get at much bigger things
288
698000
4000
אז עכשיו אפשר להשתמש בספירה הזאת כדי לבנות דברים הרבה יותר גדולים מאשר עם
11:54
than DNA origami could otherwise.
289
702000
1000
סתם אוריגמי DNA.
11:55
Here's the DNA origami, and what we can do
290
703000
3000
הנה אוריגמי DNA, ואנחנו יכולים
11:58
is we can write 32 on both edges of the DNA origami,
291
706000
3000
לכתוב 32 על שני הקצוות שלו
12:01
and we can now use our watering can
292
709000
2000
ובעזרת המשפך שלנו
12:03
and water with tiles, and we can start growing tiles off of that
293
711000
4000
נשקה אותו באריחים ונוכל להתחיל לגדל אריחים ממנו
12:07
and create a square.
294
715000
2000
וליצור ריבוע.
12:09
The counter serves as a template
295
717000
3000
המונה הבינארי משמש בתור שבלונה
12:12
to fill in a square in the middle of this thing.
296
720000
2000
שתשמש למילוי הריבוע שבאמצע הדבר הזה.
12:14
So, what we've done is we've succeeded
297
722000
1000
בעצם הצלחנו
12:15
in making something much bigger than a DNA origami
298
723000
3000
ליצור משהו הרבה יותר גדול מאוריגמי DNA
12:18
by combining DNA origami with tiles.
299
726000
3000
כשחיברנו אוריגמי DNA עם אריחים.
12:21
And the neat thing about it is, is that it's also reprogrammable.
300
729000
3000
מה שמדליק כאן הוא שאפשר לתכנת מחדש.
12:24
You can just change a couple of the DNA strands in this binary representation
301
732000
4000
אם תשנו כמה גדילי DNA בייצוג הבינארי
12:28
and you'll get 96 rather than 32.
302
736000
3000
תקבלו 96 במקום 32
12:31
And if you do that, the origami's the same size,
303
739000
3000
וכשתעשו זאת האוריגמי באותו גודל,
12:34
but the resulting square that you get is three times bigger.
304
742000
4000
אבל הריבוע שנוצר כתוצאה מכך גדול פי שלושה.
12:39
So, this sort of recapitulates
305
747000
1000
אז כדי לסכם
12:40
what I was telling you about development.
306
748000
2000
את מה שסיפרתי לכם על התפתחות:
12:42
You have a very sensitive computer program
307
750000
3000
יש לכם תוכנת מחשב רגישה
12:45
where small changes -- single, tiny, little mutations --
308
753000
3000
שמתוך שינויים קלים - מוטציות זעירות, פצפוניות, יחידות -
12:48
can take something that made one size square
309
756000
2000
לוקחת משהו שיצר ריבוע בגודל אחד
12:50
and make something very much bigger.
310
758000
3000
והופכת אותו למשהו הרבה יותר גדול.
12:54
Now, this -- using counting to compute
311
762000
3000
אם נוסיף לזה את היכולת לספור
12:57
and build these kinds of things
312
765000
2000
כדי לחשב ולבנות דברים
12:59
by this kind of developmental process
313
767000
2000
בצורה של תהליך התפתחותי כזה
13:01
is something that also has bearing on Craig Venter's question.
314
769000
4000
נתקרב לענות על השאלה של קרייג ונטר.
13:05
So, you can ask, how many DNA strands are required
315
773000
2000
תוכלו לשאול: כמה גדילי DNA צריך
13:07
to build a square of a given size?
316
775000
2000
כדי לבנות ריבוע בגודל נתון?
13:09
If we wanted to make a square of size 10, 100 or 1,000,
317
777000
5000
אילו רצינו ליצור ריבוע בגודל עשר, מאה או אלף
13:14
if we used DNA origami alone,
318
782000
2000
והשתמשנו רק באוריגמי DNA,
13:16
we would require a number of DNA strands that's the square
319
784000
3000
היינו צריכים מספר גדילי DNA שהוא ריבוע של
13:19
of the size of that square;
320
787000
2000
גודל הריבוע הזה
13:21
so we'd need 100, 10,000 or a million DNA strands.
321
789000
2000
כלומר נצטרך מאה, עשרת אלפים או מיליון גדילי DNA.
13:23
That's really not affordable.
322
791000
2000
זה ממש לא בא בחשבון.
13:25
But if we use a little computation --
323
793000
2000
אם מוסיפים לזה קצת חישוב -
13:27
we use origami, plus some tiles that count --
324
795000
4000
אוריגמי בתוספת כמה אריחים שיודעים לספור -
13:31
then we can get away with using 100, 200 or 300 DNA strands.
325
799000
3000
אפשר להסתפק במאה, מאתיים או שלוש מאות גדילי DNA.
13:34
And so we can exponentially reduce the number of DNA strands we use,
326
802000
5000
ככה אנחנו מקטינים מעריכית את מספר גדילי ה-DNA
13:39
if we use counting, if we use a little bit of computation.
327
807000
3000
אם משתמשים בספירה, אם מוסיפים קצת חישוב.
13:42
And so computation is some very powerful way
328
810000
3000
לכן חישוב הוא דרך חזקה מאוד להקטין
13:45
to reduce the number of molecules you need to build something,
329
813000
3000
את מספר המולקולות הדרושות כדי לבנות משהו,
13:48
to reduce the size of the genome that you're building.
330
816000
3000
כדי להקטין את גודל הגנום שאתם בונים.
13:51
And finally, I'm going to get back to that sort of crazy idea
331
819000
3000
לסיום, אני רוצה לחזור לרעיון המטורף ההוא
13:54
about computers building computers.
332
822000
2000
של מחשבים שבונים מחשבים.
13:56
If you look at the square that you build with the origami
333
824000
3000
אם תסתכלו על הריבוע שבניתם עם האוריגמי
13:59
and some counters growing off it,
334
827000
2000
בתוספת כמה מונים שיוצאים ממנו,
14:01
the pattern that it has is exactly the pattern that you need
335
829000
3000
התבנית של זה היא בדיוק התבנית שצריך
14:04
to make a memory.
336
832000
1000
בשביל זיכרון.
14:05
So if you affix some wires and switches to those tiles --
337
833000
3000
אם תצמידו כמה חוטים ומפסקים לאריחים האלה,
14:08
rather than to the staple strands, you affix them to the tiles --
338
836000
3000
במקום לגדילים המהדקים תצמידו אותם לאריחים,
14:11
then they'll self-assemble the somewhat complicated circuits,
339
839000
3000
הם ירכיבו בעצמם מעגלים מסובכים יחסית
14:14
the demultiplexer circuits, that you need to address this memory.
340
842000
3000
אותם מעגלי ריבוב שדרושים כדי לגשת לזכרון הזה.
14:17
So you can actually make a complicated circuit
341
845000
2000
אתם יכולים למעשה ליצור מעגל מורכב
14:19
using a little bit of computation.
342
847000
2000
בעזרת קצת חישוב.
14:21
It's a molecular computer building an electronic computer.
343
849000
3000
זה מחשב מולקולרי שבונה מחשב אלקטרוני.
14:24
Now, you ask me, how far have we gotten down this path?
344
852000
3000
עכשיו תשאלו: כמה רחוק הגענו במסלול הזה?
14:27
Experimentally, this is what we've done in the last year.
345
855000
3000
במהלך הניסויים, זה מה שהשגנו בשנה האחרונה:
14:30
Here is a DNA origami rectangle,
346
858000
2000
הנה מלבן מאוריגמי DNA
14:33
and here are some tiles growing from it.
347
861000
2000
והנה כמה אריחים שיוצאים ממנו.
14:35
And you can see how they count.
348
863000
2000
אתם יכולים לראות איך הם סופרים.
14:37
One, two, three, four, five, six, nine, 10, 11, 12, 17.
349
865000
12000
אחת, שתיים, שלוש, ארבע, חמש, שש... תשע, עשר, אחת-עשרה, שתים-עשרה, שבע-עשרה.
14:49
So it's got some errors, but at least it counts up.
350
877000
4000
יש לו כמה שגיאות, אבל לפחות הוא סופר ברצף.
14:53
(Laughter)
351
881000
1000
(צחוק)
14:54
So, it turns out we actually had this idea nine years ago,
352
882000
3000
מסתבר שהרעיון הזה היה קיים כבר לפני תשע שנים,
14:57
and that's about the time constant for how long it takes
353
885000
3000
וזה בערך קבוע הזמן שלוקח
15:00
to do these kinds of things, so I think we made a lot of progress.
354
888000
2000
לבצע את הדברים האלה, אז אני חושב שהתקדמנו הרבה.
15:02
We've got ideas about how to fix these errors.
355
890000
2000
יש לנו רעיונות איך לתקן את השגיאות האלה,
15:04
And I think in the next five or 10 years,
356
892000
2000
ולדעתי תוך חמש או עשר שנים
15:06
we'll make the kind of squares that I described
357
894000
2000
נצליח לייצר את הריבועים שתיארתי
15:08
and maybe even get to some of those self-assembled circuits.
358
896000
3000
ואולי אפילו להגיע למעגלים שמרכיבים את עצמם.
15:11
So now, what do I want you to take away from this talk?
359
899000
4000
אז מה אני רוצה שתקחו אתכם מההרצאה הזאת?
15:15
I want you to remember that
360
903000
2000
אני רוצה שתזכרו
15:17
to create life's very diverse and complex forms,
361
905000
4000
שאת המבנים המורכבים והמגוונים שיש בטבע,
15:21
life uses computation to do that.
362
909000
2000
החיים יוצרים בעזרת חישוב,
15:23
And the computations that it uses, they're molecular computations,
363
911000
4000
והחישובים שהחיים מבצעים הם חישובים מולקולריים.
15:27
and in order to understand this and get a better handle on it,
364
915000
2000
כדי להבין ולתפוס את זה טוב יותר,
15:29
as Feynman said, you know,
365
917000
2000
כמו שפיינמן אמר,
15:31
we need to build something to understand it.
366
919000
2000
צריך לבנות משהו כדי להבין אותו.
15:33
And so we are going to use molecules and refashion this thing,
367
921000
4000
לכן אנחנו משתמשים במולקולות ומעצבים מחדש את הדבר הזה,
15:37
rebuild everything from the bottom up,
368
925000
2000
בונים הכל מחדש מהיסוד כלפי מעלה,
15:39
using DNA in ways that nature never intended,
369
927000
3000
משתמשים ב-DNA בדרכים שהטבע לא תכנן,
15:42
using DNA origami,
370
930000
2000
בעזרת אוריגמי DNA
15:44
and DNA origami to seed this algorithmic self-assembly.
371
932000
3000
שהוא הגרעין שמרכיב את עצמו בצורה אלגוריתמית.
15:47
You know, so this is all very cool,
372
935000
2000
אז כל זה ממש מגניב,
15:50
but what I'd like you to take from the talk,
373
938000
1000
אבל מה שהייתי רוצה שתקחו מההרצאה,
15:51
hopefully from some of those big questions,
374
939000
2000
אולי מאחת השאלות הגדולות,
15:53
is that this molecular programming isn't just about making gadgets.
375
941000
3000
הוא שתכנות מולקולרי לא מתעסק רק ביצירת גאדג'טים,
15:56
It's not just making about --
376
944000
2000
לא רק יצירה מעצמם של
15:58
it's making self-assembled cell phones and circuits.
377
946000
2000
טלפונים סלולריים ומעגלים חשמליים.
16:00
What it's really about is taking computer science
378
948000
2000
הרעיון הוא לרתום את מדעי המחשב
16:02
and looking at big questions in a new light,
379
950000
3000
כדי להסתכל על השאלות הגדולות באור חדש,
16:05
asking new versions of those big questions
380
953000
2000
לשאול את השאלות הגדולות בגרסה חדשה
16:07
and trying to understand how biology
381
955000
2000
ולנסות להבין איך הביולוגיה
16:09
can make such amazing things. Thank you.
382
957000
2000
יוצרת דברים מדהימים כאלה. תודה.
16:12
(Applause)
383
960000
7000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Paul Rothemund - DNA origamistPaul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of.
Why you should listen
Paul Rothemund won a MacArthur grant this year for a fairly mystifying study area: "folding DNA." It brings up the question: Why fold DNA? The answer is -- because the power to manipulate DNA in this way could change the way we make things at a very basic level.
Rothemund's work combines the study of self-assembly (watch the TEDTalks from Neil Gershenfeld and Saul Griffith for more on this) with the research being done in DNA nanotechnology -- and points the way toward self-assembling devices at microscale, making computer memory, for instance, smaller, faster and maybe even cheaper.
Paul Rothemund | Speaker | TED.com