TEDxCERN
Juan Enriquez: The age of genetic wonder
חואן אנריקז: עידן הפלא הגנטי
Filmed:
Readability: 3.7
1,960,234 views
כלים לעריכה גנטית כגון CRISPR מאפשרים לנו לתכנת חיים ברמה היסודית ביותר שלהם. אבל זה מעלה מספר שאלות דוחקות: אם ביכולתנו ליצור מינים חדשים מאפס, אילו כדאי לבנות? האם כדאי לתכנן מחדש את האנושות הידועה לנו? חואן אנריקז צופה מהן התכונות שתתאפשרנה הודות לעריכה גנטית, ובוחן את חוסר הוודאות הגדול וההזדמנות העצומה הגלומות בחזית זאת שלפנינו.
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
So let me with start with Roy Amara.
0
1134
2390
הרשו לי להתחיל עם רוי אמארה.
00:16
Roy's argument is that most new
technologies tend to be overestimated
technologies tend to be overestimated
1
4350
4211
הטיעון של רוי הוא שישנה נטייה להערכת יתר
של רוב הטכנולוגיות החדשות
של רוב הטכנולוגיות החדשות
00:20
in their impact to begin with,
2
8585
2068
בתחילת הדרך, מבחינת ההשפעה שלהם,
00:22
and then they get underestimated
in the long term
in the long term
3
10677
2402
ואחר כך ישנה הערכת חסר בטווח הארוך
00:25
because we get used to them.
4
13103
1364
כי אנחנו מתרגלים אליהן.
00:26
These really are days
of miracle and wonder.
of miracle and wonder.
5
14491
2196
אנחנו נמצאים באמת בתקופה של נסים ונפלאות.
00:29
You remember that wonderful
song by Paul Simon?
song by Paul Simon?
6
17433
2381
אתם זוכרים את השיר הנפלא
הזה של פול סיימון?
הזה של פול סיימון?
00:32
There were two lines in it.
7
20365
1338
היו בו שתי שורות.
00:33
So what was it that was considered
miraculous back then?
miraculous back then?
8
21727
3687
אז מה היה זה שנחשב לנס באותם ימים?
00:38
Slowing down things -- slow motion --
9
26393
2072
האטת הדברים -- הילוך איטי --
00:41
and the long-distance call.
10
29371
1728
ושיחות בינלאומיות.
00:43
Because, of course, you used
to get interrupted by operators
to get interrupted by operators
11
31941
2859
זאת משום שהיה נהוג כשגרה
שמרכזנים ייכנסו לכם באמצע שיחה
שמרכזנים ייכנסו לכם באמצע שיחה
00:46
who'd tell you, "Long distance calling.
Do you want to hang up?"
Do you want to hang up?"
12
34824
2997
ויגידו לכם: "שיחה מחו"ל. אתם רוצים לנתק?"
00:49
And now we think nothing of calling
all over the world.
all over the world.
13
37845
2702
וכיום זה נחשב דבר רגיל
להתקשר לכל מקום בעולם.
להתקשר לכל מקום בעולם.
00:53
Well, something similar may be happening
14
41040
2630
ובכן, משהו דומה עשוי להתרחש
00:55
with reading and programming life.
15
43694
2072
לגבי קריאה ותכנות של חיים.
00:58
But before I unpack that,
16
46636
1728
אבל לפני שארד לפרטים של אלה,
01:01
let's just talk about telescopes.
17
49069
2684
בואו נדבר לרגע על טלסקופים.
01:04
Telescopes were overestimated
originally in their impact.
originally in their impact.
18
52798
4311
במקור, היתה הערכת יתר
לגבי השפעת הטלסקופים.
לגבי השפעת הטלסקופים.
01:09
This is one of Galileo's early models.
19
57133
2169
זהו אחד מהדגמים המוקדמים של גלילאו.
01:12
People thought it was just
going to ruin all religion.
going to ruin all religion.
20
60090
3359
אנשים חשבו שזה הולך להחריב לגמרי את הדת.
01:15
(Laughter)
21
63473
1150
(צחוק)
01:18
So we're not paying that much
attention to telescopes.
attention to telescopes.
22
66862
2714
אז אנחנו לא ממש שמים לב לטלסקופים.
01:22
But, of course, telescopes launched
10 years ago, as you just heard,
10 years ago, as you just heard,
23
70628
4082
אבל כמובן, טלסקופים ששוגרו לפני 10 שנים,
כפי ששמעתם זה עתה,
כפי ששמעתם זה עתה,
01:26
could take this Volkswagen,
fly it to the moon,
fly it to the moon,
24
74734
2991
יכלו לקחת את הפולקסווגן הזה,
להטיס אותו לירח,
להטיס אותו לירח,
01:29
and you could see the lights
on that Volkswagen light up on the moon.
on that Volkswagen light up on the moon.
25
77749
5856
ואז יכולתם לראות את האורות
של הפולקסווגן הזה נדלקים על הירח.
של הפולקסווגן הזה נדלקים על הירח.
01:36
And that's the kind of resolution power
that allowed you to see
that allowed you to see
26
84624
3262
וזוהי עוצמת הרזולוציה שאיפשרה לכם לראות
01:40
little specks of dust
floating around distant suns.
floating around distant suns.
27
88592
3604
גרגרי אבק קטנים מרחפים סביב שמשות רחוקות.
01:44
Imagine for a second that this
was a sun a billion light years away,
was a sun a billion light years away,
28
92220
3464
שערו בנפשכם לרגע שזו
היתה שמש במרחק מיליארד שנות אור,
היתה שמש במרחק מיליארד שנות אור,
01:48
and you had a little speck of dust
that came in front of it.
that came in front of it.
29
96310
2927
ושראיתם גרגר אבק קטן שהופיע לפניה.
01:51
That's what detecting
an exoplanet is like.
an exoplanet is like.
30
99566
2501
הדבר דומה לגילוי
כוכב לכת מחוץ למערכת השמש.
כוכב לכת מחוץ למערכת השמש.
01:55
And the cool thing is, the telescopes
that are now being launched
that are now being launched
31
103268
3790
והדבר המדליק הוא, שהטלסקופים
אותם משגרים בימינו
אותם משגרים בימינו
02:00
would allow you to see
a single candle lit on the moon.
a single candle lit on the moon.
32
108138
3005
יאפשרו לראות אור של נר בודד על פני הירח.
02:04
And if you separated it by one plate,
33
112279
2828
ואם תפרידו אותו באמצעות לוחית אחת,
02:07
you could see two candles
separately at that distance.
separately at that distance.
34
115131
2794
תוכלו לראות שני נרות נפרדים במרחק הזה.
02:11
And that's the kind
of resolution that you need
of resolution that you need
35
119124
2813
וזהו סדר הגודל של רזולוציה שתצטרכו
02:13
to begin to image
that little speck of dust
that little speck of dust
36
121961
2468
כדי להתחיל לבנות את התמונה
של גרגר האבק הזה
של גרגר האבק הזה
02:16
as it comes around the sun
37
124453
1286
כאשר הוא מופיע סביב השמש
02:17
and see if it has a blue-green signature.
38
125763
2049
ולראות אם יש לו חתימה כחולה-ירוקה.
02:21
And if it does have
a blue-green signature,
a blue-green signature,
39
129120
2071
ואם יש לו חתימה כחולה-ירוקה,
02:23
it means that life
is common in the universe.
is common in the universe.
40
131215
2220
זה אומר שחיים הם נפוצים ביקום.
02:25
The first time you ever see a blue-green
signature on a distant planet,
signature on a distant planet,
41
133459
4196
בפעם הראשונה שתראו חתימה
כחולה-ירוקה על כוכב לכת מרוחק,
כחולה-ירוקה על כוכב לכת מרוחק,
02:29
it means there's photosynthesis there,
42
137679
1993
תדעו שיש שם פוטוסינטזה,
02:31
there's water there,
43
139696
1281
יש שם מים,
02:33
and the chances that you saw
the only other planet with photosynthesis
the only other planet with photosynthesis
44
141001
3872
ושהסיכוי שראיתם את כוכב הלכת
האחר היחיד שיש בו פוטוסינטזה
האחר היחיד שיש בו פוטוסינטזה
02:36
are about zero.
45
144897
1363
שואף לאפס.
02:39
And that's a calendar-changing event.
46
147108
1896
וזהו אירוע מכריע בזמן.
02:41
There's a before and after
we were alone in the universe:
we were alone in the universe:
47
149670
2752
יש לפני ואחרי היום שבו היינו לבד ביקום,
02:44
forget about the discovery
of whatever continent.
of whatever continent.
48
152446
2470
שכחו מהגילוי של יבשת זו או אחרת.
02:48
So as you're thinking about this,
49
156751
1580
אז ככל שחושבים על זה,
02:50
we're now beginning
to be able to image most of the universe.
to be able to image most of the universe.
50
158355
2902
אנחנו מתחילים עכשיו להיות מסוגלים
לקבל תמונות של רובו של היקום.
לקבל תמונות של רובו של היקום.
02:53
And that is a time of miracle and wonder.
51
161281
2254
וזהו עידן של נסים ונפלאות.
02:55
And we kind of take that for granted.
52
163559
2352
ואנחנו די לוקחים את זה כמובן מאליו.
02:59
Something similar is happening in life.
53
167562
1915
משהו דומה קורה בהקשר של החיים.
03:01
So we're hearing about life
in these little bits and pieces.
in these little bits and pieces.
54
169501
3038
אנחנו שומעים על החיים
דרך הפיסות והחתיכות הקטנות האלה:
דרך הפיסות והחתיכות הקטנות האלה:
03:04
We hear about CRISPR,
and we hear about this technology,
and we hear about this technology,
55
172563
2658
אנחנו שומעים על CRISPR,
ואנחנו שומעים הטכנולוגיה הזאת,
ואנחנו שומעים הטכנולוגיה הזאת,
03:07
and we hear about this technology.
56
175245
1666
ועל הטכנולוגיה ההיא.
03:08
But the bottom line on life
is that life turns out to be code.
is that life turns out to be code.
57
176935
3388
אבל השורה התחתונה לגבי החיים
היא שמסתבר שהחיים הם קוד.
היא שמסתבר שהחיים הם קוד.
03:13
And life as code is a really
important concept because it means,
important concept because it means,
58
181900
3950
והחיים כקוד הוא עקרון
ממש חשוב, כי משמעותו,
ממש חשוב, כי משמעותו,
03:17
just in the same way
as you can write a sentence
as you can write a sentence
59
185874
3210
שבדיוק כמו שאתם יכולים לכתוב משפט
03:21
in English or in French or Chinese,
60
189108
3118
באנגלית או בצרפתית או בסינית,
03:25
just in the same way
as you can copy a sentence,
as you can copy a sentence,
61
193146
2906
בדיוק כמו שאתם יכולים להעתיק משפט,
03:28
just in the same way
as you can edit a sentence,
as you can edit a sentence,
62
196076
2526
בדיוק כמו שאתם יכולים לערוך משפט,
03:30
just in the same way
as you can print a sentence,
as you can print a sentence,
63
198626
2350
בדיוק כמו שאתם יכולים להדפיס משפט,
03:33
you're beginning to be able
to do that with life.
to do that with life.
64
201000
2719
כך אתם מתחילים להיות מסוגלים
לעשות את זה עם החיים.
לעשות את זה עם החיים.
03:37
It means that we're beginning
to learn how to read this language.
to learn how to read this language.
65
205237
3511
זה אומר שאנחנו מתחילים ללמוד
איך לקרוא את השפה הזאת.
איך לקרוא את השפה הזאת.
03:40
And this, of course, is the language
that is used by this orange.
that is used by this orange.
66
208772
3236
וזאת, כמובן, היא השפה שמשמשת את התפוז הזה.
03:44
So how does this orange execute code?
67
212702
1796
אז איך התפוז הזה מבצע קוד?
03:46
It doesn't do it in ones and zeroes
like a computer does.
like a computer does.
68
214522
2708
הוא אינו עושה זאת בצורה של אחדים ואפסים
כמו שעושה מחשב.
כמו שעושה מחשב.
03:49
It sits on a tree, and one day it does:
69
217254
1885
הוא יושב על עץ, ויום אחד מה שהוא עושה:
03:51
plop!
70
219163
1150
פלופ!
03:52
And that means: execute.
71
220819
1805
וזה משמעו: בצע קוד.
03:55
AATCAAG: make me a little root.
72
223149
3272
קוד AATCAAG: צור לי שורש קטן.
03:59
TCGACC: make me a little stem.
73
227057
2502
קוד TCGACC: צור לי גבעול קטן.
04:01
GAC: make me some leaves.
AGC: make me some flowers.
AGC: make me some flowers.
74
229583
3438
קוד GAC: צור לי כמה עלים.
קוד AGC: צור לי כמה פרחים.
קוד AGC: צור לי כמה פרחים.
04:05
And then GCAA: make me some more oranges.
75
233045
2857
ואחר GCAA: צור לי עוד כמה תפוזים.
04:08
If I edit a sentence in English
on a word processor,
on a word processor,
76
236984
4073
כאשר אני עורך משפט באנגלית
באמצעות מעבד תמלילים,
באמצעות מעבד תמלילים,
04:15
then what happens is you can go
from this word to that word.
from this word to that word.
77
243153
3441
מה שקורה הוא שאני יכול
לעבור מהמילה הזו למילה הזאת.
לעבור מהמילה הזו למילה הזאת.
04:20
If I edit something in this orange
78
248134
2136
אם אני עורך משהו בתפוז הזה
04:22
and put in GCAAC, using CRISPR
or something else that you've heard of,
or something else that you've heard of,
79
250294
4983
ומכניס פנימה GCAAC, באמצעות CRISPR
או משהו אחר ששמעתם עליו,
או משהו אחר ששמעתם עליו,
04:28
then this orange becomes a lemon,
80
256261
1797
אז התפוז הזה הופך ללימון,
04:30
or it becomes a grapefruit,
81
258957
1548
או שהוא הופך לאשכולית,
04:32
or it becomes a tangerine.
82
260529
1657
או שהוא הופך למנדרינה.
04:35
And if I edit one in a thousand letters,
83
263102
2018
ואם אני עורך אחת מכל אלף אותיות,
04:37
you become the person
sitting next to you today.
sitting next to you today.
84
265144
2360
אתה הופך להיות האדם שיושב לידך היום.
04:40
Be more careful where you sit.
85
268757
1520
תהיו יותר זהירים בבחירת מקום הישיבה שלכם.
04:42
(Laughter)
86
270301
1189
(צחוק)
04:45
What's happening on this stuff
is it was really expensive to begin with.
is it was really expensive to begin with.
87
273014
3475
מה שקורה עם הנושא הזה
הוא שזה היה ממש יקר בתחילה.
הוא שזה היה ממש יקר בתחילה.
04:48
It was like long-distance calls.
88
276513
1695
זה היה דומה לשיחות בינלאומיות.
04:51
But the cost of this is dropping
50 percent faster than Moore's law.
50 percent faster than Moore's law.
89
279399
3606
אבל העלות של זה צונחת ב-50 אחוז
יותר מהר מאשר חוק מוּר.
יותר מהר מאשר חוק מוּר.
04:55
The first $200 full genome
was announced yesterday by Veritas.
was announced yesterday by Veritas.
90
283909
3832
הגנום המלא הראשון ב-200 דולר
הוכרז אתמול ע"י "וריטאס".
הוכרז אתמול ע"י "וריטאס".
05:00
And so as you're looking at these systems,
91
288494
2130
וכך כאשר אתם מתבוננים במערכות האלה,
05:02
it doesn't matter, it doesn't matter,
it doesn't matter, and then it does.
it doesn't matter, and then it does.
92
290648
3802
זה לא משנה, זה לא משנה,
זה לא משנה, ואז זה משנה.
זה לא משנה, ואז זה משנה.
05:06
So let me just give you
the map view of this stuff.
the map view of this stuff.
93
294474
3405
אז הרשו לי להציג לכם
תצורת מפה של הנושא הזה.
תצורת מפה של הנושא הזה.
05:10
This is a big discovery.
94
298973
2559
זוהי תגלית גדולה.
05:13
There's 23 chromosomes.
95
301556
1923
ישנם 23 כרומוזומים.
05:15
Cool.
96
303503
1228
גדול!
05:17
Let's now start using a telescope version,
but instead of using a telescope,
but instead of using a telescope,
97
305287
3679
הבה נתחיל עם גירסת טלסקופ,
אלא שבמקום להשתמש בטלסקופ,
אלא שבמקום להשתמש בטלסקופ,
05:20
let's use a microscope to zoom in
98
308990
2320
הבה נשתמש במיקרוסקופ כדי להגדיל
05:23
on the inferior of those chromosomes,
99
311334
2072
את הנחוּת שבכרומוזומים האלה,
05:25
which is the Y chromosome.
100
313430
1621
שהוא כרומוזום ה-Y.
05:28
It's a third the size of the X.
It's recessive and mutant.
It's recessive and mutant.
101
316432
3014
הוא שליש מגודלו של ה-X.
הוא רצסיבי ובעל מוטציה.
הוא רצסיבי ובעל מוטציה.
05:32
But hey,
102
320443
1151
אבל הֵיי,
05:34
just a male.
103
322262
1219
רק זכר.
05:36
And as you're looking at this stuff,
104
324914
2280
וכאשר אתם מתבוננים בדבר הזה,
05:39
here's kind of a country view
105
327218
3450
כאן זה מעין מבט ברמת הארץ כולה,
05:42
at a 400 base pair resolution level,
106
330692
2204
ברמת רזולוציה בסיסית של 400,
05:44
and then you zoom in to 550,
and then you zoom in to 850,
and then you zoom in to 850,
107
332920
3419
ואז אתם מגדילים עוד ל-550,
ואז אתם מגדילים ל-850,
ואז אתם מגדילים ל-850,
05:48
and you can begin to identify
more and more genes as you zoom in.
more and more genes as you zoom in.
108
336363
3285
ואתם יכולים להתחיל לזהות
עוד ועוד גֶנים ככל שאתם מגדילים את התמונה.
עוד ועוד גֶנים ככל שאתם מגדילים את התמונה.
05:52
Then you zoom in to the state level,
109
340249
2304
אחר כך אתם מגדילים עוד
עד לרמת המדינה הבודדת,
עד לרמת המדינה הבודדת,
05:55
and you can begin to tell
who's got leukemia,
who's got leukemia,
110
343473
2804
ואתם יכולים להתחיל לאמר
למי יש סרטן-דם,
למי יש סרטן-דם,
05:59
how did they get leukemia,
what kind of leukemia do they have,
what kind of leukemia do they have,
111
347543
3024
איך הם קיבלו סרטן-דם,
איזה סוג של סרטן דם יש להם,
איזה סוג של סרטן דם יש להם,
06:02
what shifted from what place
to what place.
to what place.
112
350591
2064
מה נדד מאיזה איזור לאיזה איזור.
06:05
And then you zoom in
to the Google street view level.
to the Google street view level.
113
353330
2858
ואז אתם מגדילים עוד לרמת הרחוב הבודד.
06:09
So this is what happens
if you have colorectal cancer
if you have colorectal cancer
114
357387
2673
אז זה מה שקורה
אם יש לכם סרטן במערכת העיכול התחתונה
אם יש לכם סרטן במערכת העיכול התחתונה
06:12
for a very specific patient
on the letter-by-letter resolution.
on the letter-by-letter resolution.
115
360084
4207
עבור חולה מאד מסויים,
ברזולוציה של אות-אחר-אות.
ברזולוציה של אות-אחר-אות.
06:18
So what we're doing in this stuff
is we're gathering information
is we're gathering information
116
366148
3110
אז מה שאנחנו עושים עם הדבר הזה
הוא איסוף נתונים
הוא איסוף נתונים
06:21
and just generating
enormous amounts of information.
enormous amounts of information.
117
369282
2516
ויצירת כמות עצומה של מידע.
06:23
This is one of the largest
databases on the planet
databases on the planet
118
371822
2874
זהו אחד מבסיסי הנתונים
הגדולים ביותר על כדור הארץ,
הגדולים ביותר על כדור הארץ,
06:26
and it's growing faster
than we can build computers to store it.
than we can build computers to store it.
119
374720
3872
הוא גדל מהר יותר מקצב ייצור המחשבים
שיכולים לאגור אותו.
שיכולים לאגור אותו.
06:32
You can create some incredible
maps with this stuff.
maps with this stuff.
120
380063
2466
אתם יכולים ליצור מפות מדהימות
עם החומר הזה.
עם החומר הזה.
06:35
You want to understand the plague
and why one plague is bubonic
and why one plague is bubonic
121
383292
2971
אתם רוצים להבין את הנֶגע
ומדוע נגע אחד הוא דֶבֶר
ומדוע נגע אחד הוא דֶבֶר
06:38
and the other one
is a different kind of plague
is a different kind of plague
122
386287
2224
והאחר הוא סוג אחר של נגע
06:40
and the other one
is a different kind of plague?
is a different kind of plague?
123
388535
2310
והאחר הוא עוד סוג אחר של נגע?
06:42
Well, here's a map of the plague.
124
390869
1730
ובכן, הנה המפה של הנגע.
06:45
Some are absolutely deadly to humans,
125
393037
1820
כמה מהם ללא ספק קטלניים עבור בני-אדם,
06:46
some are not.
126
394881
1185
כמה מהם לא.
06:48
And note, by the way,
as you go to the bottom of this,
as you go to the bottom of this,
127
396486
2596
ושימו לב, דרך אגב,
כאשר אתם יורדים לשורשו של הדבר הזה,
כאשר אתם יורדים לשורשו של הדבר הזה,
06:51
how does it compare to tuberculosis?
128
399106
1753
איך הוא בהשוואה לשחפת?
06:53
So this is the difference between
tuberculosis and various kinds of plagues,
tuberculosis and various kinds of plagues,
129
401708
3629
אז זהו ההבדל שבין שחפת
לבין סוגים שונים של נגעים,
לבין סוגים שונים של נגעים,
06:57
and you can play detective
with this stuff,
with this stuff,
130
405361
2335
ואתם יכולים לשחק כבלשים עם החומרים האלה,
06:59
because you can take
a very specific kind of cholera
a very specific kind of cholera
131
407720
2475
כי אתם יכולים לקחת סוג מאד מסויים של כולרה
07:02
that affected Haiti,
132
410219
1190
שפגע בהאיטי,
07:04
and you can look at
which country it came from,
which country it came from,
133
412377
2686
ואתם יכולים לראות מאיזו מדינה הוא הגיע,
07:07
which region it came from,
134
415087
1726
מאיזה איזור הוא הגיע,
07:09
and probably which soldier took that
from that African country to Haiti.
from that African country to Haiti.
135
417496
4742
וקרוב לודאי מי הוא החייל
שנשא אותו מהמדינה האפריקאית ההיא להאיטי.
שנשא אותו מהמדינה האפריקאית ההיא להאיטי.
07:17
Zoom out.
136
425133
1512
מתרחקים ומקטינים.
07:18
It's not just zooming in.
137
426669
1571
לא מדובר רק בהתקרבות והגדלה.
07:21
This is one of the coolest maps
ever done by human beings.
ever done by human beings.
138
429042
2854
זוהי אחת המפות הנהדרות ביותר
שנוצרה אי פעם ע"י בני-אדם.
שנוצרה אי פעם ע"י בני-אדם.
07:24
What they've done is taken
all the genetic information they have
all the genetic information they have
139
432446
3056
מה שהם עשו זה שהם לקחו
את כל המידע הגנטי שהיה להם
את כל המידע הגנטי שהיה להם
07:27
about all the species,
140
435526
1481
על כל המינים,
07:29
and they've put a tree of life
on a single page
on a single page
141
437031
3430
והם יצרו את עץ החיים על דף יחיד
07:32
that you can zoom in and out of.
142
440485
1578
בתוכו אתם יכולים להגדיל ולהקטין את התמונה.
07:34
So this is what came first,
how did it diversify, how did it branch,
how did it diversify, how did it branch,
143
442484
3721
אז זה מה שהופיע בהתחלה,
איך הוא התגוון, איך הוא הסתעף,
איך הוא התגוון, איך הוא הסתעף,
07:38
how large is that genome,
144
446229
1230
כמה גדול הוא הגנום הזה,
07:39
on a single page.
145
447483
1197
על דף יחיד.
07:41
It's kind of the universe
of life on Earth,
of life on Earth,
146
449619
2063
זהו מעין עולם החיים על פני כדור הארץ,
07:43
and it's being constantly
updated and completed.
updated and completed.
147
451706
2449
והוא עובר כל הזמן עדכונים והשלמות.
07:46
And so as you're looking at this stuff,
148
454982
1859
וכך כאשר אתם מסתכלים על הדבר הזה,
07:48
the really important change is
the old biology used to be reactive.
the old biology used to be reactive.
149
456865
3351
השינוי החשוב באמת
הוא שהביולוגיה הישנה היתה רֵיאַקטיבית --
הוא שהביולוגיה הישנה היתה רֵיאַקטיבית --
07:52
You used to have a lot of biologists
that had microscopes,
that had microscopes,
150
460240
2720
היו לכם הרבה ביולוגים מאחורי מיקרוסקופים,
07:54
and they had magnifying glasses
and they were out observing animals.
and they were out observing animals.
151
462984
3299
והיו להם זכוכיות מגדלת
והם צפו בחיות שם בחוץ.
והם צפו בחיות שם בחוץ.
07:58
The new biology is proactive.
152
466897
1869
הביולוגיה החדשה היא פרואקטיבית.
08:01
You don't just observe stuff,
you make stuff.
you make stuff.
153
469433
3019
אתם לא רק מתבוננים בדברים,
אתם מייצרים דברים.
אתם מייצרים דברים.
08:05
And that's a really big change
154
473135
1648
וזהו אכן שינוי גדול
08:06
because it allows us
to do things like this.
to do things like this.
155
474807
2809
כי הוא מאפשר לנו לעשות דברים כמו זה.
08:10
And I know you're really
excited by this picture.
excited by this picture.
156
478559
2467
ואני יודע שאתם ממש מתלהבים מהתמונה הזאת.
08:13
(Laughter)
157
481050
1111
(צחוק)
08:14
It only took us four years
and 40 million dollars
and 40 million dollars
158
482185
2374
זה לקח לנו רק 4 שנים ו-40 מיליון דולר
08:16
to be able to take this picture.
159
484583
1602
כדי להיות מסוגלים לקבל את התמונה הזאת.
08:18
(Laughter)
160
486209
1230
(צחוק)
08:19
And what we did
161
487463
1371
ומה שעשינו
08:21
is we took the full gene code
out of a cell --
out of a cell --
162
489586
3275
הוא שהוצאנו את הקוד הגנטי השלם מתוך התא --
08:24
not a gene, not two genes,
the full gene code out of a cell --
the full gene code out of a cell --
163
492885
3911
לא גן אחד, לא שני גנים,
את הקוד הגנטי השלם של תא יחיד --
את הקוד הגנטי השלם של תא יחיד --
08:30
built a completely new gene code,
164
498016
1840
בנינו קוד גנטי חדש לגמרי,
08:32
inserted it into the cell,
165
500825
1575
הכנסנו אותו לתוך התא,
08:34
figured out a way to have the cell
execute that code
execute that code
166
502424
2932
מצאנו דרך לגרום לתא לבצע את הקוד הזה
08:37
and built a completely new species.
167
505380
2254
וכך יצרנו מין חדש לחלוטין.
08:40
So this is the world's first
synthetic life form.
synthetic life form.
168
508884
2485
זוהי צורת החיים הסינטטית הראשונה בעולם.
08:45
And so what do you do with this stuff?
169
513810
1895
ומה אתם עושים עם הדבר הזה?
08:48
Well, this stuff is going
to change the world.
to change the world.
170
516430
2204
ובכן, הדבר הזה עומד לשנות את העולם.
08:51
Let me give you three short-term trends
171
519417
1939
הרשו לי להציג לכם שלוש מגמות לטווח הקצר
08:53
in terms of how it's going
to change the world.
to change the world.
172
521380
2255
שקשורות לאיך הדבר הזה עומד לשנות את העולם.
08:56
The first is we're going to see
a new industrial revolution.
a new industrial revolution.
173
524269
2921
הראשונה, אנחנו עומדים לראות
מהפיכה תעשייתית חדשה.
מהפיכה תעשייתית חדשה.
08:59
And I actually mean that literally.
174
527674
1701
ואני מתכוון לזה פשוטו כמשמעו.
09:01
So in the same way as Switzerland
and Germany and Britain
and Germany and Britain
175
529992
4491
באותה הדרך בה שווייץ וגרמניה ובריטניה
09:06
changed the world with machines
like the one you see in this lobby,
like the one you see in this lobby,
176
534507
3658
שינו את העולם עם המכונות
כמו האחת שאתם רואים בלובי הזה,
כמו האחת שאתם רואים בלובי הזה,
09:11
created power --
177
539537
1196
יצרו עוצמה --
09:13
in the same way CERN
is changing the world,
is changing the world,
178
541273
2664
באותה הדרך בה CERN משנה את העולם,
09:15
using new instruments
and our concept of the universe --
and our concept of the universe --
179
543961
3347
באמצעות מכשירים חדשים ותפיסתנו את היקום --
09:20
programmable life forms
are also going to change the world
are also going to change the world
180
548060
2894
צורות חיים ברות-תכנות
עומדות אף הן לשנות את העולם
עומדות אף הן לשנות את העולם
09:23
because once you can program cells
181
551810
1655
כי מרגע שאתם יכולים לתכנת תאים
09:25
in the same way as you
program your computer chip,
program your computer chip,
182
553489
2528
באותה הדרך בה אתם
מתכנתים את רכיב המחשב שלכם,
מתכנתים את רכיב המחשב שלכם,
09:29
then you can make almost anything.
183
557736
1693
אז אתם יכולים לעשות כמעט כל דבר.
09:32
So your computer chip
can produce photographs,
can produce photographs,
184
560369
2779
רכיב המחשב שלכם יכול להפיק צילומים,
09:35
can produce music, can produce film,
185
563172
2073
יכול להפיק מוזיקה, יכול להפיק סרט,
09:37
can produce love letters,
can produce spreadsheets.
can produce spreadsheets.
186
565269
2413
יכול להפיק מכתבי אהבה,
יכול להפיק גליונות-נתונים.
יכול להפיק גליונות-נתונים.
09:39
It's just ones and zeroes
flying through there.
flying through there.
187
567706
2244
אלו רק אפסים ואחדים שמרחפים להם שם.
09:42
If you can flow ATCGs through cells,
188
570604
2605
אם נוכל לגרום לאותיות ATCG לרחף דרך תאים,
09:46
then this software makes its own hardware,
189
574123
3054
אז התוכנה הזאת תיצור חומרה משלה,
09:49
which means it scales very quickly.
190
577201
2072
מה שאומר שהיא תיגדל במהירות רבה.
09:52
No matter what happens,
191
580487
1651
לא משנה מה יקרה,
09:54
if you leave your cell phone
by your bedside,
by your bedside,
192
582162
2158
אם אתם משאירים את הטלפון הסלולרי שלכם
ליד המיטה שלכם,
ליד המיטה שלכם,
09:56
you will not have a billion
cell phones in the morning.
cell phones in the morning.
193
584344
2586
לא תמצאו מיליארד טלפונים סלולריים בבוקר.
09:59
But if you do that with living organisms,
194
587489
4913
אבל אם תעשו זאת עם אורגניזמים חיים,
10:05
you can make this stuff
at a very large scale.
at a very large scale.
195
593222
2389
תוכלו לעשות את הדבר הזה
בקנה מידה גדול מאד.
בקנה מידה גדול מאד.
10:09
One of the things you can do
is you can start producing
is you can start producing
196
597390
2896
אחד הדברים שניתן לעשות הוא להתחיל לייצר
10:12
close to carbon-neutral fuels
197
600310
2223
דלקים ניטרליים מבינת פחמן
10:14
on a commercial scale by 2025,
198
602557
2426
בקנה מידה מסחרי עד 2025,
10:18
which we're doing with Exxon.
199
606054
1761
מה שאנו עושים עם חברת "אקסון".
10:20
But you can also substitute
for agricultural lands.
for agricultural lands.
200
608870
2409
אבל ניתן גם להסב אדמות חקלאיות.
10:23
Instead of having 100 hectares
to make oils or to make proteins,
to make oils or to make proteins,
201
611303
4751
במקום שתזדקקו לק"מ מרובע אחד
לייצור שמנים או לייצור חלבונים,
לייצור שמנים או לייצור חלבונים,
10:28
you can make it in these vats
202
616078
1859
תוכלו לעשות זאת בתוך מיכלים
10:29
at 10 or 100 times
the productivity per hectare.
the productivity per hectare.
203
617961
2868
ביעילות גבוהה פי 10 עד פי 100
לכל יחידת שטח.
לכל יחידת שטח.
10:33
Or you can store information,
or you can make all the world's vaccines
or you can make all the world's vaccines
204
621488
3382
או שתוכלו לאחסן נתונים,
או שתוכלו לייצר את כל החיסונים שבעולם
או שתוכלו לייצר את כל החיסונים שבעולם
10:36
in those three vats.
205
624894
1299
בתוך שלושה מיכלים אלה.
10:39
Or you can store most of the information
that's held at CERN in those three vats.
that's held at CERN in those three vats.
206
627276
3949
או שתוכלו לאחסן את רוב האינפורמציה
ששמורה ב-CERN בתוך אותם 3 מיכלים.
ששמורה ב-CERN בתוך אותם 3 מיכלים.
10:44
DNA is a really powerful
information storage device.
information storage device.
207
632350
3209
ה-DNA הוא התקן איחסון מידע
מאד יעיל.
מאד יעיל.
10:48
Second turn:
208
636806
1588
תפנית שניה:
10:50
you're beginning to see the rise
of theoretical biology.
of theoretical biology.
209
638418
2784
מתחילים לראות את צמיחתה
של הביולוגיה התאורטית.
של הביולוגיה התאורטית.
10:54
So, medical school departments are one
of the most conservative places on earth.
of the most conservative places on earth.
210
642256
4202
מחלקות בבתי-ספר לרפואה הינן
מהמקומות השמרניים ביותר על פני כדור הארץ.
מהמקומות השמרניים ביותר על פני כדור הארץ.
10:58
The way they teach anatomy is similar
to the way they taught anatomy
to the way they taught anatomy
211
646482
3417
הדרך בה מלמדים בהן אנטומיה
דומה לדרך בה לימדו אנטומיה
דומה לדרך בה לימדו אנטומיה
11:01
100 years ago.
212
649923
1166
לפני 100 שנה.
11:03
"Welcome, student. Here's your cadaver."
213
651113
2024
"ברוכים הבאים, סטודנטים. הנה הגוויה שלכם."
11:06
One of the things medical schools are
not good at is creating new departments,
not good at is creating new departments,
214
654149
3707
אחד הדברים בהם בתי-ספר לרפואה
אינם חזקים הוא יצירת מחלקות חדשות,
אינם חזקים הוא יצירת מחלקות חדשות,
11:09
which is why this is so unusual.
215
657880
1749
לכן הדבר הזה כה בלתי-רגיל.
11:12
Isaac Kohane has now created a department
based on informatics, data, knowledge
based on informatics, data, knowledge
216
660351
6498
איזק כהן פתח זה עתה מחלקה
המבוססת על ביואינפורמטיקה, מידע, ידע
המבוססת על ביואינפורמטיקה, מידע, ידע
11:18
at Harvard Medical School.
217
666873
1511
בבית הספר לרפואה של הרווארד.
11:21
And in a sense,
what's beginning to happen is
what's beginning to happen is
218
669408
2177
ובמידה מסויימת, מה שמתחיל להתרחש הוא
11:23
biology is beginning to get enough data
219
671609
2482
שביולוגיה מתחילה לקבל מספיק מידע
11:26
that it can begin to follow
the steps of physics,
the steps of physics,
220
674115
2766
כדי להתחיל ללכת בעקבות הפיזיקה,
11:28
which used to be observational physics
221
676905
3388
אשר היתה בעבר פיזיקה מבוססת תצפיות
11:32
and experimental physicists,
222
680317
1971
ופיזיקה מבוססת ניסויים,
11:34
and then started creating
theoretical biology.
theoretical biology.
223
682312
2162
ואז החלה ליצור ביולוגיה תיאורטית.
11:36
Well, that's what you're beginning to see
224
684498
2004
ובכן, זה מה שמתחילים לראות
11:38
because you have so many medical records,
225
686526
1980
הודות לכך שישנם כה הרבה תיקים רפואיים,
11:40
because you have
so much data about people:
so much data about people:
226
688530
2032
הודות לכך שישנו כל כך הרבה מידע על אנשים:
11:42
you've got their genomes,
you've got their viromes,
you've got their viromes,
227
690586
2410
יש לנו את הגנום שלהם,
יש לנו את מיפוי הוירוסים שלהם,
יש לנו את מיפוי הוירוסים שלהם,
11:45
you've got their microbiomes.
228
693020
1494
יש לנו את המיקרוביום שלהם.
11:46
And as this information stacks,
229
694538
1981
וככל שהמידע הזה נערם,
11:48
you can begin to make predictions.
230
696543
2063
כך אפשר להתחיל לבצע תחזיות.
11:52
The third thing that's happening
is this is coming to the consumer.
is this is coming to the consumer.
231
700149
3255
הדבר השלישי שמתרחש הוא ההתקרבות לצרכן.
11:56
So you, too, can get your genes sequenced.
232
704629
4156
כך, גם אתם יכולים לבקש
את ריצוף הגנום שלכם.
את ריצוף הגנום שלכם.
12:01
And this is beginning to create
companies like 23andMe,
companies like 23andMe,
233
709698
2728
וזה מתחיל ליצור חברות כמו "23 אֵנד מי",
12:04
and companies like 23andMe
are going to be giving you
are going to be giving you
234
712450
2478
וחברות כאלה עומדות לתת לכם
12:06
more and more and more data,
235
714952
1352
עוד ועוד ועוד מידע,
12:08
not just about your relatives,
236
716328
1544
לא רק לגבי הקרובים שלכם,
12:10
but about you and your body,
237
718562
1360
אלא גם עליכם ועל גופכם,
12:11
and it's going to compare stuff,
238
719946
1531
והן עומדות להשוות נתונים,
12:13
and it's going
to compare stuff across time,
to compare stuff across time,
239
721501
2093
והן עומדות להשוות נתונים לאורך זמן,
12:15
and these are going to become
very large databases.
very large databases.
240
723618
2607
ואלו עומדים להיעשות
בסיסי-נתונים גדולים מאד.
בסיסי-נתונים גדולים מאד.
12:18
But it's also beginning to affect
a series of other businesses
a series of other businesses
241
726249
2962
אבל זה גם מתחיל להשפיע
על סדרה של עסקים אחרים
על סדרה של עסקים אחרים
12:21
in unexpected ways.
242
729235
1537
בדרכים בלתי צפויות.
12:23
Normally, when you advertise something,
you really don't want the consumer
you really don't want the consumer
243
731802
3751
באופן רגיל, כאשר אתם מפרסמים משהו,
אתם לא באמת רוצים שהצרכן
אתם לא באמת רוצים שהצרכן
12:27
to take your advertisement
into the bathroom to pee on.
into the bathroom to pee on.
244
735577
4567
ייקח את המודעה שלכם
לחדר השירותים כדי להשתין עליה.
לחדר השירותים כדי להשתין עליה.
12:33
Unless, of course, if you're IKEA.
245
741993
2055
אלא אם כן אתם "איקאה", כמובן.
12:37
Because when you rip this
out of a magazine and you pee on it,
out of a magazine and you pee on it,
246
745381
2906
כי כאשר אתם קורעים את זה
מתוך כתב עת ומשתינים על זה,
מתוך כתב עת ומשתינים על זה,
12:40
it'll turn blue if you're pregnant.
247
748311
2069
זה ייהפך לכחול אם אתם בהריון.
12:42
(Laughter)
248
750404
1213
(צחוק)
12:44
And they'll give you
a discount on your crib.
a discount on your crib.
249
752214
3873
והם יתנו לכם הנחה על מיטת התינוק.
12:48
(Laughter)
250
756111
1158
(צחוק)
12:49
Right? So when I say consumer empowerment,
251
757293
2015
נכון? אז כשאני אומר העצמה של הצרכן,
12:51
and this is spreading beyond biotech,
252
759332
2739
וזה נפרש אל מעבר לביוטכנולוגיה,
12:54
I actually really mean that.
253
762095
1819
אני בעצם מתכוון לזה.
12:58
We're now beginning to produce,
at Synthetic Genomics,
at Synthetic Genomics,
254
766273
3365
אנחנו מתחילים עכשיו לייצר,
בחברת "סינתטיק ג'נומיקס",
בחברת "סינתטיק ג'נומיקס",
13:02
desktop printers
255
770540
1471
מדפסות שולחניות
13:05
that allow you to design a cell,
256
773228
3530
שתאפשרנה לכם לתכנן תא חי,
13:08
print a cell,
257
776782
1167
להדפיס תא,
13:09
execute the program on the cell.
258
777973
1845
לבצע את הקוד שבתא.
13:12
We can now print vaccines
259
780825
2103
אנחנו יכולים היום להדפיס תרכיבי חיסון
13:14
real time as an airplane takes off
260
782952
2247
בזמן אמת בין זמן ההמראה של מטוס
13:17
before it lands.
261
785223
1190
ועד זמן הנחיתה שלו.
13:19
We're shipping 78
of these machines this year.
of these machines this year.
262
787929
2572
אנחנו נשווק 78 מהמכונות האלה השנה.
13:24
This is not theoretical biology.
This is printing biology.
This is printing biology.
263
792068
4473
זוהי לא ביולוגיה תיאורטית.
זוהי הדפסה ביולוגית.
זוהי הדפסה ביולוגית.
13:30
Let me talk about two long-term trends
264
798182
2196
הרשו לי לדבר על שתי מגמות לטווח ארוך
13:33
that are coming at you
over a longer time period.
over a longer time period.
265
801374
3326
שתגענה אליכם בתוך תקופת זמן ארוכה יותר.
13:37
The first one is, we're starting
to redesign species.
to redesign species.
266
805658
2656
הראשונה היא שאנחנו מתחילים
לתכנן מחדש מינים.
לתכנן מחדש מינים.
13:41
And you've heard about that, right?
267
809055
1777
שמעתם על כך, נכון?
13:42
We're redesigning trees.
We're redesigning flowers.
We're redesigning flowers.
268
810856
2681
אנחנו מתכננים מחדש עצים.
אנחנו מתכננים מחדש פרחים.
אנחנו מתכננים מחדש פרחים.
13:45
We're redesigning yogurt,
269
813561
2293
אנחנו מתכננים מחדש יוגורט,
13:48
cheese, whatever else you want.
270
816513
2030
גבינה, כל דבר אחר שתרצו.
13:51
And that, of course,
brings up the interesting question:
brings up the interesting question:
271
819678
2650
וזה, כמובן, מעלה איתו את השאלה המעניינת:
13:54
How and when should we redesign humans?
272
822884
2336
איך ומתי כדאי שנתכנן מחדש בני-אדם?
13:59
And a lot of us think,
"Oh no, we never want to redesign humans."
"Oh no, we never want to redesign humans."
273
827566
3557
ורבים מאיתנו חושבים,
"הו לא, לעולם לא נרצה לתכנן מחדש בני-אדם."
"הו לא, לעולם לא נרצה לתכנן מחדש בני-אדם."
14:04
Unless, of course, if your child
has a Huntington's gene
has a Huntington's gene
274
832147
2715
אלא אם כן, כמובן, יש לילדכם
את גן ההנטינגטון
את גן ההנטינגטון
14:06
and is condemned to death.
275
834886
1389
וגורלו נחרץ.
14:09
Or, unless if you're passing on
a cystic fibrosis gene,
a cystic fibrosis gene,
276
837172
3363
או, אם אתם מעבירים הלאה
את גן הסיסטיק פיברוזיס,
את גן הסיסטיק פיברוזיס,
14:12
in which case, you don't just want
to redesign yourself,
to redesign yourself,
277
840559
2690
מקרה שבו לא רק תרצו לתכנן מחדש את עצמכם,
14:15
you want to redesign your children
and their children.
and their children.
278
843273
2539
אלא גם תרצו לתכנן מחדש
את ילדיכם ואת ילדיהם.
את ילדיכם ואת ילדיהם.
14:18
And these are complicated debates
and they're going to happen in real time.
and they're going to happen in real time.
279
846723
3645
אלו הם ויכוחים מסובכים
והם ייתרחשו בזמן אמת.
והם ייתרחשו בזמן אמת.
14:22
I'll give you one current example.
280
850839
1951
אתן לכם דוגמה אחת עכשווית.
14:25
One of the debates going on
at the National Academies today
at the National Academies today
281
853531
3072
אחד מהויכוחים המתנהלים כיום
באקדמיות הלאומיות
באקדמיות הלאומיות
14:29
is you have the power to put
a gene drive into mosquitoes
a gene drive into mosquitoes
282
857896
4702
הוא סביב היכולת ליצור "דחיפת גנים" ביתושים
14:34
so that you will kill
all the malaria-carrying mosquitoes.
all the malaria-carrying mosquitoes.
283
862622
2984
כך שנהרוג את כל היתושים נושאי המלריה.
14:39
Now, some people say,
284
867547
2560
ובכן, ישנם אנשים שאומרים,
14:42
"That's going to affect the environment
in an extreme way, don't do it."
in an extreme way, don't do it."
285
870964
3465
"זה ישפיע על הסביבה באופן קיצוני,
אל תעשו את זה."
אל תעשו את זה."
14:47
Other people say,
286
875326
1155
אחרים אומרים,
14:48
"This is one of the things
that's killing millions of people yearly.
that's killing millions of people yearly.
287
876505
3227
"זה אחד הדברים שהורגים
מיליוני אנשים בכל שנה.
מיליוני אנשים בכל שנה.
14:51
Who are you to tell me
that I can't save the kids in my country?"
that I can't save the kids in my country?"
288
879756
3548
מי אתם שתאמרו לי
שאני לא יכול להציל את ילדיי בארץ שלי?"
שאני לא יכול להציל את ילדיי בארץ שלי?"
14:57
And why is this debate so complicated?
289
885183
1853
ולמה הויכוח הזה כל כך מסובך?
14:59
Because as soon as you
let this loose in Brazil
let this loose in Brazil
290
887060
2881
מכיוון שברגע שאתם מתירים את זה בברזיל
15:01
or in Southern Florida --
291
889965
1423
או בדרום פלורידה --
15:03
mosquitoes don't respect walls.
292
891412
1541
יתושים לא מכבדים חומות.
15:04
You're making a decision for the world
293
892977
2301
אתם לוקחים החלטה עבור העולם כולו
15:07
when you put a gene drive into the air.
294
895302
1907
כאשר אתם מעלים לאויר דחיפת גנים.
15:14
This wonderful man won a Nobel Prize,
295
902145
2095
האדם הנפלא הזה זכה בפרס נובל,
15:17
and after winning the Nobel Prize
296
905103
1640
ואחרי שזכה בפרס נובל
15:18
he's been worrying about
297
906767
1255
הוא החל לתהות בשאלה
15:21
how did life get started on this planet
298
909531
2103
איך התחילו החיים על פני כדור הארץ
15:23
and how likely is it
that it's in other places?
that it's in other places?
299
911658
2281
וכמה סביר שאין חיים במקומות אחרים?
15:27
So what he's been doing is going around
to this graduate students
to this graduate students
300
915097
3202
אז מה שהוא עשה זה
להסתובב סביב הסטודנטים האלה
להסתובב סביב הסטודנטים האלה
15:30
and saying to his graduate students,
301
918323
1718
ולהגיד לסטודנטים שלו,
15:32
"Build me life but don't use
any modern chemicals or instruments.
any modern chemicals or instruments.
302
920864
3322
"צרו לי חיים אבל אל תשתמשו
באף כימיקל או מכשיר מודרני.
באף כימיקל או מכשיר מודרני.
15:36
Build me stuff that was here
three billion years ago.
three billion years ago.
303
924210
2665
צרו לי חומר שהיה פה
לפני שלושה מיליארד שנה.
לפני שלושה מיליארד שנה.
15:38
You can't use lasers.
You can't use this. You can't use that."
You can't use this. You can't use that."
304
926899
3156
אתם לא יכולים להשתמש בלייזרים.
אתם לא יכולים להשתמש לא בזה ולא בזה."
אתם לא יכולים להשתמש לא בזה ולא בזה."
15:44
He gave me a vial of what he's built
about three weeks ago.
about three weeks ago.
305
932330
3245
הוא נתן לי בקבוקון עם מה שהוא יצר
לפני שלושה שבועות.
לפני שלושה שבועות.
15:48
What has he built?
306
936639
1179
מה הוא יצר?
15:49
He's built basically what looked like
soap bubbles that are made out of lipids.
soap bubbles that are made out of lipids.
307
937842
4025
הוא יצר מה שנראה בבסיסו
כמו בועות סבון עשויות ליפידים.
כמו בועות סבון עשויות ליפידים.
15:53
He's built a precursor of RNA.
308
941891
2566
הוא יצר קדם RNA.
15:57
He's had the precursor of the RNA
be absorbed by the cell
be absorbed by the cell
309
945291
3752
הוא גרם לספיגתו של קדם ה-RNA ע"י התא
16:02
and then he's had the cells divide.
310
950194
1883
ואז נתן לתאים להתחלק.
16:06
We may not be that far --
311
954031
1957
אנחנו עשויים להיות די קרובים --
16:09
call it a decade, maybe two decades --
312
957687
3117
הניחו עשור, אולי שני עשורים --
16:12
from generating life from scratch
313
960828
1970
ליצירת חיים מאפס
16:16
out of proto-communities.
314
964285
1803
מתוך מושבות-אב.
16:19
Second long-term trend:
315
967512
1646
מגמה ארוכת-טווח שניה:
16:22
we've been living and are living
through the digital age --
through the digital age --
316
970273
3526
חיינו התנהלו ומתנהלים בעידן הדיגיטלי --
16:25
we're starting to live through
the age of the genome
the age of the genome
317
973823
2519
אנחנו מתחילים לחיות את עידן הגנום
16:28
and biology and CRISPR
and synthetic biology --
and synthetic biology --
318
976366
3615
והביולוגיה וה-CRISPR
והביולוגיה הסינטתית --
והביולוגיה הסינטתית --
16:32
and all of that is going to merge
into the age of the brain.
into the age of the brain.
319
980870
2907
וכל זה עומד להתמזג עם עידן המוח.
16:36
So we're getting to the point where
we can rebuild most of our body parts,
we can rebuild most of our body parts,
320
984743
3981
אנחנו מתקרבים לנקודה
בה נוכל לבנות מחדש את רובם של איברי גופנו,
בה נוכל לבנות מחדש את רובם של איברי גופנו,
16:40
in the same way as if you break a bone
or burn your skin, it regrows.
or burn your skin, it regrows.
321
988748
3656
באופן דומה לבניה מחדש שמתרחשת כאשר
אתם שוברים עצם או נכווים בעורכם.
אתם שוברים עצם או נכווים בעורכם.
16:44
We're beginning to learn
how to regrow our tracheas
how to regrow our tracheas
322
992428
2668
אנחנו מתחילים ללמוד
איך לבנות מחדש את קנה הנשימה שלנו
איך לבנות מחדש את קנה הנשימה שלנו
16:47
or how to regrow our bladders.
323
995120
1864
או איך לבנות מחדש את שלפוחית השתן שלנו.
16:49
Both of those have been
implanted in humans.
implanted in humans.
324
997008
2306
שניהם הושתלו בבני-אדם.
16:51
Tony Atala is working on
32 different organs.
32 different organs.
325
999338
2728
טוני אטאלה עובד על 32 איברים שונים.
16:55
But the core is going to be this,
326
1003487
1890
אבל הליבה עומדת להיות הדבר הזה,
16:57
because this is you
and the rest is just packaging.
and the rest is just packaging.
327
1005401
3054
כי זה מי שאתם וכל השאר רק עטיפה.
17:02
Nobody's going to live beyond
120, 130, 140 years
120, 130, 140 years
328
1010011
3547
אף אחד לא עומד לחיות
מעבר לגיל 120, 130, 140 שנה
מעבר לגיל 120, 130, 140 שנה
17:05
unless if we fix this.
329
1013582
1735
אלא אם כן נתקן את זה.
17:08
And that's the most interesting challenge.
330
1016084
2066
וזהו האתגר המעניין ביותר.
17:10
That's the next frontier, along with:
331
1018174
2111
זוהי החזית הבאה, יחד עם:
17:12
"How common is life in the universe?"
332
1020309
2347
"כמה נפוצים החיים ביקום?"
17:14
"Where did we come from?"
333
1022680
1806
"מהיכן הגענו?"
17:16
and questions like that.
334
1024510
1634
ושאלות דומות.
17:20
Let me end this with
an apocryphal quote from Einstein.
an apocryphal quote from Einstein.
335
1028031
3190
הרשו לי לסיים עם ציטטה שמיוחסת לאיינשטיין.
17:23
[You can live as if
everything is a miracle,
everything is a miracle,
336
1031697
2219
"אתם יכולים לחיות כאילו כל דבר הוא נס,
17:25
or you can live as if
nothing is a miracle.]
nothing is a miracle.]
337
1033940
2272
ואתם יכולים לחיות כאילו כלום איננו נס."
17:28
It's your choice.
338
1036236
1513
זוהי בחירה שלכם.
17:30
You can focus on the bad,
you can focus on the scary,
you can focus on the scary,
339
1038555
2479
אתם יכולים להתמקד במה שרע,
אתם יכולים להתמקד במה שמפחיד,
אתם יכולים להתמקד במה שמפחיד,
17:33
and certainly there's
a lot of scary out there.
a lot of scary out there.
340
1041058
2416
וללא ספק יש הרבה דברים מפחידים שם בחוץ.
17:36
But use 10 percent of your brain
to focus on that, or maybe 20 percent,
to focus on that, or maybe 20 percent,
341
1044012
4732
אבל השתמשו ב-10 אחוזים של מוחכם
כדי להתמקד בזה, או אולי 20 אחוז,
כדי להתמקד בזה, או אולי 20 אחוז,
17:40
or maybe 30 percent.
342
1048768
1826
או אולי 30 אחוז.
17:43
But just remember,
343
1051474
1782
אבל זכרו רק,
17:45
we really are living in an age
of miracle and wonder.
of miracle and wonder.
344
1053280
2609
אנחנו אכן חיים בעידן של נסים ונפלאות.
17:48
We're lucky to be alive today.
We're lucky to see this stuff.
We're lucky to see this stuff.
345
1056271
3551
יש לנו מזל שאנו חיים בתקופה הזאת.
יש לנו מזל שאנו רואים את הדברים האלה.
יש לנו מזל שאנו רואים את הדברים האלה.
17:51
We're lucky to be able to interact
with folks like the folks
with folks like the folks
346
1059846
2841
יש לנו מזל שאנחנו יכולים ליצור קשר
עם אנשים כמו אלה
עם אנשים כמו אלה
17:54
who are building
all the stuff in this room.
all the stuff in this room.
347
1062711
2110
שבונים את כל הדברים שבחדר הזה.
17:57
So thank you to all of you,
for all you do.
for all you do.
348
1065487
2975
אז תודה רבה לכולכם, על כל אשר אתם עושים.
18:01
(Applause)
349
1069066
3696
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com