ABOUT THE SPEAKER
James Watson - Biologist, Nobel laureate
Nobel laureate James Watson took part in one of the most important scientific breakthroughs of the 20th century: the discovery of the structure of DNA. More than 50 years later, he continues to investigate biology's deepest secrets.

Why you should listen

James Watson has led a long, remarkable life, starting at age 12, when he was one of radio's high-IQ Quiz Kids. By age 15, he had enrolled in the University of Chicago, and by 25, working with Francis Crick (and drawing, controversially, on the research of Maurice Wilkins and Rosalind Franklin), he had made the discovery that would eventually win the three men the Nobel Prize.

Watson and Crick's 1953 discovery of DNA's double-helix structure paved the way for the astounding breakthroughs in genetics and medicine that marked the second half of the 20th century. And Watson's classic 1968 memoir of the discovery, The Double Helix, changed the way the public perceives scientists, thanks to its candid account of the personality conflicts on the project.

From 1988 to 1994, he ran the Human Genome Project. His current passion is the quest to identify genetic bases for major illnesses; in 2007 he put his fully sequenced genome online, the second person to do so, in an effort to encourage personalized medicine and early detection and prevention of diseases. 

More profile about the speaker
James Watson | Speaker | TED.com
TED2005

James Watson: How we discovered DNA

ג'יימס ווטסון מספר על תגלית הדנ"א

Filmed:
1,901,584 views

חתן פרס הנובל ג'יימס ווטסון פותח את עונת 2005 ב-TED עם סיפור כנה ומשעשע על כיצד הוא והקולגה, פרנסיס קריק, גילו את מבנה ה-DNA.
- Biologist, Nobel laureate
Nobel laureate James Watson took part in one of the most important scientific breakthroughs of the 20th century: the discovery of the structure of DNA. More than 50 years later, he continues to investigate biology's deepest secrets. Full bio

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

00:25
Well, I thought there would be a podiumפּוֹדִיוּם, so I'm a bitbit scaredמפוחד.
0
0
3000
ובכן, ציפיתי שיהיה דוכן אז אני קצת חושש.
00:28
(Laughterצחוק)
1
3000
3000
(צחוק)
00:31
Chrisכריס askedשאל me to tell again how we foundמצאתי the structureמִבְנֶה of DNAדנ"א.
2
6000
3000
כריס ביקש ממני לספר שוב איך מצאנו את מבנה ה-DNA.
00:34
And sinceמאז, you know, I followלעקוב אחר his ordersהזמנות, I'll do it.
3
9000
3000
הואיל ואני מבצע פקודות אעשה את זה.
00:37
But it slightlyמְעַט boresמשעמם me.
4
12000
2000
אך זה קצת משעמם אותי.
00:39
(Laughterצחוק)
5
14000
2000
(צחוק)
00:41
And, you know, I wroteכתבתי a bookסֵפֶר. So I'll say something --
6
16000
5000
כתבתי ספר.
00:46
(Laughterצחוק)
7
21000
2000
(צחוק)
00:48
-- I'll say a little about, you know, how the discoveryתַגלִית was madeעָשׂוּי,
8
23000
3000
אספר בקצרה על דרך מציאת התגלית,
00:51
and why Francisפרנסיס and I foundמצאתי it.
9
26000
2000
ומדוע פרנסיס ואני מצאנו אותה.
00:53
And then, I hopeלְקַווֹת maybe I have at leastהכי פחות fiveחָמֵשׁ minutesדקות to say
10
28000
4000
ואני מקווה שיהיו לי חמש דקות לומר
00:57
what makesעושה me tickתִקתוּק now.
11
32000
4000
מה אני עושה בימים אלו.
01:01
In back of me is a pictureתְמוּנָה of me when I was 17.
12
36000
5000
בתמונה זו אני בן 17.
01:06
I was at the Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Chicagoשיקגו, in my thirdשְׁלִישִׁי yearשָׁנָה,
13
41000
3000
הייתי בשנה השלישית באוניברסיטת שיקגו,
01:09
and I was in my thirdשְׁלִישִׁי yearשָׁנָה because the Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Chicagoשיקגו
14
44000
6000
מפני שלאוניברסיטת שיקגו
01:15
let you in after two yearsשנים of highגָבוֹהַ schoolבית ספר.
15
50000
2000
ניתן להתקבל לאחר שנתיים בלבד בבי"ס תיכון.
01:17
So you -- it was funכֵּיף to get away from highגָבוֹהַ schoolבית ספר -- (Laughterצחוק) --
16
52000
6000
היה כיף לצאת מהתיכון.
01:23
because I was very smallקָטָן, and I was no good in sportsספורט,
17
58000
3000
כי הייתי מאוד קטן ולא טוב בספורט
01:26
or anything like that.
18
61000
1000
או דברים דומים.
01:27
But I should say that my backgroundרקע כללי -- my fatherאַבָּא was, you know,
19
62000
6000
אציין שהרקע שלי - אבי היה
01:33
raisedמוּרָם to be an Episcopalianאפיסקופלי and Republicanרֶפּוּבּלִיקָנִי,
20
68000
2000
רפובליקני ואנגליקני
01:35
but after one yearשָׁנָה of collegeמִכלָלָה, he becameהפכתי an atheistאָתֵאִיסְט and a Democratדֵמוֹקרָט.
21
70000
5000
ולאחר שנה בקולג' הפך להיות דמוקרט ואתאיסט.
01:40
(Laughterצחוק)
22
75000
3000
(צחוק)
01:43
And my motherאִמָא was Irishאִירִית Catholicקָתוֹלִי,
23
78000
2000
אימי היתה קתולית-אירית,
01:45
and -- but she didn't take religionדָת too seriouslyברצינות.
24
80000
5000
אך לא לקחה את הדת ברצינות רבה
01:50
And by the ageגיל of 11, I was no longerארוך יותר going to Sundayיוֹם רִאשׁוֹן Massמסה,
25
85000
4000
ועד גיל 11 כבר לא השתתפתי במיסות יום ראשון,
01:54
and going on birdwatchingצפרות walksהולך with my fatherאַבָּא.
26
89000
4000
אלא הלכתי עם אבי להתבונן בציפורים.
01:58
So earlyמוקדם on, I heardשמע of Charlesצ'רלס Darwinדרווין.
27
93000
4000
ודי מוקדם שמעתי על צ'ארלס דרווין
02:02
I guessלְנַחֵשׁ, you know, he was the bigגָדוֹל heroגיבור.
28
97000
3000
ושהוא היה גיבור גדול
02:05
And, you know, you understandמבין life as it now existsקיים throughדרך evolutionאבולוציה.
29
100000
6000
כי אנו מבינים שהחיים כיום התפתחו בדרך האבולוציה.
02:11
And at the Universityאוּנִיבֶרְסִיטָה of Chicagoשיקגו I was a zoologyזוֹאוֹלוֹגִיָה majorגדול,
30
106000
4000
ובאוניברסיטת שיקגו למדתי זאולוגיה.
02:15
and thought I would endסוֹף up, you know, if I was brightבָּהִיר enoughמספיק,
31
110000
3000
וחשבתי שאם אהיה נבון מספיק
02:18
maybe gettingמקבל a PhPh.D. from Cornellקורנל in ornithologyצַפָּרוּת.
32
113000
5000
אולי אוכל לקבל דוקטורט בחקר העופות מאוניברסיטת קורנל.
02:23
Then, in the Chicagoשיקגו paperעיתון, there was a reviewסקירה of a bookסֵפֶר
33
118000
6000
ואז הופיעה בעיתון של שיקגו סקירה של ספר
02:29
calledשקוראים לו "What is Life?" by the great physicistפִיסִיקַאִי, Schrodingerשרדינגר.
34
124000
4000
בשם "מהם החיים" מאת הפיסיקאי הדגול שרדינגר.
02:33
And that, of courseקוּרס, had been a questionשְׁאֵלָה I wanted to know.
35
128000
3000
וכמובן שרציתי לדעת את התשובה.
02:36
You know, Darwinדרווין explainedהסביר life after it got startedהתחיל,
36
131000
3000
דרווין הסביר את החיים לאחר שהחלו,
02:39
but what was the essenceמַהוּת of life?
37
134000
2000
אך מהי מהות החיים עצמם?
02:41
And Schrodingerשרדינגר said the essenceמַהוּת was informationמֵידָע
38
136000
4000
ושרדינגר אמר שהמהות היא אינפורמציה
02:45
presentמתנה in our chromosomesכרומוזומים, and it had to be presentמתנה
39
140000
4000
הקיימת על הכרומוזומים שלנו, וחייבת להמצא
02:49
on a moleculeמולקולה. I'd never really thought of moleculesמולקולות before.
40
144000
6000
על מולקולה. עד אז אף פעם לא חשבתי על מולקולות.
02:55
You know chromosomesכרומוזומים, but this was a moleculeמולקולה,
41
150000
4000
כרומוזומים הם מולקולות,
02:59
and somehowאיכשהו all the informationמֵידָע was probablyכנראה presentמתנה
42
154000
3000
ובדרך כלשהי כל האינפורמציה קיימת
03:02
in some digitalדִיגִיטָלי formטופס. And there was the bigגָדוֹל questionשְׁאֵלָה
43
157000
4000
באיזושהי צורה דיגיטלית. והשאלה הגדולה
03:06
of, how did you copyעותק the informationמֵידָע?
44
161000
2000
היתה איך מעתיקים את האינפורמציה?
03:08
So that was the bookסֵפֶר. And so, from that momentרֶגַע on,
45
163000
5000
אז זה היה הספר. מרגע זה ואילך
03:13
I wanted to be a geneticistגנטיקאי --
46
168000
5000
רציתי להיות גנטיקאי,
03:18
understandמבין the geneגֵן and, throughדרך that, understandמבין life.
47
173000
2000
להבין את הגנים ודרכם להבין את החיים.
03:20
So I had, you know, a heroגיבור at a distanceמֶרְחָק.
48
175000
5000
היה לי גיבור אחד,
03:25
It wasn'tלא היה a baseballבייסבול playerשחקן; it was Linusלינוס Paulingפאולינג.
49
180000
2000
לא שחקן בייסבול, אלא ליינוס פאולינג.
03:27
And so I appliedהוחל to Caltechקאלטק and they turnedפנה me down.
50
182000
6000
ניסיתי להתקבל לקלטק אך הם דחו אותי.
03:33
(Laughterצחוק)
51
188000
2000
(צחוק)
03:35
So I wentהלך to Indianaאינדיאנה,
52
190000
1000
אז נסעתי לאינדיאנה
03:36
whichאיזה was actuallyלמעשה as good as Caltechקאלטק in geneticsגנטיקה,
53
191000
3000
שהיתה טובה לפחות כמו קלטק בגנטיקה,
03:39
and besidesחוץ מזה, they had a really good basketballכדורסל teamקְבוּצָה. (Laughterצחוק)
54
194000
4000
וחוץ מזה היתה להם קבוצת כדורסל מצויינת,
03:43
So I had a really quiteדַי happyשַׂמֵחַ life at Indianaאינדיאנה.
55
198000
3000
אז ממש נהנתי שם.
03:46
And it was at Indianaאינדיאנה I got the impressionרוֹשֶׁם
56
201000
3000
ובאינדיאנה קיבלתי את הרושם
03:49
that, you know, the geneגֵן was likelyסָבִיר to be DNAדנ"א.
57
204000
2000
שהגן הוא כנראה דנ"א.
03:51
And so when I got my PhPh.D., I should go and searchחפש for DNAדנ"א.
58
206000
4000
וכשקיבלתי את הדוקטורט יצאתי לחקור את הדנ"א.
03:55
So I first wentהלך to Copenhagenקופנהגן because I thought, well,
59
210000
6000
ראשית נסעתי לקופנהגן, חשבתי שאולי
04:01
maybe I could becomeהפכו a biochemistביוכימאי,
60
216000
1000
אוכל להיות ביוכימאי.
04:02
but I discoveredגילה biochemistryבִּיוֹכִימִיָה was very boringמְשַׁעֲמֵם.
61
217000
3000
אך גיליתי שביוכימיה די משעממת.
04:05
It wasn'tלא היה going anywhereבְּכָל מָקוֹם towardלקראת, you know, sayingפִּתגָם what the geneגֵן was;
62
220000
4000
היא לא התקדמה לכיוון של גילוי הגן.
04:09
it was just nuclearגַרעִינִי scienceמַדָע. And oh, that's the bookסֵפֶר, little bookסֵפֶר.
63
224000
4000
היא היתה רק מחקר גרעיני... זהו הספר.
04:13
You can readלקרוא it in about two hoursשעות.
64
228000
2000
אפשר לסיים אותו בשעתיים.
04:15
And -- but then I wentהלך to a meetingפְּגִישָׁה in Italyאִיטַלִיָה.
65
230000
4000
אך אז, כשנסעתי לכנס באיטליה
04:19
And there was an unexpectedבלתי צפוי speakerרַמקוֹל who wasn'tלא היה on the programתָכְנִית,
66
234000
5000
נאם מישהו שלא היה בתוכנית,
04:24
and he talkedדיבר about DNAדנ"א.
67
239000
2000
והוא דיבר על הדנ"א.
04:26
And this was Mauriceמוריס Wilkinsוילקינס. He was trainedמְאוּמָן as a physicistפִיסִיקַאִי,
68
241000
3000
זה היה מוריץ וילקינס. הוא היה פיסיקאי,
04:29
and after the warמִלחָמָה he wanted to do biophysicsבִּיוֹפִיסִיקָה, and he pickedהרים DNAדנ"א
69
244000
4000
ולאחר מלח"ע ה-II הוא בחר בחקר הדנ"א
04:33
because DNAדנ"א had been determinedנחוש בדעתו at the Rockefellerרוקפלר Instituteמכון
70
248000
3000
כי הדנ"א התברר על ידי מוסד רוקפלר
04:36
to possiblyיִתָכֵן be the geneticגֵנֵטִי moleculesמולקולות on the chromosomesכרומוזומים.
71
251000
4000
כמולקולה הגנטית שבכרומוזומים.
04:40
Mostרוב people believedהאמינו it was proteinsחלבונים.
72
255000
1000
רוב האנשים חשבו שהיא חלבון.
04:41
But Wilkinsוילקינס, you know, thought DNAדנ"א was the bestהטוב ביותר betלְהַמֵר,
73
256000
4000
אך וילקינס חשב שהדנ"א הוא ההימור הטוב ביותר.
04:45
and he showedparagraphs this x-rayצילום רנטגן photographתַצלוּם.
74
260000
4000
והוא הראה את תמונת הרנטגן הזו.
04:49
Sortסוג of crystallineגְבִישִׁי. So DNAדנ"א had a structureמִבְנֶה,
75
264000
4000
סוג של גביש. אז לדנ"א יש מבנה,
04:53
even thoughאם כי it owedחייב it to probablyכנראה differentשונה moleculesמולקולות
76
268000
3000
למרות שככל הנראה ישנם מולקולות שונות
04:56
carryingנְשִׂיאָה differentשונה setsסטים of instructionsהוראות.
77
271000
2000
שנושאות הוראות שונות.
04:58
So there was something universalאוניברסלי about the DNAדנ"א moleculeמולקולה.
78
273000
2000
אז יש משהו אוניברסלי בדנ"א.
05:00
So I wanted to work with him, but he didn't want a formerלְשֶׁעָבַר birdwatcherציפור,
79
275000
5000
רציתי לעבוד איתו אך הוא לא היה מעוניין בצפר כמוני,
05:05
and I endedהסתיים up in Cambridgeקיימברידג ', Englandאַנְגלִיָה.
80
280000
1000
אז לבסוף נחתתי בקמברידג' אנגליה.
05:06
So I wentהלך to Cambridgeקיימברידג ',
81
281000
2000
נסעתי לקמברידג'
05:08
because it was really the bestהטוב ביותר placeמקום in the worldעוֹלָם then
82
283000
3000
כי הוא היה אז המקום הטוב בעולם
05:11
for x-rayצילום רנטגן crystallographyקריסטלוגרפיה. And x-rayצילום רנטגן crystallographyקריסטלוגרפיה is now a subjectנושא
83
286000
4000
לצילומי קריסטלוגרפיה. כיום קריסטלוגרפיה היא באחריות
05:15
in, you know, chemistryכִּימִיָה departmentsמחלקות.
84
290000
2000
מחלקות הכימיה.
05:17
I mean, in those daysימים it was the domainתְחוּם of the physicistsפיסיקאים.
85
292000
3000
אך אז היא היתה נחלתם של הפיסיקאים.
05:20
So the bestהטוב ביותר placeמקום for x-rayצילום רנטגן crystallographyקריסטלוגרפיה
86
295000
4000
אז המקום הטוב ביותר לקריסטלוגרפיה
05:24
was at the Cavendishקאונדיש Laboratoryמַעבָּדָה at Cambridgeקיימברידג '.
87
299000
3000
היה מעבדת קבנדיש בקמברידג'.
05:27
And there I metנפגש Francisפרנסיס Crickקריק.
88
302000
6000
שם הכרתי את פרנסיס קריק.
05:33
I wentהלך there withoutלְלֹא knowingיוֹדֵעַ him. He was 35. I was 23.
89
308000
3000
לא הכרתי אותו לפני כן. הוא היה בן 35 ואני 23.
05:36
And withinבְּתוֹך a day, we had decidedהחליט that
90
311000
5000
ובתוך יום החלטנו
05:41
maybe we could take a shortcutקיצור to findingמִמצָא the structureמִבְנֶה of DNAדנ"א.
91
316000
5000
לקצר את הדרך למציאת מבנה הדנ"א.
05:46
Not solveלִפְתוֹר it like, you know, in rigorousקַפְּדָנִי fashionאופנה, but buildלִבנוֹת a modelדֶגֶם,
92
321000
6000
לא בצורה סיזיפית, אלא לבנות מודל.
05:52
an electro-modelמודל אלקטרו, usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני some coordinatesקואורדינטות of, you know,
93
327000
4000
מודל אטומי ולהשתמש בנקודות ציון
05:56
lengthאורך, all that sortסוג of stuffדברים from x-rayצילום רנטגן photographsתמונות.
94
331000
3000
כמו אורך שניתן להסיק מצילומי הרנטגן.
05:59
But just askלִשְׁאוֹל what the moleculeמולקולה -- how should it foldלְקַפֵּל up?
95
334000
3000
לשאול שאלות כמו איך המולקולה מתקפלת?
06:02
And the reasonסיבה for doing so, at the centerמֶרְכָּז of this photographתַצלוּם,
96
337000
4000
והסיבה לכך, נמצאת במרכז התמונה
06:06
is Linusלינוס Paulingפאולינג. About sixשֵׁשׁ monthsחודשים before, he proposedמוּצָע
97
341000
3000
זהו ליינוס פאולינג. שישה חודשים קודם לכן, הוא הציע
06:09
the alphaאלפא helicalסלילי structureמִבְנֶה for proteinsחלבונים. And in doing so,
98
344000
4000
את המבנה הסלילי של החלבונים, ובזאת
06:13
he banishedגורש the man out on the right,
99
348000
2000
הוא הדיח את האיש שעומד מימין,
06:15
Sirאֲדוֹנִי Lawrenceלורנס Braggבראג, who was the Cavendishקאונדיש professorפּרוֹפֶסוֹר.
100
350000
3000
סר לורנס בראג, פרופסור במעבדת קבנדיש.
06:18
This is a photographתַצלוּם severalכַּמָה yearsשנים laterיותר מאוחר,
101
353000
2000
זוהי תמונה שצולמה לאחר כמה שנים,
06:20
when Braggבראג had causeגורם to smileחיוך.
102
355000
2000
כשלבראג היתה סיבה לחייך.
06:22
He certainlyבְּהֶחלֵט wasn'tלא היה smilingמחייך when I got there,
103
357000
2000
ללא ספק הוא לא חייך בתקופה שאני הגעתי,
06:24
because he was somewhatבמידה מסוימת humiliatedמוּשׁפָל by Paulingפאולינג gettingמקבל the alphaאלפא helixחֶלזוֹנִית,
104
359000
4000
כי הוא הושפל מגילוי המבנה הסלילי על ידי פאולינג,
06:28
and the Cambridgeקיימברידג ' people failingכושל because they weren'tלא היו chemistsכימאים.
105
363000
4000
ואנשי קמברידג' נכשלו כי הם לא היו כימאים.
06:32
And certainlyבְּהֶחלֵט, neitherלא זה ולא זה Crickקריק or I were chemistsכימאים,
106
367000
5000
וכמובן גם אני וקריק לא הינו כימאים,
06:37
so we triedניסה to buildלִבנוֹת a modelדֶגֶם. And he knewידע, Francisפרנסיס knewידע Wilkinsוילקינס.
107
372000
6000
אז ניסינו לבנות מודל. פרנסיס הכיר את וילקינס.
06:43
So Wilkinsוילקינס said he thought it was the helixחֶלזוֹנִית.
108
378000
2000
ווילקינס סבר שהמבנה הוא סלילי.
06:45
X-rayצילום רנטגן diagramתרשים, he thought was comparableניתן להשוות with the helixחֶלזוֹנִית.
109
380000
3000
הוא חשב שתמונת הרנטגן התאימה למבנה של סליל.
06:48
So we builtבנוי a three-strandedשלוש גדילים modelדֶגֶם.
110
383000
2000
אז בנינו מודל בעל שלושה סלילים.
06:50
The people from Londonלונדון cameבא up.
111
385000
2000
האנשים מלונדון הגיעו.
06:52
Wilkinsוילקינס and this collaboratorמְשַׁתֵף פְּעוּלָה, or possibleאפשרי collaboratorמְשַׁתֵף פְּעוּלָה,
112
387000
5000
וילקינס והקולגה שלו
06:57
Rosalindרוזלינד Franklinפרנקלין, cameבא up and sortסוג of laughedצחק at our modelדֶגֶם.
113
392000
3000
רוזאלינד פרנקלין, וגיחכו על המודל שלנו.
07:00
They said it was lousyמְחוּרבָּן, and it was.
114
395000
2000
הם אמרו שהוא מגוחך. והוא באמת היה.
07:02
So we were told to buildלִבנוֹת no more modelsמודלים; we were incompetentחֲסַר יְכוֹלֶת.
115
397000
5000
נאמר לנו לא לבנות מודלים יותר ושאנו לא כשירים לכך.
07:07
(Laughterצחוק)
116
402000
4000
(צחוק)
07:11
And so we didn't buildלִבנוֹת any modelsמודלים,
117
406000
2000
אז לא בנינו יותר מודלים,
07:13
and Francisפרנסיס sortסוג of continuedנמשך to work on proteinsחלבונים.
118
408000
3000
פרנסיס המשיך את עבודתו על חלבונים.
07:16
And basicallyבעיקרון, I did nothing. And -- exceptמלבד readלקרוא.
119
411000
6000
ואני לא עשיתי כלום חוץ מלקרוא.
07:22
You know, basicallyבעיקרון, readingקריאה is a good thing; you get factsעובדות.
120
417000
3000
ולקרוא זה דבר טוב כי אתה נחשף לעובדות.
07:25
And we keptשמר tellingאומר the people in Londonלונדון
121
420000
3000
המשכנו לומר לאנשים בלונדון
07:28
that Linusלינוס Pauling'sפאולינג going to moveמהלך \ לזוז \ לעבור on to DNAדנ"א.
122
423000
2000
שליינוס פאולינג עובר לחקור את הדנ"א.
07:30
If DNAדנ"א is that importantחָשׁוּב, Linusלינוס will know it.
123
425000
2000
ואם הדנ"א הוא כה חשוב, ליינוס ידע על כך.
07:32
He'llגֵיהִנוֹם buildלִבנוֹת a modelדֶגֶם, and then we're going to be scoopedגישש.
124
427000
2000
הוא יבנה מודל ויפרסם את זה לפנינו.
07:34
And, in factעוּבדָה, he'dהוא היה writtenכתוב the people in Londonלונדון:
125
429000
2000
ובאמת הוא כתב ללונדון:
07:36
Could he see theirשֶׁלָהֶם x-rayצילום רנטגן photographתַצלוּם?
126
431000
3000
אפשר לראות את צילום הרנטגן שלכם?
07:39
And they had the wisdomחוכמה to say "no." So he didn't have it.
127
434000
3000
והם היו חכמים מספיק לומר "לא". אז לא היה לו את הצילום.
07:42
But there was onesיחידות in the literatureסִפְרוּת.
128
437000
2000
אך היו אחרים בספרות.
07:44
Actuallyבעצם, Linusלינוס didn't look at them that carefullyבקפידה.
129
439000
2000
למעשה, ליינוס לא בחן אותם בקפידה.
07:46
But about, oh, 15 monthsחודשים after I got to Cambridgeקיימברידג ',
130
441000
6000
15 חודשים לאחר שהגעתי לקמברידג',
07:52
a rumorשְׁמוּעָה beganהחל to appearלְהוֹפִיעַ from Linusלינוס Pauling'sפאולינג sonבֵּן,
131
447000
3000
הגיעה שמועה מבנו של ליינוס פאולינג,
07:55
who was in Cambridgeקיימברידג ', that his fatherאַבָּא was now workingעובד on DNAדנ"א.
132
450000
4000
שהיה בקמברידג', שאביו עובד על הדנ"א.
07:59
And so, one day Peterפיטר cameבא in and he said he was Peterפיטר Paulingפאולינג,
133
454000
4000
ויום אחד פיטר פאולינג הגיע
08:03
and he gaveנתן me a copyעותק of his father'sשל אבא manuscriptsכתבי יד.
134
458000
2000
ונתן לי העתק מעבודתו של אביו.
08:05
And boyיֶלֶד, I was scaredמפוחד because I thought, you know, we mayמאי be scoopedגישש.
135
460000
6000
ממש פחדתי כי חשבתי שאולי גנבו מאיתנו.
08:11
I have nothing to do, no qualificationsכישורים for anything.
136
466000
3000
אין לי מה לעשות, ללא כישרון לשום דבר.
08:14
(Laughterצחוק)
137
469000
2000
(צחוק)
08:16
And so there was the paperעיתון, and he proposedמוּצָע a three-strandedשלוש גדילים structureמִבְנֶה.
138
471000
6000
בעבודה היה מודל של מבנה בעל שלוש שרשראות.
08:22
And I readלקרוא it, and it was just -- it was crapשְׁטוּיוֹת.
139
477000
2000
קראתי את זה וזה היה שטות.
08:24
(Laughterצחוק)
140
479000
5000
(צחוק)
08:29
So this was, you know, unexpectedבלתי צפוי from the world'sשל העולם --
141
484000
3000
זה היה ממש בלתי צפוי מאדם בעל שיעור...
08:32
(Laughterצחוק)
142
487000
2000
(צחוק)
08:34
-- and so, it was heldמוּחזָק togetherיַחַד by hydrogenמֵימָן bondsקשרים
143
489000
3000
הרצועות הוחזקו יחדיו על ידי קשרי מימן
08:37
betweenבֵּין phosphateפוֹספָט groupsקבוצות.
144
492000
2000
בין קבוצות זרחן.
08:39
Well, if the peakשִׂיא pHpH that cellsתאים have is around sevenשֶׁבַע,
145
494000
4000
וה-PH של תאים הוא סביב 7,
08:43
those hydrogenמֵימָן bondsקשרים couldn'tלא יכול existקיימים.
146
498000
3000
כך שקשרים כאלו לא יכולים להתקיים.
08:46
We rushedמיהרתי over to the chemistryכִּימִיָה departmentמַחלָקָה and said,
147
501000
2000
רצנו למחלקת כימיה ושאלנו
08:48
"Could Paulingפאולינג be right?" And Alexאלכס HustHust said, "No." So we were happyשַׂמֵחַ.
148
503000
6000
"הייתכן שפאולינג צודק?" ואלכס האסט אמר "לא", אז שמחנו.
08:54
(Laughterצחוק)
149
509000
2000
(צחוק)
08:56
And, you know, we were still in the gameמִשְׂחָק, but we were frightenedמבוהל
150
511000
3000
היינו עדיין במירוץ אך פחדנו
08:59
that somebodyמִישֶׁהוּ at Caltechקאלטק would tell Linusלינוס that he was wrongלא בסדר.
151
514000
4000
שמישהו מקלטק יאמר לליינוס שהוא טועה.
09:03
And so Braggבראג said, "Buildלִבנוֹת modelsמודלים."
152
518000
2000
אז בראג הורה לנו, "בנו מודלים".
09:05
And a monthחוֹדֶשׁ after we got the Paulingפאולינג manuscriptכְּתַב יָד --
153
520000
4000
כחודש לאחר שקיבלנו את עבודתו של פאולינג...
09:09
I should say I tookלקח the manuscriptכְּתַב יָד to Londonלונדון, and showedparagraphs the people.
154
524000
5000
רק אציין שלקחתי את העבודה להראותה בלונדון.
09:14
Well, I said, Linusלינוס was wrongלא בסדר and that we're still in the gameמִשְׂחָק
155
529000
3000
ואמרתי שליינוס טועה ואנו עדיין במשחק.
09:17
and that they should immediatelyמיד startהַתחָלָה buildingבִּניָן modelsמודלים.
156
532000
2000
ושהם צריכים מיד להתחיל לבנות מודלים.
09:19
But Wilkinsוילקינס said "no." Rosalindרוזלינד Franklinפרנקלין was leavingעֲזִיבָה in about two monthsחודשים,
157
534000
5000
אך ווילקינס אמר לא, ושרוזאלינד פרנקלין עוזבת בעוד כחודשיים,
09:24
and after she left he would startהַתחָלָה buildingבִּניָן modelsמודלים.
158
539000
3000
ולאחר מכן נתחיל לבנות מודלים.
09:27
And so I cameבא back with that newsחֲדָשׁוֹת to Cambridgeקיימברידג ',
159
542000
4000
חזרתי עם החדשות לקיימברידג',
09:31
and Braggבראג said, "Buildלִבנוֹת modelsמודלים."
160
546000
1000
ובראג אמר, "בנו מודלים".
09:32
Well, of courseקוּרס, I wanted to buildלִבנוֹת modelsמודלים.
161
547000
1000
אני כמובן רציתי בכך.
09:33
And there's a pictureתְמוּנָה of Rosalindרוזלינד. She really, you know,
162
548000
6000
בתמונה זו מופיעה רוזאלינד.
09:39
in one senseלָחוּשׁ she was a chemistכימאי,
163
554000
2000
מצד אחד היא היתה כימאית,
09:41
but really she would have been trainedמְאוּמָן --
164
556000
2000
אך היא הוכשרה...
09:43
she didn't know any organicאורגני chemistryכִּימִיָה or quantumקוונטי chemistryכִּימִיָה.
165
558000
3000
היא לא ממש ידעה כימיה אורגנית או קוונטית.
09:46
She was a crystallographerקריסטלוגרף.
166
561000
1000
היא עסקה בקריסטלוגרפיה.
09:47
And I think partחֵלֶק of the reasonסיבה she didn't want to buildלִבנוֹת modelsמודלים
167
562000
5000
ואני חושב שאחת הסיבות שהיא לא רצתה לבנות מודלים
09:52
was, she wasn'tלא היה a chemistכימאי, whereasואילו Paulingפאולינג was a chemistכימאי.
168
567000
3000
שהיא לא היתה כימאית, בעוד שפאולינג היה כימאי.
09:55
And so Crickקריק and I, you know, startedהתחיל buildingבִּניָן modelsמודלים,
169
570000
5000
אני וקריק התחלנו לבנות מודלים,
10:00
and I'd learnedמְלוּמָד a little chemistryכִּימִיָה, but not enoughמספיק.
170
575000
3000
למדתי קצת כימיה אך לא מספיק.
10:03
Well, we got the answerתשובה on the 28thה Februaryפברואר '53.
171
578000
4000
מצאנו את התשובה ב-28 לפברואר 1953.
10:07
And it was because of a ruleכְּלָל, whichאיזה, to me, is a very good ruleכְּלָל:
172
582000
4000
וזאת בזכות כלל, שבעיניי הוא כלל טוב מאוד:
10:11
Never be the brightestהבהיר ביותר personאדם in a roomחֶדֶר, and we weren'tלא היו.
173
586000
6000
אל תהיה האדם המבריק ביותר בסביבה, ואנו לא היינו.
10:17
We weren'tלא היו the bestהטוב ביותר chemistsכימאים in the roomחֶדֶר.
174
592000
2000
לא היינו הכימאים הטובים ביותר.
10:19
I wentהלך in and showedparagraphs them a pairingצִמוּד I'd doneבוצע,
175
594000
2000
באתי והראתי את הצמדים שעשיתי
10:21
and Jerryג'רי Donohueדונהיו -- he was a chemistכימאי -- he said, it's wrongלא בסדר.
176
596000
4000
לג'רי דונהיו שהיה כימאי, והוא אמר שזו טעות.
10:25
You've got -- the hydrogenמֵימָן atomsאטומים are in the wrongלא בסדר placeמקום.
177
600000
3000
אטומי המימן במקום הלא נכון.
10:28
I just put them down like they were in the booksספרים.
178
603000
3000
אני רק העתקתי את מיקומם מהספרות.
10:31
He said they were wrongלא בסדר.
179
606000
1000
והוא אמר שזו טעות.
10:32
So the nextהַבָּא day, you know, after I thought, "Well, he mightאולי be right."
180
607000
4000
למחרת חשבתי, "יתכן שהוא צודק"
10:36
So I changedהשתנה the locationsמיקומים, and then we foundמצאתי the baseבסיס pairingצִמוּד,
181
611000
4000
אז שיניתי את מיקומם ואז מצאנו את צמדי הבסיסים.
10:40
and Francisפרנסיס immediatelyמיד said the chainsשרשראות runלָרוּץ in absoluteמוּחלָט directionsכיוונים.
182
615000
3000
ומיד פרנסיס אמר שהשרשראות בכיוונים הפוכים לגמרי.
10:43
And we knewידע we were right.
183
618000
2000
וידענו שצדקנו.
10:45
So it was a prettyיפה, you know, it all happenedקרה in about two hoursשעות.
184
620000
7000
וכל זה קרה במשהו כמו שעתיים.
10:52
From nothing to thing.
185
627000
4000
משום דבר למשהו.
10:56
And we knewידע it was bigגָדוֹל because, you know, if you just put A nextהַבָּא to T
186
631000
5000
ידענו שזה ענק כי אם שמים A מול T
11:01
and G nextהַבָּא to C, you have a copyingהַעתָקָה mechanismמַנגָנוֹן.
187
636000
3000
ו-G מול C, יש מנגנון העתקה.
11:04
So we saw how geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע is carriedנשא.
188
639000
4000
ראינו איך נישא המידע הגנטי.
11:08
It's the orderלהזמין of the fourארבעה basesבסיסים.
189
643000
1000
על ידי ארבעה בסיסים.
11:09
So in a senseלָחוּשׁ, it is a sortסוג of digital-typeסוג דיגיטלי informationמֵידָע.
190
644000
4000
במידה מסויימת בצורה דיגיטלית.
11:13
And you copyעותק it by going from strand-separatingסטרנד-הפרדה.
191
648000
5000
וההעתקה היא על ידי הפרדת השרשראות.
11:18
So, you know, if it didn't work this way, you mightאולי as well believe it,
192
653000
8000
אם זה לא היה כך, אז האמנו בזה
11:26
because you didn't have any other schemeתָכְנִית.
193
661000
1000
כי לא היה לנו שום דבר אחר.
11:27
(Laughterצחוק)
194
662000
3000
(צחוק)
11:30
But that's not the way mostרוב scientistsמדענים think.
195
665000
3000
אך זו לא הדרך בה רוב המדענים חושבים.
11:33
Mostרוב scientistsמדענים are really ratherבמקום dullמשעמם.
196
668000
3000
רוב המדענים יאמרו
11:36
They said, we won'tרָגִיל think about it untilעד we know it's right.
197
671000
2000
לא נחשוב על זה אלא אם נדע שזה נכון.
11:38
But, you know, we thought, well, it's at leastהכי פחות 95 percentאָחוּז right or 99 percentאָחוּז right.
198
673000
6000
אך זה לפחות 95 או 99 אחוז נכון.
11:44
So think about it. The nextהַבָּא fiveחָמֵשׁ yearsשנים,
199
679000
4000
אז תחשבו על זה. בחמש שנים הבאות,
11:48
there were essentiallyלמעשה something like fiveחָמֵשׁ referencesהפניות
200
683000
2000
היו חמישה ציטוטים
11:50
to our work in "Natureטֶבַע" -- noneאף אחד.
201
685000
2000
מהעבודה שלנו בנייצ'ר- כלום.
11:53
And so we were left by ourselvesבְּעָצמֵנוּ,
202
688000
2000
אז נשארנו לבדנו,
11:55
and tryingמנסה to do the last partחֵלֶק of the trioשִׁלוּשׁ: how do you --
203
690000
5000
והמשכנו את העבודה-
12:00
what does this geneticגֵנֵטִי informationמֵידָע do?
204
695000
4000
מה הגנים הללו עושים?
12:04
It was prettyיפה obviousברור that it providedבתנאי the informationמֵידָע
205
699000
4000
זה היה ברור שהם מספקים את המידע לרנ"א,
12:08
to an RNAרנ"א moleculeמולקולה, and then how do you go from RNAרנ"א to proteinחֶלְבּוֹן?
206
703000
3000
אבל איך עוברים מרנ"א לחלבונים?
12:11
For about threeשְׁלוֹשָׁה yearsשנים we just -- I triedניסה to solveלִפְתוֹר the structureמִבְנֶה of RNAרנ"א.
207
706000
5000
כשלוש שנים ניסיתי לפתור את מבנה הרנ"א.
12:16
It didn't yieldתְשׁוּאָה. It didn't give good x-rayצילום רנטגן photographsתמונות.
208
711000
3000
אך לא הצלחתי. לא היו צילומי רנטגן טובים
12:19
I was decidedlyבהחלט unhappyאוּמלָל; a girlילדה didn't marryלְהִתְחַתֵן me.
209
714000
3000
הייתי מצוברח, בחורה לא התחתנה איתי.
12:22
It was really, you know, sortסוג of a shittyחרא time.
210
717000
3000
זו היתה תקופה רעה.
12:25
(Laughterצחוק)
211
720000
3000
(צחוק)
12:28
So there's a pictureתְמוּנָה of Francisפרנסיס and I before I metנפגש the girlילדה,
212
723000
4000
בתמונה זו: אני ופרנסיס לפני שהכרתי את הבחורה,
12:32
so I'm still looking happyשַׂמֵחַ.
213
727000
1000
אז אני עדיין שמח.
12:33
(Laughterצחוק)
214
728000
3000
(צחוק)
12:36
But there is what we did when we didn't know
215
731000
3000
מה שעשינו בזמן שלא ידענו כיצד להמשיך
12:39
where to go forwardקָדִימָה: we formedנוצר a clubמוֹעֲדוֹן and calledשקוראים לו it the RNAרנ"א Tieעניבה Clubמוֹעֲדוֹן.
216
734000
6000
זה להקים את "מועדון עניבות הרנ"א ".
12:45
Georgeג 'ורג' Gamowגאמוב, alsoגַם a great physicistפִיסִיקַאִי, he designedמְעוּצָב the tieעניבה.
217
740000
4000
גורג' גמוב, הפיסיקאי הגדול, עיצב את העניבה
12:49
He was one of the membersחברים. The questionשְׁאֵלָה was:
218
744000
3000
הוא היה חבר במועדון. השאלה היתה:
12:52
How do you go from a four-letterארבע אותיות codeקוד
219
747000
2000
איך עוברים מקוד בעל ארבע אותיות
12:54
to the 20-letter-מִכְתָב codeקוד of proteinsחלבונים?
220
749000
2000
לקוד בעל 20 אותיות של חלבונים?
12:56
Feynmanפיינמן was a memberחבר, and Tellerכַּספָּר, and friendsחברים of Gamowגאמוב.
221
751000
5000
פיינמן, טלר ואחרים היו גם חברים במועדון.
13:01
But that's the only -- no, we were only photographedצולם twiceפעמיים.
222
756000
6000
הצטלמנו רק פעמיים.
13:07
And on bothשניהם occasionsאירועים, you know, one of us was missingחָסֵר the tieעניבה.
223
762000
3000
ובשני המקרים לאחד מאיתנו חסרה עניבה.
13:10
There's Francisפרנסיס up on the upperעֶלִיוֹן right,
224
765000
3000
פרנסיס בקצה הימני העליון,
13:13
and Alexאלכס Richעָשִׁיר -- the M.D.-turned-crystallographer- קריסטלוגרף -- is nextהַבָּא to me.
225
768000
5000
ואלכס ריץ' לידי.
13:18
This was takenנלקח in Cambridgeקיימברידג ' in Septemberסֶפּטֶמבֶּר of 1955.
226
773000
4000
זה היה בקיימברידג' בספטמבר 1955.
13:22
And I'm smilingמחייך, sortסוג of forcedכָּפוּי, I think,
227
777000
6000
אני עם חיוך מאולץ-
13:28
because the girlילדה I had, boyיֶלֶד, she was goneנעלם.
228
783000
3000
מפני שהבחורה כבר עזבה.
13:31
(Laughterצחוק)
229
786000
4000
(צחוק)
13:35
And so I didn't really get happyשַׂמֵחַ untilעד 1960,
230
790000
5000
לא הייתי מאושר עד 1960,
13:40
because then we foundמצאתי out, basicallyבעיקרון, you know,
231
795000
4000
כי אז גילינו
13:44
that there are threeשְׁלוֹשָׁה formsטפסים of RNAרנ"א.
232
799000
2000
שיש שלושה סוגים של רנ"א.
13:46
And we knewידע, basicallyבעיקרון, DNAדנ"א providesמספק the informationמֵידָע for RNAרנ"א.
233
801000
3000
והדנ"א מספק מידע לרנ"א,
13:49
RNAרנ"א providesמספק the informationמֵידָע for proteinחֶלְבּוֹן.
234
804000
2000
והרנ"א מספק מידע לחלבונים.
13:51
And that let Marshallמרשל Nirenbergנירנברג, you know, take RNAרנ"א -- syntheticמְלָאכוּתִי RNAרנ"א --
235
806000
5000
אז מרשל נורנברג יצר רנ"א סינטתי,
13:56
put it in a systemמערכת makingהֲכָנָה proteinחֶלְבּוֹן. He madeעָשׂוּי polyphenylalanineפוליפנילנין,
236
811000
6000
שם אותו במערכת ויצר חלבון. פוליפנילאלנין.
14:02
polyphenylalanineפוליפנילנין. So that's the first crackingהִסָדְקוּת of the geneticגֵנֵטִי codeקוד,
237
817000
8000
זה היה הפיצוח הראשון של הקוד הגנטי,
14:10
and it was all over by 1966.
238
825000
2000
שהסתיים עד 1966.
14:12
So there, that's what Chrisכריס wanted me to do, it was --
239
827000
3000
אז זה מה שהתבקשתי לומר היום.
14:15
so what happenedקרה sinceמאז then?
240
830000
4000
מה קרה מאז?
14:19
Well, at that time -- I should go back.
241
834000
3000
אלך אחורה מעט.
14:22
When we foundמצאתי the structureמִבְנֶה of DNAדנ"א, I gaveנתן my first talk
242
837000
5000
כשמצאנו את מבנה הדנ"א, הרצאתי לראשונה
14:27
at Coldקַר Springאביב Harborנמל. The physicistפִיסִיקַאִי, Leoמַזַל אַריֵה Szilardסילארד,
243
842000
3000
בקולד ספרינג. הפיסיקאי ליאו סילארד,
14:30
he lookedהביט at me and said, "Are you going to patentפָּטֶנט this?"
244
845000
3000
שאל אותי, "אתם מוציאים פטנט על הגילוי?"
14:33
And -- but he knewידע patentפָּטֶנט lawחוֹק, and that we couldn'tלא יכול patentפָּטֶנט it,
245
848000
5000
אך הוא הכיר את חוק הפטנטים ושהתשובה היא לא,
14:38
because you couldn'tלא יכול. No use for it.
246
853000
2000
כי לא היה בזה שימוש.
14:40
(Laughterצחוק)
247
855000
2000
(צחוק)
14:42
And so DNAדנ"א didn't becomeהפכו a usefulמוֹעִיל moleculeמולקולה,
248
857000
4000
הדנ"א לא היה יעיל,
14:46
and the lawyersעורכי דין didn't enterלהיכנס into the equationמשוואה untilעד 1973,
249
861000
5000
ועורכי הדין לא נכנסו למשוואה עד 1973,
14:51
20 yearsשנים laterיותר מאוחר, when Boyerבוייר and Cohenכּוֹהֵן in Sanברג Franciscoפרנסיסקו
250
866000
5000
עשרים שנה לאחר מכן, כבויאר וכהן מסן פרנסיסקו וסטנפורד
14:56
and Stanfordסטנפורד cameבא up with theirשֶׁלָהֶם methodשִׁיטָה of recombinantרקומביננטי DNAדנ"א,
251
871000
2000
הגיעו עם שיטת שיחלוף הדנ"א,
14:58
and Stanfordסטנפורד patentedפטנט it and madeעָשׂוּי a lot of moneyכֶּסֶף.
252
873000
3000
הוציאו פטנט ועשו הרבה כסף.
15:01
At leastהכי פחות they patentedפטנט something
253
876000
1000
לפחות הם הוציאו פטנט למשהו
15:02
whichאיזה, you know, could do usefulמוֹעִיל things.
254
877000
3000
שיהיה מועיל.
15:05
And then, they learnedמְלוּמָד how to readלקרוא the lettersאותיות for the codeקוד.
255
880000
3000
ואז הם למדו איך לקרוא את האותיות של הקוד,
15:08
And, boomבּוּם, we'veיש לנו, you know, had a biotechביוטכנולוגיה industryתַעֲשִׂיָה. And,
256
883000
5000
ובבת אחת קיבלנו את תעשיית הביו-טכנולוגיה.
15:13
but we were still a long waysדרכים from, you know,
257
888000
7000
אך היינו עוד דרך ארוכה
15:20
answeringעונה a questionשְׁאֵלָה whichאיזה sortסוג of dominatedנשלט my childhoodיַלדוּת,
258
895000
2000
מלענות על שאלת ילדות שלי-
15:22
whichאיזה is: How do you nature-nurtureטבע טבעי?
259
897000
5000
שאלת הגנטיקה מול הסביבה.
15:27
And so I'll go on. I'm alreadyכְּבָר out of time,
260
902000
4000
כבר אוזל לנו הזמן.
15:31
but this is Michaelמיכאל Wiglerויגלר, a very, very cleverחכם mathematicianמתמטיקאי
261
906000
3000
בתמונה: מייקל וויגלר, מתמטיקאי מוכשר מאוד
15:34
turnedפנה physicistפִיסִיקַאִי. And he developedמפותח a techniqueטֶכנִיקָה
262
909000
3000
שהפך לפיסיקאי, ופיתח טכניקה
15:37
whichאיזה essentiallyלמעשה will let us look at sampleלִטעוֹם DNAדנ"א
263
912000
4000
שאפשרה לנו לראות דוגמא של דנ"א
15:41
and, eventuallyבסופו של דבר, a millionמִילִיוֹן spotsכתמים alongלְאוֹרֶך it.
264
916000
2000
ולבסוף מיליוני דוגמאות.
15:43
There's a chipשְׁבָב there, a conventionalמוּסכָּם one. Then there's one
265
918000
3000
הנה שבב סטנדרטי. וכאן אחד
15:46
madeעָשׂוּי by a photolithographyפוטוליטוגרפיה by a companyחֶברָה in Madisonמדיסון
266
921000
3000
שפותח על ידי חברת מדיסון
15:49
calledשקוראים לו NimbleGenנימבלגן, whichאיזה is way aheadקָדִימָה of Affymetrixאפימטריקס.
267
924000
5000
שנקרא נימבלגין.
15:54
And we use theirשֶׁלָהֶם techniqueטֶכנִיקָה.
268
929000
2000
ואנו משתמשים בטכניקה שלהם
15:56
And what you can do is sortסוג of compareלְהַשְׁווֹת DNAדנ"א of normalנוֹרמָלִי segssegs versusנגד cancerמחלת הסרטן.
269
931000
5000
ומשווים בין דנ"א נורמלי לזה של תאי סרטן.
16:01
And you can see on the topחלק עליון
270
936000
4000
ואפשר לראות
16:05
that cancersסרטן whichאיזה are badרַע showלְהַצִיג insertionsהוספות or deletionsמחיקות.
271
940000
5000
שבסרטנים אגרסיבים יש שינויים.
16:10
So the DNAדנ"א is really badlyרע muckedמרופט up,
272
945000
3000
והדנ"א בהם פגום מאוד.
16:13
whereasואילו if you have a chanceהִזדַמְנוּת of survivingשורד,
273
948000
2000
אצל חולים ששורדים סרטן,
16:15
the DNAדנ"א isn't so muckedמרופט up.
274
950000
2000
הדנ"א פגום פחות.
16:17
So we think that this will eventuallyבסופו של דבר leadעוֹפֶרֶת to what we call
275
952000
3000
ואנו חושבים שזה יוביל בסופו של דבר
16:20
"DNAדנ"א biopsiesביופסיות." Before you get treatedטופל for cancerמחלת הסרטן,
276
955000
4000
ל"ביופסית דנ"א". לפני שתחילים את הטיפול בסרטן,
16:24
you should really look at this techniqueטֶכנִיקָה,
277
959000
2000
נסתכל על הדנ"א בעזרת הטכניקה הזו,
16:26
and get a feelingמַרגִישׁ of the faceפָּנִים of the enemyאוֹיֵב.
278
961000
3000
כדי לראות את פני האויב.
16:29
It's not a -- it's only a partialחלקי look, but it's a --
279
964000
3000
אמנם תתקבל תמונה חלקית בלבד,
16:32
I think it's going to be very, very usefulמוֹעִיל.
280
967000
3000
אך אני חושב שזה יהיה מאוד מועיל.
16:35
So, we startedהתחיל with breastשד cancerמחלת הסרטן
281
970000
2000
התחלנו עם סרטן השד
16:37
because there's lots of moneyכֶּסֶף for it, no governmentמֶמְשָׁלָה moneyכֶּסֶף.
282
972000
3000
כי יש לכך מימון חוץ ממשלתי רב
16:40
And now I have a sortסוג of vestedמוּשׁקָע interestריבית:
283
975000
4000
ויש לי עניין מיוחד
16:44
I want to do it for prostateבלוטת הערמונית cancerמחלת הסרטן. So, you know,
284
979000
2000
בסרטן הערמונית.
16:46
you aren'tלא treatedטופל if it's not dangerousמְסוּכָּן.
285
981000
3000
אתה לא תטופל אם זה לא מסוכן.
16:49
But Wiglerויגלר, besidesחוץ מזה looking at cancerמחלת הסרטן cellsתאים, lookedהביט at normalנוֹרמָלִי cellsתאים,
286
984000
6000
וויגלר הביט על תאים רגילים, לא רק תאי סרטן,
16:55
and madeעָשׂוּי a really sortסוג of surprisingמַפתִיעַ observationתַצְפִּית.
287
990000
3000
וגילה דבר מעניין.
16:58
Whichאיזה is, all of us have about 10 placesמקומות in our genomeגנום
288
993000
4000
לכל אחד מאיתנו יש לפחות 10 מקומות בגנום
17:02
where we'veיש לנו lostאבד a geneגֵן or gainedזכה anotherאַחֵר one.
289
997000
2000
שבהם איבדנו או רכשנו גן.
17:05
So we're sortסוג of all imperfectלֹא מוּשׁלָם. And the questionשְׁאֵלָה is well,
290
1000000
6000
אז אף אחד לא מושלם. וכנראה
17:11
if we're around here, you know,
291
1006000
2000
אם אנחנו עדיין כאן,
17:13
these little lossesאֲבֵדוֹת or gainsרווח mightאולי not be too badרַע.
292
1008000
3000
אז השינויים הללו לא נוראיים במיוחד.
17:16
But if these deletionsמחיקות or amplificationsהגברה occurredהתרחש in the wrongלא בסדר geneגֵן,
293
1011000
5000
אך אם השינויים יהיו בגנים הלא נכונים
17:21
maybe we'llטוֹב feel sickחוֹלֶה.
294
1016000
1000
אולי נחלה.
17:22
So the first diseaseמַחֲלָה he lookedהביט at is autismאוֹטִיזְם.
295
1017000
4000
והמחלה הראשונה שהבטנו עליה היתה אוטיזם.
17:26
And the reasonסיבה we lookedהביט at autismאוֹטִיזְם is we had the moneyכֶּסֶף to do it.
296
1021000
5000
כי היה לנו תקציב לכך.
17:31
Looking at an individualאִישִׁי is about 3,000 dollarsדולר. And the parentהוֹרֶה of a childיֶלֶד
297
1026000
5000
להביט על אדם אחד עולה כ-3000 דולר.
17:36
with Asperger'sשל אספרגר diseaseמַחֲלָה, the high-intelligenceאינטליגנציה גבוהה autismאוֹטִיזְם,
298
1031000
2000
הורים של לילד הלוקה בתסמונת אספרגר, סוג של אוטיזם,
17:38
had sentנשלח his thing to a conventionalמוּסכָּם companyחֶברָה; they didn't do it.
299
1033000
5000
שלחו דגימה למעבדה קונבנציונאלית שלא הצליחה
17:43
Couldn'tלא יכולתי do it by conventionalמוּסכָּם geneticsגנטיקה, but just scanningסריקה it
300
1038000
3000
על ידי גנטיקה רגילה, וכשסרקנו אותה
17:46
we beganהחל to find genesגנים for autismאוֹטִיזְם.
301
1041000
3000
מצאנו גנים לאוטיזם.
17:49
And you can see here, there are a lot of them.
302
1044000
4000
יש רבים.
17:53
So a lot of autisticאוֹטִיסטִי kidsילדים are autisticאוֹטִיסטִי
303
1048000
4000
אז הרבה ילדים אוטיסטים
17:57
because they just lostאבד a bigגָדוֹל pieceלְחַבֵּר of DNAדנ"א.
304
1052000
2000
חולים במחלה כי חסר להם חלק גדול מהדנ"א.
17:59
I mean, bigגָדוֹל pieceלְחַבֵּר at the molecularמולקולרי levelרָמָה.
305
1054000
2000
ברמה מולקולרית.
18:01
We saw one autisticאוֹטִיסטִי kidיֶלֶד,
306
1056000
2000
ראינו אוטיסט אחד
18:03
about fiveחָמֵשׁ millionמִילִיוֹן basesבסיסים just missingחָסֵר from one of his chromosomesכרומוזומים.
307
1058000
3000
שחסרו לו חמישה מיליון בסיסים מאחד מהכרומוזומים.
18:06
We haven'tלא yetעדיין lookedהביט at the parentsהורים, but the parentsהורים probablyכנראה
308
1061000
3000
לא בדקנו את ההורים, אך כנראה
18:09
don't have that lossהֶפסֵד, or they wouldn'tלא be parentsהורים.
309
1064000
3000
שלהורים לא חסר, אחרת הם לא היו הורים.
18:12
Now, so, our autismאוֹטִיזְם studyלימוד is just beginningהתחלה. We got threeשְׁלוֹשָׁה millionמִילִיוֹן dollarsדולר.
310
1067000
7000
אנו רק בתחילת המחקר וקיבלנו 3 מיליון דולר.
18:19
I think it will costעֲלוּת at leastהכי פחות 10 to 20 before you'dהיית רוצה be in a positionעמדה
311
1074000
4000
אני חושב שזה יעלה 10-20 מיליון בטרם
18:23
to help parentsהורים who'veמי had an autisticאוֹטִיסטִי childיֶלֶד,
312
1078000
3000
נוכל לעזור להורים שיש להם ילד אוטיסט,
18:26
or think they mayמאי have an autisticאוֹטִיסטִי childיֶלֶד,
313
1081000
2000
או חושבים שאולי יהיה להם ילד אוטיסט,
18:28
and can we spotלְזַהוֹת the differenceהֶבדֵל?
314
1083000
2000
והאם נוכל להבחין בהבדל?
18:30
So this sameאותו techniqueטֶכנִיקָה should probablyכנראה look at all.
315
1085000
3000
הטכניקה הזו תאפשר לנו להביט על כולם.
18:33
It's a wonderfulנִפלָא way to find genesגנים.
316
1088000
4000
דרך נפלאה למצוא גנים.
18:37
And so, I'll concludeלְהַסִיק by sayingפִּתגָם
317
1092000
2000
ולסיום
18:39
we'veיש לנו lookedהביט at 20 people with schizophreniaסכִיזוֹפרֶנִיָה.
318
1094000
2000
הבטנו בעשרים חולי סכיזופרניה.
18:41
And we thought we'dלהתחתן probablyכנראה have to look at severalכַּמָה hundredמֵאָה
319
1096000
4000
וחשבנו שנצטרך להביט במאות
18:45
before we got the pictureתְמוּנָה. But as you can see,
320
1100000
2000
לפני שראה את כל התמונה. אך כמו שאתם רואים,
18:47
there's sevenשֶׁבַע out of 20 had a changeשינוי whichאיזה was very highגָבוֹהַ.
321
1102000
4000
לשבעה מתוך העשרים היה שינוי מאוד גדול.
18:51
And yetעדיין, in the controlsשולטת there were threeשְׁלוֹשָׁה.
322
1106000
3000
ובקבוצת הביקורת רק לשלושה.
18:54
So what's the meaningמַשְׁמָעוּת of the controlsשולטת?
323
1109000
2000
מה המשמעות של קבוצת ביקורת?
18:56
Were they crazyמְטוּרָף alsoגַם, and we didn't know it?
324
1111000
2000
האם גם הם "משוגעים" ולא ידענו זאת?
18:58
Or, you know, were they normalנוֹרמָלִי? I would guessלְנַחֵשׁ they're normalנוֹרמָלִי.
325
1113000
4000
או שהם היו "נורמלים"? להערכתי הם "נורמלים".
19:02
And what we think in schizophreniaסכִיזוֹפרֶנִיָה is there are genesגנים of predisposureנות,
326
1117000
7000
אנו חושבים שבסכיזופרניה ישנם גנים לנטייה,
19:09
and whetherהאם this is one that predisposesלתשומת --
327
1124000
6000
ואם זהו הגן שמעניק את הנטייה
19:15
and then there's only a sub-segmentתת-קטע of the populationאוּכְלוֹסִיָה
328
1130000
4000
אז רק לחלק מהאוכלוסיה
19:19
that's capableבעל יכולת of beingלהיות schizophrenicסכיזופרני.
329
1134000
2000
יש יכולת לפתח סכיזופרניה.
19:21
Now, we don't have really any evidenceעֵדוּת of it,
330
1136000
4000
אין לנו עדות לכך,
19:25
but I think, to give you a hypothesisהַשׁעָרָה, the bestהטוב ביותר guessלְנַחֵשׁ
331
1140000
5000
אבל אם אשער אז
19:30
is that if you're left-handedשמאלי, you're proneנוֹטֶה to schizophreniaסכִיזוֹפרֶנִיָה.
332
1145000
6000
לשמאליים יש נטייה לסכיזופרניה.
19:36
30 percentאָחוּז of schizophrenicסכיזופרני people are left-handedשמאלי,
333
1151000
3000
שלושים אחוז מהסכיזופרניים הם שמאליים.
19:39
and schizophreniaסכִיזוֹפרֶנִיָה has a very funnyמצחיק geneticsגנטיקה,
334
1154000
3000
יש למחלה גנטיקה מצחיקה.
19:42
whichאיזה meansאומר 60 percentאָחוּז of the people are geneticallyמבחינה גנטית left-handedשמאלי,
335
1157000
4000
שישים אחוז מהחולים הם שמאליים גנטית,
19:46
but only halfחֲצִי of it showedparagraphs. I don't have the time to say.
336
1161000
3000
אך רק חצי מהם יראו זאת. אין לי זמן...
19:49
Now, some people who think they're right-handedימני
337
1164000
3000
חלק ממי שחושב שהוא ימני
19:52
are geneticallyמבחינה גנטית left-handedשמאלי. OK. I'm just sayingפִּתגָם that, if you think,
338
1167000
6000
הוא שמאלי גנטית. אז מי שחושב
19:58
oh, I don't carryלשאת a left-handedשמאלי geneגֵן so thereforeלכן my, you know,
339
1173000
4000
אני לא נושא את הגנים לסכיזופרניה כי אני לא שמאלי,
20:02
childrenיְלָדִים won'tרָגִיל be at riskלְהִסְתָכֵּן of schizophreniaסכִיזוֹפרֶנִיָה. You mightאולי. OK?
340
1177000
3000
אז ילדיי לא בסיכון. אז יתכן שכן. הבנתם?
20:05
(Laughterצחוק)
341
1180000
3000
(צחוק)
20:08
So it's, to me, an extraordinarilyבאופן יוצא דופן excitingמְרַגֵשׁ time.
342
1183000
3000
אז זוהי תקופה מעניינת ביותר בשבילי.
20:11
We oughtצריך to be ableיכול to find the geneגֵן for bipolarדו קוטבית;
343
1186000
2000
התחייבנו למצוא את הגנים להפרעה דו-קוטבית,
20:13
there's a relationshipמערכת יחסים.
344
1188000
1000
ויש קשר.
20:14
And if I had enoughמספיק moneyכֶּסֶף, we'dלהתחתן find them all this yearשָׁנָה.
345
1189000
4000
ואם יהיה לנו מספיק כסף, נעשה זאת עוד השנה.
20:18
I thank you.
346
1193000
1000
תודה.
Translated by Oran Tzuman
Reviewed by Uri Yaffe

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
James Watson - Biologist, Nobel laureate
Nobel laureate James Watson took part in one of the most important scientific breakthroughs of the 20th century: the discovery of the structure of DNA. More than 50 years later, he continues to investigate biology's deepest secrets.

Why you should listen

James Watson has led a long, remarkable life, starting at age 12, when he was one of radio's high-IQ Quiz Kids. By age 15, he had enrolled in the University of Chicago, and by 25, working with Francis Crick (and drawing, controversially, on the research of Maurice Wilkins and Rosalind Franklin), he had made the discovery that would eventually win the three men the Nobel Prize.

Watson and Crick's 1953 discovery of DNA's double-helix structure paved the way for the astounding breakthroughs in genetics and medicine that marked the second half of the 20th century. And Watson's classic 1968 memoir of the discovery, The Double Helix, changed the way the public perceives scientists, thanks to its candid account of the personality conflicts on the project.

From 1988 to 1994, he ran the Human Genome Project. His current passion is the quest to identify genetic bases for major illnesses; in 2007 he put his fully sequenced genome online, the second person to do so, in an effort to encourage personalized medicine and early detection and prevention of diseases. 

More profile about the speaker
James Watson | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

Privacy Policy

Developer's Blog

Buy Me A Coffee