TED2005
James Watson: How we discovered DNA
ג'יימס ווטסון מספר על תגלית הדנ"א
Filmed:
Readability: 3.9
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.
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. Full bio
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 podium, so I'm a bit scared.
0
0
3000
ובכן, ציפיתי שיהיה דוכן אז אני קצת חושש.
00:28
(Laughter)
1
3000
3000
(צחוק)
00:31
Chris asked me to tell again how we found the structure of DNA.
2
6000
3000
כריס ביקש ממני לספר שוב איך מצאנו את מבנה ה-DNA.
00:34
And since, you know, I follow his orders, I'll do it.
3
9000
3000
הואיל ואני מבצע פקודות אעשה את זה.
00:37
But it slightly bores me.
4
12000
2000
אך זה קצת משעמם אותי.
00:39
(Laughter)
5
14000
2000
(צחוק)
00:41
And, you know, I wrote a book. So I'll say something --
6
16000
5000
כתבתי ספר.
00:46
(Laughter)
7
21000
2000
(צחוק)
00:48
-- I'll say a little about, you know, how the discovery was made,
8
23000
3000
אספר בקצרה על דרך מציאת התגלית,
00:51
and why Francis and I found it.
9
26000
2000
ומדוע פרנסיס ואני מצאנו אותה.
00:53
And then, I hope maybe I have at least five minutes to say
10
28000
4000
ואני מקווה שיהיו לי חמש דקות לומר
00:57
what makes me tick now.
11
32000
4000
מה אני עושה בימים אלו.
01:01
In back of me is a picture of me when I was 17.
12
36000
5000
בתמונה זו אני בן 17.
01:06
I was at the University of Chicago, in my third year,
13
41000
3000
הייתי בשנה השלישית באוניברסיטת שיקגו,
01:09
and I was in my third year because the University of Chicago
14
44000
6000
מפני שלאוניברסיטת שיקגו
01:15
let you in after two years of high school.
15
50000
2000
ניתן להתקבל לאחר שנתיים בלבד בבי"ס תיכון.
01:17
So you -- it was fun to get away from high school -- (Laughter) --
16
52000
6000
היה כיף לצאת מהתיכון.
01:23
because I was very small, and I was no good in sports,
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 background -- my father was, you know,
19
62000
6000
אציין שהרקע שלי - אבי היה
01:33
raised to be an Episcopalian and Republican,
20
68000
2000
רפובליקני ואנגליקני
01:35
but after one year of college, he became an atheist and a Democrat.
21
70000
5000
ולאחר שנה בקולג' הפך להיות דמוקרט ואתאיסט.
01:40
(Laughter)
22
75000
3000
(צחוק)
01:43
And my mother was Irish Catholic,
23
78000
2000
אימי היתה קתולית-אירית,
01:45
and -- but she didn't take religion too seriously.
24
80000
5000
אך לא לקחה את הדת ברצינות רבה
01:50
And by the age of 11, I was no longer going to Sunday Mass,
25
85000
4000
ועד גיל 11 כבר לא השתתפתי במיסות יום ראשון,
01:54
and going on birdwatching walks with my father.
26
89000
4000
אלא הלכתי עם אבי להתבונן בציפורים.
01:58
So early on, I heard of Charles Darwin.
27
93000
4000
ודי מוקדם שמעתי על צ'ארלס דרווין
02:02
I guess, you know, he was the big hero.
28
97000
3000
ושהוא היה גיבור גדול
02:05
And, you know, you understand life as it now exists through evolution.
29
100000
6000
כי אנו מבינים שהחיים כיום התפתחו בדרך האבולוציה.
02:11
And at the University of Chicago I was a zoology major,
30
106000
4000
ובאוניברסיטת שיקגו למדתי זאולוגיה.
02:15
and thought I would end up, you know, if I was bright enough,
31
110000
3000
וחשבתי שאם אהיה נבון מספיק
02:18
maybe getting a Ph.D. from Cornell in ornithology.
32
113000
5000
אולי אוכל לקבל דוקטורט בחקר העופות מאוניברסיטת קורנל.
02:23
Then, in the Chicago paper, there was a review of a book
33
118000
6000
ואז הופיעה בעיתון של שיקגו סקירה של ספר
02:29
called "What is Life?" by the great physicist, Schrodinger.
34
124000
4000
בשם "מהם החיים" מאת הפיסיקאי הדגול שרדינגר.
02:33
And that, of course, had been a question I wanted to know.
35
128000
3000
וכמובן שרציתי לדעת את התשובה.
02:36
You know, Darwin explained life after it got started,
36
131000
3000
דרווין הסביר את החיים לאחר שהחלו,
02:39
but what was the essence of life?
37
134000
2000
אך מהי מהות החיים עצמם?
02:41
And Schrodinger said the essence was information
38
136000
4000
ושרדינגר אמר שהמהות היא אינפורמציה
02:45
present in our chromosomes, and it had to be present
39
140000
4000
הקיימת על הכרומוזומים שלנו, וחייבת להמצא
02:49
on a molecule. I'd never really thought of molecules before.
40
144000
6000
על מולקולה. עד אז אף פעם לא חשבתי על מולקולות.
02:55
You know chromosomes, but this was a molecule,
41
150000
4000
כרומוזומים הם מולקולות,
02:59
and somehow all the information was probably present
42
154000
3000
ובדרך כלשהי כל האינפורמציה קיימת
03:02
in some digital form. And there was the big question
43
157000
4000
באיזושהי צורה דיגיטלית. והשאלה הגדולה
03:06
of, how did you copy the information?
44
161000
2000
היתה איך מעתיקים את האינפורמציה?
03:08
So that was the book. And so, from that moment on,
45
163000
5000
אז זה היה הספר. מרגע זה ואילך
03:13
I wanted to be a geneticist --
46
168000
5000
רציתי להיות גנטיקאי,
03:18
understand the gene and, through that, understand life.
47
173000
2000
להבין את הגנים ודרכם להבין את החיים.
03:20
So I had, you know, a hero at a distance.
48
175000
5000
היה לי גיבור אחד,
03:25
It wasn't a baseball player; it was Linus Pauling.
49
180000
2000
לא שחקן בייסבול, אלא ליינוס פאולינג.
03:27
And so I applied to Caltech and they turned me down.
50
182000
6000
ניסיתי להתקבל לקלטק אך הם דחו אותי.
03:33
(Laughter)
51
188000
2000
(צחוק)
03:35
So I went to Indiana,
52
190000
1000
אז נסעתי לאינדיאנה
03:36
which was actually as good as Caltech in genetics,
53
191000
3000
שהיתה טובה לפחות כמו קלטק בגנטיקה,
03:39
and besides, they had a really good basketball team. (Laughter)
54
194000
4000
וחוץ מזה היתה להם קבוצת כדורסל מצויינת,
03:43
So I had a really quite happy life at Indiana.
55
198000
3000
אז ממש נהנתי שם.
03:46
And it was at Indiana I got the impression
56
201000
3000
ובאינדיאנה קיבלתי את הרושם
03:49
that, you know, the gene was likely to be DNA.
57
204000
2000
שהגן הוא כנראה דנ"א.
03:51
And so when I got my Ph.D., I should go and search for DNA.
58
206000
4000
וכשקיבלתי את הדוקטורט יצאתי לחקור את הדנ"א.
03:55
So I first went to Copenhagen because I thought, well,
59
210000
6000
ראשית נסעתי לקופנהגן, חשבתי שאולי
04:01
maybe I could become a biochemist,
60
216000
1000
אוכל להיות ביוכימאי.
04:02
but I discovered biochemistry was very boring.
61
217000
3000
אך גיליתי שביוכימיה די משעממת.
04:05
It wasn't going anywhere toward, you know, saying what the gene was;
62
220000
4000
היא לא התקדמה לכיוון של גילוי הגן.
04:09
it was just nuclear science. And oh, that's the book, little book.
63
224000
4000
היא היתה רק מחקר גרעיני... זהו הספר.
04:13
You can read it in about two hours.
64
228000
2000
אפשר לסיים אותו בשעתיים.
04:15
And -- but then I went to a meeting in Italy.
65
230000
4000
אך אז, כשנסעתי לכנס באיטליה
04:19
And there was an unexpected speaker who wasn't on the program,
66
234000
5000
נאם מישהו שלא היה בתוכנית,
04:24
and he talked about DNA.
67
239000
2000
והוא דיבר על הדנ"א.
04:26
And this was Maurice Wilkins. He was trained as a physicist,
68
241000
3000
זה היה מוריץ וילקינס. הוא היה פיסיקאי,
04:29
and after the war he wanted to do biophysics, and he picked DNA
69
244000
4000
ולאחר מלח"ע ה-II הוא בחר בחקר הדנ"א
04:33
because DNA had been determined at the Rockefeller Institute
70
248000
3000
כי הדנ"א התברר על ידי מוסד רוקפלר
04:36
to possibly be the genetic molecules on the chromosomes.
71
251000
4000
כמולקולה הגנטית שבכרומוזומים.
04:40
Most people believed it was proteins.
72
255000
1000
רוב האנשים חשבו שהיא חלבון.
04:41
But Wilkins, you know, thought DNA was the best bet,
73
256000
4000
אך וילקינס חשב שהדנ"א הוא ההימור הטוב ביותר.
04:45
and he showed this x-ray photograph.
74
260000
4000
והוא הראה את תמונת הרנטגן הזו.
04:49
Sort of crystalline. So DNA had a structure,
75
264000
4000
סוג של גביש. אז לדנ"א יש מבנה,
04:53
even though it owed it to probably different molecules
76
268000
3000
למרות שככל הנראה ישנם מולקולות שונות
04:56
carrying different sets of instructions.
77
271000
2000
שנושאות הוראות שונות.
04:58
So there was something universal about the DNA molecule.
78
273000
2000
אז יש משהו אוניברסלי בדנ"א.
05:00
So I wanted to work with him, but he didn't want a former birdwatcher,
79
275000
5000
רציתי לעבוד איתו אך הוא לא היה מעוניין בצפר כמוני,
05:05
and I ended up in Cambridge, England.
80
280000
1000
אז לבסוף נחתתי בקמברידג' אנגליה.
05:06
So I went to Cambridge,
81
281000
2000
נסעתי לקמברידג'
05:08
because it was really the best place in the world then
82
283000
3000
כי הוא היה אז המקום הטוב בעולם
05:11
for x-ray crystallography. And x-ray crystallography is now a subject
83
286000
4000
לצילומי קריסטלוגרפיה. כיום קריסטלוגרפיה היא באחריות
05:15
in, you know, chemistry departments.
84
290000
2000
מחלקות הכימיה.
05:17
I mean, in those days it was the domain of the physicists.
85
292000
3000
אך אז היא היתה נחלתם של הפיסיקאים.
05:20
So the best place for x-ray crystallography
86
295000
4000
אז המקום הטוב ביותר לקריסטלוגרפיה
05:24
was at the Cavendish Laboratory at Cambridge.
87
299000
3000
היה מעבדת קבנדיש בקמברידג'.
05:27
And there I met Francis Crick.
88
302000
6000
שם הכרתי את פרנסיס קריק.
05:33
I went there without knowing him. He was 35. I was 23.
89
308000
3000
לא הכרתי אותו לפני כן. הוא היה בן 35 ואני 23.
05:36
And within a day, we had decided that
90
311000
5000
ובתוך יום החלטנו
05:41
maybe we could take a shortcut to finding the structure of DNA.
91
316000
5000
לקצר את הדרך למציאת מבנה הדנ"א.
05:46
Not solve it like, you know, in rigorous fashion, but build a model,
92
321000
6000
לא בצורה סיזיפית, אלא לבנות מודל.
05:52
an electro-model, using some coordinates of, you know,
93
327000
4000
מודל אטומי ולהשתמש בנקודות ציון
05:56
length, all that sort of stuff from x-ray photographs.
94
331000
3000
כמו אורך שניתן להסיק מצילומי הרנטגן.
05:59
But just ask what the molecule -- how should it fold up?
95
334000
3000
לשאול שאלות כמו איך המולקולה מתקפלת?
06:02
And the reason for doing so, at the center of this photograph,
96
337000
4000
והסיבה לכך, נמצאת במרכז התמונה
06:06
is Linus Pauling. About six months before, he proposed
97
341000
3000
זהו ליינוס פאולינג. שישה חודשים קודם לכן, הוא הציע
06:09
the alpha helical structure for proteins. And in doing so,
98
344000
4000
את המבנה הסלילי של החלבונים, ובזאת
06:13
he banished the man out on the right,
99
348000
2000
הוא הדיח את האיש שעומד מימין,
06:15
Sir Lawrence Bragg, who was the Cavendish professor.
100
350000
3000
סר לורנס בראג, פרופסור במעבדת קבנדיש.
06:18
This is a photograph several years later,
101
353000
2000
זוהי תמונה שצולמה לאחר כמה שנים,
06:20
when Bragg had cause to smile.
102
355000
2000
כשלבראג היתה סיבה לחייך.
06:22
He certainly wasn't smiling when I got there,
103
357000
2000
ללא ספק הוא לא חייך בתקופה שאני הגעתי,
06:24
because he was somewhat humiliated by Pauling getting the alpha helix,
104
359000
4000
כי הוא הושפל מגילוי המבנה הסלילי על ידי פאולינג,
06:28
and the Cambridge people failing because they weren't chemists.
105
363000
4000
ואנשי קמברידג' נכשלו כי הם לא היו כימאים.
06:32
And certainly, neither Crick or I were chemists,
106
367000
5000
וכמובן גם אני וקריק לא הינו כימאים,
06:37
so we tried to build a model. And he knew, Francis knew Wilkins.
107
372000
6000
אז ניסינו לבנות מודל. פרנסיס הכיר את וילקינס.
06:43
So Wilkins said he thought it was the helix.
108
378000
2000
ווילקינס סבר שהמבנה הוא סלילי.
06:45
X-ray diagram, he thought was comparable with the helix.
109
380000
3000
הוא חשב שתמונת הרנטגן התאימה למבנה של סליל.
06:48
So we built a three-stranded model.
110
383000
2000
אז בנינו מודל בעל שלושה סלילים.
06:50
The people from London came up.
111
385000
2000
האנשים מלונדון הגיעו.
06:52
Wilkins and this collaborator, or possible collaborator,
112
387000
5000
וילקינס והקולגה שלו
06:57
Rosalind Franklin, came up and sort of laughed at our model.
113
392000
3000
רוזאלינד פרנקלין, וגיחכו על המודל שלנו.
07:00
They said it was lousy, and it was.
114
395000
2000
הם אמרו שהוא מגוחך. והוא באמת היה.
07:02
So we were told to build no more models; we were incompetent.
115
397000
5000
נאמר לנו לא לבנות מודלים יותר ושאנו לא כשירים לכך.
07:07
(Laughter)
116
402000
4000
(צחוק)
07:11
And so we didn't build any models,
117
406000
2000
אז לא בנינו יותר מודלים,
07:13
and Francis sort of continued to work on proteins.
118
408000
3000
פרנסיס המשיך את עבודתו על חלבונים.
07:16
And basically, I did nothing. And -- except read.
119
411000
6000
ואני לא עשיתי כלום חוץ מלקרוא.
07:22
You know, basically, reading is a good thing; you get facts.
120
417000
3000
ולקרוא זה דבר טוב כי אתה נחשף לעובדות.
07:25
And we kept telling the people in London
121
420000
3000
המשכנו לומר לאנשים בלונדון
07:28
that Linus Pauling's going to move on to DNA.
122
423000
2000
שליינוס פאולינג עובר לחקור את הדנ"א.
07:30
If DNA is that important, Linus will know it.
123
425000
2000
ואם הדנ"א הוא כה חשוב, ליינוס ידע על כך.
07:32
He'll build a model, and then we're going to be scooped.
124
427000
2000
הוא יבנה מודל ויפרסם את זה לפנינו.
07:34
And, in fact, he'd written the people in London:
125
429000
2000
ובאמת הוא כתב ללונדון:
07:36
Could he see their x-ray photograph?
126
431000
3000
אפשר לראות את צילום הרנטגן שלכם?
07:39
And they had the wisdom 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 ones in the literature.
128
437000
2000
אך היו אחרים בספרות.
07:44
Actually, Linus didn't look at them that carefully.
129
439000
2000
למעשה, ליינוס לא בחן אותם בקפידה.
07:46
But about, oh, 15 months after I got to Cambridge,
130
441000
6000
15 חודשים לאחר שהגעתי לקמברידג',
07:52
a rumor began to appear from Linus Pauling's son,
131
447000
3000
הגיעה שמועה מבנו של ליינוס פאולינג,
07:55
who was in Cambridge, that his father was now working on DNA.
132
450000
4000
שהיה בקמברידג', שאביו עובד על הדנ"א.
07:59
And so, one day Peter came in and he said he was Peter Pauling,
133
454000
4000
ויום אחד פיטר פאולינג הגיע
08:03
and he gave me a copy of his father's manuscripts.
134
458000
2000
ונתן לי העתק מעבודתו של אביו.
08:05
And boy, I was scared because I thought, you know, we may be scooped.
135
460000
6000
ממש פחדתי כי חשבתי שאולי גנבו מאיתנו.
08:11
I have nothing to do, no qualifications for anything.
136
466000
3000
אין לי מה לעשות, ללא כישרון לשום דבר.
08:14
(Laughter)
137
469000
2000
(צחוק)
08:16
And so there was the paper, and he proposed a three-stranded structure.
138
471000
6000
בעבודה היה מודל של מבנה בעל שלוש שרשראות.
08:22
And I read it, and it was just -- it was crap.
139
477000
2000
קראתי את זה וזה היה שטות.
08:24
(Laughter)
140
479000
5000
(צחוק)
08:29
So this was, you know, unexpected from the world's --
141
484000
3000
זה היה ממש בלתי צפוי מאדם בעל שיעור...
08:32
(Laughter)
142
487000
2000
(צחוק)
08:34
-- and so, it was held together by hydrogen bonds
143
489000
3000
הרצועות הוחזקו יחדיו על ידי קשרי מימן
08:37
between phosphate groups.
144
492000
2000
בין קבוצות זרחן.
08:39
Well, if the peak pH that cells have is around seven,
145
494000
4000
וה-PH של תאים הוא סביב 7,
08:43
those hydrogen bonds couldn't exist.
146
498000
3000
כך שקשרים כאלו לא יכולים להתקיים.
08:46
We rushed over to the chemistry department and said,
147
501000
2000
רצנו למחלקת כימיה ושאלנו
08:48
"Could Pauling be right?" And Alex Hust said, "No." So we were happy.
148
503000
6000
"הייתכן שפאולינג צודק?" ואלכס האסט אמר "לא", אז שמחנו.
08:54
(Laughter)
149
509000
2000
(צחוק)
08:56
And, you know, we were still in the game, but we were frightened
150
511000
3000
היינו עדיין במירוץ אך פחדנו
08:59
that somebody at Caltech would tell Linus that he was wrong.
151
514000
4000
שמישהו מקלטק יאמר לליינוס שהוא טועה.
09:03
And so Bragg said, "Build models."
152
518000
2000
אז בראג הורה לנו, "בנו מודלים".
09:05
And a month after we got the Pauling manuscript --
153
520000
4000
כחודש לאחר שקיבלנו את עבודתו של פאולינג...
09:09
I should say I took the manuscript to London, and showed the people.
154
524000
5000
רק אציין שלקחתי את העבודה להראותה בלונדון.
09:14
Well, I said, Linus was wrong and that we're still in the game
155
529000
3000
ואמרתי שליינוס טועה ואנו עדיין במשחק.
09:17
and that they should immediately start building models.
156
532000
2000
ושהם צריכים מיד להתחיל לבנות מודלים.
09:19
But Wilkins said "no." Rosalind Franklin was leaving in about two months,
157
534000
5000
אך ווילקינס אמר לא, ושרוזאלינד פרנקלין עוזבת בעוד כחודשיים,
09:24
and after she left he would start building models.
158
539000
3000
ולאחר מכן נתחיל לבנות מודלים.
09:27
And so I came back with that news to Cambridge,
159
542000
4000
חזרתי עם החדשות לקיימברידג',
09:31
and Bragg said, "Build models."
160
546000
1000
ובראג אמר, "בנו מודלים".
09:32
Well, of course, I wanted to build models.
161
547000
1000
אני כמובן רציתי בכך.
09:33
And there's a picture of Rosalind. She really, you know,
162
548000
6000
בתמונה זו מופיעה רוזאלינד.
09:39
in one sense she was a chemist,
163
554000
2000
מצד אחד היא היתה כימאית,
09:41
but really she would have been trained --
164
556000
2000
אך היא הוכשרה...
09:43
she didn't know any organic chemistry or quantum chemistry.
165
558000
3000
היא לא ממש ידעה כימיה אורגנית או קוונטית.
09:46
She was a crystallographer.
166
561000
1000
היא עסקה בקריסטלוגרפיה.
09:47
And I think part of the reason she didn't want to build models
167
562000
5000
ואני חושב שאחת הסיבות שהיא לא רצתה לבנות מודלים
09:52
was, she wasn't a chemist, whereas Pauling was a chemist.
168
567000
3000
שהיא לא היתה כימאית, בעוד שפאולינג היה כימאי.
09:55
And so Crick and I, you know, started building models,
169
570000
5000
אני וקריק התחלנו לבנות מודלים,
10:00
and I'd learned a little chemistry, but not enough.
170
575000
3000
למדתי קצת כימיה אך לא מספיק.
10:03
Well, we got the answer on the 28th February '53.
171
578000
4000
מצאנו את התשובה ב-28 לפברואר 1953.
10:07
And it was because of a rule, which, to me, is a very good rule:
172
582000
4000
וזאת בזכות כלל, שבעיניי הוא כלל טוב מאוד:
10:11
Never be the brightest person in a room, and we weren't.
173
586000
6000
אל תהיה האדם המבריק ביותר בסביבה, ואנו לא היינו.
10:17
We weren't the best chemists in the room.
174
592000
2000
לא היינו הכימאים הטובים ביותר.
10:19
I went in and showed them a pairing I'd done,
175
594000
2000
באתי והראתי את הצמדים שעשיתי
10:21
and Jerry Donohue -- he was a chemist -- he said, it's wrong.
176
596000
4000
לג'רי דונהיו שהיה כימאי, והוא אמר שזו טעות.
10:25
You've got -- the hydrogen atoms are in the wrong place.
177
600000
3000
אטומי המימן במקום הלא נכון.
10:28
I just put them down like they were in the books.
178
603000
3000
אני רק העתקתי את מיקומם מהספרות.
10:31
He said they were wrong.
179
606000
1000
והוא אמר שזו טעות.
10:32
So the next day, you know, after I thought, "Well, he might be right."
180
607000
4000
למחרת חשבתי, "יתכן שהוא צודק"
10:36
So I changed the locations, and then we found the base pairing,
181
611000
4000
אז שיניתי את מיקומם ואז מצאנו את צמדי הבסיסים.
10:40
and Francis immediately said the chains run in absolute directions.
182
615000
3000
ומיד פרנסיס אמר שהשרשראות בכיוונים הפוכים לגמרי.
10:43
And we knew we were right.
183
618000
2000
וידענו שצדקנו.
10:45
So it was a pretty, you know, it all happened in about two hours.
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 knew it was big because, you know, if you just put A next to T
186
631000
5000
ידענו שזה ענק כי אם שמים A מול T
11:01
and G next to C, you have a copying mechanism.
187
636000
3000
ו-G מול C, יש מנגנון העתקה.
11:04
So we saw how genetic information is carried.
188
639000
4000
ראינו איך נישא המידע הגנטי.
11:08
It's the order of the four bases.
189
643000
1000
על ידי ארבעה בסיסים.
11:09
So in a sense, it is a sort of digital-type information.
190
644000
4000
במידה מסויימת בצורה דיגיטלית.
11:13
And you copy it by going from strand-separating.
191
648000
5000
וההעתקה היא על ידי הפרדת השרשראות.
11:18
So, you know, if it didn't work this way, you might as well believe it,
192
653000
8000
אם זה לא היה כך, אז האמנו בזה
11:26
because you didn't have any other scheme.
193
661000
1000
כי לא היה לנו שום דבר אחר.
11:27
(Laughter)
194
662000
3000
(צחוק)
11:30
But that's not the way most scientists think.
195
665000
3000
אך זו לא הדרך בה רוב המדענים חושבים.
11:33
Most scientists are really rather dull.
196
668000
3000
רוב המדענים יאמרו
11:36
They said, we won't think about it until 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 least 95 percent right or 99 percent right.
198
673000
6000
אך זה לפחות 95 או 99 אחוז נכון.
11:44
So think about it. The next five years,
199
679000
4000
אז תחשבו על זה. בחמש שנים הבאות,
11:48
there were essentially something like five references
200
683000
2000
היו חמישה ציטוטים
11:50
to our work in "Nature" -- none.
201
685000
2000
מהעבודה שלנו בנייצ'ר- כלום.
11:53
And so we were left by ourselves,
202
688000
2000
אז נשארנו לבדנו,
11:55
and trying to do the last part of the trio: how do you --
203
690000
5000
והמשכנו את העבודה-
12:00
what does this genetic information do?
204
695000
4000
מה הגנים הללו עושים?
12:04
It was pretty obvious that it provided the information
205
699000
4000
זה היה ברור שהם מספקים את המידע לרנ"א,
12:08
to an RNA molecule, and then how do you go from RNA to protein?
206
703000
3000
אבל איך עוברים מרנ"א לחלבונים?
12:11
For about three years we just -- I tried to solve the structure of RNA.
207
706000
5000
כשלוש שנים ניסיתי לפתור את מבנה הרנ"א.
12:16
It didn't yield. It didn't give good x-ray photographs.
208
711000
3000
אך לא הצלחתי. לא היו צילומי רנטגן טובים
12:19
I was decidedly unhappy; a girl didn't marry me.
209
714000
3000
הייתי מצוברח, בחורה לא התחתנה איתי.
12:22
It was really, you know, sort of a shitty time.
210
717000
3000
זו היתה תקופה רעה.
12:25
(Laughter)
211
720000
3000
(צחוק)
12:28
So there's a picture of Francis and I before I met the girl,
212
723000
4000
בתמונה זו: אני ופרנסיס לפני שהכרתי את הבחורה,
12:32
so I'm still looking happy.
213
727000
1000
אז אני עדיין שמח.
12:33
(Laughter)
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 forward: we formed a club and called it the RNA Tie Club.
216
734000
6000
זה להקים את "מועדון עניבות הרנ"א ".
12:45
George Gamow, also a great physicist, he designed the tie.
217
740000
4000
גורג' גמוב, הפיסיקאי הגדול, עיצב את העניבה
12:49
He was one of the members. The question was:
218
744000
3000
הוא היה חבר במועדון. השאלה היתה:
12:52
How do you go from a four-letter code
219
747000
2000
איך עוברים מקוד בעל ארבע אותיות
12:54
to the 20-letter code of proteins?
220
749000
2000
לקוד בעל 20 אותיות של חלבונים?
12:56
Feynman was a member, and Teller, and friends of Gamow.
221
751000
5000
פיינמן, טלר ואחרים היו גם חברים במועדון.
13:01
But that's the only -- no, we were only photographed twice.
222
756000
6000
הצטלמנו רק פעמיים.
13:07
And on both occasions, you know, one of us was missing the tie.
223
762000
3000
ובשני המקרים לאחד מאיתנו חסרה עניבה.
13:10
There's Francis up on the upper right,
224
765000
3000
פרנסיס בקצה הימני העליון,
13:13
and Alex Rich -- the M.D.-turned-crystallographer -- is next to me.
225
768000
5000
ואלכס ריץ' לידי.
13:18
This was taken in Cambridge in September of 1955.
226
773000
4000
זה היה בקיימברידג' בספטמבר 1955.
13:22
And I'm smiling, sort of forced, I think,
227
777000
6000
אני עם חיוך מאולץ-
13:28
because the girl I had, boy, she was gone.
228
783000
3000
מפני שהבחורה כבר עזבה.
13:31
(Laughter)
229
786000
4000
(צחוק)
13:35
And so I didn't really get happy until 1960,
230
790000
5000
לא הייתי מאושר עד 1960,
13:40
because then we found out, basically, you know,
231
795000
4000
כי אז גילינו
13:44
that there are three forms of RNA.
232
799000
2000
שיש שלושה סוגים של רנ"א.
13:46
And we knew, basically, DNA provides the information for RNA.
233
801000
3000
והדנ"א מספק מידע לרנ"א,
13:49
RNA provides the information for protein.
234
804000
2000
והרנ"א מספק מידע לחלבונים.
13:51
And that let Marshall Nirenberg, you know, take RNA -- synthetic RNA --
235
806000
5000
אז מרשל נורנברג יצר רנ"א סינטתי,
13:56
put it in a system making protein. He made polyphenylalanine,
236
811000
6000
שם אותו במערכת ויצר חלבון. פוליפנילאלנין.
14:02
polyphenylalanine. So that's the first cracking of the genetic code,
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 Chris wanted me to do, it was --
239
827000
3000
אז זה מה שהתבקשתי לומר היום.
14:15
so what happened since 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 found the structure of DNA, I gave my first talk
242
837000
5000
כשמצאנו את מבנה הדנ"א, הרצאתי לראשונה
14:27
at Cold Spring Harbor. The physicist, Leo Szilard,
243
842000
3000
בקולד ספרינג. הפיסיקאי ליאו סילארד,
14:30
he looked at me and said, "Are you going to patent this?"
244
845000
3000
שאל אותי, "אתם מוציאים פטנט על הגילוי?"
14:33
And -- but he knew patent law, and that we couldn't patent it,
245
848000
5000
אך הוא הכיר את חוק הפטנטים ושהתשובה היא לא,
14:38
because you couldn't. No use for it.
246
853000
2000
כי לא היה בזה שימוש.
14:40
(Laughter)
247
855000
2000
(צחוק)
14:42
And so DNA didn't become a useful molecule,
248
857000
4000
הדנ"א לא היה יעיל,
14:46
and the lawyers didn't enter into the equation until 1973,
249
861000
5000
ועורכי הדין לא נכנסו למשוואה עד 1973,
14:51
20 years later, when Boyer and Cohen in San Francisco
250
866000
5000
עשרים שנה לאחר מכן, כבויאר וכהן מסן פרנסיסקו וסטנפורד
14:56
and Stanford came up with their method of recombinant DNA,
251
871000
2000
הגיעו עם שיטת שיחלוף הדנ"א,
14:58
and Stanford patented it and made a lot of money.
252
873000
3000
הוציאו פטנט ועשו הרבה כסף.
15:01
At least they patented something
253
876000
1000
לפחות הם הוציאו פטנט למשהו
15:02
which, you know, could do useful things.
254
877000
3000
שיהיה מועיל.
15:05
And then, they learned how to read the letters for the code.
255
880000
3000
ואז הם למדו איך לקרוא את האותיות של הקוד,
15:08
And, boom, we've, you know, had a biotech industry. And,
256
883000
5000
ובבת אחת קיבלנו את תעשיית הביו-טכנולוגיה.
15:13
but we were still a long ways from, you know,
257
888000
7000
אך היינו עוד דרך ארוכה
15:20
answering a question which sort of dominated my childhood,
258
895000
2000
מלענות על שאלת ילדות שלי-
15:22
which is: How do you nature-nurture?
259
897000
5000
שאלת הגנטיקה מול הסביבה.
15:27
And so I'll go on. I'm already out of time,
260
902000
4000
כבר אוזל לנו הזמן.
15:31
but this is Michael Wigler, a very, very clever mathematician
261
906000
3000
בתמונה: מייקל וויגלר, מתמטיקאי מוכשר מאוד
15:34
turned physicist. And he developed a technique
262
909000
3000
שהפך לפיסיקאי, ופיתח טכניקה
15:37
which essentially will let us look at sample DNA
263
912000
4000
שאפשרה לנו לראות דוגמא של דנ"א
15:41
and, eventually, a million spots along it.
264
916000
2000
ולבסוף מיליוני דוגמאות.
15:43
There's a chip there, a conventional one. Then there's one
265
918000
3000
הנה שבב סטנדרטי. וכאן אחד
15:46
made by a photolithography by a company in Madison
266
921000
3000
שפותח על ידי חברת מדיסון
15:49
called NimbleGen, which is way ahead of Affymetrix.
267
924000
5000
שנקרא נימבלגין.
15:54
And we use their technique.
268
929000
2000
ואנו משתמשים בטכניקה שלהם
15:56
And what you can do is sort of compare DNA of normal segs versus cancer.
269
931000
5000
ומשווים בין דנ"א נורמלי לזה של תאי סרטן.
16:01
And you can see on the top
270
936000
4000
ואפשר לראות
16:05
that cancers which are bad show insertions or deletions.
271
940000
5000
שבסרטנים אגרסיבים יש שינויים.
16:10
So the DNA is really badly mucked up,
272
945000
3000
והדנ"א בהם פגום מאוד.
16:13
whereas if you have a chance of surviving,
273
948000
2000
אצל חולים ששורדים סרטן,
16:15
the DNA isn't so mucked up.
274
950000
2000
הדנ"א פגום פחות.
16:17
So we think that this will eventually lead to what we call
275
952000
3000
ואנו חושבים שזה יוביל בסופו של דבר
16:20
"DNA biopsies." Before you get treated for cancer,
276
955000
4000
ל"ביופסית דנ"א". לפני שתחילים את הטיפול בסרטן,
16:24
you should really look at this technique,
277
959000
2000
נסתכל על הדנ"א בעזרת הטכניקה הזו,
16:26
and get a feeling of the face of the enemy.
278
961000
3000
כדי לראות את פני האויב.
16:29
It's not a -- it's only a partial look, but it's a --
279
964000
3000
אמנם תתקבל תמונה חלקית בלבד,
16:32
I think it's going to be very, very useful.
280
967000
3000
אך אני חושב שזה יהיה מאוד מועיל.
16:35
So, we started with breast cancer
281
970000
2000
התחלנו עם סרטן השד
16:37
because there's lots of money for it, no government money.
282
972000
3000
כי יש לכך מימון חוץ ממשלתי רב
16:40
And now I have a sort of vested interest:
283
975000
4000
ויש לי עניין מיוחד
16:44
I want to do it for prostate cancer. So, you know,
284
979000
2000
בסרטן הערמונית.
16:46
you aren't treated if it's not dangerous.
285
981000
3000
אתה לא תטופל אם זה לא מסוכן.
16:49
But Wigler, besides looking at cancer cells, looked at normal cells,
286
984000
6000
וויגלר הביט על תאים רגילים, לא רק תאי סרטן,
16:55
and made a really sort of surprising observation.
287
990000
3000
וגילה דבר מעניין.
16:58
Which is, all of us have about 10 places in our genome
288
993000
4000
לכל אחד מאיתנו יש לפחות 10 מקומות בגנום
17:02
where we've lost a gene or gained another one.
289
997000
2000
שבהם איבדנו או רכשנו גן.
17:05
So we're sort of all imperfect. And the question 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 losses or gains might not be too bad.
292
1008000
3000
אז השינויים הללו לא נוראיים במיוחד.
17:16
But if these deletions or amplifications occurred in the wrong gene,
293
1011000
5000
אך אם השינויים יהיו בגנים הלא נכונים
17:21
maybe we'll feel sick.
294
1016000
1000
אולי נחלה.
17:22
So the first disease he looked at is autism.
295
1017000
4000
והמחלה הראשונה שהבטנו עליה היתה אוטיזם.
17:26
And the reason we looked at autism is we had the money to do it.
296
1021000
5000
כי היה לנו תקציב לכך.
17:31
Looking at an individual is about 3,000 dollars. And the parent of a child
297
1026000
5000
להביט על אדם אחד עולה כ-3000 דולר.
17:36
with Asperger's disease, the high-intelligence autism,
298
1031000
2000
הורים של לילד הלוקה בתסמונת אספרגר, סוג של אוטיזם,
17:38
had sent his thing to a conventional company; they didn't do it.
299
1033000
5000
שלחו דגימה למעבדה קונבנציונאלית שלא הצליחה
17:43
Couldn't do it by conventional genetics, but just scanning it
300
1038000
3000
על ידי גנטיקה רגילה, וכשסרקנו אותה
17:46
we began to find genes for autism.
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 autistic kids are autistic
303
1048000
4000
אז הרבה ילדים אוטיסטים
17:57
because they just lost a big piece of DNA.
304
1052000
2000
חולים במחלה כי חסר להם חלק גדול מהדנ"א.
17:59
I mean, big piece at the molecular level.
305
1054000
2000
ברמה מולקולרית.
18:01
We saw one autistic kid,
306
1056000
2000
ראינו אוטיסט אחד
18:03
about five million bases just missing from one of his chromosomes.
307
1058000
3000
שחסרו לו חמישה מיליון בסיסים מאחד מהכרומוזומים.
18:06
We haven't yet looked at the parents, but the parents probably
308
1061000
3000
לא בדקנו את ההורים, אך כנראה
18:09
don't have that loss, or they wouldn't be parents.
309
1064000
3000
שלהורים לא חסר, אחרת הם לא היו הורים.
18:12
Now, so, our autism study is just beginning. We got three million dollars.
310
1067000
7000
אנו רק בתחילת המחקר וקיבלנו 3 מיליון דולר.
18:19
I think it will cost at least 10 to 20 before you'd be in a position
311
1074000
4000
אני חושב שזה יעלה 10-20 מיליון בטרם
18:23
to help parents who've had an autistic child,
312
1078000
3000
נוכל לעזור להורים שיש להם ילד אוטיסט,
18:26
or think they may have an autistic child,
313
1081000
2000
או חושבים שאולי יהיה להם ילד אוטיסט,
18:28
and can we spot the difference?
314
1083000
2000
והאם נוכל להבחין בהבדל?
18:30
So this same technique should probably look at all.
315
1085000
3000
הטכניקה הזו תאפשר לנו להביט על כולם.
18:33
It's a wonderful way to find genes.
316
1088000
4000
דרך נפלאה למצוא גנים.
18:37
And so, I'll conclude by saying
317
1092000
2000
ולסיום
18:39
we've looked at 20 people with schizophrenia.
318
1094000
2000
הבטנו בעשרים חולי סכיזופרניה.
18:41
And we thought we'd probably have to look at several hundred
319
1096000
4000
וחשבנו שנצטרך להביט במאות
18:45
before we got the picture. But as you can see,
320
1100000
2000
לפני שראה את כל התמונה. אך כמו שאתם רואים,
18:47
there's seven out of 20 had a change which was very high.
321
1102000
4000
לשבעה מתוך העשרים היה שינוי מאוד גדול.
18:51
And yet, in the controls there were three.
322
1106000
3000
ובקבוצת הביקורת רק לשלושה.
18:54
So what's the meaning of the controls?
323
1109000
2000
מה המשמעות של קבוצת ביקורת?
18:56
Were they crazy also, and we didn't know it?
324
1111000
2000
האם גם הם "משוגעים" ולא ידענו זאת?
18:58
Or, you know, were they normal? I would guess they're normal.
325
1113000
4000
או שהם היו "נורמלים"? להערכתי הם "נורמלים".
19:02
And what we think in schizophrenia is there are genes of predisposure,
326
1117000
7000
אנו חושבים שבסכיזופרניה ישנם גנים לנטייה,
19:09
and whether this is one that predisposes --
327
1124000
6000
ואם זהו הגן שמעניק את הנטייה
19:15
and then there's only a sub-segment of the population
328
1130000
4000
אז רק לחלק מהאוכלוסיה
19:19
that's capable of being schizophrenic.
329
1134000
2000
יש יכולת לפתח סכיזופרניה.
19:21
Now, we don't have really any evidence of it,
330
1136000
4000
אין לנו עדות לכך,
19:25
but I think, to give you a hypothesis, the best guess
331
1140000
5000
אבל אם אשער אז
19:30
is that if you're left-handed, you're prone to schizophrenia.
332
1145000
6000
לשמאליים יש נטייה לסכיזופרניה.
19:36
30 percent of schizophrenic people are left-handed,
333
1151000
3000
שלושים אחוז מהסכיזופרניים הם שמאליים.
19:39
and schizophrenia has a very funny genetics,
334
1154000
3000
יש למחלה גנטיקה מצחיקה.
19:42
which means 60 percent of the people are genetically left-handed,
335
1157000
4000
שישים אחוז מהחולים הם שמאליים גנטית,
19:46
but only half of it showed. 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-handed
337
1164000
3000
חלק ממי שחושב שהוא ימני
19:52
are genetically left-handed. OK. I'm just saying that, if you think,
338
1167000
6000
הוא שמאלי גנטית. אז מי שחושב
19:58
oh, I don't carry a left-handed gene so therefore my, you know,
339
1173000
4000
אני לא נושא את הגנים לסכיזופרניה כי אני לא שמאלי,
20:02
children won't be at risk of schizophrenia. You might. OK?
340
1177000
3000
אז ילדיי לא בסיכון. אז יתכן שכן. הבנתם?
20:05
(Laughter)
341
1180000
3000
(צחוק)
20:08
So it's, to me, an extraordinarily exciting time.
342
1183000
3000
אז זוהי תקופה מעניינת ביותר בשבילי.
20:11
We ought to be able to find the gene for bipolar;
343
1186000
2000
התחייבנו למצוא את הגנים להפרעה דו-קוטבית,
20:13
there's a relationship.
344
1188000
1000
ויש קשר.
20:14
And if I had enough money, we'd find them all this year.
345
1189000
4000
ואם יהיה לנו מספיק כסף, נעשה זאת עוד השנה.
20:18
I thank you.
346
1193000
1000
תודה.
ABOUT THE SPEAKER
James Watson - Biologist, Nobel laureateNobel 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.
James Watson | Speaker | TED.com