ABOUT THE SPEAKER
Paul Root Wolpe - Ethicist
Paul Root Wolpe examines the ethical implications of new science -- genetic modification, neuroscience and other breakthroughs that stretch our current philosophy to the breaking point. He's the chief bioethicist at NASA, among other appointments.

Why you should listen

Paul Root Wolpe directs the Center for Ethics at Emory University,  where he works on the biggest issues most of us face in our life-long ethical journey: death and dying, new reproductive technologies, and new medical and scientific breakthroughs that are not covered in our traditional ethics (what would the Bible say about growing a human ear on a mouse?).

He's also the chief bioethicist at NASA, where he advises on the medical experiments that happen during space travel.

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Paul Root Wolpe | Speaker | TED.com
TEDxPeachtree

Paul Root Wolpe: It's time to question bio-engineering

Paul Root Wolpe: è tempo di mettere in discussione la bio-ingegneria

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A TEDxPeachtree, il bioetico Paul Root Wolpe descrive una impressionante serie di recenti esperimenti di bioingegneria, dagli animali ibridati ai topi con orecchie umane. Si chiede: è arrivata l'ora di porre delle regole?
- Ethicist
Paul Root Wolpe examines the ethical implications of new science -- genetic modification, neuroscience and other breakthroughs that stretch our current philosophy to the breaking point. He's the chief bioethicist at NASA, among other appointments. Full bio

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00:15
TodayOggi I want to talk about designdesign,
0
0
2000
Oggi voglio parlare di design
00:17
but not designdesign as we usuallygeneralmente think about it.
1
2000
3000
ma non del design come lo intendiamo noi.
00:20
I want to talk about what is happeningavvenimento now
2
5000
2000
Voglio parlare di cosa sta accadendo
00:22
in our scientificscientifico, biotechnologicalbiotecnologiche culturecultura,
3
7000
3000
nella cultura scientifica, biotecnologica
00:25
where, for really the first time in historystoria,
4
10000
3000
dove, per la prima volta nella storia,
00:28
we have the powerenergia to designdesign bodiescorpi,
5
13000
2000
abbiamo il potere di progettare corpi,
00:30
to designdesign animalanimale bodiescorpi,
6
15000
2000
progettare corpi di animali,
00:32
to designdesign humanumano bodiescorpi.
7
17000
3000
progettare corpi umani.
00:35
In the historystoria of our planetpianeta,
8
20000
4000
Nella storia del nostro pianeta
00:39
there have been threetre great wavesonde of evolutionEvoluzione.
9
24000
3000
ci sono state tre grandi ondate evolutive.
00:42
The first waveonda of evolutionEvoluzione
10
27000
2000
La prima ondata evolutiva
00:44
is what we think of as DarwinianDarwiniana evolutionEvoluzione.
11
29000
3000
è quella che chiamiamo evoluzione darwiniana.
00:47
So, as you all know,
12
32000
2000
Quindi, come sapete,
00:49
speciesspecie livedha vissuto in particularparticolare ecologicalecologico nichesnicchie
13
34000
2000
le specie vivevano in precise nicchie ecologiche
00:51
and particularparticolare environmentsambienti,
14
36000
2000
e precisi ambienti
00:53
and the pressurespressioni of those environmentsambienti
15
38000
2000
e le pressioni di quegli ambienti
00:55
selectedselezionato whichquale changesi cambiamenti,
16
40000
2000
selezionavano quali cambiamenti,
00:57
throughattraverso randomcasuale mutationmutazione in speciesspecie,
17
42000
2000
attraverso mutazioni casuali delle specie,
00:59
were going to be preservedconservati.
18
44000
2000
venivano preservati.
01:01
Then humanumano beingsesseri steppedfatto un passo out
19
46000
3000
Poi gli esseri umani uscirono
01:04
of the DarwinianDarwiniana flowflusso of evolutionaryevolutiva historystoria
20
49000
3000
dalla corrente darwiniana della storia evolutiva
01:07
and createdcreato the secondsecondo great waveonda of evolutionEvoluzione,
21
52000
4000
e crearono la seconda ondata evolutiva
01:11
whichquale was we changedcambiato the environmentambiente
22
56000
3000
in cui abbiamo cambiato l'ambiente
01:14
in whichquale we evolvedevoluto.
23
59000
2000
in cui ci evolviamo.
01:16
We alteredalterato our ecologicalecologico nichenicchia
24
61000
3000
Abbiamo alterato la nostra nicchia ecologica
01:19
by creatingla creazione di civilizationciviltà.
25
64000
2000
creando la civilizzazione.
01:21
And that has been the secondsecondo great --
26
66000
2000
E questa fu la seconda grande
01:23
couplecoppia 100,000 yearsanni, 150,000 yearsanni --
27
68000
3000
- 200 mila, 150 mila anni fa -
01:26
flowflusso of our evolutionEvoluzione.
28
71000
2000
corrente della nostra evoluzione.
01:28
By changingmutevole our environmentambiente,
29
73000
2000
Cambiando il nostro ambiente
01:30
we put newnuovo pressurespressioni
30
75000
2000
abbiamo imposto nuove pressioni
01:32
on our bodiescorpi to evolveevolvere.
31
77000
2000
ai nostri corpi perché si evolvessero.
01:34
WhetherSe it was throughattraverso settlingsedimentazione down in agriculturalagricolo communitiescomunità,
32
79000
3000
Con lo stanziarsi delle comunità agricole,
01:37
all the way throughattraverso modernmoderno medicinemedicina,
33
82000
3000
fino alla moderna medicina,
01:40
we have changedcambiato our ownproprio evolutionEvoluzione.
34
85000
3000
abbiamo cambiato la nostra stessa evoluzione.
01:43
Now we're enteringentrare a thirdterzo great waveonda
35
88000
3000
Ora stiamo entrando in una terza grande ondata
01:46
of evolutionaryevolutiva historystoria,
36
91000
2000
della storia evolutiva
01:48
whichquale has been calledchiamato manymolti things:
37
93000
2000
che è stata definita in vari modi:
01:50
"intentionalintenzionale evolutionEvoluzione,"
38
95000
2000
evoluzione intenzionale,
01:52
"evolutionEvoluzione by designdesign" --
39
97000
2000
evoluzione tramite la progettazione
01:54
very differentdiverso than intelligentintelligente designdesign --
40
99000
2000
-molto diversa dalla progettazione intelligente-
01:56
wherebyper cui we are actuallyin realtà now
41
101000
3000
attraverso cui stiamo realmente
01:59
intentionallyapposta designingprogettazione and alteringalterazione
42
104000
4000
intenzionalmente progettando e alterando
02:03
the physiologicalfisiologico formsforme that inhabitabitano our planetpianeta.
43
108000
3000
le forme fisiologiche che abitano il nostro pianeta.
02:06
So I want to take you throughattraverso a kindgenere of whirlwindtromba d'aria tourgiro of that
44
111000
3000
Vi voglio far fare una specie di rapido giro
02:09
and then at the endfine talk a little bitpo
45
114000
2000
e alla fine parlare un po'
02:11
about what some of the implicationsimplicazioni are for us
46
116000
3000
di quali saranno le implicazioni per noi
02:14
and for our speciesspecie, as well as our culturesculture,
47
119000
3000
e per le nostre specie, e per le nostre culture,
02:17
because of this changemodificare.
48
122000
2000
di questo cambiamento.
02:19
Now we actuallyin realtà have been doing it for a long time.
49
124000
3000
Effettivamente lo facciamo da molto tempo.
02:24
We startediniziato selectivelyin modo selettivo breedingallevamento animalsanimali
50
129000
3000
Abbiamo iniziato con l'allevamento selettivo
02:27
manymolti, manymolti thousandsmigliaia of yearsanni agofa.
51
132000
3000
migliaia e migliaia di anni fa.
02:30
And if you think of dogscani for exampleesempio,
52
135000
2000
Pensate ai cani per esempio,
02:32
dogscani are now intentionally-designedintenzionalmente progettato creaturescreature.
53
137000
4000
i cani sono creature progettate intenzionalmente.
02:36
There isn't a dogcane on this earthterra that's a naturalnaturale creaturecreatura.
54
141000
3000
Non esiste un cane che sia una creatura naturale.
02:39
DogsCani are the resultrisultato
55
144000
2000
I cani sono il risultato
02:41
of selectivelyin modo selettivo breedingallevamento traitstratti that we like.
56
146000
3000
di tratti di allevamento selettivo che ci piacciono.
02:44
But we had to do it the harddifficile way in the oldvecchio daysgiorni
57
149000
3000
Ma in passato l'abbiamo dovuto fare nel modo più difficile
02:47
by choosingscegliendo offspringprole that lookedguardato a particularparticolare way
58
152000
2000
scegliendo la discendenza che sembrava migliore
02:49
and then breedingallevamento them.
59
154000
2000
e allevandola.
02:51
We don't have to do it that way anymorepiù.
60
156000
2000
Non dobbiamo più fare così.
02:53
This is a beefaloBeefalo.
61
158000
3000
Questo è un beefalo.
02:56
A beefaloBeefalo is a buffalo-cattleBuffalo-bestiame hybridibrido.
62
161000
4000
Un beefalo è un ibrido tra in bisonte e il manzo.
03:00
And they are now makingfabbricazione them,
63
165000
2000
E li stanno facendo ora
03:02
and somedayun giorno, perhapsForse prettybella soonpresto,
64
167000
2000
e un giorno, forse molto presto
03:04
you will have beefaloBeefalo pattiestortini
65
169000
2000
avrete sformati di beefalo
03:06
in your localLocale supermarketsupermercato.
66
171000
3000
nei vostri supermercati.
03:09
This is a geepgeep,
67
174000
2000
Questa è una caprecora,
03:11
a goat-sheepcapra-pecora hybridibrido.
68
176000
3000
un ibrido tra la capra e la pecora.
03:14
The scientistsscienziati that madefatto this cutecarina little creaturecreatura
69
179000
3000
Gli scienziati che hanno creato questa bella creatura
03:17
endedconclusa up slaughteringmacellazione it and eatingmangiare it afterwardsin seguito.
70
182000
3000
hanno finito per macellarla e mangiarsela.
03:20
I think they said it tastedassaggiato like chickenpollo.
71
185000
3000
Credo che abbiano detto che sapeva di pollo.
03:23
This is a camaCama.
72
188000
2000
Questo è un cama.
03:25
A camaCama is a camel-llamacammello-lama hybridibrido,
73
190000
4000
Un cama è un ibrido tra il cammello e il lama,
03:29
createdcreato to try to get the hardinessrobustezza of a camelcammello
74
194000
3000
creato per ottenere la robustezza di un cammello
03:32
with some of the personalitypersonalità traitstratti
75
197000
2000
con alcuni tratti della personalità
03:34
of a llamaLlama.
76
199000
2000
del lama.
03:36
And they are now usingutilizzando these in certaincerto culturesculture.
77
201000
3000
E ora li stanno usando in certe culture.
03:40
Then there's the ligerLiger.
78
205000
2000
Poi c'è il ligre.
03:42
This is the largestmaggiore catgatto in the worldmondo --
79
207000
3000
È il felino più grande del mondo
03:45
the lion-tigerleone-tigre hybridibrido.
80
210000
2000
l'ibrido tra il leone e la tigre.
03:47
It's biggerpiù grande than a tigertigre.
81
212000
2000
È più grande di una tigre.
03:49
And in the casecaso of the ligerLiger,
82
214000
2000
E nel caso del ligre,
03:51
there actuallyin realtà have been one or two that have been seenvisto in the wildselvaggio.
83
216000
3000
ne sono davvero stati avvistati uno o due allo stato selvatico.
03:54
But these were createdcreato by scientistsscienziati
84
219000
3000
Ma queste sono state create dagli scienziati
03:57
usingutilizzando bothentrambi selectiveselettivo breedingallevamento and geneticgenetico technologytecnologia.
85
222000
3000
usando l'allevamento selettivo e la tecnologia genetica.
04:00
And then finallyfinalmente, everybody'sognuno è favoritefavorito,
86
225000
3000
E infine, il preferito di tutti
04:03
the zorseZorse.
87
228000
2000
il zebrallo.
04:05
NoneNessuno of this is PhotoshoppedPhotoshopped. These are realvero creaturescreature.
88
230000
3000
Non è Photoshop; sono creature vere.
04:08
And so one of the things we'venoi abbiamo been doing
89
233000
2000
Quindi una delle cose che stiamo facendo
04:10
is usingutilizzando geneticgenetico enhancementaumento,
90
235000
3000
è usare il progresso genetico
04:13
or geneticgenetico manipulationmanipolazione,
91
238000
2000
o la manipolazione genetica
04:15
of normalnormale selectiveselettivo breedingallevamento
92
240000
3000
del normale allevamento selettivo
04:18
pushedspinto a little bitpo throughattraverso geneticsgenetica.
93
243000
2000
spinto un po' più avanti attraverso la genetica.
04:20
And if that were all this was about,
94
245000
3000
E se fosse tutto qui
04:23
then it would be an interestinginteressante thing.
95
248000
2000
sarebbe una cosa interessante.
04:25
But something much, much more powerfulpotente
96
250000
3000
Ma qualcosa di molto, molto più potente
04:28
is happeningavvenimento now.
97
253000
3000
sta accadendo ora.
04:31
These are normalnormale mammaliandei mammiferi cellscellule
98
256000
3000
Queste sono normali cellule di mammifero
04:34
geneticallygeneticamente engineeredingegnerizzato with a bioluminescentbioluminescenti genegene
99
259000
3000
manipolate geneticamente con un gene bioluminescente
04:37
takenprese out of deep-seaacque profonde jellyfishmeduse.
100
262000
2000
estratto da meduse degli abissi.
04:39
We all know that some deep-seaacque profonde creaturescreature glowbagliore.
101
264000
4000
Sappiamo tutti che certe creature degli abissi si illuminano.
04:43
Well, they'veessi hanno now takenprese that genegene, that bioluminescentbioluminescenti genegene,
102
268000
3000
Hanno preso quel gene, quel gene bioluminescente
04:46
and put it into mammalmammifero cellscellule.
103
271000
2000
e l'hanno impiantato in cellule di mammifero.
04:48
These are normalnormale cellscellule.
104
273000
2000
Queste sono cellule normali.
04:50
And what you see here
105
275000
2000
E quello che vedete qui
04:52
is these cellscellule glowingincandescente in the darkbuio
106
277000
2000
sono queste cellule che si illuminano al buio
04:54
undersotto certaincerto wavelengthslunghezze d'onda of lightleggero.
107
279000
3000
sotto certe lunghezze d'onda della luce.
04:57
OnceVolta they could do that with cellscellule, they could do it with organismsorganismi.
108
282000
3000
Se si può fare con le cellule, si può fare con gli organismi.
05:00
So they did it with mousetopo pupscuccioli,
109
285000
4000
Quindi l'hanno fatto con i topolini,
05:04
kittensgattini.
110
289000
2000
i gattini.
05:06
And by the way, the reasonragionare the kittensgattini here are orangearancia and these are greenverde
111
291000
4000
A proposito, questi gattini sono arancioni e questi verdi
05:10
is because that's a bioluminescentbioluminescenti genegene from coralcorallo,
112
295000
3000
perché questo è un gene bioluminescente del corallo
05:13
while this is from jellyfishmeduse.
113
298000
3000
mentre questo è della medusa.
05:16
They did it with pigsmaiali.
114
301000
3000
L'hanno fatto con i maiali,
05:19
They did it with puppiescuccioli.
115
304000
2000
l'hanno fatto con i cagnolini,
05:21
And, in factfatto,
116
306000
2000
e, di fatto,
05:23
they did it with monkeysscimmie.
117
308000
2000
l'hanno fatto con le scimmie.
05:25
And if you can do it with monkeysscimmie --
118
310000
2000
E se lo puoi fare con le scimmie
05:27
thoughanche se the great leapsalto in tryingprovare to geneticallygeneticamente manipulatemanipolare
119
312000
3000
-sebbene il balzo più grande nella manipolazione genetica
05:30
is actuallyin realtà betweenfra monkeysscimmie and apesscimmie --
120
315000
2000
sia proprio tra scimmie e primati-
05:32
if they can do it in monkeysscimmie,
121
317000
2000
se lo possono fare con le scimmie
05:34
they can probablyprobabilmente figurefigura out how to do it in apesscimmie,
122
319000
2000
forse possono scoprire come farlo con i primati
05:36
whichquale meanssi intende they can do it in humanumano beingsesseri.
123
321000
4000
che significa che lo possono fare con gli esseri umani.
05:40
In other wordsparole, it is theoreticallyteoricamente possiblepossibile
124
325000
3000
In altre parole, è teoricamente possibile
05:43
that before too long we will be biotechnologicallybiotecnologicamente capablecapace
125
328000
3000
che presto saremo biotecnologicamente capaci
05:46
of creatingla creazione di humanumano beingsesseri
126
331000
3000
di creare esseri umani
05:49
that glowbagliore in the darkbuio.
127
334000
3000
che si illuminano al buio.
05:54
Be easierPiù facile to find us at night.
128
339000
2000
Sarà più facile trovarsi di notte.
05:56
And in factfatto, right now in manymolti statesstati,
129
341000
3000
E di fatto, proprio ora in molti stati,
05:59
you can go out and you can buyacquistare bioluminescentbioluminescenti petsanimali domestici.
130
344000
3000
puoi uscire e comprarti un animale bioluminescente.
06:02
These are zebraZebra fishpesce. They're normallynormalmente blacknero and silverargento.
131
347000
3000
Questi sono pesci zebra. Normalmente sono bianchi e argento.
06:05
These are zebraZebra fishpesce that have been geneticallygeneticamente engineeredingegnerizzato
132
350000
3000
Questi sono pesci zebra modificati geneticamente
06:08
to be yellowgiallo, greenverde, redrosso,
133
353000
2000
per essere gialli, verdi, rossi
06:10
and they are actuallyin realtà availablea disposizione now in certaincerto statesstati.
134
355000
3000
e si possono davvero comprare ora in certi stati.
06:13
Other statesstati have bannedvietato them.
135
358000
2000
Altri stati li hanno vietati.
06:15
NobodyNessuno knowsconosce what to do with these kindstipi of creaturescreature.
136
360000
3000
Nessuno sa cosa farsene di questo tipo di creature.
06:18
There is no areala zona of the governmentgoverno -- not the EPAEPA or the FDAFDA --
137
363000
3000
Non esiste un ente del governo -né l'EPA né l'FDA-
06:21
that controlscontrolli genetically-engineeredgeneticamente petsanimali domestici.
138
366000
4000
che controlli gli animali geneticamente modificati.
06:25
And so some statesstati have decideddeciso to allowpermettere them,
139
370000
3000
Quindi alcuni stati hanno deciso di permetterli
06:28
some statesstati have decideddeciso to banbandire them.
140
373000
4000
altri hanno deciso di vietarli.
06:32
Some of you maypuò have readleggere
141
377000
2000
Alcuni di voi avranno letto
06:34
about the FDA'sDi FDA considerationconsiderazione right now
142
379000
2000
della recente preoccupazione dell'FDA
06:36
of genetically-engineeredgeneticamente salmonsalmone.
143
381000
3000
sul salmone geneticamente modificato.
06:39
The salmonsalmone on topsuperiore
144
384000
2000
Quello di sopra
06:41
is a geneticallygeneticamente engineeredingegnerizzato ChinookChinook salmonsalmone,
145
386000
2000
è un salmone di Chinook geneticamente modificato
06:43
usingutilizzando a genegene from these salmonsalmone
146
388000
2000
usando un gene di questi salmoni
06:45
and from one other fishpesce that we eatmangiare,
147
390000
2000
e di un altro pesce che mangiamo
06:47
to make it growcrescere much fasterPiù veloce
148
392000
2000
per farlo crescere più velocemente
06:49
usingutilizzando a lot lessDi meno feedalimentazione.
149
394000
2000
usando meno cibo.
06:51
And right now the FDAFDA is tryingprovare to make a finalfinale decisiondecisione
150
396000
3000
E ora la FDA sta prendendo una decisione definitiva
06:54
on whetherse, prettybella soonpresto, you could be eatingmangiare this fishpesce --
151
399000
3000
se presto potremo mangiare questo pesce,
06:57
it'llsara be soldvenduto in the storesI negozi.
152
402000
2000
se sarà venduto nei negozi.
06:59
And before you get too worriedpreoccupato about it,
153
404000
2000
E prima che vi preoccupiate,
07:01
here in the UnitedUniti d'America StatesStati,
154
406000
2000
qui negli Stati Uniti
07:03
the majoritymaggioranza of foodcibo you buyacquistare in the supermarketsupermercato
155
408000
2000
la maggior parte del cibo che comprate al supermercato
07:05
alreadygià has genetically-modifiedgeneticamente modificati componentscomponenti to it.
156
410000
4000
ha già componenti geneticamente modificati.
07:09
So even as we worrypreoccupazione about it,
157
414000
2000
Quindi anche se ci preoccupiamo
07:11
we have allowedpermesso it to go on in this countrynazione -- much differentdiverso in EuropeEuropa --
158
416000
3000
lo abbiamo permesso in questo paese -in Europa è molto diverso-
07:14
withoutsenza any regulationregolamento,
159
419000
2000
senza nessuna normativa
07:16
and even withoutsenza any identificationidentificazione on the packagepacchetto.
160
421000
3000
e senza nessuna identificazione sulla confezione.
07:20
These are all the first clonedclonato animalsanimali
161
425000
3000
Questi sono i primi animali clonati
07:23
of theirloro typetipo.
162
428000
2000
della loro specie.
07:25
So in the lowerinferiore right here,
163
430000
2000
Qui in basso a destra
07:27
you have DollyDolly, the first clonedclonato sheeppecora --
164
432000
2000
abbiamo Dolly, la prima pecora clonata
07:29
now happilyfelicemente stuffedripieni in a museumMuseo in EdinburghEdimburgo;
165
434000
3000
ora felicemente impagliata in un museo di Edimburgo;
07:32
RalphRalph the ratratto, the first clonedclonato ratratto;
166
437000
3000
il topo Ralph, il primo topo clonato;
07:35
CCCC the catgatto, for clonedclonato catgatto;
167
440000
3000
il gatto CC, che sta per gatto clonato
07:38
SnuppySnuppy, the first clonedclonato dogcane --
168
443000
2000
Snuppy, il primo cane clonato
07:40
SnuppySnuppy for SeoulSeoul NationalNazionale UniversityUniversità puppycucciolo --
169
445000
3000
Snuppy da Seoul National University puppy,
07:43
createdcreato in SouthSud KoreaCorea
170
448000
2000
creato in Corea del sud
07:45
by the very samestesso man that some of you maypuò rememberricorda
171
450000
2000
dall'uomo che alcuni di voi ricorderanno
07:47
had to endfine up resigningle dimissioni in disgracedisonore
172
452000
2000
per essersi dimesso con disonore
07:49
because he claimedha sostenuto he had clonedclonato a humanumano embryoembrione, whichquale he had not.
173
454000
4000
per aver dichiarato di aver clonato un embrione umano, ma non era vero.
07:53
He actuallyin realtà was the first personpersona
174
458000
2000
Fu in effetti il primo
07:55
to cloneClone a dogcane, whichquale is a very difficultdifficile thing to do,
175
460000
3000
ad aver clonato un cane, che è molto difficile
07:58
because dogcane genomesgenomi are very plasticplastica.
176
463000
3000
perché i genomi del cane sono molto plastici.
08:01
This is PrometeaPrometea, the first clonedclonato horsecavallo.
177
466000
3000
Questo è Prometea, il primo cavallo clonato.
08:04
It's a HaflingerHaflinger horsecavallo clonedclonato in ItalyItalia,
178
469000
2000
È un avelignese clonato in Italia
08:06
a realvero "goldoro ringanello" of cloningclonazione,
179
471000
2000
un vero gioiello della clonazione,
08:08
because there are manymolti horsescavalli that winvincere importantimportante racesGare
180
473000
3000
perché ci sono tanti cavalli che vincono corse importanti
08:11
who are geldingsCastroni.
181
476000
2000
che sono castrati.
08:13
In other wordsparole, the equipmentattrezzatura to put them out to studvite prigioniera
182
478000
3000
In altre parole, quello che faceva di loro degli stalloni
08:16
has been removedrimosso.
183
481000
2000
è stato rimosso.
08:18
But if you can cloneClone that horsecavallo,
184
483000
2000
Ma se puoi clonare quel cavallo
08:20
you can have bothentrambi the advantagevantaggio of havingavendo a geldingcastrone runcorrere in the racegara
185
485000
3000
puoi avere il vantaggio di avere un castrato in una gara
08:23
and his identicalidentico geneticgenetico duplicateduplicare
186
488000
3000
e la sua identica copia genetica
08:26
can then be put out to studvite prigioniera.
187
491000
3000
da usare come stallone.
08:29
These were the first clonedclonato calvesvitelli,
188
494000
2000
Questi sono i primi vitelli clonati,
08:31
the first clonedclonato greygrigio wolveslupi,
189
496000
2000
i primi lupi clonati.
08:33
and then, finallyfinalmente,
190
498000
2000
E, infine,
08:35
the first clonedclonato pigletssuinetti:
191
500000
2000
i primi maialini clonati:
08:37
AlexisAlexis, ChistaChista, CarrelCarrel, JanieJanie and DotcomDotcom.
192
502000
4000
Alexis, Chista, Carrel, Janie e Puntocom.
08:41
(LaughterRisate)
193
506000
2000
(Risate)
08:45
In additionaggiunta, we'venoi abbiamo startediniziato to use cloningclonazione technologytecnologia
194
510000
3000
Inoltre, abbiamo iniziato a usare la clonazione
08:48
to try to savesalvare endangeredin via di estinzione speciesspecie.
195
513000
3000
per cercare di salvare le specie in via di estinzione.
08:51
This is the use of animalsanimali now
196
516000
2000
Ora utilizziamo gli animali
08:53
to createcreare drugsfarmaci and other things in theirloro bodiescorpi
197
518000
3000
per creare farmaci e altre sostanze dentro di loro
08:56
that we want to createcreare.
198
521000
2000
che vogliamo creare.
08:58
So with antithrombinantitrombina in that goatcapra --
199
523000
2000
Quindi con l'antitrombina in quella capra
09:00
that goatcapra has been geneticallygeneticamente modifiedper volta
200
525000
2000
quella capra è stata modificata geneticamente
09:02
so that the moleculesmolecole of its milklatte
201
527000
3000
in modo che le molecole del suo latte
09:05
actuallyin realtà includeincludere the moleculemolecola of antithrombinantitrombina
202
530000
3000
includano le molecole dell'antitrombina
09:08
that GTCGTC GeneticsGenetica wants to createcreare.
203
533000
3000
che la GTC Genetics vuole creare.
09:11
And then in additionaggiunta, transgenictransgenici pigsmaiali, knockoutKnockout pigsmaiali,
204
536000
3000
In aggiunta, maiali transgenici
09:14
from the NationalNazionale InstituteIstituto of AnimalAnimale ScienceScienza in SouthSud KoreaCorea,
205
539000
4000
dal National Institute of Animal Science in Corea del sud,
09:18
are pigsmaiali that they are going to use, in factfatto,
206
543000
3000
saranno usati, di fatto,
09:21
to try to createcreare all kindstipi of drugsfarmaci
207
546000
4000
per provare a creare ogni tipo di farmaco
09:25
and other industrialindustriale typestipi of chemicalssostanze chimiche
208
550000
4000
e altri prodotti chimici
09:29
that they want the bloodsangue and the milklatte
209
554000
2000
che vogliono che il sangue e il latte
09:31
of these animalsanimali
210
556000
2000
di questi animali
09:33
to produceprodurre for them,
211
558000
2000
producano per loro,
09:35
insteadanziché of producingproduzione them in an industrialindustriale way.
212
560000
3000
invece di produrli loro industrialmente.
09:39
These are two creaturescreature
213
564000
2000
Queste sono due creature
09:41
that were createdcreato
214
566000
3000
che furono create
09:44
in orderordine to savesalvare endangeredin via di estinzione speciesspecie.
215
569000
2000
per salvare specie in via di estinzione.
09:46
The guarguar
216
571000
2000
Il gaur
09:48
is an endangeredin via di estinzione SoutheastSud-est AsianAsiatiche ungulateungulato.
217
573000
4000
è un ungulato del sudest asiatico in via di estinzione.
09:52
A somaticsomatica cellcellula, a bodycorpo cellcellula,
218
577000
2000
Una cellula somatica, un corpo cellulare
09:54
was takenprese from its bodycorpo,
219
579000
2000
è stata estratta dal suo corpo
09:56
gestatedgestazione in the ovumovulo of a cowmucca,
220
581000
2000
gestata nell'ovulo di una mucca
09:58
and then that cowmucca gaveha dato birthnascita to a guarguar.
221
583000
4000
e poi la mucca ha partorito un gaur.
10:02
SameStesso thing happenedè accaduto with the mouflonMuflone,
222
587000
2000
Qualcosa del genere è successa con il muflone
10:04
where it's an endangeredin via di estinzione speciesspecie of sheeppecora.
223
589000
3000
che è un tipo di ovino in via di estinzione.
10:07
It was gestatedgestazione in a regularregolare sheeppecora bodycorpo,
224
592000
6000
Fu gestato nel corpo di una normale pecora,
10:13
whichquale actuallyin realtà raisesrilanci an interestinginteressante biologicalbiologico problemproblema.
225
598000
3000
e ciò solleva un interessante problema biologico.
10:16
We have two kindstipi of DNADNA in our bodiescorpi.
226
601000
2000
Nel corpo abbiamo due tipi di DNA.
10:18
We have our nucleicacido nucleico DNADNA
227
603000
2000
Abbiamo il DNA nucleico
10:20
that everybodytutti thinkspensa of as our DNADNA,
228
605000
2000
che tutti pensano sia il DNA,
10:22
but we alsoanche have DNADNA in our mitochondriamitocondri,
229
607000
2000
ma abbiamo anche il DNA nei mitocondri
10:24
whichquale are the energyenergia packetspacchetti of the cellcellula.
230
609000
3000
che sono i pacchetti energia delle cellule.
10:27
That DNADNA is passedpassato down throughattraverso our mothersmadri.
231
612000
3000
Questo DNA ci viene trasmesso dalle nostre madri.
10:30
So really, what you endfine up havingavendo here
232
615000
3000
Dunque, ciò che alla fine otteniamo
10:33
is not a guarguar and not a mouflonMuflone,
233
618000
2000
non è né un gaur né un muflone
10:35
but a guarguar
234
620000
2000
ma un gaur
10:37
with cowmucca mitochondriamitocondri,
235
622000
2000
con i mitocondri di una mucca,
10:39
and thereforeperciò cowmucca mitochondrialmitocondriale DNADNA,
236
624000
2000
quindi il DNA mitocondriale della mucca
10:41
and a mouflonMuflone with anotherun altro speciesspecie of sheep'specora
237
626000
3000
e un muflone con il DNA mitocondriale
10:44
mitochondrialmitocondriale DNADNA.
238
629000
2000
di un'altra specie ovina.
10:46
These are really hybridsibridi, not purepuro animalsanimali.
239
631000
3000
Questi sono ibridi veri, non animali puri.
10:49
And it raisesrilanci the questiondomanda of how we're going to definedefinire animalanimale speciesspecie
240
634000
3000
Questo solleva la questione su come definire le specie animali
10:52
in the ageetà of biotechnologybiotecnologia --
241
637000
2000
nell'era della biotecnologia,
10:54
a questiondomanda that we're not really sure yetancora
242
639000
3000
una questione che ancora non sappiamo
10:57
how to solverisolvere.
243
642000
2000
come risolvere.
10:59
This lovelybello creaturecreatura
244
644000
2000
Questa deliziosa creatura
11:01
is an AsianAsiatiche cockroachscarafaggio.
245
646000
3000
è uno scarafaggio asiatico.
11:04
And what they'veessi hanno donefatto here
246
649000
2000
Quello che hanno fatto qui
11:06
is they'veessi hanno put electrodeselettrodi in its gangliagangli and its braincervello
247
651000
4000
è stato mettergli degli elettrodi nei gangli e nel cervello,
11:10
and then a transmittertrasmettitore on topsuperiore,
248
655000
2000
e sopra un trasmettitore,
11:12
and it's on a biggrande computercomputer trackingpuntamento ballpalla.
249
657000
2000
e sta su una grande trackball di un computer.
11:14
And now, usingutilizzando a joysticktelecomando da gioco,
250
659000
2000
Ora, usando un joystick,
11:16
they can sendinviare this creaturecreatura
251
661000
2000
possono mandare questa creatura
11:18
around the lablaboratorio
252
663000
2000
per il laboratorio
11:20
and controlcontrollo whetherse it goesva left or right,
253
665000
2000
e decidere se va a destra o a sinistra,
11:22
forwardsinoltra or backwardsindietro.
254
667000
2000
avanti o indietro.
11:24
They'veHanno createdcreato a kindgenere of insectinsetto botbot,
255
669000
2000
Hanno creato una specie di robot,
11:26
or bugbotbugbot.
256
671000
2000
o robot-insetto.
11:28
It getsprende worsepeggio than that -- or perhapsForse better than that.
257
673000
3000
E andiamo peggiorando - o forse migliorando.
11:31
This actuallyin realtà is one of DARPA'sDi DARPA very importantimportante --
258
676000
3000
Questo è uno dei progetti del DARPA
11:34
DARPADARPA is the DefenseDifesa ResearchRicerca AgencyAgenzia --
259
679000
2000
-l'Agenzia per i progetti di ricerca per la difesa-
11:36
one of theirloro projectsprogetti.
260
681000
2000
uno dei più importanti.
11:38
These goliathGolia beetlescoleotteri
261
683000
2000
Questi scarafaggi Goliath
11:40
are wiredcablata in theirloro wingsAli.
262
685000
2000
sono connessi tramite le ali.
11:42
They have a computercomputer chippatata fritta strappedlegato to theirloro backsschienali,
263
687000
2000
Hanno un chip legato sulla schiena
11:44
and they can flyvolare these creaturescreature around the lablaboratorio.
264
689000
4000
e possono far volare queste creature per il laboratorio.
11:48
They can make them go left, right. They can make them take off.
265
693000
2000
Possono farli andare a destra, a sinistra. Farli decollare.
11:50
They can't actuallyin realtà make them landsbarcare.
266
695000
2000
Non possono farli atterrare.
11:52
They put them about one inchpollice abovesopra the groundterra,
267
697000
2000
Li mettono a un paio di centimetri da terra
11:54
and then they shutchiuso everything off and they go pfftpfft.
268
699000
2000
e spengono tutto e fanno "Puff".
11:56
But it's the closestpiù vicina they can get to a landingatterraggio.
269
701000
3000
Ma è il migliore atterraggio che possono fare.
12:00
And in factfatto, this technologytecnologia has gottenottenuto so developedsviluppato
270
705000
3000
E di fatto, questa tecnologia si è talmente sviluppata
12:03
that this creaturecreatura --
271
708000
2000
che questa creatura ...
12:05
this is a mothfalena --
272
710000
2000
- questa è una falena.
12:07
this is the mothfalena in its pupaPupa stagepalcoscenico,
273
712000
2000
Questa è la falena allo stadio di pupa
12:09
and that's when they put the wiresfili in
274
714000
2000
e qui è quando la collegano
12:11
and they put in the computercomputer technologytecnologia,
275
716000
3000
e ci mettono la tecnologia informatica.
12:14
so that when the mothfalena actuallyin realtà emergesemerge as a mothfalena,
276
719000
3000
Quindi quando la falena emerge
12:17
it is alreadygià prewiredprecablato.
277
722000
3000
è già collegata.
12:20
The wiresfili are alreadygià in its bodycorpo,
278
725000
3000
I cavi sono già nel suo corpo
12:23
and they can just hookgancio it up to theirloro technologytecnologia,
279
728000
3000
devono solo collegarla ai loro sistemi
12:26
and now they'veessi hanno got these bugbotsbugbots
280
731000
2000
e ottengono i loro robot-insetto
12:28
that they can sendinviare out for surveillancesorveglianza.
281
733000
2000
che possono usare per la vigilanza.
12:30
They can put little camerasmacchine fotografiche on them
282
735000
2000
Possono inserire delle piccole fotocamere
12:32
and perhapsForse somedayun giorno deliverconsegnare
283
737000
2000
e forse un giorno offrire
12:34
other kindstipi of ordinanceordinanza
284
739000
2000
altri generi di artiglieria
12:36
to warzonesWarzones.
285
741000
3000
in zone di guerra.
12:39
It's not just insectsinsetti.
286
744000
2000
Non esistono solo insetti.
12:41
This is the ratbotRatBot, or the robo-ratRobo-ratto
287
746000
2000
Questo è un robot topo, o un topo-robot
12:43
by SanjivSanjiv TalwarTonello at SUNYSUNY DownstateDownState.
288
748000
3000
realizzato da Sanjiv Talwar al SUNY Downstate.
12:46
Again, it's got technologytecnologia --
289
751000
2000
Anche lui, ha la tecnologia,
12:48
it's got electrodeselettrodi going into its left and right hemispheresemisferi;
290
753000
3000
ha gli elettrodi tra l'emisfero destro e il sinistro,
12:51
it's got a cameramacchina fotografica on topsuperiore of its headcapo.
291
756000
3000
ha una telecamera sulla testa.
12:54
The scientistsscienziati can make this creaturecreatura
292
759000
2000
Gli scienziati possono farlo
12:56
go left, right.
293
761000
2000
andare a destra, a sinistra.
12:58
They have it runningin esecuzione throughattraverso mazeslabirinti, controllingcontrollo where it's going.
294
763000
3000
Lo mettono nei labirinti, controllando dove va.
13:01
They'veHanno now createdcreato an organicbiologico robotrobot.
295
766000
4000
Hanno creato un robot organico.
13:05
The graduatediplomato studentsstudenti
296
770000
2000
Gli studenti laureati
13:07
in SanjivSanjiv Talwar'sDi toni lablaboratorio
297
772000
2000
del laboratorio di Sanjiv Talwar
13:09
said, "Is this ethicaletico?
298
774000
2000
chiedono "È etico?
13:11
We'veAbbiamo takenprese away the autonomyautonomia of this animalanimale."
299
776000
3000
Abbiamo tolto l'autonomia a questo animale".
13:14
I'll get back to that in a minuteminuto.
300
779000
2000
Tornerò su questo tra un minuto.
13:16
There's alsoanche been work donefatto with monkeysscimmie.
301
781000
3000
C'è stato anche del lavoro con le scimmie.
13:19
This is MiguelMiguel NicolelisNicolelis of DukeDuca.
302
784000
3000
Questo è Miguel Nicolelis di Duke.
13:22
He tookha preso owlGufo monkeysscimmie,
303
787000
2000
Ha preso delle scimmie notturne,
13:24
wiredcablata them up
304
789000
2000
le ha collegate,
13:26
so that a computercomputer watchedguardato theirloro brainsmente while they movedmosso,
305
791000
2000
e un computer guardava il loro cervello mentre si muovevano,
13:28
especiallyparticolarmente looking at the movementmovimento of theirloro right armbraccio.
306
793000
2000
soprattutto il movimento del braccio destro.
13:30
The computercomputer learnedimparato what the monkeyscimmia braincervello did
307
795000
2000
Il computer imparava quello che faceva il cervello della scimmia
13:32
to movemossa its armbraccio in variousvario waysmodi.
308
797000
2000
per muovere il braccio in vari modi.
13:34
They then hookedadunco it up to a prostheticprotesica armbraccio,
309
799000
3000
Quindi l'hanno collegato a un braccio artificiale
13:37
whichquale you see here in the pictureimmagine,
310
802000
2000
che vedete qui nella foto,
13:39
put the armbraccio in anotherun altro roomcamera.
311
804000
2000
hanno messo il braccio in un'altra stanza.
13:41
PrettyPiuttosto soonpresto, the computercomputer learnedimparato, by readinglettura the monkey'sdi scimmia brainwavesonde cerebrali,
312
806000
3000
Il computer ha imparato, leggendo le onde cerebrali della scimmia,
13:44
to make that armbraccio in the other roomcamera
313
809000
2000
a far fare al braccio dell'altra stanza
13:46
do whateverqualunque cosa the monkey'sdi scimmia armbraccio did.
314
811000
3000
quello che faceva il braccio della scimmia.
13:49
Then he put a videovideo monitortenere sotto controllo
315
814000
2000
Poi ha messo un monitor,
13:51
in the monkey'sdi scimmia cagegabbia
316
816000
2000
nella gabbia della scimmia,
13:53
that showedha mostrato the monkeyscimmia this prostheticprotesica armbraccio,
317
818000
2000
che mostrava il braccio artificiale alla scimmia,
13:55
and the monkeyscimmia got fascinatedaffascinato.
318
820000
2000
e la scimmia è rimasta incantata.
13:57
The monkeyscimmia recognizedriconosciuto that whateverqualunque cosa she did with her armbraccio,
319
822000
2000
La scimmia ha capito che ciò che faceva il suo braccio
13:59
this prostheticprotesica armbraccio would do.
320
824000
2000
lo faceva anche quello artificiale.
14:01
And eventuallyinfine she was movingin movimento it and movingin movimento it,
321
826000
3000
Continuava a muoverlo
14:04
and eventuallyinfine stoppedfermato movingin movimento her right armbraccio
322
829000
2000
e alla fine ha smesso di muovere il suo braccio
14:06
and, staringfissando at the screenschermo,
323
831000
2000
e, fissando lo schermo,
14:08
could movemossa the prostheticprotesica armbraccio in the other roomcamera
324
833000
3000
ha mosso il braccio artificiale nell'altra stanza
14:11
only with her brainwavesonde cerebrali --
325
836000
2000
solo con le sue onde cerebrali;
14:13
whichquale meanssi intende that monkeyscimmia
326
838000
2000
ciò vuol dire che quella scimmia
14:15
becamedivenne the first primatePrimate in the historystoria of the worldmondo
327
840000
3000
è diventata il primo primate della storia
14:18
to have threetre independentindipendente functionalfunzionale armsbraccia.
328
843000
3000
ad avere tre braccia funzionali indipendenti.
14:22
And it's not just technologytecnologia
329
847000
2000
E non è solo la tecnologia
14:24
that we're puttingmettendo into animalsanimali.
330
849000
2000
che stiamo mettendo negli animali.
14:26
This is ThomasThomas DeMarseDeMarse at the UniversityUniversità of FloridaFlorida.
331
851000
3000
Questo è Thomas DeMarse dell'Università della Florida.
14:29
He tookha preso 20,000 and then 60,000
332
854000
2000
Ha preso 20 mila e poi 60 mila
14:31
disaggregateddisaggregati ratratto neuronsneuroni --
333
856000
3000
neuroni disaggregati di ratto
14:34
so these are just individualindividuale neuronsneuroni from ratsratti --
334
859000
3000
- cioè singoli neuroni di ratto -
14:37
put them on a chippatata fritta.
335
862000
2000
e li ha messi in un chip.
14:39
They self-aggregatedauto-aggregati into a networkRete,
336
864000
3000
Si sono auto-aggregati in una rete,
14:42
becamedivenne an integratedintegrato chippatata fritta.
337
867000
3000
diventando un chip integrato.
14:45
And he used that
338
870000
2000
E lo ha usato
14:47
as the IT piecepezzo
339
872000
2000
come componente IT
14:49
of a mechanismmeccanismo whichquale rancorse a flightvolo simulatorsimulatore.
340
874000
3000
di un meccanismo che azionava un simulatore di volo.
14:52
So now we have organicbiologico computercomputer chipspatatine fritte
341
877000
3000
Quindi ora abbiamo chip organici
14:55
madefatto out of livingvita, self-aggregatingauto-aggregazione neuronsneuroni.
342
880000
3000
fatti di neuroni autoaggreganti viventi.
15:00
FinallyInfine, Mussa-IvaldiMussa-Ivaldi of NorthwesternNord-occidentale
343
885000
3000
Infine, Mussa-Ivaldi della Northwestern
15:03
tookha preso a completelycompletamente intactintatto,
344
888000
2000
ha preso un cervello di lampreda
15:05
independentindipendente lampreylampreda eelAnguilla braincervello.
345
890000
3000
intatto e indipendente.
15:08
This is a braincervello from a lampreylampreda eelAnguilla.
346
893000
2000
Questo è un cervello di lampreda.
15:10
It is livingvita --
347
895000
2000
È vivo,
15:12
fully-intactcompletamente intatto braincervello in a nutrientsostanza nutriente mediummedio
348
897000
3000
un cervello intatto in un mezzo nutritivo,
15:15
with these electrodeselettrodi going off to the sideslati,
349
900000
3000
con degli elettrodi che escono dai lati.
15:18
attachedallegato photosensitivefotosensibile sensorssensori to the braincervello,
350
903000
3000
Ha collegato dei sensori fotosensibili al cervello,
15:21
put it into a cartcarrello --
351
906000
2000
l'ha messo in un carrello,
15:23
here'secco the cartcarrello, the braincervello is sittingseduta there in the middlein mezzo --
352
908000
3000
questo è il carrello, il cervello sta qui nel mezzo,
15:26
and usingutilizzando this braincervello as the solesuola processorprocessore for this cartcarrello,
353
911000
3000
e ha usato il cervello come unico processore per il carrello.
15:29
when you turnturno on a lightleggero and shinebrillare it at the cartcarrello,
354
914000
2000
Se accendete la luce e la puntate sul carrello,
15:31
the cartcarrello movessi muove towardverso the lightleggero;
355
916000
2000
il carrello si muove verso la luce;
15:33
when you turnturno it off, it movessi muove away.
356
918000
2000
quando la spegnete, si allontana.
15:35
It's photophilicfotofilo.
357
920000
2000
È fotofilo.
15:37
So now we have a completecompletare
358
922000
3000
Quindi ora abbiamo un completo
15:40
livingvita lampreylampreda eelAnguilla braincervello.
359
925000
2000
cervello vivente di lampreda.
15:42
Is it thinkingpensiero lampreylampreda eelAnguilla thoughtspensieri,
360
927000
2000
Pensa i pensieri della lampreda,
15:44
sittingseduta there in its nutrientsostanza nutriente mediummedio?
361
929000
2000
qui nel suo mezzo nutritivo?
15:46
I don't know,
362
931000
2000
Non lo so,
15:48
but in factfatto it is a fullycompletamente livingvita braincervello
363
933000
4000
ma di fatto è un cervello totalmente vivo
15:52
that we have managedgestito to keep alivevivo
364
937000
3000
che siamo riusciti a tenere vivo
15:55
to do our biddingofferta.
365
940000
3000
per eseguire i nostri ordini.
15:58
So, we are now at the stagepalcoscenico
366
943000
3000
Quindi, siamo ora allo stadio
16:01
where we are creatingla creazione di creaturescreature
367
946000
2000
in cui creiamo creature
16:03
for our ownproprio purposesscopi.
368
948000
2000
per i nostri scopi.
16:05
This is a mousetopo createdcreato by CharlesCharles VacantiVacanti
369
950000
3000
Questo è un topo creato da Charles Vacanti
16:08
of the UniversityUniversità of MassachusettsMassachusetts.
370
953000
3000
della University of Massachussetts.
16:11
He alteredalterato this mousetopo
371
956000
3000
Ha alterato questo topo
16:14
so that it was geneticallygeneticamente engineeredingegnerizzato
372
959000
2000
di modo che fosse geneticamente modificato
16:16
to have skinpelle that was lessDi meno immunoreactiveimmunoreactive to humanumano skinpelle,
373
961000
3000
e avesse una pelle meno immunoreattiva alla pelle umana,
16:19
put a polymerpolimero scaffoldingimpalcatura of an earorecchio undersotto it
374
964000
4000
ci ha messo un'impalcatura polimero di un orecchio
16:23
and createdcreato an earorecchio that could then be takenprese off the mousetopo
375
968000
3000
e ha creato un orecchio che possa essere tolto dal topo
16:26
and transplantedtrapiantato ontosu a humanumano beingessere.
376
971000
2000
e impiantato in un essere umano.
16:28
GeneticGenetica engineeringingegneria
377
973000
2000
L'ingegneria genetica
16:30
coupledaccoppiato with polymerpolimero physiotechnologyphysiotechnology
378
975000
2000
unita alla fisiotecnologia dei polimeri
16:32
coupledaccoppiato with xenotransplantationxenotrapianto.
379
977000
2000
unita allo xenotrapianto.
16:34
This is where we are in this processprocesso.
380
979000
3000
Ecco dove siamo arrivati.
16:37
FinallyInfine, not that long agofa,
381
982000
3000
Infine, non molto tempo fa,
16:40
CraigCraig VenterVenter createdcreato the first artificialartificiale cellcellula,
382
985000
3000
Craig Venter ha creato la prima cellula artificiale,
16:43
where he tookha preso a cellcellula, tookha preso a DNADNA synthesizersintetizzatore,
383
988000
2000
ha preso una cellula, preso un sintetizzatore di DNA,
16:45
whichquale is a machinemacchina,
384
990000
2000
che è una macchina,
16:47
createdcreato an artificialartificiale genomegenoma,
385
992000
2000
ha creato un genoma artificiale,
16:49
put it in a differentdiverso cellcellula --
386
994000
3000
l'ha messo in un'altra cellula
16:52
the genomegenoma was not of the cellcellula he put it in --
387
997000
3000
-il genoma non era della cellula in cui l'ha messo-
16:55
and that cellcellula then reproducedriprodotta
388
1000000
2000
e quella cellula si è riprodotta
16:57
as the other cellcellula.
389
1002000
2000
come l'altra cellula.
16:59
In other wordsparole,
390
1004000
2000
In altre parole,
17:01
that was the first creaturecreatura in the historystoria of the worldmondo
391
1006000
2000
è la prima creatura della storia
17:03
that had a computercomputer as its parentgenitore --
392
1008000
2000
che ha un computer come padre;
17:05
it did not have an organicbiologico parentgenitore.
393
1010000
3000
non ha un padre biologico.
17:08
And so, askschiede The EconomistEconomista:
394
1013000
3000
Dunque, chiede "The Economist":
17:11
"The first artificialartificiale organismorganismo and its consequencesconseguenze."
395
1016000
3000
"Il primo organismo artificiale e le sue conseguenze".
17:14
So you maypuò have thought
396
1019000
2000
Quindi voi potreste pensare
17:16
that the creationcreazione of life
397
1021000
2000
che la creazione della vita
17:18
was going to happenaccadere in something that lookedguardato like that.
398
1023000
3000
avvenga in un posto più o meno così.
17:21
(LaughterRisate)
399
1026000
2000
(Risate)
17:23
But in factfatto, that's not what Frankenstein'sDi Frankenstein lablaboratorio lookssembra like.
400
1028000
3000
Ma di fatto, il laboratorio di Frankenstein è ben diverso.
17:26
This is what Frankenstein'sDi Frankenstein lablaboratorio lookssembra like.
401
1031000
2000
Il laboratorio di Frankenstein è così.
17:28
This is a DNADNA synthesizersintetizzatore,
402
1033000
2000
Questo è un sintetizzatore di DNA,
17:30
and here at the bottomparte inferiore
403
1035000
2000
e qui sul fondo
17:32
are just bottlesbottiglie of A, T, C and G --
404
1037000
2000
ci sono boccette di A, T, C e G,
17:34
the fourquattro chemicalssostanze chimiche
405
1039000
2000
i quattro composti
17:36
that make up our DNADNA chaincatena.
406
1041000
2000
che formano la nostra catena del DNA.
17:38
And so, we need to askChiedere ourselvesnoi stessi some questionsle domande.
407
1043000
3000
Quindi, dobbiamo porci delle domande.
17:41
For the first time in the historystoria of this planetpianeta,
408
1046000
3000
Per la prima volta nella storia del nostro pianeta,
17:44
we are ablecapace to directlydirettamente designdesign organismsorganismi.
409
1049000
3000
possiamo progettare direttamente degli organismi.
17:47
We can manipulatemanipolare the plasmasplasmi of life
410
1052000
2000
Possiamo manipolare il plasma della vita
17:49
with unprecedentedinaudito powerenergia,
411
1054000
3000
con un potere senza precedenti.
17:52
and it confersconferisce on us a responsibilityresponsabilità.
412
1057000
2000
Questo ci conferisce una responsabilità.
17:54
Is everything okay?
413
1059000
2000
Va tutto bene?
17:56
Is it okay to manipulatemanipolare and createcreare
414
1061000
2000
Va bene manipolare e creare
17:58
whateverqualunque cosa creaturescreature we want?
415
1063000
2000
qualunque creatura vogliamo?
18:00
Do we have freegratuito reignRegno
416
1065000
2000
Abbiamo campo libero
18:02
to designdesign animalsanimali?
417
1067000
2000
per progettare animali?
18:04
Do we get to go somedayun giorno to PetsAnimali domestici 'R''R' Us
418
1069000
3000
Finiremo per andare al negozio di animali
18:07
and say, "Look, I want a dogcane.
419
1072000
2000
e dire "Voglio un cane.
18:09
I'd like it to have the headcapo of a DachshundBassotto,
420
1074000
3000
Lo vorrei con la testa di un bassotto,
18:12
the bodycorpo of a retrieverRetriever,
421
1077000
2000
il corpo di un retriever,
18:14
maybe some pinkrosa furpelliccia,
422
1079000
2000
magari con qualche pelo rosa,
18:16
and let's make it glowbagliore in the darkbuio"?
423
1081000
2000
e facciamolo brillare al buio".
18:18
Does industryindustria get to createcreare creaturescreature
424
1083000
2000
L'industria finirà per creare creature
18:20
who, in theirloro milklatte, in theirloro bloodsangue, and in theirloro salivasaliva
425
1085000
3000
che, nel loro latte, sangue, saliva,
18:23
and other bodilycorporale fluidsfluidi,
426
1088000
2000
e altri fluidi del corpo
18:25
createcreare the drugsfarmaci and industrialindustriale moleculesmolecole we want
427
1090000
3000
creano i farmaci e le molecole industriali che vogliamo,
18:28
and then warehousemagazzino them
428
1093000
2000
che poi immagazzineremo
18:30
as organicbiologico manufacturingproduzione machinesmacchine?
429
1095000
3000
come macchine per la produzione biologica?
18:33
Do we get to createcreare organicbiologico robotsrobot,
430
1098000
3000
Finiremo per creare robot biologici,
18:36
where we removerimuovere the autonomyautonomia from these animalsanimali
431
1101000
3000
per togliere l'autonomia agli animali
18:39
and turnturno them just into our playthingsGiocattoli?
432
1104000
3000
e trasformarli nei nostri giocattoli?
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And then the finalfinale steppasso of this,
433
1107000
3000
E poi l'ultimo passo,
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onceuna volta we perfectperfezionare these technologiestecnologie in animalsanimali
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1110000
2000
quando perfezioneremo queste tecniche con gli animali
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and we startinizio usingutilizzando them in humanumano beingsesseri,
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2000
e inizieremo ad usarle con gli esseri umani,
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what are the ethicaletico guidelineslinee guida
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1114000
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quali saranno le linee guida etiche
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that we will use then?
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1116000
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che useremo?
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It's alreadygià happeningavvenimento. It's not sciencescienza fictionfinzione.
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3000
Sta già accadendo; non è fantascienza.
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We are not only alreadygià usingutilizzando these things in animalsanimali,
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1122000
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Non solo stiamo già usando queste cose sugli animali,
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some of them we're alreadygià beginninginizio to use
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stiamo già iniziando ad usarne qualcuna
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on our ownproprio bodiescorpi.
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sui nostri corpi.
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We are now takingpresa controlcontrollo of our ownproprio evolutionEvoluzione.
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Stiamo prendendo il controllo sulla nostra evoluzione.
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We are directlydirettamente designingprogettazione
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Stiamo progettando direttamente
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the futurefuturo of the speciesspecie of this planetpianeta.
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il futuro delle specie del pianeta.
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It confersconferisce uponsu us an enormousenorme responsibilityresponsabilità
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Questo ci dà un'immensa responsabilità
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that is not just the responsibilityresponsabilità
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che non è solo la responsabilità
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of the scientistsscienziati and the ethicistsesperti di etica
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di scienziati e studiosi di etica
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who are thinkingpensiero about it and writingscrittura about it now.
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che ne stanno parlando e scrivendo in questo momento.
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It is the responsibilityresponsabilità of everybodytutti
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È responsabilità di tutti
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because it will determinedeterminare what kindgenere of planetpianeta and what kindgenere of bodiescorpi
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perché determinerà che tipo di pianeta e che tipo di corpi
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we will have in the futurefuturo.
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1153000
2000
avremo in futuro.
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ThanksGrazie.
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2000
Grazie.
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(ApplauseApplausi)
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1157000
4000
(Applausi)
Translated by GIULIANA MANINCHEDDA
Reviewed by Elena Montrasio

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ABOUT THE SPEAKER
Paul Root Wolpe - Ethicist
Paul Root Wolpe examines the ethical implications of new science -- genetic modification, neuroscience and other breakthroughs that stretch our current philosophy to the breaking point. He's the chief bioethicist at NASA, among other appointments.

Why you should listen

Paul Root Wolpe directs the Center for Ethics at Emory University,  where he works on the biggest issues most of us face in our life-long ethical journey: death and dying, new reproductive technologies, and new medical and scientific breakthroughs that are not covered in our traditional ethics (what would the Bible say about growing a human ear on a mouse?).

He's also the chief bioethicist at NASA, where he advises on the medical experiments that happen during space travel.

Read the TED Blog's Q&A with Paul Root Wolpe >>

Read Wolpe's lively TED Conversation thread >>

More profile about the speaker
Paul Root Wolpe | Speaker | TED.com