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TED2016

Riccardo Sabatini: How to read the genome and build a human being

リッカルド・サバティーニ: ゲノムを読んで人間を作る方法

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秘密も病気も美もすべてが書かれたゲノム、それは人間を作り上げるのに必要なひとそろいの遺伝的手順書です。科学者であり起業家であるリッカルド・サバティーニが、今や小さなバイアル瓶の中の血液から複雑なゲノムの暗号を解読して身長、目の色、年齢、容貌まで予想できることを示します。ゲノムについての理解によってやがてガンのような病気に対する個別化医療が可能になるとサバティーニは言います。我々は生命そのものを変える力を手にしたのです。それをどのように使いましょう?

- Scientist, entrepreneur
Riccardo Sabatini applies his expertise in numerical modeling and data to projects ranging from material science to computational genomics and food market predictions. Full bio

Forために theその next 16 minutes,
I'm私は going行く to take取る you君は on aa journey
これからの16分で
00:12
thatそれ is probably多分
theその biggest最大 dream of humanity人類:
人類最大の夢への旅に
お連れします
00:15
to understandわかる theその codeコード of life生活.
生命の暗号を
理解するということです
00:18
Soそう forために me, everythingすべて started開始した
manyたくさんの, manyたくさんの years ago
私にとって ことの始まりは
何年も前
00:21
whenいつ I met会った theその first最初 3Dd printerプリンタ.
はじめて3Dプリンタに
出会ったときです
00:23
Theその concept概念 wasあった fascinating魅力的な.
魅惑的なコンセプトだと
思いました
00:26
Aa 3Dd printerプリンタ needsニーズ three elements要素:
3Dプリンタは
3つの要素を必要とします
00:28
aa bitビット of information情報, some一部
raw material材料, some一部 energyエネルギー,
少しばかりの情報と
原料と エネルギーです
00:30
andそして itそれ canできる produce作物 anyどれか objectオブジェクト
thatそれ wasあった notない thereそこ before.
そして それまで存在しなかった物を
何でも作れてしまうんです
00:34
I wasあった doingやっている physics物理,
I wasあった coming到来 backバック home自宅
私は物理をやっていましたが
家に帰ってきて
00:38
andそして I realized実現した thatそれ I actually実際に
always常に knew知っていた aa 3Dd printerプリンタ.
3Dプリンタならずっと前から
知っていたことに気付きました
00:40
Andそして everyoneみんな doesする.
誰もが知っています
00:44
Itそれ wasあった myじぶんの momママ.
それは母親です
00:45
(Laughter笑い)
(笑)
00:46
Myじぶんの momママ takesテイク three elements要素:
母は3つの要素を
取り込みます
00:47
aa bitビット of information情報, whichどの is betweenの間に
myじぶんの fatherお父さん andそして myじぶんの momママ in thisこの case場合,
少しばかりの情報 —
今の場合 父と母が提供します
00:50
raw elements要素 andそして energyエネルギー
in theその same同じ mediaメディア, thatそれ is foodフード,
原料とエネルギーは同じもの
食べ物から得ます
00:54
andそして after severalいくつかの months数ヶ月, produces生産する me.
そして数ヶ月の後に
私が製造されます
00:58
Andそして I wasあった notない existent存在する before.
それ以前に
私は存在しませんでした
01:00
Soそう apart離れて fromから theその shockショック of myじぶんの momママ
discovering発見する thatそれ she彼女 wasあった aa 3Dd printerプリンタ,
自分が3Dプリンタであることを知った
母の衝撃はさておき
01:02
I immediatelyすぐに got持っている mesmerized魅了された
by〜によって thatそれ pieceピース,
私はすぐに
最初の要素である
01:06
theその first最初 one1, theその information情報.
情報に強く惹かれました
01:11
What amount of information情報 doesする itそれ take取る
人間を組み立てるために
01:12
to buildビルドする andそして assembleアセンブル aa human人間?
どれほどの情報が
必要なのか?
01:15
Is itそれ muchたくさん? Is itそれ little少し?
多いのか? 少ないのか?
01:17
Howどうやって manyたくさんの thumb親指 drivesドライブ canできる you君は fill埋める?
USBメモリ何本分になるのか?
01:18
Wellよく, I wasあった studying勉強する physics物理
at〜で theその beginning始まり
私は当初
物理を勉強していたので
01:21
andそして I took取った thisこの approximation近似 of aa human人間
asとして aa gigantic巨大 Legoレゴ pieceピース.
人間を巨大なレゴブロックとして
近似してみました
01:23
Soそう, imagine想像する thatそれ theその building建物
blocksブロック are little少し atoms原子
個々のブロックは
小さな原子です
01:29
andそして thereそこ is aa hydrogen水素 hereここに,
aa carbon炭素 hereここに, aa nitrogen窒素 hereここに.
ここに水素があり ここに炭素があり
ここに窒素がある
01:33
Soそう in theその first最初 approximation近似,
最初の近似としては
01:37
ifif I canできる listリスト theその number of atoms原子
thatそれ compose合成する aa human人間 beingであること,
人間の体を構成する個々の原子を
すべて特定できれば
01:39
I canできる buildビルドする itそれ.
それで作り上げる
ことができます
01:43
Now, you君は canできる run走る some一部 numbers数字
計算してみると
01:45
andそして thatそれ happens起こる to be〜する
quiteかなり an astonishing驚く number.
驚くような結果になります
01:47
Soそう theその number of atoms原子,
私がUSBメモリに
収めようとしているファイル
01:50
theその fileファイル thatそれ I will意志 saveセーブ in myじぶんの thumb親指
driveドライブ to assembleアセンブル aa little少し baby赤ちゃん,
小さな赤ん坊を組み立てるための
原子のデータは
01:53
will意志 actually実際に fill埋める an entire全体 Titanicタイタニック
of thumb親指 drivesドライブ ---
タイタニック号いっぱいの
USBメモリの
01:58
multiplied乗算された 2,000 times.
2千倍になるんです
02:02
Thisこの is theその miracle奇跡 of life生活.
これこそ 生命の奇跡です
02:05
Everyすべて time時間 you君は see見る fromから now on
aa pregnant妊娠している ladyレディ,
今後 妊婦を見かけたら
02:09
she's彼女は assembling組み立てる theその biggest最大
amount of information情報
その人は 皆さんが
出会うであろう
02:12
thatそれ you君は will意志 everこれまで encounter出会い.
最大の情報を
組み上げているのです
02:14
Forget忘れる big大きい dataデータ, forget忘れる
anything何でも you君は heard聞いた of.
ビッグデータなんて
目じゃありません
02:16
Thisこの is theその biggest最大 amount
of information情報 thatそれ exists存在する.
これは存在する
最大の情報なのです
02:19
(Applause拍手)
(笑)
02:22
Butだけど nature自然, fortunately幸いにも, is muchたくさん smarterスマートな
thanより aa young若い physicist物理学者,
幸い自然界は
この駆け出しの物理学者よりずっと賢く
02:26
andそして in four4つの billion years, managed管理された
to packパック thisこの information情報
40億年の間に
この情報を
02:30
in aa small小さい crystal結晶 we我々 callコール DNADNA.
DNAと呼ばれる小さな結晶に
詰め込みました
02:34
We我々 met会った itそれ forために theその first最初 time時間 in 1950
whenいつ Rosalindロザリンド Franklinフランクリン,
私たちがこれに出会ったのは
1950年
02:37
an amazing素晴らしい scientist科学者, aa woman女性,
素晴らしい女性科学者
ロザリンド・フランクリンが
02:41
took取った aa picture画像 of itそれ.
写真に収めた時です
02:43
Butだけど itそれ took取った us米国 moreもっと thanより 40 years
to finally最後に pokeポーク inside内部 aa human人間 cell細胞,
しかし人類が
ヒトの細胞の中をつついて
02:44
take取る outでる thisこの crystal結晶,
この結晶を取り出し
02:50
unrollアンロール itそれ, andそして read読む itそれ forために theその first最初 time時間.
広げて 読むようになるまでには
40年以上かかりました
02:51
Theその codeコード comes来る outでる to be〜する
aa fairlyかなり simple単純 alphabetアルファベット,
その暗号は4種の単純な
アルファベットで書かれています
02:55
four4つの letters手紙: Aa, Tt, Cc andそして Gg.
A - T - C - G
02:58
Andそして to buildビルドする aa human人間,
you君は need必要 three billion of themそれら.
そして人間を作るには
30億文字必要です
03:02
Three billion.
30億というのは
03:06
Howどうやって manyたくさんの are three billion?
どんな数でしょう?
03:08
Itそれ doesn'tしない really本当に make作る
anyどれか senseセンス asとして aa number, right?
見当が付かないような数字です
03:09
Soそう I wasあった thinking考え howどうやって
I couldできた explain説明する myself私自身 betterより良い
この暗号がどれほど巨大かを
03:12
about howどうやって big大きい andそして enormous巨大な thisこの codeコード is.
どうしたら説明できるか
考えました
03:16
Butだけど thereそこ is --- I mean平均,
I'm私は going行く to have持ってる some一部 help助けて,
そして 人の助けを
借りることにしました
03:19
andそして theその bestベスト person to help助けて me
introduce紹介する theその codeコード
この暗号を説明する
手助けとして
03:22
is actually実際に theその first最初 manおとこ
to sequenceシーケンス itそれ, Drドクター. Craigクレイグ Venterベンター.
ゲノム解読の先駆者 クレイグ・
ヴェンター以上の人はいないでしょう
03:26
Soそう welcomeようこそ onstageステージ上, Drドクター. Craigクレイグ Venterベンター.
ご紹介します
クレイグ・ヴェンター博士です
03:29
(Applause拍手)
(拍手)
03:32
Notない theその manおとこ in theその flesh,
その人物そのものではなく
03:39
butだけど forために theその first最初 time時間 in history歴史,
歴史上初めて
03:43
thisこの is theその genomeゲノム of aa specific特定 human人間,
特定の人間のゲノムを
本に印刷したものです
03:45
printed印刷された page-by-pageページごと, letter-by-letter手紙による:
1ページ1ページ
1文字1文字
03:49
262,000 pagesページ of information情報,
26万2千ページの情報です
03:53
450 kilogramsキログラム, shipped出荷された
fromから theその Unitedユナイテッド States to Canadaカナダ
450キログラムあります
アメリカからカナダに運んできました
03:57
thanksありがとう to Brunoブルーノ Bowdenボーデン,
Luluルル.comcom, aa start-up起動, didした everythingすべて.
ブルーノ・ボウデンと ベンチャーのLulu.comが
すべてやってくれました
04:01
Itそれ wasあった an amazing素晴らしい feat偉業.
大した偉業です
04:06
Butだけど thisこの is theその visualビジュアル perception知覚
of what is theその codeコード of life生活.
これが生命の暗号を
視覚化したものです
04:07
Andそして now, forために theその first最初 time時間,
I canできる do行う something何か fun楽しい.
今や ちょっと面白い
ことができます
04:12
I canできる actually実際に pokeポーク inside内部 itそれ andそして read読む.
中を覗いて
読むことができるんです
04:14
Soそう let〜する me take取る an interesting面白い
book ... like好きな thisこの one1.
面白そうな本を見てみましょう
たとえばこれ
04:17
I have持ってる an annotation注釈;
it'sそれは aa fairlyかなり big大きい book.
付箋を付けておきました
すごく大きな本なので
04:25
Soそう justちょうど to let〜する you君は see見る
what is theその codeコード of life生活.
生命の暗号がどんなものか
お見せしましょう
04:27
Thousands andそして thousands andそして thousands
何千 何万 何億という
04:32
andそして millions何百万 of letters手紙.
文字があります
04:35
Andそして they彼ら apparently明らかに make作る senseセンス.
ここには何か意味があるはずです
04:38
Let'sさあ get取得する to aa specific特定 part.
特定の部分を見てみます
04:41
Let〜する me read読む itそれ to you君は:
読んで差し上げましょう
04:43
(Laughter笑い)
(笑)
04:44
"AAGアーク, AATああ, ATAアタ."
AAG AAT ATA
04:46
To you君は itそれ sounds like好きな muteミュート letters手紙,
黙字のように聞こえますが
04:50
butだけど thisこの sequenceシーケンス gives与える
theその color of theその eyes to Craigクレイグ.
この配列はクレイグの目の色を
指定しています
04:53
I'll私はよ showショー you君は another別の part of theその book.
別の巻を見てみましょう
04:57
Thisこの is actually実際に aa little少し
moreもっと complicated複雑な.
こちらは もう少し複雑です
04:59
Chromosome染色体 14, book 132:
染色体14 第132巻
05:02
(Laughter笑い)
(笑)
05:05
Asとして you君は mightかもしれない expect期待する.
お察しの通り
05:07
(Laughter笑い)
(笑)
05:09
"ATTatt, CTTctt, GATTガット."
ATT CTT GATT
05:14
Thisこの human人間 is lucky幸運な,
この人は幸運です
05:20
becauseなぜなら ifif you君は missミス justちょうど
two letters手紙 in thisこの positionポジション ---
この部分の2文字が
欠けただけで —
05:22
two letters手紙 of our我々の three billion ---
30億文字中の たった2文字が
欠けているだけで
05:26
he will意志 be〜する condemned非難した
to aa terribleひどい disease疾患:
恐ろしい病気を
運命付けられてしまいます
05:28
cystic嚢胞性の fibrosis線維症.
嚢胞性線維症です
05:30
We我々 have持ってる noいいえ cure治す forために itそれ,
we我々 don'tしない know知っている howどうやって to solve解決する itそれ,
治す方法も救う方法も
わかっていません
05:31
andそして it'sそれは justちょうど two letters手紙
of difference fromから what we我々 are.
それがたった2文字の違いで
引き起こされるのです
05:35
Aa wonderful素晴らしい book, aa mighty力強い book,
素晴らしい本 強力な本
05:39
aa mighty力強い book thatそれ helped助けた me understandわかる
この本は ある極めて驚くべきことを
教えてくれます
05:43
andそして showショー you君は something何か quiteかなり remarkable顕著.
お見せしましょう
05:45
Everyすべて one1 of you君は --- what makes作る
me, me andそして you君は, you君は ---
どんな人であれ 私を私
皆さんを皆さんたらしめているのは
05:48
is justちょうど about five million百万 of theseこれら,
このうちの たったの5百万字
05:52
halfハーフ aa book.
1冊の半分たらずで
05:55
Forために theその rest残り,
残りの部分は
05:58
we我々 are allすべて absolutely絶対に identical同一.
まったく同一なんです
05:59
Five hundred pagesページ
is theその miracle奇跡 of life生活 thatそれ you君は are.
500ページが 皆さんという
生命の奇跡を作り出し
06:03
Theその rest残り, we我々 allすべて shareシェア itそれ.
残りはみんなと共通です
06:07
Soそう think思う about thatそれ again再び
whenいつ we我々 think思う thatそれ we我々 are different異なる.
人は皆違うと思った時
そのことを考えてみてください
06:09
Thisこの is theその amount thatそれ we我々 shareシェア.
私たちが共有している量を
06:12
Soそう now thatそれ I have持ってる yourきみの attention注意,
少し興味を持って
いただけたと思うので
06:15
theその next question質問 is:
次の疑問ですが
06:18
Howどうやって do行う I read読む itそれ?
どうやってこれを読むのか?
06:20
Howどうやって do行う I make作る senseセンス outでる of itそれ?
どうすれば
意味を取れるのか?
06:21
Wellよく, forために howeverしかしながら good良い you君は canできる be〜する
at〜で assembling組み立てる Swedishスウェーデンの furniture家具,
どんなにスウェーデン家具の組み立てが
得意だろうと
06:23
thisこの instruction命令 manualマニュアル
is nothing何も you君は canできる crack亀裂 in yourきみの life生活.
この組み立て手順書は
一生かかっても解読できないでしょう
06:27
(Laughter笑い)
(笑)
06:31
Andそして soそう, in 2014, two famous有名な TEDstersテダー,
そのため 2014年に
著名な2人のTED講演者
06:32
Peterピーター Diamandisディアマンディス andそして Craigクレイグ Venterベンター himself彼自身,
ピーター・ディアマンディスと
クレイグ・ヴェンターその人が
06:36
decided決定しました to assembleアセンブル aa new新しい company会社.
新会社を作ることにしました
06:38
Human人間 Longevity長寿 wasあった bornうまれた,
ヒューマン・ロンジェビティ社の
06:40
with〜と one1 missionミッション:
ミッションは1つ
06:41
trying試す everythingすべて we我々 canできる tryお試しください
この本について
学べることをすべて学び
06:43
andそして learning学習 everythingすべて
we我々 canできる learn学ぶ fromから theseこれら books,
試せることをすべて試して
06:45
with〜と one1 targetターゲット ---
個別化医療の夢の実現を目指し
06:48
making作る realリアル theその dream
of personalizedパーソナライズド medicine医学,
より良い健康のために
何をしなければならないか
06:50
understanding理解 what thingsもの
should〜すべき be〜する done完了 to have持ってる betterより良い health健康
この本の秘密は何なのか
06:53
andそして what are theその secrets秘密 in theseこれら books.
解明するということです
06:57
An amazing素晴らしい teamチーム, 40 dataデータ scientists科学者
andそして manyたくさんの, manyたくさんの moreもっと people,
40名のデータ科学者をはじめ
様々な人の素晴らしいチームで
07:00
aa pleasure喜び to work作業 with〜と.
共に働けるのは喜びです
07:04
Theその concept概念 is actually実際に very非常に simple単純.
概念的には
とてもシンプルです
07:05
We're私たちは going行く to useつかいます aa technology技術
calledと呼ばれる machine機械 learning学習.
機械学習という
技術を使います
07:08
On one1 side, we我々 have持ってる genomesゲノム ---
thousands of themそれら.
一方には何千という
ゲノムがあります
07:11
On theその otherその他 side, we我々 collected集めました
theその biggest最大 databaseデータベース of human人間 beings存在:
他方には人間に関する
最大級のデータベースがあります
07:15
phenotypes表現型, 3Dd scanスキャン, NMRnmr ---
everythingすべて you君は canできる think思う of.
表現形 3Dスキャン NMR
思いつく限りあらゆるものが入っています
07:20
Inside内部 thereそこ, on theseこれら two opposite反対の sides両側,
この二者の間には
07:24
thereそこ is theその secret秘密 of translation翻訳.
未知の変換過程があります
07:27
Andそして in theその middle中間, we我々 buildビルドする aa machine機械.
私たちは中間に機械を構築し
07:29
We我々 buildビルドする aa machine機械
andそして we我々 train列車 aa machine機械 ---
トレーニングしています
07:32
wellよく, notない exactly正確に one1 machine機械,
manyたくさんの, manyたくさんの machines機械 ---
1台だけでなく
沢山の機械があって
07:35
to tryお試しください to understandわかる andそして translate翻訳する
theその genomeゲノム in aa phenotype表現型.
ゲノムから表現形への変換を
理解しようと試みています
07:38
What are thoseそれら letters手紙,
andそして what do行う they彼ら do行う?
この文字列は何であり
何をするのか?
07:43
It'sそれは an approachアプローチ thatそれ canできる
be〜する used中古 forために everythingすべて,
これは何にでも使える
アプローチですが
07:46
butだけど usingを使用して itそれ in genomicsゲノミクス
is particularly特に complicated複雑な.
ゲノミクスにおいては
特に複雑です
07:49
Little少し by〜によって little少し we我々 grew成長しました andそして we我々 wanted欲しい
to buildビルドする different異なる challenges挑戦.
少しずつ拡大して
違う挑戦へと手を広げてきました
07:52
We我々 started開始した fromから theその beginning始まり,
fromから common一般 traits形質.
最初はありふれた形質から
始めました
07:55
Common一般 traits形質 are comfortable快適
becauseなぜなら they彼ら are common一般,
ありふれた形質がいいのは
07:58
everyoneみんな has持っている themそれら.
ありふれていて
誰でも持っていることです
08:01
Soそう we我々 started開始した to ask尋ねる our我々の questions質問:
そして こんなことを
問い始めました
08:02
Canできる we我々 predict予測する height高さ?
この本を読んで
08:04
Canできる we我々 read読む theその books
andそして predict予測する yourきみの height高さ?
身長は予測できるか?
08:06
Wellよく, we我々 actually実際に canできる,
実際可能です
08:09
with〜と five centimetersセンチメートル of precision精度.
5センチの精度で
予測できます
08:10
BMIBMW is fairlyかなり connected接続された to yourきみの lifestyleライフスタイル,
体重は生活習慣に
大きく依存していますが
08:12
butだけど we我々 stillまだ canできる, we我々 get取得する in theその ballpark野球場,
eight8 kilogramsキログラム of precision精度.
それでも おおよその予測はできます
8キロの精度です
08:15
Canできる we我々 predict予測する eye color?
目の色は
予測できるか?
08:19
Yeahええ, we我々 canできる.
できます
08:20
Eighty80人 percentパーセント accuracy正確さ.
80パーセントの正確さです
08:21
Canできる we我々 predict予測する skin color?
肌の色は予測できるか?
08:23
Yeahええ we我々 canできる, 80 percentパーセント accuracy正確さ.
できます
80パーセントの正確さです
08:25
Canできる we我々 predict予測する age年齢?
年齢は予測できるか?
08:27
We我々 canできる, becauseなぜなら apparently明らかに,
theその codeコード changes変更 during yourきみの life生活.
できます 生きている間に
塩基配列は変化していくからです
08:30
Itそれ gets取得 shorter短い, you君は lose失う pieces作品,
itそれ gets取得 insertions挿入.
短くなり 欠落や挿入が起きます
08:33
We我々 read読む theその signalsシグナル, andそして we我々 make作る aa modelモデル.
いろいろな特徴から
モデルを作れます
08:37
Now, an interesting面白い challengeチャレンジ:
興味深い課題は
08:40
Canできる we我々 predict予測する aa human人間 face?
人の顔は予想できるか
ということです
08:41
It'sそれは aa little少し complicated複雑な,
これはちょっと難しいです
08:45
becauseなぜなら aa human人間 face is scattered散在する
among millions何百万 of theseこれら letters手紙.
人の顔を決める情報は
何百万という塩基配列に分散しているし
08:46
Andそして aa human人間 face is notない
aa very非常に well-defined明確に定義された objectオブジェクト.
人の顔というのは
あまり綺麗に定義できません
08:49
Soそう, we我々 had持っていました to buildビルドする an entire全体 tier of itそれ
それを学ぶために
まるまる階層を構築し
08:52
to learn学ぶ andそして teach教える
aa machine機械 what aa face is,
機械に顔とは何か教え
08:54
andそして embed埋め込み andそして compress圧縮する itそれ.
埋め込み圧縮する
必要がありました
08:56
Andそして ifif you'reあなたは comfortable快適
with〜と machine機械 learning学習,
機械学習に馴染みがある人なら
08:59
you君は understandわかる what theその challengeチャレンジ is hereここに.
難しさが分かると思います
09:01
Now, after 15 years --- 15 years after
we我々 read読む theその first最初 sequenceシーケンス ---
私たちが最初の配列を読んで以来
15年が過ぎましたが
09:04
thisこの October10月, we我々 started開始した
to see見る some一部 signalsシグナル.
去年10月に有意な結果を
目にするようになりました
09:10
Andそして itそれ wasあった aa very非常に emotional感情の moment瞬間.
とても感情的に高揚する瞬間でした
09:13
What you君は see見る hereここに is aa subject主題
coming到来 in our我々の lab研究室.
ご覧いただいているのは
実験室に来た被験者です
09:15
Thisこの is aa face forために us米国.
この顔を使います
09:19
Soそう we我々 take取る theその realリアル face of aa subject主題,
we我々 reduce減らす theその complexity複雑,
被験者の顔のデータを取り
複雑さを減らします
09:21
becauseなぜなら notない everythingすべて is in yourきみの face ---
顔のすべてが遺伝子で
決まるわけではなく
09:25
lotsロット of features特徴 andそして defects欠陥
andそして asymmetries非対称性 come来る fromから yourきみの life生活.
様々な特徴や欠陥や非対称性が
生きている中で生じるからです
09:27
We我々 symmetrize対称 theその face,
andそして we我々 run走る our我々の algorithmアルゴリズム.
顔を対称化し
アルゴリズムにかけます
09:31
Theその results結果 thatそれ I showショー you君は right now,
次にご覧いただくのが
09:35
thisこの is theその prediction予測 we我々 have持ってる
fromから theその blood血液.
血液から予測した顔です
09:37
(Applause拍手)
(拍手)
09:41
Wait待つ aa second二番.
ちょっとお待ちを
09:43
In theseこれら seconds, yourきみの eyes are watching見ている,
left andそして right, left andそして right,
この瞬間 皆さんの目は
左の顔と右の顔を見比べ
09:44
andそして yourきみの brain wants望む
thoseそれら picturesピクチャー to be〜する identical同一.
脳が 顔を同一視しようと
してしまいます
09:49
Soそう I ask尋ねる you君は to do行う
another別の exercise運動, to be〜する honest正直な.
だから1つ課題を
出しましょう
09:53
Pleaseお願いします searchサーチ forために theその differences相違,
違いを探してください
09:55
whichどの are manyたくさんの.
たくさんあります
09:58
Theその biggest最大 amount of signal信号
comes来る fromから gender性別,
最大の特徴は
性別から来ます
09:59
then次に thereそこ is age年齢, BMIBMW,
theその ethnicity民族性 component成分 of aa human人間.
それから年齢 BMI 人種
10:02
Andそして scalingスケーリング upアップ over以上 thatそれ signal信号
is muchたくさん moreもっと complicated複雑な.
そこから先は
ずっと複雑になります
10:07
Butだけど what you君は see見る hereここに,
even偶数 in theその differences相違,
2つの顔に
違いはあるにしても
10:11
lets〜する you君は understandわかる
thatそれ we我々 are in theその right ballpark野球場,
概ね合っているのが
お分かりいただけると思います
10:14
thatそれ we我々 are getting取得 closerクローザー.
どんどん近くなっていて
10:17
Andそして it'sそれは already既に giving与える you君は some一部 emotions感情.
感動すら覚えます
10:19
Thisこの is another別の subject主題
thatそれ comes来る in place場所,
これは別の被験者です
10:21
andそして thisこの is aa prediction予測.
こちらが予測です
10:24
Aa little少し smaller小さい face, we我々 didn'tしなかった get取得する
theその completeコンプリート cranial頭蓋骨 structure構造,
実際の顔は若干小さく
頭蓋の形が完全に合ってはいませんが
10:25
butだけど stillまだ, it'sそれは in theその ballpark野球場.
大きくは外していません
10:30
Thisこの is aa subject主題 thatそれ comes来る in our我々の lab研究室,
これが被験者の顔
10:33
andそして thisこの is theその prediction予測.
これが予測した顔
10:35
Soそう theseこれら people have持ってる never決して beenされている seen見た
in theその trainingトレーニング of theその machine機械.
マシンのトレーニングの時点では
これらの顔は見せていません
10:38
Theseこれら are theその so-calledいわゆる "held-outホールドアウト" setセット.
ホールドアウト・セットと呼ばれる
評価用データです
10:42
Butだけど theseこれら are people thatそれ you君は will意志
probably多分 never決して believe信じる.
これだけでは信じない
かもしれませんが
10:45
We're私たちは publishing出版 everythingすべて
in aa scientific科学的 publication出版,
すべて科学論文として
発表しているので
10:49
you君は canできる read読む itそれ.
お読みいただけます
10:52
Butだけど since以来 we我々 are onstageステージ上,
Chrisクリス challenged挑戦した me.
クリスが私にステージでやる
挑戦を持ちかけました
10:53
I probably多分 exposed露出した myself私自身
andそして tried試した to predict予測する
真剣勝負をして
10:55
someone誰か thatそれ you君は mightかもしれない recognize認識する.
皆さんが認識できる顔の
予測をすべきだろうと
10:59
Soそう, in thisこの vialバイアル of blood血液 ---
andそして believe信じる me, you君は have持ってる noいいえ ideaアイディア
このバイアル瓶の中の血液には —
11:02
what we我々 had持っていました to do行う to have持ってる
thisこの blood血液 now, hereここに ---
この血液を手に入れる苦労は
想像もつかないでしょうが
11:06
in thisこの vialバイアル of blood血液 is theその amount
of biological生物学的 information情報
このバイアル瓶の中の血液には
11:09
thatそれ we我々 need必要 to do行う aa full満員 genomeゲノム sequenceシーケンス.
全ゲノム塩基配列同定のために
十分な情報があります
11:13
We我々 justちょうど need必要 thisこの amount.
これだけでいいのです
11:16
We我々 ran走った thisこの sequenceシーケンス,
andそして I'm私は going行く to do行う itそれ with〜と you君は.
この塩基配列を調べたので
皆さんと一緒に見ていきましょう
11:18
Andそして we我々 start開始 to layer upアップ
allすべて theその understanding理解 we我々 have持ってる.
分かったことをすべて
積み上げていきます
11:21
In theその vialバイアル of blood血液,
we我々 predicted予測された he's彼は aa male男性.
この血液から男性と
予想しましたが
11:25
Andそして theその subject主題 is aa male男性.
被験者は男性です
11:29
We我々 predict予測する thatそれ he's彼は aa meterメートル andそして 76 cmcm.
身長は176cmと
予想しましたが
11:30
Theその subject主題 is aa meterメートル andそして 77 cmcm.
実際は177cmです
11:33
Soそう, we我々 predicted予測された thatそれ he's彼は 76;
theその subject主題 is 82.
予想は76キロで
実際は82キロ
11:35
We我々 predict予測する his age年齢, 38.
予想年齢は38歳
11:40
Theその subject主題 is 35.
実際は35歳
11:43
We我々 predict予測する his eye color.
予想した目の色は —
11:45
Tooあまりにも darkダーク.
少し濃すぎました
11:48
We我々 predict予測する his skin color.
肌の色の予想は
11:50
We我々 are almostほぼ thereそこ.
大体合っています
11:52
That'sそれは his face.
これが予想した顔です
11:53
Now, theその reveal明らかにする moment瞬間:
種明かしの瞬間です
11:57
theその subject主題 is thisこの person.
これが被験者の顔です
12:00
(Laughter笑い)
(笑)
12:02
Andそして I didした itそれ intentionally故意に.
意図的にやりました
12:04
I am午前 aa very非常に particular特に
andそして peculiar特有の ethnicity民族性.
私はごく特殊な妙な民族です
12:06
Southern南方の Europeanヨーロッパ, Italiansイタリア人 ---
they彼ら never決して fitフィット in modelsモデル.
南欧はイタリア人で
モデルには決して合いません
12:10
Andそして it'sそれは particular特に --- thatそれ ethnicity民族性
is aa complex複合体 cornerコーナー case場合 forために our我々の modelモデル.
この人種は我々のモデルでは
複雑な特殊ケースに当たります
12:12
Butだけど thereそこ is another別の pointポイント.
しかし もう1つあります
12:18
Soそう, one1 of theその thingsもの thatそれ we我々 useつかいます
aa lotロット to recognize認識する people
人を見分ける時に
よく使われるものの1つは
12:19
will意志 never決して be〜する written書かれた in theその genomeゲノム.
遺伝子に書かれていません
12:23
It'sそれは our我々の free無料 will意志, it'sそれは howどうやって I look見える.
どういうルックスになるか
自由意志によるところがあります
12:24
Notない myじぶんの haircutヘアカット in thisこの case場合,
butだけど myじぶんの beardひげ cutカット.
ここでは髪型ではなく
髭です
12:27
Soそう I'm私は going行く to showショー you君は, I'm私は going行く to,
in thisこの case場合, transfer転送 itそれ ---
髭を移してみましょう
12:30
andそして thisこの is nothing何も moreもっと
thanより Photoshopフォトショップ, noいいえ modelingモデリング ---
モデリングではなく
単なる画像加工です
12:34
theその beardひげ on theその subject主題.
被験者の髭をコピーします
12:36
Andそして immediatelyすぐに, we我々 get取得する
muchたくさん, muchたくさん betterより良い in theその feeling感じ.
すると ずっと
似た感じになります
12:38
Soそう, whyなぜ do行う we我々 do行う thisこの?
なぜ こんなことを
しているのか?
12:42
We我々 certainly確かに don'tしない do行う itそれ
forために predicting予測する height高さ
身長を予測するためでも
12:47
orまたは taking取る aa beautiful綺麗な picture画像
outでる of yourきみの blood血液.
血液から綺麗な写真を
作るためでもありません
12:53
We我々 do行う itそれ becauseなぜなら theその same同じ technology技術
andそして theその same同じ approachアプローチ,
同じ技術 同じアプローチを使った
12:56
theその machine機械 learning学習 of thisこの codeコード,
遺伝暗号の機械学習が
13:00
is helping助ける us米国 to understandわかる howどうやって we我々 work作業,
体について理解する
助けになるからです
13:02
howどうやって yourきみの body works作品,
体はどのように働くのか
13:06
howどうやって yourきみの body ages年齢,
体はどう老化するのか
13:07
howどうやって disease疾患 generates生成する in yourきみの body,
病気はどのように
発生するのか
13:09
howどうやって yourきみの cancer grows成長する andそして develops発展する,
ガンはどのように
成長するのか
13:12
howどうやって drugs薬物 work作業
薬はどう働くのか
13:15
andそして ifif they彼ら work作業 on yourきみの body.
自分の体には効くのか
13:16
Thisこの is aa huge巨大 challengeチャレンジ.
これは大きな挑戦です
13:19
Thisこの is aa challengeチャレンジ thatそれ we我々 shareシェア
世界中の何千という研究者が
13:21
with〜と thousands of otherその他
researchers研究者 aroundまわり theその world世界.
追いかけている挑戦で
13:23
It'sそれは calledと呼ばれる personalizedパーソナライズド medicine医学.
「個別化医療」と呼ばれています
13:26
It'sそれは theその ability能力 to move動く
fromから aa statistical統計的 approachアプローチ
人が海の中の点にすぎない
13:29
whereどこで you'reあなたは aa dotドット in theその ocean海洋,
統計的アプローチから
13:32
to aa personalizedパーソナライズド approachアプローチ,
この遺伝子の本を
すべて読んで
13:34
whereどこで we我々 read読む allすべて theseこれら books
その人のことを
正確に理解してあたる
13:36
andそして we我々 get取得する an understanding理解
of exactly正確に howどうやって you君は are.
個別化アプローチへと
進むことができます
13:38
Butだけど itそれ is aa particularly特に
complicated複雑な challengeチャレンジ,
とても複雑な課題です
13:42
becauseなぜなら of allすべて theseこれら books, asとして of today今日,
というのも すべての本のうち
13:45
we我々 justちょうど know知っている probably多分 two percentパーセント:
現在のところ ほんの2パーセントしか
分かっていないからです
13:49
four4つの books of moreもっと thanより 175.
175冊中の4冊です
13:53
Andそして thisこの is notない theその topicトピック of myじぶんの talkトーク,
これは私の話の範囲外です
13:58
becauseなぜなら we我々 will意志 learn学ぶ moreもっと.
私たちは学んでいくでしょう
14:02
Thereそこ are theその bestベスト minds
in theその world世界 on thisこの topicトピック.
このテーマについては
世界最高の頭脳が挑んでいるからです
14:05
Theその prediction予測 will意志 get取得する betterより良い,
予測はより良く
14:09
theその modelモデル will意志 get取得する moreもっと precise正確.
モデルはより正確に
なっていきます
14:10
Andそして theその moreもっと we我々 learn学ぶ,
学べば学ぶほど
14:13
theその moreもっと we我々 will意志
be〜する confronted直面した with〜と decisions決定
以前には直面する
必要のなかった決断に
14:15
thatそれ we我々 never決して had持っていました to face before
直面することになるでしょう
14:19
about life生活,
生や
14:22
about death,
死や
14:24
about parenting子育て.
子育てについて
14:26
Soそう, we我々 are touching触れる theその very非常に
innerインナー detail詳細 on howどうやって life生活 works作品.
私たちは生命の仕組みの
ごく内的な詳細に触れようとしています
14:32
Andそして it'sそれは aa revolution革命
thatそれ cannotできない be〜する confined閉じ込められた
この革命は
科学や技術の領域に
14:38
in theその domainドメイン of science科学 orまたは technology技術.
留まる話ではありません
14:41
Thisこの must必須 be〜する aa globalグローバル conversation会話.
世界的な対話が
必要になるでしょう
14:44
We我々 must必須 start開始 to think思う of theその future未来
we're私たちは building建物 asとして aa humanity人類.
人類として築きつつある未来について
考え始めなければなりません
14:47
We我々 need必要 to interact相互作用する with〜と creativesクリエイティブ,
with〜と artistsアーティスト, with〜と philosophers哲学者,
創作者 芸術家
哲学者 政治家とも
14:53
with〜と politicians政治家.
話す必要があります
14:57
Everyoneみんな is involved関係する,
全員にかかわることです
14:58
becauseなぜなら it'sそれは theその future未来 of our我々の species.
人類の未来の話なんですから
14:59
Withoutなし fear恐れ, butだけど with〜と theその understanding理解
恐れずに — ただし
理解する必要があります
15:03
thatそれ theその decisions決定
thatそれ we我々 make作る in theその next year
私たちが近い将来にする決断が
15:07
will意志 change変化する theその courseコース of history歴史 forever永遠に.
人類史の進む方向を
永久に変えることになるのだと
15:11
Thank感謝 you君は.
ありがとうございました
15:15
(Applause拍手)
(拍手)
15:16
Translated by Yasushi Aoki
Reviewed by Masaki Yanagishita

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About the speaker:

Riccardo Sabatini - Scientist, entrepreneur
Riccardo Sabatini applies his expertise in numerical modeling and data to projects ranging from material science to computational genomics and food market predictions.

Why you should listen

Data scientist Riccardo Sabatini harnesses numerical methods for a surprising variety of fields, from material science research to the study of food commodities (as a past director of the EU research project FoodCAST). His most recent research centers on computational genomics and how to crack the code of life.

In addition to his data research, Sabatini is deeply involved in education for entrepreneurs. He is the founder and co-director of the Quantum ESPRESSO Foundation, an advisor in several data-driven startups, and funder of The HUB Trieste, a social impact accelerator.

More profile about the speaker
Riccardo Sabatini | Speaker | TED.com