TED2003
Juan Enriquez: The life code that will reshape the future
フアン・エンリケス: 未来を象る命のコード
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科学の発見によって、コードの変更さえ求められるようになり、繁栄のためにはコードの使用に習熟することが重要になるとフューチャリスト、フアン・エンリケスは語ります。この考え方をゲノム科学の分野にあてはめると、どうなるでしょう。
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
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00:25
I'm supposed to scare you, because it's about fear, right?
0
1000
3000
私は怖い話を皆さんに
する予定でしたね？
する予定でしたね？
00:29
And you should be really afraid,
1
5000
2000
皆さんも恐れて下さい
00:31
but not for the reasons why you think you should be.
2
7000
2000
ご想像とは別の理由でですが
00:34
You should be really afraid that --
3
10000
2000
本当に恐れるべきなのは―
00:36
if we stick up the first slide on this thing -- there we go -- that you're missing out.
4
12000
4000
まず スライドを―出ましたね―
チャンスを逃すことです
チャンスを逃すことです
00:42
Because if you spend this week thinking about Iraq and
5
18000
4000
もしあなたが 今週 イラクや
ブッシュ大統領 株式市場について
ブッシュ大統領 株式市場について
00:46
thinking about Bush and thinking about the stock market,
6
22000
4000
考えて過ごすのであれば
人類史上 最も素晴らしい
人類史上 最も素晴らしい
00:50
you're going to miss one of the greatest adventures that we've ever been on.
7
26000
2000
冒険の一つを見過ごすでしょう
00:53
And this is what this adventure's really about.
8
29000
2000
この話はその冒険についてです
00:55
This is crystallized DNA.
9
31000
4000
これが結晶化したDNAです
00:59
Every life form on this planet -- every insect, every bacteria, every plant,
10
35000
3000
この惑星の全ての生命は--
全ての 昆虫
全ての 昆虫
01:02
every animal, every human, every politician -- (Laughter)
11
38000
3000
細菌 植物 動物 人間
政治家― （笑）
政治家― （笑）
01:07
is coded in that stuff.
12
43000
2000
これに暗号化され記録されています
01:09
And if you want to take a single crystal of DNA, it looks like that.
13
45000
4000
そして単体のDNAの結晶は
このようになります
このようになります
01:13
And we're just beginning to understand this stuff.
14
49000
2000
私たちは やっとこれを理解し始めました
01:16
And this is the single most exciting adventure that we have ever been on.
15
52000
3000
これは史上最もワクワクする
冒険―
冒険―
01:20
It's the single greatest mapping project we've ever been on.
16
56000
3000
最も偉大なマッピング・プロジェクトです
01:23
If you think that the mapping of America's made a difference,
17
59000
2000
アメリカの地図の完成や
01:25
or landing on the moon, or this other stuff,
18
61000
3000
月への着陸などが
違いをもたらしたのであれば―
違いをもたらしたのであれば―
01:28
it's the map of ourselves and the map of every plant
19
64000
3000
この私たち自身の
そしてあらゆる植物の 昆虫の
そしてあらゆる植物の 昆虫の
01:31
and every insect and every bacteria that really makes a difference.
20
67000
3000
細菌の地図もまた
大きな違いをもたらすのです
大きな違いをもたらすのです
01:34
And it's beginning to tell us a lot about evolution.
21
70000
3000
そして 進化について たくさんのことを
私たちに伝え始めています―（笑）
私たちに伝え始めています―（笑）
01:39
(Laughter)
22
75000
4000
そして 進化について たくさんのことを
私たちに伝え始めています―（笑）
私たちに伝え始めています―（笑）
この物質はリチャード・ドーキンスが
01:43
It turns out that what this stuff is --
23
79000
2000
01:45
and Richard Dawkins has written about this --
24
81000
2000
本で述べたように―
01:47
is, this is really a river out of Eden.
25
83000
2000
まさにエデンから流れ出た川のようです
01:49
So, the 3.2 billion base pairs inside each of your cells
26
85000
4000
すなわち あなたの全ての
細胞内にある32億個の塩基対は
細胞内にある32億個の塩基対は
01:53
is really a history of where you've been for the past billion years.
27
89000
3000
あなたの過去
数十億年の歴史なのです
数十億年の歴史なのです
01:56
And we could start dating things,
28
92000
1000
そして 時を遡り
医学と考古学を変えることができます
医学と考古学を変えることができます
01:57
and we could start changing medicine and archeology.
29
93000
3000
そして 時を遡り
医学と考古学を変えることができます
医学と考古学を変えることができます
02:01
It turns out that if you take the human species about 700 years ago,
30
97000
3000
どうやら人間という種族は
700年前
700年前
02:04
white Europeans diverged from black Africans in a very significant way.
31
100000
3000
白いヨーロッパ民族と黒いアフリカ民族が
大きく分岐したようなのです
大きく分岐したようなのです
02:07
White Europeans were subject to the plague.
32
103000
5000
ヨーロッパの白人は
ペストに晒されました そして―
ペストに晒されました そして―
02:13
And when they were subject to the plague, most people didn't survive,
33
109000
3000
晒された人の殆どは
生き残れませんでした
生き残れませんでした
02:16
but those who survived had a mutation on the CCR5 receptor.
34
112000
4000
しかし 生き残った人は
CCR5受容体に変異があり
CCR5受容体に変異があり
02:20
And that mutation was passed on to their kids
35
116000
2000
生き残ったために子供たちに
02:22
because they're the ones that survived,
36
118000
2000
その変異が受け継がれました
02:24
so there was a great deal of population pressure.
37
120000
2000
すごい人口圧力だったのです
02:26
In Africa, because you didn't have these cities,
38
122000
2000
アフリカでは 都市がなかったため
02:28
you didn't have that CCR5 population pressure mutation.
39
124000
3000
CCR5変異を選ぶ
人口圧力がなかったのです
人口圧力がなかったのです
02:31
We can date it to 700 years ago.
40
127000
3000
これは700年前に起きたと
特定できます
特定できます
02:34
That is one of the reasons why AIDS is raging across Africa as fast as it is,
41
130000
4000
そして これがAIDSがアフリカ
で急速に蔓延し
で急速に蔓延し
02:38
and not as fast across Europe.
42
134000
4000
ヨーロッパでの伝染がそれほどでもない
理由の一つです
理由の一つです
02:42
And we're beginning to find these little things for malaria,
43
138000
3000
そして マラリア 鎌状赤血球症
癌に関しても
癌に関しても
02:45
for sickle cell, for cancers.
44
141000
3000
このようなちょっとした事実が
明らかになってきています
明らかになってきています
02:49
And in the measure that we map ourselves,
45
145000
2000
私たち自身のマッピングは
02:51
this is the single greatest adventure that we'll ever be on.
46
147000
2000
史上 最も素晴らしい冒険です
02:53
And this Friday, I want you to pull out a really good bottle of wine,
47
149000
4000
そして今週の金曜日には
とびきりにいいワインで
とびきりにいいワインで
02:57
and I want you to toast these two people.
48
153000
2000
この二人に乾杯してください
03:00
Because this Friday, 50 years ago, Watson and Crick found the structure of DNA,
49
156000
4000
50年前の金曜日は ワトソンとクリックが
DNAの構造を発見した日で この日は
DNAの構造を発見した日で この日は
03:04
and that is almost as important a date
50
160000
3000
（2001年）2月12日 ヒトの
遺伝子のマッピングが
遺伝子のマッピングが
03:07
as the 12th of February when we first mapped ourselves,
51
163000
3000
完了した日と同じ位に
特別な日なのですから
特別な日なのですから
03:10
but anyway, we'll get to that.
52
166000
2000
このことは また後で話すとして
03:12
I thought we'd talk about the new zoo.
53
168000
2000
まず 新しい動物園の話をします
03:14
So, all you guys have heard about DNA, all the stuff that DNA does,
54
170000
4000
DNAとその役割については
皆さんもすでにご存知でしょう
皆さんもすでにご存知でしょう
03:18
but some of the stuff we're discovering is kind of nifty
55
174000
3000
しかし 私たちのいくつかの
発見はしゃれています
発見はしゃれています
03:21
because this turns out to be the single most abundant species on the planet.
56
177000
5000
これは地球上で最も多く存在する種です
03:26
If you think you're successful or cockroaches are successful,
57
182000
3000
人間やゴキブリは
繁栄していると思いますか？
繁栄していると思いますか？
03:29
it turns out that there's ten trillion trillion Pleurococcus sitting out there.
58
185000
3000
プルロコッカスは
実は10兆匹も存在していますが
実は10兆匹も存在していますが
03:32
And we didn't know that Pleurococcus was out there,
59
188000
3000
私たちはその存在すら
知りませんでした
知りませんでした
03:35
which is part of the reason
60
191000
1000
１種族に属する生物達を丸々マッピングする
プロジェクトの重要性がここにあります
プロジェクトの重要性がここにあります
03:36
why this whole species-mapping project is so important.
61
192000
5000
１種族に属する生物達を丸々マッピングする
プロジェクトの重要性がここにあります
プロジェクトの重要性がここにあります
03:41
Because we're just beginning to learn
62
197000
2000
私たち人間がどこから来た 何者なのか
わかり始めたばかりです
わかり始めたばかりです
03:43
where we came from and what we are.
63
199000
1000
私たち人間がどこから来た 何者なのか
わかり始めたばかりです
わかり始めたばかりです
03:45
And we're finding amoebas like this. This is the amoeba dubia.
64
201000
3000
このアメーバ・ドゥビアのような発見もあります
03:49
And the amoeba dubia doesn't look like much,
65
205000
2000
大した生物ではなさそうですが
03:51
except that each of you has about 3.2 billion letters,
66
207000
3000
皆さんを 皆さんたらしめるための
03:54
which is what makes you you,
67
210000
2000
遺伝子記号が32億個 これは
03:56
as far as gene code inside each of your cells,
68
212000
3000
皆さんの細胞内の
遺伝子コードの塩基数です
遺伝子コードの塩基数です
03:59
and this little amoeba which, you know,
69
215000
3000
このアメーバは
水中に何百
水中に何百
04:02
sits in water in hundreds and millions and billions,
70
218000
2000
何百万 何十億も存在します
04:05
turns out to have 620 billion base pairs of gene code inside.
71
221000
6000
そして6,200億塩基対もの遺伝子コード
を細胞内に保有していました
を細胞内に保有していました
04:11
So, this little thingamajig has a genome
72
227000
3000
こんな小っちゃいやつが
皆さんより200倍も
皆さんより200倍も
04:14
that's 200 times the size of yours.
73
230000
2000
大きな遺伝子を持っていたのです
04:17
And if you're thinking of efficient information storage mechanisms,
74
233000
3000
もし 優れた情報記録システム
について考えるなら
について考えるなら
04:21
it may not turn out to be chips.
75
237000
2000
それはチップではなく
04:24
It may turn out to be something that looks a little like that amoeba.
76
240000
4000
このアメーバのようなものに
なるかもしれません
なるかもしれません
04:28
And, again, we're learning from life and how life works.
77
244000
4000
繰り返しますが 私たちは 命の仕組みを
生命から学び始めています
生命から学び始めています
04:32
This funky little thing: people didn't used to think
78
248000
4000
この小っちゃい いかした生物：
サンプルを原子炉から
サンプルを原子炉から
04:36
that it was worth taking samples out of nuclear reactors
79
252000
3000
取るなんて意味がないと
誰もが思っていました
誰もが思っていました
04:39
because it was dangerous and, of course, nothing lived there.
80
255000
3000
危険で何も生きていないはずだからです
04:42
And then finally somebody picked up a microscope
81
258000
3000
ついに誰かが顕微鏡を持ち出して
04:45
and looked at the water that was sitting next to the cores.
82
261000
3000
核燃料が浸っている
水の中を覗くと そこには
水の中を覗くと そこには
04:48
And sitting next to that water in the cores
83
264000
2000
デイノコッカス・レディオデュランスが
背泳ぎをしていたのです
背泳ぎをしていたのです
04:50
was this little Deinococcus radiodurans, doing a backstroke,
84
266000
3000
デイノコッカス・レディオデュランスが
背泳ぎをしていたのです
背泳ぎをしていたのです
04:53
having its chromosomes blown apart every day,
85
269000
2000
人の致死量の200倍もの
04:55
six, seven times, restitching them,
86
271000
3000
放射線量の中で 毎日６、７回
染色体を破壊され
染色体を破壊され
04:58
living in about 200 times the radiation that would kill you.
87
274000
2000
それを修繕しながら生きています
05:01
And by now you should be getting a hint as to how diverse
88
277000
3000
この生命の探求が いかに多様で 重要で
05:04
and how important and how interesting this journey into life is,
89
280000
2000
面白いか 分かってきたはずです
05:06
and how many different life forms there are,
90
282000
3000
どれだけ沢山の生命の形があるのか
05:09
and how there can be different life forms living in
91
285000
3000
色々な形の生命が
様々な場所に存在できるか
様々な場所に存在できるか
05:12
very different places, maybe even outside of this planet.
92
288000
3000
この惑星の外にもいるかもしれません
05:16
Because if you can live in radiation that looks like this,
93
292000
2000
こんな放射線の中で生きることが
05:18
that brings up a whole series of interesting questions.
94
294000
3000
できるのであれば 新たに
興味深い疑問が出てきます
興味深い疑問が出てきます
05:22
This little thingamajig: we didn't know this thingamajig existed.
95
298000
3000
存在を知られてなかった
この小さな生命体も
この小さな生命体も
05:26
We should have known that this existed
96
302000
2000
本来 知られていたはずです
05:28
because this is the only bacteria that you can see to the naked eye.
97
304000
3000
目に見える唯一の細菌ですから
05:31
So, this thing is 0.75 millimeters.
98
307000
3000
この生命は0.75 mmの大きさで
ナミビア沖の海溝に住んでいます
ナミビア沖の海溝に住んでいます
05:34
It lives in a deep trench off the coast of Namibia.
99
310000
2000
この生命は 0.75 mm の大きさで
ナミビア沖の海溝に住んでいます
ナミビア沖の海溝に住んでいます
05:37
And what you're looking at with this namibiensis
100
313000
2000
ナミビエンシスを見るということは
05:39
is the biggest bacteria we've ever seen.
101
315000
2000
最も大きな細菌を見ることになります
05:41
So, it's about the size of a little period on a sentence.
102
317000
3000
この生命はピリオドほどの大きさです
05:45
Again, we didn't know this thing was there three years ago.
103
321000
4000
繰り返しますが ３年前 私たちは
この生命の存在を知りませんでした
この生命の存在を知りませんでした
05:49
We're just beginning this journey of life in the new zoo.
104
325000
3000
新しい動物園での
生命の冒険は始まったばかりです
生命の冒険は始まったばかりです
05:53
This is a really odd one. This is Ferroplasma.
105
329000
3000
こいつはフェロプラズマという
本当に奇妙な奴です
本当に奇妙な奴です
05:57
The reason why Ferroplasma is interesting is because it eats iron,
106
333000
3000
フェロプラズマが面白い理由は
鉄を食べ―
鉄を食べ―
06:01
lives inside the equivalent of battery acid,
107
337000
3000
電池の中のような酸性環境で生き―
06:05
and excretes sulfuric acid.
108
341000
2000
硫酸を排出するからです
06:09
So, when you think of odd life forms,
109
345000
2000
このような奇妙な生物
06:11
when you think of what it takes to live,
110
347000
3000
そして彼らの生き方を研究すると
実はこれは
実はこれは
06:15
it turns out this is a very efficient life form,
111
351000
2000
すごく効率のいい生命体でした
06:17
and they call it an archaea. Archaea means "the ancient ones."
112
353000
4000
そして彼らは古細菌
「太古の者」と呼ばれています
「太古の者」と呼ばれています
06:21
And the reason why they're ancient is because this thing came up
113
357000
4000
そしてなぜ彼らが「太古」なのかというと
彼らが生まれた時代は
彼らが生まれた時代は
06:25
when this planet was covered
114
361000
2000
この地球が電池中の
硫酸のようなものに覆われ
硫酸のようなものに覆われ
06:27
by things like sulfuric acid in batteries,
115
363000
1000
この地球が電池中の
硫酸のようなものに覆われ
硫酸のようなものに覆われ
06:28
and it was eating iron when the earth was part of a melted core.
116
364000
4000
また 溶けた核と一体で その時
鉄を食べて生きていたからです
鉄を食べて生きていたからです
06:33
So, it's not just dogs and cats and whales and dolphins
117
369000
4000
なので この小さな冒険で注目すべきは
06:37
that you should be aware of and interested in on this little journey.
118
373000
4000
犬や猫やクジラや
イルカだけではありません
イルカだけではありません
06:41
Your fear should be that you are not,
119
377000
3000
あなたの感じるべき恐怖は
一時的なことに―
一時的なことに―
06:44
that you're paying attention to stuff which is temporal.
120
380000
3000
着目し続けていることに対してです
06:47
I mean, George Bush -- he's going to be gone, alright? Life isn't.
121
383000
5000
ジョージ・ブッシュはそのうち
いなくなりますよね？生命は違います
いなくなりますよね？生命は違います
06:53
Whether the humans survive or don't survive,
122
389000
3000
人間が生存しようがしまいが
06:56
these things are going to be living on this planet or other planets.
123
392000
3000
彼らは この惑星や他の惑星で生き続けます
06:59
And it's just beginning to understand this code of DNA
124
395000
4000
そしてこのDNAの暗号は
解け始めたばかりです
解け始めたばかりです
07:03
that's really the most exciting intellectual adventure
125
399000
3000
本当に 私たちがこれまで行ってきた中で
07:06
that we've ever been on.
126
402000
3000
最もエキサイティングな
知的冒険です
知的冒険です
07:09
And you can do strange things with this stuff. This is a baby gar.
127
405000
4000
これを使えば奇妙なことが色々出来ます
これはガーの赤ちゃん
これはガーの赤ちゃん
07:13
Conservation group gets together,
128
409000
2000
保護団体がこの絶滅しそうな
07:15
tries to figure out how to breed an animal that's almost extinct.
129
411000
4000
動物を繁殖させようと
知恵を絞っています
知恵を絞っています
07:20
They can't do it naturally, so what they do with this thing is
130
416000
3000
自然には繁殖させられないので
07:23
they take a spoon, take some cells out of an adult gar's mouth, code,
131
419000
5000
スプーンで大人のガーの口の中から
細胞を すなわち暗号を採取しました
細胞を すなわち暗号を採取しました
07:29
take the cells from that and insert it into a fertilized cow's egg,
132
425000
4000
その細胞を受精した牛の
卵子の中に入れたのです
卵子の中に入れたのです
07:34
reprogram cow's egg -- different gene code.
133
430000
3000
つまり 違う遺伝子で
プログラムし直したのです
プログラムし直したのです
07:38
When you do that, the cow gives birth to a gar.
134
434000
4000
そうすることで 牛がガーを産みます
07:43
We are now experimenting with bongos, pandas, elims, Sumatran tigers,
135
439000
6000
今は ボンゴやパンダ エリム
スマトラトラでも実験が行われています
スマトラトラでも実験が行われています
07:49
and the Australians -- bless their hearts --
136
445000
3000
オーストラリア人は―
彼らに祝福あれ―
彼らに祝福あれ―
07:52
are playing with these things.
137
448000
1000
彼らで遊んでいます
07:53
Now, the last of these things died in September 1936.
138
449000
4000
タスマニアンタイガーの最後の個体は
1936年の９月に
1936年の９月に
07:57
These are Tasmanian tigers. The last known one died at the Hobart Zoo.
139
453000
4000
ホバート動物園で亡くなりました
08:01
But it turns out that as we learn more about gene code
140
457000
3000
しかし 遺伝子コードや
生命のプログラム方法
生命のプログラム方法
08:04
and how to reprogram species,
141
460000
2000
それらの理解を深めていくと
08:06
we may be able to close the gene gaps in deteriorate DNA.
142
462000
5000
どうやら 劣化したDNAの遺伝子の
隙間を埋めることが出来そうなのです
隙間を埋めることが出来そうなのです
08:11
And when we learn how to close the gene gaps,
143
467000
3000
そして 隙間の埋め方を習得すれば
08:14
then we can put a full string of DNA together.
144
470000
2000
完全なDNAができます
08:17
And if we do that, and insert this into a fertilized wolf's egg,
145
473000
4000
そうすれば それをオオカミの卵子に入れて
08:22
we may give birth to an animal
146
478000
2000
1936年以来この地球上に存在しなかった
08:24
that hasn't walked the earth since 1936.
147
480000
2000
動物を誕生させることが出来ます
08:27
And then you can start going back further,
148
483000
2000
そして さらに遡って
08:29
and you can start thinking about dodos,
149
485000
2000
ドードーや他の種について
08:32
and you can think about other species.
150
488000
1000
考えることが出来ます
08:34
And in other places, like Maryland, they're trying to figure out
151
490000
3000
その他の場所 例えばメリーランドでは
08:37
what the primordial ancestor is.
152
493000
2000
遠い祖先について考えています
08:39
Because each of us contains our entire gene code
153
495000
3000
なぜなら 私たち一人一人が
過去数十億年の
過去数十億年の
08:42
of where we've been for the past billion years,
154
498000
3000
遺伝子コードを全て持っています
08:45
because we've evolved from that stuff,
155
501000
2000
そこから進化していますからね
08:47
you can take that tree of life and collapse it back,
156
503000
2000
進化系図を遡ることが出来ます
08:49
and in the measure that you learn to reprogram,
157
505000
3000
そしてリプログラミングを学ぶ内に
08:52
maybe we'll give birth to something
158
508000
2000
最も原始的な生命体を
08:54
that is very close to the first primordial ooze.
159
510000
2000
生み出すことが出来るかもしれません
08:56
And it's all coming out of things that look like this.
160
512000
2000
全ては５年前に存在しなかった
08:58
These are companies that didn't exist five years ago.
161
514000
2000
この様な施設で生み出されます
09:00
Huge gene sequencing facilities the size of football fields.
162
516000
4000
サッカー場の大きさの
遺伝子シークエンシング施設
遺伝子シークエンシング施設
09:04
Some are public. Some are private.
163
520000
2000
公的施設も民間施設もあります
09:06
It takes about 5 billion dollars to sequence a human being the first time.
164
522000
3000
最初の人のシークエンシングには
50億ドル程度
50億ドル程度
09:10
Takes about 3 million dollars the second time.
165
526000
2000
２回目は300万ドル程度かかりました
09:12
We will have a 1,000-dollar genome within the next five to eight years.
166
528000
4000
次の５から８年の間に1,000ドルで
ゲノム情報が手に入るようになり
ゲノム情報が手に入るようになり
09:16
That means each of you will contain on a CD your entire gene code.
167
532000
4000
皆さん一人一人の 全ての
遺伝情報がCDに記録されます
遺伝情報がCDに記録されます
09:21
And it will be really boring. It will read like this.
168
537000
2000
このようなとても退屈な情報です
09:24
(Laughter)
169
540000
2000
（笑）
09:26
The really neat thing about this stuff is that's life.
170
542000
2000
これが生命です すごいですよね
09:28
And Laurie's going to talk about this one a little bit.
171
544000
3000
これについてはローリーが
後程お話します
後程お話します
09:31
Because if you happen to find this one inside your body,
172
547000
2000
これが体の中にあったら大問題です
09:33
you're in big trouble, because that's the source code for Ebola.
173
549000
2000
これはエボラのコードですから
09:37
That's one of the deadliest diseases known to humans.
174
553000
2000
最も危険な病気の一つです
09:39
But plants work the same way and insects work the same way,
175
555000
2000
しかし 植物も昆虫もリンゴも
09:41
and this apple works the same way.
176
557000
2000
同じ原理で動いています
09:43
This apple is the same thing as this floppy disk.
177
559000
2000
このリンゴはフロッピーと同じです
09:45
Because this thing codes ones and zeros,
178
561000
2000
これは１と０のコードで出来ていて
09:47
and this thing codes A, T, C, Gs, and it sits up there,
179
563000
2000
これはA T C Gのコードで
09:49
absorbing energy on a tree, and one fine day
180
565000
3000
木の枝で光合成をしながら
エネルギーを蓄え
エネルギーを蓄え
09:52
it has enough energy to say, execute, and it goes [thump]. Right?
181
568000
4000
それが終われば「実行」ボタンで
こうなります（落ちる音）
こうなります（落ちる音）
09:56
(Laughter)
182
572000
3000
（笑）
09:59
And when it does that, pushes a .EXE, what it does is,
183
575000
4000
EXEを押して「実行」した時
何が起こっているかというと
何が起こっているかというと
10:03
it executes the first line of code, which reads just like that,
184
579000
3000
コードの最初の部分
根っこを作れという
根っこを作れという
10:06
AATCAGGGACCC, and that means: make a root.
185
582000
3000
AATCAGGGACCCを
読み 実行するのです
読み 実行するのです
10:09
Next line of code: make a stem.
186
585000
2000
次のコードは：幹を作れ
10:11
Next line of code, TACGGGG: make a flower that's white,
187
587000
3000
その次は：白くて 春に咲いて
10:14
that blooms in the spring, that smells like this.
188
590000
3000
このような匂いのする花を作れ
10:17
In the measure that you have the code
189
593000
2000
このようなコードがあり
10:19
and the measure that you read it --
190
595000
3000
それを読む方法があるということは―
10:22
and, by the way, the first plant was read two years ago;
191
598000
2000
ちなみに最初の植物は２年前に
10:24
the first human was read two years ago;
192
600000
2000
最初の人の情報も２年前―
10:26
the first insect was read two years ago.
193
602000
2000
最初の虫も２年前に解読されました
10:28
The first thing that we ever read was in 1995:
194
604000
3000
本当に最初の解読は
1995年に行われました
1995年に行われました
10:31
a little bacteria called Haemophilus influenzae.
195
607000
2000
インフルエンザ菌という小さな細菌です
10:34
In the measure that you have the source code, as all of you know,
196
610000
3000
ソースコードを保有すれば
それをプログラムし直し
それをプログラムし直し
10:37
you can change the source code, and you can reprogram life forms
197
613000
2000
生命体をリプログラムすることにより
10:39
so that this little thingy becomes a vaccine,
198
615000
2000
こいつをワクチンにしたり
10:41
or this little thingy starts producing biomaterials,
199
617000
3000
バイオマテリアルを作らせたり
することが出来ます
することが出来ます
10:44
which is why DuPont is now growing a form of polyester
200
620000
3000
デュポンが絹のようなポリエステルを
トウモロコシの中で
トウモロコシの中で
10:47
that feels like silk in corn.
201
623000
2000
作れるのはこのためです
10:50
This changes all rules. This is life, but we're reprogramming it.
202
626000
5000
これはあらゆる法則を変えてしまいます
私たちは命をリプログラムするのです
私たちは命をリプログラムするのです
10:57
This is what you look like. This is one of your chromosomes.
203
633000
4000
これがあなたです
これはあなたの染色体の一つです
これはあなたの染色体の一つです
11:01
And what you can do now is,
204
637000
2000
そして現在 何が出来るかというと
11:03
you can outlay exactly what your chromosome is,
205
639000
3000
ここに染色体が全て展開されて
11:06
and what the gene code on that chromosome is right here,
206
642000
3000
染色体にある遺伝コードが
ここに出てきて
ここに出てきて
11:09
and what those genes code for, and what animals they code against,
207
645000
3000
その働きや類似する他の
生物のコードがあり
生物のコードがあり
11:12
and then you can tie it to the literature.
208
648000
2000
文献情報に関連付けることができます
11:14
And in the measure that you can do that, you can go home today,
209
650000
3000
今日 家に帰って
インターネットにつなげば
インターネットにつなげば
11:17
and get on the Internet, and access
210
653000
2000
世界で最も大きな公共図書館―
11:19
the world's biggest public library, which is a library of life.
211
655000
3000
生命の図書館にアクセスできます
11:23
And you can do some pretty strange things
212
659000
2000
そして奇妙なことが出来ます
11:25
because in the same way as you can reprogram this apple,
213
661000
2000
リンゴをプログラムし直すように
11:28
if you go to Cliff Tabin's lab at the Harvard Medical School,
214
664000
2000
ハーバード医学大学院 クリフ・タビンの
11:31
he's reprogramming chicken embryos to grow more wings.
215
667000
4000
研究室では 鶏の胚をプログラムし直し
翼の数を増やしています
翼の数を増やしています
11:37
Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurant.
216
673000
3000
レストランの経営者でもないのに
11:40
(Laughter)
217
676000
1000
（笑）
11:42
The reason why he's reprogramming that animal to have more wings
218
678000
3000
羽根が余計に生えるよう
プログラムした理由は
プログラムした理由は
11:45
is because when you used to play with lizards as a little child,
219
681000
3000
子供の時 トカゲで遊んでいて
トカゲを摘まむと
トカゲを摘まむと
11:48
and you picked up the lizard, sometimes the tail fell off, but it regrew.
220
684000
4000
たまに尻尾がとれましたが
また生えましたよね
また生えましたよね
11:52
Not so in human beings:
221
688000
3000
人はそうはいきません
11:55
you cut off an arm, you cut off a leg -- it doesn't regrow.
222
691000
3000
腕や脚を切っても
また生えてはきません
また生えてはきません
11:58
But because each of your cells contains your entire gene code,
223
694000
4000
しかし あなたの細胞は全て
全遺伝コードを保有しています
全遺伝コードを保有しています
12:03
each cell can be reprogrammed, if we don't stop stem cell research
224
699000
4000
全てプログラムし直せます
もし 幹細胞の研究を止めなければ
もし 幹細胞の研究を止めなければ
12:07
and if we don't stop genomic research,
225
703000
2000
そして 様々な体の機能を
12:09
to express different body functions.
226
705000
3000
発現させる遺伝子研究を止めなければです
12:13
And in the measure that we learn how chickens grow wings,
227
709000
3000
鶏が羽根を生やす方法を
そして細胞が分化する
そして細胞が分化する
12:16
and what the program is for those cells to differentiate,
228
712000
2000
プログラムを研究することで
12:18
one of the things we're going to be able to do
229
714000
3000
何が出来るかというと
分化しない細胞を
分化しない細胞を
12:21
is to stop undifferentiated cells, which you know as cancer,
230
717000
3000
すなわち癌細胞を止めることが出来ます
12:25
and one of the things we're going to learn how to do
231
721000
2000
また もう一つ学びたいことは
12:27
is how to reprogram cells like stem cells
232
723000
3000
幹細胞のような細胞をプログラムし直し
12:30
in such a way that they express bone, stomach, skin, pancreas.
233
726000
6000
骨 胃 皮膚 膵臓等を
発現させる方法です
発現させる方法です
12:37
And you are likely to be wandering around -- and your children --
234
733000
3000
そして皆さんと皆さんの子供たちも
そう遠くない将来
そう遠くない将来
12:40
on regrown body parts in a reasonable period of time,
235
736000
3000
研究を止めない世界では
人工的に育てた
人工的に育てた
12:44
in some places in the world where they don't stop the research.
236
740000
3000
体の一部と共に生活しているでしょう
12:49
How's this stuff work? If each of you differs
237
745000
5000
なぜそんな事が可能か？
皆さん一人一人は全体の遺伝子コードの
皆さん一人一人は全体の遺伝子コードの
12:54
from the person next to you by one in a thousand, but only three percent codes,
238
750000
3000
３パーセントの中で 1000分の１の
違いしかありません
違いしかありません
12:57
which means it's only one in a thousand times three percent,
239
753000
2000
つまり0.003パーセントの違いです
12:59
very small differences in expression and punctuation
240
755000
3000
句読点や表現の小さな違いが
大きな違いになります
大きな違いになります
13:02
can make a significant difference. Take a simple declarative sentence.
241
758000
3000
非常にシンプルな文を見てみましょう
13:07
(Laughter)
242
763000
2000
（笑）
13:09
Right?
243
765000
1000
でしょう？
13:10
That's perfectly clear. So, men read that sentence,
244
766000
4000
明確な文です
男性が読むとこうなります
男性が読むとこうなります
13:14
and they look at that sentence, and they read this.
245
770000
2000
「女性は男性がいなければ無力です」
13:22
Okay?
246
778000
1000
いいですか？
13:23
Now, women look at that sentence and they say, uh-uh, wrong.
247
779000
4000
そして女性がこの文を見て
間違いを指摘します
間違いを指摘します
13:27
This is the way it should be seen.
248
783000
2000
本当はこう読むと
13:31
(Laughter)
249
787000
8000
「女性：彼女なしでは男は無力です」
（笑）
（笑）
13:39
That's what your genes are doing.
250
795000
1000
これが遺伝子のしていることです
13:40
That's why you differ from this person over here by one in a thousand.
251
796000
5000
1000分の1の違いがあなたを隣の人とは
違う人にしているのです
違う人にしているのです
13:45
Right? But, you know, he's reasonably good looking, but...
252
801000
3000
でしょう？ ただ この人は
見た目がいいですが…
見た目がいいですが…
13:48
I won't go there.
253
804000
2000
それには触れないでおきましょう
13:51
You can do this stuff even without changing the punctuation.
254
807000
3000
これは句読点の変更なしにも可能です
13:55
You can look at this, right?
255
811000
4000
これを見てください
（The IRS:アメリカ合衆国内国歳入庁）
（The IRS:アメリカ合衆国内国歳入庁）
13:59
And they look at the world a little differently.
256
815000
2000
彼らはこれを違う視点で読みます
14:01
They look at the same world and they say...
257
817000
2000
彼らの視点で読むとこのようになります
[Theirs:彼らの]（笑）
[Theirs:彼らの]（笑）
14:03
(Laughter)
258
819000
6000
彼らの視点で読むとこのようになります
[Theirs:彼らの]（笑）
[Theirs:彼らの]（笑）
14:09
That's how the same gene code -- that's why you have 30,000 genes,
259
825000
4000
これで同じ遺伝子で違いを出せます―
あなたは３万の遺伝子があり
あなたは３万の遺伝子があり
14:13
mice have 30,000 genes, husbands have 30,000 genes.
260
829000
3000
旦那さんもネズミも
同じく３万の遺伝子を持ち―
同じく３万の遺伝子を持ち―
14:16
Mice and men are the same. Wives know that, but anyway.
261
832000
3000
ネズミと旦那さんが同じなんです
奥さん方は分かりますよね
奥さん方は分かりますよね
14:20
You can make very small changes in gene code
262
836000
2000
遺伝子コードの文字は同じでも
14:22
and get really different outcomes,
263
838000
2000
ごく小さな変化を入れることで
14:26
even with the same string of letters.
264
842000
2000
結果に大きな違いを出せます
14:30
That's what your genes are doing every day.
265
846000
2000
これが遺伝子が毎日していることです
14:33
That's why sometimes a person's genes
266
849000
2000
このために 人の細胞がガン化するのに
14:35
don't have to change a lot to get cancer.
267
851000
2000
多くの変化は必ずしも必要ないのです
14:41
These little chippies, these things are the size of a credit card.
268
857000
4000
この小さなチップは
クレジットカードの大きさですが
クレジットカードの大きさですが
14:46
They will test any one of you for 60,000 genetic conditions.
269
862000
2000
６万種の遺伝子疾患を検査出来ます
14:49
That brings up questions of privacy and insurability
270
865000
3000
プライバシーや保険契約条件などの
問題は出てきますが
問題は出てきますが
14:52
and all kinds of stuff, but it also allows us to start going after diseases,
271
868000
2000
病気を追究することが出来ます
14:55
because if you run a person who has leukemia through something like this,
272
871000
3000
これを使って白血病の患者を検査すると
14:59
it turns out that three diseases with
273
875000
2000
全く同じ症状が出る
15:01
completely similar clinical syndromes
274
877000
4000
三つの病気が 実は全く別の
病気であることが
病気であることが
15:05
are completely different diseases.
275
881000
2000
分かりました
15:07
Because in ALL leukemia, that set of genes over there over-expresses.
276
883000
3000
ALL型白血病ではこちらの遺伝子が
過剰発現しています
過剰発現しています
15:10
In MLL, it's the middle set of genes,
277
886000
2000
MLL型は真ん中の遺伝子が
15:12
and in AML, it's the bottom set of genes.
278
888000
2000
そしてAML型は下の遺伝子です
15:14
And if one of those particular things is expressing in your body,
279
890000
5000
この内の一つが過剰発現している場合
グリベックを飲めば
グリベックを飲めば
15:19
then you take Gleevec and you're cured.
280
895000
2000
治るでしょう
15:22
If it is not expressing in your body,
281
898000
2000
もし発現していない場合
15:24
if you don't have one of those types --
282
900000
2000
この内の一つの
15:26
a particular one of those types -- don't take Gleevec.
283
902000
3000
特定の遺伝子がない場合
グリベックは飲まないでください
グリベックは飲まないでください
15:29
It won't do anything for you.
284
905000
1000
何の効果もありませんからね
15:31
Same thing with Receptin if you've got breast cancer.
285
907000
2000
乳癌用のレセプティンもそうです
15:34
Don't have an HER-2 receptor? Don't take Receptin.
286
910000
3000
HER-2受容体がなければ
レセプティンは摂らないでください
レセプティンは摂らないでください
15:37
Changes the nature of medicine. Changes the predictions of medicine.
287
913000
4000
薬の本質が変わります
薬の予想が変わります
薬の予想が変わります
15:41
Changes the way medicine works.
288
917000
2000
薬の効果が変わります
15:43
The greatest repository of knowledge when most of us went to college
289
919000
3000
私たちが大学にいた頃の
もっとも偉大な
もっとも偉大な
15:46
was this thing, and it turns out that
290
922000
2000
知の貯蔵庫はこれでした
15:48
this is not so important any more.
291
924000
2000
もう それほど重要ではありません
15:50
The U.S. Library of Congress, in terms of its printed volume of data,
292
926000
4000
アメリカ議会図書館が貯蔵する
活字データの量は
活字データの量は
15:54
contains less data than is coming out of a good genomics company
293
930000
4000
優良な遺伝子企業が毎月出す
化合物の量で数えた
化合物の量で数えた
15:58
every month on a compound basis.
294
934000
3000
データ量より少ないのです
16:01
Let me say that again: A single genomics company
295
937000
3000
もう一度言います: 一つの遺伝子企業は
16:04
generates more data in a month, on a compound basis,
296
940000
3000
議会図書館に貯蔵された活字よりも
16:07
than is in the printed collections of the Library of Congress.
297
943000
3000
多くの化合物のデータを毎月生み出しています
16:11
This is what's been powering the U.S. economy. It's Moore's Law.
298
947000
4000
これがアメリカ経済を動かしています
ムーアの法則です
ムーアの法則です
16:15
So, all of you know that the price of computers halves every 18 months
299
951000
5000
皆さんご存知の通りコンピューターの
価格は18か月ごとに半減します
価格は18か月ごとに半減します
16:20
and the power doubles, right?
300
956000
2000
そして能力は２倍になりますね？
16:22
Except that when you lay that side by side with the speed
301
958000
4000
ただし これを遺伝子バンクに
遺伝子データが
遺伝子データが
16:26
with which gene data's being deposited in GenBank,
302
962000
3000
蓄積されるスピードと比較すると
16:29
Moore's Law is right here: it's the blue line.
303
965000
4000
ムーアの法則はここになります
青い線です
青い線です
16:34
This is on a log scale, and that's what superexponential growth means.
304
970000
4000
これは対数軸です
これが超急成長と言えるものです
これが超急成長と言えるものです
16:38
This is going to push computers to have to grow faster
305
974000
4000
これはコンピューターの成長速度を
今まで以上に速めるように
今まで以上に速めるように
16:42
than they've been growing, because so far,
306
978000
2000
作用します なぜなら
16:44
there haven't been applications that have been required
307
980000
3000
ムーアの法則より急激に伸びる
コンピューターの
コンピューターの
16:47
that need to go faster than Moore's Law. This stuff does.
308
983000
3000
使用用途はありませんでしたが
これは伸びます
これは伸びます
16:50
And here's an interesting map.
309
986000
2000
ここに興味深い地図があります
16:52
This is a map which was finished at the Harvard Business School.
310
988000
4000
この地図はハーバードビジネススクール
が完成させました
が完成させました
16:56
One of the really interesting questions is, if all this data's free,
311
992000
3000
この膨大なデータが無料だとして
誰が使用しているのか？
誰が使用しているのか？
16:59
who's using it? This is the greatest public library in the world.
312
995000
4000
というのは興味深い質問です
これは世界で最も大きな公共図書館です
これは世界で最も大きな公共図書館です
17:03
Well, it turns out that there's about 27 trillion bits
313
999000
3000
この地図によると
どうやら約27兆ビットが
どうやら約27兆ビットが
17:06
moving inside from the United States to the United States;
314
1002000
3000
アメリカ内で移動していて
約4.6兆ビットが
約4.6兆ビットが
17:09
about 4.6 trillion is going over to those European countries;
315
1005000
4000
ヨーロッパ諸国に移動しています
約5.5兆は日本に行っていますが
約5.5兆は日本に行っていますが
17:13
about 5.5's going to Japan; there's almost no communication
316
1009000
3000
日本からはほぼ何も帰ってきません
17:16
between Japan, and nobody else is literate in this stuff.
317
1012000
4000
またこのライブラリを読める国は
他にありません
他にありません
17:20
It's free. No one's reading it. They're focusing on the war;
318
1016000
5000
無料なのに誰も読まないのです
皆戦争や―
皆戦争や―
17:25
they're focusing on Bush; they're not interested in life.
319
1021000
2000
ブッシュの事に注目していて
生命には興味が無い
生命には興味が無い
17:28
So, this is what a new map of the world looks like.
320
1024000
2000
これが新しい世界地図です
17:31
That is the genomically literate world. And that is a problem.
321
1027000
6000
これがゲノムが読める世界です
そしてこれは問題なのです
そしてこれは問題なのです
17:37
In fact, it's not a genomically literate world.
322
1033000
2000
実は読める「世界」ではありません
17:39
You can break this out by states.
323
1035000
2000
「州」に分けることが出来ます
17:41
And you can watch states rise and fall depending on
324
1037000
2000
そして生命の言語を読む能力により
17:43
their ability to speak a language of life,
325
1039000
2000
州が浮き沈みするのが見えます
17:45
and you can watch New York fall off a cliff,
326
1041000
2000
ニューヨークが凋落し
17:47
and you can watch New Jersey fall off a cliff,
327
1043000
2000
ニュージャージーが凋落し
17:49
and you can watch the rise of the new empires of intelligence.
328
1045000
3000
新しい知の帝国が興隆するのが
見て取れます
見て取れます
17:53
And you can break it out by counties, because it's specific counties.
329
1049000
3000
郡によっても分けられます
なぜなら特定の郡が―
なぜなら特定の郡が―
17:56
And if you want to get more specific,
330
1052000
2000
さらに特定するなら
17:58
it's actually specific zip codes.
331
1054000
2000
特定の郵便番号を見てみることですね
18:00
(Laughter)
332
1056000
2000
（笑）
18:02
So, you want to know where life is happening?
333
1058000
3000
生命が起こっている場所を
知りたいですか？
知りたいですか？
18:05
Well, in Southern California it's happening in 92121. And that's it.
334
1061000
5000
南カリフォルニアの場合
92121で起こっています
92121で起こっています
18:11
And that's the triangle between Salk, Scripps, UCSD,
335
1067000
5000
サルク、スクリップス、そしてUCSDの
三角形の中です
三角形の中です
18:16
and it's called Torrey Pines Road.
336
1072000
2000
トレイパイン通りと呼ばれています
18:18
That means you don't need to be a big nation to be successful;
337
1074000
3000
すなわち 成功するために
大国である必要はなく
大国である必要はなく
18:21
it means you don't need a lot of people to be successful;
338
1077000
2000
たくさんの人員は必要なく
18:23
and it means you can move most of the wealth of a country
339
1079000
3000
国内のほとんどの富が厳選された
18:26
in about three or four carefully picked 747s.
340
1082000
3000
３、４ヶ所の中で動いているということです
18:30
Same thing in Massachusetts. Looks more spread out but --
341
1086000
4000
マサチューセッツも同じです
少し分散してますが
少し分散してますが
18:34
oh, by the way, the ones that are the same color are contiguous.
342
1090000
3000
ちなみに同じ色の地区は隣接しています
18:38
What's the net effect of this?
343
1094000
2000
これはどういう影響を及ぼすでしょう？
18:40
In an agricultural society, the difference between
344
1096000
2000
農業社会での最も貧しい者と
18:42
the richest and the poorest,
345
1098000
1000
富める者の差は
18:44
the most productive and the least productive, was five to one. Why?
346
1100000
4000
生産性の高い者と低い者の差は
５対１でした なぜか？
５対１でした なぜか？
18:48
Because in agriculture, if you had 10 kids
347
1104000
2000
農業では子供が10人いて
18:50
and you grow up a little bit earlier and you work a little bit harder,
348
1106000
3000
少し早く生まれて 少し多く働けば
平均的に
平均的に
18:53
you could produce about five times more wealth, on average,
349
1109000
2000
隣人と比較して平均５倍程度の
18:55
than your neighbor.
350
1111000
1000
富を生み出せます
18:57
In a knowledge society, that number is now 427 to 1.
351
1113000
3000
知識社会ではこの数値は
427対1です
427対1です
19:01
It really matters if you're literate, not just in reading and writing
352
1117000
4000
読み書きが出来るのは本当に
重要なのです
重要なのです
19:05
in English and French and German,
353
1121000
2000
英語 フランス語 ドイツ語だけでなく
19:07
but in Microsoft and Linux and Apple.
354
1123000
2000
マイクロソフト、Linuxや
アップルの使う言語でも
アップルの使う言語でも
19:10
And very soon it's going to matter if you're literate in life code.
355
1126000
4000
そしてすぐに 命のコードの
読み書きも重要になるでしょう
読み書きも重要になるでしょう
19:14
So, if there is something you should fear,
356
1130000
2000
ですから あなたが恐れるべきなのは
19:16
it's that you're not keeping your eye on the ball.
357
1132000
3000
大事なことから目を背けていることです
19:19
Because it really matters who speaks life.
358
1135000
2000
生命の読み書きが出来る人は
重要になります
重要になります
19:22
That's why nations rise and fall.
359
1138000
2000
国の興亡もかかってきます
19:25
And it turns out that if you went back to the 1870s,
360
1141000
3000
1870年代に遡ると
地球上で最も一人あたりの
地球上で最も一人あたりの
19:28
the most productive nation on earth was Australia, per person.
361
1144000
3000
生産性が高い国はオーストラリアで
ニュージーランドも
ニュージーランドも
19:31
And New Zealand was way up there. And then the U.S. came in about 1950,
362
1147000
3000
上位に位置していました
1950年代にはアメリカが台頭し
1950年代にはアメリカが台頭し
19:34
and then Switzerland about 1973, and then the U.S. got back on top --
363
1150000
3000
1973年はスイスが その後アメリカが
トップに返り咲きます
トップに返り咲きます
19:38
beat up their chocolates and cuckoo clocks.
364
1154000
2000
チョコレートと鳩時計に打ち勝ちました
19:42
And today, of course, you all know that the most productive nation
365
1158000
3000
現在はみなさんもご存知のように
ルクセンブルグが
ルクセンブルグが
19:45
on earth is Luxembourg, producing about one third more wealth
366
1161000
3000
最も生産性が高く
一人あたりアメリカ人より1.3倍も
一人あたりアメリカ人より1.3倍も
19:48
per person per year than America.
367
1164000
2000
多くの富を生み出しています
19:51
Tiny landlocked state. No oil. No diamonds. No natural resources.
368
1167000
4000
石油も ダイヤも 天然資源も持たない
小さな内陸の国です
小さな内陸の国です
19:55
Just smart people moving bits. Different rules.
369
1171000
5000
頭のいい人たちがビットを動かしている
別のルールがそこでは動いているのです
別のルールがそこでは動いているのです
20:01
Here's differential productivity rates.
370
1177000
3000
次は比生産性です
20:05
Here's how many people it takes to produce a single U.S. patent.
371
1181000
3000
アメリカの特許を一つ
得るのに必要な人数は
得るのに必要な人数は
20:08
So, about 3,000 Americans, 6,000 Koreans, 14,000 Brits,
372
1184000
4000
アメリカ人は３千人 韓国人は６千人
イギリス人は１万４千人
イギリス人は１万４千人
20:12
790,000 Argentines. You want to know why Argentina's crashing?
373
1188000
3000
アルゼンチン人は79万人です
この国の破たんには
この国の破たんには
20:15
It's got nothing to do with inflation.
374
1191000
2000
インフレーションは関係ありません
20:17
It's got nothing to do with privatization.
375
1193000
2000
民営化も関係ありません
20:19
You can take a Harvard-educated Ivy League economist,
376
1195000
4000
もしハーバード出のエコノミストを
アルゼンチンの首脳に据えても
アルゼンチンの首脳に据えても
20:23
stick him in charge of Argentina. He still crashes the country
377
1199000
3000
ルールの変化を理解しない人間では
20:26
because he doesn't understand how the rules have changed.
378
1202000
2000
国は破たんするでしょう
20:29
Oh, yeah, and it takes about 5.6 million Indians.
379
1205000
3000
そしてインド人は560万人必要です
20:32
Well, watch what happens to India.
380
1208000
2000
インドがどうなるか見守りましょう
20:34
India and China used to be 40 percent of the global economy
381
1210000
3000
インドと中国は産業革命時代
20:37
just at the Industrial Revolution, and they are now about 4.8 percent.
382
1213000
5000
世界経済の40％を占めていました
今は4.8%です
今は4.8%です
20:42
Two billion people. One third of the global population producing 5 percent of the wealth
383
1218000
4000
20億人 世界の人口の３分の１が
富の５％しか生み出していない
富の５％しか生み出していない
20:46
because they didn't get this change,
384
1222000
3000
なぜなら変化を捉えなかったから
20:49
because they kept treating their people like serfs
385
1225000
2000
プロジェクトの共同出資者ではなく
20:51
instead of like shareholders of a common project.
386
1227000
3000
農奴のように人々を扱い続けたからです
20:55
They didn't keep the people who were educated.
387
1231000
3000
教育を受けた人々を引き止めなかった
20:58
They didn't foment the businesses. They didn't do the IPOs.
388
1234000
2000
ビジネスを促さず IPOをしなかった
21:01
Silicon Valley did. And that's why they say
389
1237000
4000
シリコンバレーはそうしました
だからシリコンバレーは
だからシリコンバレーは
21:05
that Silicon Valley has been powered by ICs.
390
1241000
2000
「ICが動力源」だと言われます
21:08
Not integrated circuits: Indians and Chinese.
391
1244000
3000
集積回路ではなく
インド人（I）と中国人（C）です
インド人（I）と中国人（C）です
21:11
(Laughter)
392
1247000
4000
（笑）
21:15
Here's what's happening in the world.
393
1251000
2000
これが世界の動きです
21:17
It turns out that if you'd gone to the U.N. in 1950,
394
1253000
3000
1950年 国連が創設された時には
世界には
世界には
21:20
when it was founded, there were 50 countries in this world.
395
1256000
2000
50ヶ国しかありませんでした
21:22
It turns out there's now about 192.
396
1258000
3000
今では192ヶ国になります
21:25
Country after country is splitting, seceding, succeeding, failing --
397
1261000
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国が分裂し 分離し 興隆し 衰退し―
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and it's all getting very fragmented. And this has not stopped.
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どんどん断片的になってきています
この傾向は続いています
この傾向は続いています
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In the 1990s, these are sovereign states
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1990年代 これらの主権国家は
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that did not exist before 1990.
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2000
1990年以前は存在しませんでした
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And this doesn't include fusions or name changes or changes in flags.
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ここでは国家の統合 名称の変更
旗の変更は含んでいません
旗の変更は含んでいません
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We're generating about 3.12 states per year.
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毎年3.12の国家が生まれています
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People are taking control of their own states,
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人々は自ら国家を運営したがっています
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sometimes for the better and sometimes for the worse.
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結果の良し悪しは分かれますがね
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And the really interesting thing is,
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そして非常に興味深いことは
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you and your kids are empowered to build great empires,
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あなたやあなたの子供は帝国を
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and you don't need a lot to do it.
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築くことが簡単にできます
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(Music)
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2000
（音楽）
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And, given that the music is over, I was going to talk
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音楽が終わりましたね
遺伝子コードがどのように働き
遺伝子コードがどのように働き
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about how you can use this to generate a lot of wealth,
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それを使って どのように富を築けるか
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and how code works.
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2000
話そうと思っていたのですが
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Moderator: Two minutes.
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1000
司会者：残り２分です
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(Laughter)
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2000
（笑）
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Juan Enriquez: No, I'm going to stop there and we'll do it next year
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4000
ファン：いや ここで止めて
それは来年話すとしましょう
それは来年話すとしましょう
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because I don't want to take any of Laurie's time.
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2000
ローリーの講演時間を削らないように―
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But thank you very much.
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1316000
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ありがとうございました（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com