ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Juan Enriquez | Speaker | TED.com
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

Filmed:
831,634 views

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。
- 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

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00:25
I'm supposed想定される to scare恐怖 you, because it's about fear恐れ, right?
0
1000
3000
私は怖い話を皆さんに
する予定でしたね?
00:29
And you should be really afraid恐れ,
1
5000
2000
皆さんも恐れて下さい
00:31
but not for the reasons理由 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恐れ that --
3
10000
2000
本当に恐れるべきなのは―
00:36
if we stickスティック up the first slide滑り台 on this thing -- there we go -- that you're missing行方不明 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
00:42
Because if you spend費やす this week週間 thinking考え about Iraqイラク 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
00:46
thinking考え about Bushブッシュ and thinking考え about the stock株式 market市場,
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
00:50
you're going to missミス one of the greatest最大 adventures冒険 that we've私たちは 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冒険の旅 really about.
8
29000
2000
この話はその冒険についてです
00:55
This is crystallized結晶化した DNADNA.
9
31000
4000
これが結晶化したDNAです
00:59
Everyすべて life form on this planet惑星 -- everyすべて insect昆虫, everyすべて bacteria細菌, everyすべて plant工場,
10
35000
3000
この惑星の全ての生命は--
全ての 昆虫
01:02
everyすべて animal動物, everyすべて human人間, everyすべて politician政治家 -- (Laughter笑い)
11
38000
3000
細菌 植物 動物 人間
政治家― (笑)
01:07
is codedコードされた in that stuffもの.
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シングル crystal結晶 of DNADNA, it looks外見 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
01:13
And we're just beginning始まり to understandわかる this stuffもの.
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シングル most最も excitingエキサイティング adventure冒険 that we have ever been on.
15
52000
3000
これは史上最もワクワクする
冒険―
01:20
It's the singleシングル greatest最大 mappingマッピング projectプロジェクト we've私たちは 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マッピング of America'sアメリカの made a difference,
17
59000
2000
アメリカの地図の完成や
01:25
or landing着陸 on the moon, or this other stuffもの,
18
61000
3000
月への着陸などが
違いをもたらしたのであれば―
01:28
it's the map地図 of ourselves自分自身 and the map地図 of everyすべて plant工場
19
64000
3000
この私たち自身の
そしてあらゆる植物の 昆虫の
01:31
and everyすべて insect昆虫 and everyすべて bacteria細菌 that really makes作る 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
01:34
And it's beginning始まり to tell us a lot about evolution進化.
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)
01:39
(Laughter笑い)
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)
この物質はリチャード・ドーキンスが
01:43
It turnsターン out that what this stuffもの is --
23
79000
2000
01:45
and Richardリチャード Dawkinsドーキンス has written書かれた about this --
24
81000
2000
本で述べたように―
01:47
is, this is really a river out of Edenエデン.
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ベース pairsペア inside内部 each of your cells細胞
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
01:53
is really a history歴史 of where you've been for the past過去 billion years.
27
89000
3000
あなたの過去
数十億年の歴史なのです
01:56
And we could start開始 datingデート 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
01:57
and we could start開始 changing変化 medicine医学 and archeology考古学.
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
02:01
It turnsターン out that if you take the human人間 species about 700 years ago,
30
97000
3000
どうやら人間という種族は
700年前
02:04
white Europeansヨーロッパ人 diverged発散した from black Africansアフリカ人 in a very significant重要な 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
02:07
White Europeansヨーロッパ人 were subject主題 to the plagueペスト.
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―
02:13
And when they were subject主題 to the plagueペスト, most最も people didn't survive生き残ります,
33
109000
3000
晒された人の殆どは
生き残れませんでした
02:16
but those who survived生き残った had a mutation突然変異 on the CCRCCR5 receptor受容体.
34
112000
4000
しかし 生き残った人は
CCR5受容体に変異があり
02:20
And that mutation突然変異 was passed合格 on to their彼らの kids子供たち
35
116000
2000
生き残ったために子供たちに
02:22
because they're the onesもの that survived生き残った,
36
118000
2000
その変異が受け継がれました
02:24
so there was a great deal対処 of population人口 pressure圧力.
37
120000
2000
すごい人口圧力だったのです
02:26
In Africaアフリカ, because you didn't have these cities都市,
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 CCRCCR5 population人口 pressure圧力 mutation突然変異.
39
124000
3000
CCR5変異を選ぶ
人口圧力がなかったのです
02:31
We can date日付 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
02:34
That is one of the reasons理由 why AIDSエイズ is raging激怒する across横断する Africaアフリカ as fast速い 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
02:38
and not as fast速い across横断する Europeヨーロッパ.
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
02:42
And we're beginning始まり to find these little things for malariaマラリア,
43
138000
3000
そして マラリア 鎌状赤血球症
癌に関しても
02:45
for sickle cell細胞, 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
02:49
And in the measure測定 that we map地図 ourselves自分自身,
45
145000
2000
私たち自身のマッピングは
02:51
this is the singleシングル greatest最大 adventure冒険 that we'll私たちは ever be on.
46
147000
2000
史上 最も素晴らしい冒険です
02:53
And this Friday金曜日, I want you to pull引く out a really good bottleボトル of wineワイン,
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
02:57
and I want you to toastトースト these two people.
48
153000
2000
この二人に乾杯してください
03:00
Because this Friday金曜日, 50 years ago, Watsonワトソン and Crickクリック found見つけた the structure構造 of DNADNA,
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
03:04
and that is almostほぼ as important重要 a date日付
50
160000
3000
(2001年)2月12日 ヒトの
遺伝子のマッピングが
03:07
as the 12thth of February2月 when we first mappedマップされた ourselves自分自身,
51
163000
3000
完了した日と同じ位に
特別な日なのですから
03:10
but anywayとにかく, we'll私たちは 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結婚した talk about the new新しい zoo動物園.
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聞いた about DNADNA, all the stuffもの that DNADNA 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
03:18
but some of the stuffもの we're discovering発見する is kind種類 of nifty気の利いた
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
03:21
because this turnsターン out to be the singleシングル most最も abundant豊富 species on the planet惑星.
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成功した or cockroachesゴキブリ are successful成功した,
57
182000
3000
人間やゴキブリは
繁栄していると思いますか?
03:29
it turnsターン out that there's ten trillion1兆 trillion1兆 PleurococcusPleurococcus sitting座っている 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
03:32
And we didn't know that PleurococcusPleurococcus was out there,
59
188000
3000
私たちはその存在すら
知りませんでした
03:35
whichどの is part of the reason理由
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
03:36
why this whole全体 species-mapping種マッピング projectプロジェクト is so important重要.
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
03:41
Because we're just beginning始まり to learn学ぶ
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
03:43
where we came来た 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
03:45
And we're finding所見 amoebasアメーバ like this. This is the amoebaアメーバ dubiaドゥビア.
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アメーバ dubiaドゥビア 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を除いて that each of you has about 3.2 billion letters手紙,
66
207000
3000
皆さんを 皆さんたらしめるための
03:54
whichどの is what makes作る you you,
67
210000
2000
遺伝子記号が32億個 これは
03:56
as far遠い as gene遺伝子 codeコード inside内部 each of your cells細胞,
68
212000
3000
皆さんの細胞内の
遺伝子コードの塩基数です
03:59
and this little amoebaアメーバ whichどの, you know,
69
215000
3000
このアメーバは
水中に何百
04:02
sits座る in water in hundreds数百 and millions何百万 and billions何十億,
70
218000
2000
何百万 何十億も存在します
04:05
turnsターン out to have 620 billion baseベース pairsペア of gene遺伝子 codeコード inside内部.
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
04:11
So, this little thingamajig物事 has a genomeゲノム
72
227000
3000
こんな小っちゃいやつが
皆さんより200倍も
04:14
that's 200 times the sizeサイズ of yoursあなたの.
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考え of efficient効率的な information情報 storageストレージ mechanismsメカニズム,
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
04:21
it mayかもしれない not turn順番 out to be chipsチップ.
75
237000
2000
それはチップではなく
04:24
It mayかもしれない turn順番 out to be something that looks外見 a little like that amoebaアメーバ.
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
04:28
And, again, we're learning学習 from life and how life works作品.
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
04:32
This funkyファンキー 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
04:36
that it was worth価値 taking取る samplesサンプル out of nuclear reactorsリアクター
79
252000
3000
取るなんて意味がないと
誰もが思っていました
04:39
because it was dangerous危険な and, of courseコース, nothing lived住んでいました 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最後に somebody誰か picked選んだ up a microscope顕微鏡
81
258000
3000
ついに誰かが顕微鏡を持ち出して
04:45
and looked見た at the water that was sitting座っている next to the coresコア.
82
261000
3000
核燃料が浸っている
水の中を覗くと そこには
04:48
And sitting座っている next to that water in the coresコア
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
04:50
was this little Deinococcusデイノコッカス radioduransラジオデュランス, doing a backstroke背泳ぎ,
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
04:53
having持つ its chromosomes染色体 blown吹かれた apart離れて everyすべて day,
85
269000
2000
人の致死量の200倍もの
04:55
six6, sevenセブン times, restitching再編成 them,
86
271000
3000
放射線量の中で 毎日6、7回
染色体を破壊され
04:58
living生活 in about 200 times the radiation放射線 that would kill殺します 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取得 a hintヒント as to how diverse多様
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重要 and how interesting面白い 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たくさんの different異なる life formsフォーム 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異なる life formsフォーム living生活 in
91
285000
3000
色々な形の生命が
様々な場所に存在できるか
05:12
very different異なる places場所, maybe even outside外側 of this planet惑星.
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ライブ in radiation放射線 that looks外見 like this,
93
292000
2000
こんな放射線の中で生きることが
05:18
that bringsもたらす up a whole全体 seriesシリーズ of interesting面白い questions質問.
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
05:22
This little thingamajig物事: we didn't know this thingamajig物事 existed存在した.
95
298000
3000
存在を知られてなかった
この小さな生命体も
05:26
We should have known既知の that this existed存在した
96
302000
2000
本来 知られていたはずです
05:28
because this is the only bacteria細菌 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ミリメートル.
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
05:34
It lives人生 in a deep深い trench off the coast海岸 of Namibiaナミビア.
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
05:37
And what you're looking at with this namibiensisナミビエンシス
100
313000
2000
ナミビエンシスを見るということは
05:39
is the biggest最大 bacteria細菌 we've私たちは ever seen見た.
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サイズ of a little period期間 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
05:49
We're just beginning始まり this journey of life in the new新しい zoo動物園.
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
05:53
This is a really odd奇妙な one. This is Ferroplasmaフェロプラズマ.
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
05:57
The reason理由 why Ferroplasmaフェロプラズマ is interesting面白い is because it eats食べる iron,
106
333000
3000
フェロプラズマが面白い理由は
鉄を食べ―
06:01
lives人生 inside内部 the equivalent同等 of battery電池 acid,
107
337000
3000
電池の中のような酸性環境で生き―
06:05
and excretes排泄物 sulfuric硫酸 acid.
108
341000
2000
硫酸を排出するからです
06:09
So, when you think of odd奇妙な life formsフォーム,
109
345000
2000
このような奇妙な生物
06:11
when you think of what it takes to liveライブ,
110
347000
3000
そして彼らの生き方を研究すると
実はこれは
06:15
it turnsターン out this is a very efficient効率的な 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古代. Archaea古風な means手段 "the ancient古代 onesもの."
112
353000
4000
そして彼らは古細菌
「太古の者」と呼ばれています
06:21
And the reason理由 why they're ancient古代 is because this thing came来た 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
06:25
when this planet惑星 was covered覆われた
114
361000
2000
この地球が電池中の
硫酸のようなものに覆われ
06:27
by things like sulfuric硫酸 acid in batteries電池,
115
363000
1000
この地球が電池中の
硫酸のようなものに覆われ
06:28
and it was eating食べる iron when the earth地球 was part of a melted溶けた coreコア.
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
06:33
So, it's not just dogs and cats and whalesくじら and dolphinsイルカ
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承知して of and interested興味がある 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
06:41
Your fear恐れ 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―
06:44
that you're paying払う attention注意 to stuffもの whichどの is temporal時間的.
120
380000
3000
着目し続けていることに対してです
06:47
I mean, Georgeジョージ Bushブッシュ -- he's going to be gone行った, alright大丈夫? 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
06:53
Whetherどうか the humans人間 survive生き残ります or don't survive生き残ります,
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生活 on this planet惑星 or other planets惑星.
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始まり to understandわかる this codeコード of DNADNA
124
395000
4000
そしてこのDNAの暗号は
解け始めたばかりです
07:03
that's really the most最も excitingエキサイティング intellectual知的 adventure冒険
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私たちは ever been on.
126
402000
3000
最もエキサイティングな
知的冒険です
07:09
And you can do strange奇妙な things with this stuffもの. This is a baby赤ちゃん garガー.
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
07:13
Conservation保全 groupグループ gets取得 together一緒に,
128
409000
2000
保護団体がこの絶滅しそうな
07:15
tries試行する to figure数字 out how to breed繁殖 an animal動物 that's almostほぼ extinct絶滅した.
129
411000
4000
動物を繁殖させようと
知恵を絞っています
07:20
They can't do it naturally当然, 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スプーン, take some cells細胞 out of an adult大人 gar'sガー mouth, codeコード,
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
07:29
take the cells細胞 from that and insertインサート it into a fertilized受精した cow's牛の 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
07:34
reprogram再プログラム cow's牛の egg -- different異なる gene遺伝子 codeコード.
133
430000
3000
つまり 違う遺伝子で
プログラムし直したのです
07:38
When you do that, the cow gives与える birth誕生 to a garガー.
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実験する with bongosボンゴ, pandasパンダ, elimsエリーム, Sumatranスマトラ tigersトラ,
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
07:49
and the Australiansオーストラリア人 -- bless祝福 their彼らの hearts --
136
445000
3000
オーストラリア人は―
彼らに祝福あれ―
07:52
are playing遊ぶ with these things.
137
448000
1000
彼らで遊んでいます
07:53
Now, the last of these things died死亡しました in September9月 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
07:57
These are Tasmanianタスマニア人 tigersトラ. The last known既知の one died死亡しました at the Hobartホバート Zoo動物園.
139
453000
4000
ホバート動物園で亡くなりました
08:01
But it turnsターン out that as we learn学ぶ more about gene遺伝子 codeコード
140
457000
3000
しかし 遺伝子コードや
生命のプログラム方法
08:04
and how to reprogram再プログラム species,
141
460000
2000
それらの理解を深めていくと
08:06
we mayかもしれない be ableできる to close閉じる the gene遺伝子 gaps隙間 in deteriorate劣化する DNADNA.
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
08:11
And when we learn学ぶ how to close閉じる the gene遺伝子 gaps隙間,
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満員 string文字列 of DNADNA together一緒に.
144
470000
2000
完全なDNAができます
08:17
And if we do that, and insertインサート this into a fertilized受精した wolf'sオオカミ 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かもしれない give birth誕生 to an animal動物
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持っていない walked歩いた the earth地球 since以来 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開始 going back furtherさらに,
148
483000
2000
そして さらに遡って
08:29
and you can start開始 thinking考え about dodosドドス,
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場所, like Marylandメリーランド州, they're trying試す to figure数字 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原始的 ancestor祖先 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含まれる our entire全体 gene遺伝子 codeコード
153
495000
3000
なぜなら 私たち一人一人が
過去数十億年の
08:42
of where we've私たちは been for the past過去 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私たちは evolved進化した from that stuffもの,
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崩壊 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測定 that you learn学ぶ to reprogram再プログラム,
157
505000
3000
そしてリプログラミングを学ぶ内に
08:52
maybe we'll私たちは give birth誕生 to something
158
508000
2000
最も原始的な生命体を
08:54
that is very close閉じる to the first primordial原始的 ooze泡立つ.
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到来 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企業 that didn't exist存在する five years ago.
161
514000
2000
この様な施設で生み出されます
09:00
Huge巨大 gene遺伝子 sequencingシークエンシング facilities施設 the sizeサイズ of footballフットボール fieldsフィールド.
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
09:04
Some are publicパブリック. Some are privateプライベート.
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ドル to sequenceシーケンス a human人間 beingであること 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
09:10
Takes about 3 million百万 dollarsドル the second二番 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-ドル genomeゲノム within以内 the next five to eight8 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
09:16
That means手段 each of you will contain含む on a CDCD your entire全体 gene遺伝子 codeコード.
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
09:21
And it will be really boring退屈な. It will read読む like this.
168
537000
2000
このようなとても退屈な情報です
09:24
(Laughter笑い)
169
540000
2000
(笑)
09:26
The really neatきちんとした thing about this stuffもの 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ローリーの going to talk about this one a little bitビット.
171
544000
3000
これについてはローリーが
後程お話します
09:31
Because if you happen起こる to find this one inside内部 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大きい troubleトラブル, because that's the sourceソース codeコード for Ebolaえぼら.
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死に至る diseases病気 known既知の to humans人間.
174
553000
2000
最も危険な病気の一つです
09:39
But plants植物 work the same同じ way and insects昆虫 work the same同じ way,
175
555000
2000
しかし 植物も昆虫もリンゴも
09:41
and this apple林檎 works作品 the same同じ way.
176
557000
2000
同じ原理で動いています
09:43
This apple林檎 is the same同じ thing as this floppyフロッピー diskディスク.
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コード onesもの and zerosゼロ,
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コード A, T, C, GsGs, and it sits座る up there,
179
563000
2000
これはA T C Gのコードで
09:49
absorbing吸収する energyエネルギー 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
09:52
it has enough十分な energyエネルギー to say, execute実行する, and it goes行く [thump勝つ]. 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)
09:56
(Laughter笑い)
182
572000
3000
(笑)
09:59
And when it does that, pushesプッシュ a .EXEEXE, 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
10:03
it executes実行する the first lineライン of codeコード, whichどの reads読み込み just like that,
184
579000
3000
コードの最初の部分
根っこを作れという
10:06
AATCAGGGACCCAATCAGGGACCC, and that means手段: make a rootルート.
185
582000
3000
AATCAGGGACCCを
読み 実行するのです
10:09
Next lineライン of codeコード: make a stem.
186
585000
2000
次のコードは:幹を作れ
10:11
Next lineライン of codeコード, TACGGGGTACGGGG: 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開花する in the spring, that smells臭い like this.
188
590000
3000
このような匂いのする花を作れ
10:17
In the measure測定 that you have the codeコード
189
593000
2000
このようなコードがあり
10:19
and the measure測定 that you read読む 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工場 was read読む 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人間 was read読む two years ago;
192
600000
2000
最初の人の情報も2年前―
10:26
the first insect昆虫 was read読む 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読む was in 1995:
194
604000
3000
本当に最初の解読は
1995年に行われました
10:31
a little bacteria細菌 calledと呼ばれる Haemophilusヘモフィルス influenzaeインフルエンザ.
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測定 that you have the sourceソース codeコード, 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
10:37
you can change変化する the sourceソース codeコード, and you can reprogram再プログラム life formsフォーム
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一面 becomes〜になる a vaccineワクチン,
198
615000
2000
こいつをワクチンにしたり
10:41
or this little thingy一面 starts開始する producing生産する biomaterials生体材料,
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
10:44
whichどの is why DuPontデュポン is now growing成長する a form of polyesterポリエステル
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
10:47
that feels感じる like silkシルク in cornコーン.
201
623000
2000
作れるのはこのためです
10:50
This changes変更 all rulesルール. This is life, but we're reprogramming再プログラミング 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
10:57
This is what you look like. This is one of your chromosomes染色体.
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
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支出 exactly正確に what your chromosome染色体 is,
205
639000
3000
ここに染色体が全て展開されて
11:06
and what the gene遺伝子 codeコード on that chromosome染色体 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
11:09
and what those genes遺伝子 codeコード for, and what animals動物 they codeコード againstに対して,
207
645000
3000
その働きや類似する他の
生物のコードがあり
11:12
and then you can tieネクタイ it to the literature文献.
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測定 that you can do that, you can go home today今日,
209
650000
3000
今日 家に帰って
インターネットにつなげば
11:17
and get on the Internetインターネット, and accessアクセス
210
653000
2000
世界で最も大きな公共図書館―
11:19
the world's世界の biggest最大 publicパブリック libraryとしょうかん, whichどの is a libraryとしょうかん 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かなり strange奇妙な things
212
659000
2000
そして奇妙なことが出来ます
11:25
because in the same同じ way as you can reprogram再プログラム this apple林檎,
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'sTabin's lab研究室 at the Harvardハーバード Medical医療 School学校,
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再プログラミング chickenチキン embryos to grow成長する 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
11:37
Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurantレストラン.
216
673000
3000
レストランの経営者でもないのに
11:40
(Laughter笑い)
217
676000
1000
(笑)
11:42
The reason理由 why he's reprogramming再プログラミング that animal動物 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
11:45
is because when you used to play遊びます with lizardsトカゲ 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
11:48
and you picked選んだ up the lizardトカゲ, sometimes時々 the tail fell落ちた off, but it regrew後悔した.
220
684000
4000
たまに尻尾がとれましたが
また生えましたよね
11:52
Not so in human人間 beings存在:
221
688000
3000
人はそうはいきません
11:55
you cutカット off an arm, you cutカット off a leg -- it doesn't regrow再成長.
222
691000
3000
腕や脚を切っても
また生えてはきません
11:58
But because each of your cells細胞 contains含まれる your entire全体 gene遺伝子 codeコード,
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
12:03
each cell細胞 can be reprogrammed再プログラムされた, if we don't stop stem cell細胞 research研究
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
12:07
and if we don't stop genomicゲノム research研究,
225
703000
2000
そして 様々な体の機能を
12:09
to express表現する different異なる body functions機能.
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測定 that we learn学ぶ how chickens grow成長する 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
12:16
and what the programプログラム is for those cells細胞 to differentiate差別化する,
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できる to do
229
714000
3000
何が出来るかというと
分化しない細胞を
12:21
is to stop undifferentiated未分化 cells細胞, whichどの 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学ぶ 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再プログラム cells細胞 like stem cells細胞
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そのような a way that they express表現する bone, stomach, skin, pancreas膵臓.
233
726000
6000
骨 胃 皮膚 膵臓等を
発現させる方法です
12:37
And you are likelyおそらく to be wanderingさまよう around -- and your children子供 --
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
12:40
on regrown再成長した body parts部品 in a reasonable合理的な period期間 of time,
235
736000
3000
研究を止めない世界では
人工的に育てた
12:44
in some places場所 in the world世界 where they don't stop the research研究.
236
740000
3000
体の一部と共に生活しているでしょう
12:49
How'sどのように this stuffもの work? If each of you differs異なる
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
12:54
from the person next to you by one in a thousand, but only three percentパーセント codesコード,
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
12:57
whichどの means手段 it's only one in a thousand times three percentパーセント,
239
753000
2000
つまり0.003パーセントの違いです
12:59
very small小さい differences相違 in expression表現 and punctuation句読点
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
13:02
can make a significant重要な difference. Take a simple単純 declarative宣言的な sentence.
241
758000
3000
非常にシンプルな文を見てみましょう
13:07
(Laughter笑い)
242
763000
2000
(笑)
13:09
Right?
243
765000
1000
でしょう?
13:10
That's perfectly完全に clearクリア. So, men男性 read読む that sentence,
244
766000
4000
明確な文です
男性が読むとこうなります
13:14
and they look at that sentence, and they read読む 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女性 look at that sentence and they say, uh-uhああ, wrong違う.
247
779000
4000
そして女性がこの文を見て
間違いを指摘します
13:27
This is the way it should be seen見た.
248
783000
2000
本当はこう読むと
13:31
(Laughter笑い)
249
787000
8000
「女性:彼女なしでは男は無力です」
(笑)
13:39
That's what your genes遺伝子 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異なる 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
13:45
Right? But, you know, he's reasonably合理的に 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…
13:48
I won't〜されません 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もの even withoutなし changing変化 the punctuation句読点.
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)
13:59
And they look at the world世界 a little differently異なって.
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同じ world世界 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)
14:03
(Laughter笑い)
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)
14:09
That's how the same同じ gene遺伝子 codeコード -- that's why you have 30,000 genes遺伝子,
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
14:13
miceマウス have 30,000 genes遺伝子, husbands have 30,000 genes遺伝子.
260
829000
3000
旦那さんもネズミも
同じく3万の遺伝子を持ち―
14:16
Miceマウス and men男性 are the same同じ. Wives know that, but anywayとにかく.
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
14:20
You can make very small小さい changes変更 in gene遺伝子 codeコード
262
836000
2000
遺伝子コードの文字は同じでも
14:22
and get really different異なる outcomes結果,
263
838000
2000
ごく小さな変化を入れることで
14:26
even with the same同じ string文字列 of letters手紙.
264
842000
2000
結果に大きな違いを出せます
14:30
That's what your genes遺伝子 are doing everyすべて 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時々 a person's genes遺伝子
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変化する 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チピー, these things are the sizeサイズ of a creditクレジット cardカード.
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
14:46
They will testテスト any one of you for 60,000 genetic遺伝的な conditions条件.
269
862000
2000
6万種の遺伝子疾患を検査出来ます
14:49
That bringsもたらす up questions質問 of privacyプライバシー and insurability保険料
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
14:52
and all kinds種類 of stuffもの, but it alsoまた、 allows許す us to start開始 going after diseases病気,
271
868000
2000
病気を追究することが出来ます
14:55
because if you run走る a person who has leukemia白血病 throughを通して 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ターン out that three diseases病気 with
273
875000
2000
全く同じ症状が出る
15:01
completely完全に similar類似 clinical臨床的 syndromesシンドローム
274
877000
4000
三つの病気が 実は全く別の
病気であることが
15:05
are completely完全に different異なる diseases病気.
275
881000
2000
分かりました
15:07
Because in ALL leukemia白血病, that setセット of genes遺伝子 over there over-expresses過度に表現する.
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
15:10
In MLLMLL, it's the middle中間 setセット of genes遺伝子,
277
886000
2000
MLL型は真ん中の遺伝子が
15:12
and in AMLAML, it's the bottom setセット of genes遺伝子.
278
888000
2000
そしてAML型は下の遺伝子です
15:14
And if one of those particular特に things is expressing表現する 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
15:19
then you take Gleevecグリベック and you're cured硬化した.
280
895000
2000
治るでしょう
15:22
If it is not expressing表現する 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タイプ --
282
900000
2000
この内の一つの
15:26
a particular特に one of those typesタイプ -- don't take Gleevecグリベック.
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
15:29
It won't〜されません do anything for you.
284
905000
1000
何の効果もありませんからね
15:31
Same同じ thing with Receptinリセプチン 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-HER-2 receptor受容体? Don't take Receptinリセプチン.
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
15:37
Changes変更点 the nature自然 of medicine医学. Changes変更点 the predictions予測 of medicine医学.
287
913000
4000
薬の本質が変わります
薬の予想が変わります
15:41
Changes変更点 the way medicine医学 works作品.
288
917000
2000
薬の効果が変わります
15:43
The greatest最大 repositoryリポジトリ of knowledge知識 when most最も of us went行った to collegeカレッジ
289
919000
3000
私たちが大学にいた頃の
もっとも偉大な
15:46
was this thing, and it turnsターン out that
290
922000
2000
知の貯蔵庫はこれでした
15:48
this is not so important重要 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としょうかん of Congress会議, in terms条項 of its printed印刷された volumeボリューム of dataデータ,
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
15:54
contains含まれる lessもっと少なく dataデータ than is coming到来 out of a good genomicsゲノミクス company会社
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
15:58
everyすべて month on a compound化合物 basis基礎.
294
934000
3000
データ量より少ないのです
16:01
Let me say that again: A singleシングル genomicsゲノミクス company会社
295
937000
3000
もう一度言います: 一つの遺伝子企業は
16:04
generates生成する more dataデータ in a month, on a compound化合物 basis基礎,
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印刷された collectionsコレクション of the Libraryとしょうかん of Congress会議.
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力を与える the U.S. economy経済. It's Moore'sムーア Law法律.
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
16:15
So, all of you know that the price価格 of computersコンピュータ halves半分 everyすべて 18 months数ヶ月
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
16:20
and the powerパワー doubles二重, right?
300
956000
2000
そして能力は2倍になりますね?
16:22
Except例外 that when you lay寝る that side by side with the speed速度
301
958000
4000
ただし これを遺伝子バンクに
遺伝子データが
16:26
with whichどの gene遺伝子 data'sデータ beingであること deposited寄託 in GenBankGenBank,
302
962000
3000
蓄積されるスピードと比較すると
16:29
Moore'sムーア Law法律 is right here: it's the blue lineライン.
303
965000
4000
ムーアの法則はここになります
青い線です
16:34
This is on a logログ scale規模, and that's what superexponential超指数関数的 growth成長 means手段.
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
16:38
This is going to push押す computersコンピュータ to have to grow成長する fasterもっと早く
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
16:42
than they've彼らは been growing成長する, because so far遠い,
306
978000
2000
作用します なぜなら
16:44
there haven't持っていない been applicationsアプリケーション that have been required必須
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
16:47
that need to go fasterもっと早く than Moore'sムーア Law法律. This stuffもの 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
16:50
And here'sここにいる an interesting面白い map地図.
309
986000
2000
ここに興味深い地図があります
16:52
This is a map地図 whichどの was finished完成した at the Harvardハーバード Businessビジネス School学校.
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
16:56
One of the really interesting面白い questions質問 is, if all this data'sデータ free無料,
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?
16:59
who'sだれの usingを使用して it? This is the greatest最大 publicパブリック libraryとしょうかん in the world世界.
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
17:03
Well, it turnsターン out that there's about 27 trillion1兆 bitsビット
313
999000
3000
この地図によると
どうやら約27兆ビットが
17:06
moving動く inside内部 from the Unitedユナイテッド States to the Unitedユナイテッド States;
314
1002000
3000
アメリカ内で移動していて
約4.6兆ビットが
17:09
about 4.6 trillion1兆 is going over to those Europeanヨーロッパ人 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
17:13
about 5.5's〜の going to Japan日本; there's almostほぼ no communicationコミュニケーション
316
1009000
3000
日本からはほぼ何も帰ってきません
17:16
betweenの間に Japan日本, and nobody誰も elseelse is literate学問的な in this stuffもの.
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
17:20
It's free無料. No one's一人 reading読書 it. They're focusingフォーカス on the war戦争;
318
1016000
5000
無料なのに誰も読まないのです
皆戦争や―
17:25
they're focusingフォーカス on Bushブッシュ; they're not interested興味がある 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
17:28
So, this is what a new新しい map地図 of the world世界 looks外見 like.
320
1024000
2000
これが新しい世界地図です
17:31
That is the genomicallyゲノム的に literate学問的な world世界. And that is a problem問題.
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
17:37
In fact事実, it's not a genomicallyゲノム的に literate学問的な world世界.
322
1033000
2000
実は読める「世界」ではありません
17:39
You can breakブレーク 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上昇 and fall depending依存する on
324
1037000
2000
そして生命の言語を読む能力により
17:43
their彼らの ability能力 to speak話す a language言語 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新しい Yorkヨーク fall off a cliff,
326
1041000
2000
ニューヨークが凋落し
17:47
and you can watch New新しい Jerseyジャージー 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上昇 of the new新しい empires帝国 of intelligenceインテリジェンス.
328
1045000
3000
新しい知の帝国が興隆するのが
見て取れます
17:53
And you can breakブレーク it out by counties, because it's specific特定 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―
17:56
And if you want to get more specific特定,
330
1052000
2000
さらに特定するなら
17:58
it's actually実際に specific特定 zipジップ codesコード.
331
1054000
2000
特定の郵便番号を見てみることですね
18:00
(Laughter笑い)
332
1056000
2000
(笑)
18:02
So, you want to know where life is happeningハプニング?
333
1058000
3000
生命が起こっている場所を
知りたいですか?
18:05
Well, in Southern南方の Californiaカリフォルニア it's happeningハプニング 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
18:11
And that's the triangle三角形 betweenの間に Salkサル, Scrippsスクリプス, UCSDUCSD,
335
1067000
5000
サルク、スクリップス、そしてUCSDの
三角形の中です
18:16
and it's calledと呼ばれる Torreyトーリー Pinesパインズ Road道路.
336
1072000
2000
トレイパイン通りと呼ばれています
18:18
That means手段 you don't need to be a big大きい nation国家 to be successful成功した;
337
1074000
3000
すなわち 成功するために
大国である必要はなく
18:21
it means手段 you don't need a lot of people to be successful成功した;
338
1077000
2000
たくさんの人員は必要なく
18:23
and it means手段 you can move動く most最も 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 four4つの carefully慎重に picked選んだ 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同じ thing in Massachusettsマサチューセッツ州. Looks見える more spread普及 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
18:34
oh, by the way, the onesもの that are the same同じ color are contiguous連続した.
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ネット effect効果 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農業 society社会, the difference betweenの間に
344
1096000
2000
農業社会での最も貧しい者と
18:42
the richest最も豊かな and the poorest最貧,
345
1098000
1000
富める者の差は
18:44
the most最も productive生産的な and the least少なくとも productive生産的な, 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?
18:48
Because in agriculture農業, if you had 10 kids子供たち
347
1104000
2000
農業では子供が10人いて
18:50
and you grow成長する up a little bitビット earlier先に and you work a little bitビット harderもっと強く,
348
1106000
3000
少し早く生まれて 少し多く働けば
平均的に
18:53
you could produce作物 about five times more wealth, on average平均,
349
1109000
2000
隣人と比較して平均5倍程度の
18:55
than your neighbor隣人.
350
1111000
1000
富を生み出せます
18:57
In a knowledge知識 society社会, 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
19:01
It really matters問題 if you're literate学問的な, not just in reading読書 and writing書き込み
352
1117000
4000
読み書きが出来るのは本当に
重要なのです
19:05
in English英語 and Frenchフランス語 and Germanドイツ人,
353
1121000
2000
英語 フランス語 ドイツ語だけでなく
19:07
but in Microsoftマイクロソフト and LinuxLinux and Apple林檎.
354
1123000
2000
マイクロソフト、Linuxや
アップルの使う言語でも
19:10
And very soonすぐに it's going to matter問題 if you're literate学問的な in life codeコード.
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
19:14
So, if there is something you should fear恐れ,
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維持 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問題 who speaks話す life.
358
1135000
2000
生命の読み書きが出来る人は
重要になります
19:22
That's why nations rise上昇 and fall.
359
1138000
2000
国の興亡もかかってきます
19:25
And it turnsターン out that if you went行った 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
19:28
the most最も productive生産的な nation国家 on earth地球 was Australiaオーストラリア, per〜ごと 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
19:31
And New新しい Zealandジーランド was way up there. And then the U.S. came来た 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
19:34
and then Switzerlandスイス 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
19:38
beatビート up their彼らの chocolatesチョコレート and cuckoo clocksクロック.
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今日, of courseコース, you all know that the most最も productive生産的な nation国家
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
19:45
on earth地球 is Luxembourgルクセンブルク, producing生産する about one third三番 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
19:48
per〜ごと person per〜ごと year than Americaアメリカ.
367
1164000
2000
多くの富を生み出しています
19:51
Tiny小さな landlocked内陸の state状態. No oil. No diamondsダイヤモンド. No naturalナチュラル resourcesリソース.
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
19:55
Just smartスマート people moving動く bitsビット. Different異なる rulesルール.
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
20:01
Here'sここにいる differentialディファレンシャル productivity生産性 rates料金.
370
1177000
3000
次は比生産性です
20:05
Here'sここにいる how manyたくさんの people it takes to produce作物 a singleシングル U.S. patent特許.
371
1181000
3000
アメリカの特許を一つ
得るのに必要な人数は
20:08
So, about 3,000 Americansアメリカ人, 6,000 Koreans韓国人, 14,000 Brits英国人,
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
20:12
790,000 Argentinesアルゼンチン. You want to know why Argentina'sアルゼンチン crashingクラッシュ?
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
20:15
It's got nothing to do with inflationインフレーション.
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民営化.
375
1193000
2000
民営化も関係ありません
20:19
You can take a Harvard-educatedハーバード教育を受けた Ivyアイビー Leagueリーグ economistエコノミスト,
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
20:23
stickスティック him in charge電荷 of Argentinaアルゼンチン. He still crashesクラッシュ 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わかる how the rulesルール have changedかわった.
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百万 Indiansインド人.
379
1205000
3000
そしてインド人は560万人必要です
20:32
Well, watch what happens起こる to Indiaインド.
380
1208000
2000
インドがどうなるか見守りましょう
20:34
Indiaインド and China中国 used to be 40 percentパーセント of the globalグローバル economy経済
381
1210000
3000
インドと中国は産業革命時代
20:37
just at the Industrial産業 Revolution革命, and they are now about 4.8 percentパーセント.
382
1213000
5000
世界経済の40%を占めていました
今は4.8%です
20:42
Two billion people. One third三番 of the globalグローバル population人口 producing生産する 5 percentパーセント 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
20:46
because they didn't get this change変化する,
384
1222000
3000
なぜなら変化を捉えなかったから
20:49
because they kept保管 treating治療する their彼らの people like serfs農奴
385
1225000
2000
プロジェクトの共同出資者ではなく
20:51
instead代わりに of like shareholders株主 of a common一般 projectプロジェクト.
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教育を受けた.
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瞬間 the businessesビジネス. They didn't do the IPOsIPO.
388
1234000
2000
ビジネスを促さず IPOをしなかった
21:01
Siliconシリコン 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
21:05
that Siliconシリコン Valley has been powered動力 by ICsIC.
390
1241000
2000
「ICが動力源」だと言われます
21:08
Not integrated統合された circuits回路: Indiansインド人 and Chinese中国語.
391
1244000
3000
集積回路ではなく
インド人(I)と中国人(C)です
21:11
(Laughter笑い)
392
1247000
4000
(笑)
21:15
Here'sここにいる what's happeningハプニング in the world世界.
393
1251000
2000
これが世界の動きです
21:17
It turnsターン out that if you'dあなたは gone行った 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
21:20
when it was founded設立, there were 50 countries in this world世界.
395
1256000
2000
50ヶ国しかありませんでした
21:22
It turnsターン 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分割, seceding分断, succeeding成功する, failing失敗する --
397
1261000
4000
国が分裂し 分離し 興隆し 衰退し―
21:30
and it's all getting取得 very fragmented断片化した. And this has not stopped停止.
398
1266000
5000
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
21:35
In the 1990s, these are sovereignソブリン states
399
1271000
3000
1990年代 これらの主権国家は
21:38
that did not exist存在する before 1990.
400
1274000
2000
1990年以前は存在しませんでした
21:40
And this doesn't include含める fusions融合 or name changes変更 or changes変更 in flagsフラグ.
401
1276000
5000
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
21:45
We're generating生成する about 3.12 states per〜ごと year.
402
1281000
3000
毎年3.12の国家が生まれています
21:48
People are taking取る controlコントロール of their彼らの own自分の states,
403
1284000
3000
人々は自ら国家を運営したがっています
21:51
sometimes時々 for the better and sometimes時々 for the worse悪化する.
404
1287000
3000
結果の良し悪しは分かれますがね
21:54
And the really interesting面白い thing is,
405
1290000
2000
そして非常に興味深いことは
21:56
you and your kids子供たち are empowered権限を与えられた to buildビルドする great empires帝国,
406
1292000
2000
あなたやあなたの子供は帝国を
21:58
and you don't need a lot to do it.
407
1294000
2000
築くことが簡単にできます
22:00
(Music音楽)
408
1296000
2000
(音楽)
22:02
And, given与えられた that the music音楽 is over, I was going to talk
409
1298000
3000
音楽が終わりましたね
遺伝子コードがどのように働き
22:05
about how you can use this to generate生成する a lot of wealth,
410
1301000
3000
それを使って どのように富を築けるか
22:08
and how codeコード works作品.
411
1304000
2000
話そうと思っていたのですが
22:10
Moderatorモデレータ: Two minutes.
412
1306000
1000
司会者:残り2分です
22:11
(Laughter笑い)
413
1307000
2000
(笑)
22:13
Juanファン Enriquezエンリケス: No, I'm going to stop there and we'll私たちは do it next year
414
1309000
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
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because I don't want to take any of Laurie'sローリーの time.
415
1313000
2000
ローリーの講演時間を削らないように―
22:20
But thank you very much.
416
1316000
1000
ありがとうございました(拍手)
Translated by Makoto Ikeo
Reviewed by Eriko T.

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Juan Enriquez | Speaker | TED.com