TEDxBoston 2011
Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution
Richard Resnick: Witamy rewolucję genomową
Filmed:
Readability: 4.2
1,041,798 views
W tej przystępnej prelekcji z konferencji TEDxBoston, Richard Resnick pokazuje jak tanie i szybkie sekwencjonowanie genomu wywróci do góry nogami opiekę zdrowotną (i ubezpieczenia, i politykę).
Richard Resnick - Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Ladies and gentlemen,
0
0
2000
Panie i Panowie,
00:17
I present to you the human genome.
1
2000
3000
przedstawiam wam ludzki genom.
00:20
(Applause)
2
5000
3000
(Brawa)
00:23
Chromosome one, top left.
3
8000
2000
Chromosom jeden, u góry od lewej.
00:25
Bottom right are the sex chromosomes.
4
10000
2000
Na dole od prawej chromosomy płci.
00:27
Women have two copies of that big X chromosome;
5
12000
2000
Kobiety mają dwie kopie dużego chromosomu X;
00:29
men have the X
6
14000
2000
mężczyźni mają X
00:31
and, of course, that small copy of the Y.
7
16000
2000
i oczywiście małą kopię małego Y.
00:33
Sorry boys, but it's just a tiny little thing that makes you different.
8
18000
4000
Przykro mi, chłopcy, ale odróżnia was tylko jedna maciupeńka rzecz.
00:37
So if you zoom in on this genome,
9
22000
3000
Więc jeśli się bliżej przyjrzeć temu genomowi,
00:40
then what you see, of course, is this double helix structure --
10
25000
3000
to oczywiście widać podwójną helisę --
00:43
the code of life spelled out with these four biochemical letters,
11
28000
2000
kod życia w postaci czterech biochemicznych liter,
00:45
or we call them bases, right:
12
30000
2000
lub zasad, bo i tak możemy je nazwać:
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
A, C, G oraz T.
00:49
How many are there in the human genome? Three billion.
14
34000
2000
Ile ich jest w ludzkim genomie? Trzy miliardy.
00:51
Is that a big number?
15
36000
2000
Czy to dużo?
00:53
Well, everybody can throw around big numbers.
16
38000
2000
Każdy może rzucać wielkimi liczbami.
00:55
But in fact, if I were to place one base
17
40000
2000
Ale gdybym faktycznie chciał umieścić jedną zasadę
00:57
on each pixel of this 1280 by 800 resolution screen,
18
42000
3000
na każdym pikselu tego ekranu o rozdzielczości 1280 na 800,
01:00
we would need 3,000 screens to take a look at the genome.
19
45000
3000
potrzebowalibyśmy 3000 ekranów, żeby przyjrzeć się genomowi.
01:03
So it's really quite big.
20
48000
2000
Więc to rzeczywiście całkiem dużo.
01:05
And perhaps because of its size,
21
50000
2000
I może ze względu na jego rozmiar
01:07
a group of people -- all, by the way, with Y chromosomes --
22
52000
3000
grupa ludzi -- tak na marginesie, wszyscy z chromosomem Y -
01:10
decided they would want to sequence it.
23
55000
2000
postanowiła przeprowadzić sekwencjonowanie genomu.
01:12
(Laughter)
24
57000
2000
(Śmiech)
01:14
And so 15 years, actually, and about four billion dollars later,
25
59000
3000
Tak więc w sumie 15 lat i jakieś cztery miliardy dolarów później,
01:17
the genome was sequenced and published.
26
62000
2000
genom został zsekwencjonowany i opublikowany.
01:19
In 2003, the final version was published, and they keep working on it.
27
64000
3000
Końcową wersję opublikowano w 2003, a prace nad genomem nadal trwają.
01:22
That was all done on a machine that looks like this.
28
67000
2000
To wszystko zostało dokonane za pomocą maszyny, która wygląda tak.
01:24
It costs about a dollar for each base --
29
69000
2000
Jedna zasada kosztuje około dolara --
01:26
a very slow way of doing it.
30
71000
2000
bardzo powolny sposób działania.
01:28
Well folks, I'm here to tell you
31
73000
2000
Otóż moi drodzy, jestem tutaj, żeby wam powiedzieć,
01:30
that the world has completely changed
32
75000
2000
że świat całkowicie się zmienił,
01:32
and none of you know about it.
33
77000
2000
a nikt z was o tym nie wie.
01:34
So now what we do is we take a genome,
34
79000
2000
Więc teraz robimy tak, bierzemy genom,
01:36
we make maybe 50 copies of it,
35
81000
2000
robimy może 50 jego kopii,
01:38
we cut all those copies up into little 50-base reads,
36
83000
3000
tniemy wszystkie te repliki na malutkie 50-zasadowe fragmenty do analizy,
01:41
and then we sequence them, massively parallel.
37
86000
2000
a potem je sekwencjonujemy, masowo równolegle.
01:43
And then we bring that into software,
38
88000
2000
Potem wprowadzamy to do programu komputerowego,
01:45
and we reassemble it and we tell you what the story is.
39
90000
2000
ponownie składamy w całość i mówimy wam, o co tu chodzi.
01:47
And so just to give you a picture of what this looks like,
40
92000
3000
Żeby dać wam jakieś pojęcie o tym, jak to wygląda,
01:50
the Human Genome Project: 3 gigabases, right.
41
95000
2000
Human Genome Project: 3 miliardy zasad.
01:52
One run on one of these machines:
42
97000
2000
Jeden seria na jednej z tych maszyn:
01:54
200 gigabases in a week.
43
99000
3000
200 miliardów zasad na tydzień.
01:57
And that 200 is going to change to 600 this summer,
44
102000
3000
Już tego lata to 200 zmieni się na 600,
02:00
and there's no sign of this pace slowing.
45
105000
3000
i nic nie wskazuje na to, żeby to tempo miało zwolnić.
02:03
So the price of a base, to sequence a base,
46
108000
3000
Tak więc cena zasady, sekwencjonowania zasady,
02:06
has fallen 100 million times.
47
111000
3000
zmalała 100 milionów razy.
02:09
That's the equivalent of you filling up your car with gas in 1998,
48
114000
3000
To odpowiednik tego, jakbyście zatankowali auto w roku 1998,
02:12
waiting until 2011,
49
117000
2000
poczekali do 2011,
02:14
and now you can drive to Jupiter and back twice.
50
119000
2000
i teraz możecie pojechać dwa razy na Jowisz tam i z powrotem.
02:16
(Laughter)
51
121000
5000
(Śmiech)
02:21
World population,
52
126000
2000
Liczba ludności na świecie,
02:23
PC placements,
53
128000
2000
liczba komputerów na świecie
02:25
the archive of all the medical literature,
54
130000
3000
archiwa całej literatury medycznej,
02:28
Moore's law,
55
133000
2000
prawo Moore'a,
02:30
the old way of sequencing, and here's all the new stuff.
56
135000
3000
stary sposób sekwencjonowania, a tutaj wszystkie nowe rzeczy.
02:33
Guys, this is a log scale;
57
138000
2000
Ludzie, to jest skala logarytmiczna;
02:35
you don't typically see lines that go up like that.
58
140000
3000
rzadko się widzi linie wznoszące się w ten sposób.
02:38
So the worldwide capacity to sequence human genomes
59
143000
3000
Tak więc w skali światowej możliwość sekwencjonowania ludzkich genomów
02:41
is something like 50,000 to 100,000 human genomes this year.
60
146000
3000
wynosi w tym roku jakieś 50 000 do 100 000 ludzkich genomów.
02:44
And we know this based on the machines that are being placed.
61
149000
3000
Wiemy to na podstawie rozmieszczenia maszyn do sekwencjonowania.
02:47
This is expected to double, triple or maybe quadruple
62
152000
3000
Oczekuje się, że liczba ta będzie wzrastać podwójnie, potrójnie a może nawet poczwórnie
02:50
year over year for the foreseeable future.
63
155000
2000
każdego roku w dającej się przewidzieć przyszłości.
02:52
In fact, there's one lab in particular
64
157000
2000
Jest zwłaszcza jedno laboratorium,
02:54
that represents 20 percent of all that capacity.
65
159000
3000
które reprezentuje 20 procent tej wydajności.
02:57
It's called the Beijing Genomics Institute.
66
162000
3000
Jest to Instytut Genomiki w Pekinie.
03:00
The Chinese are absolutely winning this race to the new Moon, by the way.
67
165000
4000
A propos, Chińczycy zdecydowanie wygrywają ten wyścig na nowy księżyc.
03:04
What does this mean for medicine?
68
169000
2000
Co to oznacza dla medycyny?
03:06
So a woman is age 37.
69
171000
2000
Jest sobie 37-letnia kobieta.
03:08
She presents with stage 2 estrogen receptor-positive breast cancer.
70
173000
4000
Ma raka piersi w II stopniu zaawansowania i dodatnimi receptorami.
03:12
She is treated with surgery, chemotherapy and radiation.
71
177000
3000
Jest leczona chirurgicznie, przy pomocy chemioterapii i radioterapii.
03:15
She goes home.
72
180000
2000
Idzie do domu.
03:17
Two years later, she comes back with stage three C ovarian cancer.
73
182000
3000
Dwa lata później wraca z rakiem jajnika w stopniu zaawansowania III C.
03:20
Unfortunately, treated again with surgery and chemotherapy.
74
185000
3000
Niestety, znów leczy się ją chirurgicznie oraz za pomocą chemioterapii.
03:23
She comes back three years later at age 42
75
188000
2000
Wraca trzy lata później w wieku 42 lat
03:25
with more ovarian cancer, more chemotherapy.
76
190000
3000
z bardziej zaawansowanym rakiem jajnika, więcej chemioterapii.
03:28
Six months later,
77
193000
2000
Sześć miesięcy później
03:30
she comes back with acute myeloid leukemia.
78
195000
3000
wraca z ostrą białaczką szpikową.
03:34
She goes into respiratory failure and dies eight days later.
79
199000
3000
Rozwija się u niej niewydolność oddechowa i osiem dni później umiera.
03:37
So first, the way in which this woman was treated, in as little as 10 years,
80
202000
3000
Więc po pierwsze, sposób leczenia tej kobiety już za jedynie 10 lat
03:40
will look like bloodletting.
81
205000
3000
będzie przypominać upuszczanie krwi.
03:43
And it's because of people like my colleague, Rick Wilson,
82
208000
2000
To dzięki temu, że tacy ludzie jak mój kolega, Rick Wilson,
03:45
at the Genome Institute at Washington University,
83
210000
3000
z Instytutu Genomu na Uniwersytecie Washington,
03:48
who decided to take a look at this woman postmortem.
84
213000
2000
zdecydowali się przyjrzeć sekcji tej kobiety.
03:50
And he sequenced, he took skin cells, healthy skin,
85
215000
3000
On zsekwencjonował, czyli najpierw pobrał komórki skóry, zdrowej skóry,
03:53
and cancerous bone marrow,
86
218000
2000
i rakowaty szpik kostny,
03:55
and he sequenced the whole genomes of both of them
87
220000
2000
i zsekwencjonował całe genomy jednych i drugich
03:57
in a couple of weeks, no big deal.
88
222000
3000
w ciągu paru tygodni. Nic takiego.
04:00
And then he compared those two genomes in software,
89
225000
2000
Potem porównał te dwa genomy przy pomocy oprogramowania,
04:02
and what he found, among other things,
90
227000
2000
i to co między innymi odkrył,
04:04
was a deletion, a 2,000-base deletion
91
229000
2000
to delecja, pominięcie 2000 zasad
04:06
across three billion bases
92
231000
2000
z trzech miliardów zasad
04:08
in a particular gene called TP53.
93
233000
2000
w pewnym genie o nazwie TP53.
04:10
If you have this deleterious mutation in this gene,
94
235000
3000
Jeśli ma się taką złośliwą mutację w tym genie,
04:13
you're 90 percent likely to get cancer in your life.
95
238000
3000
prawdopodobieństwo zachorowania na raka wynosi 90%.
04:16
So unfortunately, this doesn't help this woman,
96
241000
2000
Więc niestety, tej kobiecie już nic nie pomoże,
04:18
but it does have severe, profound if you will,
97
243000
3000
ale ma to poważne, czy jeśli wolicie, głębokie implikacje
04:21
implications to her family.
98
246000
2000
dla jej rodziny.
04:23
I mean, if they have the same mutation,
99
248000
2000
Chodzi mi o to, że jeśli oni mają tę samą mutację,
04:25
and they get this genetic test, and they understand it,
100
250000
3000
i zrobią ten test genetyczny, i zrozumieją go,
04:28
then they can go and get regular screens, and they can catch cancer early
101
253000
3000
mogą wtedy chodzić na regularne badania, i mogą wcześnie wychwycić raka,
04:31
and potentially live a significantly longer life.
102
256000
2000
i potencjalnie mają wtedy szanse na znacznie dłuższe życie.
04:33
Let me introduce you now to the Beery twins,
103
258000
2000
Pozwólcie, że wam przedstawię bliźniacze rodzeństwo o nazwisku Beery,
04:35
diagnosed with cerebral palsy at the age of two.
104
260000
2000
u których zdiagnozowano porażenie mózgowe, kiedy mieli po dwa latka.
04:37
Their mom is a very brave woman
105
262000
2000
Ich mama jest bardzo dzielną kobietą,
04:39
who didn't believe that the symptoms weren't matching up,
106
264000
2000
która nie wierzyła, że objawy pasują do diagnozy,
04:41
and through some heroic efforts and a lot of Internet searching,
107
266000
2000
i poprzez heroiczne wysiłki, i mnóstwo szperania w internecie,
04:43
she was able to convince the medical community
108
268000
3000
udało jej się przekonać środowisko lekarskie,
04:46
that, in fact, they had something else.
109
271000
2000
że faktycznie mają coś innego.
04:48
What they had was dopa-responsive dystonia.
110
273000
3000
Okazało się, że była to dystonia z dobrą odpowiedzią na L-dopę.
04:51
And so they were given L-Dopa,
111
276000
2000
Tak więc podano im L-dopę,
04:53
and their symptoms did improve,
112
278000
2000
i poprawiło im się,
04:55
but they weren't totally asymptomatic.
113
280000
2000
ale całkiem bezobjawowi nie byli.
04:57
Significant problems remained.
114
282000
2000
Pozostały znaczne problemy.
04:59
Turns out the gentleman in this picture is a guy named Joe Beery,
115
284000
2000
Okazuje się, że ten pan na zdjęciu to Joe Beery,
05:01
who was lucky enough to be the CIO
116
286000
2000
który na swoje szczęście był dyrektorem działu informatyki
05:03
of a company called Life Technologies.
117
288000
2000
przedsiębiorstwa o nazwie Life Technologies.
05:05
They're one of the two companies
118
290000
2000
To jedna z dwóch firm,
05:07
that makes these massive whole genome sequencing tools.
119
292000
3000
które robią ogromne narzędzia do sekwencjonowania całych genomów.
05:10
And so what he did was he got his kids sequenced.
120
295000
3000
Więc pierwsze co zrobił, to dał swoje dzieciaki do sekwencjonowania.
05:13
And what they found was a series of mutations in a gene called SPR,
121
298000
3000
Znaleziono u nich serie mutacji w genie o nazwie SPR,
05:16
which is responsible for producing serotonin, among other things.
122
301000
4000
który jest odpowiedzialny między innymi za produkcję serotoniny.
05:20
So on top of L-Dopa, they gave these kids a serotonin precursor drug,
123
305000
3000
Więc poza L-dopą podawano dzieciom prekursor serotoniny,
05:23
and they're effectively normal now.
124
308000
2000
i mogą one teraz prowadzić normalne życie.
05:25
Guys, this would never have happened without whole genome sequencing.
125
310000
3000
Moi drodzy, to nie mogłoby się zdarzyć bez sekwencjonowania całego genomu.
05:28
And at the time -- this was a few years ago -- it cost $100,000.
126
313000
2000
W tamtym czasie -- a było to kilka lat temu -- koszt wynosił 100 000 dolarów.
05:30
Today it's $10,000. Next year it's $1,000.
127
315000
2000
Dzisiaj wynosi 10 000 dolarów. W przyszłym roku wyniesie 1000 dolarów.
05:32
The year after it's $100, give or take a year.
128
317000
2000
Rok później będzie to 100 dolarów, plus minus jeden rok.
05:34
That's how fast this is moving.
129
319000
2000
Tak szybko to idzie.
05:36
So here's little Nick --
130
321000
2000
Oto mały Nick --
05:38
likes Batman and squirt guns.
131
323000
3000
lubi Batmana i pistolety na wodę.
05:41
And it turns out Nick shows up at the children's hospital
132
326000
3000
Tak się składa, że Nick ląduje w szpitalu dla dzieci,
05:44
with this distended belly like a famine victim.
133
329000
2000
z brzuszkiem rozdętym jak u ofiary głodu.
05:46
And it's not that he's not eating,
134
331000
2000
I to nie dlatego, że nic nie je,
05:48
it's that when he eats, his intestine basically opens up
135
333000
2000
tylko dlatego, że kiedy je, jego jelito otwiera się,
05:50
and feces spill out into his gut.
136
335000
2000
a kał wlewa się do wnętrzności.
05:52
So a hundred surgeries later,
137
337000
2000
Więc jakieś sto operacji później,
05:54
he looks at his mom and says, "Mom,
138
339000
3000
patrzy na mamę i mówi: „Mamusiu,
05:57
please pray for me. I'm in so much pain."
139
342000
3000
proszę módl się za mnie. Tak bardzo mnie boli.”
06:00
His pediatrician happens to have a background in clinical genetics
140
345000
3000
Tak się składa, że jego pediatra ma przygotowanie z zakresu genetyki klinicznej,
06:03
and he has no idea what's going on,
141
348000
2000
i nie ma pojęcia, co się dzieje,
06:05
but he says, "Let's get this kid's genome sequenced."
142
350000
2000
ale mówi: „Dajmy genom tego dzieciaka do sekwencjonowania.”
06:07
And what they find is a single-point mutation
143
352000
2000
Tak znajdują mutację punktową
06:09
in a gene responsible for controlling programmed cell death.
144
354000
3000
w genie odpowiedzialnym za kontrolowanie zaprogramowanej śmierci komórki.
06:12
So the theory is that he's having some immunological reaction
145
357000
3000
Mamy więc teorię, że w jego organizmie zachodzi jakaś reakcja immunologiczna
06:15
to what's going on to the food essentially,
146
360000
3000
na coś, co wchodzi w skład żywności
06:18
and that's a natural reaction, which causes some programmed cell death.
147
363000
3000
a jest to naturalna reakcja, która powoduje zaprogramowaną śmierć części komórek.
06:21
But the gene that regulates that down is broken.
148
366000
2000
Ale gen, który to reguluje jest popsuty.
06:23
And so this informs, among other things, of course,
149
368000
2000
Jest to zatem wskazanie, poza innymi rzeczami oczywiście,
06:25
a treatment for bone marrow transplant, which he undertakes.
150
370000
3000
do kuracji w postaci przeszczepu szpiku kostnego, którą chłopiec przechodzi.
06:28
And after nine months of grueling recovery,
151
373000
2000
Po dziewięciu miesiącach wyczerpującego dochodzenia do siebie,
06:30
he's now eating steak with A1 sauce.
152
375000
2000
teraz może zajadać się stekami z sosem A1.
06:32
(Laughter)
153
377000
2000
(Śmiech)
06:34
The prospect of using the genome
154
379000
2000
Perspektywa wykorzystania genomu
06:36
as a universal diagnostic
155
381000
2000
jako powszechnego narzędzia diagnostycznego
06:38
is upon us today.
156
383000
2000
jest dziś realna.
06:40
Today, it's here.
157
385000
2000
Dzisiaj już tu jest.
06:42
And what it means for all of us
158
387000
2000
A co to oznacza dla nas wszystkich,
06:44
is that everybody in this room could live an extra five, 10, 20 years
159
389000
3000
że wszyscy na tej sali mamy szansę pożyć dodatkowe pięć, 10, 20 lat,
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
właśnie dzięki tej jednej rzeczy.
06:49
Which is a fantastic story,
161
394000
2000
Co jest fantastyczną wiadomością,
06:51
unless you think about humanity's footprint on the planet
162
396000
3000
dopóki nie pomyśli się o tym, jaki ślad ludzkość pozostawia na tej planecie
06:54
and our ability to keep up food production.
163
399000
2000
i naszych możliwościach podtrzymania produkcji coraz większej ilości żywności.
06:56
So it turns out
164
401000
2000
Okazuje się jednak,
06:58
that the very same technology
165
403000
2000
że ta sama technologia
07:00
is also being used to grow new lines
166
405000
2000
służy również do uprawy nowych odmian
07:02
of corn, wheat, soybean and other crops
167
407000
3000
kukurydzy, pszenicy, soi i innych roślin uprawnych,
07:05
that are highly tolerant of drought, of flood,
168
410000
2000
które są wysoce odporne na suszę, powódź,
07:07
of pests and pesticides.
169
412000
2000
szkodniki i pestycydy.
07:09
Now look, as long as we continue to increase the population,
170
414000
3000
Zrozumcie, że tak długo jak utrzymamy wzrost populacji,
07:12
we're going to have to continue to grow and eat genetically modified foods,
171
417000
3000
nadal będziemy musieli uprawiać i jeść żywność modyfikowaną genetycznie,
07:15
and that's the only position that I'll take today.
172
420000
3000
i jest to jedyne stanowisko jakie dziś zajmuję.
07:18
Unless there's anybody in the audience
173
423000
2000
Chyba że jest ktoś na tej sali,
07:20
that would like to volunteer to stop eating?
174
425000
2000
kto chciałby się zgłosić na ochotnika i przestać jeść?
07:22
None, not one.
175
427000
2000
Nie ma nikogo.
07:24
This is a typewriter,
176
429000
2000
Oto maszyna do pisania,
07:26
a staple of every desktop for decades.
177
431000
3000
przez całe dziesięciolecia była podstawowym elementem na każdym biurku.
07:29
And in fact, the typewriter was essentially deleted by this thing.
178
434000
4000
Ten przedmiot zasadniczo wykasował maszynę do pisania.
07:33
And then more general versions of word processors came about.
179
438000
3000
Następnie pojawiły się bardziej powszechne wersje edytora tekstu.
07:36
But ultimately, it was a disruption on top of a disruption.
180
441000
3000
Ale ostatecznie to były tylko przerywniki.
07:39
It was Bob Metcalfe inventing the Ethernet
181
444000
2000
Dopiero Bob Metcalfe i jego wynalazek Ethernetu,
07:41
and the connection of all these computers
182
446000
2000
i połączenie tych wszystkich komputerów
07:43
that fundamentally changed everything.
183
448000
2000
całkowicie zmieniły wszystko.
07:45
And suddenly we had Netscape, and we had Yahoo
184
450000
3000
Nagle mieliśmy Netscape, Yahoo,
07:48
and we had, indeed, the entire dotcom bubble.
185
453000
3000
całą tę bańkę internetową.
07:51
(Laughter)
186
456000
3000
(Śmiech)
07:54
Not to worry though,
187
459000
2000
Jednak nie ma się co martwić,
07:56
that was quickly rescued by the iPod, Facebook
188
461000
2000
z pomocą szybko przyszły iPod, Facebook
07:58
and, indeed, angry birds.
189
463000
2000
a nawet Angry Birds.
08:00
(Laughter)
190
465000
2000
(Śmiech)
08:02
Look, this is where we are today.
191
467000
3000
Słuchajcie, oto gdzie dzisiaj jesteśmy.
08:05
This is the genomic revolution today. This is where we are.
192
470000
2000
Oto rewolucja genomowa dziś. Tutaj właśnie jesteśmy.
08:07
So what I'd like you to consider is:
193
472000
2000
Więc chciałbym, żebyście zastanowili się:
08:09
What does it mean
194
474000
2000
Co to oznacza,
08:11
when these dots don't represent the individual bases of your genome,
195
476000
3000
kiedy te punkty nie reprezentują indywidualnych zasad twojego genomu,
08:14
but they connect to genomes all across the planet?
196
479000
3000
ale łączą się z genomami na całej planecie?
08:17
So I just recently had to buy life insurance.
197
482000
2000
Ostatnio musiałem wykupić ubezpieczenie na życie.
08:19
And I was required to answer:
198
484000
2000
Trzeba było zaznaczyć jedną z odpowiedzi:
08:21
A. I have never had a genetic test, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A. Nigdy nie poddałem się testowi genetycznemu, B. Poddałem się takiemu testowi, proszę,
08:24
and C. I've had one and I'm not telling.
200
489000
2000
i C. Poddałem się, ale nie chcę ujawniać wyników.
08:26
Thankfully, I was able to answer A,
201
491000
2000
Na szczęście mogłem wybrać A,
08:28
and I say that honestly in case my life insurance agent is listening.
202
493000
3000
i mogę to uczciwie powiedzieć, na wypadek gdyby mój agent ubezpieczeniowy tego słuchał.
08:31
But what would have happened if I had said C?
203
496000
3000
Ale co by było, gdybym wybrał C?
08:34
Consumer applications for genomics, they will flourish.
204
499000
2000
Zastosowanie genomiki dla klientów indywidualnych będzie wzrastać.
08:36
Do you want to see whether you're genetically compatible
205
501000
2000
Chcesz zobaczyć, czy jesteś genetycznie kompatybilny
08:38
with your girlfriend? Sure.
206
503000
2000
ze swoją dziewczyną? Jasne.
08:40
DNA sequencing on your iPhone? There's an app for that.
207
505000
3000
Sekwencjonowanie DNA przy pomocy własnego iPhone'a? Jest do tego aplikacja.
08:43
(Laughter)
208
508000
2000
(Śmiech)
08:45
Personalized genomic massage anyone?
209
510000
3000
Ktoś ma ochotę na masaż genomowy dostosowany do indywidualnych potrzeb?
08:48
There's already a lab today
210
513000
2000
Już istnieje laboratorium,
08:50
that tests for allele 334 of the AVPR1 gene,
211
515000
2000
które przeprowadza testy na allele 334 genu AVPR1,
08:52
the so-called cheating gene.
212
517000
2000
tak zwanego genu oszustwa.
08:54
So anybody who's here today with your significant other,
213
519000
4000
Zatem ci, którzy przyszli tu dziś w towarzystwie swoich partnerów,
08:58
just turn over to them and swab their mouth,
214
523000
2000
po prostu odwróćcie się do nich, pobierzcie im wymaz z ust,
09:00
send it to the lab and you'll know for sure.
215
525000
2000
wyślijcie próbkę do laboratorium i wtedy będziecie mieć pewność.
09:02
(Laughter)
216
527000
2000
(Śmiech)
09:04
Do you really want to elect a president
217
529000
2000
Czy naprawdę chcecie wybrać prezydenta,
09:06
whose genome suggests cardiomyopathy?
218
531000
2000
którego genom zapowiada kardiomiopatię?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
Wyobraźcie sobie, że jest 2016
09:10
and the leading candidate releases
220
535000
1000
i wiodący kandydat ujawnia
09:11
not only her four years of back tax returns,
221
536000
2000
nie tylko zeznania podatkowe za poprzednie cztery lata,
09:13
but also her personal genome.
222
538000
2000
ale również swój indywidualny genom.
09:15
And it looks really good.
223
540000
2000
A ten wygląda naprawdę dobrze.
09:17
And then she challenges all of her competitors to do the same.
224
542000
2000
Następnie rzuca wyzwanie wszystkich rywalom, żeby zrobili to samo.
09:19
Do you think that's not going to happen?
225
544000
2000
Myślicie, że nic takiego nie nastąpi?
09:21
Do you think it would have helped John McCain?
226
546000
2000
Może myślicie, że to mogło pomóc Johnowi McCain?
09:23
(Laughter)
227
548000
2000
(Śmiech)
09:25
How many people in the audience
228
550000
2000
Ile osób na widowni
09:27
have the last name Resnick like me? Raise your hand.
229
552000
2000
nosi takie samo nazwisko jak ja, Resnick? Podnieście ręce.
09:29
Anybody? Nobody.
230
554000
2000
Jest ktoś? Nie ma nikogo.
09:31
Typically, there's one or two.
231
556000
2000
Zwykle jest jedna, dwie osoby.
09:33
So my father's father was one of 10 Resnick brothers.
232
558000
2000
Ojciec mojego ojca był jednym z 10 braci Resnick.
09:35
They all hated each other.
233
560000
2000
Wszyscy się wzajemnie nienawidzili.
09:37
And they all moved to different parts of the planet.
234
562000
2000
Każdy z nich osiedlił się w innym miejscu na ziemi.
09:39
So it's likely
235
564000
2000
Jest więc prawdopodobne,
09:41
that I'm related to every Resnick that I ever meet, but I don't know.
236
566000
3000
że jestem spokrewniony z wszystkimi Resnickami, jakich kiedykolwiek spotkałem, ale o tym nie wiem.
09:44
But imagine if my genome were deidentified, sitting in software,
237
569000
3000
Ale wyobraźcie sobie, że mój genom został de-identyfikowany i siedzi sobie w oprogramowaniu,
09:47
and a third cousin's genome was also sitting there,
238
572000
2000
a genom kuzyna trzeciego stopnia też tam siedzi,
09:49
and there was software that could compare these two
239
574000
2000
i jest oprogramowanie, które może je oba porównać,
09:51
and make these associations.
240
576000
2000
i skojarzyć ze sobą.
09:53
Not hard to imagine. My company has software that does this right now.
241
578000
3000
Nie trudno sobie wyobrazić. Moja firma ma oprogramowanie, które już to robi.
09:56
And so imagine one more thing:
242
581000
2000
Więc wyobraźcie sobie jeszcze jedną rzecz:
09:58
that that software is able to ask both parties for mutual consents,
243
583000
3000
że to oprogramowanie może poprosić obie strony o obopólną zgodę:
10:01
"Would you be willing to meet your third cousin?"
244
586000
2000
„Czy chciałbyś poznać swojego kuzyna trzeciego stopnia?”
10:03
And if we both say yes,
245
588000
2000
I jeśli obaj mówimy tak,
10:05
voila! Welcome to chromosomally LinkedIn.
246
590000
2000
voila! Witamy na chromosomowym Linkedln.
10:07
(Laughter)
247
592000
4000
(Śmiech)
10:11
Now this is probably a good thing, right?
248
596000
2000
Czyli najprawdopodobniej to fajna sprawa, zgadza się?
10:13
You have bigger clan gatherings and so on.
249
598000
2000
Mamy większe zjazdy rodzinne i tak dalej.
10:15
But maybe it's a bad thing as well.
250
600000
2000
Ale być może to również zły pomysł.
10:17
How many fathers in the room? Raise your hands.
251
602000
2000
Ilu mamy ojców na tej sali? Podnieście ręce.
10:19
Okay, so experts think that one to three percent of you
252
604000
3000
Okay, więc eksperci myślą, że jeden do trzech procent z was
10:22
are not actually the father of your child.
253
607000
2000
nie jest tak naprawdę ojcem swojego dziecka.
10:24
(Laughter)
254
609000
2000
(Śmiech)
10:26
Look --
255
611000
2000
Słuchajcie --
10:28
(Laughter)
256
613000
4000
(Śmiech)
10:32
These genomes, these 23 chromosomes,
257
617000
3000
Te genomy, te 23 chromosomy,
10:35
they don't in any way represent the quality of our relationships
258
620000
3000
w żaden sposób nie reprezentują jakości naszych relacji,
10:38
or the nature of our society -- at least not yet.
259
623000
2000
czy istoty naszego społeczeństwa -- przynajmniej na razie tak nie jest.
10:40
And like any new technology,
260
625000
2000
I jak z każdą nowa technologią,
10:42
it's really in humanity's hands
261
627000
2000
tak naprawdę w rękach ludzkości leży
10:44
to wield it for the betterment of mankind, or not.
262
629000
3000
posłużenie się nią dla polepszenia sytuacji ludzkości albo nie.
10:47
And so I urge you all to wake up and to tune in
263
632000
3000
Dlatego namawiam was wszystkich, abyście się obudzili, włączyli,
10:50
and to influence the genomic revolution that's happening all around you.
264
635000
3000
i wpływali na toczącą się wokół rewolucję genomową.
10:53
Thank you.
265
638000
2000
Dziękuję.
10:55
(Applause)
266
640000
2000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Richard Resnick - EntrepreneurRichard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software.
Why you should listen
Richard Resnick is CEO of GenomeQuest , a company that builds software to support genomic medicine -- research and individualized treatments that take advantage of cheap and accessible genome processing. He was previously CEO of Mosaic Bioinformatics; before becoming a bio-entrepreneur, he was a member of the Human Genome Project under Eric Lander at MIT.
Richard Resnick | Speaker | TED.com