ABOUT THE SPEAKER
Paul Rothemund - DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of.

Why you should listen

Paul Rothemund won a MacArthur grant this year for a fairly mystifying study area: "folding DNA." It brings up the question: Why fold DNA? The answer is -- because the power to manipulate DNA in this way could change the way we make things at a very basic level.

Rothemund's work combines the study of self-assembly (watch the TEDTalks from Neil Gershenfeld and Saul Griffith for more on this) with the research being done in DNA nanotechnology -- and points the way toward self-assembling devices at microscale, making computer memory, for instance, smaller, faster and maybe even cheaper.

More profile about the speaker
Paul Rothemund | Speaker | TED.com
TED2007

Paul Rothemund: Playing with DNA that self-assembles

Paul Rothemund rzuca zaklęcie na cząsteczkę DNA

Filmed:
471,278 views

Paul Rothemund pisze oprogramowanie umożliwiające ułożenie cząsteczki DNA w struktury przypominające kształtem gwiazdę, uśmiechniętą buźkę i wiele innych. Pomysł ten, notabene fenomenalny, przedstawia ideę samoorganizacji materii w najmniejszej istniejącej skali - co może mieć istotny wpływ na przyszły rozwój nanotechnologii.
- DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:26
There's an ancientstarożytny and universaluniwersalny conceptpojęcie that wordssłowa have powermoc,
0
1000
4000
Istnieje starożytne i powszechne przekonanie, że słowa mają moc,
00:30
that spellszaklęcia exististnieć, and that if we could only pronouncewymawiać the right wordssłowa,
1
5000
4000
że zaklęcia istnieją i jeżeli tylko moglibyśmy wypowiedzieć odpowiednie słowa,
00:34
then -- whoooshszuuuuu -- you know, an avalancheLawina would come
2
9000
2000
wówczas szuuuuu! Lawina mogłaby zejść
00:36
and wipewycierać out the hobbitshobbitów, right? So this is a very attractiveatrakcyjny ideapomysł
3
11000
5000
i zmieść hobbitów, czyż nie tak? Sam pomysł jest bardzo atrakcyjny,
00:41
because we're very lazyleniwy, like the sorcerer'sSorcerer's apprenticeuczeń,
4
16000
2000
ponieważ jesteśmy strasznie leniwi, zupełnie jak uczeń czarnoksiężnika,
00:43
or the world'srecyrodycyjstwo diecystwo recyrodycyjstwo diecystwo recy sektorcy greatestnajwiększy computerkomputer programmerprogramista.
5
18000
2000
czy najlepszy programista świata.
00:45
And so this ideapomysł has a lot of tractiontrakcja with us.
6
20000
2000
Pomysł ten ma wiele wspólnego z nami.
00:47
We love the ideapomysł that wordssłowa, when pronouncedwymawiane --
7
22000
2000
Uwielbiamy przekonanie, że słowa, kiedy są wymawiane --
00:49
they're just little more than pureczysty informationInformacja,
8
24000
2000
niosą więcej niż samą informację,
00:51
but they evokeprzywołać some physicalfizyczny actionczynność
9
26000
1000
że wywołują pewne fizyczne działanie
00:53
in the realreal worldświat that helpspomaga us do work.
10
28000
1000
w realnym świecie, które ułatwia nam pracę.
00:54
And so, of coursekurs, with lots of programmableprogramowalny computerskomputery
11
29000
3000
Oczywiście dysponując całym mnóstwem komputerów
00:57
and robotsroboty around this is an easyłatwo thing to pictureobrazek.
12
32000
3000
i robotów, jest to dość łatwe do przedstawienia.
01:00
So how manywiele of you know what I'm talkingmówić about?
13
35000
2000
Czy ktokolwiek wie, o czym teraz mówię?
01:02
RaisePodnieść your right handdłoń. OK. How manywiele of you
14
37000
1000
Podnieście prawą rękę. Ok. Ilu z was,
01:03
don't know what I'm talkingmówić about? RaisePodnieść your left handdłoń.
15
38000
3000
nie ma pojęcia, o czym mówię? Podnieście lewą rękę. Ok.
01:06
So that's great. So that was too easyłatwo.
16
41000
3000
W porządku. Wspaniale. To było zbyt łatwe.
01:09
You guys have very insecureniepewny computerskomputery, OK?
17
44000
3000
Czyżbyście mieli kompletnie niezabezpieczone komputery?
01:12
So now, the thing is that this is a differentróżne kinduprzejmy of spellzaklęcie.
18
47000
5000
Jednakże jest to zupełnie inny rodzaj zaklęcia.
01:17
This is a computerkomputer programprogram madezrobiony of zeroszer and oneste.
19
52000
1000
Jest to program komputerowy składający się z ciągu zer i jedynek.
01:18
It can be pronouncedwymawiane on a computerkomputer. It does something like this.
20
53000
3000
Zaklęcie to może być wypowiadane przez komputer. A wygląda to w następujący sposób.
01:21
The importantważny thing is we can writepisać it in a high-levelwysoki poziom languagejęzyk.
21
56000
2000
Ważne jest, że zaklęcie możemy zapisać stosując język wysokiego poziomu,
01:23
A computerkomputer magicianmaga can writepisać this thing.
22
58000
3000
a pisze je komputer czarodziej.
01:26
It can be compiledskompilowany into this -- into zeroszer and oneste --
23
61000
3000
Następnie kod ten jest kompilowany do ciągu zero-jedynkowego --
01:29
and pronouncedwymawiane by a computerkomputer.
24
64000
1000
odczytywanego przez komputer.
01:30
And that's what makesczyni computerskomputery powerfulpotężny:
25
65000
1000
I właśnie to czyni komputery potężnymi:
01:32
these high-levelwysoki poziom languagesJęzyki that can be compiledskompilowany.
26
67000
2000
możliwość kompilacji języka wysokiego poziomu.
01:34
And so, I'm here to tell you, you don't need a computerkomputer
27
69000
3000
Chciałbym powiedzieć wam, że nie potrzebujemy komputera
01:37
to actuallytak właściwie have a spellzaklęcie. In factfakt, what you can do
28
72000
3000
by móc wypowiedzieć zaklęcie. Faktem jest, że jeżeli
01:40
at the molecularmolekularny levelpoziom is that if you encodekodowanie informationInformacja --
29
75000
3000
na poziomie cząsteczkowym zakodujemy informację --
01:43
you encodekodowanie a spellzaklęcie or programprogram as moleculesCząsteczki --
30
78000
2000
zakodujemy zaklęcie lub program pod postacią cząsteczek --
01:46
then physicsfizyka can actuallytak właściwie directlybezpośrednio interpretzinterpretować that informationInformacja
31
81000
3000
to fizyka odczyta tę informację
01:49
and runbiegać a programprogram. That's what happensdzieje się in proteinsbiałka.
32
84000
2000
i uruchomi program. Tak dzieje się właśnie w przypadku białek.
01:52
When this aminoamino acidkwas sequencesekwencja getsdostaje pronouncedwymawiane as atomsatomy,
33
87000
2000
Kiedy pokazana tutaj sekwencja aminokwasów zostanie odczytana jako atomy,
01:55
these little letterslisty are stickylepki for eachkażdy other.
34
90000
2000
wówczas te małe literki zostają naklejone na każdy z rozpoznanych aminokwasów.
01:57
It collapseswali into a three-dimensionaltrójwymiarowy shapekształt that turnsskręca it into
35
92000
3000
Następuje ułożenie łańcucha aminokwasów w strukturę trójwymiarową,
02:00
a nanomachinenanomachine that actuallytak właściwie cutscięcia DNADNA.
36
95000
2000
w nanomaszynę, która rozcina nić DNA.
02:02
And the interestingciekawy thing is that if you changezmiana the sequencesekwencja,
37
97000
3000
Ciekawe jest to, że jeżeli zmienimy kolejność aminokwasów,
02:05
you changezmiana the three-dimensionaltrójwymiarowy foldingskładanie.
38
100000
2000
zmienimy również trójwymiarowe upakowanie DNA.
02:07
You get now a DNADNA staplerzszywacz insteadzamiast. These are the kinduprzejmy of
39
102000
3000
Otrzymamy spinacz DNA. Są to swego rodzaju
02:10
molecularmolekularny programsprogramy that we want to be ablezdolny to writepisać,
40
105000
2000
programy cząsteczkowe, które chcielibyśmy bardzo móc tworzyć.
02:12
but the problemproblem is, we don't know the machinemaszyna languagejęzyk of
41
107000
2000
Problem polega jednak na tym, że nie znamy języka
02:14
proteinsbiałka. We don't have a compilerkompilator for proteinsbiałka.
42
109000
2000
maszynowego białek. W przypadku białek nie dysponujemy kompilatorem.
02:17
So I've joinedDołączył a growingrozwój bandzespół muzyczny of people that try to make
43
112000
2000
Dlatego też, dołączyłem do rosnącej grupy osób próbujących uzyskać
02:19
molecularmolekularny spellszaklęcia usingza pomocą DNADNA. We use DNADNA because it's cheapertaniej.
44
114000
3000
cząsteczkowe zaklęcia z wykorzystaniem nici DNA. Użyliśmy DNA, ponieważ jest tanie,
02:23
It's easierłatwiejsze to handleuchwyt. It's something that we understandzrozumieć really well.
45
118000
2000
łatwe w użyciu, jest czymś, co bardzo dobrze znamy.
02:25
We understandzrozumieć it so well, in factfakt, that we think we can actuallytak właściwie writepisać
46
120000
4000
Znaliśmy je tak dobrze, że sądziliśmy iż jesteśmy w stanie napisać
02:29
programmingprogramowanie languagesJęzyki for DNADNA and have molecularmolekularny compilerskompilatory.
47
124000
3000
języki programowania z wykorzystaniem DNA, tak by stworzyć cząsteczkowy kompilator.
02:32
So then, we think we can do that. And my first questionpytanie doing this --
48
127000
4000
Uważaliśmy, że możemy to zrobić. Moje pierwsze pytanie podczas pisania --
02:36
or one of my questionspytania doing this -- was how can you make
49
131000
1000
a właściwie to jedno z pierwszych- brzmiało: W jaki sposób można ułożyć
02:38
an arbitraryarbitralny shapekształt or patternwzór out of DNADNA? And I decidedzdecydowany to use
50
133000
3000
nić DNA w dowolny kształt lub wzór? Postanowiłem do tego celu użyć
02:41
a typerodzaj of DNADNA origamiOrigami, where you take a long strandStrand of DNADNA
51
136000
3000
origami DNA; to metoda, w której nitkę DNA
02:44
and foldzagięcie it into whatevercokolwiek shapekształt or patternwzór you mightmoc want.
52
139000
3000
zwijamy w dowolny kształt czy wzór.
02:47
So here'soto jest a shapekształt. I actuallytak właściwie spentwydany about a yearrok in my home,
53
142000
3000
A oto kształt. Właściwie to spędziłem w domu prawie rok,
02:50
in my underwearBielizna, codingkodowanie, like LinusLinus [TorvaldsTorvalds], in that pictureobrazek before.
54
145000
3000
siedząc w bieliźnie i kodując, zupełnie jak Linus [Torvalds], na poprzednim obrazku.
02:54
And this programprogram takes a shapekształt, spitspluje out 250 DNADNA sequencessekwencje.
55
149000
3000
I tak program ten nabiera kształtu, aktualnie wyrzucając 250 krótkich sekwencji DNA.
02:57
These shortkrótki DNADNA sequencessekwencje are what are going to foldzagięcie the long strandStrand
56
152000
3000
Krótkie odcinki DNA, tak zwane spinacze służą do zwijania długiej nici
03:00
into this shapekształt that we want to make. So you sendwysłać an e-maile-mail
57
155000
3000
w dowolny kształt, taki jaki chcemy uzyskać. Po prostu wysyłamy e-maila
03:03
with these sequencessekwencje in it to a companyfirma, and what it does --
58
158000
3000
zawierającego odpowiednie sekwencje do wykonawcy, a oto co następuje -
03:07
the companyfirma pronounceswypowiada them on a DNADNA synthesizersyntezator.
59
162000
1000
wykonawca odczytuje je na syntezatorze DNA.
03:09
It's a machinemaszyna about the sizerozmiar of a photocopierksero. And what happensdzieje się is,
60
164000
3000
Syntezator DNA to maszyna rozmiarów mniej więcej ksera.
03:12
they take your e-maile-mail and everykażdy letterlist in your e-maile-mail,
61
167000
2000
Kiedy nasz e-mail zostanie odebrany, każda zawarta w nim litera
03:14
they replacezastąpić with 30-atom-atom clustergrupa -- one for eachkażdy letterlist,
62
169000
3000
zostaje zastąpiona klasterem składającym się z 30 atomów.
03:17
A, T, C, and G in DNADNA. They stringstrunowy them up in the right sequencesekwencja,
63
172000
3000
A, T, C czy G w cząsteczce DNA. Następnie klastery zostają ułożone w odpowiedniej kolejności
03:21
and then they sendwysłać them back to you viaprzez FedExFedEx.
64
176000
1000
odsyłane ”przesyłką kurierską” z powrotem do nas.
03:23
So you get 250 of these in the mailPoczta in little tubesrury.
65
178000
1000
I tak otrzymujemy 250 krótkich odcinków DNA w probówkach.
03:25
I mixmieszać them togetherRazem, addDodaj a little bitkawałek of saltSól waterwoda,
66
180000
3000
Mieszamy je wszystkie razem w roztworze chlorku sodu
03:28
and then addDodaj this long strandStrand I was tellingwymowny you about,
67
183000
2000
dodając wspomnianą wcześniej długą nić DNA,
03:30
that I've stolenskradziony from a viruswirus. And then what happensdzieje się is,
68
185000
2000
skradzioną od wirusów. A oto co następuje.
03:33
you heatciepło this wholecały thing up to about boilingwrzenie. You coolchłodny it down
69
188000
3000
Najpierw całość ogrzewamy do wrzenia, a następnie chłodzimy
03:37
to roompokój temperaturetemperatura, and as you do,
70
192000
1000
do temperatury pokojowej. Spójrzmy,
03:38
what happensdzieje się is those shortkrótki strandsnitki, they do the followingnastępujący thing:
71
193000
2000
co dzieje się ze spinaczami po ochłodzeniu roztworu.
03:41
eachkażdy one of them bindswiąże that long strandStrand in one placemiejsce,
72
196000
3000
Każdy taki spinacz łączy dwa oddalone
03:44
and then has a seconddruga halfpół that bindswiąże that long strandStrand
73
199000
2000
od siebie odcinki długiej nici,
03:47
in a distantodległy placemiejsce, and bringsprzynosi those two partsCzęści of the long strandStrand
74
202000
3000
dzięki czemu odległe fragmenty DNA zbliżają się do siebie,
03:50
closeblisko togetherRazem so that they stickkij togetherRazem.
75
205000
2000
tak by połączyć się.
03:52
And so the netnetto effectefekt of all 250 of these strandsnitki is to foldzagięcie
76
207000
3000
W efekcie 250 takich spinaczy umożliwia ułożenie
03:55
the long strandStrand into the shapekształt that you're looking for.
77
210000
4000
jednej długiej nici DNA w pożądany kształt.
03:59
It'llBędzie to approximatezbliżenie that shapekształt. We do this for realreal in the testtest tuberura.
78
214000
3000
Może być to mniej więcej taki kształt. Eksperyment przeprowadzamy w probówkach.
04:02
In eachkażdy little dropupuszczać of waterwoda you get 50 billionmiliard of these guys.
79
217000
3000
W jednej małej kropli wody mamy 50 miliardów takich „kolesi”.
04:05
You can look with a microscopemikroskopu and see them on a surfacepowierzchnia.
80
220000
2000
Możemy spojrzeć pod mikroskop i je zobaczyć.
04:08
And the neatschludny thing is that if you changezmiana the sequencesekwencja
81
223000
1000
Świetne jest to, że jeżeli zmienimy kolejność
04:09
and changezmiana the spellzaklęcie, you just changezmiana the sequencesekwencja of the stapleszszywki.
82
224000
4000
i zaklęcie, zmienimy również sposób ułożenia spinaczy.
04:13
You can make a moleculecząsteczka that lookswygląda like this, and, you know,
83
228000
3000
Możemy zrobić cząsteczki wyglądające na przykład tak, i wiecie co?
04:16
he likeslubi to hangpowiesić out with his buddieskumple, right.
84
231000
2000
On bardzo lubi spędzać czas ze swoimi „kumplami”.
04:19
And a lot of them are actuallytak właściwie prettyładny good.
85
234000
1000
Wielu z nich jest naprawdę dobrych.
04:21
If you changezmiana the spellzaklęcie again, you changezmiana the sequencesekwencja again.
86
236000
2000
Jeżeli znowu zmienimy zaklęcie, ponownie zmienimy kolejność.
04:23
You get really nicemiły 130 nanometernanometrów trianglesTrójkąty. If you do it again,
87
238000
4000
I tak oto mamy bardzo ładny trójkąt wielkości 130 nanometrów. Jeżeli zrobimy to jeszcze raz,
04:27
you can get arbitraryarbitralny patternswzorce. So on a rectangleprostokąt
88
242000
3000
otrzymamy inny wzór. Na przykład na prostokącie
04:30
you can paintfarba patternswzorce of NorthPółnoc and SouthPołudniowa AmericaAmeryka, or the wordssłowa, "DNADNA."
89
245000
5000
możemy „namalować” kontynenty obu Ameryk, czy też słowo „DNA”.
04:35
So that's DNADNA origamiOrigami. That's one way. There are manywiele wayssposoby
90
250000
4000
Na tym właśnie polega origami DNA. Jest to jedna z możliwości. Istnieje wiele innych sposobów
04:39
of castingRozmowa kwalifikacyjna molecularmolekularny spellszaklęcia usingza pomocą DNADNA.
91
254000
3000
rzucania zaklęć z użyciem cząsteczki DNA
04:42
What we really want to do in the endkoniec is learnuczyć się how to programprogram
92
257000
3000
To czego chcielibyśmy się wreszcie nauczyć, to takiego sposobu programowania
04:45
self-assemblysamoorganizacja so that we can buildbudować anything, right?
93
260000
3000
samoorganizujących się struktur, byśmy mogli budować właściwie wszystko.
04:48
We want to be ablezdolny to buildbudować technologicaltechniczny artifactsartefakty
94
263000
2000
Chcielibyśmy mieć zdolność tworzenia artefaktów technologicznych,
04:50
that are maybe good for the worldświat. We want to learnuczyć się
95
265000
2000
które być może byłyby użyteczne dla świata. Chcielibyśmy też nauczyć się
04:52
how to buildbudować biologicalbiologiczny artifactsartefakty, like people and whaleswieloryby and treesdrzewa.
96
267000
4000
budowania artefaktów biologicznych, takich jak: ludzie, wieloryby, czy drzewa.
04:57
And if it's the casewalizka that we can reachdosięgnąć that levelpoziom of complexityzłożoność,
97
272000
2000
Pragniemy osiągnąć taki poziom zaawansowania,
04:59
if our abilityzdolność to programprogram moleculesCząsteczki getsdostaje to be that good,
98
274000
3000
żeby nasze możliwości programowania cząsteczek były tak dobre,
05:03
then that will trulynaprawdę be magicmagia. Thank you very much.
99
278000
3000
by naprawdę stały się magią. Dziękuję bardzo.
05:06
(ApplauseAplauz)
100
281000
1000
(Oklaski)
Translated by Małgorzata Ossowska
Reviewed by Dawid Madon

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Paul Rothemund - DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of.

Why you should listen

Paul Rothemund won a MacArthur grant this year for a fairly mystifying study area: "folding DNA." It brings up the question: Why fold DNA? The answer is -- because the power to manipulate DNA in this way could change the way we make things at a very basic level.

Rothemund's work combines the study of self-assembly (watch the TEDTalks from Neil Gershenfeld and Saul Griffith for more on this) with the research being done in DNA nanotechnology -- and points the way toward self-assembling devices at microscale, making computer memory, for instance, smaller, faster and maybe even cheaper.

More profile about the speaker
Paul Rothemund | Speaker | TED.com