TED2008
Craig Venter: On the verge of creating synthetic life
Craig Venter na krawędzi stworzenia syntetycznego życia
Filmed:
Readability: 4.7
1,196,566 views
"Czy uda się stworzyć nowe życie z cyfrowego wszechświata?" - pyta Craig Venter. Jego odpowiedź brzmi "Tak, i to niedługo". Opisuje swoje najnowsze badania i obiecuje, że wkrótce będziemy mogli budować i aktywować syntetyczne chromosomy.
Craig Venter - Biologist, genetics pioneer
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
In 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:19
You know, I've talked about some of these projects before --
0
1000
2000
Miałem już okazję opowiadać
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
3000
4000
o ludzkim genomie i jego znaczeniu,
00:25
and discovering new sets of genes.
2
7000
3000
oraz o odkrywaniu nowych zestawów genów.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
10000
3000
Teraz zaczynamy w zupełnie nowym miejscu:
00:31
we've been digitizing biology,
4
13000
4000
ujmowaliśmy biologię w cyfrowe ramy,
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
17000
3000
a teraz próbujemy przejść z cyfrowego kodu
00:38
into a new phase of biology
6
20000
2000
do nowej fazy w biologii:
00:40
with designing and synthesizing life.
7
22000
3000
projektowania i syntetyzowania życia.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
25000
3000
Próbowaliśmy zadawać ważne pytania:
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
30000
2000
"Czym jest życie?"
00:50
have been trying to understand
10
32000
2000
Biolodzy szukali odpowiedzi na to pytanie
00:52
at various levels.
11
34000
2000
na rozmaitych poziomach.
00:54
We've tried various approaches,
12
36000
3000
Próbowaliśmy różnych podejść,
00:57
paring it down to minimal components.
13
39000
3000
okrajaliśmy je do niezbędnych składowych.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
43000
2000
Opisujemy je cyfrowo od prawie 20 lat.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
45000
2000
Sekwencjonując ludzki genom,
01:05
it was going from the analog world of biology
16
47000
3000
przeszliśmy z analogowego świata biologii
01:08
into the digital world of the computer.
17
50000
4000
do cyfrowego świata komputerów.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
54000
4000
Teraz staramy się odtworzyć życie,
01:16
or can we create new life
19
58000
2000
albo wykreować nowe życie
01:18
out of this digital universe?"
20
60000
3000
z tego cyfrowego wszechświata.
01:21
This is the map of a small organism,
21
63000
3000
Oto mapa małego organizmu,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
66000
2000
Mycoplasma genitalium,
01:26
that has the smallest genome for a species
23
68000
3000
który ma najmniejszy genom
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
71000
3000
zdolny do samopowielania w laboratorium.
01:32
and we've been trying to just see if
25
74000
2000
Próbowaliśmy zobaczyć, czy jest możliwe
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
76000
3000
stworzenie jeszcze mniejszego genomu.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
80000
2000
Udało się nam usunąć 100 genów
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
82000
3000
z około 500 tam obecnych.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
85000
2000
Mapa metaboliczna
01:45
it's relatively simple
30
87000
2000
jest stosunkowo prosta
01:47
compared to ours --
31
89000
2000
w porównaniu z naszą.
01:49
trust me, this is simple --
32
91000
2000
To naprawdę proste.
01:51
but when we look at all the genes
33
93000
2000
Ale kiedy spojrzeć na wszystkie geny,
01:53
that we can knock out one at a time,
34
95000
3000
które można usunąć pojedynczo,
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
98000
2000
jest wielce nieprawdopodobne,
01:58
a living cell.
36
100000
2000
że zaowocuje to żywą komórką.
02:01
So we decided the only way forward
37
103000
2000
Zdecydowaliśmy, że jedynym wyjściem
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
105000
3000
będzie zsyntetyzowanie chromosomu,
02:06
so we could vary the components
39
108000
3000
tak abyśmy mogli zmieniać komponenty,
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
111000
4000
i dzięki temu zadać fundamentalne pytania.
02:13
And so we started down the road of:
41
115000
2000
Tak zaczęły się nasze zmagania:
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
117000
3000
Czy potrafimy zsyntetyzować chromosom?
02:19
Can chemistry permit making
43
121000
2000
Czy chemia pozwala na zrobienie
02:21
these really large molecules
44
123000
2000
tych naprawdę dużych cząsteczek,
02:23
where we've never been before?
45
125000
2000
czego wcześniej nawet nie próbowaliśmy?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
127000
3000
Jeżeli tak, to czy potrafimy zainicjować chromosom?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
130000
3000
Chromosom to kawałek materii chemicznej.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
134000
3000
Cyfrowe kodowanie życia
02:35
at an exponential pace.
49
137000
3000
rozwija się bardzo szybko.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
140000
3000
Zdolność zapisu kodu genetycznego
02:41
has been moving pretty slowly
51
143000
2000
wzrasta dość powoli.
02:43
but has been increasing,
52
145000
3000
Krzywa byłaby wykładniczo rosnąca,
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
148000
4000
gdyby nanieść nasze ostatnie odkrycie.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
153000
2000
Zaczęliśmy ponad 15 lat temu.
02:53
It took several stages, in fact,
55
155000
3000
Przebyliśmy przez kilka etapów.
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
158000
3000
Rozpoczęliśmy od oceny bioetycznej
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
162000
2000
przed rozpoczęciem eksperymentów.
03:02
is very difficult.
58
164000
2000
Okazuje się, że synteza DNA jest bardzo trudna.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
166000
3000
Na świecie istnieją tysiące maszyn
03:07
that make small pieces of DNA --
60
169000
2000
produkujących krótkie odcinki DNA
03:09
30 to 50 letters in length --
61
171000
3000
długości 30 do 50 liter.
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
174000
3000
Jest to głęboko degeneratywny proces:
03:15
the more errors there are.
63
177000
2000
im dłuższy odcinek, tym więcej błędów.
03:17
So we had to create a new method
64
179000
2000
Musieliśmy stworzyć nową metodę
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
181000
3000
składania części w całość i korekty błędów.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
185000
3000
Pierwsza próba rozpoczęła się od cyfrowej informacji
03:26
of the genome of phi X174.
67
188000
2000
z genomu Phi X 174.
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
190000
3000
To maleńki wirus zabijający bakterie.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
194000
3000
Zaprojektowaliśmy fragmenty, poprawiliśmy błędy
03:35
and had a DNA molecule
70
197000
2000
i stworzyliśmy cząsteczkę DNA
03:37
of about 5,000 letters.
71
199000
3000
o długości około 5 tys. liter.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
202000
4000
Najbardziej ekscytująca była chwila wprowadzenia
03:44
and put it in the bacteria,
73
206000
2000
obojętnego związku do wnętrza bakterii.
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
208000
4000
Bakteria zaczęła czytać kod genetyczny,
03:50
made the viral particles.
75
212000
2000
produkując cząsteczki wirusa.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
214000
2000
Następnie cząsteczki zostały uwolnione z komórek
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
216000
3000
i zabiły bakterie E. coli.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
219000
3000
Rozmawiając z ludźmi z przemysłu naftowego
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
222000
3000
powiedziałem, że na pewno rozumieją ten model.
04:03
(Laughter)
80
225000
3000
(Śmiech)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
228000
3000
Oni śmiali się bardziej niż wy.
04:10
And so, we think this is a situation
82
232000
2000
Jest to sytuacja, w której
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
234000
3000
oprogramowanie buduje swój własny sprzęt
04:15
in a biological system.
84
237000
2000
w systemie biologicznym.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
239000
2000
Chcieliśmy jednak czegoś więcej.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
241000
3000
Chcieliśmy zbudować pełny chromosom bakterii.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
244000
4000
Ma on ponad 580 tys. liter kodu genetycznego.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
248000
3000
Chcieliśmy go zbudować
we fragmentach o rozmiarach wirusa.
we fragmentach o rozmiarach wirusa.
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
251000
2000
Umożliwia to swobodną wymianę elementów
04:31
to understand
90
253000
2000
celem zrozumienia
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
255000
3000
składników żywej komórki.
04:36
Design is critical,
92
258000
2000
Projekt jest kluczowy
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
260000
3000
i jeżeli zaczynamy od danych w komputerze,
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
263000
4000
muszą być one niezwykle dokładne.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
267000
3000
Kiedy w 1995 r. sekwencjonowaliśmy ten genom,
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
270000
4000
dokładność wynosiła 1 błąd na 10 tys. par zasad.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
274000
2000
Po ponownym sekwencjonowaniu
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
276000
3000
odkryliśmy 30 błędów. Oryginalna sekwencja
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
279000
3000
nigdy by nie działała.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
282000
2000
Częścią projektu jest projektowanie odcinków
05:02
that are 50 letters long
101
284000
3000
o długości 50 liter,
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
287000
3000
które muszą wzajemnie się nakładać,
05:08
to build smaller subunits
103
290000
2000
aby budować mniejsze podjednostki.
05:10
we have to design so they can go together.
104
292000
3000
Odcinki musiały do siebie pasować.
05:13
We design unique elements into this.
105
295000
3000
Zaprojektowaliśmy unikalne elementy.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
298000
2000
Umieściliśmy znaki wodne.
05:18
Think of this:
107
300000
2000
Pomyślcie tylko:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
302000
3000
mamy 4-literowy kod genetyczny: A, C, G, T.
05:23
Triplets of those letters
109
305000
3000
Tryplety tych liter
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
308000
2000
kodują w przybliżeniu 20 aminokwasów,
05:28
such that there's a single letter designation
111
310000
3000
istnieje więc pojedyncze literowe oznaczenie
05:31
for each of the amino acids.
112
313000
2000
dla każdego z aminokwasów.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
315000
3000
Możemy użyć kodu genetycznego
05:36
sentences, thoughts.
114
318000
2000
do zapisania słów, zdań, myśli.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
321000
2000
Początkowo tylko się podpisaliśmy.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
323000
3000
Niektórych zawiódł brak poezji.
05:44
We designed these pieces so
117
326000
2000
Zaprojektowaliśmy te fragmenty tak,
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
328000
3000
aby mogły wejść w reakcję z enzymami,
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
332000
3000
które je naprawiają i składają w całość.
05:53
And we started making pieces,
120
335000
2000
Rozpoczęliśmy produkcję odcinków
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
337000
4000
o długości 5 - 7 tys. liter,
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
341000
4000
które składaliśmy w odcinki 24 tys. liter,
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
345000
4000
aby łączyć je w zestawy aż do 72 tys.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
349000
2000
Na każdym etapie tworzyliśmy mnóstwo fragmentów,
06:09
so we could sequence them
125
351000
2000
aby móc je sekwencjonować.
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
353000
3000
Staraliśmy się stworzyć niezwykle wydajny proces,
06:14
that you can see in a minute.
127
356000
3000
co za chwilę zobaczycie.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
359000
3000
Chcemy dojść do automatyzacji.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
362000
2000
Jak w dogrywce koszykówki.
06:22
When we get into these really large pieces
130
364000
2000
Długie fragmenty DNA,
06:24
over 100,000 base pairs,
131
366000
4000
te ze 100 tys. par zasad,
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
370000
2000
nie replikują się łatwo w E.coli.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
372000
4000
To granica znanej biologii molekularnej.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
376000
4000
Zwróciliśmy się ku innym rozwiązaniom.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
380000
3000
Istnieje mechanizm rekombinacji homologicznej,
06:41
that biology uses to repair DNA
136
383000
3000
który naprawia DNA,
06:44
that can put pieces together.
137
386000
3000
składa elementy razem.
06:47
Here's an example of it:
138
389000
1000
Oto przykład:
06:48
there's an organism called
139
390000
1000
Istnieje organizm zwany
06:49
Deinococcus radiodurans
140
391000
2000
Deinococcus radiodurans,
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
393000
3000
zdolny wytrzymać 3 mln radów promieniowania.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
396000
4000
U góry widać jego rozerwany chromosom.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
400000
3000
W 12 do 24 godzin później
07:01
back together exactly as it was before.
144
403000
2000
wrócił do oryginalnego stanu.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
405000
3000
Tysiące organizmów to potrafią.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
408000
2000
Można je całkowicie odwodnić,
07:08
they can live in a vacuum.
147
410000
2000
umieścić w próżni.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
413000
3000
Uważam życie w kosmosie za pewnik.
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
416000
3000
Organizmy odnajdują nowe środowiska wodne.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
419000
4000
NASA pokazało, że jest tego tam sporo.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
423000
4000
Oto mikrofotografia cząsteczki, którą zbudowaliśmy
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
427000
4000
za pomocą mechanizmów stosowanych przez drożdże.
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
431000
3000
Wprowadzone drożdże automatycznie łączą
07:32
yeast puts them together automatically.
154
434000
3000
prawidłowo zaprojektowane części.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
437000
2000
To nie jest mikrofotografia elektronowa,
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
439000
2000
tylko zwykła mikrofotografia.
07:39
It's such a large molecule
157
441000
2000
Cząsteczka jest na tyle duża,
07:41
we can see it with a light microscope.
158
443000
3000
że widać ją pod mikroskopem optycznym.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
446000
3000
Te zdjęcia zrobiono w ciągu 6 sekund.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
449000
4000
Oto wydana przez nas niedawno publikacja.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
453000
3000
Ponad 580 tys. liter kodu genetycznego.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
456000
5000
To największa sztuczna cząsteczka
o określonej strukturze.
o określonej strukturze.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
461000
3000
Ma ponad 300 mln jednostek masy cząsteczkowej.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
464000
3000
Wydruk czcionką o rozmiarze 10, bez spacji,
08:05
it takes 142 pages
165
467000
2000
zająłby 142 strony,
08:07
just to print this genetic code.
166
469000
4000
sam wydruk tego kodu.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
473000
3000
Jak pobudzić chromosom? Jak go aktywujemy?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
476000
3000
W przypadku wirusa to dosyć proste.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
479000
3000
Gorzej z bakterią.
08:20
It's also simpler when you go
170
482000
2000
Jest to w miarę proste
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
484000
2000
u eukariotów takich jak my;
08:24
you can just pop out the nucleus
172
486000
2000
wystarczy wydobyć jądro
08:26
and pop in another one,
173
488000
2000
i zastąpić je innym,
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
490000
3000
co znacie jako klonowanie.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
493000
4000
U bakterii i archeonów
chromosom jest częscią komórki,
chromosom jest częscią komórki,
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
497000
4000
ale zdołaliśmy dokonać transplantacji
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
501000
2000
chromosomu z jednej komórki do drugiej,
08:41
and activate it.
178
503000
3000
łącznie z aktywacją.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
506000
4000
Wyodrębniliśmy chromosom z jednego gatunku mikroba.
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
510000
3000
Te gatunki są tak odmienne jak ludzie i myszy.
08:51
we added a few extra genes
181
513000
2000
Dodaliśmy kilka nadliczbowych genów,
08:53
so we could select for this chromosome,
182
515000
2000
żeby móc wyodrębnić ten chromosom,
08:55
we digested it with enzymes
183
517000
2000
wytrawiliśmy go enzymami,
08:57
to kill all the proteins,
184
519000
2000
żeby zabić wszystkie proteiny.
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
521000
3000
Po wprowadzeniu do komórki
09:02
and you'll appreciate
186
524000
2000
stało się coś zdumiewającego.
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
526000
3000
Podziwiajcie zaawansowaną grafikę.
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
529000
3000
Nowy chromosom wniknął do komórki.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
532000
2000
Sądziliśmy, że na tym koniec,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
534000
3000
ale spróbowaliśmy proces nieco posunąć.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
537000
3000
Mamy tu podstawowy mechanizm ewolucji.
09:18
We find all kinds of species
192
540000
2000
Różne rodzaje gatunków
09:20
that have taken up a second chromosome
193
542000
2000
dorobiły się drugiego chromosomu,
09:22
or a third one from somewhere,
194
544000
2000
albo i trzeciego,
09:24
adding thousands of new traits
195
546000
2000
dodając tysiące nowych cech
09:26
in a second to that species.
196
548000
2000
do danego gatunku w sekundę.
09:28
So, people who think of evolution
197
550000
2000
Ludzie, którzy sądzą, że ewolucja
09:30
as just one gene changing at a time
198
552000
2000
zmienia po jednym genie na raz,
09:32
have missed much of biology.
199
554000
3000
przegapili sporo z biologii.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
557000
2000
Istnieją tzw. enzymy restrykcyjne,
09:37
that actually digest DNA.
201
559000
2000
które trawią DNA.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
561000
2000
Chromosom w tej komórce
09:41
doesn't have one;
203
563000
2000
takich nie ma.
09:43
the chromosome we put in does.
204
565000
2000
Chromosom wprowadzony przez nas je posiada.
09:45
It got expressed and it recognized
205
567000
2000
Został on wydzielony i rozpoznał
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
569000
3000
w drugim chromosomie obcy materiał,
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
572000
2000
przeżuł go, zostawiając nam
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
574000
4000
komórkę z nowym chromosomem.
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
578000
3000
Dodane przez nas geny zabarwiły ją na niebiesko.
09:59
And with a very short period of time,
210
581000
2000
W bardzo krótkim czasie
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
583000
3000
wszystkie cechy jednego gatunku zanikły
10:04
and it converted totally into the new species
212
586000
3000
i komórka zmieniła się w nowy gatunek,
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
589000
3000
oparty na wprowadzonym oprogramowaniu.
10:10
All the proteins changed,
214
592000
2000
Zmieniły się proteiny,
10:12
the membranes changed;
215
594000
2000
zmieniły się membrany,
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
596000
4000
kod genetyczny uległ zamierzonej zmianie.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
600000
3000
Brzmi to jak genomiczna alchemia,
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
603000
4000
ale dzięki cyfrowemu oprogramowaniu DNA
10:25
change things quite dramatically.
219
607000
4000
potrafimy dokonywać dramatycznych zmian.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
611000
2000
Dowodzimy, że nie jest to geneza,
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
613000
4000
tylko budowanie w oparciu o 3,5 mld lat ewolucji.
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
618000
2000
Twierdzę, że być może jesteśmy blisko
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
620000
3000
stworzenia nowej wersji eksplozji kambryjskiej,
10:41
where there's massive new speciation
224
623000
3000
z masową specjacją
10:45
based on this digital design.
225
627000
2000
opartą na projektowaniu cyfrowym.
10:47
Why do this?
226
629000
2000
Dlaczego jest to potrzebne?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
631000
2000
Niektóre potrzeby wydają się oczywiste.
10:51
We're about to go from six and a half
228
633000
2000
Populacja wzrośnie z 6,5 mld
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
635000
3000
do 9 mld w ciągu 40 lat.
10:56
To put it in context for myself:
230
638000
2000
Ujmując to w osobistym kontekście:
10:58
I was born in 1946.
231
640000
2000
Urodziłem się w 1946 r.
11:00
There are now three people on the planet
232
642000
2000
Na każdą istniejącą wówczas osobę
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
644000
4000
obecnie jest ich trzy,
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
648000
3000
a w ciągu 40 lat będą cztery.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
651000
3000
Mamy kłopot z zapewnieniem pożywienia,
11:12
medicines, fuel
236
654000
2000
świeżej, czystej wody, lekarstw, paliwa
11:14
for the six and a half billion.
237
656000
3000
dla 6,5 mld ludzi.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
659000
2000
Dla 9 mld będzie jeszcze trudniej.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
661000
3000
Zużywamy ponad 5 mld ton węgla,
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
664000
3000
ponad 30 mld baryłek ropy,
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
667000
4000
czyli 100 mln baryłek dziennie.
11:29
When we try to think of biological processes
242
671000
2000
Jakiekolwiek biologiczne i inne procesy
11:31
or any process to replace that,
243
673000
3000
służące zaspokajaniu naszych potrzeb
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
676000
2000
będą ogromnym wyzwaniem.
11:36
Then of course, there's all that
245
678000
2000
Do tego dochodzi
11:38
CO2 from this material
246
680000
2000
emisja dwutlenku węgla,
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
682000
3000
który dostaje się do atmosfery.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
685000
2000
Z odkryć na świecie
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
687000
4000
mamy bazę danych z 20 mln genów.
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
691000
4000
Są to komponenty projektowe przyszłości.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
695000
3000
Przemysł elektroniczny ma kilkanaście komponentów,
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
698000
4000
a spójrzcie na różnorodność produktów.
12:00
We're limited here primarily
253
702000
2000
Ogranicza nas zasadniczo
12:02
by a biological reality
254
704000
2000
biologiczna rzeczywistość
12:04
and our imagination.
255
706000
2000
i nasza własna wyobraźnia.
12:07
We now have techniques,
256
709000
2000
Dzięki metodom szybkiej syntezy
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
711000
3000
mamy teraz techniki
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
714000
4000
tzw. genomiki kombinatorycznej.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
718000
3000
Obecnie możemy zbudować duże urządzenie,
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
721000
3000
mogące produkować milion chromosomów dziennie.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
725000
3000
Co do przetwarzania 20 mln odmiennych genów,
12:26
or trying to optimize processes
262
728000
2000
optymalizacjj procesów produkcji oktanów,
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
730000
3000
produkcji farmaceutyków,
12:31
new vaccines,
264
733000
3000
lub nowych szczepionek,
12:34
we can just with a small team,
265
736000
3000
mały zespół ludzi
12:37
do more molecular biology
266
739000
2000
może osiągnąć w biologii molekularnej więcej,
12:39
than the last 20 years of all science.
267
741000
3000
niż cała nauka z ostatnich 20 lat.
12:42
And it's just standard selection:
268
744000
2000
Mówię tu tylko o standardowym doborze.
12:44
we can select for viability,
269
746000
2000
Potrafimy dobierać według różnorodności,
12:46
chemical or fuel production,
270
748000
2000
produkcji chemikaliów lub paliw,
12:48
vaccine production, etc.
271
750000
2000
produkcji szczepionek itd.
12:50
This is a screen snapshot
272
752000
3000
Oto ilustracja
12:53
of some true design software
273
755000
3000
prawdziwego oprogramowania projektowego,
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
758000
3000
które ma pomóc
12:59
and design species in the computer.
275
761000
3000
projektować gatunki komputerowo.
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
765000
3000
Jeszcze nie wiemy, jak będą wyglądały,
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
768000
3000
ale znamy dokładnie ich kod genetyczny.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
771000
5000
Skupiamy się teraz na paliwach czwartej generacji.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
777000
2000
Jak ostatnio widzieliśmy,
13:17
is just a bad experiment.
280
779000
2000
zamiana kukurydzy w etanol to niewypał.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
781000
2000
Paliw drugiej i trzeciej generacji
13:21
that will be coming out relatively soon
282
783000
3000
spodziewamy się już niebawem.
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
786000
3000
Są pochodnymi cukru i wydajnych paliw
13:27
like octane or different types of butanol.
284
789000
3000
jak oktany i różne rodzaje butanolu.
13:30
But the only way we think that biology
285
792000
3000
Jedynym sposobem, w jaki biologia
13:33
can have a major impact without
286
795000
2000
może mieć poważny wpływ
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
798000
3000
bez podniesienia cen żywności,
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
801000
3000
będzie traktowanie dwutlenku węgla jako surowca.
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
804000
4000
W tym kierunku projektujemy komórki.
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
809000
3000
Spodziewamy się czwartej generacji paliw
13:50
in about 18 months.
291
812000
2000
w ciągu 18 miesięcy.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
814000
2000
Światło słoneczne i dwutlenek węgla
to jedna metoda...
to jedna metoda...
13:54
(Applause)
293
816000
5000
(Brawa)
13:59
but in our discovery around the world,
294
821000
2000
... ale w naszych odkryciach
14:01
we have all kinds of other methods.
295
823000
2000
mamy różne metody.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
825000
4000
Oto organizm, który opisaliśmy w 1996 r.
14:07
It lives in the deep ocean,
297
829000
2000
Żyje w głębi oceanu,
14:09
about a mile and a half deep,
298
831000
2000
ponad 2 kilometry pod powierzchnią,
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
833000
2000
w temperaturze bliskiej wrzenia.
14:13
It takes CO2 to methane
300
835000
3000
Zamienia dwutlenek węgla w metan,
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
838000
3000
czerpiąc energię z cząsteczek wodoru.
14:19
We're looking to see if we can take
302
841000
2000
Sprawdzamy, czy możliwe jest
14:21
captured CO2,
303
843000
2000
zastąpienie dwutlenku węgla,
14:23
which can easily be piped to sites,
304
845000
2000
który może być łatwo doprowadzony rurami,
14:25
convert that CO2 back into fuel
305
847000
3000
i przekształcenie go z powrotem w paliwo
14:28
to drive this process.
306
850000
3000
do napędzania tego procesu.
14:31
So, in a short period of time,
307
853000
2000
W krótkim czasie
14:33
we think that we might be able to increase
308
855000
4000
będziemy mogli lepiej zrozumieć
14:37
what the basic question is of "What is life?"
309
859000
3000
podstawowe pytanie "Czym jest życie".
14:40
We truly, you know,
310
862000
2000
Naprawdę mamy
14:42
have modest goals
311
864000
2000
skromne cele
14:44
of replacing the whole petrol-chemical industry --
312
866000
3000
zastąpienia całego przemysłu petrochemicznego...
14:47
(Laughter) (Applause)
313
869000
3000
(Śmiech) (Oklaski)
14:50
Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
314
872000
3000
Jeśli nie na konferencji TED, to gdzie?
14:53
(Laughter)
315
875000
2000
...używania sztucznych gatunków
14:55
become a major source of energy ...
316
877000
2000
jako głównych źródeł energii.
14:57
But also, we're now working on using these same tools
317
879000
3000
Używamy teraz tych samych narzędzi
15:00
to come up with instant sets of vaccines.
318
882000
3000
do tworzenia błyskawicznych zestawów szczepionek.
15:03
You've seen this year with flu;
319
885000
2000
Widzieliśmy to w przypadku grypy.
15:05
we're always a year behind and a dollar short
320
887000
3000
Zawsze jesteśmy o rok i o dolara do tyłu
15:08
when it comes to the right vaccine.
321
890000
2000
jeśli chodzi o właściwe szczepionki.
15:10
I think that can be changed
322
892000
2000
To da się zmienić
15:12
by building combinatorial vaccines in advance.
323
894000
3000
przez tworzenie złożonych szczepionek.
15:16
Here's what the future may begin to look like
324
898000
3000
Oto jak może wyglądać w przyszłości
15:19
with changing, now, the evolutionary tree,
325
901000
4000
ewolucyjne drzewo
15:23
speeding up evolution
326
905000
2000
i przyspieszona ewolucja
15:25
with synthetic bacteria, Archaea
327
907000
3000
syntetycznych bakterii, archeobakterii,
15:28
and, eventually, eukaryotes.
328
910000
3000
aż do eukariotów.
15:32
We're a ways away from improving people:
329
914000
2000
Daleko nam jeszcze do ulepszania ludzi:
15:34
our goal is just to make sure that we have a chance
330
916000
3000
Chcemy zapewnić sobie szansę doczekania chwili,
15:37
to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
331
919000
3000
gdy będzie to już możliwe. Dziękuję bardzo.
15:40
(Applause)
332
922000
7000
(Brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Craig Venter - Biologist, genetics pioneerIn 2001, Craig Venter made headlines for sequencing the human genome. In 2003, he started mapping the ocean's biodiversity. And now he's created the first synthetic lifeforms -- microorganisms that can produce alternative fuels.
Why you should listen
Craig Venter, the man who led the private effort to sequence the human genome, is hard at work now on even more potentially world-changing projects.
First, there's his mission aboard the Sorcerer II, a 92-foot yacht, which, in 2006, finished its voyage around the globe to sample, catalouge and decode the genes of the ocean's unknown microorganisms. Quite a task, when you consider that there are tens of millions of microbes in a single drop of sea water. Then there's the J. Craig Venter Institute, a nonprofit dedicated to researching genomics and exploring its societal implications.
In 2005, Venter founded Synthetic Genomics, a private company with a provocative mission: to engineer new life forms. Its goal is to design, synthesize and assemble synthetic microorganisms that will produce alternative fuels, such as ethanol or hydrogen. He was on Time magzine's 2007 list of the 100 Most Influential People in the World.
In early 2008, scientists at the J. Craig Venter Institute announced that they had manufactured the entire genome of a bacterium by painstakingly stitching together its chemical components. By sequencing a genome, scientists can begin to custom-design bootable organisms, creating biological robots that can produce from scratch chemicals humans can use, such as biofuel. And in 2010, they announced, they had created "synthetic life" -- DNA created digitally, inserted into a living bacterium, and remaining alive.
Craig Venter | Speaker | TED.com