TED2008
Craig Venter: On the verge of creating synthetic life
Крейг Вентер на пороге создания синтетической жизни
Filmed:
Readability: 4.7
1,196,566 views
Крейг Вентер ставит вопрос: «Можем ли мы создать новую жизнь в нашей оцифрованной вселенной?». И сам отвечает на него: «Да, и очень скоро». Он описывает свои исследования и обещает, что совсем скоро будет возможно создать и и "запустить" искусственную хромосому.
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
Как вы знаете, я раньше уже рассказывал о некоторых подобных проектах.
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
3000
4000
О человеческом геноме и о том, что это может значить,
00:25
and discovering new sets of genes.
2
7000
3000
и об открытии новых наборов генов.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
10000
3000
Мы начинаем новое направление:
00:31
we've been digitizing biology,
4
13000
4000
мы пытаемся оцифровать биологию,
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
17000
3000
и сейчас мы пытаемся перейти от этого цифрового кода
00:38
into a new phase of biology
6
20000
2000
к новой фазе биологии,
00:40
with designing and synthesizing life.
7
22000
3000
которая проектирует и синтезирует жизнь.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
25000
3000
Мы всегда интересовались глобальными вопросами:
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
30000
2000
"Что есть жизнь?" - я думаю, многие биологи
00:50
have been trying to understand
10
32000
2000
пытались это понять
00:52
at various levels.
11
34000
2000
на разных этапах.
00:54
We've tried various approaches,
12
36000
3000
Мы пробовали различные предположения,
00:57
paring it down to minimal components.
13
39000
3000
постепенно сокращая их до минимума.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
43000
2000
Мы занимаемся оцифровыванием информации уже на протяжении 20 лет.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
45000
2000
Когда мы разбили на последовательности человеческий геном,
01:05
it was going from the analog world of biology
16
47000
3000
он перешёл из аналогового мира биологии
01:08
into the digital world of the computer.
17
50000
4000
в цифровой мир компьютеров.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
54000
4000
Сейчас мы задаёмся вопросом: «Возможно-ли воспроизвести
01:16
or can we create new life
19
58000
2000
или создать новую жизнь
01:18
out of this digital universe?"
20
60000
3000
в этой цифровой вселенной?»
01:21
This is the map of a small organism,
21
63000
3000
Это карта маленького организма,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
66000
2000
который называется микоплазма гениталиум,
01:26
that has the smallest genome for a species
23
68000
3000
он имеет наименьший геном для вида,
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
71000
3000
который может самовоспроизводиться в лаборатории.
01:32
and we've been trying to just see if
25
74000
2000
Мы пытались понять,
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
76000
3000
сможем-ли мы получить ещё меньший геном.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
80000
2000
Мы можем разбить его на куски порядка сотни генов
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
82000
3000
из порядка пятиста, которые изображены здесь.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
85000
2000
Но если посмотреть на его метаболическую карту,
01:45
it's relatively simple
30
87000
2000
она относительно проста
01:47
compared to ours --
31
89000
2000
по сравнению с нашей.
01:49
trust me, this is simple --
32
91000
2000
Поверьте мне, она проста.
01:51
but when we look at all the genes
33
93000
2000
Но когда мы смотрим на все гены,
01:53
that we can knock out one at a time,
34
95000
3000
которые мы можем убрать по одному,
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
98000
2000
то понимаем, что возможно это не приведёт к
01:58
a living cell.
36
100000
2000
образованию живой клетки.
02:01
So we decided the only way forward
37
103000
2000
Таким образом, мы решили, что единственный путь -
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
105000
3000
это создать такую хромосому,
02:06
so we could vary the components
39
108000
3000
в которой мы могли-бы варьировать компоненты,
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
111000
4000
чтобы ответить на фундаментальные вопросы.
02:13
And so we started down the road of:
41
115000
2000
И мы начали с самого начала
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
117000
3000
"Можем-ли мы синтезировать хромосому?"
02:19
Can chemistry permit making
43
121000
2000
Позволит-ли химия создать
02:21
these really large molecules
44
123000
2000
эти действительно большие молекулы там,
02:23
where we've never been before?
45
125000
2000
где мы никогда не были?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
127000
3000
И если да, то сможем-ли мы "запустить" эти хромосомы?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
130000
3000
Хромосома, кстати, - это только часть инертного химического материала.
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
134000
3000
Так, наш темп оцифровывания жизни возрастал
02:35
at an exponential pace.
49
137000
3000
по экспоненте.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
140000
3000
Наша способность записывать генетический код
02:41
has been moving pretty slowly
51
143000
2000
возрастает довольно медленно,
02:43
but has been increasing,
52
145000
3000
но всё-таки возрастает.
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
148000
4000
Самая последняя точка развития будет поставлена на экспоненциальной кривой прямо сейчас.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
153000
2000
Мы начали более 15 лет назад.
02:53
It took several stages, in fact,
55
155000
3000
Работа проходила в нескольких стадий,
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
158000
3000
начавшись с обсуждения био-этических аспектов до того, как мы сделали первый эксперимент.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
162000
2000
Оказалось, что синтезировать ДНК
03:02
is very difficult.
58
164000
2000
очень трудно.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
166000
3000
В мире есть десятки тысяч машин,
03:07
that make small pieces of DNA --
60
169000
2000
которые делают маленькие части ДНК,
03:09
30 to 50 letters in length --
61
171000
3000
длиной от 30 до 50 символов.
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
174000
3000
Но это дегенеративный процесс, то есть чем длиннее часть,
03:15
the more errors there are.
63
177000
2000
тем больше в ней ошибок.
03:17
So we had to create a new method
64
179000
2000
Таким образом, нам нужно было создать новый метод
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
181000
3000
для склеивания этих маленьких кусочков и исправления всех ошибок.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
185000
3000
И это была наша первая попытка, начавшаяся с оцифровывания информации
03:26
of the genome of phi X174.
67
188000
2000
генома Phi X 174.
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
190000
3000
Это маленький вирус, который убивает бактерии.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
194000
3000
Мы разработали части, исправили ошибки
03:35
and had a DNA molecule
70
197000
2000
и получили молекулу ДНК
03:37
of about 5,000 letters.
71
199000
3000
размером примерно в 5000 символов.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
202000
4000
Самое интересное началось, когда мы взяли кусок этого инертного химического вещества
03:44
and put it in the bacteria,
73
206000
2000
и поместили его в бактерию,
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
208000
4000
и бактерия начала читать генетический код,
03:50
made the viral particles.
75
212000
2000
создавать вирусные частицы.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
214000
2000
Затем эти частицы начали освобождаться из клеток,
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
216000
3000
они вернулись и уничтожили бактерию E. coli.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
219000
3000
Я недавно разговаривал с нефтепереработчиками,
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
222000
3000
и они поняли эту модель.
04:03
(Laughter)
80
225000
3000
(смех)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
228000
3000
Они смеялись больше, чем вы.
04:10
And so, we think this is a situation
82
232000
2000
Итак, мы думаем, что это та ситуация,
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
234000
3000
где программное обеспечение фактически строит своё оборудование
04:15
in a biological system.
84
237000
2000
в биологической системе.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
239000
2000
Но мы хотели пойти дальше.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
241000
3000
Мы хотели построить целую бактериальную хромосому.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
244000
4000
Это более 580 000 символов генетического кода.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
248000
3000
Мы решили строить их в "контейнерах" размером с вирус,
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
251000
2000
так, чтобы мы могли менять эти "контейнеры",
04:31
to understand
90
253000
2000
чтобы понять,
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
255000
3000
что является фактическим компонентом живой клетки.
04:36
Design is critical,
92
258000
2000
Разработка является очень важной,
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
260000
3000
и если вы начинаете с цифровой информации в компьютере,
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
263000
4000
эта информация должна быть очень точной.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
267000
3000
Когда мы впервые упорядочили этот геном в 1995 году,
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
270000
4000
точность составляла одну ошибку на 10 000 базовых пар.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
274000
2000
При повторном упорядочивании мы нашли
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
276000
3000
30 ошибок. Если бы мы использовали начальную последовательность,
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
279000
3000
то мы бы не смогли "запустить" эту хромосому.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
282000
2000
Часть этой разработки - это проектирование кусков
05:02
that are 50 letters long
101
284000
3000
длиной 50 символов,
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
287000
3000
которые должны пересекаться со всеми другими 50-символьными кусками
05:08
to build smaller subunits
103
290000
2000
для создания меньших подгрупп,
05:10
we have to design so they can go together.
104
292000
3000
которые мы должны построить, чтобы потом их соединить.
05:13
We design unique elements into this.
105
295000
3000
Мы разработали уникальные элементы.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
298000
2000
Вы наверное читали, что мы поместили в него водяной знак.
05:18
Think of this:
107
300000
2000
Представьте:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
302000
3000
мы имеем 4-х символьный генетический код: A, C, G и T.
05:23
Triplets of those letters
109
305000
3000
Триплекс из этих букв – это символьный код
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
308000
2000
для приблизительно 20 аминокислот,
05:28
such that there's a single letter designation
111
310000
3000
а одна буква – это обозначение
05:31
for each of the amino acids.
112
313000
2000
для каждой аминокислоты.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
315000
3000
Итак, мы можем использовать генетический код для записи слов,
05:36
sentences, thoughts.
114
318000
2000
предложений, мыслей.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
321000
2000
Вначале, всё что мы сделали - была "матрица".
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
323000
3000
Некоторые были разочарованы отсутствием в этом поэзии.
05:44
We designed these pieces so
117
326000
2000
Мы разрабатывали эти кусочки, так чтобы
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
328000
3000
они могли быть "пережёваны" ферментами.
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
332000
3000
Есть ферменты, которые восстанавливают их и складывают вместе.
05:53
And we started making pieces,
120
335000
2000
И мы начали делать кусочки.
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
337000
4000
Начали с кусочков размером от 5 000 до 7 000 символов.
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
341000
4000
Собрали их вместе так, чтобы получились кусочки в 24 000 символов,
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
345000
4000
затем соединили их в 72 – х тысячные.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
349000
2000
Мы выращивали эти кусочки в больших количествах,
06:09
so we could sequence them
125
351000
2000
так, чтобы мы могли соединять их в любом порядке
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
353000
3000
потому что мы старались создать наиболее устойчивую систему.
06:14
that you can see in a minute.
127
356000
3000
Вы увидите это через минуту.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
359000
3000
Мы пытаемся автоматизировать этот процесс.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
362000
2000
Выглядит это как баскетбольное соревнование.
06:22
When we get into these really large pieces
130
364000
2000
Когда куски становятся большими -
06:24
over 100,000 base pairs,
131
366000
4000
больше 100 000 базовых пар -
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
370000
2000
они больше не растут в бактерии E. coli.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
372000
4000
На сегодняшний день - это предел возможностей молекулярной биологии.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
376000
4000
Мы стали искать другие пути.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
380000
3000
Мы знали, что существует механизм, называемый гомологичная рекомбинация,
06:41
that biology uses to repair DNA
136
383000
3000
который используется в биологии для починки ДНК,
06:44
that can put pieces together.
137
386000
3000
с его помощью можно сложить куски.
06:47
Here's an example of it:
138
389000
1000
Вот пример этого.
06:48
there's an organism called
139
390000
1000
Это организм, называемый
06:49
Deinococcus radiodurans
140
391000
2000
Deinococcus radiodurans,
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
393000
3000
который выдерживает облучение до 3 миллионов рентген.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
396000
4000
Как вы видите на верхней панели, его хромосомы фактически разлетаются в разные стороны.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
400000
3000
Через 12-24 часа
07:01
back together exactly as it was before.
144
403000
2000
он в том же состоянии, в котором был прежде.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
405000
3000
Есть тысячи организмов, способных на такое.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
408000
2000
Эти организмы можно полностью обезводить,
07:08
they can live in a vacuum.
147
410000
2000
они могут жить в вакууме.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
413000
3000
Я абсолютно уверен, что они могут жить в космосе,
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
416000
3000
передвигаться, находить новые места для жизни, содержащие воду.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
419000
4000
В частности, NASA показала, что такого много.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
423000
4000
Вот реальная микрофотография молекулы, которую мы построили,
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
427000
4000
используя эти процессы - в сущности, используя механизм одноклеточных грибов
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
431000
3000
с правильно построенными кусочками, которые мы туда помещаем.
07:32
yeast puts them together automatically.
154
434000
3000
Одноклеточный гриб автоматически соединяет эти кусочки.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
437000
2000
Это не электронная микрофотография;
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
439000
2000
Это обычная микрофотография.
07:39
It's such a large molecule
157
441000
2000
Такую большую молекулу
07:41
we can see it with a light microscope.
158
443000
3000
можно разглядеть в слабый микроскоп.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
446000
3000
А это фотографии с 6-секундным интервалом.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
449000
4000
Мы это опубликовали совсем недавно.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
453000
3000
Здесь более 580 000 символов генетического кода.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
456000
5000
Это самая большая молекула заданной структуры, когда-либо построенная человеком.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
461000
3000
Её молекулярная масса более 300 миллионов а. е. м.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
464000
3000
Если-бы мы распечатали её генетический код, используя фонт в 10 пиксел без пробелов,
08:05
it takes 142 pages
165
467000
2000
это заняло-бы 142 страницы!
08:07
just to print this genetic code.
166
469000
4000
Только распечатать этот код.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
473000
3000
Как же нам "запустить", активизировать хромосому?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
476000
3000
Очевидно, довольно просто с помощью вируса.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
479000
3000
Гораздо труднее работать с бактериями.
08:20
It's also simpler when you go
170
482000
2000
Проще также в случае
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
484000
2000
с эукарио́тами, как мы с вами:
08:24
you can just pop out the nucleus
172
486000
2000
можно просто вытащить ядро
08:26
and pop in another one,
173
488000
2000
и заменить его другим,
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
490000
3000
это как раз то, что делают при клонировании, о чем вы все, наверняка, слышали.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
493000
4000
У бактерии Археи — одноклеточный прокариот - хромосома является частью клетки,
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
497000
4000
но мы недавно показали, что возможно пересадить
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
501000
2000
хромосому из одной клетки в другую
08:41
and activate it.
178
503000
3000
и затем активизировать её.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
506000
4000
Мы выделили хромосому из одного вида микробов.
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
510000
3000
Грубо говоря, эти двое так-же далеки, как люди и мыши.
08:51
we added a few extra genes
181
513000
2000
Мы добавили несколько генов,
08:53
so we could select for this chromosome,
182
515000
2000
чтобы мы могли выбрать эту хромосому.
08:55
we digested it with enzymes
183
517000
2000
Мы разрушили её ферментами,
08:57
to kill all the proteins,
184
519000
2000
чтобы убить все протеины.
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
521000
3000
И мы были удивлены, когда поместив её в клетку,
09:02
and you'll appreciate
186
524000
2000
- вы безусловно оцените
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
526000
3000
нашу сложную графику -
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
529000
3000
новая хромосома стала частью клетки.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
532000
2000
В сущности, это уже неплохой результат,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
534000
3000
но мы решили пойти ещё дальше.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
537000
3000
Вот это главный механизм эволюции.
09:18
We find all kinds of species
192
540000
2000
Мы нашли разные организмы,
09:20
that have taken up a second chromosome
193
542000
2000
в которые удалось добавить вторую хромосому,
09:22
or a third one from somewhere,
194
544000
2000
или третью хромосому, извне,
09:24
adding thousands of new traits
195
546000
2000
создавая тысячи новых генетических комбинаций
09:26
in a second to that species.
196
548000
2000
этих организмов каждую секунду.
09:28
So, people who think of evolution
197
550000
2000
Поэтому, люди, которые думают, что эволюция означает
09:30
as just one gene changing at a time
198
552000
2000
изменение одного гена в определённый отрезок времени,
09:32
have missed much of biology.
199
554000
3000
недооценивают биологию.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
557000
2000
Есть ферменты, которые называются эндонуклеазы рестрикции, или рестриктазы,
09:37
that actually digest DNA.
201
559000
2000
которые в сущности "переваривают" ДНК.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
561000
2000
Хромосома, которая прежде была в клетке,
09:41
doesn't have one;
203
563000
2000
не имела его.
09:43
the chromosome we put in does.
204
565000
2000
А хромосома, которую мы внедрили в клетку - имеет.
09:45
It got expressed and it recognized
205
567000
2000
Этот фермент выделяется, распознаёт
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
569000
3000
другие хромосомы как инородный материал,
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
572000
2000
уничтожает его, и мы в результате получаем
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
574000
4000
клетку только с новыми хромосомами.
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
578000
3000
Она стала синей из-за генов, которые мы в неё поместили.
09:59
And with a very short period of time,
210
581000
2000
И за очень короткий промежуток времени
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
583000
3000
все характеристики данного вида были утеряны,
10:04
and it converted totally into the new species
212
586000
3000
и этот вид преобразовался в новый,
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
589000
3000
согласно программе, которую мы заложили в клетку.
10:10
All the proteins changed,
214
592000
2000
Все протеины изменились,
10:12
the membranes changed;
215
594000
2000
поменялись также и мембраны --
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
596000
4000
и когда мы прочитали генетический код, он оказался соответствующим нашей трансформации.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
600000
3000
Это может показаться генетической алхимией,
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
603000
4000
но мы можем, путём программирования ДНК,
10:25
change things quite dramatically.
219
607000
4000
сильно изменять порядок вещей.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
611000
2000
Я утверждаю, что это не генезис --
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
613000
4000
этому предшествовали три с половиной миллиарда лет эволюции,
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
618000
2000
и я думаю, что мы, возможно, стоим на пороге
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
620000
3000
создания нового Кембрийского взрыва,
10:41
where there's massive new speciation
224
623000
3000
результатом которого будет создание огромного количества новых
10:45
based on this digital design.
225
627000
2000
спроектированных видов.
10:47
Why do this?
226
629000
2000
Зачем это делать?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
631000
2000
Я думаю, ответ вполне очевиден, если принять во внимание возрастающие потребности.
10:51
We're about to go from six and a half
228
633000
2000
За следующие 40 лет население увеличится
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
635000
3000
с 6.5 до 9 миллиардов человек.
10:56
To put it in context for myself:
230
638000
2000
Возьмём меня:
10:58
I was born in 1946.
231
640000
2000
я родился в 1946 году.
11:00
There are now three people on the planet
232
642000
2000
В настоящее время, на каждого, родившегося до 1946 года,
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
644000
4000
приходятся 3 человека, родившихся позже.
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
648000
3000
Через 40 лет, отношение будет 1:4
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
651000
3000
Уже сейчас трудно накормить, обеспечить питьевой водой,
11:12
medicines, fuel
236
654000
2000
лекарствами и топливом
11:14
for the six and a half billion.
237
656000
3000
6.5 миллиардов людей.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
659000
2000
Что уж говорить о 9 миллиардах.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
661000
3000
Мы используем более 5 миллиардов тонн угля,
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
664000
3000
более 30 миллиардов баррелей нефти.
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
667000
4000
Это 100 миллионов баррелей в день.
11:29
When we try to think of biological processes
242
671000
2000
Трудно даже представить себе биологические процессы
11:31
or any process to replace that,
243
673000
3000
или какие-то другие процессы,
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
676000
2000
которые восстановили-бы все эти ресурсы.
11:36
Then of course, there's all that
245
678000
2000
Кроме того, не нужно забывать
11:38
CO2 from this material
246
680000
2000
про углекислый газ,
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
682000
3000
который выбрасывается в атмосферу.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
685000
2000
На сегодняшний момент,
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
687000
4000
мы имеем базу данных из 20 миллионов генов,
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
691000
4000
и я их воспринимаю как строительный материал для будующих разработок.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
695000
3000
В электронной индустрии существует дюжина или что-то около того, подобных базовых компонентов
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
698000
4000
однако посмотрите на разнообразие результатов.
12:00
We're limited here primarily
253
702000
2000
Мы пока ограничены
12:02
by a biological reality
254
704000
2000
биологической реальностью
12:04
and our imagination.
255
706000
2000
и нашим собственным воображением.
12:07
We now have techniques,
256
709000
2000
Благодаря такому быстрому синтезу,
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
711000
3000
теперь у нас в руках есть технологии
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
714000
4000
позволяющие заниматься так называемой комбинаторной геномикой.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
718000
3000
Мы можем построить большого робота,
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
721000
3000
который будет изготовлять миллионы хромосом в день.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
725000
3000
Представьте: обработать эти 20 миллионов генов,
12:26
or trying to optimize processes
262
728000
2000
или оптимизировать процессы
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
730000
3000
производства октана или фармацевтического производства,
12:31
new vaccines,
264
733000
3000
новых вакцин,
12:34
we can just with a small team,
265
736000
3000
наша маленькая команда
12:37
do more molecular biology
266
739000
2000
может сделать больше в молекулярной биологии,
12:39
than the last 20 years of all science.
267
741000
3000
чем вся наука за последние 20 лет.
12:42
And it's just standard selection:
268
744000
2000
И это стандартные направления.
12:44
we can select for viability,
269
746000
2000
Мы можем контролировать выживаемость организмов,
12:46
chemical or fuel production,
270
748000
2000
производство химикатов или топлива,
12:48
vaccine production, etc.
271
750000
2000
создание вакцин и.т.д.
12:50
This is a screen snapshot
272
752000
3000
Это скриншот
12:53
of some true design software
273
755000
3000
программного приложения,
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
758000
3000
над которым мы работаем, и которое позволит
12:59
and design species in the computer.
275
761000
3000
проектировать новые виды с помощью компьютера.
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
765000
3000
Мы не знаем, как эти новые виды будут выглядеть.
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
768000
3000
Но что мы точно знаем - это их генетический код.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
771000
5000
Мы работаем над созданием топлива четвёртого поколения.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
777000
2000
Как вы знаете, недавние эксперименты по переработке кукурузы в этиловый спирт
13:17
is just a bad experiment.
280
779000
2000
не дали хороших результатов.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
781000
2000
У нас есть топливо второго и третьего поколений,
13:21
that will be coming out relatively soon
282
783000
3000
которое будет доступно довольно скоро.
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
786000
3000
Оно получается посредством переработки сахара в более ценное топливо,
13:27
like octane or different types of butanol.
284
789000
3000
такое как октан или бутанол.
13:30
But the only way we think that biology
285
792000
3000
Однако мы думаем, что единственный путь, где с помощью биологии
13:33
can have a major impact without
286
795000
2000
можно достичь максимального результата без
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
798000
3000
дальнейшего увеличения себестоимости пищи и ограничения ресурсов
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
801000
3000
-это переработка углекислого газа в топливо,
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
804000
4000
над проектированием клеток для чего мы и работаем.
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
809000
3000
Мы надеемся, таким образом, получить топливо четвёртого поколения
13:50
in about 18 months.
291
812000
2000
примерно, через 18 месяцев.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
814000
2000
Солнечный свет и углекислый газ - это один из методов --
13:54
(Applause)
293
816000
5000
(Апплодисменты)
13:59
but in our discovery around the world,
294
821000
2000
-- но наши исследования по всему миру
14:01
we have all kinds of other methods.
295
823000
2000
дают много других методов.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
825000
4000
Есть такой организм, мы его описывали в 1996 году,
14:07
It lives in the deep ocean,
297
829000
2000
он живёт глубоко в океане,
14:09
about a mile and a half deep,
298
831000
2000
на глубине порядка полутора миль,
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
833000
2000
почти при температуре кипения воды.
14:13
It takes CO2 to methane
300
835000
3000
Этот организм преобразует углекислый газ в метан,
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
838000
3000
используя молекулярный водород в качестве источника энергии.
14:19
We're looking to see if we can take
302
841000
2000
Мы пытаемся понять, возможно-ли преобразовать
14:21
captured CO2,
303
843000
2000
собранный углекислый газ,
14:23
which can easily be piped to sites,
304
845000
2000
который легко можно передавать по трубам,
14:25
convert that CO2 back into fuel
305
847000
3000
обратно в топливо,
14:28
to drive this process.
306
850000
3000
с помощью этого процесса.
14:31
So, in a short period of time,
307
853000
2000
Таким образом, мы надеемся, что в скором будующем,
14:33
we think that we might be able to increase
308
855000
4000
мы сможем ответить
14:37
what the basic question is of "What is life?"
309
859000
3000
на основной вопрос "Что такое жизнь?"
14:40
We truly, you know,
310
862000
2000
На самом деле,
14:42
have modest goals
311
864000
2000
у нас очень скромные цели --
14:44
of replacing the whole petrol-chemical industry --
312
866000
3000
просто заменить всю нефте-перерабатывающую индустрию.
14:47
(Laughter) (Applause)
313
869000
3000
(Смех) (Апплодисменты)
14:50
Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
314
872000
3000
Где-же ещё можно это сделать, как не на TED'е?
14:53
(Laughter)
315
875000
2000
(Смех)
14:55
become a major source of energy ...
316
877000
2000
Стать основным источником энергии.
14:57
But also, we're now working on using these same tools
317
879000
3000
Мы также работаем над инструментами
15:00
to come up with instant sets of vaccines.
318
882000
3000
для немедленного производства вакцин.
15:03
You've seen this year with flu;
319
885000
2000
Вы, конечно, наблюдали ситуацию с гриппом в этом году
15:05
we're always a year behind and a dollar short
320
887000
3000
нам, как всегда, не хватает времени и денег
15:08
when it comes to the right vaccine.
321
890000
2000
на нужные вакцины.
15:10
I think that can be changed
322
892000
2000
я думаю, это можно исправить
15:12
by building combinatorial vaccines in advance.
323
894000
3000
посредством построения комбинаторных вакцин в будующем.
15:16
Here's what the future may begin to look like
324
898000
3000
Так может выглядеть будующее
15:19
with changing, now, the evolutionary tree,
325
901000
4000
если поменять эволюционное дерево сейчас,
15:23
speeding up evolution
326
905000
2000
ускорить эволюцию
15:25
with synthetic bacteria, Archaea
327
907000
3000
с помощью синтетической бактерии Археи,
15:28
and, eventually, eukaryotes.
328
910000
3000
а также, позже, и эукариотов.
15:32
We're a ways away from improving people:
329
914000
2000
Мы ещё далеки от доработки людей.
15:34
our goal is just to make sure that we have a chance
330
916000
3000
Наша цель - лишь сделать всё, что в наших силах, чтобы иметь шанс
15:37
to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
331
919000
3000
дожить до того времени, когда это будет возможно. Спасибо за внимание.
15:40
(Applause)
332
922000
7000
(Апплодисменты)
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