ABOUT THE SPEAKER
Jun Wang - Genomics researcher
At iCarbonX, Jun Wang aims to establish a big data platform for health management.

Why you should listen

In 1999, Jun Wang founded the Bioinformatics Department of Beijing Genomics Institute (BGI, now known as BGI Shenzhen), one of China’s premier research facilities. Until July 2015, Wang led the institution of 5,000+ people engaged in studies of genomics and its informatics, including genome assembly, annotation, expression, comparative genomics, molecular evolution, transcriptional regulation, genome variation analysis, database construction as well as methodology development such as the sequence assembler and alignment tools. He also focuses on interpretation of the definition of "gene" by expression and conservation study. In 2003, Wang was also involved in the SARS genome analysis and the silkworm genome assembly and analysis in cooperation with Chinese Southeast Agricultural University. The Pig Genome Project was completed at BGI under his leadership, as well as the chicken genome variation map and the TreeFam in collaboration with the Sanger Institute. In 2007, he and his group finished the first Asian diploid genome, the 1000 genome project, and many more projects. He initiated the "million genomes project" which seeks to better understand health based on human, plant, animal and micro-ecosystem genomes.

In late 2015, Wang founded a new institute/company, iCarbonX, aiming to develop an artificial intelligence engine to interpret and mine multiple health-related data and help people better manage their health and defeat disease.

More profile about the speaker
Jun Wang | Speaker | TED.com
TED2017

Jun Wang: How digital DNA could help you make better health choices

Юн Ванг: Как цифровые ДНК помогут вам сделать более здоровый выбор?

Filmed:
1,303,361 views

Что, если бы вы могли точно знать, как пища или медикаменты повлияют на вас в будущем, ещё до того как они попадут в ваш организм? Исследователь генома Юн Ванг работает над созданием цифрового двойника генома человека. Сначала исследуется генетический код, затем определяется целый ряд данных: от свойств принимаемой пищи до параметров сна и информации, полученной с помощью «умного туалета». Используя всю эту информацию, Юн Ванг собирается создать компьютерную программу, способную изменить наше представление о собственном здоровье, в том числе и в глобальном масштабе.
- Genomics researcher
At iCarbonX, Jun Wang aims to establish a big data platform for health management. Full bio

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

00:12
TodayCегодня I'm here, actuallyна самом деле,
to poseпоза you a questionвопрос.
0
952
2568
Сегодня я здесь, чтобы задать вам вопрос:
00:16
What is life?
1
4056
1150
«Что есть жизнь?»
00:17
It has been really puzzlingголоволомный me
for more than 25 yearsлет,
2
5740
3663
Этот вопрос не даёт мне покоя
вот уже 25 лет,
00:21
and will probablyвероятно continueПродолжать doing so
for the nextследующий 25 yearsлет.
3
9427
3582
и подозреваю, что так будет
и следующие 25 лет.
00:25
This is the thesisТезис I did
when I was still in undergraduateстудент schoolшкола.
4
13774
4571
Это моя дипломная работа.
00:31
While my colleaguesколлеги still treatedобрабатывали
computersкомпьютеры as bigбольшой calculatorsкалькуляторов,
5
19435
6942
В то время как мои коллеги использовали
компьютеры как большие калькуляторы,
00:38
I startedначал to teachучат computersкомпьютеры to learnучить.
6
26401
2301
я начал обучать компьютеры учиться.
00:41
I builtпостроен digitalцифровой ladyледи beetlesжуки
7
29561
3383
Я создал компьютерную модель
божьей коровки
00:44
and triedпытался to learnучить from realреальный ladyледи beetlesжуки,
just to do one thing:
8
32968
4587
и, изучая реальную божью коровку,
попытался понять одну единственную вещь:
00:49
searchпоиск for foodпитание.
9
37579
1150
как она ищет пищу.
00:51
And after very simpleпросто neuralнервный networkсеть --
10
39321
2774
Переложив это на язык
простых нейронных сетей
00:54
geneticгенетический algorithmsалгоритмы and so on --
11
42119
2271
и генетики и так далее,
00:56
look at the patternшаблон.
12
44414
1357
я получил модель,
00:57
They're almostпочти identicalидентичный to realреальный life.
13
45795
3022
практически идентичную поведению
реальных насекомых.
01:01
A very strikingпоразительный learningобучение experienceопыт
for a twenty-year-oldдвадцать-летний.
14
49977
3888
Это был потрясающий обучающий опыт
для двадцатилетнего парня.
01:07
Life is a learningобучение programпрограмма.
15
55603
2907
Жизнь — это самообучающаяся программа.
01:12
When you look
at all of this wonderfulзамечательно worldМир,
16
60259
3533
Если взглянуть на этот прекрасный мир —
01:15
everyкаждый speciesвид has
its ownсвоя learningобучение programпрограмма.
17
63816
3192
каждое живое существо имеет
свою программу обучения.
01:19
The learningобучение programпрограмма is genomeгеном,
18
67585
2761
Геном — это самообучающаяся программа,
01:22
and the codeкод of that programпрограмма is DNAДНК.
19
70370
3604
и код этой программы — ДНК.
01:27
The differentдругой genomesгеномы of eachкаждый speciesвид
representпредставлять differentдругой survivalвыживание strategiesстратегии.
20
75157
5977
Разнообразные геномы живых существ
определяют разные стратегии выживания.
01:33
They representпредставлять hundredsсотни of millionsмиллионы
of yearsлет of evolutionэволюция.
21
81618
4214
Они отражают сотни миллионов лет
эволюционного развития.
01:38
The interactionвзаимодействие betweenмежду
everyкаждый species'вид ancestorпредок
22
86879
3792
Взаимодействие предков этих существ
01:42
and the environmentОкружающая среда.
23
90695
1970
с окружающей средой.
01:46
I was really fascinatedочарованный about the worldМир,
24
94150
2439
Я был восхищён миром живых существ,
01:48
about the DNAДНК,
25
96613
1182
их ДНК,
01:49
about, you know, the languageязык of life,
26
97819
2943
так называемым языком жизни
01:52
the programпрограмма of learningобучение.
27
100786
1646
и программой самообучения.
01:54
So I decidedприняли решение to co-foundсовместно найдены
the instituteинститут to readчитать them.
28
102767
4733
Поэтому я решил основать институт
для расшифровки генома.
01:59
I readчитать manyмногие of them.
29
107524
1362
Я прочëл многие из них.
02:01
We probablyвероятно readчитать more than halfполовина
of the priorпредшествующий animalживотное genomesгеномы in the worldМир.
30
109589
4129
Мы прочли более половины геномов
предков современных животных,
02:06
I mean, up to dateДата.
31
114315
1404
я имею в виду на сегодня.
02:09
We did learnучить a lot.
32
117443
1235
Мы многое поняли.
02:11
We did sequenceпоследовательность, alsoтакже,
one speciesвид manyмногие, manyмногие timesраз ...
33
119297
3868
Мы секвенировали геном одного вида
много-много раз —
02:15
humanчеловек genomeгеном.
34
123189
1159
геном человека.
02:16
We sequencedпоследовательный the first Asianазиатка.
35
124372
1762
Мы впервые расшифровали геном азиата.
02:18
I sequencedпоследовательный it myselfсебя manyмногие, manyмногие timesраз,
36
126158
2838
Я секвенировал свой собственный геном
02:21
just to take advantageпреимущество of that platformПлатформа.
37
129020
2559
просто для того, чтобы
воспользоваться платформой.
02:24
Look at all those repeatingповторяющий baseбаза pairsпары:
38
132968
2906
Посмотрите на эти повторяющиеся
пары нуклеотидов:
02:27
ATCGATCG.
39
135898
1468
ATCG.
02:29
You don't understandПонимаю anything there.
40
137390
1914
Вам ничего не понятно?
02:31
But look at that one baseбаза pairпара.
41
139328
1594
Но взгляните на эту пару.
02:32
Those five5 lettersбуквы, the AGGAAAGGAA.
42
140946
2523
Эти пять букв AGGAA .
02:35
These five5 SNPsОНП representпредставлять
a very specificконкретный haplotypeгаплотип
43
143884
3477
Эти снипы представляют собой
определённый гаплотип
02:39
in the Tibetanтибетский populationНаселение
44
147385
1841
среди тибетцев,
02:41
around the geneген calledназывается EPASСОРКФ1.
45
149250
1999
ген под названием EPAS1.
02:43
That geneген has been provedдоказано --
46
151273
1731
Этот ген, как было доказано,
02:45
it's highlyвысоко selectiveселективный --
47
153028
1263
весьма селективен
02:46
it's the mostбольшинство significantзначительное signatureподпись
of positiveположительный selectionвыбор of Tibetansтибетцы
48
154315
4347
и свидетельствует о позитивной
селекции жителей Тибета —
02:50
for the higherвыше altitudeвысота над уровнем моря adaptationприспособление.
49
158686
1682
адаптации к условиям высокогорья.
02:53
You know what?
50
161102
1214
И знаете что?
02:54
These five5 SNPsОНП were the resultрезультат
of integrationинтеграция of DenisovansДенисовский человек,
51
162340
5787
Эти пять снипов были результатом
интеграции гена денисовца
03:00
or Denisovan-likeДенисовский человек, как individualsиндивидуумы into humansлюди.
52
168151
3252
или людей, похожих на денисовца,
в геном современного человека.
03:04
This is the reasonпричина
why we need to readчитать those genomesгеномы.
53
172229
2531
И поэтому нам нужно
прочесть все эти геномы.
03:06
To understandПонимаю historyистория,
54
174784
1381
Чтобы понять нашу историю,
03:08
to understandПонимаю what kindсвоего рода
of learningобучение processобработать
55
176189
4098
понять, какой процесс самообучения
03:12
the genomeгеном has been throughчерез
for the millionsмиллионы of yearsлет.
56
180311
3374
прошёл геном за эти миллионы лет.
03:17
By readingчтение a genomeгеном,
it can give you a lot of informationИнформация --
57
185498
2923
Чтение генома даст нам много информации,
03:20
tellsговорит you the bugsошибки in the genomeгеном --
58
188445
1673
расскажет о сбоях в геноме,
03:22
I mean, birthрождение defectsдефекты,
monogeneticмОНОГЕННОГО disordersрасстройства.
59
190142
3180
то есть о врождённых дефектах,
моногенных нарушениях.
03:25
Readingчтение a dropпадение of bloodкровь
60
193346
1306
С помощью капли крови
03:26
could tell you why you got a feverлихорадка,
61
194676
2108
можно узнать причину температуры
03:28
or it tellsговорит you whichкоторый medicineлекарственное средство
and dosageдозировка needsпотребности to be used
62
196808
3104
и выбрать необходимое лекарство
в правильной дозировке,
03:31
when you're sickбольной, especiallyособенно for cancerрак.
63
199936
2721
когда вы больны,
особенно при лечении рака.
03:35
A lot of things could be studiedизучал,
but look at that:
64
203675
3120
Да, многое можно изучить и понять,
но взгляните на экран:
03:38
30 yearsлет agoтому назад, we were still poorбедные in ChinaКитай.
65
206819
2960
30 лет назад в Китае мы всë ещё жили бедно
03:43
Only .67 percentпроцент of the ChineseКитайский
adultдля взрослых populationНаселение had diabetesдиабет.
66
211108
3662
и только 0,67% китайцев
болели сахарным диабетом.
03:47
Look at now: 11 percentпроцент.
67
215187
2143
А сейчас — 11%.
03:49
Geneticsгенетика cannotне могу changeизменение over 30 yearsлет --
68
217877
3128
Набор генов не может
измениться за 30 лет —
03:53
only one generationпоколение.
69
221029
1261
всего за одно поколение.
03:54
It mustдолжен be something differentдругой.
70
222905
1627
Причина кроется в чëм-то другом.
03:56
DietДиета?
71
224556
1198
Питание?
03:57
The environmentОкружающая среда?
72
225778
1150
Окружающая среда?
03:59
LifestyleСтиль жизни?
73
227552
1150
Стиль жизни?
04:01
Even identicalидентичный twinsдвойняшки
could developразвивать totallyполностью differentlyиначе.
74
229399
4242
Даже однояйцевые близнецы
могут развиваться абсолютно по-разному.
04:07
It could be one becomesстановится
very obeseстрадающий ожирением, the other is not.
75
235059
2877
Один может страдать ожирением,
а другой — нет.
04:11
One developsразвивается a cancerрак
and the other does not.
76
239034
2502
Один заболеет раком, другой — нет.
04:13
Not mentioningупоминая livingживой
in a very stressedподчеркнул environmentОкружающая среда.
77
241560
4905
Я уже не говорю о том,
что мы живём в мире стресса.
04:19
I movedпереехал to ShenzhenШэньчжэнь 10 yearsлет agoтому назад ...
78
247566
2595
Я перебрался в Шэньчжэнь
десять лет назад...
04:22
for some reasonпричина, people mayмай know.
79
250185
2738
на это были свои причины,
возможно, вы меня понимаете.
04:25
If the gene'sгена underпод stressстресс,
80
253969
1939
Ген в состоянии стресса
04:27
it behavesведет себя totallyполностью differentlyиначе.
81
255932
1667
ведёт себя абсолютно по-другому.
04:30
Life is a journeyпоездка.
82
258863
1381
Жизнь — это путешествие.
04:32
A geneген is just a startingначало pointточка,
83
260817
2508
И геном — это только отправная точка,
04:35
not the endконец.
84
263349
1150
не конец.
04:37
You have this statisticalстатистический riskриск
of certainопределенный diseasesболезни when you are bornРодился.
85
265286
4488
Все мы имеем статичный риск
определённых болезней с рождения.
04:42
But everyкаждый day you make differentдругой choicesвыбор,
86
270392
3563
Но каждый день мы делаем свой выбор,
04:45
and those choicesвыбор will increaseувеличение
or decreaseснижение the riskриск of certainопределенный diseasesболезни.
87
273979
4538
и этот выбор увеличивает или уменьшает
риск определённых заболеваний.
04:51
But do you know
where you are on the curveкривая?
88
279428
2259
Но как узнать, где где вы на этой кривой?
04:54
What's the pastмимо curveкривая look like?
89
282443
2159
И как выглядела эта кривая в прошлом?
04:56
What kindсвоего рода of decisionsрешения
are you facingоблицовочный everyкаждый day?
90
284959
2465
Какие решения вы принимаете ежедневно?
04:59
And what kindсвоего рода of decisionрешение is the right one
91
287761
2467
И какие решения следует принять,
05:02
to make your ownсвоя right curveкривая
over your life journeyпоездка?
92
290252
4234
чтобы кривая вашего
жизненного пути была правильной?
05:07
What's that?
93
295445
1150
Какие?
05:09
The only thing you cannotне могу changeизменение,
94
297320
1969
Одного только мы не можем изменить:
05:11
you cannotне могу reverseзадний ход back,
95
299313
2181
мы не можем
05:13
is time.
96
301518
1228
повернуть время вспять.
05:14
ProbablyВероятно not yetвсе же; maybe in the futureбудущее.
97
302770
2001
Пока нет. Может быть — в будущем.
05:16
(LaughterСмех)
98
304795
1110
(Смех)
05:17
Well, you cannotне могу changeизменение
the decisionрешение you've madeсделал,
99
305929
2819
Нельзя изменить того, что уже сделано.
05:20
but can we do something there?
100
308772
1541
Можем ли мы хоть что-то сделать?
05:22
Can we actuallyна самом деле try to runбег
multipleмножественный optionsопции on me,
101
310643
5102
Можем ли мы сделать несколько попыток,
05:27
and try to predictпрогнозировать right
on the consequenceследствие,
102
315769
3559
правильно спрогнозировать последствия
05:31
and be ableв состоянии to make the right choiceвыбор?
103
319352
2183
и принять правильное решение?
05:34
After all,
104
322153
1172
В конечном итоге
05:35
we are our choicesвыбор.
105
323349
1852
мы результат своего собственного выбора.
05:38
These ladyледи beetlesжуки cameпришел to me afterwardsвпоследствии.
106
326413
2574
Я снова обратился к божьим коровкам.
05:41
25 yearsлет agoтому назад, I madeсделал
the digitalцифровой ladyледи beetlesжуки
107
329642
3463
25 лет назад я создал
цифровую божью коровку
05:45
to try to simulateмоделировать realреальный ladyледи beetlesжуки.
108
333129
1784
в попытке повторить реальную.
05:47
Can I make a digitalцифровой me ...
109
335503
1785
Могу ли я создать цифрового себя...
05:49
to simulateмоделировать me?
110
337897
1324
свою модель ?
05:51
I understandПонимаю the neuralнервный
networkсеть could becomeстали
111
339955
2561
Я понимал, что работа
нейронных сетей человека
05:54
much more sophisticatedутонченный
and complicatedсложно there.
112
342540
3086
намного более сложная и запутанная.
05:57
Can I make that one,
113
345650
1554
Что, если я создам такую
05:59
and try to runбег multipleмножественный optionsопции
on that digitalцифровой me --
114
347228
3882
и буду испытывать различные опции
на этой компьютерной модели —
06:03
to computeвычисление that?
115
351134
1260
рассчитывать?
06:05
Then I could liveжить in differentдругой universesвселенные,
116
353025
2963
Тогда я смог бы жить в разных вселенных,
06:08
in parallelпараллельно, at the sameодна и та же time.
117
356012
2764
параллельно, в одно и то же время.
06:11
Then I would chooseвыберите
whateverбез разницы is good for me.
118
359148
2513
Тогда я смог бы выбрать
лучший для себя вариант.
06:14
I probablyвероятно have the mostбольшинство comprehensiveкомплексный
digitalцифровой me on the planetпланета.
119
362243
3842
У меня, вероятно, наиболее совершенная
модель себя самого на планете.
06:18
I've spentпотраченный a lot of dollarsдолларов
on me, on myselfсебя.
120
366109
2657
Я потратил много денег
на создание самого себя.
06:21
And the digitalцифровой me told me
I have a geneticгенетический riskриск of goutподагра
121
369987
5206
И компьютерный «я» поведал мне
о генетическом риске развития подагры
06:27
by all of those things there.
122
375217
1667
с помощью всех этих вещей на экране.
06:29
You need differentдругой technologyтехнологии to do that.
123
377254
2111
Для этого нужны разнообразные технологии.
06:31
You need the proteinsбелки, genesгены,
124
379389
1570
Нужно изучить белки, гены,
06:32
you need metabolizedметаболизируется antibodiesантитела,
125
380983
2526
метаболизированные антитела,
06:35
you need to screenэкран all your bodyтело
126
383533
2492
провести комплексное
обследование организма
06:38
about the bacteriasбактерии and virusesвирусы
coveringпокрытие you, or in you.
127
386049
3624
и получить полный
бактериальный и вирусный спектр.
06:41
You need to have
all the smartумная devicesприборы there --
128
389697
2788
Вам потребуются различные
умные устройства:
06:44
smartумная carsлегковые автомобили, smartумная houseдом, smartумная tablesтаблицы,
129
392509
3416
автомобили, домá, парты,
06:47
smartумная watch, smartумная phoneТелефон
to trackтрек all of your activitiesвиды деятельности there.
130
395949
3329
часы, телефон для отслеживания
вашей деятельности.
06:51
The environmentОкружающая среда is importantважный --
131
399302
1477
Окружающая среда важна —
06:52
everything'sвсе в importantважный --
132
400803
1221
всё важно —
06:54
and don't forgetзабывать the smartумная toiletтуалет.
133
402048
1746
и не забудьте про «умный унитаз».
06:55
(LaughterСмех)
134
403818
1031
(Смех)
06:56
It's suchтакие a wasteотходы, right?
135
404873
1774
Это же расточительство, не так ли?
06:58
Everyкаждый day, so much invaluableнеоценимый informationИнформация
just has been flushedпродували into the waterводы.
136
406671
5685
Каждый день столько бесценной
информации смывается в унитаз.
07:04
And you need them.
137
412796
1236
А она так нужна.
07:06
You need to measureизмерение all of them.
138
414056
1524
Вам нужно измерить всë.
07:07
You need to be ableв состоянии to measureизмерение
everything around you
139
415604
2623
Определить внешние факторы,
всë, что вас окружает.
07:10
and computeвычисление them.
140
418251
1217
и всë рассчитать.
07:12
And the digitalцифровой me told me
I have a geneticгенетический defectдефект.
141
420113
3883
И компьютерный «я» поведал мне
о генетическом дефекте —
07:16
I have a very highвысокая riskриск of goutподагра.
142
424797
2071
высоком риске подагры.
07:19
I don't feel anything now,
143
427868
1597
Сейчас я не чувствую симптомов.
07:21
I'm still healthyздоровый.
144
429489
1372
Я всë ещё здоров.
07:22
But look at my uricмочевой acidкислота levelуровень.
145
430885
1501
Но моя мочевая кислота...
07:24
It's doubleдвойной the normalнормальный rangeассортимент.
146
432410
1815
Еë уровень в два раза выше нормы.
07:26
And the digitalцифровой me searchedпоиск
all the medicineлекарственное средство booksкниги,
147
434919
2821
И цифровой «я» прочёл
кучу медицинских книг
07:29
and it tellsговорит me, "OK, you could
drinkнапиток burdockлопух teaчай" --
148
437764
4168
и посоветовал мне пить чай из лопуха —
07:33
I cannotне могу even pronounceпроизносить it right --
149
441956
1698
я даже произнести правильно не могу.
07:35
(LaughterСмех)
150
443678
1035
(Смех)
07:36
That is from oldстарый ChineseКитайский wisdomмудрость.
151
444737
1814
Это что-то из древнекитайской медицины.
07:39
And I drankпил that teaчай for threeтри monthsмесяцы.
152
447076
2759
Я пил этот чаëк три месяца.
07:41
My uricмочевой acidкислота has now goneпрошло back to normalнормальный.
153
449859
2541
Моя мочевая кислота пришла в норму,
07:45
I mean, it workedработал for me.
154
453118
1675
то есть для меня это сработало.
07:46
All those thousandsтысячи of yearsлет
of wisdomмудрость workedработал for me.
155
454817
2516
Все эти тысячи лет мудрости
в моём случае сработали.
07:49
I was luckyвезучий.
156
457357
1150
Мне повезло.
07:50
But I'm probablyвероятно not luckyвезучий for you.
157
458864
3508
Но, возможно, с вами всё будет иначе.
07:55
All of this existingсуществующий
knowledgeзнание in the worldМир
158
463189
2165
Все знания мира,
07:57
cannotне могу possiblyвозможно be efficientэффективное enoughдостаточно
or personalizedперсонализированные enoughдостаточно for yourselfсам.
159
465378
5824
возможно, не будут достаточно эффективны
в вашем конкретном случае.
08:03
The only way to make
that digitalцифровой me work ...
160
471872
2655
Способ заставить
компьютерного «меня» работать —
08:07
is to learnучить from yourselfсам.
161
475424
2057
изучить себя самого.
08:11
You have to askпросить a lot
of questionsвопросов about yourselfсам:
162
479093
2404
Вам нужно задавать о себе
множество вопросов:
08:13
"What if?" --
163
481521
1673
«А что, если?»
08:15
I'm beingявляющийся jet-laggedреактивным отставали now here.
164
483218
1803
Я ещё не приспособился
к смене часовых поясов.
08:17
You don't probablyвероятно see it, but I do.
165
485045
1958
Вам, наверное, не видно, но это правда.
08:20
What if I eatесть lessМеньше?
166
488073
1792
Что, если мне есть меньше?
08:21
When I tookвзял metforminметформин,
supposedlyпредположительно to liveжить longerдольше?
167
489889
2948
Что, если мне попринимать метформин,
может, я буду жить дольше?
А если взобраться на Эверест?
08:25
What if I climbвосхождение MtМонтана. EverestЭверест?
168
493574
1347
08:26
It's not that easyлегко.
169
494945
1302
А это не так-то просто!
08:28
Or runбег a marathonмарафон?
170
496271
1330
Или пробежать марафон?
08:30
What if I drinkнапиток a bottleбутылка of mao-taiмао-тай,
171
498132
2314
Что, если я выпью бутылку маотай,
08:32
whichкоторый is a ChineseКитайский liquorщелок,
172
500470
1336
китайской водки,
08:33
and I get really drunkпьяный?
173
501830
1194
буду ли я в стельку пьян?
08:35
I was doing a videoвидео rehearsalрепетиция last time
with the folksлюди here,
174
503048
4429
На генеральной репетиции
в прошлый раз здесь
08:39
when I was drunkпьяный,
175
507501
1269
я был под градусом,
08:40
and I totallyполностью deliveredдоставлен
a differentдругой speechречь.
176
508794
2089
и речь вышла совсем другая.
08:42
(LaughterСмех)
177
510907
2869
(Смех)
08:45
What if I work lessМеньше, right?
178
513800
2301
Что, если мне работать меньше?
08:48
I have been lessМеньше stressedподчеркнул, right?
179
516125
1882
У меня же будет меньше стресса?
08:50
So that probablyвероятно never happenedполучилось to me,
180
518031
1810
Но, вероятно, это не про меня,
08:51
I was really stressedподчеркнул everyкаждый day,
181
519865
2098
у меня в жизни всегда много стресса,
08:53
but I hopeнадежда I could be lessМеньше stressedподчеркнул.
182
521987
1966
его могло бы быть гораздо меньше.
08:56
These earlyрано studiesисследования told us,
183
524291
2179
Эти ранние исследования показали нам,
08:58
even with the sameодна и та же bananaбанан,
184
526494
1983
что один и тот же банан
09:00
we have totallyполностью differentдругой
glucose-levelглюкоза уровня reactionsреакции
185
528501
2987
может дать совершенно разное
изменение уровня глюкозы в крови
09:03
over differentдругой individualsиндивидуумы.
186
531512
1386
у разных людей.
09:04
How about me?
187
532922
1150
А что насчёт меня?
09:06
What is the right breakfastзавтрак for me?
188
534416
1998
Какой завтрак для меня самый лучший?
09:08
I need to do two weeksнедель
of controlledконтролируемый experimentsэксперименты,
189
536438
2918
Для этого мне нужно было бы
пройти двухнедельный эксперимент,
09:11
of testingтестирование all kindsвиды of differentдругой
foodпитание ingredientsингредиенты on me,
190
539380
3745
тестируя на себе разные виды пищи,
09:15
and checkпроверить my body'sорганизма reactionреакция.
191
543149
2288
чтобы понять реакцию моего организма.
09:17
And I don't know
the preciseточный nutritionпитание for me,
192
545461
3117
И всё же мне не совсем ясно,
каков наиболее подходящий рацион
09:20
for myselfсебя.
193
548602
1150
для меня.
09:23
Then I wanted to searchпоиск
all the ChineseКитайский oldстарый wisdomмудрость
194
551193
4364
Потом я стал просматривать
всю древнюю китайскую медицину
09:27
about how I can liveжить longerдольше,
and healthierздоровее.
195
555581
2992
в поисках рецепта долголетия и здоровья.
09:30
I did it.
196
558889
1228
Я реально это делал.
09:32
Some of them are really unachievableнедостижимый.
197
560141
2251
Некоторые из рекомендаций невыполнимы.
09:34
I did this onceодин раз last Octoberоктября,
198
562742
2865
В октябре прошлого года
09:37
by not eatingпринимать пищу for sevenсемь daysдней.
199
565631
1718
я голодал 7 дней.
09:40
I did a fastбыстро for sevenсемь daysдней
with sixшесть partnersпартнеры of mineмой.
200
568149
4124
Я постился 7 дней
вместе с шестью напарниками.
09:44
Look at those people.
201
572778
1259
Посмотрите на них.
09:46
One smileулыбка.
202
574061
1151
Один улыбается.
09:47
You know why he smiledУлыбнулся?
203
575236
1151
Знаете почему?
09:48
He cheatedобманутый.
204
576411
1167
Он жульничал.
09:49
(LaughterСмех)
205
577602
1000
(Смех)
09:50
He drankпил one cupкружка of coffeeкофе at night,
206
578626
3136
Он пил по чашке кофе ночью.
09:53
and we caughtпойманный it from the dataданные.
207
581786
1485
Мы поняли это по его анализам.
09:55
(LaughterСмех)
208
583295
1045
(Смех)
09:56
We measuredизмеренный everything from the dataданные.
209
584364
2460
Мы узнали всë из диагностики.
09:58
We were ableв состоянии to trackтрек them,
210
586848
2214
Нам удалось всë отследить,
10:01
and we could really see --
211
589086
1558
и мы увидели,
10:02
for exampleпример, my immuneиммунный systemсистема,
212
590668
2001
что, например, моя иммунная система,
10:04
just to give you a little hintнамек there.
213
592693
1762
просто дам вам подсказку здесь,
10:06
My immuneиммунный systemсистема changedизменено
dramaticallyдраматично over 24 hoursчасов there.
214
594479
4304
моя иммунная система
резко изменилась всего за 24 часа.
10:11
And my antibodyантитело regulatesрегулирует my proteinsбелки
215
599918
3133
Мои антитела отрегулирвали мои белки
10:15
for that dramaticдраматичный changeизменение.
216
603075
1536
при такой резкой перемене.
10:16
And everybodyвсе was doing that.
217
604635
1381
И у всех так было.
10:18
Even if we're essentiallyпо существу
totallyполностью differentдругой at the very beginningначало.
218
606040
3332
Даже несмотря на то, что мы были довольно
разные с самого начала.
10:21
And that probablyвероятно will be
an interestingинтересно treatmentлечение in the futureбудущее
219
609396
3045
Возможно, в будущем это поможет в лечении
10:24
for cancerрак and things like that.
220
612465
1643
рака и тому подобных заболеваний.
10:26
It becomesстановится very, very interestingинтересно.
221
614132
1630
Становится очень, очень интересно.
10:28
But something you probablyвероятно
don't want to try,
222
616286
2701
Но не всë вы захотите попробовать.
10:31
like drinkingпитьевой fecalфекальный waterводы
from a healthierздоровее individualиндивидуальный,
223
619011
3676
Например, пить разведённые фекалии
здорового человека,
10:34
whichкоторый will make you feel healthierздоровее.
224
622711
1667
что, возможно, оздоровит вас.
10:36
This is from oldстарый ChineseКитайский wisdomмудрость.
225
624402
1715
Это из древнекитайской медицины!
10:38
Look at that, right?
226
626141
1436
Только подумайте,
10:39
Like 1,700 yearsлет agoтому назад,
227
627601
2166
этому рецепту более 1 700 лет,
10:41
it's alreadyуже there, in the bookкнига.
228
629791
2280
он из вон той книги.
Но меня всё ещё воротит от запаха.
10:44
But I still hateненавидеть the smellзапах.
229
632608
1327
10:46
(LaughterСмех)
230
634237
1150
(Смех)
10:47
I want to find out the trueправда way to do it,
231
635411
2406
Я хочу выяснить, как можно приготовить,
10:49
maybe find a combinationсочетание of cocktailsкоктейли
of bacteriasбактерии and drinkнапиток it,
232
637841
4354
попробовать создать комбинацию коктейлей
из бактерий, выпить его.
10:54
it probablyвероятно will make me better.
233
642219
1524
Возможно, мне это поможет.
10:55
So I'm tryingпытаясь to do that.
234
643767
1191
И я пробую.
10:56
Even thoughхоть I'm tryingпытаясь this hardжесткий,
235
644982
3002
Даже если очень постараться,
11:00
it's so difficultсложно to testконтрольная работа out
all possibleвозможное conditionsусловия.
236
648008
5026
невероятно сложно проверить на себе
все возможные рецепты.
11:05
It's not possibleвозможное to do
all kindsвиды of experimentsэксперименты at all ...
237
653058
5237
Вообще невозможно проделать
все на свете эксперименты.
11:11
but we do have sevenсемь billionмиллиард
learningобучение programsпрограммы on this planetпланета.
238
659341
3813
Но у нас 7 миллиардов
самообучающихся программ на планете.
11:15
SevenСемь billionмиллиард.
239
663178
1266
Семь миллиардов!
11:16
And everyкаждый programпрограмма
is runningБег in differentдругой conditionsусловия
240
664468
3651
И каждая программа
работает в своих условиях
11:20
and doing differentдругой experimentsэксперименты.
241
668143
1781
и проводит свои эксперименты.
11:21
Can we all measureизмерение them?
242
669948
1851
А можно ли их все оценить?
11:24
SevenСемь yearsлет agoтому назад,
I wroteписал an essayсочинение in "ScienceНаука"
243
672962
3215
Семь лет назад
я написал эссе в журнал «Наука»
11:28
to celebrateпраздновать the humanчеловек genome'sгенома
10-year-год anniversaryГодовщина.
244
676201
3292
в честь празднования
десятилетия расшифровки генома человека.
11:32
I said, "SequenceПоследовательность yourselfсам,
245
680175
1654
Я сказал: «Расшифруйте свой геном
11:33
for one and for all."
246
681853
1623
ради самих себя и ради других».
11:35
But now I'm going to say,
247
683798
1868
Но сейчас я скажу:
11:37
"DigitalizeОцифровки yourselfсам for one and for all."
248
685690
3746
«Оцифруйте себя —
ради самих себя и ради других».
11:42
When we make this digitalцифровой me
into a digitalцифровой we,
249
690275
5600
Когда мы превратим цифрового «я»
в цифровых «мы»,
11:47
when we try to formформа an internetинтернет of life,
250
695899
3752
когда мы сформируем интернет жизни,
11:51
when people can learnучить from eachкаждый other,
251
699675
2861
когда люди смогут перенимать
информацию друг у друга,
11:54
when people can learnучить
from theirих experienceопыт,
252
702560
2707
когда они смогут черпать знания
из жизненного опыта
11:57
theirих dataданные,
253
705291
1731
и накопленной информации,
11:59
when people can really formформа
a digitalцифровой me by themselvesсамих себя
254
707046
3601
когда люди смогут создавать
цифровые «я» самостоятельно,
12:02
and we learnучить from it,
255
710671
1611
будут учиться у них,
12:05
the digitalцифровой we will be
totallyполностью differentдругой with a digitalцифровой me.
256
713416
5732
цифровые «мы» будут
абсолютно непохожи на цифрового «я».
12:11
But it can only come from the digitalцифровой me.
257
719172
3420
Но сначала нужно создать цифрового «я».
12:16
And this is what I try to proposeпредложить here.
258
724103
2979
И это я сегодня предлагаю.
12:20
JoinПрисоединиться me --
259
728121
1150
Присоединяйтесь ко мне!
12:21
becomeстали we,
260
729944
1150
Станьте этими «мы»,
12:23
and everybodyвсе should buildстроить up
theirих ownсвоя digitalцифровой me,
261
731792
4938
каждый из вас должен создать
своё компьютерное «я»,
12:28
because only by that
will you learnучить more about you,
262
736754
4519
потому что только так
мы сможем узнать больше о самих себе,
12:33
about me,
263
741297
1424
обо мне
12:34
about us ...
264
742745
1165
и обо всех нас...
12:36
about the questionвопрос I just posedпозировала
at the very beginningначало:
265
744678
3680
и ответить на вопрос,
который я поставил вначале:
12:40
"What is life?"
266
748382
1150
«Что есть жизнь?»
12:42
Thank you.
267
750066
1169
Спасибо.
12:43
(ApplauseАплодисменты)
268
751259
5950
(Аплодисменты)
12:49
ChrisКрис AndersonАндерсон:
One quickбыстро questionвопрос for you.
269
757233
2761
Крис Андерсон: Oдин короткий вопрос.
12:52
I mean, the work is amazingудивительно.
270
760818
1974
Конечно, ваша работа достойна восхищения.
12:54
I suspectподозреваемый one questionвопрос people have is,
271
762816
3198
Подозреваю, у людей закрался один вопрос:
12:58
as we look forwardвперед to these amazingудивительно
technicalтехнический possibilitiesвозможности
272
766038
3281
пока мы с нетерпением ждём
эту восхитительную технологию
персонализированной медицины,
13:01
of personalizedперсонализированные medicineлекарственное средство,
273
769343
1361
13:02
in the near-termБлижайшее it feelsчувствует like
they're only going to be affordableдоступный
274
770728
3303
в ближайшем будущем она,
вероятно, будет доступна
13:06
for a fewмало people, right?
275
774055
1276
лишь узкому кругу, так ли это?
13:07
It costsрасходы manyмногие dollarsдолларов to do
all the sequencingпоследовательность действий and so forthвперед.
276
775355
2991
Ведь дорого проводить
все эти генные анализы и т. д.
13:10
Is this going to leadвести to a kindсвоего рода of,
277
778889
2912
Приведёт ли это
13:13
you know, increasingповышение inequalityнеравенство?
278
781825
2317
к увеличению неравенства в обществе?
13:16
Or do you have this visionвидение
that the knowledgeзнание that you get
279
784166
3911
Или вы предполагаете,
что знания, полученные
13:20
from the pioneersпионеры
280
788101
1352
от первопроходцев,
13:21
can actuallyна самом деле be
prettyСимпатичная quicklyбыстро disseminatedдиссеминированный
281
789477
2096
могут быстро распространиться,
13:23
to help a broaderшире setзадавать of recipientsполучатели?
282
791597
4124
и к ним получат доступ многие?
13:27
Junиюнь WangВан: Well, good questionвопрос.
283
795745
1534
Юн Ванг: Хороший вопрос!
13:29
I'll tell you that sevenсемь yearsлет agoтому назад,
when I co-foundedсоучредителями BGIBGI,
284
797303
3551
Скажу вам так: семь лет назад,
когда я основал BGI
13:32
and servedслужил as the CEOИсполнительный директор
of the companyКомпания there,
285
800878
3405
и был директором этой компании,
13:36
the only goalЦель there for me to do
286
804307
2381
единственной моей задачей было
13:38
was to driveводить машину the sequencingпоследовательность действий costСтоимость down.
287
806712
1983
снизить стоимость этой технологии.
13:41
It startedначал from 100 millionмиллиона dollarsдолларов
perв humanчеловек genomeгеном.
288
809044
2775
Раньше стоимость составляла
100 млн долларов за один геном.
13:43
Now, it's a coupleпара hundredсто dollarsдолларов
for a humanчеловек genomeгеном.
289
811843
2591
А сейчас — уже пару сотен долларов.
13:46
The only reasonпричина to do it
is to get more people to benefitвыгода from it.
290
814458
3614
Всё, чтобы больше людей смогли
воспользоваться технологией.
13:50
So for the digitalцифровой me,
it's the sameодна и та же thing.
291
818378
2157
С компьютерным «я» дело обстоит так же.
13:52
Now, you probablyвероятно need,
292
820559
1489
Сейчас необходим
13:54
you know, one millionмиллиона dollarsдолларов
to digitizeпреобразовывать в цифровой форме a personчеловек.
293
822072
3229
где-то миллион долларов,
чтобы создать компьютерного «я».
13:57
I think it has to be 100 dollarsдолларов.
294
825801
1675
Думаю, что это должно
стоить 100 долларов.
13:59
It has to be freeсвободно for manyмногие of those people
that urgentlyсрочно need that.
295
827987
4049
А для пациентов, нуждающихся
в экстренной помощи, — бесплатно.
14:04
So this is our goalЦель.
296
832372
1267
Это и есть наша цель.
14:05
And it seemsкажется that with all
this mergingобъединение of the technologyтехнологии,
297
833993
3423
И похоже на то, что с соединением
различных технологий,
14:09
I'm thinkingмышление that in the very nearвозле futureбудущее,
298
837440
2592
я думаю, в ближайшем будущем,
14:12
let's say threeтри to five5 yearsлет,
299
840056
2365
где-то через три-пять лет,
14:14
it will come to realityреальность.
300
842445
1482
это станет реальностью.
14:15
And this is the wholeвсе ideaидея
of why I foundedоснованный iCarbonXiCarbonX,
301
843951
3979
Это и есть та идея,
с которой я основал iCarbonX.
14:19
my secondвторой companyКомпания.
302
847954
1219
мою вторую компанию.
14:21
It's really tryingпытаясь to get the costСтоимость down
303
849197
2868
Её задача — снизить стоимость
14:24
to a levelуровень where everyкаждый individualиндивидуальный
could have the benefitвыгода.
304
852089
3420
до уровня, доступного
индивидуальному покупателю.
14:27
CAКалифорния: All right, so the dreamмечта is not
eliteэлита healthздоровье servicesСервисы for fewмало,
305
855533
3048
КА: Хорошо, то есть это
не элитный сервис для избранных,
14:30
it's to really try
306
858605
1234
а реальный продукт,
14:31
and actuallyна самом деле make overallв общем и целом healthздоровье careзабота
much more costСтоимость effectiveэффективный --
307
859863
3111
который сделает здравоохранение
более эффективным...
14:34
JWJW: But we startedначал
from some earlyрано adoptersусыновителей,
308
862998
2430
ЮВ: Мы начали с горстки первопроходцев,
14:37
people believingполагая ideasидеи and so on,
309
865452
2506
тех, кто в нас поверил,
14:39
but eventuallyв итоге, it will becomeстали
everybody'sвсе это benefitвыгода.
310
867982
3642
но надеемся, что это будет
полезным для всех.
14:44
CAКалифорния: Well, Junиюнь, I think
it's got to be trueправда to say
311
872303
2333
КА: Юн, думаю, смело можно сказать,
14:46
you're one of the mostбольшинство amazingудивительно
scientificнаучный mindsумов on the planetпланета,
312
874660
2958
что вы один из самых выдающихся
учёных мира!
14:49
and it's an honorчесть to have you.
313
877642
1429
Очень приятно, что вы пришли!
14:51
JWJW: Thank you.
314
879095
1158
ЮВ: Спасибо!
14:52
(ApplauseАплодисменты)
315
880277
1150
(Аплодисменты)
Translated by Lana Zapolskykh
Reviewed by Anna Kotova

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jun Wang - Genomics researcher
At iCarbonX, Jun Wang aims to establish a big data platform for health management.

Why you should listen

In 1999, Jun Wang founded the Bioinformatics Department of Beijing Genomics Institute (BGI, now known as BGI Shenzhen), one of China’s premier research facilities. Until July 2015, Wang led the institution of 5,000+ people engaged in studies of genomics and its informatics, including genome assembly, annotation, expression, comparative genomics, molecular evolution, transcriptional regulation, genome variation analysis, database construction as well as methodology development such as the sequence assembler and alignment tools. He also focuses on interpretation of the definition of "gene" by expression and conservation study. In 2003, Wang was also involved in the SARS genome analysis and the silkworm genome assembly and analysis in cooperation with Chinese Southeast Agricultural University. The Pig Genome Project was completed at BGI under his leadership, as well as the chicken genome variation map and the TreeFam in collaboration with the Sanger Institute. In 2007, he and his group finished the first Asian diploid genome, the 1000 genome project, and many more projects. He initiated the "million genomes project" which seeks to better understand health based on human, plant, animal and micro-ecosystem genomes.

In late 2015, Wang founded a new institute/company, iCarbonX, aiming to develop an artificial intelligence engine to interpret and mine multiple health-related data and help people better manage their health and defeat disease.

More profile about the speaker
Jun Wang | Speaker | TED.com