ABOUT THE SPEAKER
Sara-Jane Dunn - Computational biologist
Sara-Jane Dunn is a scientist working at the interface between biology and computation, using mathematics and computational analysis to make sense of how living systems process information.

Why you should listen

Sara-Jane Dunn started her career as a mathematician, finding a niche in "mathematical biology" -- a field where mathematical models and simulations provide insights into the behavior and development of living systems. For Dunn, this research opened up new ways to explore old problems, from understanding how diseases spread to how cancer evolves. To this end, she created computational models of the gut that could be used to test hypotheses about the earliest stages of colorectal cancer.
 
At Microsoft Research, Dunn collaborates with experimenters in embryonic stem cell biology and seeks to uncover the biological program that governs how these unique cells are able to generate all of the different cell types of your adult body. This work could, in time, "unlock" biology and make cells programmable, which could fundamentally transform medicine, agriculture and even how we power the planet.

More profile about the speaker
Sara-Jane Dunn | Speaker | TED.com
TEDSummit 2019

Sara-Jane Dunn: The next software revolution: programming biological cells

萨拉-简·邓恩: 下一场软件革命:生物细胞的编程

Filmed:
1,706,478 views

你身体中的细胞就像是电脑软件:它们被“编程”以在特定时间完成特定功能。如果我们能够更好地了解这个过程,就能够解锁重编程细胞的能力,计算生物学家萨拉-简·邓恩(Sara-Jane Dunn)如是说。在这场关于前沿科学的演讲中,她解释了她的团队是如何研究胚胎干细胞(ES 细胞)从而对赋予生命活力的生物编程产生新的认识,并且开发能够转变医疗、农业和能源的“生物软件”。
- Computational biologist
Sara-Jane Dunn is a scientist working at the interface between biology and computation, using mathematics and computational analysis to make sense of how living systems process information. Full bio

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00:12
The second第二 half of the last century世纪
was completely全然 defined定义
0
750
4509
上世纪后半叶,全然是一个
被科学革命所定义的时代:
00:17
by a technological技术性 revolution革命:
1
5283
1999
软件革命。
00:19
the software软件 revolution革命.
2
7306
1435
在一种硅半导体材料上
对电子进行编程的能力
00:21
The ability能力 to program程序 electrons电子
on a material材料 called silicon
3
9313
4808
使得我们许多人曾无法想象的
00:26
made制作 possible可能 technologies技术,
companies公司 and industries行业
4
14145
3073
科技、公司和行业变为可能。
00:29
that were at one point
unimaginable不可思议 to many许多 of us,
5
17242
3977
这如今已彻底改变了
世界运作的方式。
00:33
but which哪一个 have now fundamentally从根本上 changed
the way the world世界 works作品.
6
21243
3915
不过,本世纪上半叶
00:38
The first half of this century世纪, though虽然,
7
26158
1921
00:40
is going to be transformed改造
by a new software软件 revolution革命:
8
28103
3978
将要被一个
崭新的软件革命所转化:
生物软件革命。
00:44
the living活的 software软件 revolution革命.
9
32105
2435
在一种名为生物的材料上
对生物化学进行编程的能力
00:46
And this will be powered动力 by the ability能力
to program程序 biochemistry生物化学
10
34921
4050
将会支持这一革命。
00:50
on a material材料 called biology生物学.
11
38995
2295
如此一来,
我们将能够利用生物特征
00:53
And doing so will enable启用 us to harness马具
the properties性能 of biology生物学
12
41314
4141
去开发新型疗法,
00:57
to generate生成 new kinds of therapies治疗,
13
45479
2656
去修复受损组织,
01:00
to repair修理 damaged破损 tissue组织,
14
48159
1868
去重编缺陷细胞,
01:02
to reprogram重新编程 faulty不完善的 cells细胞
15
50051
2725
甚至利用生物化学
构建一个可编程的操作系统。
01:04
or even build建立 programmable可编程的
operating操作 systems系统 out of biochemistry生物化学.
16
52800
4554
如果我们能实现它——
而且我们确实需要实现它——
01:10
If we can realize实现 this --
and we do need to realize实现 it --
17
58420
3573
其影响将会如此巨大,
01:14
its impact碰撞 will be so enormous巨大
18
62017
2162
以至于第一个软件革命,
相比之下,会变得微不足道。
01:16
that it will make the first
software软件 revolution革命 pale苍白 in comparison对照.
19
64203
3877
这是因为生物软件
可以变革整个医疗,
01:20
And that's because living活的 software软件
would transform转变 the entirety整体 of medicine医学,
20
68104
4234
农业和能源领域,
01:24
agriculture农业 and energy能源,
21
72362
1559
01:25
and these are sectors行业 that dwarf矮人
those dominated占主导地位 by IT.
22
73945
3828
以及那些被 IT 人员掌控的部门。
想象一下可编程植物:
能够更有效进行固氮,
01:30
Imagine想像 programmable可编程的 plants植物
that fix固定 nitrogen more effectively有效
23
78812
4174
或可以抵御新型真菌病原体,
01:35
or resist emerging新兴 fungal真菌 pathogens病原体,
24
83010
2905
01:37
or even programming程序设计 crops作物
to be perennial多年生 rather than annual全年
25
85939
3537
甚至能够将农作物编程为
多年生而非一年生,
使你的年产量可以翻倍。
01:41
so you could double
your crop作物 yields产量 each year.
26
89500
2268
这会改变农业,
01:43
That would transform转变 agriculture农业
27
91792
2098
同时改变全球不断增长的
粮食需求的方法。
01:45
and how we'll keep our growing生长
and global全球 population人口 fed美联储.
28
93914
4104
或想象可编程的免疫力,
01:50
Or imagine想像 programmable可编程的 immunity免疫,
29
98794
2262
设计并利用能够指导
你免疫系统的分子设备
01:53
designing设计 and harnessing治理 molecular分子 devices设备
that guide指南 your immune免疫的 system系统
30
101080
4238
去检测、根除,甚至预防疾病。
01:57
to detect检测, eradicate根除
or even prevent避免 disease疾病.
31
105342
3830
这将改变医疗,
02:01
This would transform转变 medicine医学
32
109196
1571
同时改变我们试图保持
不断增长且老龄化的人口健康的方法。
02:02
and how we'll keep our growing生长
and aging老化 population人口 healthy健康.
33
110791
3489
我们已经拥有很多
能让生物软件成为现实的工具。
02:07
We already已经 have many许多 of the tools工具
that will make living活的 software软件 a reality现实.
34
115501
4203
我们能使用 CRISPR 技术
精确编辑基因。
02:11
We can precisely恰恰 edit编辑 genes基因 with CRISPRCRISPR.
35
119728
2347
我们能每次重写一个遗传密码。
02:14
We can rewrite改写 the genetic遗传 code
one base基础 at a time.
36
122099
3083
我们甚至能利用 DNA
开发一个合成电路。
02:17
We can even build建立 functioning功能
synthetic合成的 circuits电路 out of DNA脱氧核糖核酸.
37
125206
4436
但是摸索出
如何且何时使用这些工具
02:22
But figuring盘算 out how and when
to wield these tools工具
38
130428
2469
依旧是一个试错的过程。
02:24
is still a process处理 of trial审讯 and error错误.
39
132921
2422
它要求极高的专业性
和多年的领域专精。
02:27
It needs需求 deep expertise专门知识,
years年份 of specialization专业化.
40
135367
3660
而且实验方法难以发现,
02:31
And experimental试验 protocols协议
are difficult to discover发现
41
139051
3037
往往更是难以复制。
02:34
and all too often经常, difficult to reproduce复制.
42
142112
2582
02:37
And, you know, we have a tendency趋势
in biology生物学 to focus焦点 a lot on the parts部分,
43
145256
4473
在生物领域,我们倾向
仅专注于局部,
但我们都知道有些东西,例如飞行,
单就羽毛进行研究,
02:41
but we all know that something like flying飞行
wouldn't不会 be understood了解
44
149753
3133
是无法理解其原理的。
02:44
by only studying研究 feathers羽毛.
45
152910
1339
所以生物编程还未能像
电脑编程那样简单。
02:46
So programming程序设计 biology生物学 is not yet然而
as simple简单 as programming程序设计 your computer电脑.
46
154846
4521
更糟糕的是,
02:51
And then to make matters事项 worse更差,
47
159391
1678
02:53
living活的 systems系统 largely大部分 bear no resemblance相似
to the engineered工程 systems系统
48
161093
4010
生物系统和你我
每天编写的工程系统
几乎毫无相似之处。
02:57
that you and I program程序 every一切 day.
49
165127
2096
相比工程系统,
生物系统能自我生产、
02:59
In contrast对比 to engineered工程 systems系统,
living活的 systems系统 self-generate自生成,
50
167691
4111
自我组织,
03:03
they self-organize自组织,
51
171826
1471
并以分子规模运作。
03:05
they operate操作 at molecular分子 scales.
52
173321
1687
03:07
And these molecular-level分子水平 interactions互动
53
175032
2136
这些分子层级的相互作用
通常会导致稳健的宏观规模输出,
03:09
lead generally通常 to robust强大的
macro-scale宏观规模 output产量.
54
177192
3018
它甚至可以自我修复。
03:12
They can even self-repair自我修复.
55
180234
2720
试想家中一盆不起眼的植物,
03:16
Consider考虑, for example,
the humble谦卑 household家庭 plant,
56
184256
2994
比如你家壁炉台上的那盆
03:19
like that one satSAT
on your mantelpiece壁炉 at home
57
187274
2187
你老是忘记浇水的植物。
03:21
that you keep forgetting遗忘 to water.
58
189485
1787
尽管你会忘记,
那盆植物每天都需要醒来
03:23
Every一切 day, despite尽管 your neglect忽略,
that plant has to wake唤醒 up
59
191749
3615
并思考如何分配它所有的资源。
03:27
and figure数字 out how
to allocate分配 its resources资源.
60
195388
2747
03:30
Will it grow增长, photosynthesize光合作用,
produce生产 seeds种子, or flower?
61
198159
3571
它是生长、进行光合作用、
产生种子,还是开花?
这是这盆植物所需要做出的决定。
03:33
And that's a decision决定 that has to be made制作
at the level水平 of the whole整个 organism生物.
62
201754
3939
但一盆植物没有大脑来弄清这件事。
03:37
But a plant doesn't have a brain
to figure数字 all of that out.
63
205717
3481
这需要其叶片上细胞的帮助。
03:41
It has to make do
with the cells细胞 on its leaves树叶.
64
209222
2717
它们需要针对环境做出反应,
03:43
They have to respond响应 to the environment环境
65
211963
1903
并且做出影响整盆植物的决定。
03:45
and make the decisions决定
that affect影响 the whole整个 plant.
66
213890
2649
所以在那些叶片细胞中
必定要有一个运行的程序,
03:48
So somehow不知何故 there must必须 be a program程序
running赛跑 inside these cells细胞,
67
216563
3988
一个能响应输入信号与提示,
03:52
a program程序 that responds响应
to input输入 signals信号 and cues线索
68
220575
2727
以及调整细胞行为的程序。
03:55
and shapes形状 what that cell细胞 will do.
69
223326
1940
03:57
And then those programs程式 must必须 operate操作
in a distributed分散式 way
70
225679
3247
之后,那些程序
必须以分布式运行,
覆盖每一个细胞单元,
04:00
across横过 individual个人 cells细胞,
71
228950
1337
从而进行协作
让植物茁壮成长。
04:02
so that they can coordinate坐标
and that plant can grow增长 and flourish繁荣.
72
230311
4123
如果我们能够了解那些生物程序,
04:07
If we could understand理解
these biological生物 programs程式,
73
235675
3316
如果我们能够明白那些生物计算,
04:11
if we could understand理解
biological生物 computation计算,
74
239015
3122
04:14
it would transform转变 our ability能力
to understand理解 how and why
75
242161
3937
这将会转变我们对细胞
的行为方式和行为原因的
理解能力。
04:18
cells细胞 do what they do.
76
246122
1546
04:20
Because, if we understood了解 these programs程式,
77
248152
1987
因为,如果我们了解那些程序,
当出现问题时,
我们可以为它们排错。
04:22
we could debug调试 them when things go wrong错误.
78
250163
2133
04:24
Or we could learn学习 from them how to design设计
the kind of synthetic合成的 circuits电路
79
252320
4193
或我们可以向它们学习
如何设计这样
能充分利用生物化学
计算能力的合成电路。
04:28
that truly exploit利用
the computational计算 power功率 of biochemistry生物化学.
80
256537
4474
我对这个想法的热情,
让我进入了
04:34
My passion about this idea理念
led me to a career事业 in research研究
81
262407
3018
数学、计算机科学
和生物学的交叉领域。
04:37
at the interface接口 of maths数学,
computer电脑 science科学 and biology生物学.
82
265449
3631
04:41
And in my work, I focus焦点 on the concept概念
of biology生物学 as computation计算.
83
269104
4726
工作中,我专注于一个概念:
生物学计算。
这代表着不断询问
细胞在计算什么,
04:46
And that means手段 asking
what do cells细胞 compute计算,
84
274334
3142
以及我们如何能
解开这些生物程序的奥秘?
04:49
and how can we uncover揭露
these biological生物 programs程式?
85
277500
3517
我开始和微软研究院与剑桥大学
04:53
And I started开始 to ask these questions问题
together一起 with some brilliant辉煌 collaborators合作者
86
281760
3757
的一些出色的合作人士
一起询问这些问题,
04:57
at Microsoft微软 Research研究
and the University大学 of Cambridge剑桥,
87
285541
2571
05:00
where together一起 we wanted to understand理解
88
288136
2283
我们想要了解
在一种独特细胞中
运行的生物程序:
05:02
the biological生物 program程序
running赛跑 inside a unique独特 type类型 of cell细胞:
89
290443
4177
胚胎干细胞( ES 细胞)。
05:06
an embryonic胚胎 stem cell细胞.
90
294644
1894
05:09
These cells细胞 are unique独特
because they're totally完全 naïve已经.
91
297136
3160
这些细胞很独特,因为它们
非常稚嫩(即未高度分化)。
它们能够分化
为它们想要变成的东西:
05:12
They can become成为 anything they want:
92
300320
2168
一个脑细胞,一个心脏细胞,
一个骨细胞,一个肺细胞,
05:14
a brain cell细胞, a heart cell细胞,
a bone cell细胞, a lung cell细胞,
93
302512
2565
任何一种成熟细胞。
05:17
any adult成人 cell细胞 type类型.
94
305101
1897
这一稚嫩状态让这些细胞
变得与众不同,
05:19
This naïvety维蒂, it sets them apart距离,
95
307022
1677
但也激发了科学界的想象力。
05:20
but it also ignited点燃 the imagination想像力
of the scientific科学 community社区,
96
308723
3001
科学家们意识到,
如果我们能挖掘这一特性的潜力,
05:23
who realized实现, if we could
tap龙头 into that potential潜在,
97
311748
3263
我们将会拥有一个
强大的医疗工具。
05:27
we would have a powerful强大
tool工具 for medicine医学.
98
315035
2351
如果我们能搞清
这些细胞是如何决定
05:29
If we could figure数字 out
how these cells细胞 make the decision决定
99
317917
2621
自己要发育为何种细胞的,
05:32
to become成为 one cell细胞 type类型 or another另一个,
100
320562
2131
我们或许能够利用
ES 细胞的这一能力,
05:34
we might威力 be able能够 to harness马具 them
101
322717
1690
生成我们需要的细胞,
来修复携带疾病的或受损的组织。
05:36
to generate生成 cells细胞 that we need
to repair修理 diseased病态的 or damaged破损 tissue组织.
102
324431
4553
但这一愿景的实现存在着挑战,
05:41
But realizing实现 that vision视力
is not without its challenges挑战,
103
329794
2930
不仅是因为这些特定细胞
05:44
not least最小 because these particular特定 cells细胞,
104
332748
2764
在受孕的 6 天后才出现,
05:47
they emerge出现 just six days
after conception概念.
105
335536
2829
之后大约在 1 天内,就会消失。
05:50
And then within a day or so, they're gone走了.
106
338826
2055
它们走上了不同的道路,
05:52
They have set off down the different不同 paths路径
107
340905
2057
共同形成成年人体
的所有结构和器官。
05:54
that form形成 all the structures结构
and organs器官 of your adult成人 body身体.
108
342986
3050
但事实证明,细胞的命运
05:59
But it turns out that cell细胞 fates命运
are a lot more plastic塑料
109
347770
3079
比我们所想象的更具有可塑性。
06:02
than we might威力 have imagined想象.
110
350873
1413
大概在 13 年前,一些科学家们
展示了一些极具革命性的东西:
06:04
About 13 years年份 ago, some scientists科学家们
showed显示 something truly revolutionary革命的.
111
352310
4321
通过把少量基因导入成熟细胞,
06:09
By inserting插入 just a handful少数 of genes基因
into an adult成人 cell细胞,
112
357393
4346
例如你的一个皮肤细胞,
06:13
like one of your skin皮肤 cells细胞,
113
361763
1764
你可以把这个成熟细胞
转化回未分化状态。
06:15
you can transform转变 that cell细胞
back to the naïve已经 state.
114
363551
3959
这一过程被称为“重编程”。
06:19
And it's a process处理 that's actually其实
known已知 as "reprogramming重新编程,"
115
367534
3175
这让我们联想到
“干细胞乌托邦”,
06:22
and it allows允许 us to imagine想像
a kind of stem cell细胞 utopia乌托邦,
116
370733
3359
06:26
the ability能力 to take a sample样品
of a patient's耐心 own拥有 cells细胞,
117
374116
3641
这种能力可以采集
患者自身的细胞样本,
将其转化回未分化的原始形态,
06:29
transform转变 them back to the naïve已经 state
118
377781
2360
并使用那些细胞
制造患者可能需要的细胞,
06:32
and use those cells细胞 to make
whatever随你 that patient患者 might威力 need,
119
380165
3130
不论是脑细胞,还是心脏细胞。
06:35
whether是否 it's brain cells细胞 or heart cells细胞.
120
383319
2075
但在过去的 10 年,
06:38
But over the last decade or so,
121
386541
1765
搞清楚如何改变细胞命运
06:40
figuring盘算 out how to change更改 cell细胞 fate命运,
122
388330
3044
仍然是一个试错的过程。
06:43
it's still a process处理 of trial审讯 and error错误.
123
391398
2152
即使是在那些我们已经发现了
成功实验方法的情况下,
06:45
Even in cases where we've我们已经 uncovered裸露
successful成功 experimental试验 protocols协议,
124
393911
4508
它们仍旧低效,
06:50
they're still inefficient低效,
125
398443
1467
而且我们缺少关于
它们如何以及为何运作的基本理解。
06:51
and we lack缺乏 a fundamental基本的 understanding理解
of how and why they work.
126
399934
4238
如果你能摸清如何把一个干细胞
诱导为一个心脏细胞,
06:56
If you figured想通 out how to change更改
a stem cell细胞 into a heart cell细胞,
127
404650
3005
你依然不知道如何把一个干细胞
06:59
that hasn't有没有 got any way of telling告诉 you
how to change更改 a stem cell细胞
128
407679
3089
诱导为一个脑细胞。
07:02
into a brain cell细胞.
129
410792
1201
所以我们想要了解
07:04
So we wanted to understand理解
the biological生物 program程序
130
412633
2931
在 ES 细胞中运行的生物程序,
07:07
running赛跑 inside an embryonic胚胎 stem cell细胞,
131
415588
2447
而且,了解该生物系统中
所运行的计算
07:10
and understanding理解 the computation计算
performed执行 by a living活的 system系统
132
418059
3506
始于提出一个极为简单的问题:
07:13
starts启动 with asking
a devastatingly毁灭性的 simple简单 question:
133
421589
4253
这个系统到底需要做什么?
07:17
What is it that system系统 actually其实 has to do?
134
425866
3356
07:21
Now, computer电脑 science科学 actually其实
has a set of strategies策略
135
429838
2850
计算机科学实际上已有一套策略
来执行软件和硬件的功能。
07:24
for dealing交易 with what it is the software软件
and hardware硬件 are meant意味着 to do.
136
432712
3827
当你编写程序时,
你用代码编写了一个软件,
07:28
When you write a program程序,
you code a piece of software软件,
137
436563
2660
你希望这个软件能够正确运行,
07:31
you want that software软件 to run correctly正确地.
138
439247
2000
你希望它具备完善的功能与性能,
07:33
You want performance性能, functionality功能.
139
441271
1790
能防止错误,
07:35
You want to prevent避免 bugs虫子.
140
443085
1217
做到这些的成本很高。
07:36
They can cost成本 you a lot.
141
444326
1308
07:38
So when a developer开发人员 writes a program程序,
142
446168
1842
所以当一个开发者编写程序时,
他们能编写出一套技术规范。
07:40
they could write down
a set of specifications规格.
143
448034
2270
这些是你的程序应该做的“工作”。
07:42
These are what your program程序 should do.
144
450328
1871
或许它能比较两个数的大小,
07:44
Maybe it should compare比较
the size尺寸 of two numbers数字
145
452223
2268
或将数字进行正序排序。
07:46
or order订购 numbers数字 by increasing增加 size尺寸.
146
454515
1792
这样的技术存在:
允许我们自动检查
07:49
Technology技术 exists存在 that allows允许 us
automatically自动 to check
147
457037
4695
我们的代码是否符合技术规范,
07:53
whether是否 our specifications规格 are satisfied满意,
148
461756
2378
07:56
whether是否 that program程序
does what it should do.
149
464158
2633
程序是否在完成它的本职工作。
于是我们的想法很类似,
07:59
And so our idea理念 was that in the same相同 way,
150
467266
2856
实验观察值,也就是
我们在实验室中测量的东西,
08:02
experimental试验 observations意见,
things we measure测量 in the lab实验室,
151
470146
3068
符合生物编程本职工作中
怎样的技术规范?
08:05
they correspond对应 to specifications规格
of what the biological生物 program程序 should do.
152
473238
5033
所以我们只需要找到一个方法
08:10
So we just needed需要 to figure数字 out a way
153
478769
1876
来编译这个新型的技术规范。
08:12
to encode编码 this new type类型 of specification规范.
154
480669
3183
比方说,你在实验室忙活了很久,
你一直在测量基因,
08:16
So let's say you've been busy in the lab实验室
and you've been measuring测量 your genes基因
155
484594
3654
发现如果基因 A 是活跃的,
08:20
and you've found发现 that if Gene基因 A is active活性,
156
488272
2436
那么基因 B 或 C 也会看似活跃。
08:22
then Gene基因 B or Gene基因 C seems似乎 to be active活性.
157
490732
3388
如果我们能用一种逻辑语言,
就可以将这种观察
08:26
We can write that observation意见 down
as a mathematical数学的 expression表达
158
494678
3582
编写为一种数学表达:
08:30
if we can use the language语言 of logic逻辑:
159
498284
2373
08:33
If A, then B or C.
160
501125
2328
如果 A ,那么 B 或 C 。
这是一个非常简单的例子,
08:36
Now, this is a very simple简单 example, OK.
161
504242
2454
只是为了解释清楚我的意思。
08:38
It's just to illustrate说明 the point.
162
506720
1743
我们可以编译很多丰富的表达,
08:40
We can encode编码 truly rich丰富 expressions表达式
163
508487
2924
在多个不同的实验中,
随着时间的推移,这些表达可以捕捉
08:43
that actually其实 capture捕获 the behavior行为
of multiple genes基因 or proteins蛋白质 over time
164
511435
4153
08:47
across横过 multiple different不同 experiments实验.
165
515612
2536
多种基因或蛋白质的行为。
运用这种方法,
把我们的观察值
08:50
And so by translating翻译 our observations意见
166
518521
2626
编译为一种数学表达,
08:53
into mathematical数学的 expression表达 in this way,
167
521171
1993
现在有可能测试这些观察结果
是否可以从基因相互作用
08:55
it becomes possible可能 to test测试 whether是否
or not those observations意见 can emerge出现
168
523188
5098
09:00
from a program程序 of genetic遗传 interactions互动.
169
528310
3054
的程序中得到。
我们开发了一个工具
来实现这个目的。
09:04
And we developed发达 a tool工具 to do just this.
170
532063
2556
我们能用这个工具
将观察值编译为
09:06
We were able能够 to use this tool工具
to encode编码 observations意见
171
534643
2882
数学表达。
09:09
as mathematical数学的 expressions表达式,
172
537549
1407
09:10
and then that tool工具 would allow允许 us
to uncover揭露 the genetic遗传 program程序
173
538980
3610
该工具能让我们发现可以解释
所有原因的遗传程序。
09:14
that could explain说明 them all.
174
542614
1538
之后,我们运用这个方法
09:17
And we then apply应用 this approach途径
175
545481
2280
来揭示 ES 细胞中运行的遗传程序,
09:19
to uncover揭露 the genetic遗传 program程序
running赛跑 inside embryonic胚胎 stem cells细胞
176
547785
4083
来看看我们是否能理解
如何诱导未分化状态的细胞。
09:23
to see if we could understand理解
how to induce促使 that naïve已经 state.
177
551892
4189
这个工具实际上是建立在
09:28
And this tool工具 was actually其实 built内置
178
556105
1952
经常被部署在世界各地
用于传统的软件验证
09:30
on a solver求解 that's deployed部署
routinely常规 around the world世界
179
558081
2652
09:32
for conventional常规 software软件 verification验证.
180
560757
2269
的解算器上的。
我们从一套将近有 50 个
不同的技术规范开始,
09:35
So we started开始 with a set
of nearly几乎 50 different不同 specifications规格
181
563630
3691
这些是我们从对 ES 细胞的
实验观察值中得出的。
09:39
that we generated产生 from experimental试验
observations意见 of embryonic胚胎 stem cells细胞.
182
567345
4506
利用这个工具,
通过编译这些观察值,
09:43
And by encoding编码 these
observations意见 in this tool工具,
183
571875
2636
我们能够揭开第一个
09:46
we were able能够 to uncover揭露
the first molecular分子 program程序
184
574535
3185
能够解释所有分子的程序。
09:49
that could explain说明 all of them.
185
577744
1961
这本身听着是一种壮举,是吧?
09:52
Now, that's kind of a feat功绩
in and of itself本身, right?
186
580309
2513
将所有的观察值协调到一起,
09:54
Being存在 able能够 to reconcile调和
all of these different不同 observations意见
187
582846
2902
09:57
is not the kind of thing
you can do on the back of an envelope信封,
188
585772
3067
不是那种你可以
在信封背面做的事情,
即使你有一个很大的信封。
10:00
even if you have a really big envelope信封.
189
588863
2648
因为我们有着这样的理解,
10:04
Because we've我们已经 got
this kind of understanding理解,
190
592190
2158
我们能够再进一步。
10:06
we could go one step further进一步.
191
594372
1462
我们能够用这个程序
在尚未测试的条件下,
10:07
We could use this program程序 to predict预测
what this cell细胞 might威力 do
192
595858
3371
来预测这个细胞可能会做什么。
10:11
in conditions条件 we hadn't有没有 yet然而 tested测试.
193
599253
2176
我们能够在硅上探索该程序。
10:13
We could probe探测 the program程序 in silico电子.
194
601453
2401
所以我们行动了起来:
10:16
And so we did just that:
195
604735
1247
我们依据实验室检测值
生成了预测,
10:18
we generated产生 predictions预测
that we tested测试 in the lab实验室,
196
606006
3180
10:21
and we found发现 that this program程序
was highly高度 predictive预测.
197
609210
3032
并发现该程序非常具有可预测性。
它告诉我们如何能够
10:24
It told us how we could
accelerate加速 progress进展
198
612266
2625
加速细胞返回未分化状态的过程,
使之快速且有效。
10:26
back to the naïve已经 state
quickly很快 and efficiently有效率的.
199
614915
3060
它告诉我们
可以针对哪些基因进行操作,
10:29
It told us which哪一个 genes基因
to target目标 to do that,
200
617999
2570
又有哪些基因会阻碍这一过程。
10:32
which哪一个 genes基因 might威力 even
hinder阻碍 that process处理.
201
620593
2624
我们甚至发现了一个
能够预测基因开启顺序的程序。
10:35
We even found发现 the program程序 predicted预料到的
the order订购 in which哪一个 genes基因 would switch开关 on.
202
623241
4990
这个方法让我们得以
10:40
So this approach途径 really allowed允许 us
to uncover揭露 the dynamics动力学
203
628980
3140
10:44
of what the cells细胞 are doing.
204
632144
2402
揭秘细胞行为的动态。
我们开发的不只是一种
仅限于干细胞生物的方法。
10:47
What we've我们已经 developed发达, it's not a method方法
that's specific具体 to stem cell细胞 biology生物学.
205
635728
3642
相反,这能帮助我们理解
10:51
Rather, it allows允许 us to make sense
of the computation计算
206
639394
2684
在遗传相互作用的环境下
10:54
being存在 carried携带的 out by the cell细胞
207
642102
1685
10:55
in the context上下文 of genetic遗传 interactions互动.
208
643811
2831
细胞内在的计算程序。
所以这其实只是拼图中的一块。
10:58
So really, it's just one building建造 block.
209
646666
2288
该领域急需开发新方法
11:00
The field领域 urgently迫切 needs需求
to develop发展 new approaches方法
210
648978
2685
来更广泛地在不同层次上
11:03
to understand理解 biological生物
computation计算 more broadly宽广地
211
651687
2695
了解生物计算,
11:06
and at different不同 levels水平,
212
654406
1367
从 DNA 到细胞间的信息流。
11:07
from DNA脱氧核糖核酸 right through通过
to the flow of information信息 between之间 cells细胞.
213
655797
4129
只有这样的变革性理解
11:11
Only this kind of
transformative变革 understanding理解
214
659950
2797
才能够使我们以可预测和可靠
的方式利用生物学。
11:14
will enable启用 us to harness马具 biology生物学
in ways方法 that are predictable可预测 and reliable可靠.
215
662771
4986
但是对于编程生物学,
我们也将需要开发
11:21
But to program程序 biology生物学,
we will also need to develop发展
216
669029
3042
允许实验人员和计算科学家
11:24
the kinds of tools工具 and languages语言
217
672095
1995
11:26
that allow允许 both experimentalists实验者
and computational计算 scientists科学家们
218
674114
3408
使用的工具和语言
来设计生物函数,
11:29
to design设计 biological生物 function功能
219
677546
2497
并将这些设计编译成
细胞的机器代码,
11:32
and have those designs设计 compile down
to the machine code of the cell细胞,
220
680067
3505
也就是它的生物化学,
11:35
its biochemistry生物化学,
221
683596
1181
11:36
so that we could then
build建立 those structures结构.
222
684801
2484
这样我们就可以构建这些结构。
这就类似于一个
活的生物软件编译器,
11:39
Now, that's something akin类似的
to a living活的 software软件 compiler编译器,
223
687309
3673
我非常自豪能成为
11:43
and I'm proud骄傲 to be
part部分 of a team球队 at Microsoft微软
224
691006
2216
微软开发此类软件团队的一员。
11:45
that's working加工 to develop发展 one.
225
693246
1652
尽管,说这是一个
很大的挑战有点轻描淡写,
11:47
Though虽然 to say it's a grand盛大 challenge挑战
is kind of an understatement轻描淡写,
226
695366
3226
但如果能实现,
11:50
but if it's realized实现,
227
698616
1173
这将会成为
软件和湿件最后的桥梁。
11:51
it would be the final最后 bridge
between之间 software软件 and wetware湿件.
228
699813
3709
但更广泛地说,如果我们
能够将其转变为真正的跨学科领域,
11:57
More broadly宽广地, though虽然, programming程序设计 biology生物学
is only going to be possible可能
229
705006
3415
12:00
if we can transform转变 the field领域
into being存在 truly interdisciplinary跨学科.
230
708445
4279
编程生物学才会变成可能。
这需要我们搭建起
物理与生命科学的桥梁,
12:04
It needs需求 us to bridge
the physical物理 and the life sciences科学,
231
712748
2952
来自相关学术背景的科学家们
12:07
and scientists科学家们 from
each of these disciplines学科
232
715724
2267
需要能够利用共同语言进行合作,
12:10
need to be able能够 to work together一起
with common共同 languages语言
233
718015
2731
并分享共同的科学问题。
12:12
and to have shared共享 scientific科学 questions问题.
234
720770
2719
长远来看,值得记住的是:
12:16
In the long term术语, it's worth价值 remembering记忆
that many许多 of the giant巨人 software软件 companies公司
235
724757
3993
当我们第一次开始
在硅微芯片上编程时,
12:20
and the technology技术
that you and I work with every一切 day
236
728774
2492
几乎无法想象有一天会出现
12:23
could hardly几乎不 have been imagined想象
237
731290
1503
我们如今每天都需要打交道的
那些大型软件公司和技术。
12:24
at the time we first started开始
programming程序设计 on silicon microchips微芯片.
238
732817
3605
如果我们现在开始思考
12:28
And if we start开始 now to think about
the potential潜在 for technology技术
239
736446
3031
由计算生物学支持的科技潜能,
12:31
enabled启用 by computational计算 biology生物学,
240
739501
2426
我们将会看到为实现这一目标
12:33
we'll see some of the steps脚步
that we need to take along沿 the way
241
741951
2935
一路上需要做出的努力。
12:36
to make that a reality现实.
242
744910
1433
如今存在一种令人警醒的想法:
12:39
Now, there is the sobering发人深省 thought
that this kind of technology技术
243
747231
3082
这种科技可能会被滥用。
12:42
could be open打开 to misuse滥用.
244
750337
1777
如果我们愿意探讨
12:44
If we're willing愿意 to talk
about the potential潜在
245
752138
2163
编程免疫细胞的潜力,
12:46
for programming程序设计 immune免疫的 cells细胞,
246
754325
1436
我们也应该考虑到
改造后的细菌成功躲避
12:47
we should also be thinking思维
about the potential潜在 of bacteria
247
755785
3188
那些免疫细胞的可能。
12:50
engineered工程 to evade逃避 them.
248
758997
1661
可能有些人打算从事这方面的研究。
12:52
There might威力 be people willing愿意 to do that.
249
760682
2087
关于这个话题也存在
一个令人欣慰的想法——
12:55
Now, one reassuring令人欣慰 thought in this
250
763506
1722
科学家大概不这么认为——
12:57
is that -- well, less so
for the scientists科学家们 --
251
765252
2289
生物太脆弱,在工作中难以把控。
12:59
is that biology生物学 is
a fragile脆弱 thing to work with.
252
767565
3269
所以编程生物学不会
13:02
So programming程序设计 biology生物学
is not going to be something
253
770858
2412
进入你的生活。
13:05
you'll你会 be doing in your garden花园 shed.
254
773294
1848
但因为我们才刚起步,
13:07
But because we're at the outset开始 of this,
255
775642
2080
所以我们可以
大胆且谨慎的往前走。
13:09
we can move移动 forward前锋
with our eyes眼睛 wide open打开.
256
777746
2583
我们可以事先提出难题,
13:12
We can ask the difficult
questions问题 up front面前,
257
780353
2324
我们可以采取必要的保护措施,
13:14
we can put in place地点
the necessary必要 safeguards保障
258
782701
3040
同时,作为其中的一部分,
还需要思考我们的道德标准,
13:17
and, as part部分 of that,
we'll have to think about our ethics伦理.
259
785765
2797
我们将需要思考那些生物函数
13:20
We'll have to think about putting bounds界限
on the implementation履行
260
788586
3172
实行的界限。
13:23
of biological生物 function功能.
261
791782
1498
所以其中的生物伦理学研究
将被优先考虑。
13:25
So as part部分 of this, research研究 in bioethics生命伦理学
will have to be a priority优先.
262
793604
3715
在令人激动的科学创新中,
13:29
It can't be relegated降级 to second第二 place地点
263
797343
2407
这个话题不能屈居第二。
13:31
in the excitement激动
of scientific科学 innovation革新.
264
799774
2514
但我们这场旅行的最终目的地
13:35
But the ultimate最终 prize,
the ultimate最终 destination目的地 on this journey旅程,
265
803154
3474
将会是突破性的应用
以及突破性行业,
13:38
would be breakthrough突破 applications应用
and breakthrough突破 industries行业
266
806652
3444
从农业,医疗,到能源和材料,
13:42
in areas from agriculture农业 and medicine医学
to energy能源 and materials物料
267
810120
3444
甚至计算机技术本身。
13:45
and even computing计算 itself本身.
268
813588
2261
13:48
Imagine想像, one day we could be powering供电
the planet行星 sustainably可持续
269
816490
3148
试想,有一天,我们能
使用终极绿色能源
为地球提供可持续的动力,
13:51
on the ultimate最终 green绿色 energy能源
270
819662
1859
因为我们已经能够模仿植物
在千年前发现的东西:
13:53
if we could mimic模仿者 something
that plants植物 figured想通 out millennia千年 ago:
271
821545
3943
如何利用我们现有太阳能电池
13:57
how to harness马具 the sun's太阳 energy能源
with an efficiency效率 that is unparalleled空前的
272
825512
3771
无法比拟的效率来利用太阳能。
14:01
by our current当前 solar太阳能 cells细胞.
273
829307
1856
14:03
If we understood了解 that program程序
of quantum量子 interactions互动
274
831695
2601
如果我们能理解
让植物高效吸收太阳光的
14:06
that allow允许 plants植物 to absorb吸收
sunlight阳光 so efficiently有效率的,
275
834320
3264
量子相互作用的程序,
我们或许能将其编译为
能够为太阳能电池提供
14:09
we might威力 be able能够 to translate翻译 that
into building建造 synthetic合成的 DNA脱氧核糖核酸 circuits电路
276
837608
3944
14:13
that offer提供 the material材料
for better solar太阳能 cells细胞.
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841576
2913
更好材料的合成 DNA 电路。
现在有一些团队和科学家
正着手于解决这个课题的基本问题,
14:17
There are teams球队 and scientists科学家们 working加工
on the fundamentals基本面 of this right now,
278
845349
3693
如果这个课题能获得
足够的关注和正确的投资,
14:21
so perhaps也许 if it got the right attention注意
and the right investment投资,
279
849066
3243
在未来的 10 或 15 年内,
或许就有可能实现。
14:24
it could be realized实现 in 10 or 15 years年份.
280
852333
2280
我们正处在科技革新的开端。
14:27
So we are at the beginning开始
of a technological技术性 revolution革命.
281
855457
3197
了解这种古老的生物计算类型
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Understanding理解 this ancient type类型
of biological生物 computation计算
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859067
3221
是关键的第一步。
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is the critical危急 first step.
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862312
2132
如果我们能意识到这件事,
14:36
And if we can realize实现 this,
284
864468
1317
就将进入一个拥有
能够运行生物软件
14:37
we would enter输入 in the era时代
of an operating操作 system系统
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865809
2842
的操作系统的时代。
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that runs运行 living活的 software软件.
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868675
1905
非常感谢。
14:42
Thank you very much.
287
870604
1166
(掌声)
14:43
(Applause掌声)
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871794
2690
Translated by Jiasi Hao
Reviewed by psjmz mz

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ABOUT THE SPEAKER
Sara-Jane Dunn - Computational biologist
Sara-Jane Dunn is a scientist working at the interface between biology and computation, using mathematics and computational analysis to make sense of how living systems process information.

Why you should listen

Sara-Jane Dunn started her career as a mathematician, finding a niche in "mathematical biology" -- a field where mathematical models and simulations provide insights into the behavior and development of living systems. For Dunn, this research opened up new ways to explore old problems, from understanding how diseases spread to how cancer evolves. To this end, she created computational models of the gut that could be used to test hypotheses about the earliest stages of colorectal cancer.
 
At Microsoft Research, Dunn collaborates with experimenters in embryonic stem cell biology and seeks to uncover the biological program that governs how these unique cells are able to generate all of the different cell types of your adult body. This work could, in time, "unlock" biology and make cells programmable, which could fundamentally transform medicine, agriculture and even how we power the planet.

More profile about the speaker
Sara-Jane Dunn | Speaker | TED.com