A roadmap to end aging | Aubrey de Grey

629,743 views ・ 2007-01-16

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

المترجم: Ruba Homaidi المدقّق: Anwar Dafa-Alla
00:25
18 minutes is an absolutely brutal time limit,
0
25000
2000
لدينا ثمانية عشر دقيقة فقط!
00:27
so I'm going to dive straight in, right at the point
1
27000
2000
لذا سأدخل في الموضوع مباشرة
00:29
where I get this thing to work.
2
29000
2000
كيف يعمل هذا الشيء هنا...
00:31
Here we go. I'm going to talk about five different things.
3
31000
2000
فلنبدأ الآن. سأقسّم هذا الموضوع إلى خمسة عناوين رئيسية
00:33
I'm going to talk about why defeating aging is desirable.
4
33000
3000
أولاً: لماذا يودّ أحدنّا أن يتجنّب الشيخوخة؟
00:36
I'm going to talk about why we have to get our shit together,
5
36000
2000
ثانياً: لماذا أظنّ أنّه حان الوقت لنلاحظ أهمّية بذل بعض الجهد بهذا الصدد
00:38
and actually talk about this a bit more than we do.
6
38000
2000
وسأتحدّث بشكل مطوّلٍ نسبياً عن هذا الأمر...
00:40
I'm going to talk about feasibility as well, of course.
7
40000
2000
سأتحدّث عن جدوى هذا البحث... بالطبع
00:42
I'm going to talk about why we are so fatalistic
8
42000
2000
كما سأخبركم كيف أنّه ومع أنّنا متأكدون...
00:44
about doing anything about aging.
9
44000
2000
من أنّه لا يمكن عمل شيء بخصوص التقدّم في العمر...
00:46
And then I'm going spend perhaps the second half of the talk
10
46000
2000
إلّا أنّني سأمضي النّصف الأخير من هذا الحديث...
00:48
talking about, you know, how we might actually be able to prove that fatalism is wrong,
11
48000
5000
في بحث إمكانيّة تجنّب جعل التّقدّم في العمر يعني الهرم بالضّرورة...
00:53
namely, by actually doing something about it.
12
53000
2000
وذلك من خلال بذل بعض الجهد في هذا الصّدد
00:55
I'm going to do that in two steps.
13
55000
2000
وسأفصّل هذا الأمر على مرحلتين...
00:57
The first one I'm going to talk about is
14
57000
2000
في الجزء الأوّل سأتكلّم عن...
00:59
how to get from a relatively modest amount of life extension --
15
59000
3000
كيف يمكننا (نظرياً) إطالة العمر (البيولوجي)...
01:02
which I'm going to define as 30 years, applied to people
16
62000
3000
حوالي الثّلاثين عاماً...
01:05
who are already in middle-age when you start --
17
65000
2000
وذلك على اعتبار كون الشّخص في منتصف الخمسينيات... عندما نبدأ في العمل معه...
01:07
to a point which can genuinely be called defeating aging.
18
67000
3000
أمّا في الجزء الثّاني فأظهر لكم إمكانيّة أن نصل إلى حدّ إيقاف ما يدعى بالشّيخوخة تماماً!
01:10
Namely, essentially an elimination of the relationship between
19
70000
4000
أي ما معناه، إلغاء العلاقة ما بين
01:14
how old you are and how likely you are to die in the next year --
20
74000
2000
عمر الشّخص، وإمكانيّة وفاته
01:16
or indeed, to get sick in the first place.
21
76000
2000
أو بالأحرى... مرضه
01:18
And of course, the last thing I'm going to talk about
22
78000
2000
وإخيراً، بالطّبع
01:20
is how to reach that intermediate step,
23
80000
2000
سأتحدّث عن كيفية الوصول في البداية إلى مرحلة
01:22
that point of maybe 30 years life extension.
24
82000
3000
تمديد عمر الكائن (البيولوجي) حوالي الثّلاثين عاماً.
01:25
So I'm going to start with why we should.
25
85000
3000
سأبدأ الآن... بلماذا نريد تجنّب الهرم؟
01:28
Now, I want to ask a question.
26
88000
2000
دعوني أسأل سؤالاً...
01:30
Hands up: anyone in the audience who is in favor of malaria?
27
90000
3000
هل هناك شخص هنا يودّ أن يصاب بمرض الملاريا؟
01:33
That was easy. OK.
28
93000
1000
يبدو أنّ الجواب واضح... حسناً
01:34
OK. Hands up: anyone in the audience
29
94000
2000
سؤال آخر... هل يوجد أحد هنا
01:36
who's not sure whether malaria is a good thing or a bad thing?
30
96000
3000
ما يزال غير متأكّد من كون الإصابة بالملاريا شيءٌ سيء أم لا؟
01:39
OK. So we all think malaria is a bad thing.
31
99000
2000
حسناً إذاّ، الكل متفقٌ على أن الإصابة بالملاريا شيء سيّء!
01:41
That's very good news, because I thought that was what the answer would be.
32
101000
2000
جيدٌ جداُ، هذا ما كنت أرجوه!
01:43
Now the thing is, I would like to put it to you
33
103000
2000
والآن، ما أودّ الوصول إليه من هذا السؤال هو...
01:45
that the main reason why we think that malaria is a bad thing
34
105000
3000
أنّنا نعتبر الملاريا سيئة، لسبب رئيسي وهو..
01:48
is because of a characteristic of malaria that it shares with aging.
35
108000
4000
أنّها قاتلة، والفرق بينها وبين الشّيخوخة...
01:52
And here is that characteristic.
36
112000
3000
أنّها...
01:55
The only real difference is that aging kills considerably more people than malaria does.
37
115000
5000
تقتل عدداً أقلً بكثير، من الذين تقتلهم الشّيخوخة!
02:00
Now, I like in an audience, in Britain especially,
38
120000
2000
عندما أتحدّث إلى الجمهور (البريطاني تحديداً)
02:02
to talk about the comparison with foxhunting,
39
122000
2000
أحبّ أن أقارن الهرم بصيد الثّعالب
02:04
which is something that was banned after a long struggle,
40
124000
3000
وهي عادة تمّ منعها تماماً بعد عناء طويل...
02:07
by the government not very many months ago.
41
127000
3000
وذلك من قبل الحكومة البريطانية، ومنذ فترة ليست بالبعيدة...
02:10
I mean, I know I'm with a sympathetic audience here,
42
130000
2000
وحيث أنّي أعلم أنّ معي جمهوراً متعاطفاً هنا...
02:12
but, as we know, a lot of people are not entirely persuaded by this logic.
43
132000
3000
ولو أنّ العديد من الأشخاص لا يكترثون كثيراً لهذا المنطق
02:15
And this is actually a rather good comparison, it seems to me.
44
135000
3000
هذه المقارنة، تبدو منطقية بالنسبة إليّ
02:18
You know, a lot of people said, "Well, you know,
45
138000
2000
هناك من يقول: " تعرفون
02:20
city boys have no business telling us rural types what to do with our time.
46
140000
5000
أهل المدينة هؤلاء يحاولون فرض ما يجب علينا نحن الفلّاحون فعله في أوقات فراغنا!"
02:25
It's a traditional part of the way of life,
47
145000
2000
"هذا تقليد اعتدنا عليه،
02:27
and we should be allowed to carry on doing it.
48
147000
2000
ولا نريد تغييره"
02:29
It's ecologically sound; it stops the population explosion of foxes."
49
149000
3000
"إنّه فعلٌ لا يضرّ البيئة، ويحدّ من تكاثر الثعالب بأعداد كبيرة"
02:32
But ultimately, the government prevailed in the end,
50
152000
2000
في نهاية الأمر، استطاعت الحكومة فرض ما تريده
02:34
because the majority of the British public,
51
154000
1000
لأنّ غالبيّة الشّعب البريطاني
02:35
and certainly the majority of members of Parliament,
52
155000
2000
وبالتأكيد أيضاً، غالبيّة الأعضاء في البرلمان
02:37
came to the conclusion that it was really something
53
157000
2000
اتفقوا على أنّه أمر
02:39
that should not be tolerated in a civilized society.
54
159000
2000
غير مقبول في المجتمع المتحضّر
02:41
And I think that human aging shares
55
161000
1000
وأظنّ أنّ موضوع الهرم يشترك هنا
02:42
all of these characteristics in spades.
56
162000
2000
مع جميع الصّفات المذكورة .
02:45
What part of this do people not understand?
57
165000
2000
أليس هذا واضحاً
02:47
It's not just about life, of course --
58
167000
2000
الأمر لا يتعلًق فقط بالحياة...
02:49
(Laughter) --
59
169000
1000
(ضحك)
02:50
it's about healthy life, you know --
60
170000
3000
بل حياة صحيّة أيضاً
02:53
getting frail and miserable and dependent is no fun,
61
173000
3000
من منّا يريد أن يصبح ضعيفاً، تعيساً ومعتمداً على غيره
02:56
whether or not dying may be fun.
62
176000
2000
حتّى ولو أخرجنا الموت من هذه المعادلة تماماً
02:58
So really, this is how I would like to describe it.
63
178000
2000
هكذا أودّ أن أرى هذا الأمر
03:00
It's a global trance.
64
180000
2000
العالم ما زال في غفلة عنه
03:02
These are the sorts of unbelievable excuses
65
182000
2000
وهناك عدد لا حصر له من الحجج
03:04
that people give for aging.
66
184000
2000
التي يبرّر بها النّاس الشيخوخة.
03:06
And, I mean, OK, I'm not actually saying
67
186000
2000
ولا أقول هنا...
03:08
that these excuses are completely valueless.
68
188000
2000
أن جميع هذه الحجج بالية
03:10
There are some good points to be made here,
69
190000
2000
بل ربّما هناك بعض النقاط الجيّدة هنا
03:12
things that we ought to be thinking about, forward planning
70
192000
3000
أي ربّما أشياء يجب علينا أنّ نخطّط لها...
03:15
so that nothing goes too -- well, so that we minimize
71
195000
2000
حتّى لا تجري الأمور... أو لنخفف من...
03:17
the turbulence when we actually figure out how to fix aging.
72
197000
3000
الضجّة التي سنتسبّب بها عندما نستطيع حل مشكلة الشيخوخة.
03:20
But these are completely crazy, when you actually
73
200000
3000
هذا جنون بالفعل...
03:23
remember your sense of proportion.
74
203000
2000
أليست الأولويات هنا واضحة؟
03:25
You know, these are arguments; these are things that
75
205000
4000
هذه الحجج التي نضعها...
03:29
would be legitimate to be concerned about.
76
209000
2000
قد يبدو من المنطقي الالتفات إليها...
03:31
But the question is, are they so dangerous --
77
211000
3000
إلّا أنّها ليست من الخطورة بمكان...
03:34
these risks of doing something about aging --
78
214000
2000
حتّى تطغى على مخاطر الهرم...
03:36
that they outweigh the downside of doing the opposite,
79
216000
4000
وتتجاوز عن تجاهلنا...
03:40
namely, leaving aging as it is?
80
220000
2000
لموضوع مرض التّقدّم في العمر
03:42
Are these so bad that they outweigh
81
222000
2000
هل هذه الحجج بالفعل...
03:44
condemning 100,000 people a day to an unnecessarily early death?
82
224000
6000
تبرّر موت مائة ألف شخص يومياً بسبب الشّيخوخة
03:50
You know, if you haven't got an argument that's that strong,
83
230000
2000
بالتّالي إن لم تكن حجّتك بهذه القوّة..
03:52
then just don't waste my time, is what I say.
84
232000
3000
فلا داعي لأن تضيع وقتي في النّقاش...
03:55
(Laughter)
85
235000
1000
(ضحك)
03:56
Now, there is one argument
86
236000
1000
إلّا أنّ هنالك بالفعل حجّة...
03:57
that some people do think really is that strong, and here it is.
87
237000
2000
يعتقد البعض أنّها... قويّة...
03:59
People worry about overpopulation; they say,
88
239000
2000
الإنفجار السّكاني...يقولون،
04:01
"Well, if we fix aging, no one's going to die to speak of,
89
241000
2000
ما يقال هنا، أنّه إذا قدمنا حلاً لمشكلة الشيخوخة، فلن يموت أحد،
04:03
or at least the death toll is going to be much lower,
90
243000
3000
أو على الأقل، فإن ذلك
04:06
only from crossing St. Giles carelessly.
91
246000
2000
لن يكون بسبب التّقدم في العمر، وإنّما بسبب الحوادث على سبيل المثال...
04:08
And therefore, we're not going to be able to have many kids,
92
248000
2000
أي أنّه لن يمكننا أن ننجب العديد من الأطفال،
04:10
and kids are really important to most people."
93
250000
2000
والأطفال مهمّون لمعظم النّاس
04:12
And that's true.
94
252000
2000
وهذا صحيح...
04:14
And you know, a lot of people try to fudge this question,
95
254000
3000
وبعض النّاس يحاولون تجاوز هذا السّؤال،
04:17
and give answers like this.
96
257000
1000
وإعطاء تبريرات كهذه .
04:18
I don't agree with those answers. I think they basically don't work.
97
258000
3000
لست أوافق على هذه التّبريرات...
04:21
I think it's true, that we will face a dilemma in this respect.
98
261000
3000
أعتقد أنّ هذه قد تكون مشكلة بالفعل.
04:24
We will have to decide whether to have a low birth rate,
99
264000
4000
علينا أن نختار بين أن يكون هناك نسبة إنجاب أقل،
04:28
or a high death rate.
100
268000
2000
أو أن تكون هناك نسبة وفيّات أعلى...
04:30
A high death rate will, of course, arise from simply rejecting these therapies,
101
270000
3000
نسبة الوفيّات الأعلى هي نتيجة حتميّة بالطبع لرفض هذه التقنيّات العلاجيّة،
04:33
in favor of carrying on having a lot of kids.
102
273000
4000
وفي المقابل نواصل إنجاب أطفالٍ أكثر.
04:37
And, I say that that's fine --
103
277000
2000
وأقول أنا أنّ ذلك قد يكون جيّداً فعلاً.
04:39
the future of humanity is entitled to make that choice.
104
279000
3000
مستقبل البشريّة له الحقّ في الاختيار...
04:42
What's not fine is for us to make that choice on behalf of the future.
105
282000
4000
وليس مقبولاً أن نقوم نحن بالاختيار بدلاً عنهم.
04:46
If we vacillate, hesitate,
106
286000
2000
إذا تردّدنا،
04:48
and do not actually develop these therapies,
107
288000
3000
ولم نطوّر هذه التقنيّات،
04:51
then we are condemning a whole cohort of people --
108
291000
4000
فنحن نحرم عدداً كبيراً من النّاس،
04:55
who would have been young enough and healthy enough
109
295000
2000
الذّين قد يكونون في صحّة وشباب...
04:57
to benefit from those therapies, but will not be,
110
297000
2000
مما يجعل من الممكن لهم أن يستفيدوا من هذه التقنيّات، ولن يحدث ذلك،
04:59
because we haven't developed them as quickly as we could --
111
299000
2000
حيث لم نسعى إلى تطوير هذه التّقنيّات بالسّرعة المناسبة
05:01
we'll be denying those people an indefinite life span,
112
301000
2000
سنحرم هؤلاء النّاس عمراً مديداً،
05:03
and I consider that that is immoral.
113
303000
2000
وأنا أعتبر ذلك عملاً لا أخلاقياً.
05:05
That's my answer to the overpopulation question.
114
305000
3000
وهذه هي إجابتي لمسألة الإنفجار السكّاني.
05:08
Right. So the next thing is,
115
308000
2000
حسناً، وبالتّالي
05:10
now why should we get a little bit more active on this?
116
310000
2000
ألا يجب أن ننشط قليلاً في هذا المجال الآن؟
05:12
And the fundamental answer is that
117
312000
2000
والجواب المهم هنا هو...
05:14
the pro-aging trance is not as dumb as it looks.
118
314000
3000
هذه الفكرة ليست بالغباء الذي تبدو عليه...
05:17
It's actually a sensible way of coping with the inevitability of aging.
119
317000
4000
إنّها طريقة منطقيّة للتّعامل مع التّقدّم بالعمر،
05:21
Aging is ghastly, but it's inevitable, so, you know,
120
321000
4000
إنّ التّقدّم في العمر شيء مروّع، إلا إنّه أيضاً شيء لا نستطيع تفاديه ،
05:25
we've got to find some way to put it out of our minds,
121
325000
2000
يجب أن نجد طريقة لإراحة أنفسنا من هذا الأمر،
05:27
and it's rational to do anything that we might want to do, to do that.
122
327000
4000
وبالتّالي، من المنطقي أننا قد نرغب في فعل شئ لذلك.
05:31
Like, for example, making up these ridiculous reasons
123
331000
3000
على سبيل المثال، نقوم باختراع مثل هذه الأسباب الواهية...
05:34
why aging is actually a good thing after all.
124
334000
2000
الّتي تحاول جعل التّقدّم في السّن يبدو جيّداً
05:36
But of course, that only works when we have both of these components.
125
336000
4000
إلا أنّنا الآن...
05:40
And as soon as the inevitability bit becomes a little bit unclear --
126
340000
3000
نلاحظ أنّ الجزء المتعلّق بعدم إمكانيّة تفادي الهرم... لم يعد دقيقاً تماماً...
05:43
and we might be in range of doing something about aging --
127
343000
2000
بالتّالي قد نصبح الآن على عجل لفعل شيء بهذا الخصوص...
05:45
this becomes part of the problem.
128
345000
2000
وقد يصبح هذا جزء من المشكلة...
05:47
This pro-aging trance is what stops us from agitating about these things.
129
347000
4000
هذه الغفوة التي نتكلّم عنها، هي ما يمنع هذا التّوتّر.
05:51
And that's why we have to really talk about this a lot --
130
351000
4000
لذا علينا التّحدّث في هذا الأمر أكثر قليلاً...
05:55
evangelize, I will go so far as to say, quite a lot --
131
355000
2000
إلى حد التّبشير به...
05:57
in order to get people's attention, and make people realize
132
357000
3000
لننبّه النّاس إليه، ونجعلهم يلاحظون،
06:00
that they are in a trance in this regard.
133
360000
2000
غفلتهم عنه.
06:02
So that's all I'm going to say about that.
134
362000
2000
هذا كل ما سأقوله بهذا الصّدد
06:04
I'm now going to talk about feasibility.
135
364000
3000
سأتكلّم الآن عن قابلية التنفيذ (الجدوى من هذا الأمر)
06:07
And the fundamental reason, I think, why we feel that aging is inevitable
136
367000
4000
والشّيء الأساسي هنا، على ما أظن، لاعتقادنا أن الهرم شيء لا يمكن تجنّبه...
06:11
is summed up in a definition of aging that I'm giving here.
137
371000
3000
يتلخص في تعريف الهرم على أنّه...
06:14
A very simple definition.
138
374000
1000
ببساطة...
06:15
Aging is a side effect of being alive in the first place,
139
375000
3000
نتيجة حتميّة... للحياة...
06:18
which is to say, metabolism.
140
378000
2000
أي نتيجة حتميّة لعملية البناء والهدم (الأيض) في الجسم...
06:20
This is not a completely tautological statement;
141
380000
3000
وهذه الجملة ليست هنا لغاية الكلام فقط...
06:23
it's a reasonable statement.
142
383000
1000
هي جملة منطقية...
06:24
Aging is basically a process that happens to inanimate objects like cars,
143
384000
4000
القدم (أو التّقدّم في العمر) شيء يحدث للجمادات كالسّيارات مثلاً،
06:28
and it also happens to us,
144
388000
2000
ويحدث لنا أيضاً،
06:30
despite the fact that we have a lot of clever self-repair mechanisms,
145
390000
3000
على الرّغم من أن أجسادنا لديها العديد من الآليات الذكيّة... التي تساعدها على اصلاح نفسها...
06:33
because those self-repair mechanisms are not perfect.
146
393000
2000
إلّاأنّ هذه الآليات ليست كاملة تماماً...
06:35
So basically, metabolism, which is defined as
147
395000
2000
فعمليّة الأيض (الهدم والبناء في أجسادنا)...
06:37
basically everything that keeps us alive from one day to the next,
148
397000
3000
أي العمليّة التي تبقينا على قيد الحياة...
06:40
has side effects.
149
400000
2000
لديها مشاكل جانبيّة...
06:42
Those side effects accumulate and eventually cause pathology.
150
402000
2000
مخلّفّات، تتراكم لتؤدي إلى المرض.
06:44
That's a fine definition. So we can put it this way:
151
404000
2000
هذا هو التّعريف،
06:46
we can say that, you know, we have this chain of events.
152
406000
2000
نستطيع القول... أن لدينا سلسلة من الأحداث..
06:48
And there are really two games in town,
153
408000
2000
وهناك مدرستين للتعامل معها حتّى الآن...
06:50
according to most people, with regard to postponing aging.
154
410000
3000
لتأخير الهرم...
06:53
They're what I'm calling here the "gerontology approach" and the "geriatrics approach."
155
413000
4000
علم الشّيخوخة، وطبّ الشّيخوخة...
06:57
The geriatrician will intervene late in the day,
156
417000
2000
الطّب عادة ما يتدخّل في مراحل متأخّرة...
06:59
when pathology is becoming evident,
157
419000
2000
عندما يصبح المرض واضحاً...
07:01
and the geriatrician will try and hold back the sands of time,
158
421000
3000
ويحاول الطبيب هنا أن ينقذ ما يمكن إنقاذه..
07:04
and stop the accumulation of side effects
159
424000
3000
والتخفيف من حدّة نتائج تراكم "المخلّفات"...
07:07
from causing the pathology quite so soon.
160
427000
2000
وحدوث المرض... قبل أوانه...
07:09
Of course, it's a very short-term-ist strategy; it's a losing battle,
161
429000
3000
بالطبع... هذه استراتيجية قصيرة المدى... وخاسرة..
07:12
because the things that are causing the pathology
162
432000
3000
لأن ما يؤدّي إلى المرض بالفعل...
07:15
are becoming more abundant as time goes on.
163
435000
2000
يزداد مع الزمن...
07:17
The gerontology approach looks much more promising on the surface,
164
437000
4000
أمّا علم الشّيخوخة، فيبدو وكأنّه يعد بأمور أفضل...
07:21
because, you know, prevention is better than cure.
165
441000
3000
فكما يقال الوقاية أفضل من العلاج..
07:24
But unfortunately the thing is that we don't understand metabolism very well.
166
444000
3000
لكن للأسف، فنحن لا نفهم عمليّة الأيض جيّداً إلى الآن...
07:27
In fact, we have a pitifully poor understanding of how organisms work --
167
447000
3000
ولدينا فهم بسيط نسبياً لطبيعة عمل الكائنات الحيّة...
07:30
even cells we're not really too good on yet.
168
450000
2000
حتّى فهمنا للخلايا... ما يزال محدوداً
07:32
We've discovered things like, for example,
169
452000
2000
بعض الأمور تم اكتشافها...
07:34
RNA interference only a few years ago,
170
454000
3000
منذ بضع سنوات فقط...كالتدخّل الجيني مثلاً
07:37
and this is a really fundamental component of how cells work.
171
457000
2000
وهذه الأمور أساسية لفهم آلية عمل الخلايا...
07:39
Basically, gerontology is a fine approach in the end,
172
459000
3000
ببساطة، علم الشّيخوخة مدخل جيّد...
07:42
but it is not an approach whose time has come
173
462000
2000
إلّا أنّه لم يثبت مع الزّمن...
07:44
when we're talking about intervention.
174
464000
2000
نحن نتكلّم عن التّدخّل...
07:46
So then, what do we do about that?
175
466000
3000
بالتّالي، ما الّذي نفعله بهذا الخصوص...
07:49
I mean, that's a fine logic, that sounds pretty convincing,
176
469000
2000
أعني هنا... هذا يبدو منطقياً...ويبدو مقنعاً...
07:51
pretty ironclad, doesn't it?
177
471000
2000
منطق محكم تماماً... أليس كذلك؟
07:53
But it isn't.
178
473000
2000
إلّا أنّ ذلك غير صحيح...
07:55
Before I tell you why it isn't, I'm going to go a little bit
179
475000
3000
قبل أن أقول لماذا... سأنتقل هنا أوّلاً...
07:58
into what I'm calling step two.
180
478000
2000
لما أسمّيه... الخطوة الثّانية...
08:00
Just suppose, as I said, that we do acquire --
181
480000
4000
دعنا نقول هنا أنّنا توصّلنا فعلاً...
08:04
let's say we do it today for the sake of argument --
182
484000
2000
فقط الآن لغايات هذا النّقاش...
08:06
the ability to confer 30 extra years of healthy life
183
486000
4000
لو أنّ لدينا الآن... القدرة على منح 30 عاماً من الصّحّة...
08:10
on people who are already in middle age, let's say 55.
184
490000
3000
لأشخاص في منتصف العمر (لنقل أنّهم في عمر ال55)..
08:13
I'm going to call that "robust human rejuvenation." OK.
185
493000
3000
سأسمّي ذلك "عمليّة تجديد القوّة والشّباب"
08:16
What would that actually mean
186
496000
1000
ماذا سيعني ذلك...
08:17
for how long people of various ages today --
187
497000
3000
إلى متى سيكون النّاس اليوم... في مختلف الأعمار
08:20
or equivalently, of various ages at the time that these therapies arrive --
188
500000
3000
أو لنقل، في أعمار مختلفة مع وصول هذه التّقنيّات...
08:24
would actually live?
189
504000
1000
إلى متى سيعيش هؤلاء النّاس بالفعل...
08:26
In order to answer that question -- you might think it's simple,
190
506000
2000
قد تعتبرون أنّ الإجابة على هذا السّؤال بسيطة...
08:28
but it's not simple.
191
508000
1000
لكنّها ليست بتلك البساطة
08:29
We can't just say, "Well, if they're young enough to benefit from these therapies,
192
509000
3000
لا يمكننا أن نقول... أنّه لو كنّا فعلاً في عمر يتيح لنا الاستفادة من هذه التّقنيّات الطّبيّة...
08:32
then they'll live 30 years longer."
193
512000
1000
فسيزداد متوسّط العمر لدينا 30 عاماً..
08:33
That's the wrong answer.
194
513000
2000
هذا جواب خاطئ...
08:35
And the reason it's the wrong answer is because of progress.
195
515000
2000
والسبب هو أنّ ذلك يعتمد على التّطوّر...
08:37
There are two sorts of technological progress really,
196
517000
2000
هنالك نوعين من التّطوّر التّقني هنا فعلاً...
08:39
for this purpose.
197
519000
1000
لهذه الغاية..
08:40
There are fundamental, major breakthroughs,
198
520000
3000
هنالك تطوّرات جوهريّة...
08:43
and there are incremental refinements of those breakthroughs.
199
523000
4000
وهنالك تحسينات عليها...
08:47
Now, they differ a great deal
200
527000
2000
وهذه التّقنيّات تختلف بشكل أساسي...
08:49
in terms of the predictability of time frames.
201
529000
3000
في قدرتنا على توقّعها...
08:52
Fundamental breakthroughs:
202
532000
1000
فالتّطوّرات الجوهريّة...
08:53
very hard to predict how long it's going to take
203
533000
2000
لا يمكن التّنبؤ...
08:55
to make a fundamental breakthrough.
204
535000
1000
بإمكانيّة وزمن حدوثها...
08:56
It was a very long time ago that we decided that flying would be fun,
205
536000
3000
فمنذ زمن بعيد جدّاً كنّا نحلم بالطّيران
08:59
and it took us until 1903 to actually work out how to do it.
206
539000
3000
ولم نتمكّن من ذلك حتّى عام 1903
09:02
But after that, things were pretty steady and pretty uniform.
207
542000
4000
إلّا أنّه وبعد ذلك أصبحت التطوّرات أكثر استقراراً وانتظاماً
09:06
I think this is a reasonable sequence of events that happened
208
546000
3000
باعتقادي... هذا التطوّر منطقي ..
09:09
in the progression of the technology of powered flight.
209
549000
4000
في تطوّر تكنولوجيا الطّيران...
09:13
We can think, really, that each one is sort of
210
553000
4000
نستطيع القول فعلاً... أن كل تطوّر...
09:17
beyond the imagination of the inventor of the previous one, if you like.
211
557000
3000
يتجاوز خيال المخترع الّذي سبقه...
09:20
The incremental advances have added up to something
212
560000
4000
التّطوّر التدريجي أوصلنا إلى...
09:24
which is not incremental anymore.
213
564000
2000
تطوّر ضخم...
09:26
This is the sort of thing you see after a fundamental breakthrough.
214
566000
3000
نراه عادة عندما نتوصّل إلى تطوّر جوهري...
09:29
And you see it in all sorts of technologies.
215
569000
2000
ونرى ذلك في جميع مجالات التكنولوجيا...
09:31
Computers: you can look at a more or less parallel time line,
216
571000
3000
في علوم الكمبيوتر، نرى شيئاً مماثلاً...
09:34
happening of course a bit later.
217
574000
1000
يحدث في زمن مختلف قليلاً...
09:35
You can look at medical care. I mean, hygiene, vaccines, antibiotics --
218
575000
3000
أنظروا إلى مجالات الرّعاية الصّحيّة. أعني التّعقيم، اللّقاحات، المضادات الحيويّة
09:38
you know, the same sort of time frame.
219
578000
2000
لاحظوا الفترات الزمنيّة المتقاربة
09:40
So I think that actually step two, that I called a step a moment ago,
220
580000
4000
إذاً ما أسميته منذ قليل بالخطوة التّاليّة...
09:44
isn't a step at all.
221
584000
1000
ليست "خطوة"...
09:45
That in fact, the people who are young enough
222
585000
3000
إنّما الأشخاص الّذين سيكونون في عمر مناسب...
09:48
to benefit from these first therapies
223
588000
2000
للإستفادة من هذه التقنيّات الطّبيّة...
09:50
that give this moderate amount of life extension,
224
590000
2000
والّتي تعطي لهذه الإطالة "البيولوجيّة" للعمر...
09:52
even though those people are already middle-aged when the therapies arrive,
225
592000
4000
حتّى في حال كون الّذين سيستفيدون منها وقتها في منتصف العمر...
09:56
will be at some sort of cusp.
226
596000
2000
هؤلاء سيكونون في الطّليعة...
09:58
They will mostly survive long enough to receive improved treatments
227
598000
4000
وفي الغالب سيكون بامكانهم الاستفادة من التطوّر التقنيّ اللّاحق...
10:02
that will give them a further 30 or maybe 50 years.
228
602000
2000
والّذي قد يعطيهم 30 إلى 50 سنة أخرى...
10:04
In other words, they will be staying ahead of the game.
229
604000
3000
أي سيعطيهم ذلك الفرصة... ليلحقوا بالتطوّر
10:07
The therapies will be improving faster than
230
607000
3000
في التقنيّات...
10:10
the remaining imperfections in the therapies are catching up with us.
231
610000
4000
حيث أنّ مشاكل هذه التقنيّات تحلّ بالتّدريج...
10:14
This is a very important point for me to get across.
232
614000
2000
هذا ما أودّ أن ألفت انتباهكم إليه...
10:16
Because, you know, most people, when they hear
233
616000
2000
لأنّه وكما تعلمون، فإنّ معظم النّاس، عندما يسمعون
10:18
that I predict that a lot of people alive today are going to live to 1,000 or more,
234
618000
5000
أنّني أتنبّأ بأنّ غالبيّة البشر الّذين يسكنون الأرض الآن سيعيشون 1000 سنة
10:23
they think that I'm saying that we're going to invent therapies in the next few decades
235
623000
4000
يظنّون أنّنا سنخترع هذه التّقنيّات الجديدة في العقود القادمة...
10:27
that are so thoroughly eliminating aging
236
627000
3000
وأنّ هذه التّقنيّات ستقضي على الهرم...
10:30
that those therapies will let us live to 1,000 or more.
237
630000
3000
وتسمح لنا بالعيش ل1000 عام وأكثر...
10:33
I'm not saying that at all.
238
633000
2000
لست أقول ذلك بتاتاً...
10:35
I'm saying that the rate of improvement of those therapies
239
635000
2000
إنّني أقول أنّ نسبة تطوّر هذه التّقنيّات...
10:37
will be enough.
240
637000
1000
ستكون كافية...
10:38
They'll never be perfect, but we'll be able to fix the things
241
638000
3000
لن تكون كاملة، ولكن ستمكننا من إصلاح بعض الأمور..
10:41
that 200-year-olds die of, before we have any 200-year-olds.
242
641000
3000
التي تؤدي إلى وفاة الأشخاص في عمر ال200، قبل أن يصل النّاس إلى هذا العمر...
10:44
And the same for 300 and 400 and so on.
243
644000
2000
وكذلك الأمر بالنّسبة إلى الأشخاص في عمر ال300 وال400 عام وهكذا...
10:46
I decided to give this a little name,
244
646000
3000
أعطي ذلك مصطلح...
10:49
which is "longevity escape velocity."
245
649000
1000
"التسارع في إطالة العمر"
10:51
(Laughter)
246
651000
2000
(ضحك)
10:53
Well, it seems to get the point across.
247
653000
3000
جيد، يبدو أنّ الصّورة وصلت
10:56
So, these trajectories here are basically how we would expect people to live,
248
656000
5000
هذه المسارات هنا عبارة عن توقّعات العمر التي سيعيشها الناس،
11:01
in terms of remaining life expectancy,
249
661000
2000
بالنّظر إلى العمر البيولوجي...
11:03
as measured by their health,
250
663000
2000
الّذي يقاس بصحّة الأشخاص...
11:05
for given ages that they were at the time that these therapies arrive.
251
665000
3000
في العمر الذي يكون عليه الشّخص، عندما يتم الوصول إلى هذه التطوّرات التقنيّة الطبيّة
11:08
If you're already 100, or even if you're 80 --
252
668000
2000
إذا كنت في سن ال100 أو حتّى في 80 من العمر
11:10
and an average 80-year-old,
253
670000
2000
وكنت كما متوسّط الأشخاص في ال80 من العمر
11:12
we probably can't do a lot for you with these therapies,
254
672000
2000
لن نتمكّن في الغالب أن نعمل شيئاً لك باستخدام هذه التّقنيّات
11:14
because you're too close to death's door
255
674000
2000
لأنّك أقرب ما يكون... إلى النّهاية..
11:16
for the really initial, experimental therapies to be good enough for you.
256
676000
4000
حيث، يجب أن تكون قادراً على تحمّل التّقنيّات الأولية
11:20
You won't be able to withstand them.
257
680000
1000
لتتمكّن من الاستفادة منها...
11:21
But if you're only 50, then there's a chance
258
681000
2000
ولكن، إذا كنت في ال50 من العمر، فلديك الفرصة...
11:23
that you might be able to pull out of the dive and, you know --
259
683000
3000
بالخروج بأمان، تعرفون--
11:26
(Laughter) --
260
686000
1000
(ضحك)
11:27
eventually get through this
261
687000
3000
وتخطّي هذا الأمر
11:30
and start becoming biologically younger in a meaningful sense,
262
690000
3000
حيث يصبح عمرك البيولوجي أقلّ بالفعل...
11:33
in terms of your youthfulness, both physical and mental,
263
693000
2000
بمعايير الشّباب الجسدي والعقلي...
11:35
and in terms of your risk of death from age-related causes.
264
695000
2000
وفي احتمالية مخاطر الوفاة من الموت من أسباب لها علاقة بالعمر
11:37
And of course, if you're a bit younger than that,
265
697000
2000
وبالطبع.. إذا كنت أصغر من ذلك...
11:39
then you're never really even going
266
699000
2000
لن تصبح أبداً...
11:41
to get near to being fragile enough to die of age-related causes.
267
701000
3000
ضعيفاً بما فيه الكفاية، حتّى تموت من أسباب لها علاقة بالتّقدّم في العمر
11:44
So this is a genuine conclusion that I come to, that the first 150-year-old --
268
704000
5000
لذا فأنا أتوصّل إلى نتيجة حقيقية هنا... وهي أنّ أوّل شخص يصل إلى عمر ال150 سنة
11:49
we don't know how old that person is today,
269
709000
2000
لا نعرف كم هو عمر هذا الشّخص الآن،
11:51
because we don't know how long it's going to take
270
711000
2000
لأنّنا لا نعرف المدّة التي يتطلّبها..
11:53
to get these first-generation therapies.
271
713000
2000
تطوّر أولى التّقنيّات في هذا المجال...
11:55
But irrespective of that age,
272
715000
2000
لكن بغض النّظر عن عمره
11:57
I'm claiming that the first person to live to 1,000 --
273
717000
4000
ما أدّعيه هو، أن أوّل شخص يعيش إلى سن ال1000 عام
12:01
subject of course, to, you know, global catastrophes --
274
721000
3000
طبعاً بدون اعتبار تدخّل الكوارث الكونية
12:04
is actually, probably, only about 10 years younger than the first 150-year-old.
275
724000
4000
سيكون أصغر فقط بعشرة أعوام من أوّل شخص عمره 150 سنة
12:08
And that's quite a thought.
276
728000
2000
وهذه فكرة مهمّة
12:10
Alright, so finally I'm going to spend the rest of the talk,
277
730000
3000
حسناً، سأتحدّث
12:13
my last seven-and-a-half minutes, on step one;
278
733000
3000
في الدقائق السبعة والنصف الأخيرة هنا،عن الخطوة الأولية على هذا الطريق،
12:16
namely, how do we actually get to this moderate amount of life extension
279
736000
5000
وهي كيف نصل إلى هذه التقنية الأوليّة في إطالة العمر البيولوجي،
12:21
that will allow us to get to escape velocity?
280
741000
3000
والّتي ستسمح لنا بتجاوز التّسارع...
12:24
And in order to do that, I need to talk about mice a little bit.
281
744000
4000
لنفهم ذلك، سأتحدّث عن الفئران هنا قليلاً
12:28
I have a corresponding milestone to robust human rejuvenation.
282
748000
3000
هناك شيء يشبه هنا ما سمّيته لكم سابقاً ب"عملية تجديدالشّباب والقوّة"
12:31
I'm calling it "robust mouse rejuvenation," not very imaginatively.
283
751000
3000
أسمّيها هنا "عمليّة تجديد الشّباب والقوّة للفئران"
12:34
And this is what it is.
284
754000
2000
وهذا ما سوف نتوصّل إليه
12:36
I say we're going to take a long-lived strain of mouse,
285
756000
2000
ناخذ هنا فصيلة فئران تعيش طويلاً،
12:38
which basically means mice that live about three years on average.
286
758000
3000
أي بمعدّل ثلاث سنوات
12:41
We do exactly nothing to them until they're already two years old.
287
761000
3000
لا نفعل معهم شيئاً حتّى عمر السنتين
12:44
And then we do a whole bunch of stuff to them,
288
764000
2000
ثمّ نقوم بإجراء التّقنيّات المختلفة،
12:46
and with those therapies, we get them to live,
289
766000
2000
وبذلك نطيل عمرهم إلى
12:48
on average, to their fifth birthday.
290
768000
2000
ما معدّله خمس سنوات
12:50
So, in other words, we add two years --
291
770000
2000
أي نضيف سنتين إلى معدّل حياتها
12:52
we treble their remaining lifespan,
292
772000
2000
ثلاثة أضعاف ما تبقّى من عمرها الأصلي
12:54
starting from the point that we started the therapies.
293
774000
2000
منذ بدأنا عليها تطبيق التّقنيّات
12:56
The question then is, what would that actually mean for the time frame
294
776000
3000
السؤال هنا الآن، ماذا سيعني ذلك بالنسبة
12:59
until we get to the milestone I talked about earlier for humans?
295
779000
3000
للوقت اللازم لهذا الأمر نفسه بالنسبة للبشر
13:02
Which we can now, as I've explained,
296
782000
2000
والّذي نستطيع، كما أوضحت سابقاً
13:04
equivalently call either robust human rejuvenation or longevity escape velocity.
297
784000
4000
أن نطلق عليه، "تجديد القوّة والشّباب" أو "التسارع في إطالة العمر"
13:08
Secondly, what does it mean for the public's perception
298
788000
3000
ثانياً، ماذا يعني ذلك بالنّسبة لما نقوله...
13:11
of how long it's going to take for us to get to those things,
299
791000
2000
عن المدّة التي يتطلّبها الوصول لما تحدّثنا عنه هنا،
13:13
starting from the time we get the mice?
300
793000
2000
من النّقطة الّتي نصل فيها إلى ما تحدّثنا عنه بالنّسبة للفئران؟
13:15
And thirdly, the question is, what will it do
301
795000
2000
وثالثاً، ما الّذي سوف تفعله هذه التّقنيّات،
13:17
to actually how much people want it?
302
797000
1000
وكم من النّاس يريد ذلك فعلاً
13:19
And it seems to me that the first question
303
799000
2000
ويبدو لي هنا هو أنّ أوّل سؤال سألناه
13:21
is entirely a biology question,
304
801000
1000
سؤال علمي محض
13:22
and it's extremely hard to answer.
305
802000
2000
ومن الصّعوبة بمكان، أن نجيب عليه
13:24
One has to be very speculative,
306
804000
2000
سيكون ذلك غير دقيق...
13:26
and many of my colleagues would say that we should not do this speculation,
307
806000
3000
والعديد من زملائي يتفق على أنّنا لا يجب أن نطلق مثل هذه التكهنات
13:29
that we should simply keep our counsel until we know more.
308
809000
4000
حتى نكون متأكدين منها
13:33
I say that's nonsense.
309
813000
1000
برأيي هذا هراء
13:34
I say we absolutely are irresponsible if we stay silent on this.
310
814000
3000
ما أظنّه أنا، أنّ الصمت هنا، لا ينم عن شعور بالمسؤوليّة
13:37
We need to give our best guess as to the time frame,
311
817000
3000
يجب أن نعطي أقرب تخمين ممكن في ظل المعلومات المتوفرة
13:40
in order to give people a sense of proportion
312
820000
3000
لنعطي النّاس خيارات
13:43
so that they can assess their priorities.
313
823000
2000
لتقييم أولويّاتها
13:45
So, I say that we have a 50/50 chance
314
825000
3000
أقول هناك احتماليّة متساوية في الوصول إلى
13:48
of reaching this RHR milestone,
315
828000
2000
أوّل مرحلة، أي "عمليّة تجديد القوّة والشّباب"
13:50
robust human rejuvenation, within 15 years from the point
316
830000
3000
في خلال 15 عام من النّقطة
13:53
that we get to robust mouse rejuvenation.
317
833000
2000
التي نصل فيها إلى "عمليّة تجديد القوّة والشّباب في الفئران"
13:55
15 years from the robust mouse.
318
835000
3000
15 سنة بعد الفأر المتجدّد
13:58
The public's perception will probably be somewhat better than that.
319
838000
3000
سيكون الرأي العام أفضل من الآن
14:01
The public tends to underestimate how difficult scientific things are.
320
841000
2000
حيث أن النّاس لا يعرفون تماماً درجة تعقيد التطوّرات العلميّة
14:03
So they'll probably think it's five years away.
321
843000
2000
لذا فهم يظنّون أنّها قد تطوّر خلال خمسة أعوام
14:05
They'll be wrong, but that actually won't matter too much.
322
845000
2000
ومع أنّهم سيكونون مخطئيين، لن يكون هذا الأمر مهما
14:07
And finally, of course, I think it's fair to say
323
847000
3000
في النّهاية، بالطّبع، أعتقد أنّه من الإنصاف القول...
14:10
that a large part of the reason why the public is so ambivalent about aging now
324
850000
4000
أن السّبب وراء كون النّاس، لديها آراء متناقضة حول التّقدّم في العمر حتّى الآن،
14:14
is the global trance I spoke about earlier, the coping strategy.
325
854000
2000
هي الغفوة الّتي تحدّثت عنها سابقاً، وهي طريقة للتأقلم مع ما نظنّه واقعاً محتوماً
14:16
That will be history at this point,
326
856000
2000
سيكون ذلك أمراً منسياً حينها
14:18
because it will no longer be possible to believe that aging is inevitable in humans,
327
858000
3000
لأنّ التقدّم في السن، لن يعود أمراً حتميّاً كما هو الاعتقاد السّائد الآن
14:21
since it's been postponed so very effectively in mice.
328
861000
3000
حيث يتمّ تأجيله بشكل ملموس في الفئران
14:24
So we're likely to end up with a very strong change in people's attitudes,
329
864000
4000
لذا فسنرى أيضاً تغييراً ملحوظاً في مواقف النّاس تجاهه
14:28
and of course that has enormous implications.
330
868000
2000
وبالطبع سيكون لذلك نتائج كبيرة
14:31
So in order to tell you now how we're going to get these mice,
331
871000
2000
وحتّى أستطيع إيضاح كيفيّة الوصول إلى النّتائج الإيجابيّة للتجارب على الفئران
14:34
I'm going to add a little bit to my description of aging.
332
874000
2000
سأشرح أكثر، عن ما أعنيه بالتّقدّم في السّن أو الهرم
14:36
I'm going to use this word "damage"
333
876000
2000
سأستخدم هنا كلمة "التّلف"
14:38
to denote these intermediate things that are caused by metabolism
334
878000
4000
للدّلالة على ما تسبّبه عمليّة الأيض
14:42
and that eventually cause pathology.
335
882000
2000
والّذي يؤدي في النّهاية إلى المرض
14:44
Because the critical thing about this
336
884000
2000
لأن الشّيئ المهم هنا
14:46
is that even though the damage only eventually causes pathology,
337
886000
2000
أنّه لأن هذا التّلف يسبّب المرض مع الوقت فقط
14:48
the damage itself is caused ongoing-ly throughout life, starting before we're born.
338
888000
5000
فالتّلف نفسه يبدأ بالحدوث طوال حياة الإنسان، وحتّى قبل أن يولد
14:53
But it is not part of metabolism itself.
339
893000
3000
إلّا أنّ التّلف ليس جزءاً من عمليّة الأيض نفسها
14:56
And this turns out to be useful.
340
896000
1000
وهذا يبدو مفيداً
14:57
Because we can re-draw our original diagram this way.
341
897000
3000
حيث نستطيع إعادة رسم النّموذج الأصلي هكذا
15:00
We can say that, fundamentally, the difference between gerontology and geriatrics
342
900000
3000
نستطيع القول هنا، أن الفرق الأساسي بين علم الشّيخوخة، وطب الشّيخوخة
15:03
is that gerontology tries to inhibit the rate
343
903000
2000
هو أنّ علم الشّيخوخة، يحاول إحباط
15:05
at which metabolism lays down this damage.
344
905000
2000
النّسبة الّتي تؤدي فيها عمليّة الأيض إلى "التّلف"
15:07
And I'm going to explain exactly what damage is
345
907000
2000
وسأشرح الآن ما أعنيه ب"التلف"
15:09
in concrete biological terms in a moment.
346
909000
2000
في المصطلح "الأحيائي"
15:12
And geriatricians try to hold back the sands of time
347
912000
2000
بينما يحاول طب الشّيخوخة، كسب الوقت
15:14
by stopping the damage converting into pathology.
348
914000
2000
من خلال إيقاف عمليّة تحوّل "التّلف" إلى "مرض"
15:16
And the reason it's a losing battle
349
916000
2000
والسّبب في كون هذه معارك خاسرة
15:18
is because the damage is continuing to accumulate.
350
918000
2000
هي لأن "التّلف" يتراكم
15:20
So there's a third approach, if we look at it this way.
351
920000
3000
لذا فهنالك طريقة ثالثة، إذا نظرنا إلى الأمر
15:23
We can call it the "engineering approach,"
352
923000
2000
بمنظور هندسي
15:25
and I claim that the engineering approach is within range.
353
925000
3000
وأنا أدّعي الآن أن هذا المنظور قريب
15:28
The engineering approach does not intervene in any processes.
354
928000
3000
فبالمنظور الهندسي، نحن لن نحاول إيقاف أي عمليّة من هذه العمليات
15:31
It does not intervene in this process or this one.
355
931000
2000
لا الأولى ولا الثًانية
15:33
And that's good because it means that it's not a losing battle,
356
933000
3000
وهذا جيّد حيث أنّنا لن نخوض معارك خاسرة
15:36
and it's something that we are within range of being able to do,
357
936000
3000
وهي شيئ نقارب على الوصول إليه
15:39
because it doesn't involve improving on evolution.
358
939000
3000
لأنّها لا تحاول أن تتدخّل في التّطوّر الطبيعي للكائنات الحيّة...
15:42
The engineering approach simply says,
359
942000
2000
إلّا أنّ المنظور الهندسي يرى ببساطة،
15:44
"Let's go and periodically repair all of these various types of damage --
360
944000
4000
"دعنا نذهب ونصلح جميع أنواع الضّرر الحاصل"
15:48
not necessarily repair them completely, but repair them quite a lot,
361
948000
4000
ليس تماماً، ولكن بدرجة كافية
15:52
so that we keep the level of damage down below the threshold
362
952000
3000
لنبقي "التّلف" أقلّ من نسبة معيّنة
15:55
that must exist, that causes it to be pathogenic."
363
955000
3000
هذه النّسبة الّتي تجعل "التّلف" يتحوّل إلى مرض
15:58
We know that this threshold exists,
364
958000
2000
نحن نعلم أنّ هذه النّسبة محدّدة فعلاً
16:00
because we don't get age-related diseases until we're in middle age,
365
960000
3000
لأنّنا لا نصاب بأمراض ترتبط بالعمر، حتّى نصل إلى منتصف العمر
16:03
even though the damage has been accumulating since before we were born.
366
963000
3000
مع أنّ "التّلف" يبدأ بالتّراكم فعلاً من قبل أن نولد
16:06
Why do I say that we're in range? Well, this is basically it.
367
966000
4000
ولماذا أعتبر أنّنا اقتربنا من الّذي نريد الوصول إليه؟ أنظروا هنا...
16:10
The point about this slide is actually the bottom.
368
970000
3000
الفكرة من هذه الشّريحة الظّاهرة على الشّاشة هي في نهايتها
16:13
If we try to say which bits of metabolism are important for aging,
369
973000
3000
حيث لو حاولنا أن ندرج جميع الأسباب المؤدية إلى الهرم والّتي تتعلّق بعمليّة الأيض
16:16
we will be here all night, because basically all of metabolism
370
976000
3000
سيأخذنا الأمر كلّ الليل، لأن كلّ عمليّات الأيض...
16:19
is important for aging in one way or another.
371
979000
2000
تؤثّر في الهرم بشكل أو آخر
16:21
This list is just for illustration; it is incomplete.
372
981000
2000
والقائمة الظّاهرة على الشّاشة،هي فقط لغاية التّوضيح، وليست كاملة (على الشّاشة: يظهر تحت كلمة الأيض، ما يبدو أنّه عدد لا نهائي من الأسباب)
16:24
The list on the right is also incomplete.
373
984000
2000
كذلك القائمة على الجهة اليسرى غير كاملة
16:26
It's a list of types of pathology that are age-related,
374
986000
3000
إنّها قائمة بالأمراض المتعلّقة بالتّقدّم في العمر(عدد كبير من الأسباب)
16:29
and it's just an incomplete list.
375
989000
2000
وهي أيضاً غير كاملة
16:31
But I would like to claim to you that this list in the middle is actually complete --
376
991000
3000
إلّا أنّني أدّعي هنا أنّ القائمة الّتي في الوسط كاملة
16:34
this is the list of types of thing that qualify as damage,
377
994000
3000
هذه قائمة بأنواع الأشياء الّتي نعتبرها "تلف"
16:37
side effects of metabolism that cause pathology in the end,
378
997000
3000
الأعراض الجانبيّة لعمليّة الأيض الّتي تؤدّي إلى المرض
16:40
or that might cause pathology.
379
1000000
2000
أو يمكن أن تؤدّي إلى المرض
16:42
And there are only seven of them.
380
1002000
3000
ولا يوجد غير سبعة منها
16:45
They're categories of things, of course, but there's only seven of them.
381
1005000
3000
سبعة تصنيفات
16:48
Cell loss, mutations in chromosomes, mutations in the mitochondria and so on.
382
1008000
5000
خسارة الخلايا، تحوّلات في الكروموسومات، تشوّهات في الميتوكندريا...إلخ
16:53
First of all, I'd like to give you an argument for why that list is complete.
383
1013000
5000
أولاً، أريد توضيح السّبب وراء اعتبار هذه القائمة كاملة
16:58
Of course one can make a biological argument.
384
1018000
2000
نستطيع إعطاء تبرير "أحيائي"
17:00
One can say, "OK, what are we made of?"
385
1020000
2000
فنقول، حسناً، ما الّذي تتكوّن منه أجسادنا
17:02
We're made of cells and stuff between cells.
386
1022000
2000
من الخلايا وما بين الخلايا
17:04
What can damage accumulate in?
387
1024000
3000
أين يمكن أن يتراكم "التّلف"
17:07
The answer is: long-lived molecules,
388
1027000
2000
الجواب، في الخلايا طويلة العمر
17:09
because if a short-lived molecule undergoes damage, but then the molecule is destroyed --
389
1029000
3000
حيث لو حدث تلف في الخلايا قصيرة العمر، فستنتهي
17:12
like by a protein being destroyed by proteolysis -- then the damage is gone, too.
390
1032000
4000
كما هو الحال عندما يحدث التحلّل البروتيني في الخلايا... فالتّلف سينتهي معها أيضاً
17:16
It's got to be long-lived molecules.
391
1036000
2000
لذا فلا بد أن يحدث هذا في الجزيئات الطويلة العمر
17:18
So, these seven things were all under discussion in gerontology a long time ago
392
1038000
3000
جميع هذه الأسباب تمّت دراستها في علم الشّيخوخة منذ زمن بعيد
17:21
and that is pretty good news, because it means that,
393
1041000
4000
وهذا شيء جيّد، حيث يعني أنّه ومع أنّنا
17:25
you know, we've come a long way in biology in these 20 years,
394
1045000
2000
نعلم أكثر الآن في علوم الأحياء،
17:27
so the fact that we haven't extended this list
395
1047000
2000
ومع ذلك لم نجد أي أسباب إضافية، على هذه القائمة
17:29
is a pretty good indication that there's no extension to be done.
396
1049000
3000
ممّا يؤكّد أكثر عدم احتمالية وجود أسباب أخرى..
17:33
However, it's better than that; we actually know how to fix them all,
397
1053000
2000
والأفضل من ذلك، فنحن نعرف كيف نصلح جميع هذه الأشياء...
17:35
in mice, in principle -- and what I mean by in principle is,
398
1055000
3000
في الفئران... نظريّاً... وأعني نظريّاً،
17:38
we probably can actually implement these fixes within a decade.
399
1058000
3000
بأنّنا يمكن أن نبدأ بتطبيق هذه النّظريّات خلال العقد القادم...
17:41
Some of them are partially implemented already, the ones at the top.
400
1061000
4000
بعضها قد تمّ تطبيقه بالفعل... وهي الّتي تظهر في أوّل القائمة...
17:45
I haven't got time to go through them at all, but
401
1065000
3000
ليس هناك متّسع من الوقت لأتحدّث عنهم كلّهم...
17:48
my conclusion is that, if we can actually get suitable funding for this,
402
1068000
4000
بالملخّص، لو أمكننا الحصول على تمويل كافٍ
17:52
then we can probably develop robust mouse rejuvenation in only 10 years,
403
1072000
4000
سنتمكّن من الوصول إلى "تجديد القوّة والشّباب" خلال عشر سنوات من الآن
17:56
but we do need to get serious about it.
404
1076000
3000
ولكن علينا أن نأخذ الأمر على محمل الجد
17:59
We do need to really start trying.
405
1079000
1000
علينا أن نبدأ بالمحاولة
18:01
So of course, there are some biologists in the audience,
406
1081000
3000
بالطبع لدينا علماء أحياء في هذا الجمهور
18:04
and I want to give some answers to some of the questions that you may have.
407
1084000
3000
وأودّ إعطاء بعض الإجابات للأسئلة الّتي لديكم...
18:07
You may have been dissatisfied with this talk,
408
1087000
2000
قد لا يكون هذا الحديث مرضياً تماماً بالنّسبة إليكم،
18:09
but fundamentally you have to go and read this stuff.
409
1089000
2000
ولكن عليكم الذّهاب والقراءة عن هذا الموضوع،
18:11
I've published a great deal on this;
410
1091000
2000
لقد كتبت العديد من الأبحاث حوله...
18:13
I cite the experimental work on which my optimism is based,
411
1093000
3000
وأستشهد بالكثير من التجارب العمليّة التي تبرّر نظرتي المتفائلة حول هذا الأمر...
18:16
and there's quite a lot of detail there.
412
1096000
2000
وهناك الكثير من التفاصيل الأخرى هناك...
18:18
The detail is what makes me confident
413
1098000
2000
هذه التفاصيل... هي ما يجعلني واثقاً
18:20
of my rather aggressive time frames that I'm predicting here.
414
1100000
2000
من الأزمنة القصيرة الّتي أتنبّأ بها هنا...
18:22
So if you think that I'm wrong,
415
1102000
2000
فأذا كنتم تظنّون أنّني على خطأ
18:24
you'd better damn well go and find out why you think I'm wrong.
416
1104000
3000
فعليكم أن تذهبوا وتبحثوا هذا الأمر جيداً أوّلاً
18:28
And of course the main thing is that you shouldn't trust people
417
1108000
3000
والأهم من ذلك ألّا تثقوا...
18:31
who call themselves gerontologists because,
418
1111000
2000
بمن يطلقون على أنفسهم لقب علماء الشّيخوخة
18:33
as with any radical departure from previous thinking within a particular field,
419
1113000
4000
حيث كما هو الحال، في أي تغيير جذري في الفكر العلمي في أي مجال
18:37
you know, you expect people in the mainstream to be a bit resistant
420
1117000
4000
فإنّ هناك الكثير من المقاومة بين النّاس الّذين يمثّلون التّيار التّقليدي
18:41
and not really to take it seriously.
421
1121000
2000
حيث لا يأخذون هذه الأمور على محمل الجد
18:43
So, you know, you've got to actually do your homework,
422
1123000
2000
لذا فعليكم أن تقوموا بواجبكم...
18:45
in order to understand whether this is true.
423
1125000
1000
لتتأكدوا إن كان هذا الأمر حقيقيّاً أم لا
18:46
And we'll just end with a few things.
424
1126000
2000
وسأنهي الآن ببضعة أشياء
18:48
One thing is, you know, you'll be hearing from a guy in the next session
425
1128000
3000
أوّلاً، تعلمون أنّكم ستستمعون من شخص ما في المحاضرة التّالية
18:51
who said some time ago that he could sequence the human genome in half no time,
426
1131000
4000
الّذي قال في الماضي أنّه يستطيع أن يجد التسلسل الجيني للإنسان
18:55
and everyone said, "Well, it's obviously impossible."
427
1135000
2000
وقال الجميع "أن هذا هراء"
18:57
And you know what happened.
428
1137000
1000
وتعلمون ماذا حدث
18:58
So, you know, this does happen.
429
1138000
4000
إنّ هذه الأمور تحدث
19:02
We have various strategies -- there's the Methuselah Mouse Prize,
430
1142000
2000
لدينا استراتيجيات متعدّدة بهذا الخصوص... كهذه الجائزة
19:04
which is basically an incentive to innovate,
431
1144000
3000
وهي حوافز للإبتكار
19:07
and to do what you think is going to work,
432
1147000
3000
وللوصول إلى ما تظنّ أنّه يمكن الوصول إليه
19:10
and you get money for it if you win.
433
1150000
2000
وستحصل على المال إذا ربحت فيها (1.5 مليون دولاراً للأبحاث).
19:13
There's a proposal to actually put together an institute.
434
1153000
3000
هنالك عرض لبناء معهد
19:16
This is what's going to take a bit of money.
435
1156000
2000
وهو ما سيكلّف بعض المال
19:18
But, I mean, look -- how long does it take to spend that on the war in Iraq?
436
1158000
3000
ولكن... دعنا نرى... كم من الوقت يتطلّب إنفاق هذا المال على حرب في العراق؟
19:21
Not very long. OK.
437
1161000
1000
ليس وقتاً طويلاً... حسناً إذن...
19:22
(Laughter)
438
1162000
1000
(ضحك)
19:23
It's got to be philanthropic, because profits distract biotech,
439
1163000
3000
عليه أن يعتمد على التّبرّعات لأن البحث عن الربح يفسد العلم...
19:26
but it's basically got a 90 percent chance, I think, of succeeding in this.
440
1166000
4000
ولكن لدينا هنا احتمالية 90% للوصول إلى نتائج مرضية
19:30
And I think we know how to do it. And I'll stop there.
441
1170000
3000
وأظنّ أنّنا نعلم تماماً كيف نحصل عليها، وسأتوقّف هنا.
19:33
Thank you.
442
1173000
1000
شكراً
19:34
(Applause)
443
1174000
5000
(تصفيق)
19:39
Chris Anderson: OK. I don't know if there's going to be any questions
444
1179000
3000
كريس أندرسون: حسناً، لست أدري إن كان هنالك أسئلة
19:42
but I thought I would give people the chance.
445
1182000
2000
ولكنّي أريد إعطاء النّاس الفرصة
19:44
Audience: Since you've been talking about aging and trying to defeat it,
446
1184000
4000
الجمهور: كنت تتكلّم عن التّقدّم في العمر وكيفيّة تجاوزه،
19:48
why is it that you make yourself appear like an old man?
447
1188000
4000
فلماذا تحاول أن تبدو كرجل عجوز
19:52
(Laughter)
448
1192000
4000
(ضحك)
19:56
AG: Because I am an old man. I am actually 158.
449
1196000
3000
أد: لأنّني كذلك بالفعل. عمري 158 عاماً
19:59
(Laughter)
450
1199000
1000
(ضحك)
20:00
(Applause)
451
1200000
3000
(تصفيق)
20:03
Audience: Species on this planet have evolved with immune systems
452
1203000
4000
الجمهور: الكائنات الحيّة على هذا الكوكب تطوّرت بجهاز مناعي
20:07
to fight off all the diseases so that individuals live long enough to procreate.
453
1207000
4000
يقاوم الأمراض، حتى يستطيع بعضها أن يبقى على قيد الحياة ليتكاثر...
20:11
However, as far as I know, all the species have evolved to actually die,
454
1211000
5000
إلّا أن جميعها تطوّر من أجل أن ينتهي إلى أجل...
20:16
so when cells divide, the telomerase get shorter, and eventually species die.
455
1216000
5000
فعندما تنقسم الخليّة، يصبح ال"تيلوميراز" أقصر، وينتهي الكائن إلى الموت
20:21
So, why does -- evolution has -- seems to have selected against immortality,
456
1221000
5000
فلماذا باعتقادك، كان التطوّر الطبيعي، مخالفاً للأبديّة...
20:26
when it is so advantageous, or is evolution just incomplete?
457
1226000
4000
إذا كان هذا مفيداً إلى هذه الدّرجة، أو أنّك تريد القول أنّ التطوّر الطبيعي للكائنات غير كامل...
20:30
AG: Brilliant. Thank you for asking a question
458
1230000
2000
أد: رائع، شكراً على هذا السؤال
20:32
that I can answer with an uncontroversial answer.
459
1232000
2000
وسأجيب عليه بجواب لا يثير الجدل
20:34
I'm going to tell you the genuine mainstream answer to your question,
460
1234000
3000
سأخبرك ما رأي الغالبيّة العظمى في الجواب على هذا السؤال
20:37
which I happen to agree with,
461
1237000
2000
والّذي أتّفق معهم عليه
20:39
which is that, no, aging is not a product of selection, evolution;
462
1239000
3000
وهو أنّ التّقدّم في العمر، ليس نتاج الاختيار الطّبيعي للكائنات
20:42
[aging] is simply a product of evolutionary neglect.
463
1242000
2000
التّطوّر الطبيعي هو ببساطة عبارة عن إهمال بعض العناصر...
20:45
In other words, we have aging because it's hard work not to have aging;
464
1245000
5000
أي أنّنا اخترنا الهرم لأنّه الخيار الأسهل...
20:50
you need more genetic pathways, more sophistication in your genes
465
1250000
2000
تحتاج إلى ممرّات جينيّة أكثر، إلى رقيّ أعلى في جيناتك...
20:52
in order to age more slowly,
466
1252000
2000
حتى تهرم بشكل أبطأ
20:54
and that carries on being true the longer you push it out.
467
1254000
3000
ويستمرّ ذلك هو كلّما أخّرته...
20:57
So, to the extent that evolution doesn't matter,
468
1257000
5000
لذا، فلا يهم فعلاً...
21:02
doesn't care whether genes are passed on by individuals,
469
1262000
2000
حيث الاختيار الطّبيعي للجينات الّتي يتم تمريرها للأجيال...
21:04
living a long time or by procreation,
470
1264000
2000
الّتي تعيش لفترة أطول، أو تتكاثر
21:07
there's a certain amount of modulation of that,
471
1267000
2000
هناك تعديل ضمني معيّن...
21:09
which is why different species have different lifespans,
472
1269000
3000
وهذا هو السّبب وراء كون الكائنات المختلفة، لديها دورة حياة مختلفة أيضاً
21:12
but that's why there are no immortal species.
473
1272000
2000
لذا فلا يوجد كائنات خالدة
21:15
CA: The genes don't care but we do?
474
1275000
2000
ك أ: الجينات لا يهمّها ذلك ولكن نحن يهمّنا؟
21:17
AG: That's right.
475
1277000
1000
أد: بالضبط
21:19
Audience: Hello. I read somewhere that in the last 20 years,
476
1279000
5000
الجمهور: مرحباً، قرأت في مكان ما، أنّه في ال20 سنة الماضية،
21:24
the average lifespan of basically anyone on the planet has grown by 10 years.
477
1284000
5000
ازداد متوسّط الأعمار 10 سنوات
21:29
If I project that, that would make me think
478
1289000
3000
إذا فكّرت في كيفيّة التّغيير على المستقبل
21:32
that I would live until 120 if I don't crash on my motorbike.
479
1292000
4000
بنفس النّسبة، سأعيش إلى عمر ال120 إذا لم أعمل حادثاً على درّاجتي النّاريّة
21:37
That means that I'm one of your subjects to become a 1,000-year-old?
480
1297000
5000
هذا يعني أنّني يمكن أن أكون أحد الأشخاص الأشخاص الّذين قد يصلون إلى عمر ال1000 سنة في عيّنتك
21:42
AG: If you lose a bit of weight.
481
1302000
1000
أد:إذا خسرت بعض الوزن
21:44
(Laughter)
482
1304000
3000
(ضحك)
21:47
Your numbers are a bit out.
483
1307000
3000
بعض أرقامك غير دقيقة
21:50
The standard numbers are that lifespans
484
1310000
3000
الأرقام المجرّدة هنا هي
21:53
have been growing at between one and two years per decade.
485
1313000
3000
أنّ متوسط الأعمار يتزايد بين السّنة والسّنتين في كل عقد
21:56
So, it's not quite as good as you might think, you might hope.
486
1316000
3000
لذا فالأمر ليس كما تعتقد بالضبط، ولكن يمكنك أن تحلم.
22:00
But I intend to move it up to one year per year as soon as possible.
487
1320000
2000
ولكنّني أنوي زيادتها إلى سنة في كل سنة بأسرع ما يمكن
22:03
Audience: I was told that many of the brain cells we have as adults
488
1323000
3000
الجمهور: لقد قيل لي أن الكثير من الخلايا الّتي في دماغي البالغ
22:06
are actually in the human embryo,
489
1326000
1000
هي نفسها في دماغ الجنين
22:08
and that the brain cells last 80 years or so.
490
1328000
2000
والشّخص في عمر ال80
22:10
If that is indeed true,
491
1330000
2000
إذا كان هذا صحيحاً
22:12
biologically are there implications in the world of rejuvenation?
492
1332000
3000
فهل يؤثّر ذلك على إعادة تأهيل الدّماغ
22:15
If there are cells in my body that live all 80 years,
493
1335000
3000
إذا كان هناك خلايا في جسدي تعيش 80 سنة
22:18
as opposed to a typical, you know, couple of months?
494
1338000
2000
في مقابل، بضعة أشهر؟
22:20
AG: There are technical implications certainly.
495
1340000
2000
أد: هناك تأثيرات تقنيّة طبعاً
22:22
Basically what we need to do is replace cells
496
1342000
3000
ما نحتاج إلى فعله هنا هو تغيير الخلايا
22:26
in those few areas of the brain that lose cells at a respectable rate,
497
1346000
3000
في مناطق الدّماغ الّتي تخسر خلاياها بشكل كبير
22:29
especially neurons, but we don't want to replace them
498
1349000
3000
وخصوصاً النيورونات، ولكننّا لا نريد أن نفعل ذلك
22:32
any faster than that -- or not much faster anyway,
499
1352000
2000
أسرع من ذلك، أو بشكل أسرع بكثير في جميع الأحوال
22:34
because replacing them too fast would degrade cognitive function.
500
1354000
4000
لأن تبديلهم بشكل سريع سيعيق عمليّة الإدراك
22:38
What I said about there being no non-aging species earlier on
501
1358000
3000
ما قلته بشأن عدم وجود كائنات لا تهرم من قبل
22:41
was a little bit of an oversimplification.
502
1361000
2000
كان يحاول تبسيط الأمور
22:43
There are species that have no aging -- Hydra for example --
503
1363000
4000
بعض الكائنات لا تهرم بالفعل ـ الهيدرا مثلاًـ
22:47
but they do it by not having a nervous system --
504
1367000
2000
ولكنّها تفعل ذلك حيث لا تملك جهازاً عصبيّاً
22:49
and not having any tissues in fact that rely for their function
505
1369000
2000
ولا أنسجة تعتمد عليها...
22:51
on very long-lived cells.
506
1371000
2000
في الخلايا طويلة العمر
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7