How to read the genome and build a human being | Riccardo Sabatini

Translator: Maria Panayotova Reviewer: Irina Lilova

For the next 16 minutes, I'm going to take you on a journey

През следващите 16 минути ще ви отведа на приключение,

that is probably the biggest dream of humanity:

представляващо може би най-голямата мечта на човечеството:

to understand the code of life.

да разбера кода на живота.

За мен всичко започна преди много, много години,

So for me, everything started many, many years ago

when I met the first 3D printer.

когато се сблъсках с първия 3D принтер.

The concept was fascinating.

Идеята беше пленителна.

A 3D printer needs three elements:

3D принтерът се нуждае от три елемента:

a bit of information, some raw material, some energy,

малко информация, суровина и енергия

and it can produce any object that was not there before.

и може да изработи какъвто и да е предмет, който не е бил налице преди.

I was doing physics, I was coming back home

Занимавах се с физика, прибирах се към дома ми

and I realized that I actually always knew a 3D printer.

и осъзнах, че всъщност винаги съм познавал един 3D принтер.

И всеки го познава.

And everyone does.

It was my mom.

Това е майка ми.

(Laughter)

(Смях)

My mom takes three elements:

Майка ми взима три елемента:

малко информация, която в случая е между баща ми и майка ми;

a bit of information, which is between my father and my mom in this case,

суровина и енергия в една и съща среда - това е храната,

raw elements and energy in the same media, that is food,

and after several months, produces me.

и след няколко месеца произвежда мен.

And I was not existent before.

А аз не съществувах преди.

So apart from the shock of my mom discovering that she was a 3D printer,

Освен че майка ми беше шокирана, когато откри, че е 3D принтер,

I immediately got mesmerized by that piece,

аз веднага бях хипнотизиран от този елемент,

the first one, the information.

първия, информацията.

What amount of information does it take

Колко информация е нужна,

to build and assemble a human?

за да се направи и сглоби човек?

Is it much? Is it little?

Много ли е? Малко ли е?

How many thumb drives can you fill?

Колко флашки могат да бъдат запълнени?

Е, аз следвах физика в началото

Well, I was studying physics at the beginning

and I took this approximation of a human as a gigantic Lego piece.

и приех човека за сравним с гигантско Лего блокче.

So, imagine that the building blocks are little atoms

Представете си, че градивните елементи са малки атоми

и тук има водород, тук – въглерод, тук – азот.

and there is a hydrogen here, a carbon here, a nitrogen here.

So in the first approximation,

Значи според това първо сравнение,

if I can list the number of atoms that compose a human being,

ако мога да изброя броя на атомите, съставящи човека,

I can build it.

мога да го построя.

Можете да направите някои сметки

Now, you can run some numbers

and that happens to be quite an astonishing number.

и това се оказва удивително число.

So the number of atoms,

Броят на атомите,

the file that I will save in my thumb drive to assemble a little baby,

файлът, който ще запаметя на флашката си, за да сглобя малко бебе,

всъщност ще напълни цял Титаник от флашки,

will actually fill an entire Titanic of thumb drives --

multiplied 2,000 times.

умножено по 2 000.

This is the miracle of life.

Това е чудото на живота.

Every time you see from now on a pregnant lady,

Отсега нататък всеки път, щом видите бременна жена,

тя сглобява най-голямото количество информация,

she's assembling the biggest amount of information

that you will ever encounter.

което някога ще срещнете.

Забравете за големите масиви от данни, забравете за всичко, което сте чували.

Forget big data, forget anything you heard of.

This is the biggest amount of information that exists.

Това е най-голямото съществуващо количество информация.

(Applause)

(Аплодисменти)

But nature, fortunately, is much smarter than a young physicist,

Но за щастие природата е много по-умна от млад физик

and in four billion years, managed to pack this information

и за четири милиарда години е успяла да побере тази информация

in a small crystal we call DNA.

в малък кристал, който наричаме ДНК.

We met it for the first time in 1950 when Rosalind Franklin,

Срещаме го за първи път през 1950 г., когато Розалинд Франклин,

an amazing scientist, a woman,

страхотен учен, жена,

took a picture of it.

го заснема.

But it took us more than 40 years to finally poke inside a human cell,

Но ни отнема повече от 40 години най-после да влезем в човешката клетка,

да извадим този кристал,

take out this crystal,

unroll it, and read it for the first time.

да го разгънем и да го разчетем за първи път.

The code comes out to be a fairly simple alphabet,

Кодът се оказа сравнително лесна азбука

four letters: A, T, C and G.

от четири букви: А,Т, Ц и Г.

And to build a human, you need three billion of them.

И за да направите човек, ви трябват три милиарда от тях.

Three billion.

Три милиарда.

Колко са три милиарда?

How many are three billion?

It doesn't really make any sense as a number, right?

Не значи нищо като число, нали?

So I was thinking how I could explain myself better

Така че се чудех как по-добре да ви обясня

about how big and enormous this code is.

колко наистина огромен е този код.

But there is -- I mean, I'm going to have some help,

Но има... имам предвид, че ще ми помогнат

and the best person to help me introduce the code

и най-подходящият човек, който може да ми помогне да представя кода

е всъщност първият човек, който го е секвенирал – д-р Крег Вентър.

is actually the first man to sequence it, Dr. Craig Venter.

So welcome onstage, Dr. Craig Venter.

Така че посрещнете на сцената д-р Крег Вентър.

(Applause)

(Аплодисменти)

Not the man in the flesh,

Не човекът от плът и кръв,

but for the first time in history,

а за първи път в историята

this is the genome of a specific human,

това е геномът на даден човек

printed page-by-page, letter-by-letter:

принтиран страница по страница, буква по буква

262 000 страници информация

262,000 pages of information,

450 килограма, изпратени от САЩ за Канада,

450 kilograms, shipped from the United States to Canada

thanks to Bruno Bowden, Lulu.com, a start-up, did everything.

благодарение на Бруно Боудън и стартъпът Lulu.com, те направиха всичко това.

It was an amazing feat.

Беше страхотно постижение.

But this is the visual perception of what is the code of life.

Но това онагледява визуално какво е кодът на живота.

И сега за първи път мога да направя нещо забавно.

And now, for the first time, I can do something fun.

I can actually poke inside it and read.

Мога всъщност да бръкна вътре и да чета.

So let me take an interesting book ... like this one.

Позволете ми да взема една интересна книга... като тази тук.

Едно пояснение от мен, сравнително голяма книга е.

I have an annotation; it's a fairly big book.

So just to let you see what is the code of life.

Само да ви покажа какво е кодът на живота.

Thousands and thousands and thousands

Хиляди, хиляди, хиляди

and millions of letters.

и милиони букви.

And they apparently make sense.

И те очевидно имат смисъл.

Нека отидем на определена част.

Let's get to a specific part.

Let me read it to you:

Нека ви я прочета:

(Laughter)

(Смях)

"ААГ, ААТ, АТА."

"AAG, AAT, ATA."

To you it sounds like mute letters,

На вас ви звучат просто като букви,

но тази секвенция определя цвета на очите на Крег.

but this sequence gives the color of the eyes to Craig.

I'll show you another part of the book.

Ще ви покажа друга част от книгата.

This is actually a little more complicated.

Това всъщност е малко по-сложно.

Chromosome 14, book 132:

Хромозома 14, книга 132:

(Laughter)

(Смях)

As you might expect.

Както може да се очаква.

(Смях)

(Laughter)

"ATT, CTT, GATT."

"ААТ, ЦТТ, ГАТТ."

This human is lucky,

Този човек е късметлия,

защото ако липсват само две букви на това място,

because if you miss just two letters in this position --

two letters of our three billion --

две букви от три милиарда,

he will be condemned to a terrible disease:

той ще бъде обречен на ужасна болест:

cystic fibrosis.

цистична фиброза.

We have no cure for it, we don't know how to solve it,

Нямаме лек, не знаем как да се справим с нея,

and it's just two letters of difference from what we are.

а разликата с това, което сме ние, е само две букви.

A wonderful book, a mighty book,

Чудесна книга, могъща книга -

могъща книга, която ми помогна да разбера

a mighty book that helped me understand

и да ви покажа нещо особено забележително.

and show you something quite remarkable.

Every one of you -- what makes me, me and you, you --

Всеки един от вас: това, което прави мен мен и вас – вас,

is just about five million of these,

е само около пет милиона от тези,

half a book.

половин книга.

Относно останалото

For the rest,

we are all absolutely identical.

всички сме абсолютно идентични.

Петстотин страници са чудото на живота, което сте.

Five hundred pages is the miracle of life that you are.

Останалото го споделяме всички.

The rest, we all share it.

So think about that again when we think that we are different.

Да помислим отново за това, когато си мислим, че сме различни.

This is the amount that we share.

Това е количеството, което споделяме.

So now that I have your attention,

Сега, когато привлякох вниманието ви,

the next question is:

следващият въпрос е:

How do I read it?

Как да го разчета?

How do I make sense out of it?

Как да намеря смисъла му?

Well, for however good you can be at assembling Swedish furniture,

Колкото и добри да сте в сглобяването на шведски мебели,

this instruction manual is nothing you can crack in your life.

този наръчник не е нещо, което можете да разберете през живота си.

(Laughter)

(Смях)

And so, in 2014, two famous TEDsters,

И така, през 2014 г. двама известни ТЕDстъри,

Питър Диамандис и самият Крег Вентър,

Peter Diamandis and Craig Venter himself,

decided to assemble a new company.

решиха да основат нова компания.

Human Longevity was born,

Хюмън Лонджевити се роди

with one mission:

с една мисия:

trying everything we can try

да опитаме всичко, което можем

and learning everything we can learn from these books,

и да научим всичко, което можем от тези книги

с една цел:

with one target --

making real the dream of personalized medicine,

да осъществим мечтата за персонализирана медицина,

understanding what things should be done to have better health

да разберем какво трябва да се направи, за да сме по-здрави

and what are the secrets in these books.

и какви са тайните в тези книги.

An amazing team, 40 data scientists and many, many more people,

Страхотен екип, 40 учени и още много, много хора,

a pleasure to work with.

с които е удоволствие да се работи.

The concept is actually very simple.

Идеята всъщност е много проста.

We're going to use a technology called machine learning.

Ще използваме технология, наречена машинно самообучение.

On one side, we have genomes -- thousands of them.

От една страна, имаме геноми, хиляди от тях.

On the other side, we collected the biggest database of human beings:

От друга страна, събрахме най-голямата база данни от човешки същества:

фенотипове, 3D сканиране, ЯМР - всичко, за което можете да се сетите.

phenotypes, 3D scan, NMR -- everything you can think of.

Inside there, on these two opposite sides,

Вътре, на тези две противоположи страни,

there is the secret of translation.

е тайната на превода.

And in the middle, we build a machine.

И по средата ние строим машина.

We build a machine and we train a machine --

Строим машина и я обучаваме -

well, not exactly one machine, many, many machines --

е, не точно една машина, а много, много машини,

to try to understand and translate the genome in a phenotype.

за да се опитаме да разберем и преведем генома във фенотип.

What are those letters, and what do they do?

Какви са тези букви и какво правят?

It's an approach that can be used for everything,

Това е подход, който може да се използва за всичко,

but using it in genomics is particularly complicated.

но използването му в геномиката е особено сложно.

Малко по малко се разраснахме и искахме да си поставяме други предизвикателства.

Little by little we grew and we wanted to build different challenges.

We started from the beginning, from common traits.

Започнахме от началото, от общите черти.

Common traits are comfortable because they are common,

Общите черти са удобни, защото са общи,

everyone has them.

всеки ги има.

So we started to ask our questions:

Започнахме да задаваме въпросите си.

Can we predict height?

Можем ли да предскажем височина?

Can we read the books and predict your height?

Можем ли да прочетем книгите и да предвидим височината ви?

Well, we actually can,

Всъщност можем,

with five centimeters of precision.

с точност до 5 сантиметра.

Индексът на телесната маса е сравнително свързан с начина ви на живот,

BMI is fairly connected to your lifestyle,

but we still can, we get in the ballpark, eight kilograms of precision.

но все пак можем да го предскажем с точност до 8 килограма.

Можем ли да предскажем цвета на очите?

Can we predict eye color?

Yeah, we can.

Да, можем.

Eighty percent accuracy.

С 80 процента точност.

Can we predict skin color?

Можем ли да предскажем цвета на кожата?

Yeah we can, 80 percent accuracy.

Да, можем, с 80 процента точност.

Can we predict age?

Можем ли да предскажем възрастта ви?

Да, можем, защото кодът, изглежда, се променя през живота ви.

We can, because apparently, the code changes during your life.

It gets shorter, you lose pieces, it gets insertions.

Става по-къс, губите части, получавате допълнения.

We read the signals, and we make a model.

Разчитаме сигналите и правим модел.

Ето едно интересно предизвикателство:

Now, an interesting challenge:

Can we predict a human face?

Можем ли да предскажем човешко лице?

Малко е сложно,

It's a little complicated,

because a human face is scattered among millions of these letters.

защото човешкото лице е разпиляно сред милиони от тези букви.

And a human face is not a very well-defined object.

И човешкото лице не е много добре дефиниран обект,

така че трябваше да направим специален алгоритъм,

So, we had to build an entire tier of it

to learn and teach a machine what a face is,

за да научим и да обясним на машина какво е лице,

and embed and compress it.

да го вградим и компресираме.

И ако сте наясно с машинното самообучение,

And if you're comfortable with machine learning,

you understand what the challenge is here.

ще разберете какво предизвикателство беше това.

Сега, след 15 години - 15 години, след като прочетохме първата секвенция,

Now, after 15 years -- 15 years after we read the first sequence --

през този октомври започнахме да виждаме някои сигнали.

this October, we started to see some signals.

И беше много емоционален момент.

And it was a very emotional moment.

What you see here is a subject coming in our lab.

Това, което виждате тук, е субект, който дойде в лабораторията ни.

This is a face for us.

Това за нас е лице.

So we take the real face of a subject, we reduce the complexity,

Ние взимаме истинското лице на субекта, намаляваме сложността му,

because not everything is in your face --

защото не всичко е в лицето -

lots of features and defects and asymmetries come from your life.

много от чертите, дефектите и асиметриите идват от живота ви.

Ние правим лицето симетрично и пускаме алгоритъма си.

We symmetrize the face, and we run our algorithm.

The results that I show you right now,

При резултатите, които сега ви показвам,

това е предвиждането, което получаваме от кръвта.

this is the prediction we have from the blood.

(Applause)

(Аплодисменти)

Изчакайте секунда.

Wait a second.

In these seconds, your eyes are watching, left and right, left and right,

През тези секунди очите ви гледат вляво и вдясно, вляво и вдясно

and your brain wants those pictures to be identical.

и мозъкът ви иска тези картини да са идентични.

So I ask you to do another exercise, to be honest.

Така че ви моля да направите друго упражнение.

Please search for the differences,

Моля ви, търсете разликите,

а те са много.

which are many.

The biggest amount of signal comes from gender,

Най-много сигнал идва от пола,

след това възрастта, индекса на телесната маса, етническия компонент на човек.

then there is age, BMI, the ethnicity component of a human.

And scaling up over that signal is much more complicated.

И да погледнем отвъд този сигнал е много по-сложно.

Но това, което виждате тук, дори и в разликите,

But what you see here, even in the differences,

lets you understand that we are in the right ballpark,

ви показва, че сме в правилния диапазон,

that we are getting closer.

че се приближаваме.

And it's already giving you some emotions.

И това вече ви предава някакви емоции.

This is another subject that comes in place,

Това е друг субект, който е на ред,

and this is a prediction.

а това е прогнозата.

A little smaller face, we didn't get the complete cranial structure,

Малко по-малко лице, не получихме цялата черепна структура,

but still, it's in the ballpark.

но все пак е близко.

This is a subject that comes in our lab,

Това е субектът, който дойде в лабораторията ни,

and this is the prediction.

а това е прогнозата.

Тези хора никога не са виждани по време на обучаването на машината.

So these people have never been seen in the training of the machine.

These are the so-called "held-out" set.

Те са така нареченият "резерв".

But these are people that you will probably never believe.

Но това са хора, на които вероятно никога няма да повярвате.

We're publishing everything in a scientific publication,

Ние публикуваме всичко в научна публикация,

можете да я прочетете.

you can read it.

But since we are onstage, Chris challenged me.

Но понеже сме на сцената, Крис ме предизвика.

I probably exposed myself and tried to predict

Вероятно се издадох и се опитах да предвидя някого,

someone that you might recognize.

когото може би ще разпознаете.

So, in this vial of blood -- and believe me, you have no idea

В тази епруветка с кръв - и повярвайте ми, нямате идея

what we had to do to have this blood now, here --

какво трябваше да направим, за да имаме тази кръв сега, тук,

in this vial of blood is the amount of biological information

та в тази епруветка с кръв е количеството биологична информация,

that we need to do a full genome sequence.

което ни е нужно за пълна геномна секвенция.

Трябва ни само това количество.

We just need this amount.

We ran this sequence, and I'm going to do it with you.

Изпълнихме тази секвенция и сега ще го направя с вас.

And we start to layer up all the understanding we have.

Започваме да наслагваме всичкото знание, което имаме.

In the vial of blood, we predicted he's a male.

В епруветката с кръв предсказахме, че е мъж.

И субектът е мъж.

And the subject is a male.

We predict that he's a meter and 76 cm.

Предсказахме, че е висок 1,76 м.

The subject is a meter and 77 cm.

Субектът е 1,77 м.

So, we predicted that he's 76; the subject is 82.

Предсказахме, че тежи 76 кг. субектът е 82 кг.

We predict his age, 38.

Предсказахме възрастта му, 38 г.

The subject is 35.

Субектът е на 35 г.

We predict his eye color.

Предсказахме цвета на очите му.

Too dark.

Прекалено тъмни.

Предсказахме цвета на кожата му.

We predict his skin color.

Почти свършихме.

We are almost there.

That's his face.

Това е лицето му.

Сега, моментът на разкритието:

Now, the reveal moment:

the subject is this person.

Субектът е този човек.

(Laughter)

(Смях)

And I did it intentionally.

Направих го нарочно.

I am a very particular and peculiar ethnicity.

Аз съм от много особен и чудат етнос.

Южноевропейците, италианците - те никога не се вписват в модели.

Southern European, Italians -- they never fit in models.

And it's particular -- that ethnicity is a complex corner case for our model.

А е и специално този етнос е сложен страничен случай за нашия модел.

Но има друга идея.

But there is another point.

So, one of the things that we use a lot to recognize people

Едно от нещата, които много използваме, за да разпознаем хора,

никога няма да бъде записано в генома.

will never be written in the genome.

It's our free will, it's how I look.

Това е свободната ни воля - това, как изглеждам.

Not my haircut in this case, but my beard cut.

Не прическата ми в този случай, а брадата.

So I'm going to show you, I'm going to, in this case, transfer it --

Ще ви покажа, в този случай ще я пренеса -

и това не е нищо повече от Фотошоп, никакви модели:

and this is nothing more than Photoshop, no modeling --

the beard on the subject.

ще пренеса брадата върху субекта.

And immediately, we get much, much better in the feeling.

И това веднага се усеща много, много по-добре.

So, why do we do this?

Защо правим това?

We certainly don't do it for predicting height

Със сигурност не за да предскажем височина

или да направим красива снимка на кръвта ви.

or taking a beautiful picture out of your blood.

We do it because the same technology and the same approach,

Правим го, защото същата технология и същият подход -

the machine learning of this code,

машинното самообучение на този код,

is helping us to understand how we work,

ни помагат да разберем как работим,

как тялото ви работи,

how your body works,

how your body ages,

как остарява,

how disease generates in your body,

как болестите се зараждат в тялото ви,

как ракът ви расте и се развива,

how your cancer grows and develops,

как работят лекарствата

how drugs work

and if they work on your body.

и дали работят за вашето тяло.

This is a huge challenge.

Това е огромно предизвикателство.

This is a challenge that we share

Това е предизвикателство, което споделяме

with thousands of other researchers around the world.

с хиляди други изследователи по света.

Нарича се персонализирана медицина.

It's called personalized medicine.

Това е способността да преминем от статистически подход,

It's the ability to move from a statistical approach

where you're a dot in the ocean,

където човек е само капка в океана,

to a personalized approach,

към персонализиран подход,

where we read all these books

където четем всички тези книги

and we get an understanding of exactly how you are.

и придобиваме представа какви сте точно.

But it is a particularly complicated challenge,

Но това е особено сложно предизвикателство,

because of all these books, as of today,

защото от всички тези книги към днешна дата

we just know probably two percent:

са ни известни само може би два процента,

четири книги от над 175.

four books of more than 175.

И това не е темата на моята лекция,

And this is not the topic of my talk,

защото ние ще научим повече.

because we will learn more.

There are the best minds in the world on this topic.

Най-добрите умове по света работят по темата.

Прогнозите ще се подобрят,

The prediction will get better,

the model will get more precise.

моделът ще стане по-точен.

And the more we learn,

И колкото повече учим,

толкова повече ще бъдем изправяни пред решения,

the more we will be confronted with decisions

that we never had to face before

които никога преди не ни се е налагало да взимаме:

about life,

за живота,

about death,

за смъртта,

за това да бъдеш родител.

about parenting.

Докосваме се до вътрешността на това как работи животът.

So, we are touching the very inner detail on how life works.

И това е революция, която не може да бъде ограничена

And it's a revolution that cannot be confined

in the domain of science or technology.

до областта на науката или технологиите.

This must be a global conversation.

Това трябва да е глобална дискусия.

We must start to think of the future we're building as a humanity.

Трябва да започнем да обмисляме бъдещето, което градим като човечество.

Трябва да общуваме с хора на изкуството, с философи,

We need to interact with creatives, with artists, with philosophers,

с политици.

with politicians.

Everyone is involved,

Всички са замесени,

because it's the future of our species.

защото това е бъдещето на нашия вид.

Without fear, but with the understanding

Без страх, но разбирайки,

that the decisions that we make in the next year

че решенията, които ще направим през следващата година,

ще променят хода на историята завинаги.

will change the course of history forever.

Thank you.

Благодаря ви.

(Applause)

(Аплодисменти)