Michael Levin: The electrical blueprints that orchestrate life | TED

478,000 views ・ 2021-03-31

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: Vladimír Harašta
00:12
Chris Anderson: Mike, welcome.
0
12864
1446
Chris Anderson: Miku, vítejte. Rád vás vidím. Těším se na rozhovor.
00:14
It's good to see you. I'm excited for this conversation.
1
14334
2641
00:16
Michael Levin: Thank you so much. I'm so happy to be here.
2
16999
2770
Michael Levin: Moc děkuji. Jsem rád, že tu jsem.
CA: Většina z nás si v biologii osvojila mentální model,
00:19
CA: So, most of us have this mental model in biology
3
19793
3059
00:22
that DNA is a property of every living thing,
4
22876
4260
že DNA je vlastností všech živých tvorů,
00:27
that it is kind of the software that builds the hardware of our body.
5
27160
5411
že je to takový software, který konstruuje hardware našeho těla.
00:32
That's how a lot of us think about this.
6
32595
2087
Takhle o tom přemýšlí spousta z nás.
00:34
That model leaves too many deep mysteries.
7
34706
3243
Ten model zanechává příliš mnoho velkých záhad.
00:37
Can you share with us some of those mysteries
8
37973
2947
Můžete se s námi o některé z těch záhad podělit
00:40
and also what tadpoles have to do with it?
9
40944
2594
a co s tím mají společného pulci?
00:44
ML: Sure. Yeah.
10
44336
1322
ML: Jistě. Ano.
00:45
I'd like to give you another perspective on this problem.
11
45682
2705
Rád bych vám poskytl jiný pohled na tento problém.
00:48
One of the things that DNA does is specify the hardware of each cell.
12
48411
4488
Jednou z věcí, kterou DNA dělá, je přesné určení hardwaru každé buňky.
00:52
So the DNA tells every cell what proteins it's supposed to have.
13
52923
4321
DNA říká každé buňce, jaké proteiny by měla mít.
00:57
And so when you have tadpoles, for example,
14
57268
2824
Když si vezmete například pulce,
01:00
you see the kind of thing
15
60116
2314
vybavíte si takového toho živočicha,
01:02
that most people think is sort of a progressive unrolling of the genome.
16
62454
4691
o kterém se většina lidí domnívá, že se u něj postupně odvíjí genom.
01:07
Specific genes turn on and off,
17
67169
1973
Konkrétní geny se zapínají a vypínají
01:09
and a tadpole, as it becomes a frog,
18
69166
2249
a pulec, když se stává žábou,
01:11
has to rearrange its face.
19
71439
1487
musí změnit svoji vizáž.
01:12
So the eyes, the nostrils, the jaws -- everything has to move.
20
72950
2968
Takže oči, nosní dírky, čelisti ‒ všechno se musí přesunout.
01:15
And one way to think about it used to be that, well,
21
75942
2448
Dřív jsme si o tom mysleli,
01:18
you have a sort of hardwired set of movements
22
78414
2346
že je to jakási pevně daná sada pohybů,
01:20
where all of these things move around and then you get your frog.
23
80784
3229
kde se všechny ty věci dají do pohybu, dokud nevznikne žába.
01:24
But actually, a few years ago, we found a pretty amazing phenomenon,
24
84037
3252
Ale ve skutečnosti jsme před pár lety našli fakt úžasný fenomén,
01:27
which is that if you make so-called "Picasso frogs" --
25
87313
2962
totiž pokud vytvoříte tzv. „Picassovy žáby“ ‒
01:30
these are tadpoles where the jaws might be off to the side,
26
90299
3316
to jsou pulci, kterým narostly čelisti na straně,
01:33
the eyes are up here, the nostrils are moved,
27
93639
2119
oči mají nahoře, nosní dírky se přesunuly,
01:35
so everything is shifted --
28
95782
1474
všechno je posunuté ‒
01:37
these tadpoles make largely normal frog faces.
29
97280
3521
i tak mají tito pulci do značné míry normální žabí vizáž.
01:40
Now, this is amazing,
30
100825
1151
To je úžasné,
protože už od počátku jsou všechny orgány na netypických místech,
01:42
because all of the organs start off in abnormal positions,
31
102000
3898
01:45
and yet they still end up making a pretty good frog face.
32
105922
2729
a přesto nakonec vytvoří docela slušný žabí obličej.
01:48
And so what it turns out is that this system,
33
108675
2286
Ukazuje se, že tento systém,
01:50
like many living systems,
34
110985
1812
stejně jako u mnoha živých systémů,
01:52
is not a hardwired set of movements,
35
112821
2132
není pevně danou sadou pohybů,
01:54
but actually works to reduce the error between what's going on now
36
114977
3738
ale funguje vlastně tak, že snižuje chybu mezi tím, co se děje,
01:58
and what it knows is a correct frog face configuration.
37
118739
3502
a tím, co ví, že je správná konfigurace žabího vzhledu.
02:02
This kind of decision-making
38
122265
1450
Tento druh rozhodování,
02:03
that involves flexible responses to new circumstances,
39
123739
4141
který pružně reaguje na nové okolnosti,
02:07
in other contexts, we would call this intelligence.
40
127904
2416
bychom v jiném kontextu nazvali inteligencí.
02:10
And so what we need to understand now is not only the mechanisms
41
130344
4236
To, co teď potřebujeme pochopit, jsou nejen mechanismy,
02:14
by which these cells execute their movements
42
134604
2121
kterými tyto buňky vykonávají pohyby
02:16
and gene expression and so on,
43
136749
1488
a genovou expresi a tak dále,
02:18
but we really have to understand the information flow:
44
138261
2786
ale vážně musíme pochopit informační tok:
02:21
How do these cells cooperate with each other
45
141071
2106
Jak tyto buňky vzájemně spolupracují,
02:23
to build something large and to stop building
46
143201
3557
aby postavily něco velkého, a přestaly stavět,
02:26
when that specific structure is created?
47
146782
3024
když je konkrétní struktura vytvořena.
02:29
And these kinds of computations, not just the mechanisms,
48
149830
2706
Tyto druhy výpočtů, nejen mechanismy,
02:32
but the computations of anatomical control,
49
152560
2969
ale i výpočty pro řízení anatomie,
02:35
are the future of biology.
50
155553
1469
jsou budoucností biologie.
02:37
CA: And so I guess the traditional model
51
157046
2218
CA: Hádám, že tradiční model je ten,
02:39
is that somehow cells are sending biochemical signals to each other
52
159288
4665
že buňky mezi sebou nějak vysílají biochemické signály,
02:43
that allow that development to happen the smart way.
53
163977
4294
které ten inteligentní vývoj umožňují.
02:48
But you think there is something else at work.
54
168295
2431
Ale vy si myslíte něco jiného. Co to je?
02:50
What is that?
55
170750
1162
02:51
ML: Well, cells certainly do communicate biochemically and via physical forces,
56
171936
3766
ML: Buňky rozhodně komunikují biochemicky a díky fyzikálním silám,
02:55
but there's something else going on that's extremely interesting,
57
175726
3083
ale děje se ještě něco, co je nesmírně zajímavé,
v podstatě se tomu říká bioelektřina,
02:58
and it's basically called bioelectricity,
58
178833
3354
03:02
non-neural bioelectricity.
59
182211
1880
jiného typu než ta neurální.
03:04
So it turns out that all cells --
60
184115
1595
Ukazuje se, že všechny buňky ‒
03:05
not just nerves, but all cells in your body --
61
185734
2175
nejen nervové, ale všechny buňky v těle ‒
03:07
communicate with each other using electrical signals.
62
187933
2489
spolu komunikují pomocí elektrických signálů.
03:10
And what you're seeing here is a time-lapse video.
63
190446
2421
To, co zde vidíte, je časosběrné video.
03:12
For the first time,
64
192891
1204
Poprvé v dějinách
03:14
we are now able to eavesdrop on all of the electrical conversations
65
194119
3412
jsme schopni odposlouchávat veškeré elektrické konverzace,
03:17
that the cells are having with each other.
66
197555
2081
které buňky mezi sebou vedou.
03:19
So think about this.
67
199660
1179
Zamyslete se nad tím.
03:20
We're now watching --
68
200863
1159
Teď sledujeme ‒ toto je rané žabí embryo.
03:22
This is an early frog embryo.
69
202046
1431
03:23
This is about eight hours to 10 hours of development.
70
203501
2515
Jeho vývoj trval asi osm až deset hodin.
03:26
And the colors are showing you actual electrical states
71
206040
3999
A barvy ukazují aktuální elektrické stavy,
03:30
that allow you to see all of the electrical software
72
210063
3030
které vám umožňují pozorovat veškerý elektrický software,
03:33
that's running on the genome-defined cellular hardware.
73
213117
3573
který běží na genomem definovaném buněčném hardware.
03:36
And so these cells are basically communicating with each other
74
216714
3976
Tyto buňky spolu v podstatě komunikují,
03:40
who is going to be head, who is going to be tail,
75
220714
2365
která z nich se stane hlavou, která bude ocasem,
03:43
who is going to be left and right and make eyes and brain and so on.
76
223103
3237
která bude vlevo nebo vpravo a ze které budou oči, mozek a tak dál.
03:46
And so it is this software
77
226364
1503
Takže to je ten software,
03:47
that allows these living systems to achieve specific goals,
78
227891
3810
který umožňuje těmto živým systémům dosažení konkrétních cílů,
03:51
goals such as building an embryo
79
231725
1547
cílů, jako je sestavení embrya
03:53
or regenerating a limb for animals that do this,
80
233296
3309
nebo regenerace končetiny u živočichů, kteří to umí.
03:56
and the ability to see these electrical conversations
81
236629
5545
Schopnost vidět tyto elektrické konverzace
04:02
gives us some really remarkable opportunities
82
242198
2860
nám dává opravdu pozoruhodné možnosti
04:05
to target or to rewrite the goals towards which
83
245082
3187
zacílit na nebo přepsat cíle,
na kterých tyto živé systémy pracují.
04:08
these living systems are operating.
84
248293
1990
04:10
CA: OK, so this is pretty radical.
85
250307
1706
CA: OK, tohle je docela radikální. Uvidíme, jestli tomu rozumím.
04:12
Let me see if I understand this.
86
252037
2011
04:14
What you're saying is that when an organism starts to develop,
87
254072
4243
Říkáte, že když se organismus začne vyvíjet,
04:18
as soon as a cell divides,
88
258339
1446
tak jakmile se buňky rozdělí,
04:19
electrical signals are shared between them.
89
259809
3287
sdílejí mezi sebou elektrické signály.
04:23
But as you get to, what, a hundred, a few hundred cells,
90
263120
4557
Ale když se dostanete ke stovce, několika stovkám buněk,
04:27
that somehow these signals end up forming essentially like a computer program,
91
267701
6279
tak se tyto signály nakonec zformují do v podstatě počítačového programu,
programu, který v sobě zahrnuje všechny potřebné informace,
04:34
a program that somehow includes all the information needed
92
274004
5376
04:39
to tell that organism
93
279404
1667
aby řekl tomu organismu, jaký je jeho osud.
04:41
what its destiny is?
94
281095
1901
04:43
Is that the right way to think about it?
95
283020
1997
Je správné o tom takhle přemýšlet?
04:45
ML: Yes, quite.
96
285041
1233
ML: Ano, docela ano.
04:46
Basically, what happens is that these cells,
97
286298
2124
V podstatě se stane to, že tyto buňky
04:48
by forming electrical networks much like networks in the brain,
98
288446
3951
vytvářením elektrických sítí, hodně podobných sítím v mozku,
04:52
they form electrical networks,
99
292421
2200
utvoří elektrické sítě
04:54
and these networks process information including pattern memories.
100
294645
4081
a tyto sítě zpracovávají informace, včetně pamětí vzorů.
04:58
They include representation of large-scale anatomical structures
101
298750
4837
Mezi ně patří i reprezentace rozsáhlých anatomických struktur,
05:03
where various organs will go,
102
303611
1613
kde budou umístěny které orgány,
05:05
what the different axes of the animal -- front and back, head and tail --
103
305248
3672
jak budou vypadat různé osy živočicha ‒ předek a zadek, hlava a ocas ‒
05:08
are going to be,
104
308944
1158
a ty jsou doslova vtištěny do elektrických obvodů
05:10
and these are literally held in the electrical circuits
105
310126
2614
05:12
across large tissues
106
312764
1661
napříč velkými tkáněmi,
05:14
in the same way that brains hold other kinds of memories and learning.
107
314449
5971
stejně jako si mozek uchovává jiné druhy vzpomínek a vědomostí.
05:20
CA: So is this the right way to think about it?
108
320444
2225
CA: Je tedy správné o tom takto přemýšlet?
05:22
Because this seems to be such a big shift.
109
322693
2103
Protože to vypadá na opravdu velký posun.
05:24
I mean, when I first got a computer,
110
324820
2849
Když jsem si poprvé pořídil počítač,
05:27
I was in awe of the people who could do so-called "machine code,"
111
327693
4619
měl jsem respekt k lidem kteří dokázali psát tzv. „strojový kód“,
05:32
like the direct programming of individual bits in the computer.
112
332336
4027
například přímo programovali jednotlivé bity v počítači.
05:36
That was impossible for most mortals.
113
336387
1814
To většina smrtelníků nedokázala.
05:38
To have a chance of controlling that computer,
114
338225
2171
Abyste měli šanci ten počítač ovládat,
05:40
you'd have to program in a language,
115
340420
2425
museli jste programovat v nějakém jazyce,
05:42
which was a vastly simpler way of making big-picture things happen.
116
342869
6979
což byl mnohem jednodušší způsob,
jak dělat věci v širším měřítku.
05:49
And if I understand you right,
117
349872
1440
A jestli vám dobře rozumím,
05:51
what you're saying is that most of biology today has sort of taken place
118
351336
3399
říkáte, že většina oblastí biologie se dnes svým způsobem snaží
05:54
trying to do the equivalent of machine code programming,
119
354759
2642
dosáhnout ekvivalentu programování ve strojovém kódu,
05:57
of understanding the biochemical signals between individual cells,
120
357425
3189
pochopit biochemické signály mezi jednotlivými buňkami,
06:00
when, wait a sec, holy crap, there's this language going on,
121
360638
3318
pokud, moment, sakra, s tím jazykem pokročíte,
06:03
this electrical language, which, if you could understand that,
122
363980
4534
pokud byste tomu elektrickému jazyku porozuměli,
06:08
that would give us a completely different set of insights
123
368538
3028
poskytl by nám zcela odlišné představy o tom,
06:11
into how organisms are developing.
124
371590
2309
jak se organismy vyvíjejí.
06:13
Is that metaphor basically right?
125
373923
1867
Je ta metafora v zásadě správná?
06:15
ML: Yeah, this is exactly right.
126
375814
1569
ML: Ano, to je přesně ono.
06:17
So if you think about the way programming was done in the '40s,
127
377407
3011
Když se zamyslíte nad tím, jak se programovalo ve 40. letech,
06:20
in order to get your computer to do something different,
128
380442
2649
tak aby počítač udělal něco jiného,
museli jste fyzicky přepojit vodiče.
06:23
you would physically have to shift the wires around.
129
383115
2452
Museli jste jít a předělat hardware.
06:25
So you'd have to go in there and rewire the hardware.
130
385591
2498
Museli jste přímo interagovat s hardwarem
06:28
You'd have to interact with the hardware directly,
131
388113
2337
a všechny vaše strategie pro manipulaci s tím strojem
06:30
and all of your strategies for manipulating that machine
132
390474
2720
06:33
would be at the level of the hardware.
133
393218
1844
byly na úrovni hardwaru.
A důvod, proč teď zažíváme tu úžasnou technologickou revoluci,
06:35
And the reason we have this now amazing technology revolution,
134
395086
3095
06:38
information sciences and so on,
135
398205
1865
informační vědy a tak dále,
06:40
is because computer science moved from a focus on the hardware
136
400094
3826
se děje proto, že počítačová věda přesunula pozornost od hardware
06:43
on to understanding that if your hardware is good enough --
137
403944
2843
k uvědomění si, že pokud je váš hardware dost dobrý ‒
06:46
and I'm going to tell you that biological hardware is absolutely good enough --
138
406811
3789
a řeknu vám, že biologický hardware je naprosto dostačující ‒
06:50
then you can interact with your system not by tweaking or rewiring the hardware,
139
410624
5424
pak nemusíte interagovat se systémem tím, že vylepšíte nebo předěláte hardware,
06:56
but actually, you can take a step back and give it stimuli or inputs
140
416072
3770
ale vlastně se tím nezabýváte a dáváte mu podněty nebo vstupy tak,
06:59
the way that you would give to a reprogrammable computer
141
419866
3008
jako byste je zadávali do programovatelného počítače,
07:02
and cause the cellular network to do something completely different
142
422898
4785
a donutíte buněčnou síť dělat něco úplně jiného,
07:07
than it would otherwise have done.
143
427707
1657
než původně dělala.
07:09
So the ability to see these bioelectrical signals
144
429388
3548
Schopnost vidět tyto bioelektrické signály
07:12
is giving us an entry point directly into the software
145
432960
2863
nám dává vstupní bod přímo do softwaru,
07:15
that guides large-scale anatomy,
146
435847
2021
který celkově řídí anatomii,
07:17
which is a very different approach to medicine
147
437892
3180
což je úplně jiný přístup k medicíně
07:21
than to rewiring specific pathways inside of every cell.
148
441096
3380
než předělávat určité dráhy uvnitř každé buňky.
07:25
CA: And so in many ways, this is the amazingness of your work
149
445087
2888
CA: V mnoha ohledech úžasnost vaší práce
07:27
is that you're starting to crack the code of these electrical signals,
150
447999
3311
spočívá v tom, že začínáte luštit kód těchto elektrických signálů,
07:31
and you've got an amazing demonstration of this
151
451334
2346
a vy k tomu máte úžasnou ukázku
07:33
in these flatworms.
152
453704
1309
v podobě těchto ploštěnců.
07:35
Tell us what's going on here.
153
455037
2556
Povězte nám, co se tady děje.
07:37
ML: So this is a creature known as a planarian.
154
457617
2628
ML: Tohle je tvor známý jako ploštěnka.
07:40
They're flatworms.
155
460269
1490
Patří mezi ploštěnce.
07:41
They're actually quite a complex creature.
156
461783
2038
Jsou to vlastně docela složitá stvoření.
07:43
They have a true brain, lots of different organs and so on.
157
463845
2822
Mají opravdový mozek, spoustu různých orgánů a tak dále.
07:46
And the amazing thing about these planaria
158
466691
2001
A tyto ploštěnky mají úžasnou vlastnost,
07:48
is that they are highly, highly regenerative.
159
468716
2107
mají vysokou schopnost regenerace.
07:50
So if you cut it into pieces -- in fact, over 200 pieces --
160
470847
4109
Když ji nakrájíte na kousky ‒ vlastně až na více než 200 kusů ‒
07:54
every piece will rebuild exactly what's needed
161
474980
3540
každý kus si znovu dostaví přesně to, co je potřeba
07:58
to make a perfect little worm.
162
478544
1460
k vytvoření dokonalého červíka.
08:00
So think about that.
163
480028
1171
Zamyslete se nad tím.
08:01
This is a system where every single piece
164
481223
2017
Toto je systém, kde každý kus
08:03
knows exactly what a correct planarian looks like
165
483264
2991
přesně ví, jak má vypadat správná ploštěnka
08:06
and builds the right organs in the right places and then stops.
166
486279
3504
a postaví správné orgány na správných místech a pak skončí.
08:09
And that's one of the most amazing things about regeneration.
167
489807
2932
A to je jeden z nejúžasnějších poznatků o regeneraci.
08:12
So what we discovered is that if you cut it into three pieces
168
492763
3112
Zjistili jsme, že když ji rozkrájíme na tři kusy,
08:15
and amputate the head and the tail and you just take this middle fragment,
169
495899
3518
amputujeme jí hlavu a ocas a vezmeme ten prostřední fragment,
08:19
which is what you see here,
170
499441
1362
který zde vidíte,
08:20
amazingly, there is an electrical gradient, head to tail, that's generated
171
500827
3715
překvapivě je od hlavy k ocasu generován elektrický gradient,
08:24
that tells the piece where the heads and the tails go
172
504566
3002
který tomu kousku říká, kde bude hlava a kde ocas
08:27
and in fact, how many heads or tails you're supposed to have.
173
507592
2912
a kolik hlav nebo ocasů má mít.
08:30
So what we learned to do is to manipulate this electrical gradient,
174
510528
4327
Naučili jsme se s tímto elektrickým gradientem manipulovat,
08:34
and the important thing is that we don't apply electricity.
175
514879
2866
a důležité je, že neuplatňujeme elektřinu.
08:37
What we do instead was we turned on and off the little transistors --
176
517769
4191
Místo toho jsme zapnuli a vypnuli malé tranzistory ‒
08:41
they're actual ion channel proteins --
177
521984
2045
jsou to skutečné proteiny iontového kanálu ‒
08:44
that every cell natively uses to set up this electrical state.
178
524053
3380
který každá buňka přirozeně používá k nastavení elektrického stavu.
08:47
So now we have ways to turn them on and off,
179
527457
2345
Teď tedy máme způsob, jak je zapnout a vypnout,
08:49
and when you do this, one of the things you can do
180
529826
2396
a když to uděláte, můžete například přepnout obvod
08:52
is you can shift that circuit to a state that says no, build two heads,
181
532246
4120
do stavu, který říká, ne, postav dvě hlavy,
08:56
or in fact, build no heads.
182
536390
1593
nebo nestav žádnou hlavu.
A zde vidíte skutečné červy,
08:58
And what you're seeing here are real worms that have either two or no heads
183
538007
4063
kteří na základě toho mají buď dvě, nebo žádnou hlavu,
09:02
that result from this,
184
542094
1167
09:03
because that electrical map is what the cells are using
185
543285
2989
protože elektrická mapa je tím, co buňky používají k rozhodnutí, co dělat.
09:06
to decide what to do.
186
546298
1720
09:08
And so what you're seeing here are live two-headed worms.
187
548042
3318
To, co zde vidíte, jsou živí dvouhlaví červi.
09:11
And, having generated these, we did a completely crazy experiment.
188
551384
4091
A když jsem je vygeneroval, udělali jsme naprosto bláznivý experiment.
09:15
You take one of these two-headed worms, and you chop off both heads,
189
555499
3915
Vezmete jednoho dvouhlavého červa, useknete mu obě hlavy
09:19
and you leave just the normal middle fragment.
190
559438
2204
a zůstane vám jen normální prostřední fragment.
09:21
Now keep in mind, these animals have not been genomically edited.
191
561666
3285
Uvědomte si, že tito živočichové nebyli genomicky upraveni.
09:24
There's absolutely nothing different about their genomes.
192
564975
2711
Jejich genom se vůbec nijak neliší.
09:27
Their genome sequence is completely wild type.
193
567710
2316
Sekvence genů je naprosto stejná jako v přírodě.
09:30
So you amputate the heads, you've got a nice normal fragment,
194
570050
4535
Takže amputujete hlavy, máte pěkný, normální fragment,
09:34
and then you ask: In plain water, what is it going to do?
195
574609
2808
a pak se ptáte, co se bude dít v obyčejné vodě.
09:37
And, of course, the standard paradigm would say,
196
577441
2286
Podle standardního paradigmatu bychom řekli,
09:39
well, if you've gotten rid of this ectopic extra tissue,
197
579751
2690
že pokud jste se zbavili této nadbytečné ektopické tkáně
09:42
the genome is not edited so it should make a perfectly normal worm.
198
582465
3860
a genom není upraven, měl by vzniknout úplně normální červ.
09:46
And the amazing thing is that it is not what happens.
199
586349
2879
A je úžasné, že se to neděje.
09:49
These worms, when cut again and again, in the future, in plain water,
200
589252
5912
Když tyto červy řežete znovu a znovu, tak v obyčejné vodě
09:55
they continue to regenerate as two-headed.
201
595188
2599
pokračují v regeneraci se dvěma hlavami.
09:57
Think about this.
202
597811
1163
Zamyslete se nad tím.
09:58
The pattern memory to which these animals will regenerate after damage
203
598998
5209
Paměť vzoru, podle kterého se po poškození tito živočichové zregenerují,
10:04
has been permanently rewritten.
204
604231
1952
byla trvale přepsána.
10:06
And in fact, we can now write it back and send them back to being one-headed
205
606207
3701
Vlastně ji teď můžeme znovu přepsat a bez jakýchkoliv úprav genomu
10:09
without any genomic editing.
206
609932
1812
je změnit zpět na jednohlavé.
10:11
So this right here is telling you that the information structure
207
611768
3104
Říká nám to, že informační struktura,
10:14
that tells these worms how many heads they're supposed to have
208
614896
2917
která těmto červům sděluje, kolik hlav mají mít,
10:17
is not directly in the genome.
209
617837
1531
není přímo v genomu.
10:19
It is in this additional bioelectric layer.
210
619392
2131
Je v této dodatečné bioelektrické vrstvě.
10:21
Probably many other things are as well.
211
621547
1892
Asi tomu tak je i u mnoha jiných věcí.
10:23
And we now have the ability to rewrite it.
212
623463
2289
A teď máme možnost to přepsat.
10:25
And that, of course, is the key definition of memory.
213
625776
3679
A to je samozřejmě klíčová definice paměti.
10:29
It has to be stable, long-term stable, and it has to be rewritable.
214
629479
3668
Musí být stabilní, dlouhodobě stabilní, a musí se dát přepsat.
10:33
And we are now beginning to crack this morphogenetic code
215
633171
3709
Nyní začínáme dešifrovat tento morfogenetický kód
10:36
to ask how is it that these tissues store a map of what to do
216
636904
4881
a ptáme se, jak tyto tkáně ukládají mapu toho, co dělat,
10:41
and how we can go in and rewrite that map to new outcomes.
217
641809
3717
a jak do ní můžeme vstoupit a přepsat ji, aby výsledky byly jiné.
10:46
CA: I mean, that seems incredibly compelling evidence
218
646674
3820
CA: Tedy, zdá se, že máte neuvěřitelně přesvědčivý důkaz,
10:50
that DNA is just not controlling the actual final shape
219
650518
6991
že DNA prostě neřídí skutečný finální tvar
10:57
of these organisms,
220
657533
1628
těchto organismů,
10:59
that there's this whole other thing going on,
221
659185
3225
že se děje spousta dalších věcí
11:02
and, boy, if you could crack that code,
222
662434
1881
a kdybyste ten kód rozluštili,
11:04
what else could that lead to.
223
664339
2068
k čemu všemu by to mohlo vést.
11:06
By the way, just looking at these ones.
224
666431
2019
Mimochodem, stačí se podívat na tyhle.
11:08
What is life like for a two-headed flatworm?
225
668474
2953
Jak vypadá život dvouhlavého červa?
11:11
I mean, it seems like it's kind of a trade-off.
226
671451
2244
Vypadá to, že je to tak trochu kompromis.
11:13
The good news is you have this amazing three-dimensional view of the world,
227
673719
3945
Dobré je, že máte úžasný trojrozměrný pohled na svět,
11:17
but the bad news is you have to poop through both of your mouths?
228
677688
4337
ale horší je, že musíte vyměšovat ústy na obou stranách.
11:22
ML: So, the worms have these little tubes called pharynxes,
229
682901
4015
ML: Červi mají tyhle trubičky zvané hltany,
11:26
and the tubes are sort of in the middle of the body,
230
686940
2457
ty trubice jsou zhruba uprostřed těla
11:29
and they excrete through that.
231
689421
1470
a tudy vylučují.
11:30
These animals are perfectly viable.
232
690915
1678
Jsou dokonale životaschopní.
11:32
They're completely happy, I think.
233
692617
2931
Myslím, že jsou naprosto spokojení.
11:35
The problem, however,
234
695572
1183
Problém je však v tom,
11:36
is that the two heads don't cooperate all that well,
235
696779
2471
že ty dvě hlavy tak dobře nespolupracují
11:39
and so they don't really eat very well.
236
699274
1941
a tak se moc dobře nenají.
11:41
But if you manage to feed them by hand,
237
701239
1875
Ale když je dokážete nakrmit ručně, budou žít navždy,
11:43
they will go on forever,
238
703138
1151
vlastně je dobré vědět, že jsou v podstatě nesmrtelní.
11:44
and in fact, you should know these worms are basically immortal.
239
704313
3064
Protože se tihle červi dokážou tak úspěšně regenerovat,
11:47
So these worms, because they are so highly regenerative,
240
707401
3323
11:50
they have no age limit,
241
710748
1441
nemají žádný věkový limit
11:52
and they're telling us that if we crack this secret of regeneration,
242
712213
3349
a říkají nám, že když toto tajemství regenerace rozlouskneme,
11:55
which is not only growing new cells but knowing when to stop --
243
715586
3080
což neznamená jen růst nových buněk, ale i vědět, kdy přestat ‒
11:58
you see, this is absolutely crucial --
244
718690
1895
vidíte, to je naprosto zásadní ‒
12:00
if you can continue to exert this really profound control
245
720609
4174
pokud dokážete pokračovat v uplatňování této opravdu důkladné kontroly
12:04
over the three-dimensional structures that the cells are working towards,
246
724807
3476
nad trojrozměrnými strukturami, o které buňky usilují,
12:08
you could defeat aging as well as traumatic injury
247
728307
2886
můžete překonat stárnutí i traumatická zranění a podobné věci.
12:11
and things like this.
248
731217
1163
12:12
So one thing to keep in mind is that this ability to rewrite
249
732404
3401
Mějte na paměti jednu věc, že schopnost přepisovat
12:15
the large-scale anatomical structure of the body
250
735829
2421
rozsáhlé anatomické struktury těla
12:18
is not just a weird planarian trick.
251
738274
2142
není jen podivným trikem ploštěnek.
12:20
It's not just something that works in flatworms.
252
740440
3278
Není to něco, co funguje jen u ploštěnců.
12:23
What you're seeing here is a tadpole with an eye and a gut,
253
743742
2946
Tady vidíte pulce s okem a střevem,
12:26
and what we've done is turned on a very specific ion channel.
254
746712
4497
Zapnuli jsme velmi specifický iontový kanál.
12:31
So we basically just manipulated these little electrical transistors
255
751233
3385
V podstatě jsme manipulovali s těmi malými elektrickými tranzistory,
12:34
that are inside of cells,
256
754642
1506
které jsou uvnitř buněk,
12:36
and we've imposed a state on some of these gut cells
257
756172
3753
a na některých z těchto střevních buněk jsme vyvolali stav,
12:39
that's normally associated with building an eye.
258
759949
2536
který normálně nastává při růstu oka.
12:42
And as a result, what the cells do is they build an eye.
259
762509
2862
V důsledku toho ty buňky budují oko.
12:45
These eyes are complete.
260
765395
1322
Tyhle oči jsou kompletní.
12:46
They have optic nerve, lens, retina,
261
766741
3266
Mají zrakový nerv, čočku, sítnici,
12:50
all the same stuff that an eye is supposed to have.
262
770031
2431
všechno, co má správné oko mít.
12:52
They can see, by the way, out of these eyes.
263
772486
2080
Mimochodem, oni jimi normálně vidí.
12:54
And what you're seeing here
264
774590
1363
Zde vidíte, že spuštěním podprogramu pro stavbu oka
12:55
is that by triggering eye-building subroutines
265
775977
2527
12:58
in the physiological software of the body,
266
778528
2700
ve fyziologickém softwaru těla
13:01
you can very easily tell it to build a complex organ.
267
781252
3525
můžete tělu velmi snadno říci, aby vybudovalo složitý orgán.
13:04
And this is important for our biomedicine,
268
784801
2150
To je důležité pro naši biomedicínu,
13:06
because we don't know how to micromanage the construction of an eye.
269
786975
3227
protože nevíme, jak do detailu řídit stavbu oka.
Myslím, že bude trvat opravdu dlouho,
13:10
I think it's going to be a really long time
270
790226
2046
13:12
before we can really bottom-up build things like eyes or hands and so on.
271
792296
4947
než dokážeme od základů stavět věci jako oči nebo ruce a další.
13:17
But we don't need to, because the body already knows how to do it,
272
797267
3127
Ale nepotřebujeme to, protože tělo už ví, jak na to,
13:20
and there are these subroutines that can be triggered
273
800418
2775
a máme tyto podprogramy, jenž mohou být spuštěny
13:23
by specific electrical patterns that we can find.
274
803217
2922
podle specifických elektrických vzorů, které dokážeme najít.
13:26
And this is what we call "cracking the bioelectric code."
275
806163
3281
Říkáme tomu „prolomení bioelektrického kódu“.
13:29
We can make eyes. We can make extra limbs.
276
809468
2001
Můžeme vytvořit oči a další končetiny.
13:31
Here's one of our five-legged tadpoles.
277
811493
2069
Tady je jeden z našich pětinohých pulců.
13:33
We can make extra hearts.
278
813586
1789
Můžeme vyrobit další srdce.
13:35
We're starting to crack the code to understand where are the subroutines
279
815399
3721
Začínáme prolamovat kód, abychom pochopili,
kde se v tomto softwaru nachází podprogramy,
13:39
in this software
280
819144
1179
13:40
that we can trigger and build these complex organs
281
820347
2990
které můžeme spustit a vytvářet tyto složité orgány,
13:43
long before we actually know how to micromanage the process
282
823361
3074
dlouho předtím, než se dozvíme, jak tento proces detailně řídit
13:46
at the cellular level.
283
826459
1418
na buněčné úrovni.
13:47
CA: So as you've started to get to learn this electrical layer
284
827901
4842
CA: S tím, jak jste začali poznávat tuto elektrickou vrstvu
13:52
and what it can do,
285
832767
1181
a co dokáže,
13:53
you've been able to create --
286
833972
2527
byli jste schopni vytvářet ‒
13:56
is it fair to say it's almost like a new, a novel life-form,
287
836523
3539
dá se říct, že je to skoro jako nová, neotřelá forma života
14:00
called a xenobot?
288
840086
1170
nazývaná xenobot?
14:01
Talk to me about xenobots.
289
841280
1761
Povězte mi o xenobotech.
14:03
ML: Right.
290
843065
1151
ML: Správně.
14:04
So if you think about this, this leads to a really strange prediction.
291
844240
4290
Když se nad tím zamyslíte, vede to k opravdu podivné predikci.
14:08
If the cells are really willing to build towards a specific map,
292
848554
3956
Pokud buňky opravdu poslušně staví orgány podle konkrétní mapy,
14:12
we could take genetically unaltered cells,
293
852534
3690
mohly by nám stačit geneticky neupravené buňky,
14:16
and what you're seeing here is cells taken out of a frog body.
294
856248
3468
a to, co zde vidíte, jsou buňky odebrané z žabího těla.
14:19
They've coalesced in a way that asks them to re-envision their multicellularity.
295
859740
4878
Spojily se způsobem, který je žádá, aby přehodnotily svou mnohobuněčnost.
14:24
And what you see here
296
864642
1165
A zde vidíte, že když se osvobodí od zbytku těla živočicha,
14:25
is that when liberated from the rest of the body of the animal,
297
865831
2995
14:28
they make these tiny little novel bodies that are, in terms of behavior,
298
868850
3924
vytvářejí taková malá nová tělíčka, která se co se týče chování,
14:32
you can see they can move, they can run a maze.
299
872798
2427
dokážou pohybovat, procházejí bludištěm.
14:35
They are completely different from frogs or tadpoles.
300
875249
3504
Jsou úplně jiná než žáby nebo pulci.
14:38
Frog cells, when asked to re-envision what kind of body they want to make,
301
878777
6132
Když mají žabí buňky přehodnotit, jaký druh těla by měly vytvořit,
14:44
do something incredibly interesting.
302
884933
1993
udělají něco neuvěřitelně zajímavého.
14:46
They use the hardware that their genetics gives them,
303
886950
5024
Používají hardware, který jim jejich genetika dává,
14:51
for example, these little hairs, these little cilia
304
891998
2404
například tyto malé chloupky, tyto malé brvy,
14:54
that are normally used to redistribute mucus on the outside of a frog,
305
894426
3605
které se běžně používají k redistribuci hlenu vně žáby,
14:58
those are genetically specified.
306
898055
1662
jsou specifikované geneticky.
14:59
But what these creatures did,
307
899741
2354
Ale tito tvorové,
15:02
because the cells are able to form novel kinds of bodies,
308
902119
4649
když se buňkám podařilo vytvořit nové druhy těl,
15:06
they have figured out how to use these little cilia
309
906792
2671
přišli na to, jak tyto malé brvy používat
15:09
to instead row against the water, and now have locomotion.
310
909487
4106
k pádlování ve vodě, a teď jsou schopni pohybu.
15:13
So not only can they move around, but they can, and here what you're seeing,
311
913617
4758
Takže se mohou nejen volně pohybovat, ale tady vidíte,
15:18
is that these cells are coalescing together.
312
918399
2819
že se ty buňky spojují dohromady.
15:21
Now they're starting to have conversations about what they are going to do.
313
921242
3587
Teď si spolu začínají povídat o tom, co budou dělat.
15:24
You can see here the flashes are these exchanges of information.
314
924853
3777
Zde vidíte, že těmi výměnami informací jsou ty záblesky.
15:28
Keep in mind, this is just skin.
315
928654
2267
Nezapomeňte, že je to jen kůže.
15:30
There is no nervous system. There is no brain. This is just skin.
316
930945
3960
Nervový systém neexistuje. Nemá to žádný mozek. Tohle je jen kůže.
15:34
This is skin that has learned to make a new body
317
934929
2476
Toto je kůže, která se naučila vytvářet nové tělo
15:37
and to explore its environment and move around.
318
937429
2737
a zkoumat své prostředí a pohybovat se.
15:40
And they have spontaneous behaviors.
319
940190
2531
Mají spontánní chování.
15:42
You can see here where it's swimming down this maze.
320
942745
2479
Tady vidíte, jak to plave tímto bludištěm.
15:45
At this point, it decides to turn around and go back where it came from.
321
945248
3445
V tuto chvíli se to rozhodlo otočit a vrátit se tam, odkud to přišlo.
15:48
So it has its own behavior, and this is a remarkable model system
322
948717
3529
Má to své vlastní chování a z několika důvodů
jde o pozoruhodný modelový systém.
15:52
for several reasons.
323
952270
1200
15:53
First of all, it shows us the amazing plasticity of cells
324
953494
3748
Především nám to ukazuje úžasnou plasticitu buněk,
15:57
that are genetically wild type.
325
957266
1593
které se přirozeně vyskytují.
15:58
There is no genetic editing here.
326
958883
1702
Nejsou tu žádné genetické úpravy.
16:00
These are cells that are really prone to making some sort of functional body.
327
960609
5129
Jsou to buňky, které mají tendenci vyrábět nějaký druh funkčního těla.
16:05
The second thing,
328
965762
1151
Druhá věc,
16:06
and this was done in collaboration with Josh Bongard's lab at UVM,
329
966937
3313
a na té jsme spolupracovali s laboratoří Joshe Bongarda na UVM,
16:10
they modeled the structure of these things and evolved it in a virtual world.
330
970274
6286
oni modelovali strukturu těchto živočichů a vyvíjeli ji ve virtuálním světě.
16:16
So this is literally -- on a computer, they modeled it on a computer.
331
976584
3279
Stalo se to doslova ‒ na počítači, vymodelovali to na počítači.
16:19
So this is literally the only organism that I know of on the face of this planet
332
979887
4052
Toto je opravdu jediný organismus na této planetě, o kterém vím,
16:23
whose evolution took place not in the biosphere of the earth
333
983963
3159
že jeho evoluce neproběhla v biosféře Země,
16:27
but inside a computer.
334
987146
1910
ale v počítači.
16:29
So the individual cells have an evolutionary history,
335
989080
2688
Jednotlivé buňky mají evoluční historii,
16:31
but this organism has never existed before.
336
991792
2444
ale tento organismus nikdy předtím neexistoval.
16:34
It was evolved in this virtual world,
337
994260
2409
Byl vyvinut se ve virtuálním světě
16:36
and then we went ahead and made it in the lab,
338
996693
2636
a pak jsme pokračovali a vyrobili ho v laboratoři,
16:39
and you can see this amazing plasticity.
339
999353
2504
vidíte tu úžasnou plasticitu.
16:41
This is not only for making useful machines.
340
1001881
3211
Neslouží to jen k výrobě užitečných strojů.
16:45
You can imagine now programming these to go out into the environment
341
1005116
3989
Představte si, že jsou naprogramovány tak, aby se vydaly do prostředí
16:49
and collect toxins and cleanup,
342
1009129
1656
a sbíraly toxiny a uklízely,
16:50
or you could imagine ones made out of human cells
343
1010809
2493
nebo si je můžete představit vyrobené z lidských buněk,
16:53
that would go through your body and collect cancer cells
344
1013326
2995
jak procházejí vaším tělem a sbírají rakovinné buňky
16:56
or reshape arthritic joints,
345
1016345
2425
nebo přetvářejí artritické klouby,
16:58
deliver pro-regenerative compounds,
346
1018794
2369
dodávají proregenerativní sloučeniny, to všechno je možné.
17:01
all kinds of things.
347
1021187
1151
17:02
But not only these useful applications -- this is an amazing sandbox
348
1022362
3475
Ale nejen tyto užitečné aplikace ‒ je to úžasné pískoviště,
17:05
for learning to communicate morphogenetic signals to cell collectives.
349
1025861
4602
kde se dá učit, jak posílat morfogenetické signály souborům buněk.
17:10
So once we crack this, once we understand how these cells decide what to do,
350
1030487
4906
Jakmile je rozluštíme, jakmile pochopíme, jak se tyto buňky rozhodují, co dělat,
17:15
and then we're going to, of course, learn to rewrite that information,
351
1035417
3349
pak se samozřejmě naučíme tyto informace přepisovat,
17:18
the next steps are great improvements in regenerative medicine,
352
1038790
4831
dalšími kroky budou ohromná vylepšení v regenerativní medicíně,
17:23
because we will then be able to tell cells to build healthy organs.
353
1043645
3737
protože pak budeme schopni sdělit buňkám, že mají stavět zdravé orgány.
17:27
And so this is now a really critical opportunity
354
1047406
3261
Teď máme opravdu zásadní příležitost
17:30
to learn to communicate with cell groups,
355
1050691
2097
naučit se komunikovat se skupinami buněk,
17:32
not to micromanage them, not to force the hardware,
356
1052812
2539
ne je detailně řídit, nezrychlovat hardware,
17:35
to communicate and rewrite the goals that these cells are trying to accomplish.
357
1055375
4150
ale komunikovat a přepisovat cíle, kterých se tyto buňky snaží dosáhnout.
17:40
CA: Well, it's mind-boggling stuff.
358
1060026
1982
CA: To jsou ohromující věci.
17:42
Finally, Mike, give us just one other story
359
1062032
3158
Na závěr Miku uveďte ještě jeden příklad z medicíny,
17:45
about medicine that might be to come
360
1065214
3111
který se může objevit,
17:48
as you develop this understanding
361
1068349
3096
až si osvojíte znalosti,
17:51
of how this bioelectric layer works.
362
1071469
2764
jak tato bioelektrická vrstva funguje.
17:54
ML: Yeah, this is incredibly exciting because, if you think about it,
363
1074818
3394
ML: Je to neuvěřitelně vzrušující, protože když se nad tím zamyslíte,
17:58
most of the problems of biomedicine --
364
1078236
1889
většina problémů biomedicíny ‒
18:00
birth defects, degenerative disease, aging, traumatic injury, even cancer --
365
1080149
6066
vrozené vady, degenerativní onemocnění,
stárnutí, traumatická zranění, dokonce rakovina ‒
18:06
all boil down to one thing:
366
1086239
1714
to všechno stručně znamená jedno:
18:07
cells are not building what you would like them to build.
367
1087977
2910
buňky nestaví to, co byste chtěli, aby stavěly.
18:10
And so if we understood how to communicate with these collectives
368
1090911
3456
Kdybychom rozuměli tomu, jak komunikovat s těmito soubory buněk
18:14
and really rewrite their target morphologies,
369
1094391
4567
a skutečně přepsali jejich cílové morfologie,
18:18
we would be able to normalize tumors,
370
1098982
2192
byli bychom schopni normalizovat nádory,
18:21
we would be able to repair birth defects,
371
1101198
1969
dokázali bychom opravit vrozené vady,
18:23
induce regeneration of limbs and other organs,
372
1103191
2584
ovlivnit regeneraci končetin a dalších orgánů,
18:25
and these are things we have already done in frog models.
373
1105799
3392
a to jsou věci, které jsme už udělali na žabích modelech.
18:29
And so now the next really exciting step
374
1109215
2662
Dalším opravdu vzrušujícím krokem
18:31
is to take this into mammalian cells
375
1111901
3729
je vzít savčí buňky
18:35
and to really turn this into the next generation of regenerative medicine
376
1115654
3486
a ten objev skutečně proměnit v další generaci regenerativní medicíny,
18:39
where we learn to address all of these biomedical needs
377
1119164
4521
kde se naučíme řešit všechny tyto biomedicínské potřeby
18:43
by communicating with the cell collectives
378
1123709
2080
prostřednictvím komunikace se soubory buněk
18:45
and rewriting their bioelectric pattern memories.
379
1125813
3438
a přepisováním jejich bioelektrických pamětí vzorů.
18:49
And the final thing I'd like to say is that the importance of this field
380
1129275
3562
A poslední věc, kterou bych rád řekl, je, že tato oblast
18:52
is not only for biomedicine.
381
1132861
1658
není důležitá jen pro biomedicínu.
18:54
You see, this, as I started out by saying,
382
1134543
2163
Víte, jak jsem říkal na začátku,
18:56
this ability of cells in novel environments
383
1136730
2612
tato schopnost buněk stavět různé věci
18:59
to build all kinds of things besides what their genome tells them
384
1139366
3944
v neobvyklých prostředích, nad rámec toho, co jim říká jejich genom,
19:03
is an example of intelligence,
385
1143334
1857
je příkladem inteligence
19:05
and biology has been intelligently solving problems
386
1145215
2657
a biologie inteligentně řešila problémy
19:07
long before brains came on the scene.
387
1147896
1928
dávno předtím, než se objevil mozek.
19:09
And so this is also the beginnings of a new inspiration for machine learning
388
1149848
4849
To je také začátek nové inspirace pro strojové učení,
19:14
that mimics the artificial intelligence of body cells, not just brains,
389
1154721
4339
které napodobuje umělou inteligenci buněk v těle, nejen v mozku,
19:19
for applications in computer intelligence.
390
1159084
3220
pro aplikace v počítačové inteligenci.
19:24
CA: Mike Levin, thank you for your extraordinary work
391
1164566
3139
CA: Miku Levine, děkuji vám za vaši mimořádnou práci a za to,
19:27
and for sharing it so compellingly with us.
392
1167729
2303
že jste nás s ní tak přesvědčivě seznámil.
19:30
Thank you.
393
1170056
1151
Děkuji.
19:31
ML: Thank you so much. Thank you, Chris.
394
1171231
1999
ML: Moc děkuji. Děkuji, Chrisi.
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7