Juan Enriquez: Will our kids be a different species?

Juan Enriquez: ¿Serán nuestros hijos una especie diferente?

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Juan Enriquez: ¿Serán nuestros hijos una especie diferente?

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00:00
Translator: Timothy Covell Reviewer: Morton Bast
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7000
Traductor: Lourdes Cahuich Revisor: Paola Trenti L.
00:15
All right. So, like all good stories,
1
15695
1983
Bueno, como toda buena historia,
00:17
this starts a long, long time ago
2
17678
1934
esta comienza hace mucho, mucho tiempo
00:19
when there was basically nothing.
3
19612
2149
cuando básicamente nada existía.
00:21
So here is a complete picture of the universe
4
21761
2400
Aquí tenemos una imagen completa del universo,
00:24
about 14-odd billion years ago.
5
24161
3452
hace unos 14 000 millones de años.
00:27
All energy is concentrated into a single point of energy.
6
27613
3084
Toda la energía está concentrada en un solo punto.
00:30
For some reason it explodes,
7
30697
1584
Por alguna razón, este explotó
00:32
and you begin to get these things.
8
32281
2116
y comenzamos a tener estas cosas.
00:34
So you're now about 14 billion years into this.
9
34397
2866
Por lo que ahora tenemos unos 14 000 millones de años en esto.
00:37
And these things expand and expand and expand
10
37263
1896
Y estas cosas se expanden y expanden
00:39
into these giant galaxies,
11
39159
1699
y forman estas galaxias gigantes,
00:40
and you get trillions of them.
12
40858
1319
y tenemos billones de ellas.
00:42
And within these galaxies
13
42177
2148
Y dentro de estas galaxias
00:44
you get these enormous dust clouds.
14
44325
2119
tenemos estas enormes nubes de polvo.
00:46
And I want you to pay particular attention
15
46444
1765
Y aquí quiero que pongan particular atención
00:48
to the three little prongs
16
48209
1450
a los 3 pequeños cuernos
00:49
in the center of this picture.
17
49659
1901
en el centro de esta imagen.
00:51
If you take a close-up of those,
18
51560
1415
Si se les hace un acercamiento,
00:52
they look like this.
19
52975
1653
se ven así.
00:54
And what you're looking at is columns of dust
20
54628
2850
Y lo que observan son columnas de polvo
00:57
where there's so much dust --
21
57478
2047
donde hay tanto polvo
00:59
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
22
59525
4333
–por cierto, la escala vertical de esto es de un billón de kilómetros–
01:03
and what's happening is there's so much dust,
23
63858
2918
y lo que sucede es que hay tanto polvo,
01:06
it comes together and it fuses
24
66776
1934
que se condensa y fusiona
01:08
and ignites a thermonuclear reaction.
25
68710
3459
y comienza una reacción termonuclear.
01:12
And so what you're watching
26
72169
842
Y por lo tanto, lo que están viendo,
01:13
is the birth of stars.
27
73011
1985
es el nacimiento de las estrellas.
01:14
These are stars being born out of here.
28
74996
1657
Estas son estrellas nacidas aquí.
01:16
When enough stars come out,
29
76653
2468
Cuando salen suficientes estrellas,
01:19
they create a galaxy.
30
79121
1798
crean una galaxia.
01:20
This one happens to be a particularly important galaxy,
31
80919
3434
Esta resulta ser una galaxia especialmente importante
01:24
because you are here.
32
84353
2216
porque ustedes están aquí.
01:26
(Laughter)
33
86569
1167
(Risas)
01:27
And as you take a close-up of this galaxy,
34
87736
1651
Y mientras se hace un acercamiento a esta galaxia,
01:29
you find a relatively normal,
35
89387
2065
se verá una estrella relativamente normal,
01:31
not particularly interesting star.
36
91452
2368
que no es particularmente interesante.
01:33
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
37
93820
4015
Por cierto, ahora estamos a dos tercios de la narración de esta historia.
01:37
So this star doesn't even appear
38
97835
2182
Esta estrella no aparece sino hasta que llegamos
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
39
100017
2951
a unos dos tercios de la narración de esta historia.
01:42
And then what happens
40
102968
1078
Y, a continuación, lo que sucede
01:44
is there's enough dust left over
41
104046
1406
si existe suficiente polvo sobrante
01:45
that it doesn't ignite into a star,
42
105452
1966
que no arde en una estrella,
01:47
it becomes a planet.
43
107418
2000
se convierte en un planeta.
01:49
And this is about a little over four billion years ago.
44
109418
4825
Y esto es hace poco más de 4 000 millones de años.
01:54
And soon thereafter
45
114243
1433
Y poco después
01:55
there's enough material left over
46
115676
1917
queda suficiente material sobrante
01:57
that you get a primordial soup,
47
117593
4563
para tener un caldo primitivo,
02:02
and that creates life.
48
122156
1764
y eso crea la vida.
02:03
And life starts to expand and expand and expand,
49
123920
3881
Y la vida se comienza a expandir y expandir,
02:07
until it goes kaput.
50
127801
1751
hasta que se extingue.
02:09
(Laughter)
51
129552
3488
(Risas)
02:13
Now the really strange thing
52
133040
1430
Ahora, lo realmente extraño
02:14
is life goes kaput, not once, not twice,
53
134470
2906
es que la vida se extingue, no una vez, no dos,
02:17
but five times.
54
137376
2216
sino cinco veces.
02:19
So almost all life on Earth
55
139592
2102
Por lo que casi toda la vida en la Tierra
02:21
is wiped out about five times.
56
141694
2464
ha sido aniquilada unas 5 veces.
02:24
And as you're thinking about that,
57
144158
1552
Y mientras piensan en ello,
02:25
what happens is you get more and more complexity,
58
145710
2432
lo que pasa es que se obtiene más y más complejidad,
02:28
more and more stuff
59
148142
1234
más y más cosas
02:29
to build new things with.
60
149376
4118
para construir cosas nuevas con ellas.
02:33
And we don't appear
61
153494
1270
Y nosotros no aparecemos
02:34
until about 99.96 percent of the time into this story,
62
154764
5648
hasta aproximadamente el 99,96 % del tiempo de esta historia,
02:40
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
63
160412
3930
solo para ponernos a nosotros y a nuestros antepasados en perspectiva.
02:44
So within that context, there's two theories of the case
64
164342
3459
Por lo que dentro de ese contexto, hay 2 teorías
02:47
as to why we're all here.
65
167801
1689
del porqué estamos todos aquí.
02:49
The first theory of the case
66
169490
1589
La primera teoría
02:51
is that's all she wrote.
67
171079
3409
es que eso ha sido todo.
02:54
Under that theory,
68
174488
1359
Según esta teoría,
02:55
we are the be-all and end-all
69
175847
1836
somos el ser supremo y la quintaesencia
02:57
of all creation.
70
177683
1733
de toda la creación.
02:59
And the reason for trillions of galaxies,
71
179416
2884
Y la razón de que existan billones de galaxias,
03:02
sextillions of planets,
72
182300
2013
miles de trillones de planetas
03:04
is to create something that looks like that
73
184313
4710
es para crear algo que se ve así
03:09
and something that looks like that.
74
189023
3633
y algo que se ve así.
03:12
And that's the purpose of the universe;
75
192656
1541
Y ese es el propósito del universo;
03:14
and then it flat-lines,
76
194197
1284
y, a continuación, se estanca,
03:15
it doesn't get any better.
77
195481
1311
ya no puede mejorar.
03:16
(Laughter)
78
196792
4480
(Risas)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
79
201272
2819
La única pregunta que podrían hacerse es:
03:24
could that be just mildly arrogant?
80
204091
5235
¿no podría ser esto ligeramente arrogante?
03:29
And if it is --
81
209326
1741
Y si es así,
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
82
211067
5382
en particular por el hecho de que hemos estado muy cerca de la extinción
03:36
There were only about 2,000 of our species left.
83
216449
3367
cuando solo quedaban cerca de 2000 de nuestra especie.
03:39
A few more weeks without rain,
84
219816
2083
Unas semanas más sin lluvia,
03:41
we would have never seen any of these.
85
221899
3084
y nunca habríamos visto a ninguno de estos.
03:44
(Laughter)
86
224983
6699
(Risas)
03:51
(Applause)
87
231682
4634
(Aplausos)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
88
236316
2966
Entonces tal vez tenemos que pensar en una segunda teoría
03:59
if the first one isn't good enough.
89
239282
2917
si la primera de ellas no es suficientemente buena.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
90
242199
1784
La segunda teoría es: ¿podríamos actualizarnos?
04:03
(Laughter)
91
243983
2899
(Risas)
04:06
Well, why would one ask a question like that?
92
246882
3234
Bien, ¿por qué uno haría una pregunta como esta?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
93
250116
2465
Porque ha habido al menos 29 actualizaciones
04:12
of humanoids.
94
252581
2036
de humanoides hasta ahora.
04:14
So it turns out that we have upgraded.
95
254617
2850
Por lo que resulta que nos hemos actualizado.
04:17
We've upgraded time and again and again.
96
257467
1915
Nos hemos actualizado una y otra vez.
04:19
And it turns out that we keep discovering upgrades.
97
259382
2916
Y resulta que seguimos descubriendo actualizaciones.
04:22
We found this one last year.
98
262298
2184
Hemos encontrado esta el año pasado.
04:24
We found another one last month.
99
264482
2617
Encontramos otra el mes pasado.
04:27
And as you're thinking about this,
100
267099
2199
Y mientras usted lo piensa
04:29
you might also ask the question:
101
269298
2103
también podría preguntarse:
04:31
So why a single human species?
102
271401
3097
¿por qué una sola especie humana?
04:34
Wouldn't it be really odd
103
274498
1834
¿No sería realmente extraño
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
104
276332
3784
si usted fuera a África, a Asia y la Antártida
04:40
and found exactly the same bird --
105
280116
2619
y encontrara exactamente el mismo pájaro,
04:42
particularly given that we co-existed at the same time
106
282735
3792
especialmente cuando hemos coexistido al mismo tiempo
04:46
with at least eight other versions of humanoid
107
286527
2786
con al menos otras 8 versiones de humanoides
04:49
at the same time on this planet?
108
289313
2468
en este planeta?
04:51
So the normal state of affairs
109
291781
1879
Lo normal
04:53
is not to have just a Homo sapiens;
110
293660
2510
no es tener solamente un Homo sapiens;
04:56
the normal state of affairs
111
296170
1021
lo normal
04:57
is to have various versions of humans walking around.
112
297191
3829
es tener varias versiones de seres humanos alrededor.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
113
301020
2817
Y si eso es lo normal,
05:03
then you might ask yourself,
114
303837
2368
a continuación usted podría preguntarse,
05:06
all right, so if we want to create something else,
115
306205
2065
muy bien, si quisiéramos crear algo más,
05:08
how big does a mutation have to be?
116
308270
2868
¿cuán grande tendría que ser la mutación?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
117
311138
2632
Bien, Svante Paabo tiene la respuesta.
05:13
The difference between humans and Neanderthal
118
313770
2800
La diferencia entre los seres humanos y el Neanderthal
05:16
is 0.004 percent of gene code.
119
316570
3299
es 0,004 % del código genético.
05:19
That's how big the difference is
120
319869
1700
Esa es toda la diferencia
05:21
one species to another.
121
321569
2217
entre una especie y otra.
05:23
This explains most contemporary political debates.
122
323786
4400
Esto explica la mayoría de los debates políticos contemporáneos.
05:28
(Laughter)
123
328186
1935
(Risas)
05:30
But as you're thinking about this,
124
330121
3211
Pero mientras usted lo piensa,
05:33
one of the interesting things
125
333332
1358
una de las cosas interesantes
05:34
is how small these mutations are and where they take place.
126
334690
3397
es lo pequeñas que son estas mutaciones y dónde suceden.
05:38
Difference human/Neanderthal
127
338087
1333
La diferencia entre los humanos y el Neanderthal
05:39
is sperm and testis,
128
339420
1733
son el esperma y los testículos,
05:41
smell and skin.
129
341153
1368
el olor y la piel.
05:42
And those are the specific genes
130
342521
1486
Y esos son los genes específicos
05:44
that differ from one to the other.
131
344007
2680
que difieren de uno a otro.
05:46
So very small changes can have a big impact.
132
346687
3101
Por lo tanto, cambios muy pequeños pueden tener un gran impacto.
05:49
And as you're thinking about this,
133
349788
1632
Y mientras usted lo piensa,
05:51
we're continuing to mutate.
134
351420
2516
continuamos mutando.
05:53
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
135
353936
2901
Hace unos 10 000 años, cerca del mar Negro,
05:56
we had one mutation in one gene
136
356837
2060
tuvimos una mutación en un gen
05:58
which led to blue eyes.
137
358897
2556
que condujo a los ojos azules.
06:01
And this is continuing and continuing and continuing.
138
361453
3884
Y esto sigue y sigue.
06:05
And as it continues,
139
365337
1434
Y mientras esto sigue,
06:06
one of the things that's going to happen this year
140
366771
1765
una de las cosas que van a suceder este año
06:08
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
141
368536
3333
es que vamos a descubrir los primeros 10 000 genomas humanos,
06:11
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
142
371869
3269
porque se ha vuelto bastante barato hacer la secuenciación genética.
06:15
And when we find these,
143
375138
1588
Y cuando los encontremos,
06:16
we may find differences.
144
376726
2494
tal vez encontraremos diferencias.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
145
379220
3076
Y por cierto, este no es un debate para el que estemos preparados
06:22
because we have really misused the science in this.
146
382296
3376
porque le hemos dado un mal uso a la ciencia en esto.
06:25
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
147
385672
3683
En la década de 1920, pensábamos que había grandes diferencias entre las personas.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
148
389355
3798
En parte basados en el trabajo de Francis Galton,
06:33
He was Darwin's cousin.
149
393153
2136
que era primo de Darwin.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
150
395289
2315
Pero en los Estados Unidos, el Instituto Carnegie,
06:37
Stanford, American Neurological Association
151
397604
2582
Stanford, la Asociación Neurológica Americana
06:40
took this really far.
152
400186
1868
llevaron esto realmente lejos.
06:42
That got exported and was really misused.
153
402054
3599
Se exportó y se le dio mal uso.
06:45
In fact, it led to some absolutely horrendous
154
405653
2685
De hecho, esto llevó a dar un trato absolutamente horrendo
06:48
treatment of human beings.
155
408338
2013
a seres humanos.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
156
410351
2594
Así, desde la década de 1940, hemos dicho que no hay diferencias,
06:52
we're all identical.
157
412945
1320
que todos somos iguales.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
158
414265
3277
A finales de año sabremos si eso es cierto.
06:57
And as we think about that,
159
417542
1732
Y mientras pensamos en ello,
06:59
we're actually beginning to find things
160
419274
1518
estamos empezando a encontrar cosas
07:00
like, do you have an ACE gene?
161
420792
3466
como: ¿tiene Ud. un gen ECA?
07:04
Why would that matter?
162
424258
1978
¿Por qué importaría?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
163
426236
4038
Porque nunca nadie ha subido un pico de 8000 metros sin oxígeno
07:10
that doesn't have an ACE gene.
164
430274
2750
que no tenga un gen ECA.
07:13
And if you want to get more specific,
165
433024
1869
Y si desea ser más específico,
07:14
how about a 577R genotype?
166
434893
3015
¿qué tal un genotipo 577R?
07:17
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
167
437908
4700
Pues resulta que todos los atletas olímpicos varones examinados
07:22
carries at least one of these variants.
168
442608
3250
tienen al menos una de estas variantes.
07:25
If that is true,
169
445858
1654
Si eso es cierto,
07:27
it leads to some very complicated questions
170
447512
2158
conduce a algunas preguntas muy complicadas
07:29
for the London Olympics.
171
449670
1801
para los Juegos Olímpicos de Londres.
07:31
Three options:
172
451471
1519
3 opciones:
07:32
Do you want the Olympics to be a showcase
173
452990
2832
¿Desea que los juegos olímpicos sean un escaparate
07:35
for really hardworking mutants?
174
455822
2700
para mutantes que trabajan duro?
07:38
(Laughter)
175
458522
1733
(Risas)
07:40
Option number two:
176
460255
2735
Opción número 2:
07:42
Why don't we play it like golf or sailing?
177
462990
3398
¿Por qué no jugarlo como el golf o la vela?
07:46
Because you have one and you don't have one,
178
466388
2474
Porque tú tienes uno y tú no tienes uno,
07:48
I'll give you a tenth of a second head start.
179
468862
3995
te vamos a dar una décima parte de ventaja inicial.
07:52
Version number three:
180
472857
1071
Versión número 3:
07:53
Because this is a naturally occurring gene
181
473928
2069
Porque se trata de un gen natural
07:55
and you've got it and you didn't pick the right parents,
182
475997
2782
y tú lo tienes y tú no escogiste a los padres correctos,
07:58
you get the right to upgrade.
183
478779
3949
tienes el derecho a actualizarte.
08:02
Three different options.
184
482728
1751
3 opciones diferentes.
08:04
If these differences are the difference
185
484479
1622
Si estas desigualdades son la diferencia
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
186
486101
3378
entre tener medalla olímpica o no tenerla.
08:09
And it turns out that as we discover these things,
187
489479
2834
Y resulta que mientras descubrimos estas cosas,
08:12
we human beings really like to change
188
492313
3335
a los seres humanos nos gusta cambiar
08:15
how we look, how we act,
189
495648
1694
cómo nos vemos, cómo actuamos,
08:17
what our bodies do.
190
497342
1594
qué hacen nuestros cuerpos.
08:18
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
191
498936
4374
Y hemos tenido 10,2 millones de cirugías plásticas en los Estados Unidos,
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
192
503310
3317
excepto que con las tecnologías que se desarrollan hoy en día,
08:26
today's corrections, deletions,
193
506627
2701
correcciones y eliminaciones actuales,
08:29
augmentations and enhancements
194
509328
1919
aumentos y mejoras
08:31
are going to seem like child's play.
195
511247
2913
van a parecer un juego de niños.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
196
514160
3701
Usted ya vio la obra de Tony Atala en TED,
08:37
but this ability to start filling
197
517861
3567
pero esta capacidad para comenzar a llenar
08:41
things like inkjet cartridges with cells
198
521428
2933
cosas como los cartuchos de tinta con células
08:44
are allowing us to print skin, organs
199
524361
4674
nos permiten imprimir piel, órganos
08:49
and a whole series of other body parts.
200
529035
2750
y toda una serie de otras partes del cuerpo.
08:51
And as these technologies go forward,
201
531785
1884
Y conforme avanzan estas tecnologías,
08:53
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
202
533669
3784
seguimos viendo esto, y esto, viendo estas cosas
08:57
2000, human genome sequence --
203
537453
2774
–2000, la secuencia del genoma humano–
09:00
and it seems like nothing's happening,
204
540227
3782
y parece que no pasa nada,
09:04
until it does.
205
544009
3112
hasta que pasa.
09:07
And we may just be in some of these weeks.
206
547121
3524
Y podríamos estar en una de esas semanas.
09:10
And as you're thinking about
207
550645
1599
Y mientras usted piensa
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
208
552244
3451
en estos dos tipos que secuenciaron un genoma humano en el año 2000
09:15
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
209
555695
3553
y el proyecto público de secuenciación del genoma humano en el año 2000,
09:19
then you don't hear a lot,
210
559248
3164
luego no se oye mucho del tema
09:22
until you hear about an experiment last year in China,
211
562412
3984
hasta que Ud. se entera de un experimento el año pasado en China,
09:26
where they take skin cells from this mouse,
212
566396
4017
donde toman células de la piel de este ratón,
09:30
put four chemicals on it,
213
570413
1733
agregan 4 productos químicos,
09:32
turn those skin cells into stem cells,
214
572146
3566
convierten esas células de la piel en células madre,
09:35
let the stem cells grow
215
575712
1465
dejan que las células madre crezcan
09:37
and create a full copy of that mouse.
216
577177
3087
y crean una copia completa de ese ratón.
09:40
That's a big deal.
217
580264
3247
Eso es algo importante.
09:43
Because in essence
218
583511
1016
Porque en esencia
09:44
what it means is you can take a cell,
219
584527
2148
lo que significa es que se puede tomar una célula,
09:46
which is a pluripotent stem cell,
220
586675
2286
que es una célula madre pluripotente,
09:48
which is like a skier at the top of a mountain,
221
588961
2684
que es como un esquiador en la cima de una montaña,
09:51
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
222
591645
3817
y esos 2 esquiadores se convierten en 2 células pluripotentes,
09:55
four, eight, 16,
223
595462
1782
4, 8, 16,
09:57
and then it gets so crowded
224
597244
1668
y, a continuación, se vuelve tan concurrido
09:58
after 16 divisions
225
598912
1800
después de 16 divisiones
10:00
that those cells have to differentiate.
226
600712
2502
que esas células se tienen que diferenciar.
10:03
So they go down one side of the mountain,
227
603214
1433
Por lo que unas van por un lado de la montaña,
10:04
they go down another.
228
604647
1233
otras van por otro.
10:05
And as they pick that,
229
605880
1534
Y mientras eligen,
10:07
these become bone,
230
607414
2250
éstas se convierten en hueso,
10:09
and then they pick another road and these become platelets,
231
609664
2932
y entonces ellas eligen otro camino y se convierten en plaquetas,
10:12
and these become macrophages,
232
612596
2117
y estas se convierten en macrófagos,
10:14
and these become T cells.
233
614713
1267
y estas se convierten en células T.
10:15
But it's really hard, once you ski down,
234
615980
1952
Pero una vez que se ha esquiado hacia abajo,
10:17
to get back up.
235
617932
1523
es realmente difícil regresar.
10:19
Unless, of course, if you have a ski lift.
236
619455
5412
A menos, claro, que tenga un teleférico.
10:24
And what those four chemicals do
237
624867
2449
Y lo que hacen esos 4 productos químicos
10:27
is they take any cell
238
627316
2069
es tomar cualquier célula
10:29
and take it way back up the mountain
239
629385
1932
y llevarla de regreso a lo alto de la montaña
10:31
so it can become any body part.
240
631317
2033
para que pueda convertirse en cualquier parte del cuerpo.
10:33
And as you think of that,
241
633350
1728
Y mientras usted lo piensa,
10:35
what it means is potentially
242
635078
1980
lo que significa es que, potencialmente,
10:37
you can rebuild a full copy
243
637058
2175
se puede reconstruir una copia completa
10:39
of any organism
244
639233
1867
de cualquier organismo
10:41
out of any one of its cells.
245
641100
2586
a partir de cualquiera de sus células.
10:43
That turns out to be a big deal
246
643686
2531
Eso resulta ser algo muy importante
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
247
646217
2566
porque ahora se pueden tomar no solo células de ratón,
10:48
but you can human skin cells
248
648783
2318
sino células de piel humana
10:51
and turn them into human stem cells.
249
651101
3650
y convertirlas en células madre humanas.
10:54
And then what they did in October
250
654751
3198
Y lo que hicieron en octubre
10:57
is they took skin cells, turned them into stem cells
251
657949
3400
fue tomar células de la piel, convertirlas en células madre
11:01
and began to turn them into liver cells.
252
661349
3673
y comenzar a convertirlas en células del hígado.
11:05
So in theory,
253
665022
1044
Así que en teoría,
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
254
666066
5184
se podría hacer crecer cualquier órgano desde cualquiera de nuestras células.
11:11
Here's a second experiment:
255
671250
1718
He aquí un segundo experimento:
11:12
If you could photocopy your body,
256
672968
3133
si pudiera Ud. fotocopiar su cuerpo,
11:16
maybe you also want to take your mind.
257
676101
3052
también le gustaría tomar su mente.
11:19
And one of the things you saw at TED
258
679153
1565
Y una de las cosas que vieron en TED
11:20
about a year and a half ago
259
680718
1250
hace un año y medio
11:21
was this guy.
260
681968
1435
fue a este tipo
11:23
And he gave a wonderful technical talk.
261
683403
2600
que dio una charla técnica maravillosa.
11:26
He's a professor at MIT.
262
686003
1599
Es un profesor del MIT.
11:27
But in essence what he said
263
687602
1916
Pero en esencia lo que él dijo
11:29
is you can take retroviruses,
264
689518
1700
es que se pueden tomar retrovirus,
11:31
which get inside brain cells of mice.
265
691218
2800
que entran dentro de las células cerebrales de ratones.
11:34
You can tag them with proteins
266
694018
2440
Se puede etiquetarlos con proteínas
11:36
that light up when you light them.
267
696458
2094
que se iluminan cuando usted los enciende.
11:38
And you can map the exact pathways
268
698552
3716
Y se pueden trazar las rutas exactas
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
269
702268
3483
cuando un ratón mira, siente, toca,
11:45
remembers, loves.
270
705751
2183
recuerda, ama.
11:47
And then you can take a fiber optic cable
271
707934
2373
Y, después, se puede tomar un cable de fibra óptica
11:50
and light up some of the same things.
272
710307
3819
y encender algunas de las mismas cosas.
11:54
And by the way, as you do this,
273
714126
1832
Y por cierto, mientras hacen esto,
11:55
you can image it in two colors,
274
715958
2017
pueden imaginarlo en dos colores,
11:57
which means you can download this information
275
717975
2399
lo que significa que se puede descargar esta información
12:00
as binary code directly into a computer.
276
720374
4740
como código binario directamente en un equipo.
12:05
So what's the bottom line on that?
277
725114
2473
¿Cuál es la conclusión de eso?
12:07
Well it's not completely inconceivable
278
727587
2200
Bien, no es completamente inconcebible
12:09
that someday you'll be able to download your own memories,
279
729787
4495
que algún día puedan descargar sus propios recuerdos,
12:14
maybe into a new body.
280
734282
2387
tal vez en un nuevo cuerpo.
12:16
And maybe you can upload other people's memories as well.
281
736669
5085
Y tal vez puedan subir los recuerdos de otras personas.
12:21
And this might have just one or two
282
741754
2514
Y esto podría tener solo una o dos
12:24
small ethical, political, moral implications.
283
744268
3520
pequeñas consecuencias éticas, políticas, morales.
12:27
(Laughter)
284
747788
1531
(Risas)
12:29
Just a thought.
285
749319
2991
Solo un pensamiento.
12:32
Here's the kind of questions
286
752310
1528
Estas son el tipo de preguntas
12:33
that are becoming interesting questions
287
753838
1980
que se vuelven interesantes
12:35
for philosophers, for governing people,
288
755818
2484
para los filósofos, los gobernantes,
12:38
for economists, for scientists.
289
758302
3366
los economistas, los científicos.
12:41
Because these technologies are moving really quickly.
290
761668
3284
Debido a que estas tecnologías están cambiando muy rápidamente.
12:44
And as you think about it,
291
764952
1500
Y mientras usted lo piensa,
12:46
let me close with an example of the brain.
292
766452
3082
permítanme concluir con un ejemplo del cerebro.
12:49
The first place where you would expect
293
769534
1683
El primer lugar donde Ud. esperaría
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
294
771217
3051
ver una enorme presión evolutiva hoy,
12:54
both because of the inputs,
295
774268
2265
tanto debido a la entrada de información,
12:56
which are becoming massive,
296
776533
1552
que se está volviendo masiva,
12:58
and because of the plasticity of the organ,
297
778085
1782
como a la plasticidad del órgano,
12:59
is the brain.
298
779867
2534
es el cerebro.
13:02
Do we have any evidence that that is happening?
299
782401
3318
¿Tenemos alguna evidencia de que eso esté sucediendo?
13:05
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
300
785719
4731
Bien, echemos un vistazo a algo como la incidencia de autismo por mil.
13:10
Here's what it looks like in 2000.
301
790450
2502
Así se ve en el año 2000.
13:12
Here's what it looks like in 2002,
302
792952
2082
Así se ve en el año 2002,
13:15
2006, 2008.
303
795034
4618
2006 y 2008.
13:19
Here's the increase in less than a decade.
304
799652
4082
Este es el aumento en menos de una década.
13:23
And we still don't know why this is happening.
305
803734
4417
Y todavía no sabemos por qué está sucediendo.
13:28
What we do know is, potentially,
306
808151
2485
Lo que sí sabemos es que, potencialmente,
13:30
the brain is reacting in
307
810636
2032
el cerebro está reaccionando de
13:32
a hyperactive, hyper-plastic way,
308
812668
2134
una manera hiperactiva, hiperplástica
13:34
and creating individuals that are like this.
309
814802
2950
y creando individuos que son como este.
13:37
And this is only one of the conditions that's out there.
310
817752
2757
Y esta es solo una de las condiciones que están ahí afuera.
13:40
You've also got people with who are extraordinarily smart,
311
820509
3540
También hay gente que es extraordinariamente inteligente,
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
312
824049
2397
personas que pueden recordar todo lo que han visto en sus vidas,
13:46
people who've got synesthesia,
313
826446
1385
personas que tienen sinestesia,
13:47
people who've got schizophrenia.
314
827831
1331
gente que tiene esquizofrenia.
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
315
829162
2534
Hay todo tipo de cosas que pasan por ahí,
13:51
and we still don't understand
316
831696
1218
y todavía no entendemos
13:52
how and why this is happening.
317
832914
2233
cómo ni por qué ocurren.
13:55
But one question you might want to ask is,
318
835147
2682
Pero algo que Ud. quisiera preguntar es:
13:57
are we seeing a rapid evolution of the brain
319
837829
2628
¿estamos viendo una rápida evolución del cerebro
14:00
and of how we process data?
320
840457
1825
y de cómo procesamos datos?
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
321
842282
3063
Porque cuando Ud. piensa cuántos datos entran a nuestros cerebros,
14:05
we're trying to take in as much data in a day
322
845345
3484
estamos tratando de asimilar tanta cantidad de datos en un día
14:08
as people used to take in in a lifetime.
323
848829
2551
como la gente solía hacerlo en toda una vida.
14:11
And as you're thinking about this,
324
851380
2632
Y mientras piensa en ello,
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
325
854012
2342
hay cuatro teorías respecto a por qué esto podría estar pasando,
14:16
plus a whole series of others.
326
856354
1327
además de muchas otras.
14:17
I don't have a good answer.
327
857681
1649
No tengo una buena respuesta.
14:19
There really needs to be more research on this.
328
859330
3616
Realmente se necesita investigar más al respecto.
14:22
One option is the fast food fetish.
329
862946
2235
Una opción es el fetiche de la comida rápida.
14:25
There's beginning to be some evidence
330
865181
2449
Está comenzando a verse evidencia
14:27
that obesity and diet
331
867630
2251
de que la obesidad y la dieta
14:29
have something to do
332
869881
1631
tienen algo que ver
14:31
with gene modifications,
333
871512
1768
con modificaciones de genes,
14:33
which may or may not have an impact
334
873280
2350
lo que puede o no tener un impacto
14:35
on how the brain of an infant works.
335
875630
3517
sobre cómo funciona el cerebro de un niño pequeño.
14:39
A second option is the sexy geek option.
336
879147
3955
Una segunda opción es la opción del “geek” sexy.
14:43
These conditions are highly rare.
337
883102
4243
Estas condiciones son muy raras.
14:47
(Laughter)
338
887345
3038
(Risas)
14:50
(Applause)
339
890383
5300
(Aplausos)
14:55
But what's beginning to happen
340
895683
1633
Pero ya está sucediendo
14:57
is because these geeks are all getting together,
341
897316
2534
debido a que estos frikis se están reuniendo,
14:59
because they are highly qualified for computer programming
342
899850
2897
porque están altamente calificados para programación
15:02
and it is highly remunerated,
343
902747
2318
y eso es muy bien remunerado,
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
344
905065
3150
así como otras tareas muy orientadas al detalle,
15:08
that they are concentrating geographically
345
908215
2449
es que se están concentrando geográficamente
15:10
and finding like-minded mates.
346
910664
2967
y están encontrando compañeros afines.
15:13
So this is the assortative mating hypothesis
347
913631
3568
Así que esta es la hipótesis de apareamiento selectivo
15:17
of these genes reinforcing one another
348
917199
2700
de estos genes que se refuerzan mutuamente
15:19
in these structures.
349
919899
2117
en estas estructuras.
15:22
The third, is this too much information?
350
922016
2950
La tercera es: ¿existe demasiada información?
15:24
We're trying to process so much stuff
351
924966
1497
Estamos tratando de procesar tanta cosas
15:26
that some people get synesthetic
352
926463
2352
que algunas personas se vuelven sinestésicas
15:28
and just have huge pipes that remember everything.
353
928815
2600
y solo tienen enormes tubos que recuerdan todo.
15:31
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
354
931415
2669
Otras personas se vuelven hipersensibles a la cantidad de información.
15:34
Other people react with various psychological conditions
355
934084
3982
Otras reaccionan con diversas condiciones psicológicas
15:38
or reactions to this information.
356
938066
1632
o reacciones a esta información.
15:39
Or maybe it's chemicals.
357
939698
2702
O quizás se trate de productos químicos.
15:42
But when you see an increase
358
942400
1765
Pero cuando se ve un aumento
15:44
of that order of magnitude in a condition,
359
944165
2351
de esa magnitud en una enfermedad,
15:46
either you're not measuring it right
360
946516
1565
ya sea que no se está midiendo bien
15:48
or there's something going on very quickly,
361
948081
2518
o algo está pasando muy rápidamente,
15:50
and it may be evolution in real time.
362
950599
4032
y podría ser evolución en tiempo real.
15:54
Here's the bottom line.
363
954631
2503
La idea final es esta.
15:57
What I think we are doing
364
957134
2181
Pienso que estamos haciendo
15:59
is we're transitioning as a species.
365
959315
1716
una transición como especie.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
366
961031
5484
Y no pensaba así cuando Steve Gullans y yo comenzamos a escribir juntos.
16:06
I think we're transitioning into Homo evolutis
367
966515
2451
Creo que estamos transformándonos en Homo evolutis
16:08
that, for better or worse,
368
968966
1399
que, para bien o para mal,
16:10
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
369
970365
4182
no es solo un homínido que es consciente de su entorno,
16:14
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
370
974547
3219
es un homínido que está empezando directa y deliberadamente
16:17
control the evolution of its own species,
371
977766
3198
a controlar la evolución de su propia especie,
16:20
of bacteria, of plants, of animals.
372
980964
3834
de bacterias, de plantas, de animales.
16:24
And I think that's such an order of magnitude change
373
984798
2835
Y creo que es tal el cambio de orden de magnitud
16:27
that your grandkids or your great-grandkids
374
987633
3103
que sus nietos o sus bisnietos
16:30
may be a species very different from you.
375
990736
3045
podrían ser una especie muy diferente a la de usted.
16:33
Thank you very much.
376
993781
1586
Muchas gracias.
16:35
(Applause)
377
995367
5331
(Aplausos)
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