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

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: eric vautier Relecteur: Claire Ghyselen
00:12
The second half of the last century was completely defined
0
12750
4509
La seconde moitié du 20e siècle a été complètement définie
00:17
by a technological revolution:
1
17283
1999
par une révolution technologique :
00:19
the software revolution.
2
19306
1435
la révolution du logiciel.
00:21
The ability to program electrons on a material called silicon
3
21313
4808
La capacité à programmer des électrons sur une matière, le silicium,
00:26
made possible technologies, companies and industries
4
26145
3073
a rendu possible des technologies, des sociétés et des industries
00:29
that were at one point unimaginable to many of us,
5
29242
3977
qui nous étaient jusqu’alors inimaginables,
00:33
but which have now fundamentally changed the way the world works.
6
33243
3915
mais qui ont fondamentalement changé la manière dont fonctionne le monde.
00:38
The first half of this century, though,
7
38158
1921
Cependant, la première moitié du 21e
00:40
is going to be transformed by a new software revolution:
8
40103
3978
va être transformée par une nouvelle révolution du logiciel :
00:44
the living software revolution.
9
44105
2435
la révolution du logiciel vivant.
00:46
And this will be powered by the ability to program biochemistry
10
46921
4050
Et elle sera mise en action par la capacité à programmer la biochimie
00:50
on a material called biology.
11
50995
2295
sur une matière appelée biologie.
00:53
And doing so will enable us to harness the properties of biology
12
53314
4141
Et ainsi, nous pourrons utiliser les propriétés de la biologie
00:57
to generate new kinds of therapies,
13
57479
2656
pour créer de nouveaux types de thérapies,
01:00
to repair damaged tissue,
14
60159
1868
pour réparer des tissus endommagés,
01:02
to reprogram faulty cells
15
62051
2725
pour reprogrammer des cellules défectueuses,
01:04
or even build programmable operating systems out of biochemistry.
16
64800
4554
et même pour construire des systèmes d'exploitation par la biochimie.
01:10
If we can realize this -- and we do need to realize it --
17
70420
3573
Si nous y arrivons - et nous devons y arriver -
01:14
its impact will be so enormous
18
74017
2162
les impacts seront si importants
01:16
that it will make the first software revolution pale in comparison.
19
76203
3877
que cela rendra la première révolution logicielle insignifiante en comparaison.
01:20
And that's because living software would transform the entirety of medicine,
20
80104
4234
Et cela parce le logiciel vivant transformera la totalité de la médecine,
01:24
agriculture and energy,
21
84362
1559
de l'agriculture et de l'énergie,
01:25
and these are sectors that dwarf those dominated by IT.
22
85945
3828
des secteurs qui écrasent ceux dominés par l'informatique.
01:30
Imagine programmable plants that fix nitrogen more effectively
23
90812
4174
Imaginez des plantes programmables qui fixent l'azote plus efficacement
01:35
or resist emerging fungal pathogens,
24
95010
2905
ou qui résistent aux nouveaux pathogènes fongiques.
01:37
or even programming crops to be perennial rather than annual
25
97939
3537
Imaginez des récoltes programmées pour être vivaces plutôt qu'annuelles,
01:41
so you could double your crop yields each year.
26
101500
2268
afin de pouvoir faire deux moissons par an.
01:43
That would transform agriculture
27
103792
2098
Cela tranformerait l'agriculture
01:45
and how we'll keep our growing and global population fed.
28
105914
4104
et permettrait de nourrir une population mondiale en croissance.
01:50
Or imagine programmable immunity,
29
110794
2262
Imaginez une immunité programmable,
01:53
designing and harnessing molecular devices that guide your immune system
30
113080
4238
utilisant des dispositifs moléculaires guidant votre système immunitaire
01:57
to detect, eradicate or even prevent disease.
31
117342
3830
pour détecter, éradiquer voire prévenir des maladies.
02:01
This would transform medicine
32
121196
1571
Cela transformerait la médecine
02:02
and how we'll keep our growing and aging population healthy.
33
122791
3489
et la manière de maintenir une population vieillissante en bonne santé.
02:07
We already have many of the tools that will make living software a reality.
34
127501
4203
Nous avons déjà beaucoup des outils qui rendent possible le logiciel vivant.
02:11
We can precisely edit genes with CRISPR.
35
131728
2347
On peut éditer précisément les gènes avec CRISPR.
02:14
We can rewrite the genetic code one base at a time.
36
134099
3083
On peut réécrire le code génétique base par base.
02:17
We can even build functioning synthetic circuits out of DNA.
37
137206
4436
On peut même construire des circuits synthétiques à partir d'ADN.
02:22
But figuring out how and when to wield these tools
38
142428
2469
Mais comprendre comment et quand se servir de tout ça
02:24
is still a process of trial and error.
39
144921
2422
est encore un processus d'essais et d'erreurs.
02:27
It needs deep expertise, years of specialization.
40
147367
3660
Cela demande une grande expertise, des années de spécialisation.
02:31
And experimental protocols are difficult to discover
41
151051
3037
Les protocoles expérimentaux sont compliqués à découvrir
02:34
and all too often, difficult to reproduce.
42
154112
2582
et trop souvent, difficiles à reproduire.
02:37
And, you know, we have a tendency in biology to focus a lot on the parts,
43
157256
4473
Vous savez, on a tendance en biologie à beaucoup se focaliser sur les détails,
02:41
but we all know that something like flying wouldn't be understood
44
161753
3133
mais on sait tous que l'acte de voler n'aurait pas pu être compris
02:44
by only studying feathers.
45
164910
1339
si on n'avait étudié que les plumes.
02:46
So programming biology is not yet as simple as programming your computer.
46
166846
4521
Et donc, programmer la biologie n'est pas aussi simple que programmer un odinateur.
02:51
And then to make matters worse,
47
171391
1678
Et pour compliquer les choses,
02:53
living systems largely bear no resemblance to the engineered systems
48
173093
4010
les systèmes vivants ne ressemblent pas du tout aux systèmes inventés
02:57
that you and I program every day.
49
177127
2096
que vous et moi programmons tous les jours.
02:59
In contrast to engineered systems, living systems self-generate,
50
179691
4111
A l'inverse des systèmes conçus par nous, les systèmes vivants s'auto-reproduisent,
03:03
they self-organize,
51
183826
1471
s'auto-organisent,
03:05
they operate at molecular scales.
52
185321
1687
fonctionnent au niveau moléculaire.
03:07
And these molecular-level interactions
53
187032
2136
Et les interactions à ce niveau
03:09
lead generally to robust macro-scale output.
54
189192
3018
produisent généralement des résultats solides à l'échelle macro.
03:12
They can even self-repair.
55
192234
2720
Ils peuvent même s'auto-réparer.
03:16
Consider, for example, the humble household plant,
56
196256
2994
Observez, par exemple, la simple plante d'intérieur,
03:19
like that one sat on your mantelpiece at home
57
199274
2187
comme celle sur votre cheminée,
03:21
that you keep forgetting to water.
58
201485
1787
que vous oubliez toujours d'arroser.
03:23
Every day, despite your neglect, that plant has to wake up
59
203749
3615
Tous les jours, malgré votre négligence, la plante se réveille
03:27
and figure out how to allocate its resources.
60
207388
2747
et doit déterminer comment allouer ses ressources :
03:30
Will it grow, photosynthesize, produce seeds, or flower?
61
210159
3571
grandir, faire de la photosynthèse, produire des graines ou des fleurs ?
03:33
And that's a decision that has to be made at the level of the whole organism.
62
213754
3939
C'est une décision qui doit être prise au niveau de l'organisme entier.
03:37
But a plant doesn't have a brain to figure all of that out.
63
217717
3481
Mais une plante n'a pas de cerveau pour se décider.
03:41
It has to make do with the cells on its leaves.
64
221222
2717
Elle doit se débrouiller avec les cellules de ses feuilles.
03:43
They have to respond to the environment
65
223963
1903
Elles doivent réagir à l'environnement
03:45
and make the decisions that affect the whole plant.
66
225890
2649
et prendre des décisions qui affectent la plante entière.
03:48
So somehow there must be a program running inside these cells,
67
228563
3988
Et donc, d'une certaine manière, il y a un programme à l'intérieur de ces cellules,
03:52
a program that responds to input signals and cues
68
232575
2727
qui réagira aux signaux extérieurs
03:55
and shapes what that cell will do.
69
235326
1940
et déterminera ce que cette cellule fera.
03:57
And then those programs must operate in a distributed way
70
237679
3247
Ces programmes doivent ensuite travailler de manière distribuée,
04:00
across individual cells,
71
240950
1337
cellule par cellule,
04:02
so that they can coordinate and that plant can grow and flourish.
72
242311
4123
afin de coordonner leur action pour que la plante grandisse et fleurisse.
04:07
If we could understand these biological programs,
73
247675
3316
Si nous arrivions à comprendre ces programmes biologiques,
04:11
if we could understand biological computation,
74
251015
3122
si nous arrivions à comprendre les calculs biologiques,
04:14
it would transform our ability to understand how and why
75
254161
3937
cela transformerait notre comprehension du comportement
04:18
cells do what they do.
76
258122
1546
des cellules.
04:20
Because, if we understood these programs,
77
260152
1987
Et si nous comprenions ces programmes,
04:22
we could debug them when things go wrong.
78
262163
2133
nous pourrions les déboguer en cas de problème.
04:24
Or we could learn from them how to design the kind of synthetic circuits
79
264320
4193
Ou nous pourrions apprendre d'eux comment concevoir les circuits synthétiques
04:28
that truly exploit the computational power of biochemistry.
80
268537
4474
qui exploitent vraiment la puissance de calcul de la biochimie.
04:34
My passion about this idea led me to a career in research
81
274407
3018
Ma passion pour cette idée m'a menée dans une carrière de chercheur
04:37
at the interface of maths, computer science and biology.
82
277449
3631
au croisement des maths, de l'informatique et de la biologie.
04:41
And in my work, I focus on the concept of biology as computation.
83
281104
4726
Dans mon travail, je me concentre sur le concept de calcul biologique.
04:46
And that means asking what do cells compute,
84
286334
3142
Et cela signifie chercher ce que les cellules calculent,
04:49
and how can we uncover these biological programs?
85
289500
3517
et tenter de découvrir ces programmes biologiques.
04:53
And I started to ask these questions together with some brilliant collaborators
86
293760
3757
J'ai commencé à poser ces questions avec des collaborateurs géniaux
04:57
at Microsoft Research and the University of Cambridge,
87
297541
2571
de la R&D de Microsoft et de l'Université de Cambridge,
05:00
where together we wanted to understand
88
300136
2283
où nous essayons ensemble de comprendre
05:02
the biological program running inside a unique type of cell:
89
302443
4177
le programme biologique qui tourne dans un unique type de cellule :
05:06
an embryonic stem cell.
90
306644
1894
une cellule souche embryonnaire.
05:09
These cells are unique because they're totally naïve.
91
309136
3160
Ces cellules sont uniques car elles sont totalement naïves.
05:12
They can become anything they want:
92
312320
2168
Elles peuvent devenir ce qu'elles veulent :
05:14
a brain cell, a heart cell, a bone cell, a lung cell,
93
314512
2565
une cellule du cerveau, du cœur, d'un os, d'un poumon,
05:17
any adult cell type.
94
317101
1897
n'importe quel type de cellule.
05:19
This naïvety, it sets them apart,
95
319022
1677
Cette naïveté qui les rend uniques
05:20
but it also ignited the imagination of the scientific community,
96
320723
3001
a enflammé l'imagination de la communauté scientifique,
05:23
who realized, if we could tap into that potential,
97
323748
3263
qui a compris, si elle arrivait à exploiter ce potentiel,
05:27
we would have a powerful tool for medicine.
98
327035
2351
qu'elle pourrait en faire un outil puissant pour la médecine.
05:29
If we could figure out how these cells make the decision
99
329917
2621
Si on pouvait comprendre comment elles décident
05:32
to become one cell type or another,
100
332562
2131
de devenir un type ou l'autre,
05:34
we might be able to harness them
101
334717
1690
on pourrait peut-être s'en servir
05:36
to generate cells that we need to repair diseased or damaged tissue.
102
336431
4553
pour créer les cellules nécessaires pour réparer des tissus malades ou endommagés.
05:41
But realizing that vision is not without its challenges,
103
341794
2930
Mais atteindre ce but comporte pas mal de défis,
05:44
not least because these particular cells,
104
344748
2764
dont le principal est que ces cellules
05:47
they emerge just six days after conception.
105
347536
2829
apparaissent juste six jours après la conception.
05:50
And then within a day or so, they're gone.
106
350826
2055
Et disparaissent en un jour ou deux.
05:52
They have set off down the different paths
107
352905
2057
Elles auront pris le chemin
05:54
that form all the structures and organs of your adult body.
108
354986
3050
qui mène à toutes les structures et les organes du corps adulte.
05:59
But it turns out that cell fates are a lot more plastic
109
359770
3079
Mais il s'avère que le destin des cellules est un peu moins figé
06:02
than we might have imagined.
110
362873
1413
que nous ne le croyions.
06:04
About 13 years ago, some scientists showed something truly revolutionary.
111
364310
4321
Il y a 13 ans, des scientifiques ont montré quelque chose de révolutionnaire.
06:09
By inserting just a handful of genes into an adult cell,
112
369393
4346
En injectant quelques gènes dans une cellule adulte,
06:13
like one of your skin cells,
113
373763
1764
par exemple, une cellule de peau,
06:15
you can transform that cell back to the naïve state.
114
375551
3959
on peut la faire revenir à son état naïf.
06:19
And it's a process that's actually known as "reprogramming,"
115
379534
3175
Ce processus est connu sous le nom de « reprogrammation ».
06:22
and it allows us to imagine a kind of stem cell utopia,
116
382733
3359
Il nous permet d'imaginer une sorte d'utopie :
06:26
the ability to take a sample of a patient's own cells,
117
386116
3641
collecter des cellules sur un patient,
06:29
transform them back to the naïve state
118
389781
2360
les faire retourner à leur état naïf,
06:32
and use those cells to make whatever that patient might need,
119
392165
3130
puis les transformer en ce dont le patient peut avoir besoin,
06:35
whether it's brain cells or heart cells.
120
395319
2075
des neurones ou des cellules cardiaques.
06:38
But over the last decade or so,
121
398541
1765
Mais depuis dix ans,
06:40
figuring out how to change cell fate,
122
400330
3044
on est toujours en train de tester
06:43
it's still a process of trial and error.
123
403398
2152
comment choisir le destin de la cellule.
06:45
Even in cases where we've uncovered successful experimental protocols,
124
405911
4508
Même dans les cas où on a découvert des protocoles expérimentaux qui fonctionnent,
06:50
they're still inefficient,
125
410443
1467
ils restent inefficaces,
06:51
and we lack a fundamental understanding of how and why they work.
126
411934
4238
et on ne comprend toujours pas comment et pourquoi ils fonctionnent.
06:56
If you figured out how to change a stem cell into a heart cell,
127
416650
3005
Savoir changer une cellule souche en une cellule cardiaque
06:59
that hasn't got any way of telling you how to change a stem cell
128
419679
3089
ne vous dit en aucun cas comment changer une cellule souche
07:02
into a brain cell.
129
422792
1201
en un neurone.
07:04
So we wanted to understand the biological program
130
424633
2931
Nous voulions donc comprendre le programme biologique
07:07
running inside an embryonic stem cell,
131
427588
2447
qui tourne dans une cellule souche embryonnaire.
07:10
and understanding the computation performed by a living system
132
430059
3506
Et comprendre les calculs effectués par un système vivant
07:13
starts with asking a devastatingly simple question:
133
433589
4253
démarre en posant une question incroyablement simple :
07:17
What is it that system actually has to do?
134
437866
3356
au fait, qu'est-ce que ce système doit faire ?
07:21
Now, computer science actually has a set of strategies
135
441838
2850
L'informatique utilise en fait un ensemble de stratégies
07:24
for dealing with what it is the software and hardware are meant to do.
136
444712
3827
pour traiter ce que le logiciel et le matériel sont censés faire.
07:28
When you write a program, you code a piece of software,
137
448563
2660
Quand vous écrivez un programme, vous codez du logiciel,
07:31
you want that software to run correctly.
138
451247
2000
vous voulez qu'il fonctionne correctement,
07:33
You want performance, functionality.
139
453271
1790
qu'il soit performant, fonctionnel.
07:35
You want to prevent bugs.
140
455085
1217
Vous voulez éviter les erreurs, qui pourraient coûter cher.
07:36
They can cost you a lot.
141
456326
1308
07:38
So when a developer writes a program,
142
458168
1842
Quand un développeur écrit un programme,
07:40
they could write down a set of specifications.
143
460034
2270
il écrit d'abord un ensemble de spécifications,
07:42
These are what your program should do.
144
462328
1871
ce que le programme est censé faire.
07:44
Maybe it should compare the size of two numbers
145
464223
2268
Peut-être doit-il comparer deux nombres
07:46
or order numbers by increasing size.
146
466515
1792
ou les ranger par ordre croissant.
07:49
Technology exists that allows us automatically to check
147
469037
4695
Il existe des technologies qui vous permettent de vérifier automatiquement
07:53
whether our specifications are satisfied,
148
473756
2378
si vos spécifications sont satisfaites,
07:56
whether that program does what it should do.
149
476158
2633
si le programme fait ce qu'il est censé faire.
07:59
And so our idea was that in the same way,
150
479266
2856
Notre idée est donc du même ordre :
08:02
experimental observations, things we measure in the lab,
151
482146
3068
des observations expérimentales, des mesures dans un laboratoire,
08:05
they correspond to specifications of what the biological program should do.
152
485238
5033
correspondant aux spécifications de ce que le programme biologique est censé faire.
08:10
So we just needed to figure out a way
153
490769
1876
On avait donc juste besoin de trouver
08:12
to encode this new type of specification.
154
492669
3183
comment coder ce nouveau type de spécifications.
08:16
So let's say you've been busy in the lab and you've been measuring your genes
155
496594
3654
Imaginons que vous soyez là à observer les gènes,
vous trouvez que si le gène A est actif,
08:20
and you've found that if Gene A is active,
156
500272
2436
08:22
then Gene B or Gene C seems to be active.
157
502732
3388
alors les gènes B ou C semblent actifs.
08:26
We can write that observation down as a mathematical expression
158
506678
3582
Vous pouvez écrire cette observation sous forme d'expression mathématique
08:30
if we can use the language of logic:
159
510284
2373
en utilisant le langage de la logique :
08:33
If A, then B or C.
160
513125
2328
Si A, alors B ou C.
08:36
Now, this is a very simple example, OK.
161
516242
2454
Ok, c'est un exemple très simple,
08:38
It's just to illustrate the point.
162
518720
1743
juste pour illustrer mon propos.
08:40
We can encode truly rich expressions
163
520487
2924
On sait encoder des expressions complexes
08:43
that actually capture the behavior of multiple genes or proteins over time
164
523435
4153
qui décrivent réellement le comportement dans le temps de gènes ou de protéines
08:47
across multiple different experiments.
165
527612
2536
dans différentes expériences.
08:50
And so by translating our observations
166
530521
2626
Ainsi, en traduisant vos observations
08:53
into mathematical expression in this way,
167
533171
1993
en expressions mathématiques,
08:55
it becomes possible to test whether or not those observations can emerge
168
535188
5098
il devient possible de tester si oui ou non ces observations émergent
09:00
from a program of genetic interactions.
169
540310
3054
d'un programme d'interactions génétiques.
09:04
And we developed a tool to do just this.
170
544063
2556
Et nous avons développé un outil pour faire ça.
09:06
We were able to use this tool to encode observations
171
546643
2882
On a pu l'utiliser pour encoder nos observations
09:09
as mathematical expressions,
172
549549
1407
en expressions mathématiques,
09:10
and then that tool would allow us to uncover the genetic program
173
550980
3610
et il nous a ensuite permis de découvrir le programme génétique
09:14
that could explain them all.
174
554614
1538
qui les expliquait toutes.
09:17
And we then apply this approach
175
557481
2280
Et on a ensuite appliqué cette approche
09:19
to uncover the genetic program running inside embryonic stem cells
176
559785
4083
pour découvrir le programme génétique qui tourne à l'intérieur des cellules souches
09:23
to see if we could understand how to induce that naïve state.
177
563892
4189
pour voir si nous pouvions comprendre comment induire cet état naïf.
09:28
And this tool was actually built
178
568105
1952
Cet outil a été en fait développé
09:30
on a solver that's deployed routinely around the world
179
570081
2652
à partir d'une solution communément utilisée dans le monde
09:32
for conventional software verification.
180
572757
2269
pour vérifier du logiciel classique.
09:35
So we started with a set of nearly 50 different specifications
181
575630
3691
On a commencé avec un ensemble de presque 50 spécifications
09:39
that we generated from experimental observations of embryonic stem cells.
182
579345
4506
générées à partir d'observations expérimentales sur des cellules souches.
09:43
And by encoding these observations in this tool,
183
583875
2636
Et en encodant ces observations dans cet outil,
09:46
we were able to uncover the first molecular program
184
586535
3185
on a pu découvrir le premier programme moléculaire
09:49
that could explain all of them.
185
589744
1961
qui les expliquait toutes.
09:52
Now, that's kind of a feat in and of itself, right?
186
592309
2513
Ça, ce n'est pas un mince exploit, non ?
09:54
Being able to reconcile all of these different observations
187
594846
2902
Arriver à réunir toutes ces observations
09:57
is not the kind of thing you can do on the back of an envelope,
188
597772
3067
ne se fait pas sur un coin de table,
10:00
even if you have a really big envelope.
189
600863
2648
même si vous avez une grande table.
10:04
Because we've got this kind of understanding,
190
604190
2158
Et puisque nous avions compris cela, nous pouvions aller un cran plus loin.
10:06
we could go one step further.
191
606372
1462
10:07
We could use this program to predict what this cell might do
192
607858
3371
On pouvait s'en servir pour prédire le comportement de la cellule
10:11
in conditions we hadn't yet tested.
193
611253
2176
dans des conditions qu'on n'avait pas testées.
10:13
We could probe the program in silico.
194
613453
2401
On pouvait mener une expérience virtuelle.
10:16
And so we did just that:
195
616735
1247
Et c'est ce qu'on a fait :
10:18
we generated predictions that we tested in the lab,
196
618006
3180
on a généré des prédictions qu'on a testées au laboratoire,
10:21
and we found that this program was highly predictive.
197
621210
3032
et on a vu que ce programme prédisait très bien.
10:24
It told us how we could accelerate progress
198
624266
2625
Il nous disait comment accélérer nos progrès
10:26
back to the naïve state quickly and efficiently.
199
626915
3060
pour retourner à l'état naïf rapidement et efficacement.
10:29
It told us which genes to target to do that,
200
629999
2570
Il nous a dit quels gènes cibler pour ce faire,
10:32
which genes might even hinder that process.
201
632593
2624
quels gènes pourraient même entraver ce processus.
10:35
We even found the program predicted the order in which genes would switch on.
202
635241
4990
Le programme est même capable de prévoir dans quel ordre les gènes vont s'activer.
10:40
So this approach really allowed us to uncover the dynamics
203
640980
3140
Cette approche nous a donc vraiment permis de découvrir la dynamique des cellules.
10:44
of what the cells are doing.
204
644144
2402
10:47
What we've developed, it's not a method that's specific to stem cell biology.
205
647728
3642
Nous avons développé une méthode qui n'est pas spécifique aux cellules souches.
10:51
Rather, it allows us to make sense of the computation
206
651394
2684
Mais elle nous permet de comprendre les calculs
10:54
being carried out by the cell
207
654102
1685
que la cellule effectue
10:55
in the context of genetic interactions.
208
655811
2831
dans ce contexte d'interactions génétiques.
10:58
So really, it's just one building block.
209
658666
2288
C'est donc juste un élément de base.
11:00
The field urgently needs to develop new approaches
210
660978
2685
Nous avons besoin de vite développer de nouvelles approches
11:03
to understand biological computation more broadly
211
663687
2695
pour comprendre plus largement les calculs biologiques,
11:06
and at different levels,
212
666406
1367
et ce, à différents niveaux,
11:07
from DNA right through to the flow of information between cells.
213
667797
4129
depuis l'ADN jusqu'aux flux d'information entre cellules.
11:11
Only this kind of transformative understanding
214
671950
2797
Seulement ce type de compréhension transformative
11:14
will enable us to harness biology in ways that are predictable and reliable.
215
674771
4986
nous permettra d'utiliser la biologique de manière prévisible et fiable.
11:21
But to program biology, we will also need to develop
216
681029
3042
Mais pour programmer la biologie, il nous faudra développer
11:24
the kinds of tools and languages
217
684095
1995
les outils et les langages
11:26
that allow both experimentalists and computational scientists
218
686114
3408
qui permettront aux expérimentateurs et aux scientifiques computationnels
11:29
to design biological function
219
689546
2497
de concevoir des fonctions biologiques,
11:32
and have those designs compile down to the machine code of the cell,
220
692067
3505
de les transposer dans le langage machine de la cellule,
11:35
its biochemistry,
221
695596
1181
sa biochimie,
11:36
so that we could then build those structures.
222
696801
2484
afin de pouvoir ensuite créer ces structures.
11:39
Now, that's something akin to a living software compiler,
223
699309
3673
Cela ressemble à un compilateur de logiciel vivant,
11:43
and I'm proud to be part of a team at Microsoft
224
703006
2216
et je suis fière de faire partie d'une équipe
11:45
that's working to develop one.
225
705246
1652
qui en développe une.
11:47
Though to say it's a grand challenge is kind of an understatement,
226
707366
3226
Même si dire que c'est un grand défi est plutôt un euphémisme,
11:50
but if it's realized,
227
710616
1173
si on y arrive,
11:51
it would be the final bridge between software and wetware.
228
711813
3709
ce sera le lien ultime entre le logiciel et le biologiciel.
11:57
More broadly, though, programming biology is only going to be possible
229
717006
3415
Plus largement, programmer le vivant ne sera possible
12:00
if we can transform the field into being truly interdisciplinary.
230
720445
4279
que si on arrive à rendre le domaine vraiment multidisciplinaire.
12:04
It needs us to bridge the physical and the life sciences,
231
724748
2952
Ça demande de joindre les sciences physiques et celles du vivant,
12:07
and scientists from each of these disciplines
232
727724
2267
et les scientifiques dans ces deux disciplines
12:10
need to be able to work together with common languages
233
730015
2731
doivent être capables de travailler dans un langage commun
12:12
and to have shared scientific questions.
234
732770
2719
et d'avoir des questions partagées.
12:16
In the long term, it's worth remembering that many of the giant software companies
235
736757
3993
Sur le long terme, il faut se souvenir que les géants actuels du logiciel
12:20
and the technology that you and I work with every day
236
740774
2492
et les technologies que nous utilisons tous les jours
12:23
could hardly have been imagined
237
743290
1503
auraient à peine pu être imaginés
12:24
at the time we first started programming on silicon microchips.
238
744817
3605
quand nous avons commencé à programmer des composants en silicium.
12:28
And if we start now to think about the potential for technology
239
748446
3031
Si nous imaginons maintenant le potentiel pour les technologies
12:31
enabled by computational biology,
240
751501
2426
apporté par la biologie computationnelle,
12:33
we'll see some of the steps that we need to take along the way
241
753951
2935
nous verrons quelques étapes du chemin qui nous mènera
12:36
to make that a reality.
242
756910
1433
vers la concrétisation.
12:39
Now, there is the sobering thought that this kind of technology
243
759231
3082
Il faut également garder à l'esprit que ce type de technologie
12:42
could be open to misuse.
244
762337
1777
pourrait être mal utilisé.
12:44
If we're willing to talk about the potential
245
764138
2163
Si on parle aisément du potentiel de la programmation des cellules immunitaires,
12:46
for programming immune cells,
246
766325
1436
12:47
we should also be thinking about the potential of bacteria
247
767785
3188
nous devons aussi penser au potentiel des bactéries
12:50
engineered to evade them.
248
770997
1661
conçues pour les contrecarrer.
12:52
There might be people willing to do that.
249
772682
2087
Il pourrait exister des gens qui voudraient faire cela.
12:55
Now, one reassuring thought in this
250
775506
1722
Toutefois, une pensée rassurante -
12:57
is that -- well, less so for the scientists --
251
777252
2289
moins rassurante pour les scientifiques -
12:59
is that biology is a fragile thing to work with.
252
779565
3269
est que la biologie est une chose fragile à manipuler.
13:02
So programming biology is not going to be something
253
782858
2412
Programmer le vivant ne sera pas quelque chose
13:05
you'll be doing in your garden shed.
254
785294
1848
qu'on fera dans sa cuisine.
13:07
But because we're at the outset of this,
255
787642
2080
Mais comme on n'en est qu'au tout début,
13:09
we can move forward with our eyes wide open.
256
789746
2583
nous pouvons avancer lucidement.
13:12
We can ask the difficult questions up front,
257
792353
2324
Nous pouvons déjà poser les questions difficiles,
13:14
we can put in place the necessary safeguards
258
794701
3040
mettre en place les garde-fous nécessaires,
13:17
and, as part of that, we'll have to think about our ethics.
259
797765
2797
et, en complément de tout ça, nous devons parler d'éthique.
13:20
We'll have to think about putting bounds on the implementation
260
800586
3172
Nous devons penser à mettre des limites dans l'implémentation
13:23
of biological function.
261
803782
1498
d'une fonction biologique.
13:25
So as part of this, research in bioethics will have to be a priority.
262
805604
3715
Et donc, en même temps, la recherche en bioéthique devra être une priorité.
13:29
It can't be relegated to second place
263
809343
2407
Elle ne peut pas être reléguée en second
13:31
in the excitement of scientific innovation.
264
811774
2514
à cause de l'attrait de l'innovation scientifique.
13:35
But the ultimate prize, the ultimate destination on this journey,
265
815154
3474
Mais la récompense ultime, le but de notre voyage,
13:38
would be breakthrough applications and breakthrough industries
266
818652
3444
sera des applications et une industrie permettant des progrès
13:42
in areas from agriculture and medicine to energy and materials
267
822120
3444
en agriculture, en médecine, dans l'énergie et dans les matériaux,
13:45
and even computing itself.
268
825588
2261
et même en informatique.
13:48
Imagine, one day we could be powering the planet sustainably
269
828490
3148
Imaginez qu'un jour nous puissions alimenter en énergie la planète
13:51
on the ultimate green energy
270
831662
1859
par l'énergie verte ultime,
13:53
if we could mimic something that plants figured out millennia ago:
271
833545
3943
si nous arrivions à reproduire ce que les plantes ont compris il y longtemps :
13:57
how to harness the sun's energy with an efficiency that is unparalleled
272
837512
3771
comment exploiter l'énergie du soleil avec une efficacité sans commune mesure
14:01
by our current solar cells.
273
841307
1856
avec nos panneaux solaires actuels.
14:03
If we understood that program of quantum interactions
274
843695
2601
Si nous arrivons à comprendre ces interactions quantiques
14:06
that allow plants to absorb sunlight so efficiently,
275
846320
3264
qui permettent aux plantes d'absorber la lumière si efficacement,
14:09
we might be able to translate that into building synthetic DNA circuits
276
849608
3944
nous pourrons traduire cela pour construire des circuits ADN synthétiques
14:13
that offer the material for better solar cells.
277
853576
2913
qui pourraient servir à créer de meilleurs capteurs solaires.
14:17
There are teams and scientists working on the fundamentals of this right now,
278
857349
3693
Il y a des équipes de scientifiques qui travaillent sur ces fondements,
14:21
so perhaps if it got the right attention and the right investment,
279
861066
3243
et donc avec la bonne attention et les bons investissements,
14:24
it could be realized in 10 or 15 years.
280
864333
2280
on pourrait y arriver en 10 à 15 ans.
14:27
So we are at the beginning of a technological revolution.
281
867457
3197
Nous sommes au début d'une révolution technologique,
14:31
Understanding this ancient type of biological computation
282
871067
3221
Comprendre ce type ancien de calcul biologique
14:34
is the critical first step.
283
874312
2132
est la première étape.
14:36
And if we can realize this,
284
876468
1317
Si nous y arrivons,
14:37
we would enter in the era of an operating system
285
877809
2842
nous entrerons dans l'ère d'un système d'exploitation
14:40
that runs living software.
286
880675
1905
faisant tourner du logiciel vivant.
14:42
Thank you very much.
287
882604
1166
Merci beaucoup.
14:43
(Applause)
288
883794
2690
(Applaudissements)
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