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

Traducteur: Thomas Prigent Relecteur: Morgane Quilfen

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

Ces 16 prochaines minutes, je vais vous faire découvrir

that is probably the biggest dream of humanity:

ce qui est probablement le plus grand rêve de l'humanité :

to understand the code of life.

comprendre le code de la vie.

So for me, everything started many, many years ago

Pour moi, tout a commencé il y a de nombreuses années,

when I met the first 3D printer.

quand j'ai vu ma première imprimante 3D.

The concept was fascinating.

Le concept était fascinant.

A 3D printer needs three elements:

L'imprimante 3D a besoin de trois choses :

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

un peu d'informations, de la matière première, de l'énergie,

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

et elle peut créer n'importe quel objet qui n'existait pas avant.

I was doing physics, I was coming back home

J'étudiais la physique et, en rentrant chez moi,

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

j'ai réalisé que j'avais en réalité toujours connu une imprimante 3D.

And everyone does.

On en connaît tous une.

It was my mom.

C'était ma mère !

(Laughter)

(Rires)

My mom takes three elements:

Ma mère a pris trois choses :

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

un peu d'informations, partagées entre mon père et ma mère dans ce cas,

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

de la matière première et de l'énergie issues d'une même source, la nourriture,

and after several months, produces me.

et après plusieurs mois, elle m'a créé,

And I was not existent before.

et je n'existais pas avant.

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

En dehors du choc de découvrir que ma mère était une imprimante 3D,

I immediately got mesmerized by that piece,

j'ai immédiatement été fasciné par cet élément,

the first one, the information.

le premier, l'information.

What amount of information does it take

Quelle quantité d'informations est requise

to build and assemble a human?

pour fabriquer et composer un humain ?

Is it much? Is it little?

En faut-il beaucoup ? Un peu ?

How many thumb drives can you fill?

Combien de clés USB doit-on remplir ?

Well, I was studying physics at the beginning

J'étudiais la physique au départ

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

et je voyais l'être humain grossièrement comme une énorme construction de Lego.

So, imagine that the building blocks are little atoms

Imaginez que les blocs Lego sont de petits atomes,

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

et qu'il y en a un d'hydrogène ici, un de carbone là et un d'azote ici.

So in the first approximation,

En première approximation,

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

si je peux dresser la liste du nombre d'atomes qui composent un être humain,

I can build it.

je peux le fabriquer.

Now, you can run some numbers

Vous pouvez faire quelques calculs

and that happens to be quite an astonishing number.

et le résultat s'avère être un nombre astronomique.

So the number of atoms,

Le nombre d'atomes,

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

le fichier que je vais sauvegarder dans ma clé USB pour fabriquer un petit bébé,

will actually fill an entire Titanic of thumb drives --

va en fait remplir un Titanic rempli de clés USB...

multiplied 2,000 times.

multiplié par 2000.

This is the miracle of life.

C'est le miracle de la vie.

Every time you see from now on a pregnant lady,

Maintenant, chaque fois que vous verrez une femme enceinte,

she's assembling the biggest amount of information

dites-vous qu'elle assemble la plus grande quantité d'informations jamais vue.

that you will ever encounter.

Forget big data, forget anything you heard of.

Oubliez le big data, oubliez tout ce que vous connaissez.

This is the biggest amount of information that exists.

C'est la plus grande quantité d'informations existante.

(Applause)

(Applaudissements)

Mais...

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

La nature est, heureusement, bien plus intelligente qu'un jeune physicien,

and in four billion years, managed to pack this information

en quatre milliards d'années,

elle a réussi à faire rentrer ces informations

in a small crystal we call DNA.

dans un petit cristal appelé ADN.

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

Nous l'avons vu pour la première fois en 1950 lorsque Rosalind Franklin,

an amazing scientist, a woman,

une scientifique incroyable, l'a pris en photo.

took a picture of it.

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

Mais il aura fallu plus de 40 ans pour rentrer dans une cellule humaine,

take out this crystal,

extraire ce cristal, le dérouler et le lire pour la première fois.

unroll it, and read it for the first time.

The code comes out to be a fairly simple alphabet,

Le code s'avère être un alphabet plutôt simple,

four letters: A, T, C and G.

quatre lettres : A, T, C et G.

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

Et pour fabriquer un humain, il en faut trois milliards.

Three billion.

Trois milliards.

How many are three billion?

Combien font trois milliards ?

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

C'est difficile d'imaginer ce nombre, n'est-ce pas ?

So I was thinking how I could explain myself better

Je me suis demandé comment représenter la taille et l'énormité de ce code.

about how big and enormous this code is.

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

Mais... je vais avoir besoin d'un peu d'aide,

and the best person to help me introduce the code

et la meilleure personne pour m'aider à vous présenter le code

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

est en fait le premier homme à l'avoir séquencé, le docteur Craig Venter.

So welcome onstage, Dr. Craig Venter.

Alors, bienvenue sur scène, Dr Craig Venter.

(Applause)

(Applaudissements)

Not the man in the flesh,

Pas l'homme en chair et en os.

but for the first time in history,

Mais pour la première fois dans l'histoire,

this is the genome of a specific human,

voici le génome d'un humain spécifique,

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

imprimé page par page, lettre par lettre :

262,000 pages of information,

262 000 pages d'informations, 450 kg, expédiées des États-Unis au Canada,

450 kilograms, shipped from the United States to Canada

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

grâce à Bruno Bowden de Lulu.com, une start-up, qui a tout fait.

It was an amazing feat.

C'était une prouesse incroyable.

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

Ceci est la représentation visuelle de ce qu'est le code de la vie.

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

Maintenant, pour la première fois, je peux m'amuser.

I can actually poke inside it and read.

Je peux vraiment aller à l'intérieur et lire.

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

Alors, laissez-moi choisir un livre intéressant...

Celui-ci par exemple.

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

J'ai une note, c'est un livre assez gros.

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

Juste pour que vous puissiez voir ce qu'est le code de la vie.

Thousands and thousands and thousands

Des milliers et des milliers et des milliers

and millions of letters.

et des millions de lettres.

And they apparently make sense.

Et apparemment, elles disent quelque chose.

Let's get to a specific part.

Allons à un passage spécifique.

Let me read it to you:

Je vais vous le lire :

(Laughter)

(Rires)

AAG, AAT, ATA.

"AAG, AAT, ATA."

To you it sounds like mute letters,

Pour vous, ces lettres ne disent rien,

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

mais cette séquence donne la couleur des yeux de Craig.

I'll show you another part of the book.

Je vais vous en montrer un autre passage.

This is actually a little more complicated.

C'est un peu plus compliqué.

Chromosome 14, book 132:

Chromosome 14, livre 132 :

(Laughter)

(Rires)

As you might expect.

comme on peut s'y attendre.

(Laughter)

(Rires)

"ATT, CTT, GATT."

ATT, CTT, GATT.

This human is lucky,

Cet humain a de la chance,

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

car si vous ratiez juste deux lettres à cet endroit...

two letters of our three billion --

deux lettres sur trois milliards...

he will be condemned to a terrible disease:

il serait condamné à une maladie terrible :

cystic fibrosis.

la fibrose cystique.

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

Il n'y aucun remède ni solution,

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

et seules deux lettres nous en séparent.

A wonderful book, a mighty book,

Un livre génial, un livre puissant,

a mighty book that helped me understand

un livre puissant qui m'a aidé à comprendre

and show you something quite remarkable.

quelque chose de remarquable, que je vais vous montrer.

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

Chacun d'entre vous, ce qui constitue ma personne et la vôtre,

is just about five million of these,

consiste juste en cinq millions de lettres, la moitié d'un livre.

half a book.

Sur le reste, nous sommes tous absolument identiques.

For the rest,

we are all absolutely identical.

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

500 pages, c'est le miracle de la vie que vous êtes.

The rest, we all share it.

Le reste, nous le partageons tous.

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

Alors rappelez-vous de cela, quand vous pensez être différent.

This is the amount that we share.

Voilà le volume que nous avons en commun.

So now that I have your attention,

Maintenant que j'ai votre attention,

the next question is:

la question suivante est :

How do I read it?

comment le lire ?

How do I make sense out of it?

Comment le comprendre ?

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

Quand bien même vous seriez doués pour monter des meubles suédois...

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

Ce manuel d'instruction ? Vous n'arriverez jamais à le déchiffrer.

(Laughter)

(Rires)

And so, in 2014, two famous TEDsters,

Alors en 2014, deux célèbres intervenants TED,

Peter Diamandis and Craig Venter himself,

Peter Diamandis et Craig Venter lui-même,

decided to assemble a new company.

ont décidé de monter une nouvelle entreprise.

Human Longevity was born,

Human Longevity était née, avec une mission :

with one mission:

trying everything we can try

essayer tout ce qui est possible,

and learning everything we can learn from these books,

apprendre tout ce que l'on peut apprendre de ces livres.

with one target --

Avec un objectif :

making real the dream of personalized medicine,

rendre réalisable le rêve de la médecine personnalisée,

understanding what things should be done to have better health

comprendre ce que nous devrions faire pour être en meilleure santé

and what are the secrets in these books.

et quels sont les secrets renfermés dans ces livres.

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

Une équipe fantastique, 40 scientifiques et beaucoup d'autres personnes,

a pleasure to work with.

un plaisir d'être avec eux.

The concept is actually very simple.

Le concept est en fait très simple.

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

Nous allons utiliser une technologie : l'apprentissage par la machine.

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

D'un côté, nous avons des génomes, par milliers.

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

De l'autre, on a assemblé la plus grande base de données sur l'humain :

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

phénotypes, scan 3D, RMN, tout ce à quoi vous pouvez penser.

Inside there, on these two opposite sides,

Au sein de ces deux facettes bien distinctes

there is the secret of translation.

se trouve le secret de la traduction.

And in the middle, we build a machine.

Au centre, on a construit une machine.

We build a machine and we train a machine --

On a construit une machine que l'on entraîne...

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

pas seulement une machine, mais de très nombreuses machines,

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

pour essayer de comprendre le génome et de le traduire en phénotype.

What are those letters, and what do they do?

Que sont ces lettres et quelles sont leurs fonctions ?

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

C’est une approche qui peut être utilisée pour tout,

but using it in genomics is particularly complicated.

mais l'utiliser en génomique est particulièrement compliqué.

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

Petit à petit, on se développe et cherche différents défis.

We started from the beginning, from common traits.

On a commencé avec les traits communs.

Common traits are comfortable because they are common,

Les traits communs sont confortables car ils sont communs,

everyone has them.

tout le monde les a.

So we started to ask our questions:

On a donc commencé par se poser cette question :

Can we predict height?

Peut-on prédire la taille ?

Can we read the books and predict your height?

Peut-on lire le livre et prédire la taille ?

Well, we actually can,

Eh bien, en fait, on le peut, avec une précision de 5 cm.

with five centimeters of precision.

BMI is fairly connected to your lifestyle,

L'IMC est très liée à notre style de vie,

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

mais on y arrive quand même, avec 8 kg de précision.

Can we predict eye color?

Prédire la couleur des yeux ? Oui, on le peut.

Yeah, we can.

Eighty percent accuracy.

Avec 80 % d'exactitude.

Can we predict skin color?

Peut-on prédire la couleur de la peau ?

Yeah we can, 80 percent accuracy.

Oui, avec 80 % d'exactitude.

Can we predict age?

Peut-on prédire l'âge ?

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

Oui, puisqu'apparemment, le code change au cours de la vie.

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

Il se raccourcit, perd des bouts, reçoit des ajouts.

We read the signals, and we make a model.

On lit le signal et on crée le modèle.

Now, an interesting challenge:

Autre défi intéressant :

Can we predict a human face?

peut-on prédire la forme d'un visage ?

C'est un peu compliqué,

It's a little complicated,

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

car le visage est dispersé parmi des millions de ces lettres.

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

Un visage humain n'est pas un objet très bien défini.

So, we had to build an entire tier of it

Il faut donc en reconstruire un pan entier

to learn and teach a machine what a face is,

pour faire apprendre à la machine ce qu'est un visage,

and embed and compress it.

l'intégrer et le compresser.

And if you're comfortable with machine learning,

Si vous connaissez l'apprentissage par la machine,

you understand what the challenge is here.

vous comprenez le défi qu'il y a à relever ici.

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

Après 15 années, 15 années après avoir lu le premier séquençage,

this October, we started to see some signals.

en octobre dernier, nous avons commencé à voir certains signaux.

And it was a very emotional moment.

Et ce fut un moment très émouvant.

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

Ce que vous voyez ici est un sujet venu dans notre labo.

This is a face for us.

C'est un visage pour nous.

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

On a pris le vrai visage du sujet et on l'a simplifié,

because not everything is in your face --

car tout n'est pas dans le visage,

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

beaucoup de caractéristiques, de défauts et d'asymétries résultent de votre vie.

We symmetrize the face, and we run our algorithm.

On a symétrisé le visage et on a fait tourner l'algorithme.

The results that I show you right now,

Le résultat que je vous montre maintenant,

this is the prediction we have from the blood.

c'est la prédiction obtenue grâce au sang.

(Applause)

(Applaudissements)

Wait a second.

Attendez un peu.

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

En ce moment, vos yeux regardent, de gauche à droite, de gauche à droite,

and your brain wants those pictures to be identical.

et votre cerveau veut que ces images soient identiques.

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

Je vais donc vous demander de faire un autre exercice,

Please search for the differences,

cherchez les différences,

which are many.

qui sont nombreuses.

The biggest amount of signal comes from gender,

Le plus grand nombre de signaux vient du genre,

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

ensuite vient l'âge, l'IMC, la composante ethnique de la personne.

And scaling up over that signal is much more complicated.

Et ensuite, ça se complique de plus en plus.

But what you see here, even in the differences,

Mais ce que vous voyez ici, même les différences,

lets you understand that we are in the right ballpark,

vous laisse comprendre que vous tenez le bon bout,

that we are getting closer.

que vous vous rapprochez et que ça vous donne déjà des émotions.

And it's already giving you some emotions.

This is another subject that comes in place,

Voici un autre sujet qui est venu,

and this is a prediction.

et ceci est la prédiction.

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

Un visage un peu plus petit,

nous n'avons pas la structure crânienne complète.

but still, it's in the ballpark.

mais tout de même, c'est assez proche.

This is a subject that comes in our lab,

Voici un sujet qui est venu à notre labo,

and this is the prediction.

et voici la prédiction.

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

Ces gens n'ont jamais été vus pendant l'entraînement de la machine.

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

On les appelle « échantillon caché ».

But these are people that you will probably never believe.

Mais on ne peut pas trop se fier à ces gens non plus.

We're publishing everything in a scientific publication,

On publie tout dans les revues scientifiques,

you can read it.

vous pouvez le lire.

But since we are onstage, Chris challenged me.

Quitte à être sur scène, Chris m'a lancé un défi.

I probably exposed myself and tried to predict

J'ai probablement pris un risque et j'ai essayé de prédire

someone that you might recognize.

quelqu'un que vous reconnaitrez peut-être.

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

Dans cette fiole de sang, croyez-moi, vous n'avez pas idée

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

de ce que l'on a dû faire pour avoir ce sang ici,

in this vial of blood is the amount of biological information

dans cette fiole de sang se trouve la quantité d'information biologique

that we need to do a full genome sequence.

nécessaire pour un séquençage complet du génome.

We just need this amount.

Nous avons juste besoin de cette quantité.

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

Nous avons analysé cette séquence, et je vais le faire avec vous.

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

Et nous avons commencé à empiler toutes les connaissances que nous avions.

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

Dans cette fiole de sang, nous avons prédit que c'était un homme.

And the subject is a male.

Et le sujet était un homme.

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

Nous avons prédit qu'il mesurait 1,76 m.

The subject is a meter and 77 cm.

Il mesure en fait 1,77 m.

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

Nous avons prédit qu'il faisait 76 kg, il en fait 82.

We predict his age, 38.

Nous avons prédit son âge : 38 ans.

The subject is 35.

Le sujet a 35 ans.

We predict his eye color.

Nous avons prédit la couleur de ses yeux.

Too dark.

Trop foncé.

Nous avons prédit la couleur de sa peau.

We predict his skin color.

We are almost there.

On y est presque.

That's his face.

Voici son visage.

Now, the reveal moment:

Maintenant, le moment de vérité :

the subject is this person.

le sujet est cette personne.

(Laughter)

(Rires)

And I did it intentionally.

Et je l'ai fait intentionnellement.

I am a very particular and peculiar ethnicity.

Je suis d'une ethnicité très particulière.

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

Européens du sud, Italiens, les modèles ne correspondent jamais.

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

C'est particulier, cette ethnicité est un cas complexe pour notre modèle.

But there is another point.

Mais, il y a encore autre chose.

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

L'une des choses que l'on utilise beaucoup pour reconnaître les gens

will never be written in the genome.

n'est jamais écrite dans le génome.

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

C'est notre libre arbitre, ce dont on a l'air.

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

Ici, pas ma coupe de cheveux, mais ma barbe.

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

Je vais vous montrer, je vais juste la transférer,

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

ce n'est que du Photoshop, pas de modélisation,

the beard on the subject.

la barbe du sujet.

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

Et immédiatement, on arrive bien mieux à me reconnaitre.

So, why do we do this?

Pourquoi fait-on donc ça ?

We certainly don't do it for predicting height

On ne le fait certainement pas pour prédire la taille,

or taking a beautiful picture out of your blood.

ou avoir une belle image à partir de votre sang.

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

On le fait car la même technologie et la même approche,

the machine learning of this code,

l'apprentissage par la machine pour ce code,

is helping us to understand how we work,

nous aide à comprendre comment nous fonctionnons,

how your body works,

comment votre corps fonctionne,

how your body ages,

comment votre corps vieillit,

how disease generates in your body,

comment les maladies se déclarent dans votre corps,

how your cancer grows and develops,

comment votre cancer grandit et se développe,

how drugs work

comment les médicaments marchent,

and if they work on your body.

et s'ils fonctionnent dans votre corps.

This is a huge challenge.

C'est un sérieux défi.

This is a challenge that we share

C'est un défi que l'on partage

with thousands of other researchers around the world.

avec des milliers d'autres chercheurs de par le monde.

It's called personalized medicine.

C'est la médecine personnalisée.

It's the ability to move from a statistical approach

C'est la faculté de partir d'une approche statistique

where you're a dot in the ocean,

où l'on est juste une goutte dans l'océan,

to a personalized approach,

à une approche personnalisée,

where we read all these books

où nous lisons tous ces livres

and we get an understanding of exactly how you are.

et nous arrivons à comprendre exactement comment vous êtes.

But it is a particularly complicated challenge,

Mais c'est un défi particulièrement compliqué,

because of all these books, as of today,

parce que de tous ces livres, à ce jour,

we just know probably two percent:

on ne connaît probablement que 2 % :

four books of more than 175.

quatre livres sur plus de 175.

And this is not the topic of my talk,

Et ce n'est pas le sujet de mon intervention,

because we will learn more.

car on en saura plus à l'avenir.

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

Les meilleurs cerveaux de la planète travaillent sur ces sujets.

The prediction will get better,

Les prédictions vont s'améliorer,

the model will get more precise.

le modèle va devenir plus précis.

And the more we learn,

Et plus on apprendra,

the more we will be confronted with decisions

plus l'on se retrouvera devant des choix que nous n'avons jamais eus à faire avant

that we never had to face before

about life,

sur la vie,

about death,

sur la mort,

about parenting.

sur l'éducation parentale.

Nous touchons donc aux détails intimes du fonctionnement de la vie.

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

And it's a revolution that cannot be confined

Et c'est une révolution qui ne peut pas être confinée

in the domain of science or technology.

au domaine de la science ou des technologies.

This must be a global conversation.

Ceci doit être une conversation globale.

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

Nous devons réfléchir à l'avenir que nous construisons tous.

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

Nous devons interagir avec les créateurs, les artistes,

les philosophes et les politiciens.

with politicians.

Everyone is involved,

Chacun est impliqué car il s'agit de l'avenir de notre espèce.

because it's the future of our species.

Without fear, but with the understanding

Sans peur, mais en comprenant

that the decisions that we make in the next year

que les décisions que nous prendrons durant l'année à venir

will change the course of history forever.

changeront pour toujours le cours de l'histoire.

Thank you.

Merci.

(Applause)

(Applaudissements)