A roadmap to end aging | Aubrey de Grey

629,834 views ・ 2007-01-16

TED


वीडियो चलाने के लिए कृपया नीचे दिए गए अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें।

Translator: Rohit Agarwal Reviewer: Anshul Tyagi
00:25
18 minutes is an absolutely brutal time limit,
0
25000
2000
१८ मिनट की समय सीमा बहुत निर्दयी है,
00:27
so I'm going to dive straight in, right at the point
1
27000
2000
इस लिये मै सिधे मुद्दे पर आता हूँ.
00:29
where I get this thing to work.
2
29000
2000
जैसे ही मै इसे काम करा सकूँ.
00:31
Here we go. I'm going to talk about five different things.
3
31000
2000
आइये चलें. मैं ५ अलग चीज़ों के बारे में बात करूंगा.
00:33
I'm going to talk about why defeating aging is desirable.
4
33000
3000
मैं बताऊंगा कि उम्र को हराना क्यों जरूरी हैं.
00:36
I'm going to talk about why we have to get our shit together,
5
36000
2000
मैं बताऊंगा कि क्यों हमें सावधान होना होगा,
00:38
and actually talk about this a bit more than we do.
6
38000
2000
और इसके बारे में और अधिक बातें करनी चाहिये.
00:40
I'm going to talk about feasibility as well, of course.
7
40000
2000
निसंदेह मैं सम्भावनाऒं के बारे में भी बोलूँगा.
00:42
I'm going to talk about why we are so fatalistic
8
42000
2000
मैं बताऊंगा कि क्यॊं हम इतने भाग्य्वादी कयों हैं
00:44
about doing anything about aging.
9
44000
2000
जहां तक उम्र के बारे मे कुछ करने का प्रश्न है.
00:46
And then I'm going spend perhaps the second half of the talk
10
46000
2000
और फिर शायद मैं वार्ता का दूसरा भाग
00:48
talking about, you know, how we might actually be able to prove that fatalism is wrong,
11
48000
5000
ये बताने मे लगाऊं कि कैसे हम शायद भाग्यवाद को गलत साबित कर सकें,
00:53
namely, by actually doing something about it.
12
53000
2000
वास्तव में इसके बारे में कुछ कर के.
00:55
I'm going to do that in two steps.
13
55000
2000
इसे मैं दो भागों में करूंगा.
00:57
The first one I'm going to talk about is
14
57000
2000
पहले मैं इस बारे में बात करूंगा
00:59
how to get from a relatively modest amount of life extension --
15
59000
3000
कि कैसे जीवन काल में छोटी सी व्रिधी से शुरू कर के --
01:02
which I'm going to define as 30 years, applied to people
16
62000
3000
जिसे मैं उन लॊगॊं के संदर्भ में ३० साल की अवधी मानता हूं
01:05
who are already in middle-age when you start --
17
65000
2000
जो शुरुआत में पहले से ही अधेडावस्था में हॊं --
01:07
to a point which can genuinely be called defeating aging.
18
67000
3000
ऐसी स्थीति में पहूंचा जा सकता है जिसे वास्तव में बुढापे को पराजित करना समझा जा सकता है.
01:10
Namely, essentially an elimination of the relationship between
19
70000
4000
मूलत:, इसका मतलब उस रिशत॓ को समाप्त करना है जो
01:14
how old you are and how likely you are to die in the next year --
20
74000
2000
आपकी उम्र और अगले साल आपकी संभावित मर्त्यु के बीच है --
01:16
or indeed, to get sick in the first place.
21
76000
2000
या बीमार होने के.
01:18
And of course, the last thing I'm going to talk about
22
78000
2000
और आखिर में मैं बात करूंगा
01:20
is how to reach that intermediate step,
23
80000
2000
कि कैसे उस माध्यमिक कदम तक पहूंचा जा सकता है,
01:22
that point of maybe 30 years life extension.
24
82000
3000
३० साल उम्र में वृधि के.
01:25
So I'm going to start with why we should.
25
85000
3000
तो मैं इस बात से शुरु करूंगा कि हमें यह क्यों करना चाहिय॑.
01:28
Now, I want to ask a question.
26
88000
2000
अब मैं एक सवाल पूछना चाहत्ता हूं.
01:30
Hands up: anyone in the audience who is in favor of malaria?
27
90000
3000
श्रोताओं में कोई हैं जो मलरिया के ह्क मे हैं तो अपने हाथ खडे करें.
01:33
That was easy. OK.
28
93000
1000
यह तो आसान था. ठीक है.
01:34
OK. Hands up: anyone in the audience
29
94000
2000
अच्छा हाथ उठाएं श्रोताओं में से कोई
01:36
who's not sure whether malaria is a good thing or a bad thing?
30
96000
3000
जो यह नहीं जानते कि मलेरिआ एक अच्छी चीज़ है या बुरी?
01:39
OK. So we all think malaria is a bad thing.
31
99000
2000
अच्छा. तो हम सब ये सोचते हैं कि मलेरिया एक बुरी चीज़ है.
01:41
That's very good news, because I thought that was what the answer would be.
32
101000
2000
यह तो बहुत अच्छी खबर है, क्योंकि मैंने सोचा था कि जवाब यही होना चाहिए.
01:43
Now the thing is, I would like to put it to you
33
103000
2000
अब जो मैं आपको बताना चाह्ता हूं
01:45
that the main reason why we think that malaria is a bad thing
34
105000
3000
कि हमारे द्वारा मलेरिया को बुरे समझे जाने का मुख्य कारण
01:48
is because of a characteristic of malaria that it shares with aging.
35
108000
4000
मलेरिया की वो विशेषता के कारण है जो बूढे होने से मिलती जुलती है.
01:52
And here is that characteristic.
36
112000
3000
और वह विशेषता यह है.
01:55
The only real difference is that aging kills considerably more people than malaria does.
37
115000
5000
अंतर मात्र ये है कि उम्र का बढ्ना मलेरिया से कहीं ज्यादा लोगों की जान लेता है.
02:00
Now, I like in an audience, in Britain especially,
38
120000
2000
मैं श्रोताओं के बीच, खास तौर से ब्रिटेन में,
02:02
to talk about the comparison with foxhunting,
39
122000
2000
लोमडी के शिकार से तुलना के बारे में बात करना पसंद करता हूं.
02:04
which is something that was banned after a long struggle,
40
124000
3000
जिसे एक लंबे संघर्ष के बाद प्रतिबंधित किया गया था,
02:07
by the government not very many months ago.
41
127000
3000
सरकार के द्वारा, कुछ ही महीने पहले.
02:10
I mean, I know I'm with a sympathetic audience here,
42
130000
2000
मैं जानता हूं दर्शकों मे सहानुभूति है,
02:12
but, as we know, a lot of people are not entirely persuaded by this logic.
43
132000
3000
लेकिन, जैसा कि हमें पता है, बहुत से लोग इस तर्क से सहमत नहीं हैं.
02:15
And this is actually a rather good comparison, it seems to me.
44
135000
3000
और मुझे लगता है यह काफ़ि अच्छी तुलना है.
02:18
You know, a lot of people said, "Well, you know,
45
138000
2000
काफ़ी लोगों नें कहा, "ऐसा है,
02:20
city boys have no business telling us rural types what to do with our time.
46
140000
5000
शहरी लोग कौन होते हैं हम ग्रामीण लोगों को बताने बाले कि अपने समय के साथ क्या करें.
02:25
It's a traditional part of the way of life,
47
145000
2000
यह हमारी जीवन शैली का एक परंपरागत हिस्सा है,
02:27
and we should be allowed to carry on doing it.
48
147000
2000
और हमें यह करते रहने देना चाहिये.
02:29
It's ecologically sound; it stops the population explosion of foxes."
49
149000
3000
यह वातावर्ण के लिये अच्छा है; यह लोमडियों की संख्या को अधिक बढ्ने से रोकता है."
02:32
But ultimately, the government prevailed in the end,
50
152000
2000
लेकिन अंत में चली तो सरकार की ही,
02:34
because the majority of the British public,
51
154000
1000
क्योंकि अधिकांश ब्रिटिश जनता,
02:35
and certainly the majority of members of Parliament,
52
155000
2000
और निसंदेह सांसदों का बहुमत,
02:37
came to the conclusion that it was really something
53
157000
2000
इस निष्कर्ष पर पहूंचा कि यह ऐसी चीज़ है
02:39
that should not be tolerated in a civilized society.
54
159000
2000
जो सभ्य समाज में सहन नहीं करी जा सकती.
02:41
And I think that human aging shares
55
161000
1000
और मैं समझता हूं कि इन्सान का बूढा होना
02:42
all of these characteristics in spades.
56
162000
2000
इन सभी विशेशताओं के काफी समान है.
02:45
What part of this do people not understand?
57
165000
2000
इसमें से कौनसी बात लोग नहीं समझ पाते ?
02:47
It's not just about life, of course --
58
167000
2000
निसंदेह यह केवल जीवन के बारे में नहीं है --
02:49
(Laughter) --
59
169000
1000
(ठ्हाके)
02:50
it's about healthy life, you know --
60
170000
3000
यह स्वस्थ जीवन के बारे में है --
02:53
getting frail and miserable and dependent is no fun,
61
173000
3000
कमज़ोर, दयनीय और आश्रित होने में कोई आनंद नहीं है,
02:56
whether or not dying may be fun.
62
176000
2000
चाहे मरने में आनंद हो या न हो.
02:58
So really, this is how I would like to describe it.
63
178000
2000
इसका वर्णन मैं ऐसे करना चाहूंगा.
03:00
It's a global trance.
64
180000
2000
यह एक वैश्विक भ्रम है.
03:02
These are the sorts of unbelievable excuses
65
182000
2000
ये वैसे ही अविश्वसनीय तर्क हैं
03:04
that people give for aging.
66
184000
2000
जैसे लोग बूढे होने के संदर्भ में देते हैं.
03:06
And, I mean, OK, I'm not actually saying
67
186000
2000
मैं यह नहीं कह रहा कि
03:08
that these excuses are completely valueless.
68
188000
2000
यह तर्क पूरी तरह से बेकार हैं.
03:10
There are some good points to be made here,
69
190000
2000
इन में कुछ अच्छे तर्क भी हैं.
03:12
things that we ought to be thinking about, forward planning
70
192000
3000
जिनके बारे में हमें सोचना चाहिए, प्रायोजन करना चाहिए
03:15
so that nothing goes too -- well, so that we minimize
71
195000
2000
जिससे कुछ भी बेकार न जाए, और
03:17
the turbulence when we actually figure out how to fix aging.
72
197000
3000
जब हम बूढे होने का इलाज ढूंढ लें तो कम से कम उथल पुथल हो.
03:20
But these are completely crazy, when you actually
73
200000
3000
लेकिन ये उस समय पागलपन लगता है, जब आप
03:23
remember your sense of proportion.
74
203000
2000
अनुपात की भावना का ध्यान रखते हैं.
03:25
You know, these are arguments; these are things that
75
205000
4000
यह तर्क, ये वह चीज़ें हैं
03:29
would be legitimate to be concerned about.
76
209000
2000
जिनके बारे में चिंतित होना जायज़ है.
03:31
But the question is, are they so dangerous --
77
211000
3000
लेकिन सवाल यह है, क्या ये इतने खतरनाक हैं --
03:34
these risks of doing something about aging --
78
214000
2000
बूढे होने के बारे में कुछ करने के जोखिम --
03:36
that they outweigh the downside of doing the opposite,
79
216000
4000
कि इससे विपरीत करने के नुक्सान को नज़रअंदाज़ किया जा सके,
03:40
namely, leaving aging as it is?
80
220000
2000
यानि, बूढे होने को एसे ही छोड दिया जाए?
03:42
Are these so bad that they outweigh
81
222000
2000
क्या ये इतने बुरे हैं कि इनसे बेहतर है
03:44
condemning 100,000 people a day to an unnecessarily early death?
82
224000
6000
१००,००० लोगों को हर रोज़ बेवजह अकस्मात मर्त्युद्ण्ड दिया जाए.
03:50
You know, if you haven't got an argument that's that strong,
83
230000
2000
यदि आपके पास इससे बडा कोई तर्क नहीं है,
03:52
then just don't waste my time, is what I say.
84
232000
3000
तो मैं कहता हूं कि मेरा समय बर्बाद न करें.
03:55
(Laughter)
85
235000
1000
(ठहाके)
03:56
Now, there is one argument
86
236000
1000
हां एक तर्क है
03:57
that some people do think really is that strong, and here it is.
87
237000
2000
जो कुछ लोगों के विचार में सचमुच प्रबल है, और वह ये है.
03:59
People worry about overpopulation; they say,
88
239000
2000
लोग जनसंख्या व्रिधी के बारे में चिंता करते हैं; वे कहते हैं,
04:01
"Well, if we fix aging, no one's going to die to speak of,
89
241000
2000
"अगर हम बूढे होने का इलाज निकाल लेते हैं, तो शायद ही कोई मरेगा,
04:03
or at least the death toll is going to be much lower,
90
243000
3000
या कम से कम मरने वालॊं की संख्या बहुत कम होगी,
04:06
only from crossing St. Giles carelessly.
91
246000
2000
सिर्फ़ यमराज से पंगा लेने पर.
04:08
And therefore, we're not going to be able to have many kids,
92
248000
2000
और इसकी वजह से हम ज्यादा बच्चे पैदा नहीं कर पाएंगे,
04:10
and kids are really important to most people."
93
250000
2000
और ज्यादातर लोगों के लिये बच्चे बहुत मायने रखते हैं."
04:12
And that's true.
94
252000
2000
और यह सच है.
04:14
And you know, a lot of people try to fudge this question,
95
254000
3000
और मालूम है, बहुत से लोग जान कर भी इस सवाल का गलत जवाब देते हैं,
04:17
and give answers like this.
96
257000
1000
कुछ इस तरह से.
04:18
I don't agree with those answers. I think they basically don't work.
97
258000
3000
मैं इन जवाबों से सहमत नहीं हूं. मेरे ख्याल से ये बुनियादी तौर से काम नहीं करते.
04:21
I think it's true, that we will face a dilemma in this respect.
98
261000
3000
मैं समझता हूं, हमें इस संबंध में दुविधा का सामना करना पडेगा.
04:24
We will have to decide whether to have a low birth rate,
99
264000
4000
हमें यह तय करना हॊगा कि हमें जन्म दर कम चाहिये,
04:28
or a high death rate.
100
268000
2000
या मर्त्यु दर ज्यादा.
04:30
A high death rate will, of course, arise from simply rejecting these therapies,
101
270000
3000
उच्च मर्त्यु दर, निसंदेह, केवल इन उपचारों को नकार के
04:33
in favor of carrying on having a lot of kids.
102
273000
4000
बहुत से बच्चे पैदा को स्वीकारने से ही हो जाएगा.
04:37
And, I say that that's fine --
103
277000
2000
और, मैं कहता हूं यह ठीक है --
04:39
the future of humanity is entitled to make that choice.
104
279000
3000
मानवता के भविष्य को यह निर्णय लेने का हक है.™
04:42
What's not fine is for us to make that choice on behalf of the future.
105
282000
4000
लेकिन भविष्य की ओर से हमारे द्वारा यह तय करना ठीक नहीं है.
04:46
If we vacillate, hesitate,
106
286000
2000
अगर हम संकोच करेंगे या डोलेंगे,
04:48
and do not actually develop these therapies,
107
288000
3000
और दरअसल इन उपचारों का विकास नहीं करेंगे,
04:51
then we are condemning a whole cohort of people --
108
291000
4000
तो हम लोगों की एक बडी संख्या कॊ सज़ा दे रहे हैं --
04:55
who would have been young enough and healthy enough
109
295000
2000
जो इन इलाज के तरीकों से फ़ायदा उठाने के लिये जवान और स्वस्थ होते
04:57
to benefit from those therapies, but will not be,
110
297000
2000
लेकिन नहीं होंगे,
04:59
because we haven't developed them as quickly as we could --
111
299000
2000
क्योंकि हमने इन्हें संभावित तेज़ी से विकसित नहीं किया --
05:01
we'll be denying those people an indefinite life span,
112
301000
2000
हम इन लोगों को अनिश्चित तौर से लम्बे जीवनकाल से वंचित रख रहे हैं,
05:03
and I consider that that is immoral.
113
303000
2000
और मैं समझता हूं कि यह अनुचित है.
05:05
That's my answer to the overpopulation question.
114
305000
3000
अधिक जनसंख्या के सवाल का यह मेरा ज़वाब है.
05:08
Right. So the next thing is,
115
308000
2000
अच्छा. तो अगली चीज़ है,
05:10
now why should we get a little bit more active on this?
116
310000
2000
कि हमें इस पर थोडा और सक्रीय क्यों होना चाहिए?
05:12
And the fundamental answer is that
117
312000
2000
और बुनियादी ज़वाब यह है कि
05:14
the pro-aging trance is not as dumb as it looks.
118
314000
3000
बुढापे के हित में लोगों का भ्रम इतना मूर्खतापूर्ण नहीं है जितना दिखता है.
05:17
It's actually a sensible way of coping with the inevitability of aging.
119
317000
4000
यह असल में बूढे होने का सामना करने का एक समझदारीपूर्ण तरीका है.
05:21
Aging is ghastly, but it's inevitable, so, you know,
120
321000
4000
उम्र का बढ्ना भयानाक किन्तु निश्चित है, इस लिए,
05:25
we've got to find some way to put it out of our minds,
121
325000
2000
हमें इसे अपने दिमाग से निकालने का कोई तरीका ढूंढना है,
05:27
and it's rational to do anything that we might want to do, to do that.
122
327000
4000
और एसा करने के लिए हमें जो भी करना पडे वह सही है.
05:31
Like, for example, making up these ridiculous reasons
123
331000
3000
जैसे, उदाहरण के लिए, ये हास्यासपद तर्क देना
05:34
why aging is actually a good thing after all.
124
334000
2000
कि क्यों उम्र का बढ्ना असल में अच्छी बात है.
05:36
But of course, that only works when we have both of these components.
125
336000
4000
लेकिन यह तभी काम कर सकता है जब हमारे पास ये दोनों भाग हों.
05:40
And as soon as the inevitability bit becomes a little bit unclear --
126
340000
3000
और जैसे ही अपरिहार्यता वाला भाग कुछ साफ़ होता है,
05:43
and we might be in range of doing something about aging --
127
343000
2000
और हम बढ्ती उम्र के बारे में कुछ करने की स्थिती में हो सकते हैं,
05:45
this becomes part of the problem.
128
345000
2000
यह समस्या का एक हिस्सा बन जाता है.
05:47
This pro-aging trance is what stops us from agitating about these things.
129
347000
4000
बुढापे के हित में लोगों का भ्रम ही है जो हमें इन चीज़ों के बारे में आन्दोलन करने से रोकता है.
05:51
And that's why we have to really talk about this a lot --
130
351000
4000
और इसलिए हमें इस के बारे में काफ़ी चर्चा करनी है --
05:55
evangelize, I will go so far as to say, quite a lot --
131
355000
2000
मैं तो यहां तक कहूंगा इसका प्रचार करना है --
05:57
in order to get people's attention, and make people realize
132
357000
3000
जिस से हम लोगों का ध्यान आकर्शित कर सकें, और उन्हें यह आभास दिला सकें
06:00
that they are in a trance in this regard.
133
360000
2000
कि वे इस मामले में भ्रम में हैं.
06:02
So that's all I'm going to say about that.
134
362000
2000
तो इसके बारे में मैं इतना ही कहूंगा.
06:04
I'm now going to talk about feasibility.
135
364000
3000
अब मैं बात करूगा व्यवहार्यता की
06:07
And the fundamental reason, I think, why we feel that aging is inevitable
136
367000
4000
और हमारे यह सोचने का कि उम्र का बढ्ना निश्चित है का बुनियादी कारण
06:11
is summed up in a definition of aging that I'm giving here.
137
371000
3000
अभी मेरे द्वारा दिये जाने वाली उम्र के बढ्ने की परिभाशा मे संक्षिप्त है.
06:14
A very simple definition.
138
374000
1000
एक बहुत ही सरल परिभाशा.
06:15
Aging is a side effect of being alive in the first place,
139
375000
3000
उम्र का बढना जीवित होने का एक अतिरिक्त असर है,
06:18
which is to say, metabolism.
140
378000
2000
कहा जाए तो चयापचय, या हमारे शरीर के विभिन्न अंगों का अपना अपना काम करना.
06:20
This is not a completely tautological statement;
141
380000
3000
यह केवल शब्दॊं का खेल नहीं है;
06:23
it's a reasonable statement.
142
383000
1000
यह एक उचित कथन है.
06:24
Aging is basically a process that happens to inanimate objects like cars,
143
384000
4000
उम्र का बढ्ना एक ऐसी प्रक्रिया है जो गाडियों जैसी निर्जीव वस्तुओं के साथ होता है,
06:28
and it also happens to us,
144
388000
2000
और यह हमारे साथ भी होता है,
06:30
despite the fact that we have a lot of clever self-repair mechanisms,
145
390000
3000
बावज़ूद इसके कि हमारे शरीर के पास बहुत से चतुर तंत्र हैं जिन से वह स्वयं की मरम्म्त कर सकता है,
06:33
because those self-repair mechanisms are not perfect.
146
393000
2000
क्योंकि ये तंत्र परीपूर्ण नहीं हैं.
06:35
So basically, metabolism, which is defined as
147
395000
2000
तो बुनियादी तौर पे चयापचय, जिसकी परिभाशा है
06:37
basically everything that keeps us alive from one day to the next,
148
397000
3000
हर चीज़ जो हमें दिन प्रतिदिन जीवित रखती है,
06:40
has side effects.
149
400000
2000
के कुछ अतिरिक्त असर होते हैं.
06:42
Those side effects accumulate and eventually cause pathology.
150
402000
2000
ये असर एकत्रित होते रहते हैं और अंततः बीमारी पैदा करते हैं.
06:44
That's a fine definition. So we can put it this way:
151
404000
2000
यह अच्छी परिभाशा है. तो हम इन शब्दों में कह सकते हैं:
06:46
we can say that, you know, we have this chain of events.
152
406000
2000
हम कह सकते हैं, ये घटनाओं की श्रृंखला है.
06:48
And there are really two games in town,
153
408000
2000
और प्रायः दो मत हैं,
06:50
according to most people, with regard to postponing aging.
154
410000
3000
अधिकतर लॊगॊं के, उम्र के बढ्ने को टालने को लेकर.
06:53
They're what I'm calling here the "gerontology approach" and the "geriatrics approach."
155
413000
4000
ये हैं जिन्हें मैं ग्रेंटोलॊजी दृष्टिकोण और जेरिऎट्रिक्स या जराचिकित्सा दृष्टिकोण कहूंगा.
06:57
The geriatrician will intervene late in the day,
156
417000
2000
जराचिकित्सक की बारी बाद में आएगी,
06:59
when pathology is becoming evident,
157
419000
2000
जब बीमारी जाहिर हो रही होगी,
07:01
and the geriatrician will try and hold back the sands of time,
158
421000
3000
और जराचिकित्सक वक्त के बढ्ते हुए कदमों को रोकने का प्रयास करेगा,
07:04
and stop the accumulation of side effects
159
424000
3000
और अतिरिक्त प्रभावों को
07:07
from causing the pathology quite so soon.
160
427000
2000
इतनी जल्दी बीमारी पैदा करने से रोकने का.
07:09
Of course, it's a very short-term-ist strategy; it's a losing battle,
161
429000
3000
निसंदेह, यह एक अल्प-कालीन रणनीति है, एक हारी हुई लडाई,
07:12
because the things that are causing the pathology
162
432000
3000
क्योंकि बीमारी पैदा करने वाले कारण
07:15
are becoming more abundant as time goes on.
163
435000
2000
वक्त के साथ अधिक होते जा रहे हैं.
07:17
The gerontology approach looks much more promising on the surface,
164
437000
4000
ऊपरी तौर पर ग्रेंटोलोज़ि का रास्ता अधिक आशाजनाक लगता है,
07:21
because, you know, prevention is better than cure.
165
441000
3000
क्योंकि, जैसा आप जानते हैं, बचाव उपचार से बेहतर है.
07:24
But unfortunately the thing is that we don't understand metabolism very well.
166
444000
3000
दुर्भाग्यतापूर्ण बात यह है कि हम चयापचय को बहुत अच्छी तरह समझते नहीं हैं.
07:27
In fact, we have a pitifully poor understanding of how organisms work --
167
447000
3000
बल्कि जीवों की कार्यशौली के बारे में हमारी समझ काफ़ी कमज़ोर है -
07:30
even cells we're not really too good on yet.
168
450000
2000
कोशिकाओं के बारे में भी हम अभी बहुत अच्छे नहीं हैं.
07:32
We've discovered things like, for example,
169
452000
2000
उदाहरण के तौर पे हमनें
07:34
RNA interference only a few years ago,
170
454000
3000
आर एन ए हस्तक्षेप जैसी चीज़ों के बारे में कुछ साल पहले ही जाना है,
07:37
and this is a really fundamental component of how cells work.
171
457000
2000
और ये तो कोशिकाऒं के काम काज का बुनियादी भाग है.
07:39
Basically, gerontology is a fine approach in the end,
172
459000
3000
अंतत:, ग्रेन्टोलोजी एक अच्छा रास्ता है,
07:42
but it is not an approach whose time has come
173
462000
2000
पर वह सामयिक नहीं है
07:44
when we're talking about intervention.
174
464000
2000
जब हम हस्तक्षेप के बारे में बात करते हैं.
07:46
So then, what do we do about that?
175
466000
3000
तो हमें इसके बारे में क्या करना चाहिए?
07:49
I mean, that's a fine logic, that sounds pretty convincing,
176
469000
2000
मेरा मतलब है, यह तर्क अच्छा है, और
07:51
pretty ironclad, doesn't it?
177
471000
2000
काफ़ी पक्का है, है ना?
07:53
But it isn't.
178
473000
2000
किन्तु ऐसा नहीं है.
07:55
Before I tell you why it isn't, I'm going to go a little bit
179
475000
3000
इससे पहले कि मैं आपको बताऊं कि यह क्यों नहीं है, मै कुछ बात करूंगा
07:58
into what I'm calling step two.
180
478000
2000
उस बारे मे जिसको मैं दूसरा कदम कह रहा हूं.
08:00
Just suppose, as I said, that we do acquire --
181
480000
4000
कल्पना करिये, जैसे कि--
08:04
let's say we do it today for the sake of argument --
182
484000
2000
आज, केवल उदाहरण के लिये --
08:06
the ability to confer 30 extra years of healthy life
183
486000
4000
हमें ३०साल अतिरिक्त सेहतमंद जीवन प्रदान करने की क्षमता मिल जाती है
08:10
on people who are already in middle age, let's say 55.
184
490000
3000
उन लोगॊं कॊ जॊ पहले ही अ्धेडावस्था में हैं, मसलन ५५ साल के.
08:13
I'm going to call that "robust human rejuvenation." OK.
185
493000
3000
मैं उसे मजबूत मानव कायाकल्प कहुंगा. ठीक है.
08:16
What would that actually mean
186
496000
1000
इसका असली मतलब क्या होगा
08:17
for how long people of various ages today --
187
497000
3000
आज विभिन्न आयु वाले लोग कितनी देर तक --
08:20
or equivalently, of various ages at the time that these therapies arrive --
188
500000
3000
या यों कहें, विभिन्न आयु के उस समय जब ये उपचार उपलब्ध हो जाती हैं
08:24
would actually live?
189
504000
1000
वास्तव में जियेंगे?
08:26
In order to answer that question -- you might think it's simple,
190
506000
2000
इस सवाल का जवाब देने के लिए -- आप भले ही सोचें कि ये आसान है,
08:28
but it's not simple.
191
508000
1000
किन्तु ये आसान नहीं है..
08:29
We can't just say, "Well, if they're young enough to benefit from these therapies,
192
509000
3000
हम यह नहीं कह सकते, "अगर वे इन उपचारॊं का लाभ उठाने लायक उम्र में है,
08:32
then they'll live 30 years longer."
193
512000
1000
तो वे ३० साल अधिक जियेंगे."
08:33
That's the wrong answer.
194
513000
2000
यह गलत जवाब है.
08:35
And the reason it's the wrong answer is because of progress.
195
515000
2000
और इसके गलत जवाब होने का कारण प्रगति है.
08:37
There are two sorts of technological progress really,
196
517000
2000
दॊ तरह की तकनीकि प्रगति हैं
08:39
for this purpose.
197
519000
1000
इस मायने में.
08:40
There are fundamental, major breakthroughs,
198
520000
3000
बुनियादी, बडी सफ़लताएं,
08:43
and there are incremental refinements of those breakthroughs.
199
523000
4000
और इन सफ़लताऒं का वृद्धिशील शोधन.
08:47
Now, they differ a great deal
200
527000
2000
और इन में काफ़ी अंतर है
08:49
in terms of the predictability of time frames.
201
529000
3000
समय काल के अनुमान लगाए जाने कॊ लेकर.
08:52
Fundamental breakthroughs:
202
532000
1000
बुनियादी सफ़लताएं:
08:53
very hard to predict how long it's going to take
203
533000
2000
अनुमान लगाना बहुत मुशकिल है कि कितना समय लगेगा
08:55
to make a fundamental breakthrough.
204
535000
1000
बुनियादि सफ़लता पाने में.
08:56
It was a very long time ago that we decided that flying would be fun,
205
536000
3000
हमनें यह बहुत समय पहले तय कर लिया था कि उडने में मज़ा आयेगा,
08:59
and it took us until 1903 to actually work out how to do it.
206
539000
3000
और हमें १९०३ तक का समय लगा पता लगाने के लिए कि यह कैसे किया जाए.
09:02
But after that, things were pretty steady and pretty uniform.
207
542000
4000
लेकिन उसके बाद यह काफ़ी संतुलित और सामान्य हो गया.
09:06
I think this is a reasonable sequence of events that happened
208
546000
3000
मैं समझता हूं कि यह उस घटनाक्रम का जायज़ ब्य़ॊरा है
09:09
in the progression of the technology of powered flight.
209
549000
4000
जो संचालित उडान की प्रगति में हुआ.
09:13
We can think, really, that each one is sort of
210
553000
4000
यह भी सोचा जा सकता है कि इन में हर एक
09:17
beyond the imagination of the inventor of the previous one, if you like.
211
557000
3000
पिछले चरण के आविश्कारक की कल्पना के परे है.
09:20
The incremental advances have added up to something
212
560000
4000
वृद्धिशील विकास का नतीजा इस तरह का है
09:24
which is not incremental anymore.
213
564000
2000
जो वृद्धिशील नहिं रहा.
09:26
This is the sort of thing you see after a fundamental breakthrough.
214
566000
3000
आप इस तरह की चिज़ किसी बुनियादी सफ़लता के बाद देख सकते हैं.
09:29
And you see it in all sorts of technologies.
215
569000
2000
आप इन्हें कई तरह की तकनीकों में देख सकते हैं.
09:31
Computers: you can look at a more or less parallel time line,
216
571000
3000
क्म्पयूटर के मामले में भी आप को सामान्तर समय रेखा देखने को मिलेगी,
09:34
happening of course a bit later.
217
574000
1000
अपितु कुछ देर बाद.
09:35
You can look at medical care. I mean, hygiene, vaccines, antibiotics --
218
575000
3000
आप चिकित्सा संभाल को देख सकते हैं. मेरा मतलब है स्वच्छता, टीके, एंटीबायोटिक --
09:38
you know, the same sort of time frame.
219
578000
2000
यानि कि, उसी तरह का समय सीमा
09:40
So I think that actually step two, that I called a step a moment ago,
220
580000
4000
इस लिये मै सोचता हूं, असल में दूसरा कदम, जिसे मैंने अभी अभी कदम बॊला था,
09:44
isn't a step at all.
221
584000
1000
कदम नहीं है.
09:45
That in fact, the people who are young enough
222
585000
3000
वॊ लॊग जिन की उम्र इतनी कम है
09:48
to benefit from these first therapies
223
588000
2000
कि वे इन चिकित्साऒं से लाभ उठा सकें
09:50
that give this moderate amount of life extension,
224
590000
2000
जो यह थॊडा सा जीवन काल को बढा सकते हैं,
09:52
even though those people are already middle-aged when the therapies arrive,
225
592000
4000
यद्य्पि जब ये चिकित्साएं आएं तो वे अधेडावस्था में पहुंच चुके हों,
09:56
will be at some sort of cusp.
226
596000
2000
एक तरह से बीच की स्थीति में होंगे.
09:58
They will mostly survive long enough to receive improved treatments
227
598000
4000
वे आम तौर पे उन्न्त उपचार पाने तक बच जाएंगे
10:02
that will give them a further 30 or maybe 50 years.
228
602000
2000
जो उन्हें ३०या५० साल और दे देगा.
10:04
In other words, they will be staying ahead of the game.
229
604000
3000
यानि कि वे इस खेल में आगे रहेंगे.
10:07
The therapies will be improving faster than
230
607000
3000
चिकित्सा में इस गति से तेजी से सुधार हो जाएगा
10:10
the remaining imperfections in the therapies are catching up with us.
231
610000
4000
जिस गति से चिकित्सा में शेष खामियां उभर रही हैं.
10:14
This is a very important point for me to get across.
232
614000
2000
यह बहुत महत्वपुर्ण मुद्दा है जो मैं समझाना चाहता हूं.♫
10:16
Because, you know, most people, when they hear
233
616000
2000
क्यॊंकि अधिकतर लोग जब यह सुनते हैं
10:18
that I predict that a lot of people alive today are going to live to 1,000 or more,
234
618000
5000
कि मैं यह भविश्यवाणी करता हूं कि आज जीवित बहुत से लॊग १,००० साल या अधिक जियेंगे,
10:23
they think that I'm saying that we're going to invent therapies in the next few decades
235
623000
4000
वॊ सोचते हैं मैं कह रहा हुं कि हम अगले कुछ दशकॊं में उपचारों का आविश्कार करने जा रहे हैं
10:27
that are so thoroughly eliminating aging
236
627000
3000
जो उम्र के बढ्ने को पूरी तरह से समाप्त कर देंगे
10:30
that those therapies will let us live to 1,000 or more.
237
630000
3000
और ये उपचार हमें १,००० साल या अधिक जीवित रहने देंगे.
10:33
I'm not saying that at all.
238
633000
2000
मैं यह बिलकुल भी नहीं कह रहा हुं.
10:35
I'm saying that the rate of improvement of those therapies
239
635000
2000
मैं कह रहा हूं कि इन उपचारॊं में सुधार की दर
10:37
will be enough.
240
637000
1000
पर्याप्त होगी.
10:38
They'll never be perfect, but we'll be able to fix the things
241
638000
3000
ये कभी भी परिपूर्ण नहीं हॊंगी, लेकिन हम उन चीज़ॊं को ठीक कर पाएंगे
10:41
that 200-year-olds die of, before we have any 200-year-olds.
242
641000
3000
जिन से २०० साल के लॊग मरते हैं, इससे पहले कोई २०० साल के हों.
10:44
And the same for 300 and 400 and so on.
243
644000
2000
और इसी तरह से ३००, ४०० और अधिक .
10:46
I decided to give this a little name,
244
646000
3000
मैंने इसे यह छोटा सा नाम दिया है,
10:49
which is "longevity escape velocity."
245
649000
1000
"दीर्घायु escape velocity."
10:51
(Laughter)
246
651000
2000
(ठहाके)
10:53
Well, it seems to get the point across.
247
653000
3000
लगता है बात समझ में आती है इससे.
10:56
So, these trajectories here are basically how we would expect people to live,
248
656000
5000
तो यह पथ रेखाएं दर्शाती हैं कि हमारी अपेक्षा में लोग कैसे जियेंगे,
11:01
in terms of remaining life expectancy,
249
661000
2000
शेष जिवन प्र्त्याशा के संदर्भ में,
11:03
as measured by their health,
250
663000
2000
जैसा कि उन के स्वस्थ से नापा जा सकता है,
11:05
for given ages that they were at the time that these therapies arrive.
251
665000
3000
दी गयी आयु के लिये जब ये उपचार आये जो उनकी थी.
11:08
If you're already 100, or even if you're 80 --
252
668000
2000
अगर आप पहले से १०० साल, या ८० साल के भी हैं --
11:10
and an average 80-year-old,
253
670000
2000
एक औसत ८० वर्षीय व्यक्ति,
11:12
we probably can't do a lot for you with these therapies,
254
672000
2000
तो शायद हम इन उपचारो से आप के लिए कुछ अधिक ना कर पाएं,
11:14
because you're too close to death's door
255
674000
2000
क्योंकि आप मौत के दरवाज़े के बहुत करीब हैं
11:16
for the really initial, experimental therapies to be good enough for you.
256
676000
4000
और यह प्रयॊग के तौर पे किये गए शुरुआती उपचार आप के लिए काफी नहीं होंगे.
11:20
You won't be able to withstand them.
257
680000
1000
आप उन्हें सह नहीं पाऎंगे.
11:21
But if you're only 50, then there's a chance
258
681000
2000
लेकिन यदि आप केवल ५० साल के हैं, तो संभावना है
11:23
that you might be able to pull out of the dive and, you know --
259
683000
3000
कि आप को लुड्कने से बचाया जा सके --
11:26
(Laughter) --
260
686000
1000
(ठहाके)
11:27
eventually get through this
261
687000
3000
बाहर निकाला जा सके.
11:30
and start becoming biologically younger in a meaningful sense,
262
690000
3000
और सही मायने में जैविक तौर से जवान बनने लगें,
11:33
in terms of your youthfulness, both physical and mental,
263
693000
2000
शारीरिक और मानसिक तौर से जवान,
11:35
and in terms of your risk of death from age-related causes.
264
695000
2000
और उम्र संबंधी कारणॊं से मरने के आपके खतरे के मायने में.
11:37
And of course, if you're a bit younger than that,
265
697000
2000
अवश्य, अगर आप उससे कुछ छॊटे हैं,
11:39
then you're never really even going
266
699000
2000
तो आप कभी भी सचमुच
11:41
to get near to being fragile enough to die of age-related causes.
267
701000
3000
उम्र संबंधी कारणों से मरने लायक कमज़ॊर अवस्था में भी नहीं होंगे.
11:44
So this is a genuine conclusion that I come to, that the first 150-year-old --
268
704000
5000
तो मैं इस सच्चे निष्कर्ष पर पहुंचा हूं, कि पहला १५० साल का व्यक्ति -
11:49
we don't know how old that person is today,
269
709000
2000
हम नहीं जानते कि वह इन्सान आज कितने साल का है,
11:51
because we don't know how long it's going to take
270
711000
2000
क्योंकि हमें नहीं पता कि कितना समय लगेगा
11:53
to get these first-generation therapies.
271
713000
2000
इन पहली पीढ़ी के उपचार पाने में.
11:55
But irrespective of that age,
272
715000
2000
लेकिन चाहे वह उम्र कितनी भी हो,
11:57
I'm claiming that the first person to live to 1,000 --
273
717000
4000
मैं यह दावा कर रहा हूं कि १,००० साल तक जीवित रहने वाला पहला व्यक्ति -
12:01
subject of course, to, you know, global catastrophes --
274
721000
3000
वैष्विक आपदाओं को ध्यान में रखते हुए -
12:04
is actually, probably, only about 10 years younger than the first 150-year-old.
275
724000
4000
वास्त्व में पहले १५० साल के व्यक्ति से शायद केवल १० वर्ष कम आयु का है.
12:08
And that's quite a thought.
276
728000
2000
और यह सोचने लायक है.
12:10
Alright, so finally I'm going to spend the rest of the talk,
277
730000
3000
अच्छा तो अंत में मैं बाकी की वार्ता
12:13
my last seven-and-a-half minutes, on step one;
278
733000
3000
मेरे अंतिम साढे सात मिनट, पहले कदम पर बिताऊंगा;
12:16
namely, how do we actually get to this moderate amount of life extension
279
736000
5000
यानि कि, वास्तव में हम जीवन में यह मामूली सी व्र्धी कैसे पा सकते हैं
12:21
that will allow us to get to escape velocity?
280
741000
3000
जो हमें मनचाही गति प्राप्त करने देगा?
12:24
And in order to do that, I need to talk about mice a little bit.
281
744000
4000
और यह करने के लिये, मुझे कुछ देर चूहों के बारे में बात करने की आव्श्य्क्ता है.
12:28
I have a corresponding milestone to robust human rejuvenation.
282
748000
3000
मेरे पास मजबूत मानव कायाकल्प से मिलता जुलता मानक है.
12:31
I'm calling it "robust mouse rejuvenation," not very imaginatively.
283
751000
3000
मैं उसे मजबूत चूहा कायाकल्प बुला रहा हूं, जो ज्यादा कल्पनाशील नहीं है.
12:34
And this is what it is.
284
754000
2000
और वह ये है.
12:36
I say we're going to take a long-lived strain of mouse,
285
756000
2000
मैं कहता हूं कि हम एक लंबे जीवन वाले चूहे का प्रकार लेंगे,
12:38
which basically means mice that live about three years on average.
286
758000
3000
जिसका मूलतः अर्थ है चूहे जॊ औसतन तीन साल तक जीते हैं.
12:41
We do exactly nothing to them until they're already two years old.
287
761000
3000
जब तक वो दॊ साल के हों हम उनको कुछ ना करें.
12:44
And then we do a whole bunch of stuff to them,
288
764000
2000
और फ़िर हम उन के साथ काफ़ी कुछ करें,
12:46
and with those therapies, we get them to live,
289
766000
2000
और इन उपचारों के साथ, हम उन्हें जीवित रखें,
12:48
on average, to their fifth birthday.
290
768000
2000
औसतन, उनके पांचवे जन्म दिन तक.
12:50
So, in other words, we add two years --
291
770000
2000
तो, अन्य शब्दों में. हम दो वर्ष बढा दें --
12:52
we treble their remaining lifespan,
292
772000
2000
हम उनके बाकि जीवन काल को तीन गुना कर दें,
12:54
starting from the point that we started the therapies.
293
774000
2000
उस समय से शुरू कर के जब से हमनें उपचार शुरू करा.
12:56
The question then is, what would that actually mean for the time frame
294
776000
3000
प्र्शन यह है कि, इसका समय संद्र्भ के लिए क्या अभिप्राय है
12:59
until we get to the milestone I talked about earlier for humans?
295
779000
3000
जब तक कि हम मनुषयों के मानक तक पहुंच सकें जिसके बारे में मैंने बात की थी?
13:02
Which we can now, as I've explained,
296
782000
2000
जिसे कि, जैसा मैंने समझाया,
13:04
equivalently call either robust human rejuvenation or longevity escape velocity.
297
784000
4000
मजबूत मानव कायाकल्प या मनचाही गति बराबरी से कहा जा सकता है.
13:08
Secondly, what does it mean for the public's perception
298
788000
3000
दूसरा, इसका आम धारणा के लिये क्या अभिप्राय है इस बारे में
13:11
of how long it's going to take for us to get to those things,
299
791000
2000
कि हमें इन चीज़ॊं तक पहुंचने में कितनी देर लगेगी,
13:13
starting from the time we get the mice?
300
793000
2000
चूहे मिलने से शुरू कर के?
13:15
And thirdly, the question is, what will it do
301
795000
2000
और तीसरे, सवाल यह है, यह क्या करेगा
13:17
to actually how much people want it?
302
797000
1000
लॊगॊं की इसके लिये चाह के लिये?
13:19
And it seems to me that the first question
303
799000
2000
और मुभे यह लगता है कि पहला सवाल
13:21
is entirely a biology question,
304
801000
1000
केवल जीव विग्यान का है
13:22
and it's extremely hard to answer.
305
802000
2000
और इसका जवाब देना बहुत मुशकिल है.
13:24
One has to be very speculative,
306
804000
2000
इन्सान को सॊचना पड़ता है,
13:26
and many of my colleagues would say that we should not do this speculation,
307
806000
3000
और मेरे कई मित्र कहेंगे कि हमें इस प्रकार सोचना नहीं चाहिए,
13:29
that we should simply keep our counsel until we know more.
308
809000
4000
कि हमें अधिक जानकारी प्राप्त करने तक सब्र करना चाहिए.
13:33
I say that's nonsense.
309
813000
1000
मैं कहता हूं यह बकवास है.
13:34
I say we absolutely are irresponsible if we stay silent on this.
310
814000
3000
मैं कहता हूं कि अगर हम इस पर चुप रहें तो यह गैर जिम्मेदाराना होगा.
13:37
We need to give our best guess as to the time frame,
311
817000
3000
हमें इस समय के संदर्भ के बारे मे बेहतरीन अनुमान लगाना चाहिए,
13:40
in order to give people a sense of proportion
312
820000
3000
लोगों को अनुपात की भावना देने के लिये
13:43
so that they can assess their priorities.
313
823000
2000
जिससे वे अपनी प्राथमिकताऒं का आंकलन कर सकें.
13:45
So, I say that we have a 50/50 chance
314
825000
3000
तो मैं कहता हूं कि हमारे पास ५०/५० मौका है
13:48
of reaching this RHR milestone,
315
828000
2000
इस पडाव पर पहुंचने का,
13:50
robust human rejuvenation, within 15 years from the point
316
830000
3000
मजबूत मानव कायाकल्प, १५ साल के अन्दर उस समय से
13:53
that we get to robust mouse rejuvenation.
317
833000
2000
जब हम मजबूत चूहा कायाकल्प तक पहुंच जाएं.
13:55
15 years from the robust mouse.
318
835000
3000
१५ साल चूहे के बाद.
13:58
The public's perception will probably be somewhat better than that.
319
838000
3000
लोगों का दृषिटकॊण शायद उससे कुछ बेहतर होगा.
14:01
The public tends to underestimate how difficult scientific things are.
320
841000
2000
लोग विग्य़ान की मुश्किलों का पूरी तरह से आंकलन नहीं कर पाते.
14:03
So they'll probably think it's five years away.
321
843000
2000
तो वो सोचते हैं वो पांच साल दूर है.
14:05
They'll be wrong, but that actually won't matter too much.
322
845000
2000
वे गलत होंगे, लेकिन असल में उसका ज्यादा फ़रक नहीं पड़ेगा.
14:07
And finally, of course, I think it's fair to say
323
847000
3000
आखिरकार, निसंदेह, मैं सोचता हूं यह कहना जायज़ होगा
14:10
that a large part of the reason why the public is so ambivalent about aging now
324
850000
4000
कि लोग उम्र के बढ़्ने के बारे में दोहरे विचार क्यों रखते हैं का बड़ा कारण है
14:14
is the global trance I spoke about earlier, the coping strategy.
325
854000
2000
वैश्विक भ्रम जिसके बारे में मैंने पहले बात करी थी, मुकाबला करने की रणनीति.
14:16
That will be history at this point,
326
856000
2000
वो यहां इतिहास बन जाएगी,
14:18
because it will no longer be possible to believe that aging is inevitable in humans,
327
858000
3000
क्योंकि अब यह विशवास करना मुमकिन नहीं होगा कि उम्र का बढ़्ना इन्सानों के लिए अपरिहार्य है,
14:21
since it's been postponed so very effectively in mice.
328
861000
3000
चूंकि चूहों मे उसे कुशलता से टाला गया है.
14:24
So we're likely to end up with a very strong change in people's attitudes,
329
864000
4000
तो हम लोगों के स्वभाव में एक मज़बूत बदलाव देख सकते हैं,
14:28
and of course that has enormous implications.
330
868000
2000
निसंदेह इसके काफ़ी बडे़ परिणाम हो सकते हैं.
14:31
So in order to tell you now how we're going to get these mice,
331
871000
2000
तो आपको यह बताने के लिए कि हम उन चूहॊं तक कैसे पहुंचेंगे,
14:34
I'm going to add a little bit to my description of aging.
332
874000
2000
मै अपने द्वारा दिए गए उम्र के बढ़्ने के विवर्ण की कुछ व्याख्या करूंगा.
14:36
I'm going to use this word "damage"
333
876000
2000
मैं "नुक़्सान" श़ब्द का प्रयोग करूंगा
14:38
to denote these intermediate things that are caused by metabolism
334
878000
4000
उन माध्यमिक चीज़ॊं को जाहिर करने के लिए जो चयापचय के कारण होती हैं,
14:42
and that eventually cause pathology.
335
882000
2000
और अंततः विकृति पैदा करती हैं.
14:44
Because the critical thing about this
336
884000
2000
क्यॊंकि इसमें ज़रूरी बात यह है कि
14:46
is that even though the damage only eventually causes pathology,
337
886000
2000
चाहे नुक्सान अंत में विकृति को जन्म देता है,
14:48
the damage itself is caused ongoing-ly throughout life, starting before we're born.
338
888000
5000
यह नुक्सान खुद अपनेआप लगातार जिंदगी भर चलता रहता है, पैदा होते ही शुरू होकर.
14:53
But it is not part of metabolism itself.
339
893000
3000
पर यह चयपचय का हिस्सा नहीं है.
14:56
And this turns out to be useful.
340
896000
1000
और यह बात बहुत काम आ सकती है.
14:57
Because we can re-draw our original diagram this way.
341
897000
3000
क्योंकि इस तरह से हम मूल चित्रों को दुबारा बना सकते हैं.
15:00
We can say that, fundamentally, the difference between gerontology and geriatrics
342
900000
3000
हम कह सकते हैं, मूलतः, कि ग्रेंटालाजी और जेरियाट्रिक्स में अंतर यह है
15:03
is that gerontology tries to inhibit the rate
343
903000
2000
कि ग्रेंटालाजी उस गति को कम करने की कोशिश करता है
15:05
at which metabolism lays down this damage.
344
905000
2000
जिस गति से चयपचय इस नुक्सान को करता है.
15:07
And I'm going to explain exactly what damage is
345
907000
2000
और मैं समझाता हूं कि यह नुक्सान दरअसल क्या है
15:09
in concrete biological terms in a moment.
346
909000
2000
स्पष्ट जैविक तौर पे, एक मिनट में.
15:12
And geriatricians try to hold back the sands of time
347
912000
2000
और जेरियाट्रिक्स वक्त के प्रवाह को रोकने की कोशिश करता है
15:14
by stopping the damage converting into pathology.
348
914000
2000
इस नुक्सान को विकृति बनने से रोक कर.
15:16
And the reason it's a losing battle
349
916000
2000
और यह एक हारी हुई लडा़ई है क्योंकि
15:18
is because the damage is continuing to accumulate.
350
918000
2000
नुक्सान जमा होता जाता है.
15:20
So there's a third approach, if we look at it this way.
351
920000
3000
तो एक तीसरा रास्ता है, अगर हम इस तरह से देखें.
15:23
We can call it the "engineering approach,"
352
923000
2000
हम इसे यात्रिकि रास्ता कह सकते हैं.
15:25
and I claim that the engineering approach is within range.
353
925000
3000
और मैं दावा करता हूं कि यांत्रिकि रास्ता सीमा के अन्दर है.
15:28
The engineering approach does not intervene in any processes.
354
928000
3000
यांत्रिकि रास्ता किसी प्रक्रिया में हस्तक्षेप नहीं करता.
15:31
It does not intervene in this process or this one.
355
931000
2000
वो इस प्रक्रिया में हस्तक्षेप नहीं करता, य़ा इस में.
15:33
And that's good because it means that it's not a losing battle,
356
933000
3000
और यह अच्छा है क्यॊंकि इसका मतलब है कि यह हारी हुई लडा़ई नहीं है,
15:36
and it's something that we are within range of being able to do,
357
936000
3000
और यह एसा कुछ है जो कि हमारे द्वारा करे जाने कि सीमा में है,
15:39
because it doesn't involve improving on evolution.
358
939000
3000
क्योंकि इसमें बेहतरी या विकास शामिल नहीं होते.
15:42
The engineering approach simply says,
359
942000
2000
यांत्रिकि रास्ता सिर्फ़ कहता है,
15:44
"Let's go and periodically repair all of these various types of damage --
360
944000
4000
"हमें थोडी़ थोडी़ देर में सभी प्रकार के नुक्सानों की मरम्मत करनी चाहिये --
15:48
not necessarily repair them completely, but repair them quite a lot,
361
948000
4000
जरूरी नहीं पूरी तरह से, पर काफ़ी हद तक उनकी मरम्मत,
15:52
so that we keep the level of damage down below the threshold
362
952000
3000
जिससे हम नुक्सान का स्तर उस दहलीज़ के नीचे रहे
15:55
that must exist, that causes it to be pathogenic."
363
955000
3000
जिसका होना ज़रूरी है, जो इसे रोगजनक बना देता है."
15:58
We know that this threshold exists,
364
958000
2000
हमें पता है कि यह दहलीज़ मौज़ूद है,
16:00
because we don't get age-related diseases until we're in middle age,
365
960000
3000
क्योंकि मध्यम आयु में पहुंचने तक हमें उम्र संबंधी बिमारियां नहीं होती,
16:03
even though the damage has been accumulating since before we were born.
366
963000
3000
यद्यपि पैदा होने के समय से ही नुकसान इकट्ठा हो रहा है.
16:06
Why do I say that we're in range? Well, this is basically it.
367
966000
4000
मैं क्यों कहता हूं कि हम सीमा के अंदर हैं? वो मूलतः इसलिए.
16:10
The point about this slide is actually the bottom.
368
970000
3000
इस स्लाइड का सार नीचे है.
16:13
If we try to say which bits of metabolism are important for aging,
369
973000
3000
अगर हम यह कहने की को्शश करें कि चयपचय के कौनसे भाग उम्र बढ़ने के लिए महत्वपूर्ण हैं,
16:16
we will be here all night, because basically all of metabolism
370
976000
3000
तो हमे सारी रात यहां रहना पडे़गा, क्योंकि मूलतः पूरा चयपचय
16:19
is important for aging in one way or another.
371
979000
2000
किसी न किसी तरह से उम्र बढ़्ने के लिए महत्वपूर्ण है,
16:21
This list is just for illustration; it is incomplete.
372
981000
2000
यह केवल उदाहर्ण के लिए है, यह अधूरा है.
16:24
The list on the right is also incomplete.
373
984000
2000
दाहिने तरफ़ वाली सूची भी अधूरी है.
16:26
It's a list of types of pathology that are age-related,
374
986000
3000
यह सूची उम्र संबंधी अलग अलग विकृतियों की है,
16:29
and it's just an incomplete list.
375
989000
2000
और यह सिर्फ़ एक अधूरी सूची है.
16:31
But I would like to claim to you that this list in the middle is actually complete --
376
991000
3000
लेकिन मैं आप से यह दावा करना चाहूंगा कि ये बीच वाली सूची पूर्ण है,
16:34
this is the list of types of thing that qualify as damage,
377
994000
3000
ये उन चीज़ों की सूची है जो नुक्सान होने के काबिल कहे जा सकते हैं,
16:37
side effects of metabolism that cause pathology in the end,
378
997000
3000
चयपचय के दुष्प्रभाव जो अंत में विकृतियं पैदा करते हैं.
16:40
or that might cause pathology.
379
1000000
2000
या जो विकृतियां पैदा कर सकते हैं.
16:42
And there are only seven of them.
380
1002000
3000
और ये केवल सात हैं.
16:45
They're categories of things, of course, but there's only seven of them.
381
1005000
3000
ये चीज़ों की श्रेणियां हैं, पर सिर्फ़ सात हैं.
16:48
Cell loss, mutations in chromosomes, mutations in the mitochondria and so on.
382
1008000
5000
कोषिकाओं का नुक्सान, गुणसूत्रों में उत्परिवर्तन, माइटोकॊंड्रिया में उत्परिवर्त,न आदि.
16:53
First of all, I'd like to give you an argument for why that list is complete.
383
1013000
5000
सबसे पहले, मैं तर्क देना चाहूंगा कि ये सूची पूर्ण क्यों है.
16:58
Of course one can make a biological argument.
384
1018000
2000
हां, निश्च्य ही हम जैविक बहस कर सकते हैं.
17:00
One can say, "OK, what are we made of?"
385
1020000
2000
हम कह सकते हैं, ठीक है, हम किन चीज़ों के बने हैं?
17:02
We're made of cells and stuff between cells.
386
1022000
2000
हम कोशिकाओं और उनके बीच के सामान के बने हैं.
17:04
What can damage accumulate in?
387
1024000
3000
नुक्सान किन में जमा हो सकता है?
17:07
The answer is: long-lived molecules,
388
1027000
2000
जवाब है, दीर्घायु अणु,
17:09
because if a short-lived molecule undergoes damage, but then the molecule is destroyed --
389
1029000
3000
क्योंकि अगर लघु आयु वाले अणु को नुक्सान होता है, लेकिन अणु बरबाद हो जाता है --
17:12
like by a protein being destroyed by proteolysis -- then the damage is gone, too.
390
1032000
4000
जैसे प्रोटीन प्रोटेओलाइसिस से ध्वस्त हो रहा है -- तो नुक्सान भी खत्म हो जाता है.
17:16
It's got to be long-lived molecules.
391
1036000
2000
वह निश्चित ही दीर्घायु अणु होंगे.
17:18
So, these seven things were all under discussion in gerontology a long time ago
392
1038000
3000
तो, यह सात चीज़ें ग्रेंटॊलॊजी में काफ़ी समय से चर्चित रही हैं
17:21
and that is pretty good news, because it means that,
393
1041000
4000
और यह काफ़ी अच्छी खबर है, क्योंकि इसका मतलब है,
17:25
you know, we've come a long way in biology in these 20 years,
394
1045000
2000
कि हम इन २० सालों में जीव विज्ञान में काफ़ी प्रगति कर चुके हैं,
17:27
so the fact that we haven't extended this list
395
1047000
2000
तो ये बात कि हमनें इस सूची को बढ़ाया नहीं है
17:29
is a pretty good indication that there's no extension to be done.
396
1049000
3000
इस बात का अच्छा सबूत है कि इसे बढ़ाया जाने लायक कुछ नहीं है.
17:33
However, it's better than that; we actually know how to fix them all,
397
1053000
2000
बल्कि, इस से भी बेहतर है, हमे असल में पता है कि इन सब को ठीक कैसे करना है
17:35
in mice, in principle -- and what I mean by in principle is,
398
1055000
3000
चूहों में, सिद्धांत के तौर पे - और सिद्धांत से मेरा मतलब है,
17:38
we probably can actually implement these fixes within a decade.
399
1058000
3000
कि शायद हम वास्तव में इन उपचारों को एक दशक में लागू कर सकते हैं.
17:41
Some of them are partially implemented already, the ones at the top.
400
1061000
4000
इनमें से कुछ, ऊपर वाले, आंशिक तौर पे लागू हो चुके हैं.
17:45
I haven't got time to go through them at all, but
401
1065000
3000
मेरे पास सब के बारे मे बताने का वक्त नहीं है, लेकिन
17:48
my conclusion is that, if we can actually get suitable funding for this,
402
1068000
4000
मेरा निषकर्श यह है कि, अगर हमें इसके लिए उपयुक्त धन मिल जाए,
17:52
then we can probably develop robust mouse rejuvenation in only 10 years,
403
1072000
4000
तो शायद हम १० साल में ही मजबूत जन कायाकल्प का विकास कर सकते हैं,
17:56
but we do need to get serious about it.
404
1076000
3000
लेकिन हमें इसके बारे में गंभीर होना पड़ेगा.
17:59
We do need to really start trying.
405
1079000
1000
हमें कोशिश करनी शुरू कर देनी चाहिए.
18:01
So of course, there are some biologists in the audience,
406
1081000
3000
नि:संदेह, दर्शकों में कुछ जीवशास्त्री हैं,
18:04
and I want to give some answers to some of the questions that you may have.
407
1084000
3000
और मैं आपके कुछ संभावित सवालों का जवाब देना चाहूंगा.
18:07
You may have been dissatisfied with this talk,
408
1087000
2000
आप इस वार्ता से असंतुष्ट हुए हो सकते हैं,
18:09
but fundamentally you have to go and read this stuff.
409
1089000
2000
लेकिन मौलिक तौर पे आप को जाकर इस चीज़ को पढ़ना है.
18:11
I've published a great deal on this;
410
1091000
2000
मैने इसपर काफ़ी कुछ लिखा है;
18:13
I cite the experimental work on which my optimism is based,
411
1093000
3000
मैं उन प्रयोगिक कार्यों का हवाला देता हूं, जिन पर मेरा आशावाद आधारित है,
18:16
and there's quite a lot of detail there.
412
1096000
2000
और इन में काफ़ी विस्तृत ब्यौरा है.
18:18
The detail is what makes me confident
413
1098000
2000
ये ब्यौरा ही मुझ में आत्मविश्वास जगाता है
18:20
of my rather aggressive time frames that I'm predicting here.
414
1100000
2000
इन आक्र्मक समय संदर्भों का जिनकी मैं भविष्य वाणी कर रहा हूं.
18:22
So if you think that I'm wrong,
415
1102000
2000
तो अगर आप सोचते हैं कि मैं गलत हूं,
18:24
you'd better damn well go and find out why you think I'm wrong.
416
1104000
3000
तो बेहतर हो आप जाकर पता लगाएं कि आप ऎसा क्यॊं सोचते हैं.
18:28
And of course the main thing is that you shouldn't trust people
417
1108000
3000
नि:सेदेह, मुख्य बात यह है कि आपको उन लोगों पर विश्ववास नहीं करना चाहिए
18:31
who call themselves gerontologists because,
418
1111000
2000
जो अपने आप को ग्रेन्टोलोजिस्ट कह्ते हैं क्योंकि,
18:33
as with any radical departure from previous thinking within a particular field,
419
1113000
4000
जैसा कि किसी भी क्षेत्र में पहले की सोच से घोर प्रस्थान में होता है,
18:37
you know, you expect people in the mainstream to be a bit resistant
420
1117000
4000
आप मुख्र्य धारा में लोगों से अपेक्षा करते हैं कि वो अवरोध करेंगे
18:41
and not really to take it seriously.
421
1121000
2000
और इसे गंभीरता से नहीं लेंगे.
18:43
So, you know, you've got to actually do your homework,
422
1123000
2000
तो, पता है, आप को वास्त्व में अपनी तैयारी करनी पड़ती है,
18:45
in order to understand whether this is true.
423
1125000
1000
यह समझने के लिए कि क्या यह सच है.
18:46
And we'll just end with a few things.
424
1126000
2000
और हम कुछ चीज़ों के साथ समापन करेंगे.
18:48
One thing is, you know, you'll be hearing from a guy in the next session
425
1128000
3000
एक, पता है, अगले सत्र में आप एक शक्स को सुनेंगे
18:51
who said some time ago that he could sequence the human genome in half no time,
426
1131000
4000
जिसने कुछ समय पहले कहा था कि वह मानव जीनोम को कुछ ही समय में अनुक्रम कर सकता है,
18:55
and everyone said, "Well, it's obviously impossible."
427
1135000
2000
और सब ने कहा, "ज़ाहिर है यह मुमकिन नहीं है."
18:57
And you know what happened.
428
1137000
1000
और आप को पता है क्या हुआ.
18:58
So, you know, this does happen.
429
1138000
4000
तो, पता है, एसा होता है.
19:02
We have various strategies -- there's the Methuselah Mouse Prize,
430
1142000
2000
हमारे पास अलग अलग रणनितियां हैं - मतूशेलह माउस पुरुस्कार है,
19:04
which is basically an incentive to innovate,
431
1144000
3000
जो मूलतः कुछ नया करने के लिए प्रोत्साहन है,
19:07
and to do what you think is going to work,
432
1147000
3000
और वो करने के लिए जो आप सोचते हैं काम करेगा,
19:10
and you get money for it if you win.
433
1150000
2000
और अगर आप जीत जाते हैं तो आपको उसके लिए पैसे मिलते हैं.
19:13
There's a proposal to actually put together an institute.
434
1153000
3000
एक प्रस्ताव है वास्तव में एक संस्थान तैयार करने का.
19:16
This is what's going to take a bit of money.
435
1156000
2000
यही है जिसमें थोडा़ पैसा लगेगा.
19:18
But, I mean, look -- how long does it take to spend that on the war in Iraq?
436
1158000
3000
पर, मेरा मतलब है, देखिए -- इराक युद्द में इतना खर्च करने में कितना समय लगता है?
19:21
Not very long. OK.
437
1161000
1000
ज़्यादा समय नहीं. ठीक है.
19:22
(Laughter)
438
1162000
1000
ठहाके
19:23
It's got to be philanthropic, because profits distract biotech,
439
1163000
3000
और यह परोपकारी होना चाहिए, क्योंकि मुनाफ़ा जीवन शास्त्र से ध्यान बंटाता है,
19:26
but it's basically got a 90 percent chance, I think, of succeeding in this.
440
1166000
4000
पर इसे सफ़ल होने की ९० प्रतिशत संभावना है, मेरे ख्याल से.
19:30
And I think we know how to do it. And I'll stop there.
441
1170000
3000
और मैं सोचता हूं हमें पता है कि यह कैसे करना है. और मैं यहीं रुकता हूं.
19:33
Thank you.
442
1173000
1000
धन्यवाद.
19:34
(Applause)
443
1174000
5000
तालियां
19:39
Chris Anderson: OK. I don't know if there's going to be any questions
444
1179000
3000
क्रिस एन्डरसन: अच्छा, मुझे पता नहीं कि कोई सवाल होंगे कि नहीं
19:42
but I thought I would give people the chance.
445
1182000
2000
पर मैने सोचा मैं लोगों को मौका दूं.
19:44
Audience: Since you've been talking about aging and trying to defeat it,
446
1184000
4000
दर्शक: आपने बढ़ती उम्र और उसे हराने की बात की,
19:48
why is it that you make yourself appear like an old man?
447
1188000
4000
पर ऎसा क्यॊं है कि आप अपने आप को एक वृद्ध व्यक्ति की तरह जता रहे हैं?
19:52
(Laughter)
448
1192000
4000
ठहाके
19:56
AG: Because I am an old man. I am actually 158.
449
1196000
3000
ए जी: क्योंकि मैं वृद्ध हूं. मैं दर असल १५८ साल का हूं.
19:59
(Laughter)
450
1199000
1000
ठहाके
20:00
(Applause)
451
1200000
3000
तालियां
20:03
Audience: Species on this planet have evolved with immune systems
452
1203000
4000
दर्शक: नस्लें इस ग्रह पर प्रतिरक्षा प्रणाली के साथ विकसित हुई हैं
20:07
to fight off all the diseases so that individuals live long enough to procreate.
453
1207000
4000
बिमारियों से लड़ने के लिए जिससे लोग प्रज्न्न हेतु जीवित रह सकें.
20:11
However, as far as I know, all the species have evolved to actually die,
454
1211000
5000
लेकिन, जहां तक मैं जानता हूं, सभी नस्लें अस्ली में मरने के लिए ही विकसित हुई हैं,
20:16
so when cells divide, the telomerase get shorter, and eventually species die.
455
1216000
5000
तो जब कोषाणुं विभाजित होते हैं, तो तेलोमेरेज़ छोटे होते हैं, और अंततः नस्लें मर जाती हैं.
20:21
So, why does -- evolution has -- seems to have selected against immortality,
456
1221000
5000
तो क्यों - विकास नें - लगता है अमरता के खिलाफ़ चुनाव किया है,
20:26
when it is so advantageous, or is evolution just incomplete?
457
1226000
4000
जब कि यह इतनी फ़ायदेमंद है, या विकास अभी अधूरा है?
20:30
AG: Brilliant. Thank you for asking a question
458
1230000
2000
ए जी: उत्तम. एसा सवाल पूछने के लिये शुक्रिया
20:32
that I can answer with an uncontroversial answer.
459
1232000
2000
जिसका ज़वाब मैं गैर-विवादास्पद रूप में दे सकता हूं.
20:34
I'm going to tell you the genuine mainstream answer to your question,
460
1234000
3000
मैं आपके सवाल का असली मुख्य धारा वाला जवाब देने जा रहा हूं,
20:37
which I happen to agree with,
461
1237000
2000
जिस से मैं भी सहमत हूं.
20:39
which is that, no, aging is not a product of selection, evolution;
462
1239000
3000
जॊ कि यह है कि, नहीं, उम्र का बढ़ना चुनाव का हिस्सा नहीं है;
20:42
[aging] is simply a product of evolutionary neglect.
463
1242000
2000
विकास केवल विकासीय उपेक्षा का परिणाम है.
20:45
In other words, we have aging because it's hard work not to have aging;
464
1245000
5000
अन्य शब्दो में, हमारी उम्र बढ़ती है क्योंकि उसका न बढ़ने में मेहनत लगती है;
20:50
you need more genetic pathways, more sophistication in your genes
465
1250000
2000
आप को अधिक आनुवंशिक राहें चाहिए होती हैं, आप के आनुवंश में अधिक परिषकार
20:52
in order to age more slowly,
466
1252000
2000
अगर उम्र को और धीरे बढ़ना हो तो,
20:54
and that carries on being true the longer you push it out.
467
1254000
3000
और यह सच रहता है जितनी देर तक आप यह चाहें.
20:57
So, to the extent that evolution doesn't matter,
468
1257000
5000
तो, उस मामले में विकास से कोई फ़र्क नहीं पड़ता,
21:02
doesn't care whether genes are passed on by individuals,
469
1262000
2000
परवाह नहीं करता चाहे आनुवंश व्यक्तियों द्वारा पारित हों,
21:04
living a long time or by procreation,
470
1264000
2000
जो लंबे समय तक जीवित रहें, या उत्पत्ति द्वारा,
21:07
there's a certain amount of modulation of that,
471
1267000
2000
इसमें कुछ मात्रा में समता है,
21:09
which is why different species have different lifespans,
472
1269000
3000
इसलिए अलग नस्लों के अलग जीवनकाल होते हैं,
21:12
but that's why there are no immortal species.
473
1272000
2000
और इसलिए कोई अमर नस्लें नहीं हैं.
21:15
CA: The genes don't care but we do?
474
1275000
2000
सी ए: आनुवंश परवा नहीं करते पर हम करते हैं?
21:17
AG: That's right.
475
1277000
1000
ए जी: सही.
21:19
Audience: Hello. I read somewhere that in the last 20 years,
476
1279000
5000
दर्शक: मैंने कहीं पढा़ था कि पिछ्ले २० सालों में,
21:24
the average lifespan of basically anyone on the planet has grown by 10 years.
477
1284000
5000
धरती पे किसी का भी औसत जीवनकाल १० साल बढ़ गया है.
21:29
If I project that, that would make me think
478
1289000
3000
अगर मैं इसका व्याख्यान करूं, तो मैं सोचता हूं
21:32
that I would live until 120 if I don't crash on my motorbike.
479
1292000
4000
कि अगर मैं अपनी मोटरसाइकल पे टक्कर ना मारूं, तो मैं १२० साल तक जीवित रहूंगा.
21:37
That means that I'm one of your subjects to become a 1,000-year-old?
480
1297000
5000
इसका मतलब है कि मैं आपके उन लोगों में से हूं जो १००० साल के हो सकते हैं?
21:42
AG: If you lose a bit of weight.
481
1302000
1000
ए जी: अगर आप अपना वजन थोडा़ कम कर लेते हैं तो.
21:44
(Laughter)
482
1304000
3000
ठहाके
21:47
Your numbers are a bit out.
483
1307000
3000
आपके अंक कुछ गलत हैं.
21:50
The standard numbers are that lifespans
484
1310000
3000
मानक आंकडे़ कहते हैं कि जीवनकाल
21:53
have been growing at between one and two years per decade.
485
1313000
3000
हर दश्क में एक से दो साल तक बढ़ रहे हैं.
21:56
So, it's not quite as good as you might think, you might hope.
486
1316000
3000
तो, यह वैसा नहीं है जैसा आप सोचें - आप उम्मीद करें.
22:00
But I intend to move it up to one year per year as soon as possible.
487
1320000
2000
पर मेरा इरादा जल्द से जल्द इसे बढा़ कर एक साल प्रति साल करना है.
22:03
Audience: I was told that many of the brain cells we have as adults
488
1323000
3000
दर्शक: मुझे बताया गया था कि दिमाग के कई कोषाणु जो हमारे पास व्यस्क्ता में होते हैं
22:06
are actually in the human embryo,
489
1326000
1000
वो वास्तव में मानव भ्रूण में होते हैं,
22:08
and that the brain cells last 80 years or so.
490
1328000
2000
और दिमाग के कोषाणु ८० साल तक चलते हैं.
22:10
If that is indeed true,
491
1330000
2000
अगर यह सच है तो,
22:12
biologically are there implications in the world of rejuvenation?
492
1332000
3000
क्या जीवन शास्त्र में इसके कायाकल्प की दुनिया में निहितार्थ हैं?
22:15
If there are cells in my body that live all 80 years,
493
1335000
3000
अगर मेरे शरीर में कोषाणु हैं जो पूरे ८० साल जीते हैं,
22:18
as opposed to a typical, you know, couple of months?
494
1338000
2000
बनिस्प्त साधारण तौर पे, पता है, कुछ महीने?
22:20
AG: There are technical implications certainly.
495
1340000
2000
ए जी: इसके तकनीकि निहितार्थ ज़रूर हैं.
22:22
Basically what we need to do is replace cells
496
1342000
3000
बुनियादि तौर पे हमें कोषाणु बदलने हैं
22:26
in those few areas of the brain that lose cells at a respectable rate,
497
1346000
3000
दिमाग के उन कुछ हिस्सों में जो इन्हे जायज़ दर से खोते हैं,
22:29
especially neurons, but we don't want to replace them
498
1349000
3000
खास तौर से न्युरान, लेकिन हम उन्हें इस से तेज़ बदली नहीं करना चाह्ते
22:32
any faster than that -- or not much faster anyway,
499
1352000
2000
या बहुत ज्यादा तेज़ तो नहीं,
22:34
because replacing them too fast would degrade cognitive function.
500
1354000
4000
क्योंकि इन्हे बहुत तेज़ बदलने से संज्ञानात्मक कार्य पर दुष्प्र्भाव पडेगा.
22:38
What I said about there being no non-aging species earlier on
501
1358000
3000
पहले मैंने जो कोई बूढ़े न होने वाली नस्ल न होने की बात करी थी
22:41
was a little bit of an oversimplification.
502
1361000
2000
वो कुछ ज्यादा ही सरलीकरण था.
22:43
There are species that have no aging -- Hydra for example --
503
1363000
4000
कुछ नस्लों की उम्र नहीं बढ़्ती - जैसे कि हाइड्रा -
22:47
but they do it by not having a nervous system --
504
1367000
2000
पर वे ऎसा करते हैं क्योंकि उनमें नरवस सिस्ट्म नहीं होता -
22:49
and not having any tissues in fact that rely for their function
505
1369000
2000
और कोई ऊतक नहीं होती जो अपने कार्य के लिये आश्रित हो
22:51
on very long-lived cells.
506
1371000
2000
लंबे समय तक जीवित रहने वाले कोषाणुओं पर.
इस वेबसाइट के बारे में

यह साइट आपको YouTube वीडियो से परिचित कराएगी जो अंग्रेजी सीखने के लिए उपयोगी हैं। आप दुनिया भर के शीर्षस्थ शिक्षकों द्वारा पढ़ाए जाने वाले अंग्रेजी पाठ देखेंगे। वहां से वीडियो चलाने के लिए प्रत्येक वीडियो पृष्ठ पर प्रदर्शित अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें। उपशीर्षक वीडियो प्लेबैक के साथ सिंक में स्क्रॉल करते हैं। यदि आपकी कोई टिप्पणी या अनुरोध है, तो कृपया इस संपर्क फ़ॉर्म का उपयोग करके हमसे संपर्क करें।

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7