Craig Venter: On the verge of creating synthetic life

202,070 views ・ 2008-03-10

TED


Silakan klik dua kali pada teks bahasa Inggris di bawah ini untuk memutar video.

Translator: Wibowo Arindrarto Reviewer: Rommy Rustami
00:19
You know, I've talked about some of these projects before --
0
19330
2000
Anda tahu, aku sudah pernah membicarakan beberapa dari proyek - proyek ini sebelumnya,
00:21
about the human genome and what that might mean,
1
21330
4000
tentang genom manusia dan apa maknanya yang mungkin,
00:25
and discovering new sets of genes.
2
25330
3000
dan menemukan sekumpulan gen - gen baru.
00:28
We're actually starting at a new point:
3
28330
3000
Kita sebenarnya sedang memulai hal baru:
00:31
we've been digitizing biology,
4
31330
4000
kita sudah mendigitalisasi biologi
00:35
and now we're trying to go from that digital code
5
35330
3000
dan sekarang kita mencoba beranjak dari kode digital itu
00:38
into a new phase of biology
6
38330
2000
ke fase baru biologi,
00:40
with designing and synthesizing life.
7
40330
3000
dengan merancang dan membuat kehidupan.
00:43
So, we've always been trying to ask big questions.
8
43330
3000
Jadi, selama ini kita selalu mencoba menanyakan hal - hal besar.
00:48
"What is life?" is something that I think many biologists
9
48330
2000
"Apakah hidup itu?" adalah sesuatu yang saya pikir kebanyakan ahli biologi
00:50
have been trying to understand
10
50330
2000
selama ini mencoba mengerti
00:52
at various levels.
11
52330
2000
pada berbagai tingkatan.
00:54
We've tried various approaches,
12
54330
3000
Kita sudah mencoba beragam pendekatan,
00:57
paring it down to minimal components.
13
57330
3000
meringkasnya hingga ke bagian - bagian terkecil.
01:01
We've been digitizing it now for almost 20 years;
14
61330
2000
Kita sudah mencoba membuatnya menjadi digital selama 20 tahun.
01:03
when we sequenced the human genome,
15
63330
2000
Ketika kita mensekuen genom manusia,
01:05
it was going from the analog world of biology
16
65330
3000
itu adalah perjalanan dari dunia analog biologi
01:08
into the digital world of the computer.
17
68330
4000
ke dunia digital komputer.
01:12
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
18
72330
4000
Sekarang kita mencoba bertanya, dapatkah kita memperbaharui kehidupan,
01:16
or can we create new life
19
76330
2000
atau dapatkah kita membuat kehidupan baru,
01:18
out of this digital universe?"
20
78330
3000
dari semesta digital ini?
01:21
This is the map of a small organism,
21
81330
3000
Ini adalah peta sebuah organisme kecil,
01:24
Mycoplasma genitalium,
22
84330
2000
Mycoplasma genitalium,
01:26
that has the smallest genome for a species
23
86330
3000
yang memiliki genom terkecil untuk sebuah spesies
01:29
that can self-replicate in the laboratory,
24
89330
3000
yang bisa memperbanyak dirinya sendiri di laboratorium.
01:32
and we've been trying to just see if
25
92330
2000
Dan kita sudah mencoba melihat apakah
01:34
we can come up with an even smaller genome.
26
94330
3000
kita dapat membuat genom yang lebih kecil lagi.
01:38
We're able to knock out on the order of 100 genes
27
98330
2000
Kita mampu melakukan penghapusan beberapa ratus gen sekaligus
01:40
out of the 500 or so that are here.
28
100330
3000
dari sekitar 500 yang ada di sini.
01:43
When we look at its metabolic map,
29
103330
2000
Tapi ketika kita melihat peta metabolismenya,
01:45
it's relatively simple
30
105330
2000
ternyata cukup sederhana
01:47
compared to ours --
31
107330
2000
dibandingkan dengan milik kita.
01:49
trust me, this is simple --
32
109330
2000
Percayalah saya, ini sederhana.
01:51
but when we look at all the genes
33
111330
2000
Namun, ketika kita melihat semua gen - gen
01:53
that we can knock out one at a time,
34
113330
3000
yang bisa kita hapus satu demi satu,
01:56
it's very unlikely that this would yield
35
116330
2000
sangat tidak mungkin bahwa ini dapat menghasilkan
01:58
a living cell.
36
118330
2000
sebuah sel yang hidup.
02:01
So we decided the only way forward
37
121330
2000
Jadi, kita memutuskan bahwa satu - satunya jalan untuk maju
02:03
was to actually synthesize this chromosome
38
123330
3000
adalah dengan mensintesis kromosom ini
02:06
so we could vary the components
39
126330
3000
sehingga kita dapat memvariasikan komponen penyusunnya
02:09
to ask some of these most fundamental questions.
40
129330
4000
untuk menanyakan beberapa pertanyaan fundamental tadi.
02:13
And so we started down the road of:
41
133330
2000
Jadi kita memulai di jalur,
02:15
can we synthesize a chromosome?
42
135330
3000
"Dapatkah kita mensintesis sebuah kromosom?"
02:19
Can chemistry permit making
43
139330
2000
Dapatkah ilmu kimia memberi jalan untuk membuat
02:21
these really large molecules
44
141330
2000
molekul - molekul yang besar ini
02:23
where we've never been before?
45
143330
2000
yang tidak pernah kita lakukan sebelumnya?
02:25
And if we do, can we boot up a chromosome?
46
145330
3000
Dan, kalau kita mampu, dapatkah kita menggunakannya untuk memulai kehidupan?
02:28
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
47
148330
3000
Sebuah kromosom, sebenarnya, hanya merupakan bahan kimia yang tidak reaktif
02:32
So, our pace of digitizing life has been increasing
48
152330
3000
Jadi, langkah kita membuat hidup menjadi digital selama ini sudah meningkat
02:35
at an exponential pace.
49
155330
3000
secara eksponensial.
02:38
Our ability to write the genetic code
50
158330
3000
Kemampuan kita menulis kode genetik
02:41
has been moving pretty slowly
51
161330
2000
berkembang cukup pelan,
02:43
but has been increasing,
52
163330
3000
tapi senantiasa meningkat.
02:46
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
53
166330
4000
Dan ide terkini kami akan meletakkannya di sebuah kurva eksponensial.
02:51
We started this over 15 years ago.
54
171330
2000
Kami memulai ini lebih dari 15 tahun lalu.
02:53
It took several stages, in fact,
55
173330
3000
Dibutuhkan beberapa tahap, sebenarnya,
02:56
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
56
176330
3000
dimulai dengan tinjauan bioetis sebelum kami melakukan percobaan - percobaan pertama.
03:00
But it turns out synthesizing DNA
57
180330
2000
Tapi ternyata mensintesis DNA
03:02
is very difficult.
58
182330
2000
sangatlah sulit.
03:04
There are tens of thousands of machines around the world
59
184330
3000
Ada puluhan ribu mesin di seluruh dunia
03:07
that make small pieces of DNA --
60
187330
2000
yang membuat DNA berukuran kecil,
03:09
30 to 50 letters in length --
61
189330
3000
dengan panjang 30 hingga 50 huruf,
03:12
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
62
192330
3000
dan prosesnya memburuk, jadi semakin panjang materi yang dibuat,
03:15
the more errors there are.
63
195330
2000
semakin banyak kesalahan yang ada.
03:17
So we had to create a new method
64
197330
2000
Jadi kami harus membuat metode baru
03:19
for putting these little pieces together and correct all the errors.
65
199330
3000
untuk merangkai potongan - potongan kecil ini dan mengoreksi semua kesalahannya.
03:23
And this was our first attempt, starting with the digital information
66
203330
3000
Dan ini adalah percobaan pertama kita, dimulai dengan informasi digital
03:26
of the genome of phi X174.
67
206330
2000
dari genom Phi X 174
03:28
It's a small virus that kills bacteria.
68
208330
3000
Ini adalah sebuah virus kecil yang dapat membunuh bakteri.
03:32
We designed the pieces, went through our error correction
69
212330
3000
Kami merancang bagian - bagiannya, melakukan koreksi kesalahan
03:35
and had a DNA molecule
70
215330
2000
dan mendapatkan molekul DNA
03:37
of about 5,000 letters.
71
217330
3000
sepanjang sekitar 5,000 huruf.
03:40
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
72
220330
4000
Tahap yang menarik dimulai ketika kita mengambil potongan bahan kimia tidak reaktif ini
03:44
and put it in the bacteria,
73
224330
2000
dan memasukkannya ke dalam bakteri,
03:46
and the bacteria started to read this genetic code,
74
226330
4000
dan bakterinya mulai membaca kode genetik ini,
03:50
made the viral particles.
75
230330
2000
membuat partikel virus.
03:52
The viral particles then were released from the cells
76
232330
2000
Partikel - partikel virus itu kemudian dikeluarkan dari sel - selnya,
03:54
and came back and killed the E. coli.
77
234330
3000
kemudian kembali dan membunuh E. coli.
03:57
I was talking to the oil industry recently
78
237330
3000
Saya baru - baru ini berbicara dengan perwakilan industri migas
04:00
and I said they clearly understood that model.
79
240330
3000
dan saya bilang bahwa mereka pastinya mengerti model itu.
04:03
(Laughter)
80
243330
3000
(Tawa)
04:06
They laughed more than you guys are. (Laughter)
81
246330
3000
Mereka tertawa lebih dari kalian semua.
04:10
And so, we think this is a situation
82
250330
2000
Jadi kami berpikir ini adalah situasi
04:12
where the software can actually build its own hardware
83
252330
3000
di mana piranti lunak bisa membangun perangkat kerasnya sendiri
04:15
in a biological system.
84
255330
2000
di sebuah sistem biologis.
04:17
But we wanted to go much larger:
85
257330
2000
Tapi kami ingin yang lebih besar lagi.
04:19
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
86
259330
3000
Kami ingin membuat seluruh kromosom bakteri.
04:22
it's over 580,000 letters of genetic code --
87
262330
4000
Panjang kode genetiknya lebih dari 580,000 huruf.
04:26
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
88
266330
3000
Jadi kami berpikir kami akan membuatnya dalam paket - paket seukuran virus,
04:29
so we could actually vary the cassettes
89
269330
2000
agar kami dapat memvariasikan paket - paketnya
04:31
to understand
90
271330
2000
untuk mengerti
04:33
what the actual components of a living cell are.
91
273330
3000
apa saja sebenarnya komponen sebuah sel hidup.
04:36
Design is critical,
92
276330
2000
Perancangan sangat penting,
04:38
and if you're starting with digital information in the computer,
93
278330
3000
dan kalau anda memulai dengan informasi digital di komputer,
04:41
that digital information has to be really accurate.
94
281330
4000
informasi digital tersebut harus sangat akurat.
04:45
When we first sequenced this genome in 1995,
95
285330
3000
Ketika kami pertama kali mensekuen genom ini tahun 1995,
04:48
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
96
288330
4000
standar akurasinya adalah satu kesalahan setiap 10,000 pasang basa.
04:52
We actually found, on resequencing it,
97
292330
2000
Kami sebenarnya menemukan, ketika melakukan pensekuenan ulang,
04:54
30 errors; had we used that original sequence,
98
294330
3000
30 kesalahan. Kalau kita menggunakan sekuen aslinya,
04:57
it never would have been able to be booted up.
99
297330
3000
selnya tidak akan pernah bisa hidup.
05:00
Part of the design is designing pieces
100
300330
2000
Sebagian dari proses perancangannya adalah merancang potongan - potongan
05:02
that are 50 letters long
101
302330
3000
yang panjangnya 50 huruf
05:05
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
102
305330
3000
yang harus tumpang tindih dengan potongan - potongan berukuran 50 huruf yang lain
05:08
to build smaller subunits
103
308330
2000
untuk membangun sub unit yang lebih kecil
05:10
we have to design so they can go together.
104
310330
3000
kami harus mampu merancangnya agar mereka dapat berpadu.
05:13
We design unique elements into this.
105
313330
3000
Kami merancang bagian - bagian unik di dalamnya.
05:16
You may have read that we put watermarks in.
106
316330
2000
Anda mungkin pernah membaca bahwa kita memberikan tanda khusus di dalamnya.
05:18
Think of this:
107
318330
2000
Pikirkan ini:
05:20
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
108
320330
3000
kita mempunya empat huruf penyusun kode genetik: A, C, G, dan T.
05:23
Triplets of those letters
109
323330
3000
Kombinasi tiga huruf dari huruf - huruf tadi
05:26
code for roughly 20 amino acids,
110
326330
2000
menyandikan sekitar 20 asam amino --
05:28
such that there's a single letter designation
111
328330
3000
dan ada kode satu huruf
05:31
for each of the amino acids.
112
331330
2000
untuk setiap asam amino.
05:33
So we can use the genetic code to write out words,
113
333330
3000
Jadi kita bisa menggunakan kode genetik untuk menulis kata - kata,
05:36
sentences, thoughts.
114
336330
2000
kalimat, pikiran.
05:39
Initially, all we did was autograph it.
115
339330
2000
Awalnya, yang kami lakukan adalah memberinya tanda khusus.
05:41
Some people were disappointed there was not poetry.
116
341330
3000
Beberapa orang kecewa karena tidak ada unsur puitisnya.
05:44
We designed these pieces so
117
344330
2000
Kami merancang potongan - potongan ini sehingga
05:46
we can just chew back with enzymes;
118
346330
3000
kami bisa memotongnya sedikit dengan enzim - enzim.
05:50
there are enzymes that repair them and put them together.
119
350330
3000
Ada enzim yang dapat memperbaiki mereka dan menggabungkannya.
05:53
And we started making pieces,
120
353330
2000
Dan kami mulai membuat potongan - potongan,
05:55
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
121
355330
4000
dimulai dengan potongan yang berukuran lima hingga tujuh ribu huruf,
05:59
put those together to make 24,000-letter pieces,
122
359330
4000
menggabungkan mereka untuk membuat potongan berukuran 24,000 huruf,
06:03
then put sets of those going up to 72,000.
123
363330
4000
dan menggabungkan sekumpulan potongan ini, hingga berukuran 72,000.
06:07
At each stage, we grew up these pieces in abundance
124
367330
2000
Di setiap langkah, kami menumbuhkan potongan - potongan ini secara berlimpah
06:09
so we could sequence them
125
369330
2000
jadi kami bisa mensekuens mereka
06:11
because we're trying to create a process that's extremely robust
126
371330
3000
karena kami mencoba membuat sebuah proses yang sangat mantap --
06:14
that you can see in a minute.
127
374330
3000
yang anda bisa lihat sebentar lagi.
06:17
We're trying to get to the point of automation.
128
377330
3000
Kami mencoba mencapai titik otomatisasi.
06:20
So, this looks like a basketball playoff.
129
380330
2000
Jadi, ini terlihat seperti perlombaan basket.
06:22
When we get into these really large pieces
130
382330
2000
Ketika kami mencapai potongan - potongan yang sangat besar ini --
06:24
over 100,000 base pairs,
131
384330
4000
lebih dari 100,000 pasang basa --
06:28
they won't any longer grow readily in E. coli --
132
388330
2000
mereka tidak mau lagi tumbuh dengan mudah di E. coli.
06:30
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
133
390330
4000
Semua teknologi modern biologi molekuler sudah habis digunakan.
06:34
and so we turned to other mechanisms.
134
394330
4000
Jadi kami mencoba mekanisme lain.
06:38
We knew there's a mechanism called homologous recombination
135
398330
3000
Kita tahu bahwa ada mekanisme yang disebut rekombinasi homologis,
06:41
that biology uses to repair DNA
136
401330
3000
yang digunakan biologi untuk memperbaiki DNA,
06:44
that can put pieces together.
137
404330
3000
yang bisa menggabungkan potongan - potongan menjadi satu.
06:47
Here's an example of it:
138
407330
1000
Ini contohnya.
06:48
there's an organism called
139
408330
1000
Ada organisme yang disebut
06:49
Deinococcus radiodurans
140
409330
2000
Deinococcus radiodurans
06:51
that can take three millions rads of radiation.
141
411330
3000
yang bisa bertahan di radiasi tiga juta rad.
06:54
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
142
414330
4000
Anda bisa melihat di panel atas, kromosomnya hancur begitu saja.
06:58
Twelve to 24 hours later, it put it
143
418330
3000
12 sampai 24 jam kemudian, dia sudah menggabungkannya
07:01
back together exactly as it was before.
144
421330
2000
persis seperti semula.
07:03
We have thousands of organisms that can do this.
145
423330
3000
Kita memiliki ribuan organisme yang bisa melakukan ini.
07:06
These organisms can be totally desiccated;
146
426330
2000
Organisme - organisme ini bisa dikeringkan sepenuhnya.
07:08
they can live in a vacuum.
147
428330
2000
Mereka bisa hidup di ruang hampa udara.
07:11
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
148
431330
3000
Saya sangat yakin bahwa kehidupan dapat ditemukan di angkasa luar,
07:14
move around, find a new aqueous environment.
149
434330
3000
pindah ke sana kemari, menemukan lingkungan cair yang baru.
07:17
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
150
437330
4000
Bahkan, NASA sudah menunjukkan bahwa banyak yang seperti ini di luar sana.
07:21
Here's an actual micrograph of the molecule we built
151
441330
4000
Ini adalah mikrograf sungguhan dari molekul yang kami bangun
07:25
using these processes, actually just using yeast mechanisms
152
445330
4000
menggunakan proses - proses ini -- sebenarnya hanya menggunakan khamir (mirip proses peragian)
07:29
with the right design of the pieces we put them in;
153
449330
3000
dengan rancangan potongan - potongan yang tepat, kami memasukkannya.
07:32
yeast puts them together automatically.
154
452330
3000
Khamir akan menggabungkan mereka secara otomatis.
07:35
This is not an electron micrograph;
155
455330
2000
Ini bukan mikrograf elektron;
07:37
this is just a regular photomicrograph.
156
457330
2000
hanya foto mikrograf biasa.
07:39
It's such a large molecule
157
459330
2000
Molekulnya sangat besar
07:41
we can see it with a light microscope.
158
461330
3000
hingga kita bisa melihatnya dengan mikroskop cahaya.
07:44
These are pictures over about a six-second period.
159
464330
3000
Ini adalah gambar - gambar selama kurang lebih enam detik.
07:47
So, this is the publication we had just a short while ago.
160
467330
4000
Jadi ini publikasi yang kami punya beberapa waktu lalu.
07:51
This is over 580,000 letters of genetic code;
161
471330
3000
Kode genetiknya berukuran lebih dari 580,000 huruf.
07:54
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
162
474330
5000
Ini adalah molekul terbesar yang pernah dibuat manusia dengan struktur yang ditentukan.
07:59
It's over 300 million molecular weight.
163
479330
3000
Beratnya lebih dari 300 juta berat molekul.
08:02
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
164
482330
3000
Kalau kita mencetaknya dengan huruf berukuran 10 dan tanpa spasi,
08:05
it takes 142 pages
165
485330
2000
dibutuhkan 142 halaman
08:07
just to print this genetic code.
166
487330
4000
hanya untuk mencetak kode genetik ini.
08:11
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
167
491330
3000
Jadi bagaimana kita membuat sebuah kromosom aktif? Bagaimana kita mengaktivasi ini?
08:14
Obviously, with a virus it's pretty simple;
168
494330
3000
Tentunya, dengan virus cukuplah sederhana.
08:17
it's much more complicated dealing with bacteria.
169
497330
3000
Lebih rumit lagi jika berurusan dengan bakteri.
08:20
It's also simpler when you go
170
500330
2000
Sederhana juga kalau anda menggunakan
08:22
into eukaryotes like ourselves:
171
502330
2000
eukariot seperti kita:
08:24
you can just pop out the nucleus
172
504330
2000
anda bisa saja mengeluarkan nukleusnya
08:26
and pop in another one,
173
506330
2000
dan memasukkan yang lain,
08:28
and that's what you've all heard about with cloning.
174
508330
3000
dan itulah sebenarnya yang anda sudah dengar seputar kloning.
08:31
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
175
511330
4000
Dengan bakteri atau arkea, kromosomnya terintegrasi di dalam sel,
08:35
but we recently showed that we can do a complete transplant
176
515330
4000
tapi kami baru - baru ini menunjukkan bahwa kami dapat melakukan transplantasi utuh
08:39
of a chromosome from one cell to another
177
519330
2000
sebuah kromosom dari satu sel ke sel lain
08:41
and activate it.
178
521330
3000
dan mengaktifkannya.
08:44
We purified a chromosome from one microbial species --
179
524330
4000
Kami memurnikan sebuah kromosom dari satu spesies mikroba
08:48
roughly, these two are as distant as human and mice --
180
528330
3000
Secara kasar, keduanya berkerabat sejauh manusia dan mencit (sejenis tikus percobaan).
08:51
we added a few extra genes
181
531330
2000
Kami menambahkan beberapa gen ekstra
08:53
so we could select for this chromosome,
182
533330
2000
jadi kami bisa memilih kromosom ini.
08:55
we digested it with enzymes
183
535330
2000
Kami mencernanya dengan enzim - enzim
08:57
to kill all the proteins,
184
537330
2000
untuk menghancurkan semua protein - proteinnya.
08:59
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
185
539330
3000
Dan sesuatu yang mengejutkan terjadi ketika kami memasukkan ini ke dalam sel --
09:02
and you'll appreciate
186
542330
2000
dan anda akan menghargai
09:04
our very sophisticated graphics here.
187
544330
3000
gambar kami yang canggih ini --
09:07
The new chromosome went into the cell.
188
547330
3000
kromosom barunya masuk ke dalam sel.
09:10
In fact, we thought this might be as far as it went,
189
550330
2000
Bahkan, kami berpikir ini adalah yang terjauh yang bisa dilakukan,
09:12
but we tried to design the process a little bit further.
190
552330
3000
namun kami mencoba merancang prosesnya lebih jauh lagi.
09:15
This is a major mechanism of evolution right here.
191
555330
3000
Ini adalah sebuah mekanisme utama evolusi.
09:18
We find all kinds of species
192
558330
2000
Kami menemukan berbagai jenis spesies
09:20
that have taken up a second chromosome
193
560330
2000
yang sudah mengambil kromosom kedua
09:22
or a third one from somewhere,
194
562330
2000
atau ketiga dari suatu tempat,
09:24
adding thousands of new traits
195
564330
2000
menambahkan ribuan sifat baru
09:26
in a second to that species.
196
566330
2000
dalam beberapa detik saja ke spesies tersebut.
09:28
So, people who think of evolution
197
568330
2000
Jadi orang - orang berpikir bahwa evolusi itu
09:30
as just one gene changing at a time
198
570330
2000
hanya satu gen yang berubah di satu waktu
09:32
have missed much of biology.
199
572330
3000
kehilangan sebagian besar biologi.
09:35
There are enzymes called restriction enzymes
200
575330
2000
Ada enzim yang disebut enzim restriksi
09:37
that actually digest DNA.
201
577330
2000
yang bisa mencerna DNA.
09:39
The chromosome that was in the cell
202
579330
2000
Kromosom yang ada di sel pada awalnya
09:41
doesn't have one;
203
581330
2000
tidak memilikinya.
09:43
the chromosome we put in does.
204
583330
2000
Kromosom yang kami masukkan -- punya.
09:45
It got expressed and it recognized
205
585330
2000
Dia kemudian diekspresikan, dan mengenali
09:47
the other chromosome as foreign material,
206
587330
3000
kromosom lainnya sebagai benda asing,
09:50
chewed it up, and so we ended up
207
590330
2000
memotong - motongnya, dan pada akhirnya kami mendapatkan
09:52
just with a cell with the new chromosome.
208
592330
4000
hanya sel dengan kromosom yang baru.
09:56
It turned blue because of the genes we put in it.
209
596330
3000
Warnanya menjadi biru karena gen - gen yang kami masukkan.
09:59
And with a very short period of time,
210
599330
2000
Dan dalam jangka waktu singkat,
10:01
all the characteristics of one species were lost
211
601330
3000
semua sifat - sifat dari spesies yang lama hilang,
10:04
and it converted totally into the new species
212
604330
3000
dan dia berubah seutuhnya menjadi spesies baru,
10:07
based on the new software that we put in the cell.
213
607330
3000
berdasarkan piranti lunak yang kami masukkan ke dalam sel.
10:10
All the proteins changed,
214
610330
2000
Semua proteinnya berubah,
10:12
the membranes changed;
215
612330
2000
membrannya berubah --
10:14
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
216
614330
4000
ketika kami membaca kode genetiknya, sama persis dengan apa yang telah kami masukkan.
10:18
So, this may sound like genomic alchemy,
217
618330
3000
Jadi ini mungkin terdengar seperti alkimia genomik,
10:21
but we can, by moving the software of DNA around,
218
621330
4000
tapi kami bisa, dengan memindah - mindahkan piranti lunak DNA-nya
10:25
change things quite dramatically.
219
625330
4000
mengubah hal - hal dengan cukup dramatis.
10:29
Now I've argued, this is not genesis;
220
629330
2000
Sekarang, saya telah berargumen, bahwa ini bukan penciptaan --
10:31
this is building on three and a half billion years of evolution.
221
631330
4000
ini mengandalkan tiga setengah milyar tahun evolusi,
10:36
And I've argued that we're about to perhaps
222
636330
2000
dan saya telah berargumen bahwa kita sebentar lagi mungkin
10:38
create a new version of the Cambrian explosion,
223
638330
3000
menciptakan versi baru ledakan Cambrian
10:41
where there's massive new speciation
224
641330
3000
di mana ada penciptaan spesies baru dalam skala sangat besar
10:45
based on this digital design.
225
645330
2000
berdasarkan rancangan digital ini.
10:47
Why do this?
226
647330
2000
Kenapa melakukan ini?
10:49
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
227
649330
2000
Saya rasa cukup jelas kenapa, dalam konteks beberapa kebutuhan manusia.
10:51
We're about to go from six and a half
228
651330
2000
Kita akan beranjak dari enam setengah
10:53
to nine billion people over the next 40 years.
229
653330
3000
hingga sembilan milyar orang dalam 40 tahun ke depan.
10:56
To put it in context for myself:
230
656330
2000
Untuk meletakkannya dalam konteks bagi saya sendiri:
10:58
I was born in 1946.
231
658330
2000
Saya lahir tahun 1946.
11:00
There are now three people on the planet
232
660330
2000
Sekarang ada tiga orang di planet ini
11:02
for every one of us that existed in 1946;
233
662330
4000
untuk setiap dari kita yang ada di tahun 1946;
11:06
within 40 years, there'll be four.
234
666330
3000
dalam 40 tahun, akan ada empat.
11:09
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
235
669330
3000
Kita punya masalah dalam memberi makan, menyediakan air yang jernih dan bersih,
11:12
medicines, fuel
236
672330
2000
obat - obatan, bahan bakar
11:14
for the six and a half billion.
237
674330
3000
untuk enam setengah milyar penduduk.
11:17
It's going to be a stretch to do it for nine.
238
677330
2000
Akan sangat sulit sekali melakukannya untuk sembilan.
11:19
We use over five billion tons of coal,
239
679330
3000
Kita menggunakan lebih dari 5 milyar ton batu bara.
11:22
30 billion-plus barrels of oil --
240
682330
3000
30 milyar lebih barel minyak.
11:25
that's a hundred million barrels a day.
241
685330
4000
Itu adalah seratus juta barel per hari.
11:29
When we try to think of biological processes
242
689330
2000
Ketika kami mencoba memikirkan proses - proses biologis
11:31
or any process to replace that,
243
691330
3000
atau proses apapun yang dapat menggantikan itu,
11:34
it's going to be a huge challenge.
244
694330
2000
akan menjadi tantangan yang sangat besar.
11:36
Then of course, there's all that
245
696330
2000
Kemudian, tentunya, ada juga semua
11:38
CO2 from this material
246
698330
2000
CO2 dari bahan - bahan ini
11:40
that ends up in the atmosphere.
247
700330
3000
yang berakhir di atmosfer.
11:43
We now, from our discovery around the world,
248
703330
2000
Kami sekarang, dari penemuan kami di seluruh dunia,
11:45
have a database with about 20 million genes,
249
705330
4000
memiliki basis data dengan lebih dari 20 juta gen,
11:49
and I like to think of these as the design components of the future.
250
709330
4000
dan suka menganggap ini semua sebagai bagian rancangan masa depan.
11:53
The electronics industry only had a dozen or so components,
251
713330
3000
Industri elektronika hanya memiliki sekian lusin bagian,
11:56
and look at the diversity that came out of that.
252
716330
4000
dan lihat keragaman yang muncul dari itu semua.
12:00
We're limited here primarily
253
720330
2000
Kita di sini terbatas terutama
12:02
by a biological reality
254
722330
2000
oleh kenyataan biologis
12:04
and our imagination.
255
724330
2000
dan imajinasi kita.
12:07
We now have techniques,
256
727330
2000
Kita sekarang memiliki teknik - teknik,
12:09
because of these rapid methods of synthesis,
257
729330
3000
karena teknologi sintesis yang cepat ini,
12:12
to do what we're calling combinatorial genomics.
258
732330
4000
untuk melakukan apa yang kami sebut dengan genomik kombinatorial.
12:16
We have the ability now to build a large robot
259
736330
3000
Kami sekarang mempunyai kemampuan untuk membangun robot besar
12:19
that can make a million chromosomes a day.
260
739330
3000
yang bisa membuat sejuta kromosom per hari.
12:23
When you think of processing these 20 million different genes
261
743330
3000
Ketika anda berpikir tentang mengolah 20 juta gen - gen yang berbeda ini,
12:26
or trying to optimize processes
262
746330
2000
atau mencoba mengoptimisasi proses - prosesnya
12:28
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
263
748330
3000
untuk memproduksi oktan atau memproduksi obat - obat,
12:31
new vaccines,
264
751330
3000
vaksin - vaksin baru,
12:34
we can just with a small team,
265
754330
3000
kami bisa berubah; hanya dengan sebuah tim kecil,
12:37
do more molecular biology
266
757330
2000
melakukan lebih banyak biologi molekuler
12:39
than the last 20 years of all science.
267
759330
3000
dibanding yang telah dilakukan semua ilmu pengetahuan selama 20 tahun terakhir.
12:42
And it's just standard selection:
268
762330
2000
Dan itu semua hanya pemilihan biasa.
12:44
we can select for viability,
269
764330
2000
Kami bisa memilih berdasarkan kelangsungan hidup,
12:46
chemical or fuel production,
270
766330
2000
produksi bahan kimia atau bahan bakar,
12:48
vaccine production, etc.
271
768330
2000
produksi vaksin, dan sebagainya.
12:50
This is a screen snapshot
272
770330
3000
Ini adalah potret layar
12:53
of some true design software
273
773330
3000
beberapa piranti lunak disain
12:56
that we're working on to actually be able to sit down
274
776330
3000
yang sedang kami kerjakan supaya nantinya kami dapat duduk
12:59
and design species in the computer.
275
779330
3000
dan merancang spesies menggunakan komputer.
13:03
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
276
783330
3000
Anda tahu, kami tidak sepenuhnya tahu bagaimana dia akan terlihat nanti.
13:06
we know exactly what their genetic code looks like.
277
786330
3000
Kami tahu persis bagaimana kode genetik mereka nantinya.
13:09
We're focusing on now fourth-generation fuels.
278
789330
5000
Kita sekarang berfokus pada bahan bakar generasi keempat.
13:15
You've seen recently, corn to ethanol
279
795330
2000
Anda sudah melihat akhir - akhir ini mengubah jagung menjadi etanol
13:17
is just a bad experiment.
280
797330
2000
hanyalah sebuah percobaan yang buruk.
13:19
We have second- and third-generation fuels
281
799330
2000
Kita memiliki bahan bakar generasi kedua dan ketiga
13:21
that will be coming out relatively soon
282
801330
3000
yang akan segera keluar segera
13:24
that are sugar, to much higher-value fuels
283
804330
3000
yang merupakan gula yang diubah menjadi bahan bakar bernilai lebih
13:27
like octane or different types of butanol.
284
807330
3000
seperti oktan atau berbagai jenis butanol.
13:30
But the only way we think that biology
285
810330
3000
Tapi satu - satunya jalan yang kami pikirkan agar biologi
13:33
can have a major impact without
286
813330
2000
bisa memberikan dampak besar tanpa
13:36
further increasing the cost of food and limiting its availability
287
816330
3000
meningkatkan biaya makanan lebih jauh lagi dan membatasi ketersediaannya
13:39
is if we start with CO2 as its feedstock,
288
819330
3000
adalah jika kita memulai dengan CO2 sebagai pakannya,
13:42
and so we're working with designing cells to go down this road.
289
822330
4000
jadi kami bekerja merancang sel - sel untuk menelusuri kemungkinan ini,
13:47
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
290
827330
3000
dan kami pikir kami akan mendapatkan bahan bakar generasi keempat
13:50
in about 18 months.
291
830330
2000
dalam waktu sekitar 18 bulan.
13:52
Sunlight and CO2 is one method ...
292
832330
2000
Cahaya matahari dan CO2 merupakan satu metode --
13:54
(Applause)
293
834330
5000
(Tepuk Tangan)
13:59
but in our discovery around the world,
294
839330
2000
-- tapi melalui penemuan kami di seluruh dunia,
14:01
we have all kinds of other methods.
295
841330
2000
kami memiliki berbagai macam metode lain.
14:03
This is an organism we described in 1996.
296
843330
4000
Ini adalah organisme yang kami deskripsikan pada tahun 1996.
14:07
It lives in the deep ocean,
297
847330
2000
Dia hidup di laut dalam,
14:09
about a mile and a half deep,
298
849330
2000
pada kedalaman sekitar 2.4 km,
14:11
almost at boiling-water temperatures.
299
851330
2000
hampir mendekati suhu air mendidih.
14:13
It takes CO2 to methane
300
853330
3000
Dia mengubah CO2 menjadi metana
14:16
using molecular hydrogen as its energy source.
301
856330
3000
menggunakan molekul hidrogen sebagai sumber energinya.
14:19
We're looking to see if we can take
302
859330
2000
Kami mencoba melihat apakah kami bisa mengambil
14:21
captured CO2,
303
861330
2000
CO2 yang ditangkap,
14:23
which can easily be piped to sites,
304
863330
2000
yang bisa dengan mudah dialirkan ke tempat lain,
14:25
convert that CO2 back into fuel
305
865330
3000
mengubah CO2 tersebut kembali menjadi bahan bakar,
14:28
to drive this process.
306
868330
3000
untuk menjalankan proses ini.
14:31
So, in a short period of time,
307
871330
2000
Jadi dalam jangka waktu singkat,
14:33
we think that we might be able to increase
308
873330
4000
kami pikir kami mungkin bisa meningkatkan
14:37
what the basic question is of "What is life?"
309
877330
3000
pertanyaan dasar mengenai "Apakah kehidupan itu?"
14:40
We truly, you know,
310
880330
2000
Kami sesungguhnya, anda tahu
14:42
have modest goals
311
882330
2000
punya tujuan yang sederhana
14:44
of replacing the whole petrol-chemical industry --
312
884330
3000
untuk menggantikan seluruh indutri petrokimia.
14:47
(Laughter) (Applause)
313
887330
3000
(Tawa) (Tepuk Tangan)
14:50
Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
314
890330
3000
Ya. Kalau anda tidak bisa melakukan itu di TED, lalu di mana lagi?
14:53
(Laughter)
315
893330
2000
(Tawa)
14:55
become a major source of energy ...
316
895330
2000
Menjadi sumber utama energi.
14:57
But also, we're now working on using these same tools
317
897330
3000
Tapi juga, kami sekarang menggunakan alat - alat yang sama ini
15:00
to come up with instant sets of vaccines.
318
900330
3000
untuk membuat seperangkat vaksin instan.
15:03
You've seen this year with flu;
319
903330
2000
Anda telah melihatnya tahun ini dengan flu,
15:05
we're always a year behind and a dollar short
320
905330
3000
kita selalu kekurangan waktu dan uang
15:08
when it comes to the right vaccine.
321
908330
2000
untuk membuat vaksin yang tepat.
15:10
I think that can be changed
322
910330
2000
Saya pikir itu dapat diubah
15:12
by building combinatorial vaccines in advance.
323
912330
3000
dengan membuat vaksin kombinatorial dahulu.
15:16
Here's what the future may begin to look like
324
916330
3000
Inilah bagaimana masa depan mungkin mulai terlihat
15:19
with changing, now, the evolutionary tree,
325
919330
4000
dengan mengubah, sekarang, pohon evolusi,
15:23
speeding up evolution
326
923330
2000
mempercepat evolusi
15:25
with synthetic bacteria, Archaea
327
925330
3000
dengan bakteri sintetis, arkea sintetis,
15:28
and, eventually, eukaryotes.
328
928330
3000
dan pada akhirnya eukariot.
15:32
We're a ways away from improving people:
329
932330
2000
Kita masih jauh dari peningkatan pada level manusia.
15:34
our goal is just to make sure that we have a chance
330
934330
3000
Tujuan kita adalah hanya memastikan bahwa kita punya kesempatan
15:37
to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
331
937330
3000
untuk bertahan cukup lama untuk mungkin melakukan itu. Terima kasih banyak.
15:40
(Applause)
332
940330
7000
(Tepuk Tangan)
Tentang situs web ini

Situs ini akan memperkenalkan Anda pada video YouTube yang berguna untuk belajar bahasa Inggris. Anda akan melihat pelajaran bahasa Inggris yang diajarkan oleh guru-guru terbaik dari seluruh dunia. Klik dua kali pada subtitle bahasa Inggris yang ditampilkan di setiap halaman video untuk memutar video dari sana. Subtitle bergulir selaras dengan pemutaran video. Jika Anda memiliki komentar atau permintaan, silakan hubungi kami menggunakan formulir kontak ini.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7