The age of genetic wonder | Juan Enriquez

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TED


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Traduttore: Nicoletta Pedrana Revisore: Anna Cristiana Minoli
00:13
So let me with start with Roy Amara.
0
13134
2390
Allora, iniziamo con Roy Amara.
00:16
Roy's argument is that most new technologies tend to be overestimated
1
16350
4211
Secondo Roy,
gran parte delle nuove tecnologie è sopravvalutata
00:20
in their impact to begin with,
2
20585
2068
per il loro impatto, prima di tutto,
00:22
and then they get underestimated in the long term
3
22677
2402
e poi vengono sottovalutate a lungo termine
00:25
because we get used to them.
4
25103
1364
perché ci abituiamo.
00:26
These really are days of miracle and wonder.
5
26491
2196
Questi sono i giorni del miracolo e della meraviglia.
00:29
You remember that wonderful song by Paul Simon?
6
29433
2381
Ricordate quella bellissima canzone di Paul Simon?
00:32
There were two lines in it.
7
32365
1338
Aveva due versi.
00:33
So what was it that was considered miraculous back then?
8
33727
3687
Cos'era considerato come miracoloso a quei tempi?
00:38
Slowing down things -- slow motion --
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38393
2072
Rallentare le cose, il rallentatore --
00:41
and the long-distance call.
10
41371
1728
e le interurbane.
00:43
Because, of course, you used to get interrupted by operators
11
43941
2859
Perché si veniva sempre interrotti dall'operatore
00:46
who'd tell you, "Long distance calling. Do you want to hang up?"
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46824
2997
che chiedeva "Chiamata a lunga distanza. vuole riattaccare?"
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And now we think nothing of calling all over the world.
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49845
2702
E oggi chiamare in tutto il mondo è una bazzecola.
00:53
Well, something similar may be happening
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53040
2630
Bene, qualcosa di simile potrebbe succedere
00:55
with reading and programming life.
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55694
2072
con la lettura e programmazione della vita.
00:58
But before I unpack that,
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58636
1728
Ma prima di parlare di questo,
01:01
let's just talk about telescopes.
17
61069
2684
parliamo di telescopi.
01:04
Telescopes were overestimated originally in their impact.
18
64798
4311
Originariamente i telescopi sono stati sopravvalutati.
01:09
This is one of Galileo's early models.
19
69133
2169
Questo è uno dei modelli di Galileo.
01:12
People thought it was just going to ruin all religion.
20
72090
3359
La gente pensava che avrebbe distrutto la religione
01:15
(Laughter)
21
75473
1150
(Risate)
01:18
So we're not paying that much attention to telescopes.
22
78862
2714
Quindi non facciamo molto caso ai telescopi.
01:22
But, of course, telescopes launched 10 years ago, as you just heard,
23
82628
4082
Ma per telescopi lanciati dieci anni fa, come avrete sentito,
01:26
could take this Volkswagen, fly it to the moon,
24
86734
2991
se prendete una Volkswagen e la portate sulla Luna,
01:29
and you could see the lights on that Volkswagen light up on the moon.
25
89749
5856
potete vedere le luci dell'auto illuminare la luna.
01:36
And that's the kind of resolution power that allowed you to see
26
96624
3262
Questo è il livello di risoluzione che vi ha permesso
01:40
little specks of dust floating around distant suns.
27
100592
3604
di vedere piccole macchie fluttuare attorno a stelle distanti.
01:44
Imagine for a second that this was a sun a billion light years away,
28
104220
3464
Immaginate per un secondo che questa sia una stella lontana milioni di anni luce,
01:48
and you had a little speck of dust that came in front of it.
29
108310
2927
e vi trovate una piccola macchia che la oscura.
01:51
That's what detecting an exoplanet is like.
30
111566
2501
Questo significa localizzare un esopianeta.
01:55
And the cool thing is, the telescopes that are now being launched
31
115268
3790
E la cosa bella è che i telescopi che lanciamo oggi
02:00
would allow you to see a single candle lit on the moon.
32
120138
3005
ci permettono di identificare una singola candela accesa sulla luna.
02:04
And if you separated it by one plate,
33
124279
2828
E se le la dividete con una lastra,
02:07
you could see two candles separately at that distance.
34
127131
2794
potrete vedere due candele separate da quella distanza.
02:11
And that's the kind of resolution that you need
35
131124
2813
Questa è la risoluzione che serve
02:13
to begin to image that little speck of dust
36
133961
2468
per iniziare ad immaginare questa piccola macchia
02:16
as it comes around the sun
37
136453
1286
che passa davanti al sole
02:17
and see if it has a blue-green signature.
38
137763
2049
e vedere se ha una piccola firma verde-blu.
02:21
And if it does have a blue-green signature,
39
141120
2071
E se ha una firma vede-blu,
02:23
it means that life is common in the universe.
40
143215
2220
significa che la vita è diffusa nell'universo.
02:25
The first time you ever see a blue-green signature on a distant planet,
41
145459
4196
La prima volta che si vedrà un'impronta verde-blu su un pianeta distante,
02:29
it means there's photosynthesis there,
42
149679
1993
significa che li c'è fotosintesi,
02:31
there's water there,
43
151696
1281
c'è acqua,
02:33
and the chances that you saw the only other planet with photosynthesis
44
153001
3872
e le possibilità che vediate l'unico altro pianeta con fotosintesi
02:36
are about zero.
45
156897
1363
sono pari a zero.
02:39
And that's a calendar-changing event.
46
159108
1896
Questo è un evento che cambia il mondo.
02:41
There's a before and after we were alone in the universe:
47
161670
2752
C'è un prima e un dopo essere soli nell'universo:
02:44
forget about the discovery of whatever continent.
48
164446
2470
dimenticatevi le scoperte di un continente.
02:48
So as you're thinking about this,
49
168751
1580
Mentre ci pensate,
cominciamo a essere in grado di immaginare la maggior parte dell'universo.
02:50
we're now beginning to be able to image most of the universe.
50
170355
2902
02:53
And that is a time of miracle and wonder.
51
173281
2254
E questo è un tempo di prodigi e meraviglie.
02:55
And we kind of take that for granted.
52
175559
2352
E lo diamo un po' per scontato.
02:59
Something similar is happening in life.
53
179562
1915
Qualcosa di simile sta accadendo nella vita.
03:01
So we're hearing about life in these little bits and pieces.
54
181501
3038
Sentiamo parlare di questa vita divisa in particelle e pezzi.
03:04
We hear about CRISPR, and we hear about this technology,
55
184563
2658
Sentiamo parlare del CRISPR, e sentiamo di questa tecnologia,
03:07
and we hear about this technology.
56
187245
1666
e di questa tecnologia.
03:08
But the bottom line on life is that life turns out to be code.
57
188935
3388
Ma alla fine di tutto, la base della vita è un codice.
03:13
And life as code is a really important concept because it means,
58
193900
3950
E il concetto di vita come codice è molto importante perché significa,
03:17
just in the same way as you can write a sentence
59
197874
3210
nello stesso modo in cui voi potete scrivere una frase
03:21
in English or in French or Chinese,
60
201108
3118
in inglese, francese o cinese,
03:25
just in the same way as you can copy a sentence,
61
205146
2906
nello stesso modo in cui potete copiare una frase,
03:28
just in the same way as you can edit a sentence,
62
208076
2526
nello stesso modo in cui potete modificare una frase,
03:30
just in the same way as you can print a sentence,
63
210626
2350
nello stesso modo in cui potete stampare una frase,
03:33
you're beginning to be able to do that with life.
64
213000
2719
potete cominciare a fare lo stesso con la vita.
Significa che stiamo cominciando a capire come leggere questo linguaggio.
03:37
It means that we're beginning to learn how to read this language.
65
217237
3511
03:40
And this, of course, is the language that is used by this orange.
66
220772
3236
e questo, ovviamente, è il linguaggio di questa arancia.
03:44
So how does this orange execute code?
67
224702
1796
Per cui, come esegue il codice questa arancia?
03:46
It doesn't do it in ones and zeroes like a computer does.
68
226522
2708
Non lo fa con zero e uno, come i computer.
03:49
It sits on a tree, and one day it does:
69
229254
1885
Sta sull'albero, e un giorno fa:
03:51
plop!
70
231163
1150
plop!
03:52
And that means: execute.
71
232819
1805
E questo significa: esegui.
03:55
AATCAAG: make me a little root.
72
235149
3272
AATCAAG: fammi una piccola radice.
03:59
TCGACC: make me a little stem.
73
239057
2502
TCGACC: fammi un piccolo germe.
04:01
GAC: make me some leaves. AGC: make me some flowers.
74
241583
3438
GAC: fammi delle foglie AGC: fammi dei fiori.
04:05
And then GCAA: make me some more oranges.
75
245045
2857
E poi GCAA: fammi altre arance
04:08
If I edit a sentence in English on a word processor,
76
248984
4073
Se modifico una frase in inglese con un editor di testo,
04:15
then what happens is you can go from this word to that word.
77
255153
3441
si passa da una parola all'altra.
04:20
If I edit something in this orange
78
260134
2136
Se modifico qualcosa in questa arancia
04:22
and put in GCAAC, using CRISPR or something else that you've heard of,
79
262294
4983
e metto un GCAAC usando CRISPR o qualcosa di simile di cui avrete sentito parlare,
04:28
then this orange becomes a lemon,
80
268261
1797
questa arancia diventa un limone,
04:30
or it becomes a grapefruit,
81
270957
1548
o un pompelmo,
04:32
or it becomes a tangerine.
82
272529
1657
o un mandarino.
E se modifico una sola di migliaia di lettere,
04:35
And if I edit one in a thousand letters,
83
275102
2018
04:37
you become the person sitting next to you today.
84
277144
2360
diventate la persona che oggi è seduta qui di fianco a voi.
04:40
Be more careful where you sit.
85
280757
1520
State più attenti a dove vi sedete.
04:42
(Laughter)
86
282301
1189
(Risate)
Questa cosa all'inizio era estremamente costosa.
04:45
What's happening on this stuff is it was really expensive to begin with.
87
285014
3475
04:48
It was like long-distance calls.
88
288513
1695
Era come le interurbane.
04:51
But the cost of this is dropping 50 percent faster than Moore's law.
89
291399
3606
Ma i costi stanno calando del 50% più velocemente della legge di Moore.
04:55
The first $200 full genome was announced yesterday by Veritas.
90
295909
3832
Ieri è stata annunciata de Veritas la prima codifica del genoma a 200 dollari.
05:00
And so as you're looking at these systems,
91
300494
2130
Mentre guardate questi sistemi,
05:02
it doesn't matter, it doesn't matter, it doesn't matter, and then it does.
92
302648
3802
non è importante, non è importante, non è importante, ma poi lo è.
05:06
So let me just give you the map view of this stuff.
93
306474
3405
Fatevi dare le proporzioni di questa cosa.
05:10
This is a big discovery.
94
310973
2559
È una grande scoperta.
05:13
There's 23 chromosomes.
95
313556
1923
Ci sono 23 cromosomi.
05:15
Cool.
96
315503
1228
Forte.
05:17
Let's now start using a telescope version, but instead of using a telescope,
97
317287
3679
Cominciamo a usare la modalità telescopio, ma al posto di usare un telescopio,
05:20
let's use a microscope to zoom in
98
320990
2320
usiamo un microscopio per ingrandire
05:23
on the inferior of those chromosomes,
99
323334
2072
l'interno di uno di questi cromosomi,
05:25
which is the Y chromosome.
100
325430
1621
il cromosoma Y.
05:28
It's a third the size of the X. It's recessive and mutant.
101
328432
3014
è un terzo della misura del cromosoma X, è recessivo e mutante.
05:32
But hey,
102
332443
1151
Ma...
05:34
just a male.
103
334262
1219
solo maschile.
05:36
And as you're looking at this stuff,
104
336914
2280
E mentre guardate queste cose,
05:39
here's kind of a country view
105
339218
3450
qui come a livello di Stato
05:42
at a 400 base pair resolution level,
106
342692
2204
ad una risoluzione 400 paia di basi,
05:44
and then you zoom in to 550, and then you zoom in to 850,
107
344920
3419
poi ingrandiamo a 550, poi ingrandiamo a 850,
05:48
and you can begin to identify more and more genes as you zoom in.
108
348363
3285
e potete iniziare a vedere sempre più geni mentre ingrandite.
05:52
Then you zoom in to the state level,
109
352249
2304
Poi ingrandite a livello di regione,
05:55
and you can begin to tell who's got leukemia,
110
355473
2804
e potete cominciare a vedere chi soffre di leucemia,
05:59
how did they get leukemia, what kind of leukemia do they have,
111
359543
3024
come gli è venuta, e che tipo di leucemia ha,
06:02
what shifted from what place to what place.
112
362591
2064
cosa si è spostato da dove a dove.
06:05
And then you zoom in to the Google street view level.
113
365330
2858
e poi ingrandite a livello di Google street view.
06:09
So this is what happens if you have colorectal cancer
114
369387
2673
Questo succede se avete un cancro al colon-retto
06:12
for a very specific patient on the letter-by-letter resolution.
115
372084
4207
di un paziente specifico con risoluzione lettera per lettera.
06:18
So what we're doing in this stuff is we're gathering information
116
378148
3110
Per cui quello che facciamo qui è raccogliere informazioni
06:21
and just generating enormous amounts of information.
117
381282
2516
e generare una gigantesca quantità di informazioni.
06:23
This is one of the largest databases on the planet
118
383822
2874
Questo è uno dei più grandi database del pianeta
06:26
and it's growing faster than we can build computers to store it.
119
386720
3872
e cresce più veloce della nostra capacità di creare computer
per contenerne i dati.
06:32
You can create some incredible maps with this stuff.
120
392063
2466
Potrete costruire delle mappe incredibili con questi dati.
Volete studiare un'epidemia e capire perché una peste è bubbonica,
06:35
You want to understand the plague and why one plague is bubonic
121
395292
2971
06:38
and the other one is a different kind of plague
122
398287
2224
e l'altra è un tipo diverso di epidemia
06:40
and the other one is a different kind of plague?
123
400535
2310
e un'altra è ancora diversa?
06:42
Well, here's a map of the plague.
124
402869
1730
Bene, ecco qui una mappa delle epidemie.
06:45
Some are absolutely deadly to humans,
125
405037
1820
Alcune sono assolutamente mortali per gli uomini,
06:46
some are not.
126
406881
1185
altre no.
06:48
And note, by the way, as you go to the bottom of this,
127
408486
2596
E guardate, tra l'altro, se andate a fondo
06:51
how does it compare to tuberculosis?
128
411106
1753
come si differenzia dalla tubercolosi?
06:53
So this is the difference between tuberculosis and various kinds of plagues,
129
413708
3629
Questa è la differenza tra tubercolosi e altri tipi di malattie,
06:57
and you can play detective with this stuff,
130
417361
2335
e potete giocare al detective,
06:59
because you can take a very specific kind of cholera
131
419720
2475
perché potete prendere un tipo specifico di colera
07:02
that affected Haiti,
132
422219
1190
che ha colpito Haiti,
07:04
and you can look at which country it came from,
133
424377
2686
e vedere da che nazione proviene,
07:07
which region it came from,
134
427087
1726
da che regione proviene,
07:09
and probably which soldier took that from that African country to Haiti.
135
429496
4742
e probabilmente quale soldato l'ha portata dall'Africa ad Haiti.
07:17
Zoom out.
136
437133
1512
Allarghiamo l'immagine.
07:18
It's not just zooming in.
137
438669
1571
Non è solo andare nel dettaglio.
07:21
This is one of the coolest maps ever done by human beings.
138
441042
2854
Questa è una delle mappe più incredibili mai create dall'uomo.
Quello che hanno fatto è prendere tutte le informazioni genetiche
07:24
What they've done is taken all the genetic information they have
139
444446
3056
07:27
about all the species,
140
447526
1481
di tutte le specie,
07:29
and they've put a tree of life on a single page
141
449031
3430
e hanno costruito un albero della vita su un'unica pagina
07:32
that you can zoom in and out of.
142
452485
1578
che potete ingrandire o rimpicciolire.
07:34
So this is what came first, how did it diversify, how did it branch,
143
454484
3721
Quello che è arrivato per primo, come si è diversificato, ramificato,
07:38
how large is that genome,
144
458229
1230
quanto è grande il genoma,
07:39
on a single page.
145
459483
1197
su una sola pagina.
07:41
It's kind of the universe of life on Earth,
146
461619
2063
È la vita intera della Terra,
07:43
and it's being constantly updated and completed.
147
463706
2449
ed è costantemente aggiornata e completata.
07:46
And so as you're looking at this stuff,
148
466982
1859
E mentre la guardate,
07:48
the really important change is the old biology used to be reactive.
149
468865
3351
il grande cambiamento è che la vecchia biologia era reattiva.
07:52
You used to have a lot of biologists that had microscopes,
150
472240
2720
C'erano molti biologi che avevano microscopi,
07:54
and they had magnifying glasses and they were out observing animals.
151
474984
3299
e lenti di ingrandimento ed erano in giro ad osservare animali.
07:58
The new biology is proactive.
152
478897
1869
La nuova biologia è proattiva.
08:01
You don't just observe stuff, you make stuff.
153
481433
3019
Non si guardano solo le cose, si costruiscono.
08:05
And that's a really big change
154
485135
1648
E questo è il grosso cambiamento
08:06
because it allows us to do things like this.
155
486807
2809
che ci permette di fare cose così.
08:10
And I know you're really excited by this picture.
156
490559
2467
E so che siete molto esaltati da questa fotografia.
08:13
(Laughter)
157
493050
1111
(Risate)
08:14
It only took us four years and 40 million dollars
158
494185
2374
Ci sono voluti solo quattro anni e 40 milioni di dollari
08:16
to be able to take this picture.
159
496583
1602
per potere fare questa foto.
08:18
(Laughter)
160
498209
1230
(Risate)
08:19
And what we did
161
499463
1371
Quello che abbiamo fatto
08:21
is we took the full gene code out of a cell --
162
501586
3275
è togliere tutto il codice genetico da una cellula --
08:24
not a gene, not two genes, the full gene code out of a cell --
163
504885
3911
non uno o due geni, tutti i geni da una cellula --
08:30
built a completely new gene code,
164
510016
1840
e abbiamo costruito un codice genetico nuovo,
08:32
inserted it into the cell,
165
512825
1575
reinserito nella cellula,
08:34
figured out a way to have the cell execute that code
166
514424
2932
capito come fare eseguire questo codice alla cellula
08:37
and built a completely new species.
167
517380
2254
e costruito una specie assolutamente nuova.
08:40
So this is the world's first synthetic life form.
168
520884
2485
Questa è la prima forma di vita sintetica.
08:45
And so what do you do with this stuff?
169
525810
1895
E cosa possiamo farci?
08:48
Well, this stuff is going to change the world.
170
528430
2204
Bene, queste cose cambieranno il mondo.
08:51
Let me give you three short-term trends
171
531417
1939
Vi darò tre tendenze del breve periodo
08:53
in terms of how it's going to change the world.
172
533380
2255
dei modi in cui potrebbero cambiare il mondo.
08:56
The first is we're going to see a new industrial revolution.
173
536269
2921
Per primo vedremo una nuova rivoluzione industriale.
08:59
And I actually mean that literally.
174
539674
1701
E lo intendo letteralmente.
09:01
So in the same way as Switzerland and Germany and Britain
175
541992
4491
Nello stesso modo in cui Svizzera, Germania e Inghilterra
09:06
changed the world with machines like the one you see in this lobby,
176
546507
3658
hanno cambiato il mondo con macchine come quelle qui nell'atrio,
09:11
created power --
177
551537
1196
creato energia --
09:13
in the same way CERN is changing the world,
178
553273
2664
nello stesso modo in cui il CERN sta cambiando il mondo,
09:15
using new instruments and our concept of the universe --
179
555961
3347
usando nuove strumentazioni e visioni dell'universo --
09:20
programmable life forms are also going to change the world
180
560060
2894
le forme di vita programmabili cambieranno il mondo
09:23
because once you can program cells
181
563810
1655
perché se potete programmare cellule
09:25
in the same way as you program your computer chip,
182
565489
2528
nello stesso modo in cui programmate i chip ai computer,
09:29
then you can make almost anything.
183
569736
1693
potete fare qualsiasi cosa.
09:32
So your computer chip can produce photographs,
184
572369
2779
I chip del computer creano fotografie,
09:35
can produce music, can produce film,
185
575172
2073
creano musica, film,
09:37
can produce love letters, can produce spreadsheets.
186
577269
2413
creano lettere d'amore, fogli di calcolo.
09:39
It's just ones and zeroes flying through there.
187
579706
2244
sono solo costituiti da zeri e uno.
09:42
If you can flow ATCGs through cells,
188
582604
2605
Se si riesce a fare scorrere ATCG attraverso le cellule,
09:46
then this software makes its own hardware,
189
586123
3054
questo software riesce a creare il suo stesso hardware,
09:49
which means it scales very quickly.
190
589201
2072
che significa che crescerà rapidamente.
09:52
No matter what happens,
191
592487
1651
Non importa cosa può succedere,
09:54
if you leave your cell phone by your bedside,
192
594162
2158
se lasciate il telefono cellulare a lato del letto,
09:56
you will not have a billion cell phones in the morning.
193
596344
2586
non avrete un milione di cellulari al mattino.
09:59
But if you do that with living organisms,
194
599489
4913
Ma se lo fate con organismi viventi,
10:05
you can make this stuff at a very large scale.
195
605222
2389
potete farlo su larga scala.
10:09
One of the things you can do is you can start producing
196
609390
2896
Una delle cose che si possono fare è cominciare a produrre
10:12
close to carbon-neutral fuels
197
612310
2223
combustibili pressoché privi di carbonio
10:14
on a commercial scale by 2025,
198
614557
2426
su scala commerciale entro il 2025,
10:18
which we're doing with Exxon.
199
618054
1761
cosa che stiamo facendo con Exxon.
10:20
But you can also substitute for agricultural lands.
200
620870
2409
Ma potete sostituirla alle coltivazioni agricole.
10:23
Instead of having 100 hectares to make oils or to make proteins,
201
623303
4751
Al posto di avere 100 ettari per ottenere olio per estrarne proteine,
10:28
you can make it in these vats
202
628078
1859
potete costruirle in queste vasche
10:29
at 10 or 100 times the productivity per hectare.
203
629961
2868
a 10 o 100 volte la produttività per ettaro di terra.
10:33
Or you can store information, or you can make all the world's vaccines
204
633488
3382
Oppure potete immagazzinare informazioni, o tutti i vaccini per il mondo
10:36
in those three vats.
205
636894
1299
in queste tre vasche.
10:39
Or you can store most of the information that's held at CERN in those three vats.
206
639276
3949
O potete archiviare quasi tutti i dati che ci sono al CERN in queste tre vasche.
10:44
DNA is a really powerful information storage device.
207
644350
3209
Il DNA è veramente un potentissimo dispositivo di memorizzazione.
10:48
Second turn:
208
648806
1588
Seconda possibilità;
10:50
you're beginning to see the rise of theoretical biology.
209
650418
2784
comincerete a vedere la nascita della biologia teorica.
10:54
So, medical school departments are one of the most conservative places on earth.
210
654256
4202
Le scuole di medicina sono uno degli ambienti più conservatori sulla terra.
10:58
The way they teach anatomy is similar to the way they taught anatomy
211
658482
3417
Insegnano anatomia nello stesso modo in cui la insegnavano
11:01
100 years ago.
212
661923
1166
100 anni fa.
11:03
"Welcome, student. Here's your cadaver."
213
663113
2024
"Studenti benvenuti, ecco il vostro cadavere."
Una cosa che non sanno fare le scuole di medicina è creare nuovi dipartimenti,
11:06
One of the things medical schools are not good at is creating new departments,
214
666149
3707
11:09
which is why this is so unusual.
215
669880
1749
ecco perché è così raro.
11:12
Isaac Kohane has now created a department based on informatics, data, knowledge
216
672351
6498
Isaac Kohane ha creato un dipartimento di informatica, dati e conoscenza
11:18
at Harvard Medical School.
217
678873
1511
alla Harvard Medical School.
11:21
And in a sense, what's beginning to happen is
218
681408
2177
E in un certo senso, quello che sta succedendo è
11:23
biology is beginning to get enough data
219
683609
2482
che la biologia ha sufficienti dati
11:26
that it can begin to follow the steps of physics,
220
686115
2766
per potere seguire i passi della fisica,
11:28
which used to be observational physics
221
688905
3388
che era fisica di osservazione,
11:32
and experimental physicists,
222
692317
1971
e di fisici sperimentali,
11:34
and then started creating theoretical biology.
223
694312
2162
e poi ha cominciato a creare la biologia teorica.
11:36
Well, that's what you're beginning to see
224
696498
2004
Questo è quello che vedrete
11:38
because you have so many medical records,
225
698526
1980
perché avete così tanti dati medici,
11:40
because you have so much data about people:
226
700530
2032
perché avete così tanti dati sulle persone:
11:42
you've got their genomes, you've got their viromes,
227
702586
2410
avete i loro genomi avete i loro viromi,
11:45
you've got their microbiomes.
228
705020
1494
avete il loro microbioma.
11:46
And as this information stacks,
229
706538
1981
E mentre queste informazioni si accumulano,
11:48
you can begin to make predictions.
230
708543
2063
potete iniziare a fare previsioni.
La terza cosa che potrebbe succedere è l'avvicinamento al consumatore.
11:52
The third thing that's happening is this is coming to the consumer.
231
712149
3255
11:56
So you, too, can get your genes sequenced.
232
716629
4156
Anche voi potrete avere i vostri geni sequenziati.
12:01
And this is beginning to create companies like 23andMe,
233
721698
2728
Stanno nascendo società come 23andMe.
12:04
and companies like 23andMe are going to be giving you
234
724450
2478
E società come 23andMe vi stanno dando
12:06
more and more and more data,
235
726952
1352
sempre più informazioni,
12:08
not just about your relatives,
236
728328
1544
non solo sui vostri parenti,
12:10
but about you and your body,
237
730562
1360
ma su di voi e il vostro corpo,
12:11
and it's going to compare stuff,
238
731946
1531
e confrontano materiali
12:13
and it's going to compare stuff across time,
239
733501
2093
e li confrontano nel tempo,
12:15
and these are going to become very large databases.
240
735618
2607
e stanno diventando enormi database.
12:18
But it's also beginning to affect a series of other businesses
241
738249
2962
Ma sta anche iniziando a influenzare altri campi
12:21
in unexpected ways.
242
741235
1537
in modi inaspettati.
12:23
Normally, when you advertise something, you really don't want the consumer
243
743802
3751
DI solito, quando pubblicizzate qualcosa, non volete che il consumatore
12:27
to take your advertisement into the bathroom to pee on.
244
747577
4567
porti la pubblicità in bagno per farci sopra la pipì.
12:33
Unless, of course, if you're IKEA.
245
753993
2055
A meno che non siate IKEA.
12:37
Because when you rip this out of a magazine and you pee on it,
246
757381
2906
Perché se strappate dalla rivista questo e ci fate sopra pipì,
12:40
it'll turn blue if you're pregnant.
247
760311
2069
se diventa blu, siete incinte.
12:42
(Laughter)
248
762404
1213
(Risate)
12:44
And they'll give you a discount on your crib.
249
764214
3873
E vi faranno uno sconto per la culla.
12:48
(Laughter)
250
768111
1158
(Risate)
12:49
Right? So when I say consumer empowerment,
251
769293
2015
Così, se parlo di potere dei consumatori,
12:51
and this is spreading beyond biotech,
252
771332
2739
e si sta diffondendo oltre alle biotecnologie,
12:54
I actually really mean that.
253
774095
1819
lo intendo veramente.
12:58
We're now beginning to produce, at Synthetic Genomics,
254
778273
3365
Stiamo producendo ora, alla Syntethic Genomics,
13:02
desktop printers
255
782540
1471
stampanti da tavolo
13:05
that allow you to design a cell,
256
785228
3530
che permettono di disegnare una cellula,
13:08
print a cell,
257
788782
1167
stamparla,
13:09
execute the program on the cell.
258
789973
1845
ed eseguirne il programma.
13:12
We can now print vaccines
259
792825
2103
Possiamo stampare vaccini
13:14
real time as an airplane takes off
260
794952
2247
all'istante, tra il decollo di un aereo
13:17
before it lands.
261
797223
1190
e l'atterraggio.
13:19
We're shipping 78 of these machines this year.
262
799929
2572
Spediremo 78 di queste macchine quest'anno.
13:24
This is not theoretical biology. This is printing biology.
263
804068
4473
Non è biologia teorica. È biologia stampabile.
Fatemi parlare di due previsioni a lungo termine
13:30
Let me talk about two long-term trends
264
810182
2196
13:33
that are coming at you over a longer time period.
265
813374
3326
che vedrete in una proiezione più lontana nel tempo.
13:37
The first one is, we're starting to redesign species.
266
817658
2656
La prima è che stiamo iniziando a ridisegnare le specie.
13:41
And you've heard about that, right?
267
821055
1777
Ne avete sentito parlare, vero?
13:42
We're redesigning trees. We're redesigning flowers.
268
822856
2681
Stiamo ridisegnando gli alberi. stiamo ridisegnando i fiori.
13:45
We're redesigning yogurt,
269
825561
2293
Stiamo ridisegnando lo yogurt,
13:48
cheese, whatever else you want.
270
828513
2030
formaggio, qualsiasi cosa vogliate.
13:51
And that, of course, brings up the interesting question:
271
831678
2650
E questo ci porta a domande interessanti:
13:54
How and when should we redesign humans?
272
834884
2336
Quando e come dovremmo ridisegnare l'uomo?
13:59
And a lot of us think, "Oh no, we never want to redesign humans."
273
839566
3557
E molti di noi pensano, "No, non vorremo mai ridisegnare l'uomo."
14:04
Unless, of course, if your child has a Huntington's gene
274
844147
2715
A meno che vostro figlio non abbia il gene di Huntington
14:06
and is condemned to death.
275
846886
1389
e sia condannato a morte.
14:09
Or, unless if you're passing on a cystic fibrosis gene,
276
849172
3363
O se siete portatori del gene della fibrosi cistica,
14:12
in which case, you don't just want to redesign yourself,
277
852559
2690
nel cui caso non volete solo ridisegnare voi stessi,
14:15
you want to redesign your children and their children.
278
855273
2539
ma anche i vostri figli e i loro figli.
14:18
And these are complicated debates and they're going to happen in real time.
279
858723
3645
E queste sono questioni complicate, che stanno accadendo oggi.
14:22
I'll give you one current example.
280
862839
1951
Vi faccio un esempio.
14:25
One of the debates going on at the National Academies today
281
865531
3072
Uno dei dibattiti in corso nelle Accademie Nazionali
14:29
is you have the power to put a gene drive into mosquitoes
282
869896
4702
è se abbiamo il potere di modificare un gene di zanzara
14:34
so that you will kill all the malaria-carrying mosquitoes.
283
874622
2984
che possa uccidere tutte le zanzare portatrici di malaria
14:39
Now, some people say,
284
879547
2560
Alcuni dicono:
14:42
"That's going to affect the environment in an extreme way, don't do it."
285
882964
3465
"Questo modificherà l'ambiente in maniera sostanziale, non fatelo."
14:47
Other people say,
286
887326
1155
Altri dicono:
14:48
"This is one of the things that's killing millions of people yearly.
287
888505
3227
"Questa e una delle cose
che sta uccidendo milioni di persone all'anno.
14:51
Who are you to tell me that I can't save the kids in my country?"
288
891756
3548
Chi sei tu per dirmi che non posso salvare bambini nella mia nazione?"
14:57
And why is this debate so complicated?
289
897183
1853
E perché il dibattito è così difficile?
14:59
Because as soon as you let this loose in Brazil
290
899060
2881
Perché appena le rilasci in Brasile
15:01
or in Southern Florida --
291
901965
1423
o nel sud della Florida --
15:03
mosquitoes don't respect walls.
292
903412
1541
le zanzare non riconoscono frontiere.
15:04
You're making a decision for the world
293
904977
2301
State prendendo una decisione per il mondo intero
15:07
when you put a gene drive into the air.
294
907302
1907
se permettete al gene di diffondersi nell'aria.
15:14
This wonderful man won a Nobel Prize,
295
914145
2095
Questo uomo meraviglioso ha vinto il premio Nobel,
15:17
and after winning the Nobel Prize
296
917103
1640
e dopo averlo vinto
15:18
he's been worrying about
297
918767
1255
si è occupato di come
15:21
how did life get started on this planet
298
921531
2103
sia nata la vita su questo pianeta
15:23
and how likely is it that it's in other places?
299
923658
2281
e se ce ne fosse anche su altri?
15:27
So what he's been doing is going around to this graduate students
300
927097
3202
Così quello che ha fatto è andare da questi suoi dottorandi
15:30
and saying to his graduate students,
301
930323
1718
e chieder loro:
15:32
"Build me life but don't use any modern chemicals or instruments.
302
932864
3322
"Createmi la vita ma non usate nessuna strumentazione o componente moderno.
15:36
Build me stuff that was here three billion years ago.
303
936210
2665
Createmi cose che erano qui tre miliardi di anni fa.
15:38
You can't use lasers. You can't use this. You can't use that."
304
938899
3156
Non potete usare laser. non potete usare questo o quello."
15:44
He gave me a vial of what he's built about three weeks ago.
305
944330
3245
Mi ha dato una fiala di ciò che ha costruito tre settimane fa.
15:48
What has he built?
306
948639
1179
Cosa ha creato?
15:49
He's built basically what looked like soap bubbles that are made out of lipids.
307
949842
4025
Una sostanza che pareva acqua saponata fatta di lipidi.
15:53
He's built a precursor of RNA.
308
953891
2566
Ha costruito un precursore del RNA.
15:57
He's had the precursor of the RNA be absorbed by the cell
309
957291
3752
Ha fatto assorbire il precursore del RNA dalle cellule
16:02
and then he's had the cells divide.
310
962194
1883
e poi le ha fatte dividere.
16:06
We may not be that far --
311
966031
1957
Non possiamo essere molto lontani --
16:09
call it a decade, maybe two decades --
312
969687
3117
una decina di anni, magari venti --
16:12
from generating life from scratch
313
972828
1970
dal generare la vita dal nulla
16:16
out of proto-communities.
314
976285
1803
da proto-comunità.
16:19
Second long-term trend:
315
979512
1646
Seconda tendenza a lungo termine:
16:22
we've been living and are living through the digital age --
316
982273
3526
abbiamo vissuto e stiamo vivendo in un'epoca digitale--
16:25
we're starting to live through the age of the genome
317
985823
2519
stiamo iniziando a vivere l'età dei genomi,
16:28
and biology and CRISPR and synthetic biology --
318
988366
3615
della biologia, del CRISPR e della biologia sintetica --
16:32
and all of that is going to merge into the age of the brain.
319
992870
2907
e tutto questo si fonderà nell'era del cervello.
16:36
So we're getting to the point where we can rebuild most of our body parts,
320
996743
3981
Così arriviamo al punto dove possiamo ricostruire molte parti del nostro corpo,
16:40
in the same way as if you break a bone or burn your skin, it regrows.
321
1000748
3656
nello stesso modo in cui un osso rotto o la pelle scottata si riparano.
16:44
We're beginning to learn how to regrow our tracheas
322
1004428
2668
Cominciamo ad imparare a come far ricrescere le nostre trachee
16:47
or how to regrow our bladders.
323
1007120
1864
o a far ricrescere le vesciche.
16:49
Both of those have been implanted in humans.
324
1009008
2306
Tutte e due sono state impiantate nell'uomo.
16:51
Tony Atala is working on 32 different organs.
325
1011338
2728
Tony Atala sta lavorando a 32 organi diversi.
16:55
But the core is going to be this,
326
1015487
1890
Ma il fondamento della questione è:
16:57
because this is you and the rest is just packaging.
327
1017401
3054
questo sei tu e il resto è solo involucro.
17:02
Nobody's going to live beyond 120, 130, 140 years
328
1022011
3547
Nessuno riuscirà a vivere oltre 120,130,140 anni
17:05
unless if we fix this.
329
1025582
1735
a meno che non risolviamo questo.
17:08
And that's the most interesting challenge.
330
1028084
2066
E questa è la sfida più interessante.
17:10
That's the next frontier, along with:
331
1030174
2111
Questa è la prossima frontiera, assieme a:
17:12
"How common is life in the universe?"
332
1032309
2347
"Quanto è comune la vita nell'universo?"
17:14
"Where did we come from?"
333
1034680
1806
"Da dove arriviamo?"
17:16
and questions like that.
334
1036510
1634
e domande così.
17:20
Let me end this with an apocryphal quote from Einstein.
335
1040031
3190
Fatemi finire con una frase apocrifa di Einstein.
17:23
[You can live as if everything is a miracle,
336
1043697
2219
"Potete vivere come se tutto fosse un miracolo,
17:25
or you can live as if nothing is a miracle.]
337
1045940
2272
o vivere come se niente lo fosse."
17:28
It's your choice.
338
1048236
1513
È una vostra scelta.
17:30
You can focus on the bad, you can focus on the scary,
339
1050555
2479
Potete focalizzarvi sul male o sul terribile,
17:33
and certainly there's a lot of scary out there.
340
1053058
2416
e sicuramente là fuori ci sono molte cose terrificanti.
17:36
But use 10 percent of your brain to focus on that, or maybe 20 percent,
341
1056012
4732
Ma usate il 10 per cento del vostro cervello per pensare a questo,
o forse il 20 per cento,
17:40
or maybe 30 percent.
342
1060768
1826
o forse il 30 per cento.
17:43
But just remember,
343
1063474
1782
Ma ricordatevi solo questo:
17:45
we really are living in an age of miracle and wonder.
344
1065280
2609
stiamo vivendo veramente in una età dei miracoli e delle meraviglie.
17:48
We're lucky to be alive today. We're lucky to see this stuff.
345
1068271
3551
Siamo fortunati a vivere oggi. Siamo fortunati a vedere tutto questo.
17:51
We're lucky to be able to interact with folks like the folks
346
1071846
2841
Siamo fortunati a interagire con persone
17:54
who are building all the stuff in this room.
347
1074711
2110
che stanno costruendo tutto quello che c'è qui.
17:57
So thank you to all of you, for all you do.
348
1077487
2975
Per cui grazie a tutti, per quello che state facendo.
18:01
(Applause)
349
1081066
3696
(Applausi)
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