The age of genetic wonder | Juan Enriquez

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TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Tomoyuki Suzuki 校正: Masako Kigami
00:13
So let me with start with Roy Amara.
0
13134
2390
ロイ・アマラの話から始めましょう
00:16
Roy's argument is that most new technologies tend to be overestimated
1
16350
4211
彼の説によると 新技術が及ぼす影響は
00:20
in their impact to begin with,
2
20585
2068
多くの場合 当初は過大評価されがちですが
00:22
and then they get underestimated in the long term
3
22677
2402
長い目で見ると 使い慣れるために
00:25
because we get used to them.
4
25103
1364
過小評価されるというものです
00:26
These really are days of miracle and wonder.
5
26491
2196
まさに「奇跡と驚異の時代」です
00:29
You remember that wonderful song by Paul Simon?
6
29433
2381
ポール・サイモンの素晴らしい歌を 覚えていますか?
00:32
There were two lines in it.
7
32365
1338
その中に この歌詞がありました
00:33
So what was it that was considered miraculous back then?
8
33727
3687
当時 奇跡だと思われていたものは 何だったのでしょう?
00:38
Slowing down things -- slow motion --
9
38393
2072
スピードを落とす 「 スロー・モーション」
00:41
and the long-distance call.
10
41371
1728
それと長距離電話
00:43
Because, of course, you used to get interrupted by operators
11
43941
2859
もちろん 交換手が こう遮ったものです
00:46
who'd tell you, "Long distance calling. Do you want to hang up?"
12
46824
2997
「これは長距離電話になりますが お切りになりますか?」
00:49
And now we think nothing of calling all over the world.
13
49845
2702
今なら 世界中 どこに電話を掛けても 気にしません
00:53
Well, something similar may be happening
14
53040
2630
同様なことが 生命を解読し
00:55
with reading and programming life.
15
55694
2072
プログラムすることに 起きています
00:58
But before I unpack that,
16
58636
1728
詳しく説明する前に
01:01
let's just talk about telescopes.
17
61069
2684
望遠鏡について少しお話ししましょう
01:04
Telescopes were overestimated originally in their impact.
18
64798
4311
当初 望遠鏡がもたらす影響は 過大視されていました
01:09
This is one of Galileo's early models.
19
69133
2169
これはガリレオによる 初期モデルの1つですが
01:12
People thought it was just going to ruin all religion.
20
72090
3359
宗教を完全に破滅させてしまうと 人々は考えました
01:15
(Laughter)
21
75473
1150
(笑)
01:18
So we're not paying that much attention to telescopes.
22
78862
2714
今では 望遠鏡について そんな心配はしませんが
01:22
But, of course, telescopes launched 10 years ago, as you just heard,
23
82628
4082
先ほどのトークで説明があった 10年前に打ち上げられた宇宙望遠鏡は
01:26
could take this Volkswagen, fly it to the moon,
24
86734
2991
もしフォルクスワーゲンを 月まで運んだら
01:29
and you could see the lights on that Volkswagen light up on the moon.
25
89749
5856
月面で照らした車のライトを 見わける能力があります
01:36
And that's the kind of resolution power that allowed you to see
26
96624
3262
その解像度といえば 遠く離れた恒星の周りを漂う―
01:40
little specks of dust floating around distant suns.
27
100592
3604
塵のような小さな点(惑星)を 見ることすら可能です
01:44
Imagine for a second that this was a sun a billion light years away,
28
104220
3464
ちょっと想像してみて下さい 何十光年も離れたところに恒星があって
01:48
and you had a little speck of dust that came in front of it.
29
108310
2927
塵のような小さな点が 近づいているとします
01:51
That's what detecting an exoplanet is like.
30
111566
2501
系外惑星を見つけるというのは こういうことなんです
01:55
And the cool thing is, the telescopes that are now being launched
31
115268
3790
何と これから打ち上げられる 宇宙望遠鏡は
02:00
would allow you to see a single candle lit on the moon.
32
120138
3005
月に立てた1本のロウソクすら 見分けられます
02:04
And if you separated it by one plate,
33
124279
2828
しかも 板1枚で隔てさえすれば
02:07
you could see two candles separately at that distance.
34
127131
2794
こんな遠くからでも 2本のろうそくを区別できます
02:11
And that's the kind of resolution that you need
35
131124
2813
それくらいの解像度が
02:13
to begin to image that little speck of dust
36
133961
2468
恒星の周りを回る 塵のような小さな点の
02:16
as it comes around the sun
37
136453
1286
画像を捉え
02:17
and see if it has a blue-green signature.
38
137763
2049
特徴的な青緑色の有無を 調べるには必要です
02:21
And if it does have a blue-green signature,
39
141120
2071
特徴的な青緑色があれば
02:23
it means that life is common in the universe.
40
143215
2220
生命は宇宙に普遍的に 存在していることになります
02:25
The first time you ever see a blue-green signature on a distant planet,
41
145459
4196
もし 特徴的な青緑色を遠方にある 惑星に1つ発見したならば
02:29
it means there's photosynthesis there,
42
149679
1993
そこで光合成が行われており
02:31
there's water there,
43
151696
1281
水が存在することを示す上に
02:33
and the chances that you saw the only other planet with photosynthesis
44
153001
3872
そこが地球外で光合成が行われている 唯一の惑星である可能性は
02:36
are about zero.
45
156897
1363
ほぼゼロということを意味します
02:39
And that's a calendar-changing event.
46
159108
1896
これは歴史を塗り替える出来事です
02:41
There's a before and after we were alone in the universe:
47
161670
2752
「宇宙には我々しかいないのか」 という問題の転換点です
02:44
forget about the discovery of whatever continent.
48
164446
2470
新大陸の発見など 比べものになりません
02:48
So as you're thinking about this,
49
168751
1580
こんな思考をしている最中にも
02:50
we're now beginning to be able to image most of the universe.
50
170355
2902
人類は今や 宇宙の大部分の画像を 撮影し始めています
02:53
And that is a time of miracle and wonder.
51
173281
2254
これが「奇跡と驚異の時代」です
02:55
And we kind of take that for granted.
52
175559
2352
それを当たり前のように 思っています
02:59
Something similar is happening in life.
53
179562
1915
生命にも 同じようなことが起きています
03:01
So we're hearing about life in these little bits and pieces.
54
181501
3038
生命に関する 様々な技術を 耳にします
03:04
We hear about CRISPR, and we hear about this technology,
55
184563
2658
CRISPRをはじめ あんな技術や
03:07
and we hear about this technology.
56
187245
1666
こんな技術
03:08
But the bottom line on life is that life turns out to be code.
57
188935
3388
でも結局のところ 生命はプログラムなのです
03:13
And life as code is a really important concept because it means,
58
193900
3950
生命をプログラムと捉えることは 本当に重要な考え方で
03:17
just in the same way as you can write a sentence
59
197874
3210
英語やフランス語や中国語で 文を書くのと まったく同じことが
03:21
in English or in French or Chinese,
60
201108
3118
英語やフランス語や中国語で 文を書くのと まったく同じことが
03:25
just in the same way as you can copy a sentence,
61
205146
2906
文をコピーするのと まったく同じことが
03:28
just in the same way as you can edit a sentence,
62
208076
2526
そして文を編集したり
03:30
just in the same way as you can print a sentence,
63
210626
2350
印刷するのと まったく同じことが
03:33
you're beginning to be able to do that with life.
64
213000
2719
生命に対しても 可能になってきたことを意味します
03:37
It means that we're beginning to learn how to read this language.
65
217237
3511
生命という言語の読み方が 分かりつつあるということです
03:40
And this, of course, is the language that is used by this orange.
66
220772
3236
もちろん このオレンジだって そんな言語を用いています
03:44
So how does this orange execute code?
67
224702
1796
ではプログラムを どう実行しているのか?
03:46
It doesn't do it in ones and zeroes like a computer does.
68
226522
2708
コンピュータのように 0と1では書かれてはいません
03:49
It sits on a tree, and one day it does:
69
229254
1885
木にオレンジがなり そして ある日
03:51
plop!
70
231163
1150
落っこちます
03:52
And that means: execute.
71
232819
1805
これがプログラムの実行です
03:55
AATCAAG: make me a little root.
72
235149
3272
AATCAAG 「根を生やせ」
03:59
TCGACC: make me a little stem.
73
239057
2502
TCGACC「小さな幹を作れ」
04:01
GAC: make me some leaves. AGC: make me some flowers.
74
241583
3438
GAC「葉をつけろ」 AGC「花を咲かせろ」
04:05
And then GCAA: make me some more oranges.
75
245045
2857
そして GCAA「もっと実をならせろ」
04:08
If I edit a sentence in English on a word processor,
76
248984
4073
ワープロで英文を編集すれば
04:15
then what happens is you can go from this word to that word.
77
255153
3441
単語を別の単語に 変えることができます
04:20
If I edit something in this orange
78
260134
2136
オレンジに編集を施し
04:22
and put in GCAAC, using CRISPR or something else that you've heard of,
79
262294
4983
CRISPRか 何か別の技術で GCAACを挿入したら
04:28
then this orange becomes a lemon,
80
268261
1797
オレンジがレモンになったり
04:30
or it becomes a grapefruit,
81
270957
1548
グレープフルーツになったり
04:32
or it becomes a tangerine.
82
272529
1657
ミカンになったりします
04:35
And if I edit one in a thousand letters,
83
275102
2018
千文字からなる 文字列の1文字を編集すると
04:37
you become the person sitting next to you today.
84
277144
2360
あなたは 今 隣に座っている人に変身します
04:40
Be more careful where you sit.
85
280757
1520
座る場所にはもっと気を付けて下さい
04:42
(Laughter)
86
282301
1189
(笑)
04:45
What's happening on this stuff is it was really expensive to begin with.
87
285014
3475
このような編集は 当初はとても費用がかかりました
04:48
It was like long-distance calls.
88
288513
1695
長距離電話が そうだったように
04:51
But the cost of this is dropping 50 percent faster than Moore's law.
89
291399
3606
しかし 費用はムーアの法則よりも 50%速く低下しています
04:55
The first $200 full genome was announced yesterday by Veritas.
90
295909
3832
昨日 Veritas社は200ドルで(ヒトの) 全ゲノム解析を提供すると発表しました
05:00
And so as you're looking at these systems,
91
300494
2130
だから このような 技術の進歩を見ていると
05:02
it doesn't matter, it doesn't matter, it doesn't matter, and then it does.
92
302648
3802
問題ない 問題ない と思っていたものが 重要になってくるのです
05:06
So let me just give you the map view of this stuff.
93
306474
3405
ゲノムの全体図をお見せしましょう
05:10
This is a big discovery.
94
310973
2559
これは偉大な発見です
05:13
There's 23 chromosomes.
95
313556
1923
ここには23対の染色体があります
05:15
Cool.
96
315503
1228
見事です
05:17
Let's now start using a telescope version, but instead of using a telescope,
97
317287
3679
次に望遠鏡モードで見てみましょう といっても 望遠鏡ではなく
05:20
let's use a microscope to zoom in
98
320990
2320
顕微鏡で覗きます
05:23
on the inferior of those chromosomes,
99
323334
2072
この染色体対の短い方
05:25
which is the Y chromosome.
100
325430
1621
これがY染色体です
05:28
It's a third the size of the X. It's recessive and mutant.
101
328432
3014
X染色体の1/3の大きさで 劣性で 突然変異を起こしやすいのです
05:32
But hey,
102
332443
1151
でも ―
05:34
just a male.
103
334262
1219
男性固有のものです
05:36
And as you're looking at this stuff,
104
336914
2280
この染色体を見ていきましょう
05:39
here's kind of a country view
105
339218
3450
これは国全体の地図のようなもので
05:42
at a 400 base pair resolution level,
106
342692
2204
400塩基対が見られる 解像度のレベルから
05:44
and then you zoom in to 550, and then you zoom in to 850,
107
344920
3419
500塩基対 850塩基対レベルに 上げていくと
05:48
and you can begin to identify more and more genes as you zoom in.
108
348363
3285
より多くの遺伝子が 特定できるようになります
05:52
Then you zoom in to the state level,
109
352249
2304
州のスケールまで拡大すると
05:55
and you can begin to tell who's got leukemia,
110
355473
2804
白血病の原因遺伝子の保有者が 分かります
05:59
how did they get leukemia, what kind of leukemia do they have,
111
359543
3024
白血病にかかった原因や どういう型の白血病なのか
06:02
what shifted from what place to what place.
112
362591
2064
どの遺伝子が どこからどこへ 移動したかもわかります
06:05
And then you zoom in to the Google street view level.
113
365330
2858
グーグル・ストリートビューの スケールに拡大し
06:09
So this is what happens if you have colorectal cancer
114
369387
2673
大腸がんを患う特定の患者を
06:12
for a very specific patient on the letter-by-letter resolution.
115
372084
4207
塩基対単位で見れば このようになります
06:18
So what we're doing in this stuff is we're gathering information
116
378148
3110
遺伝子を使って 何を行っているかというと 情報を集め
06:21
and just generating enormous amounts of information.
117
381282
2516
膨大な量の情報を 作り出しているにすぎません
06:23
This is one of the largest databases on the planet
118
383822
2874
これは地球上 最大級の データベースの1つであり
06:26
and it's growing faster than we can build computers to store it.
119
386720
3872
保存するコンピュータの製造が 追いつかないほど急速に巨大化しています
06:32
You can create some incredible maps with this stuff.
120
392063
2466
遺伝子の見事な地図を 作ることが可能です
06:35
You want to understand the plague and why one plague is bubonic
121
395292
2971
ペストについて知りたいとして あるものが腺ペスト
06:38
and the other one is a different kind of plague
122
398287
2224
あるものは別のペスト
06:40
and the other one is a different kind of plague?
123
400535
2310
また あるものは 別のものになる理由は?
06:42
Well, here's a map of the plague.
124
402869
1730
これはペスト菌のゲノム地図です
06:45
Some are absolutely deadly to humans,
125
405037
1820
人間にとって致死的なものもあれば
06:46
some are not.
126
406881
1185
そうでないのもあります
06:48
And note, by the way, as you go to the bottom of this,
127
408486
2596
さて 一番下のものに注目してください
06:51
how does it compare to tuberculosis?
128
411106
1753
結核菌と比べるとどうでしょう?
06:53
So this is the difference between tuberculosis and various kinds of plagues,
129
413708
3629
これが結核菌と 様々なペスト菌との違いなのです
06:57
and you can play detective with this stuff,
130
417361
2335
また この地図で 探偵のように調査できます
06:59
because you can take a very specific kind of cholera
131
419720
2475
ハイチを襲ったコレラの 特定の遺伝子情報を調べ
07:02
that affected Haiti,
132
422219
1190
ハイチを襲ったコレラの 特定の遺伝子情報を調べ
07:04
and you can look at which country it came from,
133
424377
2686
それがどの国から持ち込まれたか
07:07
which region it came from,
134
427087
1726
どの地方から来たか
07:09
and probably which soldier took that from that African country to Haiti.
135
429496
4742
さらには アフリカからハイチへ持ち込んだ 兵士さえおそらく特定できるでしょう
07:17
Zoom out.
136
437133
1512
ズームアウトしましょう
07:18
It's not just zooming in.
137
438669
1571
ズームインだけではないんです
07:21
This is one of the coolest maps ever done by human beings.
138
441042
2854
これは人類が作成した 最も素晴らしい地図の1つです
07:24
What they've done is taken all the genetic information they have
139
444446
3056
これは全ての種の全遺伝子情報を
07:27
about all the species,
140
447526
1481
集めたもので
07:29
and they've put a tree of life on a single page
141
449031
3430
単一のページに 生命の系統図が書き込まれていて
07:32
that you can zoom in and out of.
142
452485
1578
拡大・縮小して見ることができます
07:34
So this is what came first, how did it diversify, how did it branch,
143
454484
3721
生命の究極の祖先 多様化、分岐の様子
07:38
how large is that genome,
144
458229
1230
ゲノムの大きさが
07:39
on a single page.
145
459483
1197
1ページにまとまっています
07:41
It's kind of the universe of life on Earth,
146
461619
2063
地球上の生命の 全世界のようなものであり
07:43
and it's being constantly updated and completed.
147
463706
2449
しかも 常に更新され 完全になりつつあります
07:46
And so as you're looking at this stuff,
148
466982
1859
しかも このページを見ると
07:48
the really important change is the old biology used to be reactive.
149
468865
3351
重大な変化が見てとれます かつて生物学は「受け身」でした
07:52
You used to have a lot of biologists that had microscopes,
150
472240
2720
多くの生物学者は 顕微鏡を用いたり
07:54
and they had magnifying glasses and they were out observing animals.
151
474984
3299
拡大鏡を使ったり 屋外に出て動物を観察していました
07:58
The new biology is proactive.
152
478897
1869
新しい生物学は「積極的」です
08:01
You don't just observe stuff, you make stuff.
153
481433
3019
モノを観察するだけでなく 作り出します
08:05
And that's a really big change
154
485135
1648
これは実に大きな変化です
08:06
because it allows us to do things like this.
155
486807
2809
だってこのようなことが 出来てしまうのですから
08:10
And I know you're really excited by this picture.
156
490559
2467
この写真を見て 皆さんも興奮するでしょう
08:13
(Laughter)
157
493050
1111
(笑)
08:14
It only took us four years and 40 million dollars
158
494185
2374
この画像を撮るのにかかったのは [10]年の歳月と
08:16
to be able to take this picture.
159
496583
1602
4千万ドルだけです
08:18
(Laughter)
160
498209
1230
(笑)
08:19
And what we did
161
499463
1371
何をしたかというと
08:21
is we took the full gene code out of a cell --
162
501586
3275
まず 細胞から全遺伝暗号を 取り除きました
08:24
not a gene, not two genes, the full gene code out of a cell --
163
504885
3911
遺伝子1つや2つではなく 細胞の全遺伝暗号です
08:30
built a completely new gene code,
164
510016
1840
全く新しい遺伝暗号を合成し
08:32
inserted it into the cell,
165
512825
1575
その細胞に注入し
08:34
figured out a way to have the cell execute that code
166
514424
2932
細胞にこれを実行させる 方法を見つけ出し
08:37
and built a completely new species.
167
517380
2254
全く新しい種を作り出したのでした
08:40
So this is the world's first synthetic life form.
168
520884
2485
この世で初めての 合成生物なのです
08:45
And so what do you do with this stuff?
169
525810
1895
これをどうするのかって?
08:48
Well, this stuff is going to change the world.
170
528430
2204
これは世界を変貌させます
08:51
Let me give you three short-term trends
171
531417
1939
世界をどう変えるかについて
08:53
in terms of how it's going to change the world.
172
533380
2255
短期的な観点から3つ挙げてみます
08:56
The first is we're going to see a new industrial revolution.
173
536269
2921
1つ目は新たな産業革命を 目撃することになります
08:59
And I actually mean that literally.
174
539674
1701
これは文字通りの意味で
09:01
So in the same way as Switzerland and Germany and Britain
175
541992
4491
スイス、ドイツ、イギリスが 機械を使って —
09:06
changed the world with machines like the one you see in this lobby,
176
546507
3658
ここのロビーにあるような機械で ― 世界を変革し
09:11
created power --
177
551537
1196
エネルギーを作り出しました
09:13
in the same way CERN is changing the world,
178
553273
2664
CERNが 新しい装置によって世の中を変え
09:15
using new instruments and our concept of the universe --
179
555961
3347
我々の宇宙観を変えたように
09:20
programmable life forms are also going to change the world
180
560060
2894
プログラム可能な生命体も この世を変えていきます
09:23
because once you can program cells
181
563810
1655
コンピュータと同じように
09:25
in the same way as you program your computer chip,
182
565489
2528
細胞をプログラムできるようになれば
09:29
then you can make almost anything.
183
569736
1693
ほぼ何でも作れるからです
09:32
So your computer chip can produce photographs,
184
572369
2779
コンピュータは 写真を生成し
09:35
can produce music, can produce film,
185
575172
2073
音楽、映像を作り
09:37
can produce love letters, can produce spreadsheets.
186
577269
2413
ラブレターを書き 表計算シートを生成します
09:39
It's just ones and zeroes flying through there.
187
579706
2244
そこには0と1が 飛び交っているだけです
09:42
If you can flow ATCGs through cells,
188
582604
2605
細胞にATCGを送り込むことが可能なら
09:46
then this software makes its own hardware,
189
586123
3054
ソフトウェアは 自らのハードウェアを作り出し ―
09:49
which means it scales very quickly.
190
589201
2072
つまり あっという間に 増殖していきます
09:52
No matter what happens,
191
592487
1651
どんな奇跡が起ころうとも
09:54
if you leave your cell phone by your bedside,
192
594162
2158
ベッド脇に携帯電話を放置しても
09:56
you will not have a billion cell phones in the morning.
193
596344
2586
朝になって 10億個に 増えることはありませんが
09:59
But if you do that with living organisms,
194
599489
4913
生物の場合
10:05
you can make this stuff at a very large scale.
195
605222
2389
増殖が大規模に起こります
10:09
One of the things you can do is you can start producing
196
609390
2896
ほぼ炭素中立な燃料を
10:12
close to carbon-neutral fuels
197
612310
2223
商業規模で
10:14
on a commercial scale by 2025,
198
614557
2426
2025年までに生産することも 実現可能です
10:18
which we're doing with Exxon.
199
618054
1761
エクソン・モービルとの共同事業です
10:20
But you can also substitute for agricultural lands.
200
620870
2409
農地に転用することも可能です
10:23
Instead of having 100 hectares to make oils or to make proteins,
201
623303
4751
石油やタンパク質を作るために 100ヘクタールの土地を準備しなくても
10:28
you can make it in these vats
202
628078
1859
こういう水槽で同じものを
10:29
at 10 or 100 times the productivity per hectare.
203
629961
2868
1ヘクタール当たり 10倍から100倍 生産できます
10:33
Or you can store information, or you can make all the world's vaccines
204
633488
3382
情報の保存や 全世界が必要とするワクチンの製造だって
10:36
in those three vats.
205
636894
1299
水槽が3つあれば出来ます
10:39
Or you can store most of the information that's held at CERN in those three vats.
206
639276
3949
CERNが保有するほぼ全情報も この3つの水槽に保存できるんです
10:44
DNA is a really powerful information storage device.
207
644350
3209
DNAは実にすばらしい 情報記憶装置なのです
10:48
Second turn:
208
648806
1588
2つ目です
10:50
you're beginning to see the rise of theoretical biology.
209
650418
2784
理論生物学が流行り始めています
10:54
So, medical school departments are one of the most conservative places on earth.
210
654256
4202
医学部というものは この世で最も保守的な存在の1つです
10:58
The way they teach anatomy is similar to the way they taught anatomy
211
658482
3417
解剖学の教育方法は 100年前の方法と
11:01
100 years ago.
212
661923
1166
あまり変わりません
11:03
"Welcome, student. Here's your cadaver."
213
663113
2024
「学生諸君 これが解剖用の死体だ」
11:06
One of the things medical schools are not good at is creating new departments,
214
666149
3707
医学部が苦手なことの1つは 新しい学部を創設することなので
11:09
which is why this is so unusual.
215
669880
1749
とても珍しいことですが
11:12
Isaac Kohane has now created a department based on informatics, data, knowledge
216
672351
6498
アイザック・コウヘインはハーバード医学校に 情報科学、データ、知識に基づく ―
11:18
at Harvard Medical School.
217
678873
1511
学部を創設しました
11:21
And in a sense, what's beginning to happen is
218
681408
2177
ある意味 今 起ころうとしているのは
11:23
biology is beginning to get enough data
219
683609
2482
生物学が十分な量の データを手に入れつつあり
11:26
that it can begin to follow the steps of physics,
220
686115
2766
物理学と同じ道のりを 辿り始めているということです
11:28
which used to be observational physics
221
688905
3388
物理学は 観測的な物理学や
11:32
and experimental physicists,
222
692317
1971
実験物理学から始まったのでした
11:34
and then started creating theoretical biology.
223
694312
2162
同様に理論生物学が 創成されたということです
11:36
Well, that's what you're beginning to see
224
696498
2004
我々がこれから目にしていく学問です
11:38
because you have so many medical records,
225
698526
1980
なぜなら 多くの医学的データが得られ
11:40
because you have so much data about people:
226
700530
2032
人間に関するデータが 集まったからです
11:42
you've got their genomes, you've got their viromes,
227
702586
2410
ゲノム ウィルス叢のゲノム
11:45
you've got their microbiomes.
228
705020
1494
ヒト微生物叢のゲノムを得て
11:46
And as this information stacks,
229
706538
1981
このような情報が蓄積していくと
11:48
you can begin to make predictions.
230
708543
2063
予測を始められます
11:52
The third thing that's happening is this is coming to the consumer.
231
712149
3255
3つ目は 消費者に対する影響です
11:56
So you, too, can get your genes sequenced.
232
716629
4156
個人の遺伝子の解読も可能となり
12:01
And this is beginning to create companies like 23andMe,
233
721698
2728
23andMeのような会社が 創立されるようになりました
12:04
and companies like 23andMe are going to be giving you
234
724450
2478
このような会社は 皆さんに とても多くの
12:06
more and more and more data,
235
726952
1352
データを提供します
12:08
not just about your relatives,
236
728328
1544
あなたの親戚に限らず
12:10
but about you and your body,
237
730562
1360
あなたの体に関するデータです
12:11
and it's going to compare stuff,
238
731946
1531
そしてゲノムを比較し
12:13
and it's going to compare stuff across time,
239
733501
2093
時代的な変化を分析し
12:15
and these are going to become very large databases.
240
735618
2607
巨大なデータベースを 構築していきます
12:18
But it's also beginning to affect a series of other businesses
241
738249
2962
それどころか 他のビジネスにも 思いもよらぬ影響を
12:21
in unexpected ways.
242
741235
1537
次々と及ぼしていきます
12:23
Normally, when you advertise something, you really don't want the consumer
243
743802
3751
ふつう 広告を出す時には 消費者に 広告をトイレに持ち込み
12:27
to take your advertisement into the bathroom to pee on.
244
747577
4567
尿を掛けてもらおうなんて 考えないでしょう
12:33
Unless, of course, if you're IKEA.
245
753993
2055
そんなことを考えるのは IKEAだけです
12:37
Because when you rip this out of a magazine and you pee on it,
246
757381
2906
雑誌から広告を破って それに尿を掛けると
12:40
it'll turn blue if you're pregnant.
247
760311
2069
妊娠していたら 青く染まるんです
12:42
(Laughter)
248
762404
1213
(笑)
12:44
And they'll give you a discount on your crib.
249
764214
3873
すると ベビーベッドが 割引になります
12:48
(Laughter)
250
768111
1158
(笑)
12:49
Right? So when I say consumer empowerment,
251
769293
2015
私が「消費者エンパワメント」について
12:51
and this is spreading beyond biotech,
252
771332
2739
バイオテクノロジーを超えて 広がっていると言う場合は
12:54
I actually really mean that.
253
774095
1819
本気でそう思っています
12:58
We're now beginning to produce, at Synthetic Genomics,
254
778273
3365
Synthetic Genomics社では
13:02
desktop printers
255
782540
1471
卓上プリンターの製造を始めました
13:05
that allow you to design a cell,
256
785228
3530
これは 細胞を設計し
13:08
print a cell,
257
788782
1167
印刷し
13:09
execute the program on the cell.
258
789973
1845
細胞に書かれたプログラムの 実行を可能にします
13:12
We can now print vaccines
259
792825
2103
今や ワクチンを
13:14
real time as an airplane takes off
260
794952
2247
離陸した飛行機が着陸する前に リアルタイムで
13:17
before it lands.
261
797223
1190
印刷できます
13:19
We're shipping 78 of these machines this year.
262
799929
2572
この機械が今年 78台出荷される予定です
13:24
This is not theoretical biology. This is printing biology.
263
804068
4473
これは理論生物学ではなく 印刷生物学です
13:30
Let me talk about two long-term trends
264
810182
2196
長期的な展望も 2つお話ししましょう
13:33
that are coming at you over a longer time period.
265
813374
3326
長い目で見れば 皆さんにも影響があります
13:37
The first one is, we're starting to redesign species.
266
817658
2656
1つ目は 種の再設計です
13:41
And you've heard about that, right?
267
821055
1777
お聞きになったこと ありますね?
13:42
We're redesigning trees. We're redesigning flowers.
268
822856
2681
木を再設計し 花を再設計する
13:45
We're redesigning yogurt,
269
825561
2293
ヨーグルトであれ
13:48
cheese, whatever else you want.
270
828513
2030
チーズであれ 何でも 再設計しようとしています
13:51
And that, of course, brings up the interesting question:
271
831678
2650
もちろん 興味深い疑問が 湧いてきます
13:54
How and when should we redesign humans?
272
834884
2336
人間の再設計は いつどのように行われるのか?
13:59
And a lot of us think, "Oh no, we never want to redesign humans."
273
839566
3557
多くの人は思います 「冗談じゃない 人間の再設計は絶対御免だ」
14:04
Unless, of course, if your child has a Huntington's gene
274
844147
2715
もちろん 自分の子供が ハンチントン病の遺伝子を保有し
14:06
and is condemned to death.
275
846886
1389
死ぬ運命にあるなら話は別です
14:09
Or, unless if you're passing on a cystic fibrosis gene,
276
849172
3363
嚢胞性繊維症の遺伝子を 子孫に伝えたくない場合もあります
14:12
in which case, you don't just want to redesign yourself,
277
852559
2690
その場合 あなた自身を 再設計するだけでなく
14:15
you want to redesign your children and their children.
278
855273
2539
自分の子供や孫も 再設計したいと願うことでしょう
14:18
And these are complicated debates and they're going to happen in real time.
279
858723
3645
これは込み入った議論ですが 実際に起きています
14:22
I'll give you one current example.
280
862839
1951
実例を紹介しましょう
14:25
One of the debates going on at the National Academies today
281
865531
3072
全米アカデミーズで 今 議論されているのは
14:29
is you have the power to put a gene drive into mosquitoes
282
869896
4702
遺伝子ドライブを導入して マラリアを媒介する蚊を
14:34
so that you will kill all the malaria-carrying mosquitoes.
283
874622
2984
全滅させる能力を 我々が持つことについてです
14:39
Now, some people say,
284
879547
2560
こう主張する人がいます
14:42
"That's going to affect the environment in an extreme way, don't do it."
285
882964
3465
「環境を極端に変えてしまう だからやってはいけない」
14:47
Other people say,
286
887326
1155
別の意見もあります
14:48
"This is one of the things that's killing millions of people yearly.
287
888505
3227
「マラリアは毎年 何百万もの命を 奪っている問題の1つだ
14:51
Who are you to tell me that I can't save the kids in my country?"
288
891756
3548
自分の国の子供たちを救いたいのに 何ということを言うんだ」
14:57
And why is this debate so complicated?
289
897183
1853
なぜ 複雑な議論になるのでしょう?
14:59
Because as soon as you let this loose in Brazil
290
899060
2881
もし 改変した蚊を ブラジルであれ フロリダ州南部であれ
15:01
or in Southern Florida --
291
901965
1423
ひとたび解き放ったら —
15:03
mosquitoes don't respect walls.
292
903412
1541
蚊は壁なんて構いはしません
15:04
You're making a decision for the world
293
904977
2301
遺伝子ドライブを施した蚊を 解き放つことは
15:07
when you put a gene drive into the air.
294
907302
1907
世界に影響を与える 決断をすることになります
15:14
This wonderful man won a Nobel Prize,
295
914145
2095
ノーベル賞を受賞した この偉大な方(J.ショスタク)が
15:17
and after winning the Nobel Prize
296
917103
1640
受賞後に
15:18
he's been worrying about
297
918767
1255
関心を抱いてきたことがあります
15:21
how did life get started on this planet
298
921531
2103
この地球上で 生命がどう始まったのか
15:23
and how likely is it that it's in other places?
299
923658
2281
他の惑星で生命が生まれる 可能性がどの程度か です
15:27
So what he's been doing is going around to this graduate students
300
927097
3202
そこで 彼は修士課程の学生に
15:30
and saying to his graduate students,
301
930323
1718
こう言っています
15:32
"Build me life but don't use any modern chemicals or instruments.
302
932864
3322
「生命を作ってくれ でも現代的な化学薬品や装置は使うな
15:36
Build me stuff that was here three billion years ago.
303
936210
2665
この地球上に30億年前に存在した 生命を再現してくれ
15:38
You can't use lasers. You can't use this. You can't use that."
304
938899
3156
レーザーも あれも これも使ってはいけない」
15:44
He gave me a vial of what he's built about three weeks ago.
305
944330
3245
彼は3週間前に作ったものを ガラス瓶に入れて渡してくれました
15:48
What has he built?
306
948639
1179
何を作ったのでしょうか?
15:49
He's built basically what looked like soap bubbles that are made out of lipids.
307
949842
4025
脂質から作られた 石鹸の泡のようなものです
15:53
He's built a precursor of RNA.
308
953891
2566
RNAの前駆体を作成したのです
15:57
He's had the precursor of the RNA be absorbed by the cell
309
957291
3752
RNAの前駆体を細胞に吸収させて
16:02
and then he's had the cells divide.
310
962194
1883
細胞分裂を起こしました
16:06
We may not be that far --
311
966031
1957
生命になる前の有機物群を元に
16:09
call it a decade, maybe two decades --
312
969687
3117
一から生命を作るということが
16:12
from generating life from scratch
313
972828
1970
10年後 20年後といった
16:16
out of proto-communities.
314
976285
1803
近い将来に実現するかもしれません
16:19
Second long-term trend:
315
979512
1646
2つ目の長期的な見通しです
16:22
we've been living and are living through the digital age --
316
982273
3526
我々は これまでデジタルの時代に 生きてきましたが 今後も続きます
16:25
we're starting to live through the age of the genome
317
985823
2519
ゲノムの時代が始まり
16:28
and biology and CRISPR and synthetic biology --
318
988366
3615
生物学、CRISPRと合成生物学
16:32
and all of that is going to merge into the age of the brain.
319
992870
2907
そういったものが全て一緒になって 脳の時代が始まります
16:36
So we're getting to the point where we can rebuild most of our body parts,
320
996743
3981
まるで骨折や火傷の後に 組織が再生するように
16:40
in the same way as if you break a bone or burn your skin, it regrows.
321
1000748
3656
体のほとんどの部分を再生できる そんな時代に近づいています
16:44
We're beginning to learn how to regrow our tracheas
322
1004428
2668
気管や膀胱を再生する方法が
16:47
or how to regrow our bladders.
323
1007120
1864
分かってきており
16:49
Both of those have been implanted in humans.
324
1009008
2306
どちらも人間に移植されました
16:51
Tony Atala is working on 32 different organs.
325
1011338
2728
アンソニー・アタラは 32種類の臓器を培養しています
16:55
But the core is going to be this,
326
1015487
1890
ただ 中核になるのは「脳」でしょう
16:57
because this is you and the rest is just packaging.
327
1017401
3054
脳が あなた自身であり あとはパーツにすぎません
17:02
Nobody's going to live beyond 120, 130, 140 years
328
1022011
3547
脳を補修できない限り 120歳、130歳、140歳を超えて
17:05
unless if we fix this.
329
1025582
1735
生きることは不可能でしょう
17:08
And that's the most interesting challenge.
330
1028084
2066
これは最も興味深い挑戦で
17:10
That's the next frontier, along with:
331
1030174
2111
次なるフロンティアなのです 他にも
17:12
"How common is life in the universe?"
332
1032309
2347
「宇宙で生命は どの程度ありふれているのか?」
17:14
"Where did we come from?"
333
1034680
1806
「我々はどこから来たのか?」
17:16
and questions like that.
334
1036510
1634
といった疑問があります
17:20
Let me end this with an apocryphal quote from Einstein.
335
1040031
3190
最後に出典が定かではない アインシュタインの言葉を紹介します
17:23
[You can live as if everything is a miracle,
336
1043697
2219
[すべてを奇跡と捉える生き方も
17:25
or you can live as if nothing is a miracle.]
337
1045940
2272
奇跡などないと捉える生き方もある]
17:28
It's your choice.
338
1048236
1513
あなたの考え方次第です
17:30
You can focus on the bad, you can focus on the scary,
339
1050555
2479
悪い面や恐ろしい面だけに 注目することは可能ですし
17:33
and certainly there's a lot of scary out there.
340
1053058
2416
世の中は 確かに 恐ろしいことに満ち溢れています
17:36
But use 10 percent of your brain to focus on that, or maybe 20 percent,
341
1056012
4732
しかし そういうことを考えるのは 脳の1割か2割か
17:40
or maybe 30 percent.
342
1060768
1826
3割くらいにしておいてください
17:43
But just remember,
343
1063474
1782
だって 考えてください
17:45
we really are living in an age of miracle and wonder.
344
1065280
2609
我々は奇跡と驚異の時代に 生きているのです
17:48
We're lucky to be alive today. We're lucky to see this stuff.
345
1068271
3551
今という時代に生き このような技術を見られるのも
17:51
We're lucky to be able to interact with folks like the folks
346
1071846
2841
この場所にある あらゆるものを 作っている人たちと
17:54
who are building all the stuff in this room.
347
1074711
2110
直接語り合えるのも 幸運なことですから
17:57
So thank you to all of you, for all you do.
348
1077487
2975
すばらしいことを成し遂げてくれた 皆さん ありがとう
18:01
(Applause)
349
1081066
3696
(拍手)
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