Juan Enriquez: The life-code that will reshape the future

フアン・エンリケス: 未来を象る命のコード

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2007-05-16 ・ TED


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Juan Enriquez: The life-code that will reshape the future

フアン・エンリケス: 未来を象る命のコード

87,235 views ・ 2007-05-16

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: Makoto Ikeo 校正: Eriko T
00:26
I'm supposed to scare you, because it's about fear, right?
0
26000
3000
私は怖い話を皆さんに する予定でしたね?
00:30
And you should be really afraid,
1
30000
2000
皆さんも恐れて下さい
00:32
but not for the reasons why you think you should be.
2
32000
2000
ご想像とは別の理由でですが
00:35
You should be really afraid that --
3
35000
2000
本当に恐れるべきなのは―
00:37
if we stick up the first slide on this thing -- there we go -- that you're missing out.
4
37000
4000
まず スライドを―出ましたね― チャンスを逃すことです
00:43
Because if you spend this week thinking about Iraq and
5
43000
4000
もしあなたが 今週 イラクや ブッシュ大統領 株式市場について
00:47
thinking about Bush and thinking about the stock market,
6
47000
4000
考えて過ごすのであれば 人類史上 最も素晴らしい
00:51
you're going to miss one of the greatest adventures that we've ever been on.
7
51000
2000
冒険の一つを見過ごすでしょう
00:54
And this is what this adventure's really about.
8
54000
2000
この話はその冒険についてです
00:56
This is crystallized DNA.
9
56000
4000
これが結晶化したDNAです
01:00
Every life form on this planet -- every insect, every bacteria, every plant,
10
60000
3000
この惑星の全ての生命は-- 全ての 昆虫
01:03
every animal, every human, every politician -- (Laughter)
11
63000
3000
細菌 植物 動物 人間 政治家― (笑)
01:08
is coded in that stuff.
12
68000
2000
これに暗号化され記録されています
01:10
And if you want to take a single crystal of DNA, it looks like that.
13
70000
4000
そして単体のDNAの結晶は このようになります
01:14
And we're just beginning to understand this stuff.
14
74000
2000
私たちは やっとこれを理解し始めました
01:17
And this is the single most exciting adventure that we have ever been on.
15
77000
3000
これは史上最もワクワクする 冒険―
01:21
It's the single greatest mapping project we've ever been on.
16
81000
3000
最も偉大なマッピング・プロジェクトです
01:24
If you think that the mapping of America's made a difference,
17
84000
2000
アメリカの地図の完成や
01:26
or landing on the moon, or this other stuff,
18
86000
3000
月への着陸などが 違いをもたらしたのであれば―
01:29
it's the map of ourselves and the map of every plant
19
89000
3000
この私たち自身の そしてあらゆる植物の 昆虫の
01:32
and every insect and every bacteria that really makes a difference.
20
92000
3000
細菌の地図もまた 大きな違いをもたらすのです
01:35
And it's beginning to tell us a lot about evolution.
21
95000
3000
そして 進化について たくさんのことを 私たちに伝え始めています―(笑)
01:40
(Laughter)
22
100000
4000
そして 進化について たくさんのことを 私たちに伝え始めています―(笑)
この物質はリチャード・ドーキンスが
01:44
It turns out that what this stuff is --
23
104000
2000
01:46
and Richard Dawkins has written about this --
24
106000
2000
本で述べたように―
01:48
is, this is really a river out of Eden.
25
108000
2000
まさにエデンから流れ出た川のようです
01:50
So, the 3.2 billion base pairs inside each of your cells
26
110000
4000
すなわち あなたの全ての 細胞内にある32億個の塩基対は
01:54
is really a history of where you've been for the past billion years.
27
114000
3000
あなたの過去 数十億年の歴史なのです
01:57
And we could start dating things,
28
117000
1000
そして 時を遡り 医学と考古学を変えることができます
01:58
and we could start changing medicine and archeology.
29
118000
3000
そして 時を遡り 医学と考古学を変えることができます
02:02
It turns out that if you take the human species about 700 years ago,
30
122000
3000
どうやら人間という種族は 700年前
02:05
white Europeans diverged from black Africans in a very significant way.
31
125000
3000
白いヨーロッパ民族と黒いアフリカ民族が 大きく分岐したようなのです
02:08
White Europeans were subject to the plague.
32
128000
5000
ヨーロッパの白人は ペストに晒されました  そして―
02:14
And when they were subject to the plague, most people didn't survive,
33
134000
3000
晒された人の殆どは 生き残れませんでした
02:17
but those who survived had a mutation on the CCR5 receptor.
34
137000
4000
しかし 生き残った人は CCR5受容体に変異があり
02:21
And that mutation was passed on to their kids
35
141000
2000
生き残ったために子供たちに
02:23
because they're the ones that survived,
36
143000
2000
その変異が受け継がれました
02:25
so there was a great deal of population pressure.
37
145000
2000
すごい人口圧力だったのです
02:27
In Africa, because you didn't have these cities,
38
147000
2000
アフリカでは 都市がなかったため
02:29
you didn't have that CCR5 population pressure mutation.
39
149000
3000
CCR5変異を選ぶ 人口圧力がなかったのです
02:32
We can date it to 700 years ago.
40
152000
3000
これは700年前に起きたと 特定できます
02:35
That is one of the reasons why AIDS is raging across Africa as fast as it is,
41
155000
4000
そして これがAIDSがアフリカ で急速に蔓延し
02:39
and not as fast across Europe.
42
159000
4000
ヨーロッパでの伝染がそれほどでもない 理由の一つです
02:43
And we're beginning to find these little things for malaria,
43
163000
3000
そして マラリア 鎌状赤血球症 癌に関しても
02:46
for sickle cell, for cancers.
44
166000
3000
このようなちょっとした事実が 明らかになってきています
02:50
And in the measure that we map ourselves,
45
170000
2000
私たち自身のマッピングは
02:52
this is the single greatest adventure that we'll ever be on.
46
172000
2000
史上 最も素晴らしい冒険です
02:54
And this Friday, I want you to pull out a really good bottle of wine,
47
174000
4000
そして今週の金曜日には とびきりにいいワインで
02:58
and I want you to toast these two people.
48
178000
2000
この二人に乾杯してください
03:01
Because this Friday, 50 years ago, Watson and Crick found the structure of DNA,
49
181000
4000
50年前の金曜日は ワトソンとクリックが DNAの構造を発見した日で この日は
03:05
and that is almost as important a date
50
185000
3000
(2001年)2月12日 ヒトの 遺伝子のマッピングが
03:08
as the 12th of February when we first mapped ourselves,
51
188000
3000
完了した日と同じ位に 特別な日なのですから
03:11
but anyway, we'll get to that.
52
191000
2000
このことは また後で話すとして
03:13
I thought we'd talk about the new zoo.
53
193000
2000
まず 新しい動物園の話をします
03:15
So, all you guys have heard about DNA, all the stuff that DNA does,
54
195000
4000
DNAとその役割については 皆さんもすでにご存知でしょう
03:19
but some of the stuff we're discovering is kind of nifty
55
199000
3000
しかし 私たちのいくつかの 発見はしゃれています
03:22
because this turns out to be the single most abundant species on the planet.
56
202000
5000
これは地球上で最も多く存在する種です
03:27
If you think you're successful or cockroaches are successful,
57
207000
3000
人間やゴキブリは 繁栄していると思いますか?
03:30
it turns out that there's ten trillion trillion Pleurococcus sitting out there.
58
210000
3000
プルロコッカスは 実は10兆匹も存在していますが
03:33
And we didn't know that Pleurococcus was out there,
59
213000
3000
私たちはその存在すら 知りませんでした
03:36
which is part of the reason
60
216000
1000
1種族に属する生物達を丸々マッピングする プロジェクトの重要性がここにあります
03:37
why this whole species-mapping project is so important.
61
217000
5000
1種族に属する生物達を丸々マッピングする プロジェクトの重要性がここにあります
03:42
Because we're just beginning to learn
62
222000
2000
私たち人間がどこから来た 何者なのか わかり始めたばかりです
03:44
where we came from and what we are.
63
224000
1000
私たち人間がどこから来た 何者なのか わかり始めたばかりです
03:46
And we're finding amoebas like this. This is the amoeba dubia.
64
226000
3000
このアメーバ・ドゥビアのような発見もあります
03:50
And the amoeba dubia doesn't look like much,
65
230000
2000
大した生物ではなさそうですが
03:52
except that each of you has about 3.2 billion letters,
66
232000
3000
皆さんを 皆さんたらしめるための
03:55
which is what makes you you,
67
235000
2000
遺伝子記号が32億個 これは
03:57
as far as gene code inside each of your cells,
68
237000
3000
皆さんの細胞内の 遺伝子コードの塩基数です
04:00
and this little amoeba which, you know,
69
240000
3000
このアメーバは 水中に何百
04:03
sits in water in hundreds and millions and billions,
70
243000
2000
何百万 何十億も存在します
04:06
turns out to have 620 billion base pairs of gene code inside.
71
246000
6000
そして6,200億塩基対もの遺伝子コード を細胞内に保有していました
04:12
So, this little thingamajig has a genome
72
252000
3000
こんな小っちゃいやつが 皆さんより200倍も
04:15
that's 200 times the size of yours.
73
255000
2000
大きな遺伝子を持っていたのです
04:18
And if you're thinking of efficient information storage mechanisms,
74
258000
3000
もし 優れた情報記録システム について考えるなら
04:22
it may not turn out to be chips.
75
262000
2000
それはチップではなく
04:25
It may turn out to be something that looks a little like that amoeba.
76
265000
4000
このアメーバのようなものに なるかもしれません
04:29
And, again, we're learning from life and how life works.
77
269000
4000
繰り返しますが 私たちは 命の仕組みを 生命から学び始めています
04:33
This funky little thing: people didn't used to think
78
273000
4000
この小っちゃい いかした生物: サンプルを原子炉から
04:37
that it was worth taking samples out of nuclear reactors
79
277000
3000
取るなんて意味がないと 誰もが思っていました
04:40
because it was dangerous and, of course, nothing lived there.
80
280000
3000
危険で何も生きていないはずだからです
04:43
And then finally somebody picked up a microscope
81
283000
3000
ついに誰かが顕微鏡を持ち出して
04:46
and looked at the water that was sitting next to the cores.
82
286000
3000
核燃料が浸っている 水の中を覗くと そこには
04:49
And sitting next to that water in the cores
83
289000
2000
デイノコッカス・レディオデュランスが 背泳ぎをしていたのです
04:51
was this little Deinococcus radiodurans, doing a backstroke,
84
291000
3000
デイノコッカス・レディオデュランスが 背泳ぎをしていたのです
04:54
having its chromosomes blown apart every day,
85
294000
2000
人の致死量の200倍もの
04:56
six, seven times, restitching them,
86
296000
3000
放射線量の中で 毎日6、7回 染色体を破壊され
04:59
living in about 200 times the radiation that would kill you.
87
299000
2000
それを修繕しながら生きています
05:02
And by now you should be getting a hint as to how diverse
88
302000
3000
この生命の探求が いかに多様で 重要で
05:05
and how important and how interesting this journey into life is,
89
305000
2000
面白いか 分かってきたはずです
05:07
and how many different life forms there are,
90
307000
3000
どれだけ沢山の生命の形があるのか
05:10
and how there can be different life forms living in
91
310000
3000
色々な形の生命が 様々な場所に存在できるか
05:13
very different places, maybe even outside of this planet.
92
313000
3000
この惑星の外にもいるかもしれません
05:17
Because if you can live in radiation that looks like this,
93
317000
2000
こんな放射線の中で生きることが
05:19
that brings up a whole series of interesting questions.
94
319000
3000
できるのであれば 新たに 興味深い疑問が出てきます
05:23
This little thingamajig: we didn't know this thingamajig existed.
95
323000
3000
存在を知られてなかった この小さな生命体も
05:27
We should have known that this existed
96
327000
2000
本来 知られていたはずです
05:29
because this is the only bacteria that you can see to the naked eye.
97
329000
3000
目に見える唯一の細菌ですから
05:32
So, this thing is 0.75 millimeters.
98
332000
3000
この生命は0.75 mmの大きさで ナミビア沖の海溝に住んでいます
05:35
It lives in a deep trench off the coast of Namibia.
99
335000
2000
この生命は 0.75 mm の大きさで ナミビア沖の海溝に住んでいます
05:38
And what you're looking at with this namibiensis
100
338000
2000
ナミビエンシスを見るということは
05:40
is the biggest bacteria we've ever seen.
101
340000
2000
最も大きな細菌を見ることになります
05:42
So, it's about the size of a little period on a sentence.
102
342000
3000
この生命はピリオドほどの大きさです
05:46
Again, we didn't know this thing was there three years ago.
103
346000
4000
繰り返しますが 3年前 私たちは この生命の存在を知りませんでした
05:50
We're just beginning this journey of life in the new zoo.
104
350000
3000
新しい動物園での 生命の冒険は始まったばかりです
05:54
This is a really odd one. This is Ferroplasma.
105
354000
3000
こいつはフェロプラズマという 本当に奇妙な奴です
05:58
The reason why Ferroplasma is interesting is because it eats iron,
106
358000
3000
フェロプラズマが面白い理由は 鉄を食べ―
06:02
lives inside the equivalent of battery acid,
107
362000
3000
電池の中のような酸性環境で生き―
06:06
and excretes sulfuric acid.
108
366000
2000
硫酸を排出するからです
06:10
So, when you think of odd life forms,
109
370000
2000
このような奇妙な生物
06:12
when you think of what it takes to live,
110
372000
3000
そして彼らの生き方を研究すると 実はこれは
06:16
it turns out this is a very efficient life form,
111
376000
2000
すごく効率のいい生命体でした
06:18
and they call it an archaea. Archaea means "the ancient ones."
112
378000
4000
そして彼らは古細菌 「太古の者」と呼ばれています
06:22
And the reason why they're ancient is because this thing came up
113
382000
4000
そしてなぜ彼らが「太古」なのかというと 彼らが生まれた時代は
06:26
when this planet was covered
114
386000
2000
この地球が電池中の 硫酸のようなものに覆われ
06:28
by things like sulfuric acid in batteries,
115
388000
1000
この地球が電池中の 硫酸のようなものに覆われ
06:29
and it was eating iron when the earth was part of a melted core.
116
389000
4000
また 溶けた核と一体で その時 鉄を食べて生きていたからです
06:34
So, it's not just dogs and cats and whales and dolphins
117
394000
4000
なので この小さな冒険で注目すべきは
06:38
that you should be aware of and interested in on this little journey.
118
398000
4000
犬や猫やクジラや イルカだけではありません
06:42
Your fear should be that you are not,
119
402000
3000
あなたの感じるべき恐怖は 一時的なことに―
06:45
that you're paying attention to stuff which is temporal.
120
405000
3000
着目し続けていることに対してです
06:48
I mean, George Bush -- he's going to be gone, alright? Life isn't.
121
408000
5000
ジョージ・ブッシュはそのうち いなくなりますよね?生命は違います
06:54
Whether the humans survive or don't survive,
122
414000
3000
人間が生存しようがしまいが
06:57
these things are going to be living on this planet or other planets.
123
417000
3000
彼らは この惑星や他の惑星で生き続けます
07:00
And it's just beginning to understand this code of DNA
124
420000
4000
そしてこのDNAの暗号は 解け始めたばかりです
07:04
that's really the most exciting intellectual adventure
125
424000
3000
本当に 私たちがこれまで行ってきた中で
07:07
that we've ever been on.
126
427000
3000
最もエキサイティングな 知的冒険です
07:10
And you can do strange things with this stuff. This is a baby gaur.
127
430000
4000
これを使えば奇妙なことが色々出来ます これはガーの赤ちゃん
07:14
Conservation group gets together,
128
434000
2000
保護団体がこの絶滅しそうな
07:16
tries to figure out how to breed an animal that's almost extinct.
129
436000
4000
動物を繁殖させようと 知恵を絞っています
07:21
They can't do it naturally, so what they do with this thing is
130
441000
3000
自然には繁殖させられないので
07:24
they take a spoon, take some cells out of an adult gaur's mouth, code,
131
444000
5000
スプーンで大人のガーの口の中から 細胞を すなわち暗号を採取しました
07:30
take the cells from that and insert it into a fertilized cow's egg,
132
450000
4000
その細胞を受精した牛の 卵子の中に入れたのです
07:35
reprogram cow's egg -- different gene code.
133
455000
3000
つまり 違う遺伝子で プログラムし直したのです
07:39
When you do that, the cow gives birth to a gaur.
134
459000
4000
そうすることで 牛がガーを産みます
07:44
We are now experimenting with bongos, pandas, elands, Sumatran tigers,
135
464000
6000
今は ボンゴやパンダ エリム スマトラトラでも実験が行われています
07:50
and the Australians -- bless their hearts --
136
470000
3000
オーストラリア人は― 彼らに祝福あれ―
07:53
are playing with these things.
137
473000
1000
彼らで遊んでいます
07:54
Now, the last of these things died in September 1936.
138
474000
4000
タスマニアンタイガーの最後の個体は 1936年の9月に
07:58
These are Tasmanian tigers. The last known one died at the Hobart Zoo.
139
478000
4000
ホバート動物園で亡くなりました
08:02
But it turns out that as we learn more about gene code
140
482000
3000
しかし 遺伝子コードや 生命のプログラム方法
08:05
and how to reprogram species,
141
485000
2000
それらの理解を深めていくと
08:07
we may be able to close the gene gaps in deteriorate DNA.
142
487000
5000
どうやら 劣化したDNAの遺伝子の 隙間を埋めることが出来そうなのです
08:12
And when we learn how to close the gene gaps,
143
492000
3000
そして 隙間の埋め方を習得すれば
08:15
then we can put a full string of DNA together.
144
495000
2000
完全なDNAができます
08:18
And if we do that, and insert this into a fertilized wolf's egg,
145
498000
4000
そうすれば それをオオカミの卵子に入れて
08:23
we may give birth to an animal
146
503000
2000
1936年以来この地球上に存在しなかった
08:25
that hasn't walked the earth since 1936.
147
505000
2000
動物を誕生させることが出来ます
08:28
And then you can start going back further,
148
508000
2000
そして さらに遡って
08:30
and you can start thinking about dodos,
149
510000
2000
ドードーや他の種について
08:33
and you can think about other species.
150
513000
1000
考えることが出来ます
08:35
And in other places, like Maryland, they're trying to figure out
151
515000
3000
その他の場所 例えばメリーランドでは
08:38
what the primordial ancestor is.
152
518000
2000
遠い祖先について考えています
08:40
Because each of us contains our entire gene code
153
520000
3000
なぜなら 私たち一人一人が 過去数十億年の
08:43
of where we've been for the past billion years,
154
523000
3000
遺伝子コードを全て持っています
08:46
because we've evolved from that stuff,
155
526000
2000
そこから進化していますからね
08:48
you can take that tree of life and collapse it back,
156
528000
2000
進化系図を遡ることが出来ます
08:50
and in the measure that you learn to reprogram,
157
530000
3000
そしてリプログラミングを学ぶ内に
08:53
maybe we'll give birth to something
158
533000
2000
最も原始的な生命体を
08:55
that is very close to the first primordial ooze.
159
535000
2000
生み出すことが出来るかもしれません
08:57
And it's all coming out of things that look like this.
160
537000
2000
全ては5年前に存在しなかった
08:59
These are companies that didn't exist five years ago.
161
539000
2000
この様な施設で生み出されます
09:01
Huge gene sequencing facilities the size of football fields.
162
541000
4000
サッカー場の大きさの 遺伝子シークエンシング施設
09:05
Some are public. Some are private.
163
545000
2000
公的施設も民間施設もあります
09:07
It takes about 5 billion dollars to sequence a human being the first time.
164
547000
3000
最初の人のシークエンシングには 50億ドル程度
09:11
Takes about 3 million dollars the second time.
165
551000
2000
2回目は300万ドル程度かかりました
09:13
We will have a 1,000-dollar genome within the next five to eight years.
166
553000
4000
次の5から8年の間に1,000ドルで ゲノム情報が手に入るようになり
09:17
That means each of you will contain on a CD your entire gene code.
167
557000
4000
皆さん一人一人の 全ての 遺伝情報がCDに記録されます
09:22
And it will be really boring. It will read like this.
168
562000
2000
このようなとても退屈な情報です
09:25
(Laughter)
169
565000
2000
(笑)
09:27
The really neat thing about this stuff is that's life.
170
567000
2000
これが生命です すごいですよね
09:29
And Laurie's going to talk about this one a little bit.
171
569000
3000
これについてはローリーが 後程お話します
09:32
Because if you happen to find this one inside your body,
172
572000
2000
これが体の中にあったら大問題です
09:34
you're in big trouble, because that's the source code for Ebola.
173
574000
2000
これはエボラのコードですから
09:38
That's one of the deadliest diseases known to humans.
174
578000
2000
最も危険な病気の一つです
09:40
But plants work the same way and insects work the same way,
175
580000
2000
しかし 植物も昆虫もリンゴも
09:42
and this apple works the same way.
176
582000
2000
同じ原理で動いています
09:44
This apple is the same thing as this floppy disk.
177
584000
2000
このリンゴはフロッピーと同じです
09:46
Because this thing codes ones and zeros,
178
586000
2000
これは1と0のコードで出来ていて
09:48
and this thing codes A, T, C, Gs, and it sits up there,
179
588000
2000
これはA T C Gのコードで
09:50
absorbing energy on a tree, and one fine day
180
590000
3000
木の枝で光合成をしながら エネルギーを蓄え
09:53
it has enough energy to say, execute, and it goes [thump]. Right?
181
593000
4000
それが終われば「実行」ボタンで こうなります(落ちる音)
09:57
(Laughter)
182
597000
3000
(笑)
10:00
And when it does that, pushes a .EXE, what it does is,
183
600000
4000
EXEを押して「実行」した時 何が起こっているかというと
10:04
it executes the first line of code, which reads just like that,
184
604000
3000
コードの最初の部分 根っこを作れという
10:07
AATCAGGGACCC, and that means: make a root.
185
607000
3000
AATCAGGGACCCを 読み 実行するのです
10:10
Next line of code: make a stem.
186
610000
2000
次のコードは:幹を作れ
10:12
Next line of code, TACGGGG: make a flower that's white,
187
612000
3000
その次は:白くて 春に咲いて
10:15
that blooms in the spring, that smells like this.
188
615000
3000
このような匂いのする花を作れ
10:18
In the measure that you have the code
189
618000
2000
このようなコードがあり
10:20
and the measure that you read it --
190
620000
3000
それを読む方法があるということは―
10:23
and, by the way, the first plant was read two years ago;
191
623000
2000
ちなみに最初の植物は2年前に
10:25
the first human was read two years ago;
192
625000
2000
最初の人の情報も2年前―
10:27
the first insect was read two years ago.
193
627000
2000
最初の虫も2年前に解読されました
10:29
The first thing that we ever read was in 1995:
194
629000
3000
本当に最初の解読は 1995年に行われました
10:32
a little bacteria called Haemophilus influenzae.
195
632000
2000
インフルエンザ菌という小さな細菌です
10:35
In the measure that you have the source code, as all of you know,
196
635000
3000
ソースコードを保有すれば それをプログラムし直し
10:38
you can change the source code, and you can reprogram life forms
197
638000
2000
生命体をリプログラムすることにより
10:40
so that this little thingy becomes a vaccine,
198
640000
2000
こいつをワクチンにしたり
10:42
or this little thingy starts producing biomaterials,
199
642000
3000
バイオマテリアルを作らせたり することが出来ます
10:45
which is why DuPont is now growing a form of polyester
200
645000
3000
デュポンが絹のようなポリエステルを トウモロコシの中で
10:48
that feels like silk in corn.
201
648000
2000
作れるのはこのためです
10:51
This changes all rules. This is life, but we're reprogramming it.
202
651000
5000
これはあらゆる法則を変えてしまいます 私たちは命をリプログラムするのです
10:58
This is what you look like. This is one of your chromosomes.
203
658000
4000
これがあなたです これはあなたの染色体の一つです
11:02
And what you can do now is,
204
662000
2000
そして現在 何が出来るかというと
11:04
you can outlay exactly what your chromosome is,
205
664000
3000
ここに染色体が全て展開されて
11:07
and what the gene code on that chromosome is right here,
206
667000
3000
染色体にある遺伝コードが ここに出てきて
11:10
and what those genes code for, and what animals they code against,
207
670000
3000
その働きや類似する他の 生物のコードがあり
11:13
and then you can tie it to the literature.
208
673000
2000
文献情報に関連付けることができます
11:15
And in the measure that you can do that, you can go home today,
209
675000
3000
今日 家に帰って インターネットにつなげば
11:18
and get on the Internet, and access
210
678000
2000
世界で最も大きな公共図書館―
11:20
the world's biggest public library, which is a library of life.
211
680000
3000
生命の図書館にアクセスできます
11:24
And you can do some pretty strange things
212
684000
2000
そして奇妙なことが出来ます
11:26
because in the same way as you can reprogram this apple,
213
686000
2000
リンゴをプログラムし直すように
11:29
if you go to Cliff Tabin's lab at the Harvard Medical School,
214
689000
2000
ハーバード医学大学院 クリフ・タビンの
11:32
he's reprogramming chicken embryos to grow more wings.
215
692000
4000
研究室では 鶏の胚をプログラムし直し 翼の数を増やしています
11:38
Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurant.
216
698000
3000
レストランの経営者でもないのに
11:41
(Laughter)
217
701000
1000
(笑)
11:43
The reason why he's reprogramming that animal to have more wings
218
703000
3000
羽根が余計に生えるよう プログラムした理由は
11:46
is because when you used to play with lizards as a little child,
219
706000
3000
子供の時 トカゲで遊んでいて トカゲを摘まむと
11:49
and you picked up the lizard, sometimes the tail fell off, but it regrew.
220
709000
4000
たまに尻尾がとれましたが また生えましたよね
11:53
Not so in human beings:
221
713000
3000
人はそうはいきません
11:56
you cut off an arm, you cut off a leg -- it doesn't regrow.
222
716000
3000
腕や脚を切っても また生えてはきません
11:59
But because each of your cells contains your entire gene code,
223
719000
4000
しかし あなたの細胞は全て 全遺伝コードを保有しています
12:04
each cell can be reprogrammed, if we don't stop stem cell research
224
724000
4000
全てプログラムし直せます もし 幹細胞の研究を止めなければ
12:08
and if we don't stop genomic research,
225
728000
2000
そして 様々な体の機能を
12:10
to express different body functions.
226
730000
3000
発現させる遺伝子研究を止めなければです
12:14
And in the measure that we learn how chickens grow wings,
227
734000
3000
鶏が羽根を生やす方法を そして細胞が分化する
12:17
and what the program is for those cells to differentiate,
228
737000
2000
プログラムを研究することで
12:19
one of the things we're going to be able to do
229
739000
3000
何が出来るかというと 分化しない細胞を
12:22
is to stop undifferentiated cells, which you know as cancer,
230
742000
3000
すなわち癌細胞を止めることが出来ます
12:26
and one of the things we're going to learn how to do
231
746000
2000
また もう一つ学びたいことは
12:28
is how to reprogram cells like stem cells
232
748000
3000
幹細胞のような細胞をプログラムし直し
12:31
in such a way that they express bone, stomach, skin, pancreas.
233
751000
6000
骨 胃 皮膚 膵臓等を 発現させる方法です
12:38
And you are likely to be wandering around -- and your children --
234
758000
3000
そして皆さんと皆さんの子供たちも そう遠くない将来
12:41
on regrown body parts in a reasonable period of time,
235
761000
3000
研究を止めない世界では 人工的に育てた
12:45
in some places in the world where they don't stop the research.
236
765000
3000
体の一部と共に生活しているでしょう
12:50
How's this stuff work? If each of you differs
237
770000
5000
なぜそんな事が可能か? 皆さん一人一人は全体の遺伝子コードの
12:55
from the person next to you by one in a thousand, but only three percent codes,
238
775000
3000
3パーセントの中で 1000分の1の 違いしかありません
12:58
which means it's only one in a thousand times three percent,
239
778000
2000
つまり0.003パーセントの違いです
13:00
very small differences in expression and punctuation
240
780000
3000
句読点や表現の小さな違いが 大きな違いになります
13:03
can make a significant difference. Take a simple declarative sentence.
241
783000
3000
非常にシンプルな文を見てみましょう
13:08
(Laughter)
242
788000
2000
(笑)
13:10
Right?
243
790000
1000
でしょう?
13:11
That's perfectly clear. So, men read that sentence,
244
791000
4000
明確な文です 男性が読むとこうなります
13:15
and they look at that sentence, and they read this.
245
795000
2000
「女性は男性がいなければ無力です」
13:23
Okay?
246
803000
1000
いいですか?
13:24
Now, women look at that sentence and they say, uh-uh, wrong.
247
804000
4000
そして女性がこの文を見て 間違いを指摘します
13:28
This is the way it should be seen.
248
808000
2000
本当はこう読むと
13:32
(Laughter)
249
812000
8000
「女性:彼女なしでは男は無力です」 (笑)
13:40
That's what your genes are doing.
250
820000
1000
これが遺伝子のしていることです
13:41
That's why you differ from this person over here by one in a thousand.
251
821000
5000
1000分の1の違いがあなたを隣の人とは 違う人にしているのです
13:46
Right? But, you know, he's reasonably good looking, but...
252
826000
3000
でしょう? ただ この人は 見た目がいいですが…
13:49
I won't go there.
253
829000
2000
それには触れないでおきましょう
13:52
You can do this stuff even without changing the punctuation.
254
832000
3000
これは句読点の変更なしにも可能です
13:56
You can look at this, right?
255
836000
4000
これを見てください (The IRS:アメリカ合衆国内国歳入庁)
14:00
And they look at the world a little differently.
256
840000
2000
彼らはこれを違う視点で読みます
14:02
They look at the same world and they say...
257
842000
2000
彼らの視点で読むとこのようになります [Theirs:彼らの](笑)
14:04
(Laughter)
258
844000
6000
彼らの視点で読むとこのようになります [Theirs:彼らの](笑)
14:10
That's how the same gene code -- that's why you have 30,000 genes,
259
850000
4000
これで同じ遺伝子で違いを出せます― あなたは3万の遺伝子があり
14:14
mice have 30,000 genes, husbands have 30,000 genes.
260
854000
3000
旦那さんもネズミも 同じく3万の遺伝子を持ち―
14:17
Mice and men are the same. Wives know that, but anyway.
261
857000
3000
ネズミと旦那さんが同じなんです 奥さん方は分かりますよね
14:21
You can make very small changes in gene code
262
861000
2000
遺伝子コードの文字は同じでも
14:23
and get really different outcomes,
263
863000
2000
ごく小さな変化を入れることで
14:27
even with the same string of letters.
264
867000
2000
結果に大きな違いを出せます
14:31
That's what your genes are doing every day.
265
871000
2000
これが遺伝子が毎日していることです
14:34
That's why sometimes a person's genes
266
874000
2000
このために 人の細胞がガン化するのに
14:36
don't have to change a lot to get cancer.
267
876000
2000
多くの変化は必ずしも必要ないのです
14:42
These little chippies, these things are the size of a credit card.
268
882000
4000
この小さなチップは クレジットカードの大きさですが
14:47
They will test any one of you for 60,000 genetic conditions.
269
887000
2000
6万種の遺伝子疾患を検査出来ます
14:50
That brings up questions of privacy and insurability
270
890000
3000
プライバシーや保険契約条件などの 問題は出てきますが
14:53
and all kinds of stuff, but it also allows us to start going after diseases,
271
893000
2000
病気を追究することが出来ます
14:56
because if you run a person who has leukemia through something like this,
272
896000
3000
これを使って白血病の患者を検査すると
15:00
it turns out that three diseases with
273
900000
2000
全く同じ症状が出る
15:02
completely similar clinical syndromes
274
902000
4000
三つの病気が 実は全く別の 病気であることが
15:06
are completely different diseases.
275
906000
2000
分かりました
15:08
Because in ALL leukemia, that set of genes over there over-expresses.
276
908000
3000
ALL型白血病ではこちらの遺伝子が 過剰発現しています
15:11
In MLL, it's the middle set of genes,
277
911000
2000
MLL型は真ん中の遺伝子が
15:13
and in AML, it's the bottom set of genes.
278
913000
2000
そしてAML型は下の遺伝子です
15:15
And if one of those particular things is expressing in your body,
279
915000
5000
この内の一つが過剰発現している場合 グリベックを飲めば
15:20
then you take Gleevec and you're cured.
280
920000
2000
治るでしょう
15:23
If it is not expressing in your body,
281
923000
2000
もし発現していない場合
15:25
if you don't have one of those types --
282
925000
2000
この内の一つの
15:27
a particular one of those types -- don't take Gleevec.
283
927000
3000
特定の遺伝子がない場合 グリベックは飲まないでください
15:30
It won't do anything for you.
284
930000
1000
何の効果もありませんからね
15:32
Same thing with Receptin if you've got breast cancer.
285
932000
2000
乳癌用のレセプティンもそうです
15:35
Don't have an HER-2 receptor? Don't take Receptin.
286
935000
3000
HER-2受容体がなければ レセプティンは摂らないでください
15:38
Changes the nature of medicine. Changes the predictions of medicine.
287
938000
4000
薬の本質が変わります 薬の予想が変わります
15:42
Changes the way medicine works.
288
942000
2000
薬の効果が変わります
15:44
The greatest repository of knowledge when most of us went to college
289
944000
3000
私たちが大学にいた頃の もっとも偉大な
15:47
was this thing, and it turns out that
290
947000
2000
知の貯蔵庫はこれでした
15:49
this is not so important any more.
291
949000
2000
もう それほど重要ではありません
15:51
The U.S. Library of Congress, in terms of its printed volume of data,
292
951000
4000
アメリカ議会図書館が貯蔵する 活字データの量は
15:55
contains less data than is coming out of a good genomics company
293
955000
4000
優良な遺伝子企業が毎月出す 化合物の量で数えた
15:59
every month on a compound basis.
294
959000
3000
データ量より少ないのです
16:02
Let me say that again: A single genomics company
295
962000
3000
もう一度言います: 一つの遺伝子企業は
16:05
generates more data in a month, on a compound basis,
296
965000
3000
議会図書館に貯蔵された活字よりも
16:08
than is in the printed collections of the Library of Congress.
297
968000
3000
多くの化合物のデータを毎月生み出しています
16:12
This is what's been powering the U.S. economy. It's Moore's Law.
298
972000
4000
これがアメリカ経済を動かしています ムーアの法則です
16:16
So, all of you know that the price of computers halves every 18 months
299
976000
5000
皆さんご存知の通りコンピューターの 価格は18か月ごとに半減します
16:21
and the power doubles, right?
300
981000
2000
そして能力は2倍になりますね?
16:23
Except that when you lay that side by side with the speed
301
983000
4000
ただし これを遺伝子バンクに 遺伝子データが
16:27
with which gene data's being deposited in GenBank,
302
987000
3000
蓄積されるスピードと比較すると
16:30
Moore's Law is right here: it's the blue line.
303
990000
4000
ムーアの法則はここになります 青い線です
16:35
This is on a log scale, and that's what superexponential growth means.
304
995000
4000
これは対数軸です これが超急成長と言えるものです
16:39
This is going to push computers to have to grow faster
305
999000
4000
これはコンピューターの成長速度を 今まで以上に速めるように
16:43
than they've been growing, because so far,
306
1003000
2000
作用します なぜなら
16:45
there haven't been applications that have been required
307
1005000
3000
ムーアの法則より急激に伸びる コンピューターの
16:48
that need to go faster than Moore's Law. This stuff does.
308
1008000
3000
使用用途はありませんでしたが これは伸びます
16:51
And here's an interesting map.
309
1011000
2000
ここに興味深い地図があります
16:53
This is a map which was finished at the Harvard Business School.
310
1013000
4000
この地図はハーバードビジネススクール が完成させました
16:57
One of the really interesting questions is, if all this data's free,
311
1017000
3000
この膨大なデータが無料だとして 誰が使用しているのか?
17:00
who's using it? This is the greatest public library in the world.
312
1020000
4000
というのは興味深い質問です これは世界で最も大きな公共図書館です
17:04
Well, it turns out that there's about 27 trillion bits
313
1024000
3000
この地図によると どうやら約27兆ビットが
17:07
moving inside from the United States to the United States;
314
1027000
3000
アメリカ内で移動していて 約4.6兆ビットが
17:10
about 4.6 trillion is going over to those European countries;
315
1030000
4000
ヨーロッパ諸国に移動しています 約5.5兆は日本に行っていますが
17:14
about 5.5's going to Japan; there's almost no communication
316
1034000
3000
日本からはほぼ何も帰ってきません
17:17
between Japan, and nobody else is literate in this stuff.
317
1037000
4000
またこのライブラリを読める国は 他にありません
17:21
It's free. No one's reading it. They're focusing on the war;
318
1041000
5000
無料なのに誰も読まないのです 皆戦争や―
17:26
they're focusing on Bush; they're not interested in life.
319
1046000
2000
ブッシュの事に注目していて 生命には興味が無い
17:29
So, this is what a new map of the world looks like.
320
1049000
2000
これが新しい世界地図です
17:32
That is the genomically literate world. And that is a problem.
321
1052000
6000
これがゲノムが読める世界です そしてこれは問題なのです
17:38
In fact, it's not a genomically literate world.
322
1058000
2000
実は読める「世界」ではありません
17:40
You can break this out by states.
323
1060000
2000
「州」に分けることが出来ます
17:42
And you can watch states rise and fall depending on
324
1062000
2000
そして生命の言語を読む能力により
17:44
their ability to speak a language of life,
325
1064000
2000
州が浮き沈みするのが見えます
17:46
and you can watch New York fall off a cliff,
326
1066000
2000
ニューヨークが凋落し
17:48
and you can watch New Jersey fall off a cliff,
327
1068000
2000
ニュージャージーが凋落し
17:50
and you can watch the rise of the new empires of intelligence.
328
1070000
3000
新しい知の帝国が興隆するのが 見て取れます
17:54
And you can break it out by counties, because it's specific counties.
329
1074000
3000
郡によっても分けられます なぜなら特定の郡が―
17:57
And if you want to get more specific,
330
1077000
2000
さらに特定するなら
17:59
it's actually specific zip codes.
331
1079000
2000
特定の郵便番号を見てみることですね
18:01
(Laughter)
332
1081000
2000
(笑)
18:03
So, you want to know where life is happening?
333
1083000
3000
生命が起こっている場所を 知りたいですか?
18:06
Well, in Southern California it's happening in 92121. And that's it.
334
1086000
5000
南カリフォルニアの場合 92121で起こっています
18:12
And that's the triangle between Salk, Scripps, UCSD,
335
1092000
5000
サルク、スクリップス、そしてUCSDの 三角形の中です
18:17
and it's called Torrey Pines Road.
336
1097000
2000
トレイパイン通りと呼ばれています
18:19
That means you don't need to be a big nation to be successful;
337
1099000
3000
すなわち 成功するために 大国である必要はなく
18:22
it means you don't need a lot of people to be successful;
338
1102000
2000
たくさんの人員は必要なく
18:24
and it means you can move most of the wealth of a country
339
1104000
3000
国内のほとんどの富が厳選された
18:27
in about three or four carefully picked 747s.
340
1107000
3000
3、4ヶ所の中で動いているということです
18:31
Same thing in Massachusetts. Looks more spread out but --
341
1111000
4000
マサチューセッツも同じです 少し分散してますが
18:35
oh, by the way, the ones that are the same color are contiguous.
342
1115000
3000
ちなみに同じ色の地区は隣接しています
18:39
What's the net effect of this?
343
1119000
2000
これはどういう影響を及ぼすでしょう?
18:41
In an agricultural society, the difference between
344
1121000
2000
農業社会での最も貧しい者と
18:43
the richest and the poorest,
345
1123000
1000
富める者の差は
18:45
the most productive and the least productive, was five to one. Why?
346
1125000
4000
生産性の高い者と低い者の差は 5対1でした なぜか?
18:49
Because in agriculture, if you had 10 kids
347
1129000
2000
農業では子供が10人いて
18:51
and you grow up a little bit earlier and you work a little bit harder,
348
1131000
3000
少し早く生まれて 少し多く働けば 平均的に
18:54
you could produce about five times more wealth, on average,
349
1134000
2000
隣人と比較して平均5倍程度の
18:56
than your neighbor.
350
1136000
1000
富を生み出せます
18:58
In a knowledge society, that number is now 427 to 1.
351
1138000
3000
知識社会ではこの数値は 427対1です
19:02
It really matters if you're literate, not just in reading and writing
352
1142000
4000
読み書きが出来るのは本当に 重要なのです
19:06
in English and French and German,
353
1146000
2000
英語 フランス語 ドイツ語だけでなく
19:08
but in Microsoft and Linux and Apple.
354
1148000
2000
マイクロソフト、Linuxや アップルの使う言語でも
19:11
And very soon it's going to matter if you're literate in life code.
355
1151000
4000
そしてすぐに 命のコードの 読み書きも重要になるでしょう
19:15
So, if there is something you should fear,
356
1155000
2000
ですから あなたが恐れるべきなのは
19:17
it's that you're not keeping your eye on the ball.
357
1157000
3000
大事なことから目を背けていることです
19:20
Because it really matters who speaks life.
358
1160000
2000
生命の読み書きが出来る人は 重要になります
19:23
That's why nations rise and fall.
359
1163000
2000
国の興亡もかかってきます
19:26
And it turns out that if you went back to the 1870s,
360
1166000
3000
1870年代に遡ると 地球上で最も一人あたりの
19:29
the most productive nation on earth was Australia, per person.
361
1169000
3000
生産性が高い国はオーストラリアで ニュージーランドも
19:32
And New Zealand was way up there. And then the U.S. came in about 1950,
362
1172000
3000
上位に位置していました 1950年代にはアメリカが台頭し
19:35
and then Switzerland about 1973, and then the U.S. got back on top --
363
1175000
3000
1973年はスイスが その後アメリカが トップに返り咲きます
19:39
beat up their chocolates and cuckoo clocks.
364
1179000
2000
チョコレートと鳩時計に打ち勝ちました
19:43
And today, of course, you all know that the most productive nation
365
1183000
3000
現在はみなさんもご存知のように ルクセンブルグが
19:46
on earth is Luxembourg, producing about one third more wealth
366
1186000
3000
最も生産性が高く 一人あたりアメリカ人より1.3倍も
19:49
per person per year than America.
367
1189000
2000
多くの富を生み出しています
19:52
Tiny landlocked state. No oil. No diamonds. No natural resources.
368
1192000
4000
石油も ダイヤも 天然資源も持たない 小さな内陸の国です
19:56
Just smart people moving bits. Different rules.
369
1196000
5000
頭のいい人たちがビットを動かしている 別のルールがそこでは動いているのです
20:02
Here's differential productivity rates.
370
1202000
3000
次は比生産性です
20:06
Here's how many people it takes to produce a single U.S. patent.
371
1206000
3000
アメリカの特許を一つ 得るのに必要な人数は
20:09
So, about 3,000 Americans, 6,000 Koreans, 14,000 Brits,
372
1209000
4000
アメリカ人は3千人 韓国人は6千人 イギリス人は1万4千人
20:13
790,000 Argentines. You want to know why Argentina's crashing?
373
1213000
3000
アルゼンチン人は79万人です この国の破たんには
20:16
It's got nothing to do with inflation.
374
1216000
2000
インフレーションは関係ありません
20:18
It's got nothing to do with privatization.
375
1218000
2000
民営化も関係ありません
20:20
You can take a Harvard-educated Ivy League economist,
376
1220000
4000
もしハーバード出のエコノミストを アルゼンチンの首脳に据えても
20:24
stick him in charge of Argentina. He still crashes the country
377
1224000
3000
ルールの変化を理解しない人間では
20:27
because he doesn't understand how the rules have changed.
378
1227000
2000
国は破たんするでしょう
20:30
Oh, yeah, and it takes about 5.6 million Indians.
379
1230000
3000
そしてインド人は560万人必要です
20:33
Well, watch what happens to India.
380
1233000
2000
インドがどうなるか見守りましょう
20:35
India and China used to be 40 percent of the global economy
381
1235000
3000
インドと中国は産業革命時代
20:38
just at the Industrial Revolution, and they are now about 4.8 percent.
382
1238000
5000
世界経済の40%を占めていました 今は4.8%です
20:43
Two billion people. One third of the global population producing 5 percent of the wealth
383
1243000
4000
20億人 世界の人口の3分の1が 富の5%しか生み出していない
20:47
because they didn't get this change,
384
1247000
3000
なぜなら変化を捉えなかったから
20:50
because they kept treating their people like serfs
385
1250000
2000
プロジェクトの共同出資者ではなく
20:52
instead of like shareholders of a common project.
386
1252000
3000
農奴のように人々を扱い続けたからです
20:56
They didn't keep the people who were educated.
387
1256000
3000
教育を受けた人々を引き止めなかった
20:59
They didn't foment the businesses. They didn't do the IPOs.
388
1259000
2000
ビジネスを促さず IPOをしなかった
21:02
Silicon Valley did. And that's why they say
389
1262000
4000
シリコンバレーはそうしました だからシリコンバレーは
21:06
that Silicon Valley has been powered by ICs.
390
1266000
2000
「ICが動力源」だと言われます
21:09
Not integrated circuits: Indians and Chinese.
391
1269000
3000
集積回路ではなく インド人(I)と中国人(C)です
21:12
(Laughter)
392
1272000
4000
(笑)
21:16
Here's what's happening in the world.
393
1276000
2000
これが世界の動きです
21:18
It turns out that if you'd gone to the U.N. in 1950,
394
1278000
3000
1950年 国連が創設された時には 世界には
21:21
when it was founded, there were 50 countries in this world.
395
1281000
2000
50ヶ国しかありませんでした
21:23
It turns out there's now about 192.
396
1283000
3000
今では192ヶ国になります
21:26
Country after country is splitting, seceding, succeeding, failing --
397
1286000
4000
国が分裂し 分離し 興隆し 衰退し―
21:31
and it's all getting very fragmented. And this has not stopped.
398
1291000
5000
どんどん断片的になってきています この傾向は続いています
21:36
In the 1990s, these are sovereign states
399
1296000
3000
1990年代 これらの主権国家は
21:39
that did not exist before 1990.
400
1299000
2000
1990年以前は存在しませんでした
21:41
And this doesn't include fusions or name changes or changes in flags.
401
1301000
5000
ここでは国家の統合 名称の変更 旗の変更は含んでいません
21:46
We're generating about 3.12 states per year.
402
1306000
3000
毎年3.12の国家が生まれています
21:49
People are taking control of their own states,
403
1309000
3000
人々は自ら国家を運営したがっています
21:52
sometimes for the better and sometimes for the worse.
404
1312000
3000
結果の良し悪しは分かれますがね
21:55
And the really interesting thing is,
405
1315000
2000
そして非常に興味深いことは
21:57
you and your kids are empowered to build great empires,
406
1317000
2000
あなたやあなたの子供は帝国を
21:59
and you don't need a lot to do it.
407
1319000
2000
築くことが簡単にできます
22:01
(Music)
408
1321000
2000
(音楽)
22:03
And, given that the music is over, I was going to talk
409
1323000
3000
音楽が終わりましたね 遺伝子コードがどのように働き
22:06
about how you can use this to generate a lot of wealth,
410
1326000
3000
それを使って どのように富を築けるか
22:09
and how code works.
411
1329000
2000
話そうと思っていたのですが
22:11
Moderator: Two minutes.
412
1331000
1000
司会者:残り2分です
22:12
(Laughter)
413
1332000
2000
(笑)
22:14
Juan Enriquez: No, I'm going to stop there and we'll do it next year
414
1334000
4000
ファン:いや ここで止めて それは来年話すとしましょう
22:18
because I don't want to take any of Laurie's time.
415
1338000
2000
ローリーの講演時間を削らないように―
22:21
But thank you very much.
416
1341000
1000
ありがとうございました(拍手)
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