How digital DNA could help you make better health choices | Jun Wang

66,257 views ・ 2017-10-02

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: Eriko T 校正: Masaki Yanagishita
00:12
Today I'm here, actually, to pose you a question.
0
12772
2568
今日は 皆さんに質問を提起したいと思います
00:15
What is life?
1
15876
1150
「生命とはなんだろう?」
00:17
It has been really puzzling me for more than 25 years,
2
17560
3663
25年以上私が考えさせられた質問です
00:21
and will probably continue doing so for the next 25 years.
3
21247
3582
これからの25年も それは続くでしょう
00:25
This is the thesis I did when I was still in undergraduate school.
4
25594
4571
これは私が学部生の時の論文です
00:31
While my colleagues still treated computers as big calculators,
5
31255
6942
私の同級生は まだコンピュータを 大きな電卓として扱っていましたが
00:38
I started to teach computers to learn.
6
38221
2301
私はコンピュータに 学習することを教え始めました
00:41
I built digital lady beetles
7
41381
3383
デジタル・テントウムシを作り
00:44
and tried to learn from real lady beetles, just to do one thing:
8
44788
4587
本物のテントウムシから 1つのことを学ぼうと試みました
00:49
search for food.
9
49399
1150
餌を探すのです
00:51
And after very simple neural network --
10
51141
2774
非常に単純なニューラル・ネットワークや
00:53
genetic algorithms and so on --
11
53939
2271
遺伝的アルゴリズムなどを使うと—
00:56
look at the pattern.
12
56234
1357
実物とほとんど同じ
00:57
They're almost identical to real life.
13
57615
3022
パターンが現れます
01:01
A very striking learning experience for a twenty-year-old.
14
61797
3888
20歳の僕にとっては 非常に印象的な学習体験でした
01:07
Life is a learning program.
15
67423
2907
生命は学習プログラムです
01:12
When you look at all of this wonderful world,
16
72079
3533
これらの素晴らしい世界を見てみると
01:15
every species has its own learning program.
17
75636
3192
動物種にはそれぞれ独自の学習プログラムが あることが分かります
01:19
The learning program is genome,
18
79405
2761
その学習プログラムとは ジノムであり
01:22
and the code of that program is DNA.
19
82190
3604
DNAをプログラムコードとして用います
01:26
The different genomes of each species represent different survival strategies.
20
86977
5977
それぞれの動物種のジノムは それぞれに生存戦略を持ち
01:33
They represent hundreds of millions of years of evolution.
21
93438
4214
何億年という進化の歴史を経てきました
01:38
The interaction between every species' ancestor
22
98699
3792
すべての動物種の祖先の間の相互作用や
01:42
and the environment.
23
102515
1970
環境などの影響を受けました
01:45
I was really fascinated about the world,
24
105970
2439
私は世界に魅了されていました
01:48
about the DNA,
25
108433
1182
DNAという
01:49
about, you know, the language of life,
26
109639
2943
いわば命の言語—
01:52
the program of learning.
27
112606
1646
生命の学習プログラムに
01:54
So I decided to co-found the institute to read them.
28
114587
4733
それで私はそれらを読み解くための機関を 共同創立することにしました
01:59
I read many of them.
29
119344
1362
たくさんのジノムを解析します
02:01
We probably read more than half of the prior animal genomes in the world.
30
121409
4129
こんにちまでに おそらく 世界の半分以上の動物ジノムを
02:06
I mean, up to date.
31
126135
1404
解析してきました
02:09
We did learn a lot.
32
129263
1235
私たちは多くのことを学びました
02:11
We did sequence, also, one species many, many times ...
33
131117
3868
ヒトジノムは何度も解析しました
02:15
human genome.
34
135009
1159
02:16
We sequenced the first Asian.
35
136192
1762
アジア人初の遺伝子解析をしました
02:17
I sequenced it myself many, many times,
36
137978
2838
私自身の遺伝子は何度も解析しました
02:20
just to take advantage of that platform.
37
140840
2559
解析基盤を活用したというわけです
02:24
Look at all those repeating base pairs:
38
144788
2906
繰り返し現れる塩基対
02:27
ATCG.
39
147718
1468
「ATCG」
02:29
You don't understand anything there.
40
149210
1914
これだけでは何も分かりません
02:31
But look at that one base pair.
41
151148
1594
しかし この塩基対—
02:32
Those five letters, the AGGAA.
42
152766
2523
5つの文字「AGGAA」
02:35
These five SNPs represent a very specific haplotype
43
155704
3477
これらの5つの一塩基多型(SNP)は EPAS1と呼ばれる遺伝子領域にある
02:39
in the Tibetan population
44
159205
1841
チベット人に非常に特徴的な
02:41
around the gene called EPAS1.
45
161070
1999
ハプロタイプ(DNA配列)を表しており
02:43
That gene has been proved --
46
163093
1731
その遺伝子は
02:44
it's highly selective --
47
164848
1263
選択性が強く
02:46
it's the most significant signature of positive selection of Tibetans
48
166135
4347
チベット人が高い標高へ適応して来たという 正の自然選択の
02:50
for the higher altitude adaptation.
49
170506
1682
最も重要な証です
02:52
You know what?
50
172922
1214
実は
02:54
These five SNPs were the result of integration of Denisovans,
51
174160
5787
これらの5つのSNPはデニソワ人— あるいはデニソワ人由来の個人が
02:59
or Denisovan-like individuals into humans.
52
179971
3252
ヒトへ統合した結果なのです
03:04
This is the reason why we need to read those genomes.
53
184049
2531
これがまさに私たちが ジノムを解読する理由です
03:06
To understand history,
54
186604
1381
歴史を理解し
03:08
to understand what kind of learning process
55
188009
4098
何百万年もの間 ジノムがどのような学習プロセスを
03:12
the genome has been through for the millions of years.
56
192131
3374
経たかを理解するためです
03:17
By reading a genome, it can give you a lot of information --
57
197318
2923
ジノムを解析することで 多くのことが分かります
03:20
tells you the bugs in the genome --
58
200265
1673
例えば ジノム中にあるバグ
03:21
I mean, birth defects, monogenetic disorders.
59
201962
3180
先天性欠損症や 単一遺伝子疾患なども分かります
03:25
Reading a drop of blood
60
205166
1306
一滴の血液から
03:26
could tell you why you got a fever,
61
206496
2108
何故熱があるのか
03:28
or it tells you which medicine and dosage needs to be used
62
208628
3104
投与すべき薬やその適量を
03:31
when you're sick, especially for cancer.
63
211756
2721
病気の時など— 特にがんになった時に伝えてくれるでしょう
03:35
A lot of things could be studied, but look at that:
64
215495
3120
多くのことが研究から分かりますが これを見てください
03:38
30 years ago, we were still poor in China.
65
218639
2960
30年前の中国はまだ貧しく
03:42
Only .67 percent of the Chinese adult population had diabetes.
66
222928
3662
糖尿病を患っていたのは 成人人口の0.67%だけでした
03:47
Look at now: 11 percent.
67
227007
2143
それが現在は11%です
03:49
Genetics cannot change over 30 years --
68
229697
3128
遺伝子は 30年間 —1世代だけでは
03:52
only one generation.
69
232849
1261
変わりません
03:54
It must be something different.
70
234725
1627
何か別の理由があるはずです
03:56
Diet?
71
236376
1198
食生活でしょうか?
03:57
The environment?
72
237598
1150
環境?
03:59
Lifestyle?
73
239372
1150
ライフスタイル?
04:01
Even identical twins could develop totally differently.
74
241219
4242
一卵性双生児でも 全く違った発達をするんです
04:06
It could be one becomes very obese, the other is not.
75
246879
2877
1人は肥満 もう1人はそうではなく
04:10
One develops a cancer and the other does not.
76
250854
2502
一方ががんを発症しても もう一方はしないというように
04:13
Not mentioning living in a very stressed environment.
77
253380
4905
非常にストレスの高い環境での生活の 影響は言うまでもありません
04:19
I moved to Shenzhen 10 years ago ...
78
259386
2595
私は10年前に深センに引っ越しました
04:22
for some reason, people may know.
79
262005
2738
理由をご存知の方もいるかもしれません
04:25
If the gene's under stress,
80
265789
1939
遺伝子はストレスを受けると
04:27
it behaves totally differently.
81
267752
1667
全く異なる振る舞いを見せます
04:30
Life is a journey.
82
270683
1381
人生は旅です
04:32
A gene is just a starting point,
83
272637
2508
遺伝子は 単なる出発点で
04:35
not the end.
84
275169
1150
終着点ではありません
04:37
You have this statistical risk of certain diseases when you are born.
85
277106
4488
皆さんは生まれたとき 特定の病気のリスクを持っています
04:42
But every day you make different choices,
86
282212
3563
しかし毎日 様々な選択を行い
04:45
and those choices will increase or decrease the risk of certain diseases.
87
285799
4538
それが特定の 疾患リスクを増減します
04:51
But do you know where you are on the curve?
88
291248
2259
あなたは自分の曲線の どこにいるかを知っていますか?
04:54
What's the past curve look like?
89
294263
2159
過去にどんな曲線を描いていましたか?
04:56
What kind of decisions are you facing every day?
90
296779
2465
毎日どんな選択をしていますか?
04:59
And what kind of decision is the right one
91
299581
2467
そしてどんな選択が
05:02
to make your own right curve over your life journey?
92
302072
4234
あなたの人生に正しい曲線を 描くために必要なのでしょうか?
05:07
What's that?
93
307265
1150
それは何でしょう?
05:09
The only thing you cannot change,
94
309140
1969
あなたが唯一変えられない
05:11
you cannot reverse back,
95
311133
2181
元に戻せないものは
05:13
is time.
96
313338
1228
時間です
05:14
Probably not yet; maybe in the future.
97
314590
2001
未来は可能になるかもしれませんが
05:16
(Laughter)
98
316615
1110
(笑)
05:17
Well, you cannot change the decision you've made,
99
317749
2819
さて あなたは一度した選択を 変えることはできません
05:20
but can we do something there?
100
320592
1541
でも何かできないでしょうか?
05:22
Can we actually try to run multiple options on me,
101
322463
5102
複数の選択肢を 実際に私の体でシミュレートしてみて
05:27
and try to predict right on the consequence,
102
327589
3559
そして実際の結果を予測し それに基づいて
05:31
and be able to make the right choice?
103
331172
2183
正しい選択をすることが できるでしょうか?
05:33
After all,
104
333973
1172
つまるところ
05:35
we are our choices.
105
335169
1852
私たちは自分の選択の結果です
05:38
These lady beetles came to me afterwards.
106
338233
2574
あのテントウムシのアイデアが また浮かびました
05:41
25 years ago, I made the digital lady beetles
107
341462
3463
25年前 本物のテントウムシを シミュレートしようと
05:44
to try to simulate real lady beetles.
108
344949
1784
デジタル・テントウムシを作りました
05:47
Can I make a digital me ...
109
347323
1785
…自分をシミュレートする
05:49
to simulate me?
110
349717
1324
デジタルの私を作ったら?
05:51
I understand the neural network could become
111
351775
2561
ニューラル・ネットワークは
05:54
much more sophisticated and complicated there.
112
354360
3086
はるかに洗練され 複雑になると思います
05:57
Can I make that one,
113
357470
1554
「デジタルの私」を造り
05:59
and try to run multiple options on that digital me --
114
359048
3882
それに複数のシナリオを試してみて
06:02
to compute that?
115
362954
1260
結果を割り出すと良いのでは?
06:04
Then I could live in different universes,
116
364845
2963
そうすれば私は複数の世界に
06:07
in parallel, at the same time.
117
367832
2764
並行して同時に生きることになり
06:10
Then I would choose whatever is good for me.
118
370968
2513
最良のシナリオが選択が出来るでしょう
06:14
I probably have the most comprehensive digital me on the planet.
119
374063
3842
私はおそらく地球上で最も包括的な 「デジタルの私」を持っています
06:17
I've spent a lot of dollars on me, on myself.
120
377929
2657
そのために多額の投資をしました
06:21
And the digital me told me I have a genetic risk of gout
121
381807
5206
そしてデジタルの私によると 私は痛風の遺伝的リスクを
06:27
by all of those things there.
122
387037
1667
持っているということです
06:29
You need different technology to do that.
123
389074
2111
それには異なる技術が必要です
06:31
You need the proteins, genes,
124
391209
1570
それから タンパク質、遺伝子
06:32
you need metabolized antibodies,
125
392803
2526
代謝物や抗体も
06:35
you need to screen all your body
126
395353
2492
そして あなたに付着していたり体内にいる
06:37
about the bacterias and viruses covering you, or in you.
127
397869
3624
バクテリアやウイルスの存在を調べます
06:41
You need to have all the smart devices there --
128
401517
2788
そしてあらゆるスマートデバイスを 駆使する必要があります
06:44
smart cars, smart house, smart tables,
129
404329
3416
スマートカー、スマートハウス スマートテーブル
06:47
smart watch, smart phone to track all of your activities there.
130
407769
3329
スマートウォッチ、スマートフォン それらであなたの活動を追跡します
06:51
The environment is important --
131
411122
1477
環境も重要です
06:52
everything's important --
132
412623
1221
あらゆる情報が重要です
06:53
and don't forget the smart toilet.
133
413868
1746
スマート・トイレも忘れないでください
06:55
(Laughter)
134
415638
1031
(笑)
06:56
It's such a waste, right?
135
416693
1774
たいへんな無駄をしています
06:58
Every day, so much invaluable information just has been flushed into the water.
136
418491
5685
毎日たくさんの貴重な情報が トイレに流されてしまいます
07:04
And you need them.
137
424616
1236
それらは貴重な情報です
07:05
You need to measure all of them.
138
425876
1524
そうした情報を全て測定するべきです
07:07
You need to be able to measure everything around you
139
427424
2623
周囲のあらゆるものを測定し データにする必要があります
07:10
and compute them.
140
430071
1217
07:11
And the digital me told me I have a genetic defect.
141
431933
3883
デジタルの私は 私に遺伝的欠陥があると教えてくれました
07:16
I have a very high risk of gout.
142
436617
2071
痛風にかかる可能性が非常に高いんです
07:19
I don't feel anything now,
143
439688
1597
今は症状もなく
07:21
I'm still healthy.
144
441309
1372
まだ健康です
07:22
But look at my uric acid level.
145
442705
1501
でも私の尿酸値を見てください
07:24
It's double the normal range.
146
444230
1815
通常の2倍です
07:26
And the digital me searched all the medicine books,
147
446739
2821
そして デジタルの私は医学書を検索し
07:29
and it tells me, "OK, you could drink burdock tea" --
148
449584
4168
そして「ゴボウ茶を飲むと良いでしょう」 と教えてくれます
07:33
I cannot even pronounce it right --
149
453776
1698
難しくて発音もできません
07:35
(Laughter)
150
455498
1035
(笑)
07:36
That is from old Chinese wisdom.
151
456557
1814
古代中国の知恵なんです
07:38
And I drank that tea for three months.
152
458896
2759
そして3ヶ月間そのお茶を飲み続けた後
07:41
My uric acid has now gone back to normal.
153
461679
2541
私の尿酸値は正常値に戻りました
07:44
I mean, it worked for me.
154
464938
1675
私には効果があったんです
07:46
All those thousands of years of wisdom worked for me.
155
466637
2516
何千年にも渡る知恵の 効果があったんです
07:49
I was lucky.
156
469177
1150
私は幸運でした
07:50
But I'm probably not lucky for you.
157
470684
3508
でも皆が運が良い訳ではありません
07:55
All of this existing knowledge in the world
158
475009
2165
このような世界中の知恵が
07:57
cannot possibly be efficient enough or personalized enough for yourself.
159
477198
5824
十分に効率的に あなたに合わせて 個別に提供されることなど不可能です
08:03
The only way to make that digital me work ...
160
483692
2655
そのデジタルの私を 実現するための唯一の手段は...
08:07
is to learn from yourself.
161
487244
2057
自分から学ぶことです
08:10
You have to ask a lot of questions about yourself:
162
490913
2404
あなたは自分自身について 多くの質問をしなければなりません
08:13
"What if?" --
163
493341
1673
「もしも?」
08:15
I'm being jet-lagged now here.
164
495038
1803
私は今ここに時差ボケで立っています
08:16
You don't probably see it, but I do.
165
496865
1958
おそらくみなさんには 分からないでしょうけれど
08:19
What if I eat less?
166
499893
1792
食事の量を減らしたり—
08:21
When I took metformin, supposedly to live longer?
167
501709
2948
長生きするためにメトフォルミンを 摂取すればどうなる?
08:25
What if I climb Mt. Everest?
168
505394
1347
エベレスト山に登ったりした場合は?
08:26
It's not that easy.
169
506765
1302
大変なことです
08:28
Or run a marathon?
170
508091
1330
あるいはマラソンを走るのは?
08:29
What if I drink a bottle of mao-tai,
171
509952
2314
中国のお酒 茅台(マオタイ)酒を
08:32
which is a Chinese liquor,
172
512290
1336
1瓶飲んで
08:33
and I get really drunk?
173
513650
1194
しこたま酔っ払ったら?
08:34
I was doing a video rehearsal last time with the folks here,
174
514868
4429
最後にリハーサルをしていた時は
08:39
when I was drunk,
175
519321
1269
酔っ払っていて
08:40
and I totally delivered a different speech.
176
520614
2089
その時の私のスピーチは全く別物でした
08:42
(Laughter)
177
522727
2869
(笑)
08:45
What if I work less, right?
178
525620
2301
仕事を減らせばどうでしょうか?
08:47
I have been less stressed, right?
179
527945
1882
ストレスが減るはずですよね?
08:49
So that probably never happened to me,
180
529851
1810
私は常に働きづめで
08:51
I was really stressed every day,
181
531685
2098
毎日ストレスを感じていました
08:53
but I hope I could be less stressed.
182
533807
1966
それが改善すると良いのですが
08:56
These early studies told us,
183
536111
2179
初期の研究から分かったのは
08:58
even with the same banana,
184
538314
1983
同じバナナを食べても
09:00
we have totally different glucose-level reactions
185
540321
2987
我々の血糖値の応答は 個人で完全に異なるということです
09:03
over different individuals.
186
543332
1386
09:04
How about me?
187
544742
1150
私はどうでしょう?
09:06
What is the right breakfast for me?
188
546236
1998
私に合った朝食メニューは?
09:08
I need to do two weeks of controlled experiments,
189
548258
2918
私は2週間の比較実験を行い
09:11
of testing all kinds of different food ingredients on me,
190
551200
3745
あらゆる食品成分への
09:14
and check my body's reaction.
191
554969
2288
自分の体の反応を観察する必要があります
09:17
And I don't know the precise nutrition for me,
192
557281
3117
でも自分が摂るべき栄養について
09:20
for myself.
193
560422
1150
正確には知りません
09:23
Then I wanted to search all the Chinese old wisdom
194
563013
4364
中国の古い知恵から
09:27
about how I can live longer, and healthier.
195
567401
2992
健康長寿の方法を 見つけたかったのです
09:30
I did it.
196
570709
1228
やってみました
09:31
Some of them are really unachievable.
197
571961
2251
いくつかの事は本当に実現不可能です
09:34
I did this once last October,
198
574562
2865
昨年10月にこれを一回だけやりました
09:37
by not eating for seven days.
199
577451
1718
7日間食べ物を口にせず
09:39
I did a fast for seven days with six partners of mine.
200
579969
4124
6人のパートナーと 7日間の断食をしました
09:44
Look at those people.
201
584598
1259
皆を見てください
09:45
One smile.
202
585881
1151
一人だけ笑っています
09:47
You know why he smiled?
203
587056
1151
彼はなぜ微笑んでいるのでしょう?
09:48
He cheated.
204
588231
1167
ズルしたからですよ
09:49
(Laughter)
205
589422
1000
(笑)
09:50
He drank one cup of coffee at night,
206
590446
3136
彼が 夜 コーヒーを1杯飲んだのを
09:53
and we caught it from the data.
207
593606
1485
データが物語っていました
09:55
(Laughter)
208
595115
1045
(笑)
09:56
We measured everything from the data.
209
596184
2460
すべてのデータを測定しました
09:58
We were able to track them,
210
598668
2214
それを追跡して
10:00
and we could really see --
211
600906
1558
色々な事が分かりました
10:02
for example, my immune system,
212
602488
2001
例えば 私の免疫系
10:04
just to give you a little hint there.
213
604513
1762
1つの例ですが
10:06
My immune system changed dramatically over 24 hours there.
214
606299
4304
私の免疫系はそこでの24時間で 劇的に変化しました
10:11
And my antibody regulates my proteins
215
611738
3133
私の抗体がタンパク質を調節し
10:14
for that dramatic change.
216
614895
1536
その劇的な変化をもたらしたんです
10:16
And everybody was doing that.
217
616455
1381
皆の体にもその変化が起こっていました
10:17
Even if we're essentially totally different at the very beginning.
218
617860
3332
皆の体が基本的には 始めに全く異なっていてもです
10:21
And that probably will be an interesting treatment in the future
219
621216
3045
これはおそらく将来的に がんのようなものの治療法に
10:24
for cancer and things like that.
220
624285
1643
繋がるでしょう
10:25
It becomes very, very interesting.
221
625952
1630
非常に興味深い展望が開けています
10:28
But something you probably don't want to try,
222
628106
2701
あなたが多分 試したくないような 治療法もあります
10:30
like drinking fecal water from a healthier individual,
223
630831
3676
健康になるために 健康な人の糞便水を飲むような
10:34
which will make you feel healthier.
224
634531
1667
そんなことです
10:36
This is from old Chinese wisdom.
225
636222
1715
これも 古代からの中国の知恵です
10:37
Look at that, right?
226
637961
1436
すごいでしょう
10:39
Like 1,700 years ago,
227
639421
2166
1,700年前
10:41
it's already there, in the book.
228
641611
2280
それは既に本に書かれていたんです
10:44
But I still hate the smell.
229
644428
1327
匂いはとても好きになれませんが
10:46
(Laughter)
230
646057
1150
(笑)
10:47
I want to find out the true way to do it,
231
647231
2406
その正確な方法を見つけ出したいんです
10:49
maybe find a combination of cocktails of bacterias and drink it,
232
649661
4354
多分バクテリアのカクテルを 見つけて飲んだら
10:54
it probably will make me better.
233
654039
1524
健康になれるかも
10:55
So I'm trying to do that.
234
655587
1191
それも試みています
10:56
Even though I'm trying this hard,
235
656802
3002
こんなに必死に取り組んでも
10:59
it's so difficult to test out all possible conditions.
236
659828
5026
すべての可能性を試すのは 非現実的です
11:04
It's not possible to do all kinds of experiments at all ...
237
664878
5237
全ての実験をやるなんて 到底無理です
11:11
but we do have seven billion learning programs on this planet.
238
671161
3813
でも地球上には70億人の学習プログラム つまり人々がいます
11:14
Seven billion.
239
674998
1266
70億ですよ
11:16
And every program is running in different conditions
240
676288
3651
そして皆 異なる条件下で プログラムを走らせています
11:19
and doing different experiments.
241
679963
1781
様々な実験をしています
11:21
Can we all measure them?
242
681768
1851
それらすべてを測定することが できないでしょうか?
11:24
Seven years ago, I wrote an essay in "Science"
243
684782
3215
7年前 私は「サイエンス」誌に ヒトジノム発見の10周年を祝う
11:28
to celebrate the human genome's 10-year anniversary.
244
688021
3292
エッセイをこう書きました
11:31
I said, "Sequence yourself,
245
691995
1654
「自分自身の塩基配列を解析しよう
11:33
for one and for all."
246
693673
1623
自分と皆のために」
11:35
But now I'm going to say,
247
695618
1868
しかし今ならこう言います
11:37
"Digitalize yourself for one and for all."
248
697510
3746
「自分と皆のために 自分自身をデジタル化しよう」
11:42
When we make this digital me into a digital we,
249
702095
5600
この「デジタルの私」が 「デジタルの皆」になる時
11:47
when we try to form an internet of life,
250
707719
3752
私たちが「生命のインターネット」を 作る時
11:51
when people can learn from each other,
251
711495
2861
人々がお互いから学ぶとき
11:54
when people can learn from their experience,
252
714380
2707
人々が皆の経験やデータから 学ぶことができたときに
11:57
their data,
253
717111
1731
人々がその経験やデータから 学ぶことができたときに
11:58
when people can really form a digital me by themselves
254
718866
3601
人々が自分の「デジタルの私」をつくり
12:02
and we learn from it,
255
722491
1611
それから学ぶことができる時
12:05
the digital we will be totally different with a digital me.
256
725236
5732
「デジタルの私たち」は 「デジタルの私」により生まれ変わります
12:10
But it can only come from the digital me.
257
730992
3420
それにはまず「デジタルの私」が必要です
12:15
And this is what I try to propose here.
258
735923
2979
それが私がここで提案したい事です
12:19
Join me --
259
739941
1150
皆さんも—
12:21
become we,
260
741764
1150
「私たち」に加わり
12:23
and everybody should build up their own digital me,
261
743612
4938
自分のデジタル版を作り
12:28
because only by that will you learn more about you,
262
748574
4519
それによって 自分について学びを深めるのです
12:33
about me,
263
753117
1424
「私」について
12:34
about us ...
264
754565
1165
「私たち」について
12:36
about the question I just posed at the very beginning:
265
756498
3680
それが冒頭の質問に答えるでしょう
12:40
"What is life?"
266
760202
1150
「生命とはなんだろう?」
12:41
Thank you.
267
761886
1169
ありがとうございました
12:43
(Applause)
268
763079
5950
(拍手)
12:49
Chris Anderson: One quick question for you.
269
769053
2761
クリス・アンダーソン: 簡単な質問をさせてください
12:52
I mean, the work is amazing.
270
772638
1974
素晴らしいお仕事です
12:54
I suspect one question people have is,
271
774636
3198
これらの素晴らしい個別化医療技術の 可能性を待ちわびながらも
12:57
as we look forward to these amazing technical possibilities
272
777858
3281
皆さんが疑問に思うのは
13:01
of personalized medicine,
273
781163
1361
13:02
in the near-term it feels like they're only going to be affordable
274
782548
3303
短期的にはごく限られた人々だけに 手が届くものになるのではないか
13:05
for a few people, right?
275
785875
1276
という事でしょう
13:07
It costs many dollars to do all the sequencing and so forth.
276
787175
2991
塩基配列を解析するには 多くの費用がかかります
13:10
Is this going to lead to a kind of,
277
790709
2912
これはある意味—
13:13
you know, increasing inequality?
278
793645
2317
格差の拡大に繋がるのではないでしょうか?
13:15
Or do you have this vision that the knowledge that you get
279
795986
3911
それとも 初期に解析された 限られた人数からの知識が
13:19
from the pioneers
280
799921
1352
素早く広まって
13:21
can actually be pretty quickly disseminated
281
801297
2096
より広範な人々に
13:23
to help a broader set of recipients?
282
803417
4124
恩恵が及ぶとお考えですか?
13:27
Jun Wang: Well, good question.
283
807565
1534
ジュン・ワング:良い質問ですね
13:29
I'll tell you that seven years ago, when I co-founded BGI,
284
809123
3551
7年前のことです 私がBGIを共同設立し
13:32
and served as the CEO of the company there,
285
812698
3405
最高経営責任者(CEO)を務めていた時
13:36
the only goal there for me to do
286
816127
2381
その時点での私の唯一の目標は
13:38
was to drive the sequencing cost down.
287
818532
1983
遺伝子解析コストを引き下げることでした
13:40
It started from 100 million dollars per human genome.
288
820864
2775
ヒトジノム1人分あたり 1億ドルから始まり
13:43
Now, it's a couple hundred dollars for a human genome.
289
823663
2591
今や ヒトジノム解析は数百ドルです
13:46
The only reason to do it is to get more people to benefit from it.
290
826278
3614
より多くの人々が その恩恵を受けられる事が目標です
13:50
So for the digital me, it's the same thing.
291
830198
2157
「デジタルの私」についても同じことです
13:52
Now, you probably need,
292
832379
1489
おそらく—
13:53
you know, one million dollars to digitize a person.
293
833892
3229
1人をデジタル化するのに 100万ドルはかかるでしょう
13:57
I think it has to be 100 dollars.
294
837621
1675
これは100ドルになるべきです
13:59
It has to be free for many of those people that urgently need that.
295
839807
4049
そして緊急にそれを必要とする人々が 無料で使えるべきです
14:04
So this is our goal.
296
844192
1267
これが私たちの目標です
14:05
And it seems that with all this merging of the technology,
297
845813
3423
こうした技術の統合が起こる事によって
14:09
I'm thinking that in the very near future,
298
849260
2592
非常に近い将来—
14:11
let's say three to five years,
299
851876
2365
3年から5年後に
14:14
it will come to reality.
300
854265
1482
それが現実になると考えています
14:15
And this is the whole idea of why I founded iCarbonX,
301
855771
3979
そしてこれが iCarbonX を設立した理由でした
14:19
my second company.
302
859774
1219
私の2つめの会社です
14:21
It's really trying to get the cost down
303
861017
2868
コストダウンに注力して
14:23
to a level where every individual could have the benefit.
304
863909
3420
皆が利用できるよう努力しています
14:27
CA: All right, so the dream is not elite health services for few,
305
867353
3048
クリス:なるほど 夢はエリートだけの ヘルスサービスではなく
14:30
it's to really try
306
870425
1234
皆のためのもので
14:31
and actually make overall health care much more cost effective --
307
871683
3111
そして医療全体の費用効率を 高めるものなんですね
14:34
JW: But we started from some early adopters,
308
874818
2430
ジュン:我々はこのアイデアを信じる
14:37
people believing ideas and so on,
309
877272
2506
何人かの人々から始めましたが
14:39
but eventually, it will become everybody's benefit.
310
879802
3642
結局 これはみんなの利益になるでしょう
14:44
CA: Well, Jun, I think it's got to be true to say
311
884123
2333
クリス:ジュン 本当にこう言えると思います
14:46
you're one of the most amazing scientific minds on the planet,
312
886480
2958
あなたは地球上で最も素晴らしい 科学者の1人ですね
14:49
and it's an honor to have you.
313
889462
1429
ご登壇頂いて光栄です
14:50
JW: Thank you.
314
890915
1158
ジュン:ありがとうございます
14:52
(Applause)
315
892097
1150
(拍手)
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