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

번역: Shinyoung K 검토: Changkyun Ahn

Today I'm here, actually, to pose you a question.

여러분께 질문 하나 드리겠습니다.

What is life?

삶이란 무엇일까요?

It has been really puzzling me for more than 25 years,

저는 25년이 넘도록 이 질문에 대한 답을 찾아왔었는데

and will probably continue doing so for the next 25 years.

앞으로도 답을 찾기 위한 저의 고민은 계속될 것 같습니다.

This is the thesis I did when I was still in undergraduate school.

제가 학부 시절에 작성한 논문입니다.

While my colleagues still treated computers as big calculators,

제 동료들이 컴퓨터를 계산의 용도로만 사용할 때

저는 컴퓨터가 학습 능력을 갖도록 했습니다.

I started to teach computers to learn.

I built digital lady beetles

저는 디지털 무당벌레를 만들었고,

and tried to learn from real lady beetles, just to do one thing:

실제 무당벌레의 특징을 학습하도록 했습니다.

search for food.

식량을 찾도록요.

And after very simple neural network --

아주 간단한 신경망과

genetic algorithms and so on --

유전자 알고리즘을 통해 나타난

look at the pattern.

패턴을 보면

They're almost identical to real life.

실제와 거의 유사합니다.

A very striking learning experience for a twenty-year-old.

스무 살 청년에게는 아주 놀라운 경험이었습니다.

Life is a learning program.

삶은 학습 프로그램이라고 할 수 있죠.

When you look at all of this wonderful world,

이 아름다운 세상을 둘러보면

every species has its own learning program.

모든 종에게는 고유의 학습 프로그램이 있다는 걸 알 수 있습니다.

The learning program is genome,

그 학습 프로그램은 바로 게놈입니다.

and the code of that program is DNA.

그리고 DNA가 그 프로그램의 규칙이라 할 수 있죠.

The different genomes of each species represent different survival strategies.

각 종의 고유한 생존 전략은 종마다 상이한 게놈으로부터 비롯되는데,

They represent hundreds of millions of years of evolution.

이는 수억 년 동안 이루어진 진화의 결과입니다.

The interaction between every species' ancestor

각 종의 조상들과 환경 사이에 바로 상호작용이 이뤄진 거죠.

and the environment.

I was really fascinated about the world,

저는 이 세상에

about the DNA,

DNA에

about, you know, the language of life,

삶의 언어와

the program of learning.

학습 프로그램에 매료되었습니다.

So I decided to co-found the institute to read them.

그래서 저는 게놈을 해독하는 기관을 공동으로 설립했습니다.

I read many of them.

저희는 많은 게놈을 해독했고,

We probably read more than half of the prior animal genomes in the world.

선대에 살았던 동물 게놈의 절반 이상을 해독했습니다.

I mean, up to date.

지금까지요.

We did learn a lot.

저흰 정말 많은 것을 배웠습니다.

We did sequence, also, one species many, many times ...

한 종의 게놈을 수도 없이 시퀀싱했어요.

human genome.

인간의 게놈을요.

We sequenced the first Asian.

최초 아시아인의 게놈을 시퀀싱했고

I sequenced it myself many, many times,

저는 제 자신의 유전체를 여러번 시퀀싱 했는데

just to take advantage of that platform.

플랫폼을 활용해보려 했던 거죠.

Look at all those repeating base pairs:

저기 계속 반복되는 염기쌍을 보세요.

ATCG.

ATCG요.

You don't understand anything there.

저것만 봐선 아무것도 이해하실 수 없겠지만

But look at that one base pair.

저 한 쌍의 염기쌍을 보면

Those five letters, the AGGAA.

AGGAA, 이 다섯 글자요.

These five SNPs represent a very specific haplotype

저 다섯 개의 단일염기변이는 단상형 유전자를 나타냅니다.

in the Tibetan population

티벳인에게서 나타나고

around the gene called EPAS1.

EPAS1 유전자 근처에 있지요.

That gene has been proved --

이 유전자는 매우

it's highly selective --

선별적인 유전자입니다.

it's the most significant signature of positive selection of Tibetans

티벳인들에게서 나타나는 가장 뚜렷한 양성선택의 특징으로

for the higher altitude adaptation.

높은 고도에서의 생존을 돕습니다.

You know what?

그런데 그거 아세요?

These five SNPs were the result of integration of Denisovans,

이 다섯 단일염기변이는 데니소비언, 혹은 그 유사종이

or Denisovan-like individuals into humans.

인간으로 통합되는 과정에서 생겨난 결과입니다.

This is the reason why we need to read those genomes.

이게 바로 우리가 유전자를 해독해야 하는 이유입니다.

To understand history,

역사를 이해하기 위해,

to understand what kind of learning process

수백만 년의 세월동안 게놈이 거쳐온

the genome has been through for the millions of years.

학습과정을 이해하기 위해서요.

By reading a genome, it can give you a lot of information --

게놈을 해독함으로써 많은 정보를 얻어낼 수 있습니다.

tells you the bugs in the genome --

게놈 안에 있는 버그,

I mean, birth defects, monogenetic disorders.

그러니까, 선천성 결함이라던지 단성 유전자 장애도 알아낼 수 있죠.

Reading a drop of blood

피 한 방울을 해독함으로써

could tell you why you got a fever,

왜 열이 나는지 알 수 있게 되고

or it tells you which medicine and dosage needs to be used

어떤 약을 얼만큼 먹어야 할지 알게 될 수도 있겠죠.

when you're sick, especially for cancer.

아플 때, 특히 암에 걸렸을 때요.

A lot of things could be studied, but look at that:

여러가지가 연구의 대상이 될 수 있겠지만, 보세요

30 years ago, we were still poor in China.

30년 전까지만 해도 중국은 매우 가난했어요.

Only .67 percent of the Chinese adult population had diabetes.

중국 성인 인구의 0.67% 만이 제 2형 당뇨병 환자였죠.

Look at now: 11 percent.

지금은 무려 11%입니다.

Genetics cannot change over 30 years --

유전자가 30년 만에 그러니까

only one generation.

한 세대 만에 바뀌었을 리는 없는데,

It must be something different.

뭔가 다른 요인이 있을 거예요.

Diet?

식이요법?

The environment?

환경?

Lifestyle?

라이프스타일 일까요?

Even identical twins could develop totally differently.

일란성 쌍둥이라도 아주 다르게 발달할 수 있습니다.

It could be one becomes very obese, the other is not.

한 명은 엄청 비만이고 다른 쪽은 아니게 된다던가

One develops a cancer and the other does not.

한 명이 암에 걸려도 다른 한 명은 아닐 수 있죠.

Not mentioning living in a very stressed environment.

굉장히 스트레스 받는 환경에서 살면 말할 필요도 없죠.

I moved to Shenzhen 10 years ago ...

아실지도 모르겠지만 저는 10년 전에 이런저런 이유로

for some reason, people may know.

중국 심천으로 이주했어요.

If the gene's under stress,

유전자는 스트레스를 받게 되면

it behaves totally differently.

굉장히 다르게 반응합니다.

Life is a journey.

인생은 여행과 같다고들 하죠.

A gene is just a starting point,

유전자는 시작점에 불과합니다.

not the end.

끝이 아니라요.

You have this statistical risk of certain diseases when you are born.

태어날 때 특정 질병에 걸릴 위험이 통계학적으로 더 클 수는 있겠지만

But every day you make different choices,

우리는 매일 다양한 선택을 하고,

and those choices will increase or decrease the risk of certain diseases.

그 선택이 특정 질병의 위험을 높이거나 줄이게 됩니다.

But do you know where you are on the curve?

그런데 여기서 본인이 곡선의 어느 부분에 있는지 알고 있나요?

What's the past curve look like?

과거의 곡선은 과연 어떤 모양일까요?

What kind of decisions are you facing every day?

어떤 결정을 매일 마주하고 계신가요?

And what kind of decision is the right one

그리고 어떤 결정이 인생 여정에서

to make your own right curve over your life journey?

올바른 곡선을 만들기 위한 옳은 결정일까요?

What's that?

대체 무엇일까요?

The only thing you cannot change,

우리가 유일하게 변화시킬 수 없는 것,

you cannot reverse back,

거꾸로 되돌릴 수 없는 것,

is time.

그건 바로 시간입니다.

Probably not yet; maybe in the future.

물론 지금은 아니어도 미래엔 가능할 지도 모르죠.

(Laughter)

(웃음)

Well, you cannot change the decision you've made,

우린 우리가 내린 결정을 바꿀 수는 없습니다.

but can we do something there?

하지만 뭔가 할 수 있는 게 있을까요?

Can we actually try to run multiple options on me,

여러 선택지를 자신에게 시험해보고

and try to predict right on the consequence,

결과를 똑바로 예측해서

and be able to make the right choice?

올바른 선택을 하는게 가능할까요?

After all,

결국

we are our choices.

우리는 우리가 한 선택의 산물입니다.

These lady beetles came to me afterwards.

이 무당벌레들은 결국 저한테 왔습니다.

25 years ago, I made the digital lady beetles

25년 전, 저는 디지털 무당벌레를 만들어서

to try to simulate real lady beetles.

진짜 무당벌레를 흉내내보고자 했죠.

Can I make a digital me ...

그럼 '디지털 나'를 만들어

to simulate me?

나를 시뮬레이션 해 볼 수도 있을까요?

I understand the neural network could become

신경망이 훨씬 더 세련되고

much more sophisticated and complicated there.

복잡해져야 될수도 있겠죠.

Can I make that one,

하지만 '디지털 나'에게

and try to run multiple options on that digital me --

여러가지 옵션을 줘서 시험해보고

to compute that?

결과를 계산해 볼 수 있을까요?

Then I could live in different universes,

그렇게 된다면 여러 평행우주에서

in parallel, at the same time.

동시에 살게 될 수도 있겠네요.

Then I would choose whatever is good for me.

그런 다음 스스로에게 가장 좋은 걸 선택하는거죠.

I probably have the most comprehensive digital me on the planet.

전 아마 세상에서 가장 종합적인 '디지털 나'를 가지고 있고

I've spent a lot of dollars on me, on myself.

제 자신에게 엄청 많은 돈을 투자했는데

And the digital me told me I have a genetic risk of gout

'디지털 나'는 유전적으로 신경통을 앓을 위험이 높다고 해요.

by all of those things there.

저기 저런 것들 때문에요.

You need different technology to do that.

여기에는 아주 다른 기술이 필요합니다

You need the proteins, genes,

단백질과 유전자,

you need metabolized antibodies,

대사작용을 거친 항체가 필요할 거고,

you need to screen all your body

온 몸을 스캔해서

about the bacterias and viruses covering you, or in you.

몸 표면 혹은 몸 안에 있는 박테리아와 바이러스를 살펴봐야 해요.

You need to have all the smart devices there --

또 여러 스마트장비가 필요할 겁니다.

smart cars, smart house, smart tables,

스마트 자동차, 스마트 주택, 스마트 탁자

smart watch, smart phone to track all of your activities there.

스마트 시계, 스마트폰 같은 걸로 모든 활동을 추적하는 거예요.

The environment is important --

주변환경은 매우 중요하니까요.

everything's important --

모든 게 중요하죠.

and don't forget the smart toilet.

참 스마트 화장실도 빼먹으면 안됩니다.

(Laughter)

(웃음)

It's such a waste, right?

참 낭비에요, 안 그런가요?

Every day, so much invaluable information just has been flushed into the water.

매일 수없이 많은 쓸모없는 정보가 물에 흘러가듯 버려지는데

And you need them.

그 정보는 사실 필요한 거예요.

You need to measure all of them.

모든 정보를 재고 따져봐야 하죠.

You need to be able to measure everything around you

우리 주위를 둘러싼 모든 걸

and compute them.

따지고 계산할 수 있어야 해요.

And the digital me told me I have a genetic defect.

'디지털 나'는 제게 유전적 결함이 있다고 말했죠.

I have a very high risk of gout.

저는 신경통에 걸릴 위험이 매우 높아요.

I don't feel anything now,

지금은 아무것도 안 느껴지고

I'm still healthy.

아직 건강하지만

But look at my uric acid level.

제 요산레벨을 한번 보세요.

It's double the normal range.

보통 사람의 두배예요.

And the digital me searched all the medicine books,

그래서 '디지털 나'는 의학서적을 다 찾아보고

and it tells me, "OK, you could drink burdock tea" --

"그래, 그럼 우엉차를 마시자" 라고 합니다.

I cannot even pronounce it right --

우엉차, 발음도 잘 안되는데

(Laughter)

(웃음)

That is from old Chinese wisdom.

오래된 중국 민간 요법인데요.

And I drank that tea for three months.

그래서 저는 그 차를 세 달 간 마셨습니다.

My uric acid has now gone back to normal.

그리고 제 요산 수치는 보통이 되었죠.

I mean, it worked for me.

그러니까, 저한텐 통했다는 거죠.

All those thousands of years of wisdom worked for me.

그 수천년간 이어져 내려온 지혜가 저한텐 먹혔어요.

I was lucky.

운이 좋았죠.

But I'm probably not lucky for you.

하지만 모두가 운이 좋은 건 아닐 겁니다.

All of this existing knowledge in the world

세상에 존재하는 모든 지식이

cannot possibly be efficient enough or personalized enough for yourself.

모두에게 딱 맞고 효율적일 순 없을 거에요.

The only way to make that digital me work ...

'디지털 나'가 제대로 작동하려면

is to learn from yourself.

자기 자신으로부터 배워야겠죠.

You have to ask a lot of questions about yourself:

스스로에게 아주 많은 질문을 던져야 합니다.

"What if?" --

"만약?" 이라는 질문을요.

I'm being jet-lagged now here.

제가 지금 아직 시차에 적응을 못해서

You don't probably see it, but I do.

보시기에 티가 잘 안날지 몰라도 저 스스로는 느껴지네요.

What if I eat less?

만약 소식(小食)을 한다면?

When I took metformin, supposedly to live longer?

메트포르민약을 먹으면 더 오래 살까?

What if I climb Mt. Everest?

만약 에버레스트 산에 오른다면?

It's not that easy.

쉽지는 않겠죠.

Or run a marathon?

아님 마라톤을 뛴다면?

What if I drink a bottle of mao-tai,

마오타이주(酒)라고

중국 술이 있는데, 그걸 마시고

which is a Chinese liquor,

and I get really drunk?

엄청 취하면 어떻게 될까?

I was doing a video rehearsal last time with the folks here,

지난 번에는 여기 있는 분들을 모시고 비디오 리허설을 했었는데요.

when I was drunk,

제가 좀 취해 있어서

and I totally delivered a different speech.

아주 다른 내용의 강연을 했었죠.

(Laughter)

(웃음)

What if I work less, right?

일을 덜 했다면? 그렇죠?

I have been less stressed, right?

스트레스를 덜 받았다면?

So that probably never happened to me,

물론 제게 그런 일이 생기진 않았죠.

I was really stressed every day,

매일 엄청난 스트레스에 시달렸으니까요.

but I hope I could be less stressed.

하지만 전 덜 스트레스 받게 되기를 바랍니다.

These early studies told us,

이런 초기의 연구들이

even with the same banana,

동일한 바나나라도

we have totally different glucose-level reactions

당도에 대한 반응은 개인에 따라

완전히 다를 수 있다는 걸 보여줍니다.

over different individuals.

How about me?

나는 어떨까요?

What is the right breakfast for me?

뭐가 나에게 맞는 아침식사일까요?

I need to do two weeks of controlled experiments,

2주 간 여러 식재료들을 가지고

of testing all kinds of different food ingredients on me,

종합 대조 실험을 해서

and check my body's reaction.

몸의 반응을 체크해봤는데

And I don't know the precise nutrition for me,

아직 정확히 어떤 영양소가

for myself.

저에게 맞는지 모르겠어요.

Then I wanted to search all the Chinese old wisdom

그래서 중국 고대 지혜를 샅샅이 뒤져

about how I can live longer, and healthier.

더 오래, 더 건강하게 사는 법을

I did it.

찾아봤어요.

Some of them are really unachievable.

몇 개는 도저히 해낼 수 없는 거였지만

I did this once last October,

작년 10월에 한번

by not eating for seven days.

7일간 굶어봤어요.

I did a fast for seven days with six partners of mine.

6명의 동료와 함께 7일 동안 단식을 한 거예요.

Look at those people.

이 사람들을 보세요.

One smile.

한 명이 미소짓고 있네요.

You know why he smiled?

왜 혼자만 미소짓고 있는지 아세요?

He cheated.

부정행위를 했거든요.

(Laughter)

(웃음)

He drank one cup of coffee at night,

밤에 커피 한 잔을 마셨다고 하길래

and we caught it from the data.

그건 데이터에서 빼 버렸습니다.

(Laughter)

(웃음)

We measured everything from the data.

데이터로부터 모든 걸 검사했어요.

We were able to track them,

다 추적해 봤는데

and we could really see --

저희가 뭘 봤냐면요

for example, my immune system,

힌트를 드리자면

just to give you a little hint there.

예를 들어 제 면역체계는

My immune system changed dramatically over 24 hours there.

24시간 후에 정말 급격히 변화했습니다.

And my antibody regulates my proteins

그리고 제 항체는 단백질을 조절했죠.

for that dramatic change.

급격한 변화에 맞춰서요.

And everybody was doing that.

이건 모두가 똑같았어요.

Even if we're essentially totally different at the very beginning.

처음에는 서로가 근본적으로 아주 달랐는데도 말이에요.

And that probably will be an interesting treatment in the future

그래서 이게 미래에 암이나 그런 질병에 대한

for cancer and things like that.

아주 흥미로운 치료법이 되지 않을까 싶어요.

It becomes very, very interesting.

아주 아주 흥미롭지만

But something you probably don't want to try,

정말 해보기 싫은 것도 있겠죠.

like drinking fecal water from a healthier individual,

건강한 사람의 대변을 거른 물을 마신다든가 하는 것처럼요.

which will make you feel healthier.

스스로를 더 건강하다고 느끼게 해준다고 해도요

This is from old Chinese wisdom.

모두 중국 고대 `지혜에서 나온 내용입니다.

Look at that, right?

여기 보세요.

Like 1,700 years ago,

1,700년 전인데

it's already there, in the book.

이미 책에 쓰여져 있네요.

But I still hate the smell.

그치만 저는 그 냄새는 여전히 싫습니다.

(Laughter)

(웃음)

I want to find out the true way to do it,

저는 진짜 방법을 찾고 싶어요.

maybe find a combination of cocktails of bacterias and drink it,

박테리아 혼합물을 마신다든가 하면

it probably will make me better.

건강이 좀 더 좋아질 수도 있겠죠.

So I'm trying to do that.

그래서 그렇게 해보려고 합니다.

Even though I'm trying this hard,

이렇게 노력하는데도

it's so difficult to test out all possible conditions.

가능한 모든 조건을 알긴 너무 어렵네요.

It's not possible to do all kinds of experiments at all ...

모든 실험을 다 해볼 순 없어요.

but we do have seven billion learning programs on this planet.

하지만 저희에겐 70억 개의 배움 프로그램이 있죠.

Seven billion.

70억 개요.

And every program is running in different conditions

그리고 각각의 프로그램은 서로 다른 조건에서 실행되고

and doing different experiments.

다른 실험을 진행합니다.

Can we all measure them?

모두를 잴 수 있을까요?

Seven years ago, I wrote an essay in "Science"

7년 전, 저는 "과학"이라는 에세이를 썼어요.

to celebrate the human genome's 10-year anniversary.

인간 게놈의 10주년을 맞아서요.

I said, "Sequence yourself,

저는 "스스로를 시퀀싱하세요.

for one and for all."

당신과 모두를 위해서요" 라고 썼죠.

But now I'm going to say,

하지만 이제 저는 이렇게 말하려합니다.

"Digitalize yourself for one and for all."

"스스로를 디지털화 하세요. 당신과 모두를 위해서"

When we make this digital me into a digital we,

저희가 디지털 나를 디지털 우리로 바꿀 때,

when we try to form an internet of life,

우리가 생명의 인터넷을 형성하려 할 때,

when people can learn from each other,

사람들이 서로에게서 배울 때,

when people can learn from their experience,

사람들이 서로의 경험과

their data,

데이터를 통해 배울 때

when people can really form a digital me by themselves

사람들이 디지털 나를 만들어내고

and we learn from it,

우리가 그것으로부터 배울 때

the digital we will be totally different with a digital me.

디지털 우리는 디지털 나와는 완전 다른 것이 될 것입니다.

But it can only come from the digital me.

하지만 그건 디지털 나로부터만 만들어질 수 있죠.

And this is what I try to propose here.

그래서 저는 제안합니다.

Join me --

동참하세요.

become we,

우리가 되세요.

and everybody should build up their own digital me,

모두 각자의 디지털 나를 만들어야 합니다.

because only by that will you learn more about you,

그래야만 우리가 당신에 대해 더 많이 알 수 있을 뿐 아니라

about me,

나에 대해

about us ...

우리에 대해...

about the question I just posed at the very beginning:

제일 처음에 제가 드린 질문에 대해 알 수 있어요.

"What is life?"

"생명은 무엇인지"에 대해서요.

Thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)

Chris Anderson: One quick question for you.

크리스 앤더슨: 질문 하나만 할게요.

I mean, the work is amazing.

정말 멋진 일이긴 한데

I suspect one question people have is,

사람들은 이런 질문을 할 것 같군요

as we look forward to these amazing technical possibilities

물론 개인에 맞는 약을 만들 수 있다는

of personalized medicine,

이런 멋진 기술적 가능성들이 기다려지긴 하지만

in the near-term it feels like they're only going to be affordable

가까운 미래에는 그 가격을 감당할 수 있는건

for a few people, right?

몇몇 사람 뿐일 것 같은데요.

It costs many dollars to do all the sequencing and so forth.

시퀀싱 등을 진행하는 데에는 매우 많은 돈이 드니까

Is this going to lead to a kind of,

이게 일종의, 그러니까,

you know, increasing inequality?

불평등을 키우지 않을까요?

Or do you have this vision that the knowledge that you get

아니면 혹시 지금 가지고 계신 지식들,

from the pioneers

선구자로부터 얻은 그 지식이

can actually be pretty quickly disseminated

빠르게 확산되어 실제로

to help a broader set of recipients?

더 많은 사람들을 도울 수 있다고 생각하시나요?

Jun Wang: Well, good question.

왕준: 좋은 질문이네요.

I'll tell you that seven years ago, when I co-founded BGI,

7년 전에 제가 BGI를 공동창업해서

and served as the CEO of the company there,

회사의 CEO로 재직할 때

the only goal there for me to do

제가 가진 유일한 목표는

was to drive the sequencing cost down.

시퀀싱의 가격을 낮추는 거였어요.

It started from 100 million dollars per human genome.

게놈 1인 당 1억 달러에서 시작했었는데

Now, it's a couple hundred dollars for a human genome.

지금은 게놈 당 몇백 달러예요.

The only reason to do it is to get more people to benefit from it.

그렇게 한 이유는 더 많은 사람이 수혜자가 되도록 하기 위함이었고요.

So for the digital me, it's the same thing.

그래서 디지털나도 마찬가지라 생각합니다

Now, you probably need,

지금은 아마

you know, one million dollars to digitize a person.

한 명을 디지털화하는데 백만 달러가 들 수도 있겠죠.

I think it has to be 100 dollars.

저는 100달러가 되어야한다고 생각합니다.

It has to be free for many of those people that urgently need that.

정말 급하게 필요한 사람에게는 무료가 되어야 해요.

So this is our goal.

그게 저희의 목표입니다.

And it seems that with all this merging of the technology,

그리고 새롭게 생겨나는 모든 기술 덕분에

I'm thinking that in the very near future,

아주 가까운 미래에

let's say three to five years,

그러니까 3~5년 내로

it will come to reality.

현실이 될 것입니다.

And this is the whole idea of why I founded iCarbonX,

그래서 저는 iCarbonX를 창업했고요.

my second company.

제 두번째 회사죠.

It's really trying to get the cost down

가격을 낮추려하고 있어요

to a level where every individual could have the benefit.

모든 사람이 혜택을 받을 수 있도록요

CA: All right, so the dream is not elite health services for few,

CA: 좋습니다. 그러니까 몇명을 위한 엘리트 건강서비스를 만드는 것이 아니라

it's to really try

진짜 노력해서

and actually make overall health care much more cost effective --

모두를 위한 보건비용을 더 저렴하게 이용 가능하도록 만들어야 겠군요.

JW: But we started from some early adopters,

왕준: 우리는 몇몇의 앞서 나가는 사람으로부터 시작했습니다.

people believing ideas and so on,

아이디어를 믿는 사람들이죠.

but eventually, it will become everybody's benefit.

하지만 결국은 모든 사람을 위한 일입니다.

CA: Well, Jun, I think it's got to be true to say

CA: 준 씨, 제 생각에는 당신이 이 세상에서

you're one of the most amazing scientific minds on the planet,

가장 멋진 과학자라고 해도 과언이 아닌 것 같습니다.

and it's an honor to have you.

와주셔서 감사합니다.

JW: Thank you.

왕준: 감사합니다.

(Applause)

(박수)