Craig Venter: On the verge of creating synthetic life

번역: Seah Kang 검토: Young-ho Park

You know, I've talked about some of these projects before --

아시다시피, 전에도 이러한 연구 프로젝트에 대해

about the human genome and what that might mean,

강연한 적이 있습니다. 인간 게놈과 그것이 무엇을 의미하는지,

and discovering new sets of genes.

그리고 새로운 유전자의 발굴에 대해서요.

We're actually starting at a new point:

우리는 이제 새로운 시점에 와있습니다.

we've been digitizing biology,

지금까지는 생물을 디지털화했고

and now we're trying to go from that digital code

이제는 이 디지털 코드를 이용하여

into a new phase of biology

생물학의 새로운 시기에 접어들고자 합니다.

with designing and synthesizing life.

생명을 디자인하고 합성하면서요.

So, we've always been trying to ask big questions.

우리는 항상 큰 질문을 던져왔습니다.

"What is life?" is something that I think many biologists

"생명이란 무엇인가?" 라는 질문은

have been trying to understand

많은 생물학자들이 다양한 수준에서

at various levels.

이해하려고 노력해왔습니다.

We've tried various approaches,

우리는 여러 접근법을 시도하여

paring it down to minimal components.

생명의 구성요소를 최대한으로 줄였지요.

We've been digitizing it now for almost 20 years;

우리는 그것을 거의 지난 20년 동안을

when we sequenced the human genome,

디지털화 해왔습니다. 인간 게놈

it was going from the analog world of biology

서열의 완성은 아날로그적인 생물학의 세계를

into the digital world of the computer.

컴퓨터의 디지털 세계로 변환시켰지요.

Now we're trying to ask, "Can we regenerate life

우리는 이제 이러한 디지털 세계로 부터

or can we create new life

생명의 갱생 혹은 새로운 생명의

out of this digital universe?"

창조가 가능한지 알아 낼려고 합니다.

This is the map of a small organism,

이는 작은 생물체의 유전 지도입니다.

Mycoplasma genitalium,

마이코플라즈마 제니탈리움 이라고 하는

that has the smallest genome for a species

실험실에서 자기 복제가 가능한 것 중에서

that can self-replicate in the laboratory,

가장 작은 유전체를 가진 종이죠.

and we've been trying to just see if

그리고 우리는 이보다도

we can come up with an even smaller genome.

더 작은 게놈을 찾으려고 노력했지요.

We're able to knock out on the order of 100 genes

우리는 여기 있는 500개 정도 되는 유전자 중에서

out of the 500 or so that are here.

백개 정도를 유전자 제거 시킬 수 있었습니다.

When we look at its metabolic map,

하지만 이 미생물의

it's relatively simple

대사 작용 지도는 우리의 것과 비교하면

compared to ours --

매우 간단하죠

trust me, this is simple --

믿어주세요, 이 정도면 간단한 것입니다.

but when we look at all the genes

하지만 우리가 발현을 막을 수 있는

that we can knock out one at a time,

모든 유전자를 하나씩 보면

it's very unlikely that this would yield

그 유전자들 없이 세포가 살 수 있는

a living cell.

가능성은 거의 없어 보입니다.

So we decided the only way forward

그래서 우리는 연구를 진행시킬 유일한 방법은

was to actually synthesize this chromosome

유전체의 구성 요소를 마음대로 선택할 수 있도록

so we could vary the components

실제로 염색체를 합성하여

to ask some of these most fundamental questions.

이 기초적인 질문들을 답하는 것이라 생각했죠.

And so we started down the road of:

그래서 우리는 앞으로

can we synthesize a chromosome?

"염색체를 합성할 수 있는가?" 로부터 시작했습니다.

Can chemistry permit making

화학적으로 과연

these really large molecules

우리가 아직 만들어 본적이 없는

where we've never been before?

이런 거대한 분자들을 만들 수 있을까?

And if we do, can we boot up a chromosome?

또한, 그러한 염색체를 만들었을때 활성화 시킬 수 있을까?

A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.

참고로 염색체는 그냥 불활성의 화학 물질이지요.

So, our pace of digitizing life has been increasing

우리가 생명을 디지털화시키는 속도는

at an exponential pace.

기하급수적으로 증가해왔습니다.

Our ability to write the genetic code

우리가 유전자 코드를 쓰는 속도는

has been moving pretty slowly

매우 천천히 증가했지만

but has been increasing,

점점 더 빨라지고 있으며

and our latest point would put it on, now, an exponential curve.

이 마지막 단계로 인해 지수 곡선에 놓이게 됩니다.

We started this over 15 years ago.

우리는 이 작업을 시작한지 15년도 넘었습니다.

It took several stages, in fact,

이 작업은 여러 단계를 거쳤는데, 첫 실험을 하기 전에

starting with a bioethical review before we did the first experiments.

생명 윤리 심의를 걸쳐야 했지요.

But it turns out synthesizing DNA

하지만 DNA를 합성하는 것은

is very difficult.

생각보다 훨씬 어려운 일이었습니다.

There are tens of thousands of machines around the world

세계에는 30-50자 길이의 DNA를 만드는 기계가

that make small pieces of DNA --

수만대 있지만

30 to 50 letters in length --

이들은 퇴행성 방식을 사용하기 때문에

and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,

DNA 조각이 길어 질 수록

the more errors there are.

더 많은 오차가 생깁니다.

So we had to create a new method

그래서 우리는 작은 DNA 조각들을 연결시키고

for putting these little pieces together and correct all the errors.

오류를 수정할 수 있는 새로운 기술을 개발해야 했지요.

And this was our first attempt, starting with the digital information

우리는 파이-엑스 174 게놈의 디지털 정보로

of the genome of phi X174.

첫 시도를 했습니다.

It's a small virus that kills bacteria.

이는 세균을 죽이는 작은 바이러스입니다.

We designed the pieces, went through our error correction

우리는 이 조각들을 디자인하고 오류를 수정하여

and had a DNA molecule

5,000 자 정도 되는 길이의

of about 5,000 letters.

DNA 분자를 만들었습니다.

The exciting phase came when we took this piece of inert chemical

흥미진진한 단계는 우리가 이 불활성의 화학 물질을

and put it in the bacteria,

박테리아 안에 넣었을때,

and the bacteria started to read this genetic code,

박테리아는 이 유전자 코드를 읽고

made the viral particles.

바이러스 입자들을 만들어냈습니다.

The viral particles then were released from the cells

그 세포로 부터 방출된 바이러스 입자들은

and came back and killed the E. coli.

다시 돌아와서 그 대장균을 죽였습니다.

I was talking to the oil industry recently

제가 최근에 석유 업계의 사람들에게 이 이야기를 했더니

and I said they clearly understood that model.

그들은 이 모형을 충분히 이해한다고 하더군요.

(Laughter)

(웃음)

They laughed more than you guys are. (Laughter)

그들은 여러분들보다 훨씬 많이 웃었습니다.

And so, we think this is a situation

그래서 저희는 이 상황이

where the software can actually build its own hardware

생물 체계에서 소프트웨어가 자체의 하드웨어를 만드는

in a biological system.

일례라고 생각합니다.

But we wanted to go much larger:

하지만 우리는 이보다 더 큰 일을 해내고 싶었습니다.

we wanted to build the entire bacterial chromosome --

우리는 박테리아 염색체 전체를 다 만들고 싶었습니다.

it's over 580,000 letters of genetic code --

이는 유전코드가 58만 문자도 넘습니다. 그래서 우리는

so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses

이를 바이러스 크기 정도 되는 카세트들 안에서 합성하기로 했는데

so we could actually vary the cassettes

이런 방식으로 카세트들을 바꿔가며

to understand

살아있는 세포들의 실제 구성요소들이

what the actual components of a living cell are.

무엇인지 이해하려고 했습니다.

Design is critical,

설계과정은 결정적으로 중요하며

and if you're starting with digital information in the computer,

컴퓨터의 디지털 정보를 가지고 시작한다면

that digital information has to be really accurate.

이 정보는 매우 정확해야 합니다.

When we first sequenced this genome in 1995,

우리가 이 게놈을 1995년에 처음 서열화했을 때,

the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.

정확도의 기준은 만 개의 염기쌍 당 하나의 오류였습니다.

We actually found, on resequencing it,

우리는 실제 재서열화 하는 과정 중에

30 errors; had we used that original sequence,

30개의 오류를 발견했는데 원래의 서열을 사용했더라면

it never would have been able to be booted up.

활성화시키는 것이 거의 불가능했을 것입니다.

Part of the design is designing pieces

디자인의 일부는

that are 50 letters long

50자 되는 길이의 조각을 설계하는 것인데

that have to overlap with all the other 50-letter pieces

이 조각은 다른 50자 조각들과 겹쳐서

to build smaller subunits

작은 서브-유닛들을 형성하게 하고

we have to design so they can go together.

이들은 또 서로 합쳐질 수 있어야 합니다.

We design unique elements into this.

우리는 이것에 고유한 요소들을 삽입합니다.

You may have read that we put watermarks in.

우리는 여기에 워터마크를 삽입하지요.

Think of this:

이렇게 생각하실 수 있지요.

we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.

유전자 코드에는 A, C, G, T의 4 문자가 있습니다.

Triplets of those letters

이 문자들은 3개가 한 쌍을 이루어

code for roughly 20 amino acids,

약20개의 아미노산을 코드화 할 수 있고,

such that there's a single letter designation

각 아미노산에는 그에 해당하는 문자가

for each of the amino acids.

하나씩 있습니다.

So we can use the genetic code to write out words,

그래서 우리는 유전자 코드를 이용하여 단어,

sentences, thoughts.

문장, 그리고 생각까지도 써낼 수 있습니다.

Initially, all we did was autograph it.

처음에 우리가 한 것은 서명 정도였습니다.

Some people were disappointed there was not poetry.

몇몇 사람들은 시(詩)가 없다며 실망하더군요.

We designed these pieces so

우리는 이 조각들을

we can just chew back with enzymes;

효소로 절단할 수 있게 설계했습니다.

there are enzymes that repair them and put them together.

조각들을 복구시키고 연결시키는 효소들이 있습니다.

And we started making pieces,

그리고 우리는 조각들을 만들기 시작했죠.

starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,

5000 내지 7000 문자의 조각으로 시작해서

put those together to make 24,000-letter pieces,

이들을 2만4천자의 조각으로 연결시키고

then put sets of those going up to 72,000.

다시 이들의 세트를 합쳐서 7만2천자까지 만들었죠.

At each stage, we grew up these pieces in abundance

각 단계에서 이러한 조각들을 충분하게 만들어

so we could sequence them

서열화가 가능하도록 했습니다.

because we're trying to create a process that's extremely robust

왜냐하면 우리는 단 1분내에 결과를 확인할 수 있는

that you can see in a minute.

매우 확실한 공정을 만드려고 하기 때문이죠.

We're trying to get to the point of automation.

우리는 이제 자동화 단계까지 이르고자 합니다.

So, this looks like a basketball playoff.

이는 마치 농구 필승전 같은 거죠.

When we get into these really large pieces

우리가 10만 염기쌍도 넘는

over 100,000 base pairs,

매우 큰 조각들을 만들어낼 쯤에는

they won't any longer grow readily in E. coli --

더 이상 대장균 안에서 쉽게 자랄 수 없을 것입니다.

it exhausts all the modern tools of molecular biology --

최신 분자생물학 도구들도 충분하지 않았지요.

and so we turned to other mechanisms.

그래서 다른 방법들로 눈을 돌렸습니다.

We knew there's a mechanism called homologous recombination

우리는 생물이 DNA를 수리하고

that biology uses to repair DNA

DNA 조각들을 연결시키는

that can put pieces together.

상동재조합 현상에 대해 이미 알고 있었죠.

Here's an example of it:

여기 한 예가 있지요.

there's an organism called

다이노코커스 라디오듀런스라고 하는

Deinococcus radiodurans

생물체는 삼백만 래드의

that can take three millions rads of radiation.

방사선량에 노출되어도 죽지 않지요.

You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.

여기 위쪽 사진처럼 유전자는 산산조각 나서 분해되었죠.

Twelve to 24 hours later, it put it

그런데 12시간에서 24시간 후에

back together exactly as it was before.

자기 스스로 염색체를 재조립해 복구시켰습니다.

We have thousands of organisms that can do this.

수천개의 생물체가 이렇게 할 수 있죠.

These organisms can be totally desiccated;

이들은 수분이 완전히 결핍 되어도 살고

they can live in a vacuum.

진공에서도 살 수 있습니다.

I am absolutely certain that life can exist in outer space,

저는 우주 공간에도 생명이 존재하며, 이들은 돌아다니다가

move around, find a new aqueous environment.

새로운 수생 환경을 찾아 생명을 유지한다고 확신합니다.

In fact, NASA has shown a lot of this is out there.

사실 NASA에서는 이에 대한 예를 많이 보여주었습니다.

Here's an actual micrograph of the molecule we built

이러한 과정들을 사용하여 우리가 만들어낸 분자의

using these processes, actually just using yeast mechanisms

현미경 사진이 여기 있습니다. 사실 효모 메커니즘을 이용하면

with the right design of the pieces we put them in;

적절하게 디자인된 DNA 조각을 넣어주기만 하면

yeast puts them together automatically.

효모들이 자동으로 조립해주지요.

This is not an electron micrograph;

이것은 전자현미경 사진이 아닌

this is just a regular photomicrograph.

일반적인 광현미경 사진입니다.

It's such a large molecule

이 분자는 매우 크기 때문에

we can see it with a light microscope.

광학 현미경으로도 관찰할 수 있습니다.

These are pictures over about a six-second period.

이 사진들은 6초 동안에 찍은 것들입니다.

So, this is the publication we had just a short while ago.

이것은 최근에 우리가 출판한 논문입니다.

This is over 580,000 letters of genetic code;

이것은 58만개 이상의 문자로 된 유전자 코드입니다.

it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.

이는 지금까지 설계되어 만들어진 인공분자중 가장 큰 것이죠.

It's over 300 million molecular weight.

분자량도 3억이 넘습니다.

If we printed it out at a 10 font with no spacing,

글씨 크기 10으로 띄어쓰지 않고 이를 인쇄한다면

it takes 142 pages

이 유전자 코드를 출력하는데만

just to print this genetic code.

142장이 필요합니다.

Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?

그럼 유전자를 어떻게 시동시키나요? 어떻게 활성화시킬까요?

Obviously, with a virus it's pretty simple;

물론, 바이러스의 경우에는 매우 간단합니다.

it's much more complicated dealing with bacteria.

박테리아의 경우에는 훨씬 더 복잡하지만

It's also simpler when you go

다시 우리와 같은 진핵생물의 경우에도

into eukaryotes like ourselves:

간단합니다.

you can just pop out the nucleus

단순히 핵을 빼내고

and pop in another one,

다른 핵을 삽입하면 되는데,

and that's what you've all heard about with cloning.

이것이 바로 여러분이 클로닝에 대해 들어온 내용이죠.

With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,

박테리아와 고세균의 경우 염색체가 세포 내에 통합되어있지만

but we recently showed that we can do a complete transplant

최근에 우리는 염색체를 한 세포에서 다른 세포로

of a chromosome from one cell to another

완전히 이식시키고

and activate it.

활성화시킬 수 있다는 것을 시위했지요.

We purified a chromosome from one microbial species --

우리는 한 가지 종의 미생물에서 염색체를 정제했지요.

roughly, these two are as distant as human and mice --

이 미생물들의 유전적 유사성은 인간과 쥐의 거리 정도 였지요.

we added a few extra genes

우리는 이 염색체를 선택할 수 있도록

so we could select for this chromosome,

그 염색체에 추가적 유전자를 몇개 더 넣었지요.

we digested it with enzymes

그리고는 효소를 사용해서

to kill all the proteins,

모든 단백질을 죽이고 그것을

and it was pretty stunning when we put this in the cell --

세포안으로 주입했을때 우리는 정말로 놀랐습니다.

and you'll appreciate

여기 우리가 정성들여 준비한

our very sophisticated graphics here.

그래픽이 보여 주는 바와 같이

The new chromosome went into the cell.

새로운 염색체가 세포로 들어갔습니다.

In fact, we thought this might be as far as it went,

우리는 사실 막다른 골목에 도달했다고 생각했지만,

but we tried to design the process a little bit further.

이 과정을 조금 더 진행시키고자 했습니다.

This is a major mechanism of evolution right here.

여기 보시는 것은 진화의 주요 메커니즘입니다.

We find all kinds of species

우리는 많은 종의 생물체가

that have taken up a second chromosome

제 2 또는 제 3의 염색체를

or a third one from somewhere,

다른 곳에서 획득하여

adding thousands of new traits

수천개의 새로운 특성을

in a second to that species.

순식간에 획득하는 것을 보았습니다.

So, people who think of evolution

진화과정에서 유전자가 하나씩

as just one gene changing at a time

바뀐다고 생각하는 사람들은 생물의

have missed much of biology.

많은 부분을 모르는 상태로 지나갔지요.

There are enzymes called restriction enzymes

제한효소라고 불리는 효소들은

that actually digest DNA.

실제로 DNA를 절단합니다.

The chromosome that was in the cell

원래 세포에 있던 염색체에는

doesn't have one;

이 제한효소가 없지만

the chromosome we put in does.

우리가 삽입한 염색체에는 그게 있었죠.

It got expressed and it recognized

삽입된 염색체의 제한효소가

the other chromosome as foreign material,

발현되면서 원래의 염색체를 외부물질로

chewed it up, and so we ended up

인식하고 절단하여 죽여버려서 새로운

just with a cell with the new chromosome.

염색체를 지닌 세포만 남게 된 것이죠. 이 세포가 파란 이유는

It turned blue because of the genes we put in it.

우리가 염색체에 그런 유전자를 넣었기 때문이죠.

And with a very short period of time,

그리고 매우 짧은 시간 동안에

all the characteristics of one species were lost

한 종의 모든 특성들이 사라졌고

and it converted totally into the new species

우리가 세포에 주입한 새로운 소프트웨어에 따라

based on the new software that we put in the cell.

완전히 새로운 종으로 전환되었죠.

All the proteins changed,

모든 단백질들과

the membranes changed;

세포막들이 바뀌었고

when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.

유전자 코드를 해독했을 때 우리가 주입한 것과 완전히 일치했습니다.

So, this may sound like genomic alchemy,

이는 유전적 연금술처럼 들리겠지만

but we can, by moving the software of DNA around,

DNA 소프트웨어를 우리가 조작하면

change things quite dramatically.

꽤 극적인 변화를 가져올 수 있는 것입니다.

Now I've argued, this is not genesis;

제가 전에 말한 바와 같이 이것은 생명의

this is building on three and a half billion years of evolution.

기원이 아니지요 -- 35억년간의 진화 위에 세워진 것이니까요.

And I've argued that we're about to perhaps

그리고 저는 곧 캄브리아 대폭발 같은

create a new version of the Cambrian explosion,

디지털 디자인에 의한

where there's massive new speciation

신종 폭발이 곧 올지 모른다고

based on this digital design.

말한바 있습니다.

Why do this?

왜 우리가 이런일을 할까요?

I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.

필요성의 차원에서 보면 답은 꽤 명백하다고 생각합니다.

We're about to go from six and a half

향후 40년간 전세계 인구는 65억에서

to nine billion people over the next 40 years.

90억이 될 것입니다.

To put it in context for myself:

저로 말씀드리자면

I was born in 1946.

저는 1946년에 태어났습니다.

There are now three people on the planet

1946년에 있었던 사람 1명 당

for every one of us that existed in 1946;

현재 지구상에는 3명이 살고 있으며

within 40 years, there'll be four.

40년 이내로 4명 꼴이 될것입니다.

We have trouble feeding, providing fresh, clean water,

우리는 이 65억 인구에게 음식, 신선하고 깨끗한 물,

medicines, fuel

의약품, 그리고 연료를

for the six and a half billion.

제공하는데 어려움을 겪고 있지요.

It's going to be a stretch to do it for nine.

그리고 90억이 되면 더 빠듯할 것입니다.

We use over five billion tons of coal,

우리는 매년 50억 톤이 넘는 석탄과

30 billion-plus barrels of oil --

300억 배럴도 넘는 석유를 사용합니다.

that's a hundred million barrels a day.

이는 하루에 1억 배럴에 해당합니다.

When we try to think of biological processes

이를 대체할만한 생물학적

or any process to replace that,

또는 다른 방법의 해결책을 찾는 것은

it's going to be a huge challenge.

거창한 과제가 될 것입니다.

Then of course, there's all that

그리고 물론 이러한 물질들로부터

CO2 from this material

대기로 방출되는

that ends up in the atmosphere.

이산화탄소에 대해서도 생각해야 합니다.

We now, from our discovery around the world,

저희들은 현재, 전세계에서 발견한

have a database with about 20 million genes,

2천만개의 유전자에 대한 데이터베이스를 가지고 있고

and I like to think of these as the design components of the future.

이는 미래의 디자인 요소로 사용되리라 생각합니다.

The electronics industry only had a dozen or so components,

전자 업계는 불과 수십개의 구성요소를 사용해서

and look at the diversity that came out of that.

수 없이 다양한 제품들을 만들어 내지요.

We're limited here primarily

우리의 한계는

by a biological reality

생물학적 현실과

and our imagination.

우리의 상상력에 달려있습니다.

We now have techniques,

우리는 이제

because of these rapid methods of synthesis,

신속한 유전체 합성 방식을 통해

to do what we're calling combinatorial genomics.

조합유전체학을 활용할 수 있는 기술을 갖추고 있습니다.

We have the ability now to build a large robot

우리는 이제 하루에 100만개의 염색체를 만들 수 있는

that can make a million chromosomes a day.

대형 로봇을 만들 수 있지요.

When you think of processing these 20 million different genes

이 이천만 가지의 다른 유전자를 가공하거나

or trying to optimize processes

이 과정을 최적화하여

to produce octane or to produce pharmaceuticals,

옥탄이나 의약품, 혹은 새로운 백신을

new vaccines,

생산한다고 생각하면

we can just with a small team,

우리는 작은 팀으로도

do more molecular biology

지난 20년 동안 모든 과학 분야에서 성취한 것보다

than the last 20 years of all science.

더 많은 분자생물학을 할 수 있습니다.

And it's just standard selection:

이는 유전자 데이터베이스의 표준 선택만으로도

we can select for viability,

가능하지요. 우리는 성공 가능성,

chemical or fuel production,

화학품 또는 연료의 생산이나 백신 생산 등을 위해

vaccine production, etc.

선택할 수 있습니다.

This is a screen snapshot

이것은 저희들이 컴퓨터 앞에 앉아

of some true design software

새로운 종을 만들 수 있게 하는

that we're working on to actually be able to sit down

현재 개발중인 실제 유전자 디자인 프로그램의

and design species in the computer.

화면 스냅샷입니다.

You know, we don't know necessarily what it'll look like:

우리는 그 종이 어떻게 생겼는지 모르더라도

we know exactly what their genetic code looks like.

그 종의 유전체 코드는 정확히 알 수 있습니다.

We're focusing on now fourth-generation fuels.

우리는 이제 제4세대 연료에 주목하고 있습니다.

You've seen recently, corn to ethanol

최근에 보셨다시피 옥수수로 에탄올을 만든 것은

is just a bad experiment.

완전히 잘못된 실험이었습니다.

We have second- and third-generation fuels

우리는 곧 제2세대 또는 제3세대 연료로

that will be coming out relatively soon

설탕에서부터 옥탄이나

that are sugar, to much higher-value fuels

다양한 종류의 부탄올처럼

like octane or different types of butanol.

더 고부가 가치의 연료를 가지게 될 것입니다.

But the only way we think that biology

하지만 음식값을 올리거나 음식의 공급에 영향을 주지 않고

can have a major impact without

생물이 에너지 공급에 크게 기여할 수 있는

further increasing the cost of food and limiting its availability

유일한 방법은 이산화탄소를

is if we start with CO2 as its feedstock,

공급원료로 사용하는 방법이라고 생각하고

and so we're working with designing cells to go down this road.

그래서 우리는 이 방향으로 세포를 설계할 것이고

And we think we'll have the first fourth-generation fuels

첫 제4세대 연료를 18개월 후에

in about 18 months.

얻을 수 있을 것 같습니다.

Sunlight and CO2 is one method ...

태양빛과 이산화탄소도 한가지 방법이지만

(Applause)

(박수)

but in our discovery around the world,

저희들은 세계 각국의

we have all kinds of other methods.

다른 방법들도 사용하고 있지요.

This is an organism we described in 1996.

이것은 저희들이 1996년에 발표했던 생물체로서

It lives in the deep ocean,

1.5마일 정도 되는 깊이의

about a mile and a half deep,

깊은 해양에서

almost at boiling-water temperatures.

거의 끓는 물의 온도에 삽니다.

It takes CO2 to methane

이것은 수소분자(H2)를 에너지원으로 사용하여

using molecular hydrogen as its energy source.

이산화탄소로 부터 메탄을 생성합니다.

We're looking to see if we can take

우리는 포획된 이산화탄소를

captured CO2,

연료로 전환시키는 설비로 쉽게 운반시키고

which can easily be piped to sites,

그것을 연료로 전환시켜

convert that CO2 back into fuel

이 과정이 가능한지

to drive this process.

연구 하고 있습니다.

So, in a short period of time,

그래서 짧은 시간 동안에

we think that we might be able to increase

"생명이란 무엇인가" 라는 기초적인 질문에 대한

what the basic question is of "What is life?"

이해를 향상시킬 수 있다고 생각합니다.

We truly, you know,

우리는 전 석유화학 산업을

have modest goals

대체하겠다는

of replacing the whole petrol-chemical industry --

겸손한 목표를 갖고 있습니다.

(Laughter) (Applause)

(웃음)(박수)

Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --

TED에서 못 한다면 어디에서 하겠습니까?

(Laughter)

(웃음)

become a major source of energy ...

주요 에너지원이 되는 거죠.

But also, we're now working on using these same tools

또한 우리는 바로 그 도구들을 이용해서

to come up with instant sets of vaccines.

즉각적인 백신 세트를 만들고자 합니다.

You've seen this year with flu;

올해 플루에서도 보셨듯이

we're always a year behind and a dollar short

우리는 필요시 정확한 백신을 개발하려 할 때

when it comes to the right vaccine.

항상 시간과 돈이 모자라죠.

I think that can be changed

이는 조합백신을 미리 개발함으로써

by building combinatorial vaccines in advance.

해결할 수 있을 것이라 생각합니다.

Here's what the future may begin to look like

세균과 고세균, 그리고

with changing, now, the evolutionary tree,

궁극적으로는 진핵생물을 합성합으로써

speeding up evolution

진화가 가속화되고

with synthetic bacteria, Archaea

진화계통수가 앞으로는

and, eventually, eukaryotes.

이렇게 변할지도 모릅니다.

We're a ways away from improving people:

아직 사람을 향상시키는 것은 멀었습니다.

our goal is just to make sure that we have a chance

우리의 목표는 그저 이 모든 것을 해낼 수 있도록

to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.

충분히 오래 사는 것일 뿐입니다. 감사합니다.

(Applause)

(박수)