The age of genetic wonder | Juan Enriquez

125,019 views ・ 2019-03-01

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

Vertaald door: Rik Delaet Nagekeken door: Bieke Van Gelder
00:13
So let me with start with Roy Amara.
0
13134
2390
Ik begin met Roy Amara.
00:16
Roy's argument is that most new technologies tend to be overestimated
1
16350
4211
Roy beweert dat de meeste nieuwe technologieën
eerst meestal worden overschat
00:20
in their impact to begin with,
2
20585
2068
wat hun impact aangaat,
00:22
and then they get underestimated in the long term
3
22677
2402
en op de lange termijn onderschat
omdat we eraan wennen.
00:25
because we get used to them.
4
25103
1364
00:26
These really are days of miracle and wonder.
5
26491
2196
Dit zijn echt ‘days of miracle and wonder’.
00:29
You remember that wonderful song by Paul Simon?
6
29433
2381
Herinneren jullie je die prachtige song van Paul Simon nog?
00:32
There were two lines in it.
7
32365
1338
Twee dingen zaten erin.
00:33
So what was it that was considered miraculous back then?
8
33727
3687
Wat werd toen als zo miraculeus beschouwd?
00:38
Slowing down things -- slow motion --
9
38393
2072
Dingen vertragen -- slow motion --
00:41
and the long-distance call.
10
41371
1728
en lange-afstandsgesprekken.
00:43
Because, of course, you used to get interrupted by operators
11
43941
2859
Want je werd onderbroken door operators die je vroegen:
00:46
who'd tell you, "Long distance calling. Do you want to hang up?"
12
46824
2997
"Een lange-afstandsgesprek. Wilt u inhaken?"
00:49
And now we think nothing of calling all over the world.
13
49845
2702
En nu bellen we als vanzelfsprekend de hele wereld rond.
00:53
Well, something similar may be happening
14
53040
2630
Nou, zo kan het ook gaan
00:55
with reading and programming life.
15
55694
2072
met het uitlezen en programmeren van leven.
00:58
But before I unpack that,
16
58636
1728
Maar voordat ik dat uitleg,
01:01
let's just talk about telescopes.
17
61069
2684
gaan we het nog even hebben over telescopen.
01:04
Telescopes were overestimated originally in their impact.
18
64798
4311
Telescopen werden oorspronkelijk overschat qua impact.
01:09
This is one of Galileo's early models.
19
69133
2169
Dit is één van de eerste modellen van Galileo.
01:12
People thought it was just going to ruin all religion.
20
72090
3359
Mensen dachten dat het alle religie om zeep zou helpen.
01:15
(Laughter)
21
75473
1150
(Gelach)
01:18
So we're not paying that much attention to telescopes.
22
78862
2714
Zoveel aandacht besteden we nu ook weer niet aan telescopen.
01:22
But, of course, telescopes launched 10 years ago, as you just heard,
23
82628
4082
De telescopen die 10 jaar geleden gelanceerd werden?
01:26
could take this Volkswagen, fly it to the moon,
24
86734
2991
Stel dat je een Volkswagen naar de maan vloog,
01:29
and you could see the lights on that Volkswagen light up on the moon.
25
89749
5856
dan kon je de lampen van die Volkswagen ermee zien oplichten op de maan.
01:36
And that's the kind of resolution power that allowed you to see
26
96624
3262
Met dat soort resolutie kun je kleine stofdeeltjes
01:40
little specks of dust floating around distant suns.
27
100592
3604
rond verre zonnen zien rondzweven.
01:44
Imagine for a second that this was a sun a billion light years away,
28
104220
3464
Stel je even voor dat dit een zon is op een miljard lichtjaar van ons vandaan,
01:48
and you had a little speck of dust that came in front of it.
29
108310
2927
en je zou er een klein stofje voor zien passeren.
01:51
That's what detecting an exoplanet is like.
30
111566
2501
Zo gaat het bij het detecteren van een exoplaneet.
01:55
And the cool thing is, the telescopes that are now being launched
31
115268
3790
En het leuke is dat de telescopen die nu worden gelanceerd
02:00
would allow you to see a single candle lit on the moon.
32
120138
3005
je toelaten om één ​​enkele kaars op de maan te zien branden.
02:04
And if you separated it by one plate,
33
124279
2828
En van elkaar gescheiden door één bord
02:07
you could see two candles separately at that distance.
34
127131
2794
kun je op die afstand twee kaarsen afzonderlijk zien.
02:11
And that's the kind of resolution that you need
35
131124
2813
Dat is de resolutie die je nodig hebt
02:13
to begin to image that little speck of dust
36
133961
2468
om dat kleine stofje te kunnen zien
02:16
as it comes around the sun
37
136453
1286
als het voor de zon passeert
02:17
and see if it has a blue-green signature.
38
137763
2049
en of het er blauwgroen uitziet.
02:21
And if it does have a blue-green signature,
39
141120
2071
Want blauwgroen betekent
02:23
it means that life is common in the universe.
40
143215
2220
dat leven normaal is in het universum.
02:25
The first time you ever see a blue-green signature on a distant planet,
41
145459
4196
Stel dat je dat blauwgroen zou zien op een verre planeet,
02:29
it means there's photosynthesis there,
42
149679
1993
dan betekent dat dat er daar fotosynthese is
02:31
there's water there,
43
151696
1281
en water
02:33
and the chances that you saw the only other planet with photosynthesis
44
153001
3872
en de kans dat je net de enige andere planeet met fotosynthese zag,
02:36
are about zero.
45
156897
1363
is zowat nul.
02:39
And that's a calendar-changing event.
46
159108
1896
Dat zou pas een ingrijpende gebeurtenis zijn.
02:41
There's a before and after we were alone in the universe:
47
161670
2752
Er is een vóór en een na aan het uniek zijn:
vergeet de ontdekking van continenten maar.
02:44
forget about the discovery of whatever continent.
48
164446
2470
02:48
So as you're thinking about this,
49
168751
1580
Als je erover nadenkt,
02:50
we're now beginning to be able to image most of the universe.
50
170355
2902
kunnen we nu pas het gros van het universum in beeld brengen.
En dat is een tijd van mirakels en verwondering.
02:53
And that is a time of miracle and wonder.
51
173281
2254
02:55
And we kind of take that for granted.
52
175559
2352
Toch staan we er niet bij stil.
02:59
Something similar is happening in life.
53
179562
1915
Iets dergelijks gebeurt met het leven.
03:01
So we're hearing about life in these little bits and pieces.
54
181501
3038
We horen over leven in stukjes en beetjes.
03:04
We hear about CRISPR, and we hear about this technology,
55
184563
2658
We horen over CRISPR
en over allerlei technologieën.
03:07
and we hear about this technology.
56
187245
1666
03:08
But the bottom line on life is that life turns out to be code.
57
188935
3388
Maar de basis van het leven blijkt code te zijn.
03:13
And life as code is a really important concept because it means,
58
193900
3950
En het leven als code is een heel belangrijk concept,
omdat het betekent dat net zoals je een zin kunt schrijven
03:17
just in the same way as you can write a sentence
59
197874
3210
03:21
in English or in French or Chinese,
60
201108
3118
in het Engels, het Frans of het Chinees,
03:25
just in the same way as you can copy a sentence,
61
205146
2906
net zoals je een zin kunt kopiëren
03:28
just in the same way as you can edit a sentence,
62
208076
2526
of een zin kunt bewerken
03:30
just in the same way as you can print a sentence,
63
210626
2350
of een zin kunt afdrukken,
03:33
you're beginning to be able to do that with life.
64
213000
2719
kun je dat beginnen te doen met leven.
03:37
It means that we're beginning to learn how to read this language.
65
217237
3511
Het betekent dat we beginnen te leren hoe je deze taal kunt lezen.
03:40
And this, of course, is the language that is used by this orange.
66
220772
3236
Dat is natuurlijk de taal die deze sinaasappel gebruikt.
03:44
So how does this orange execute code?
67
224702
1796
Hoe voert die sinaasappel nu code uit?
03:46
It doesn't do it in ones and zeroes like a computer does.
68
226522
2708
Niet met enen en nullen zoals een computer.
Hij hangt aan een boom en op een dag doet hij dit:
03:49
It sits on a tree, and one day it does:
69
229254
1885
03:51
plop!
70
231163
1150
plof!
03:52
And that means: execute.
71
232819
1805
En dat betekent: uitvoeren.
03:55
AATCAAG: make me a little root.
72
235149
3272
AATCAAG: maak me een beetje wortel.
03:59
TCGACC: make me a little stem.
73
239057
2502
TCGACC: maak me een beetje stam.
04:01
GAC: make me some leaves. AGC: make me some flowers.
74
241583
3438
GAC: maak me wat bladeren. AGC: maak me wat bloemen.
04:05
And then GCAA: make me some more oranges.
75
245045
2857
En dan GCAA: maak me wat meer sinaasappels.
04:08
If I edit a sentence in English on a word processor,
76
248984
4073
Als ik een Engelse zin bewerk op een tekstverwerker,
04:15
then what happens is you can go from this word to that word.
77
255153
3441
dan doe je dat woord na woord.
04:20
If I edit something in this orange
78
260134
2136
Als ik iets wijzig in deze sinaasappel
04:22
and put in GCAAC, using CRISPR or something else that you've heard of,
79
262294
4983
en er GCAAC in zet met behulp van CRISPR of iets anders waar je van hebt gehoord,
04:28
then this orange becomes a lemon,
80
268261
1797
dan wordt deze sinaasappel een citroen,
04:30
or it becomes a grapefruit,
81
270957
1548
een pompelmoes
04:32
or it becomes a tangerine.
82
272529
1657
of een mandarijn.
Bewerk ik één op duizend van jouw letters,
04:35
And if I edit one in a thousand letters,
83
275102
2018
dan word jij de persoon die vandaag naast je zit.
04:37
you become the person sitting next to you today.
84
277144
2360
04:40
Be more careful where you sit.
85
280757
1520
Let dus op waar je gaat zitten.
04:42
(Laughter)
86
282301
1189
(Gelach)
04:45
What's happening on this stuff is it was really expensive to begin with.
87
285014
3475
Dit gedoe was in het begin erg duur.
04:48
It was like long-distance calls.
88
288513
1695
Net als interlokale gesprekken vroeger.
04:51
But the cost of this is dropping 50 percent faster than Moore's law.
89
291399
3606
Maar de kosten ervan dalen 50% sneller dan volgens de wet van Moore.
04:55
The first $200 full genome was announced yesterday by Veritas.
90
295909
3832
Het eerste volledige genoom onder de $200 werd gisteren voorgesteld door Veritas.
05:00
And so as you're looking at these systems,
91
300494
2130
En deze systemen evolueren van onbelangrijk, onbelangrijk, onbelangrijk,
05:02
it doesn't matter, it doesn't matter, it doesn't matter, and then it does.
92
302648
3802
plots naar belangrijk.
05:06
So let me just give you the map view of this stuff.
93
306474
3405
Ik geef even een overzicht ervan.
05:10
This is a big discovery.
94
310973
2559
Dit is een grote ontdekking.
05:13
There's 23 chromosomes.
95
313556
1923
Er zijn 23 chromosomen.
05:15
Cool.
96
315503
1228
Cool.
05:17
Let's now start using a telescope version, but instead of using a telescope,
97
317287
3679
We doen het zoals met de telescoop, maar in plaats van een telescoop
05:20
let's use a microscope to zoom in
98
320990
2320
gebruiken we nu een microscoop om in te zoomen
05:23
on the inferior of those chromosomes,
99
323334
2072
op een minderwaardig chromosoom:
05:25
which is the Y chromosome.
100
325430
1621
het Y-chromosoom.
05:28
It's a third the size of the X. It's recessive and mutant.
101
328432
3014
Het is driemaal kleiner dan een X, het is recessief en mutant.
05:32
But hey,
102
332443
1151
Maar tja,
05:34
just a male.
103
334262
1219
het is maar een mannetje.
05:36
And as you're looking at this stuff,
104
336914
2280
En als je dit soort dingen bekijkt,
05:39
here's kind of a country view
105
339218
3450
zie je hier een soort landschapsoverzicht
05:42
at a 400 base pair resolution level,
106
342692
2204
bij een resolutieniveau van 400 baseparen,
05:44
and then you zoom in to 550, and then you zoom in to 850,
107
344920
3419
en dan zoom je in tot 550, en dan tot 850;
05:48
and you can begin to identify more and more genes as you zoom in.
108
348363
3285
je kunt meer en meer genen identificeren naarmate je inzoomt.
05:52
Then you zoom in to the state level,
109
352249
2304
Dan zoom je in op het landschap
05:55
and you can begin to tell who's got leukemia,
110
355473
2804
en begin je te zien wie leukemie heeft,
05:59
how did they get leukemia, what kind of leukemia do they have,
111
359543
3024
hoe ze leukemie kregen, welke soort leukemie het is,
wat van plaats verschoof van waar naar waar.
06:02
what shifted from what place to what place.
112
362591
2064
06:05
And then you zoom in to the Google street view level.
113
365330
2858
En dan zoom je in tot Google Street View-niveau.
06:09
So this is what happens if you have colorectal cancer
114
369387
2673
Dit gebeurt er als je colorectale kanker hebt
06:12
for a very specific patient on the letter-by-letter resolution.
115
372084
4207
bij een zeer specifieke patiënt en een letter-voor-letterresolutie.
06:18
So what we're doing in this stuff is we're gathering information
116
378148
3110
We verzamelen dus informatie
06:21
and just generating enormous amounts of information.
117
381282
2516
en genereren daarmee enorme hoeveelheden informatie.
06:23
This is one of the largest databases on the planet
118
383822
2874
Dit is een van de grootste databases op de planeet
06:26
and it's growing faster than we can build computers to store it.
119
386720
3872
en we kunnen de snelheid waarmee ze groeit niet bijhouden op vlak van opslagruimte.
06:32
You can create some incredible maps with this stuff.
120
392063
2466
Je kunt er fantastische kaarten mee maken.
06:35
You want to understand the plague and why one plague is bubonic
121
395292
2971
Je wil de pest begrijpen
en waarom de ene pest builenpest is en de ander een andere soort,
06:38
and the other one is a different kind of plague
122
398287
2224
en nog een ander weer een andere soort?
06:40
and the other one is a different kind of plague?
123
400535
2310
Wel hier zie je een kaart van de pest.
06:42
Well, here's a map of the plague.
124
402869
1730
Sommige zijn dodelijk voor de mens,
06:45
Some are absolutely deadly to humans,
125
405037
1820
06:46
some are not.
126
406881
1185
andere niet.
06:48
And note, by the way, as you go to the bottom of this,
127
408486
2596
En als je het onderzoek verderzet,
hoe is dit dan te vergelijken met tuberculose?
06:51
how does it compare to tuberculosis?
128
411106
1753
06:53
So this is the difference between tuberculosis and various kinds of plagues,
129
413708
3629
Dit is het verschil tussen tuberculose en verschillende soorten pest.
06:57
and you can play detective with this stuff,
130
417361
2335
Je kunt detective spelen met dit spul.
06:59
because you can take a very specific kind of cholera
131
419720
2475
Je neemt bijvoorbeeld een specifieke soort cholera,
07:02
that affected Haiti,
132
422219
1190
degene die Haïti trof,
07:04
and you can look at which country it came from,
133
424377
2686
en je kunt uitvissen uit welk land ze kwam,
07:07
which region it came from,
134
427087
1726
uit welke regio ze kwam,
07:09
and probably which soldier took that from that African country to Haiti.
135
429496
4742
en waarschijnlijk ook welke soldaat ze meebracht
van dat Afrikaanse land naar Haïti.
07:17
Zoom out.
136
437133
1512
Zoom uit.
07:18
It's not just zooming in.
137
438669
1571
Het is niet alleen inzoomen.
07:21
This is one of the coolest maps ever done by human beings.
138
441042
2854
Dit is één van de coolste kaarten ooit door de mens gemaakt.
07:24
What they've done is taken all the genetic information they have
139
444446
3056
Ze namen alle genetische informatie die beschikbaar is van alle soorten
07:27
about all the species,
140
447526
1481
07:29
and they've put a tree of life on a single page
141
449031
3430
en maakten een stamboom van het leven op één enkele pagina,
waarop je kunt in- en uitzoomen.
07:32
that you can zoom in and out of.
142
452485
1578
07:34
So this is what came first, how did it diversify, how did it branch,
143
454484
3721
Dit kwam eerst, hoe het diversifieerde, hoe het vertakte, hoe groot is dat genoom;
07:38
how large is that genome,
144
458229
1230
07:39
on a single page.
145
459483
1197
allemaal op één pagina.
07:41
It's kind of the universe of life on Earth,
146
461619
2063
Een soort universum van leven op aarde,
07:43
and it's being constantly updated and completed.
147
463706
2449
dat voortdurend bijgewerkt en aangevuld wordt.
07:46
And so as you're looking at this stuff,
148
466982
1859
Als je dit soort dingen ziet,
07:48
the really important change is the old biology used to be reactive.
149
468865
3351
is de echt belangrijke verandering dat de oude biologie reactief was.
07:52
You used to have a lot of biologists that had microscopes,
150
472240
2720
Je had een ​​heleboel biologen die met microscopen
07:54
and they had magnifying glasses and they were out observing animals.
151
474984
3299
en vergrootglazen naar dieren zaten te kijken.
07:58
The new biology is proactive.
152
478897
1869
De nieuwe biologie is proactief.
08:01
You don't just observe stuff, you make stuff.
153
481433
3019
Je observeert niet alleen dingen, je maakt dingen.
08:05
And that's a really big change
154
485135
1648
En dat is een echt grote verandering,
08:06
because it allows us to do things like this.
155
486807
2809
omdat het ons in staat stelt om dit soort dingen te doen.
08:10
And I know you're really excited by this picture.
156
490559
2467
Ik weet dat jullie dit beeld geweldig vinden.
08:13
(Laughter)
157
493050
1111
(Gelach)
08:14
It only took us four years and 40 million dollars
158
494185
2374
Het kostte ons slechts vier jaar en 40 miljoen dollar om het te maken.
08:16
to be able to take this picture.
159
496583
1602
(Gelach)
08:18
(Laughter)
160
498209
1230
En vervolgens
08:19
And what we did
161
499463
1371
08:21
is we took the full gene code out of a cell --
162
501586
3275
namen we de volledige genetische code van een cel --
08:24
not a gene, not two genes, the full gene code out of a cell --
163
504885
3911
niet één of twee genen, maar de volledige genetische code van een cel --
maakten een geheel nieuwe genetische code,
08:30
built a completely new gene code,
164
510016
1840
08:32
inserted it into the cell,
165
512825
1575
voegden ze in in de cel,
08:34
figured out a way to have the cell execute that code
166
514424
2932
bedachten een manier om de cel die code te laten uitvoeren
08:37
and built a completely new species.
167
517380
2254
en bouwden zo een geheel nieuwe soort.
08:40
So this is the world's first synthetic life form.
168
520884
2485
Dit is dus 's werelds eerste synthetische levensvorm.
08:45
And so what do you do with this stuff?
169
525810
1895
Wat doe je ermee?
08:48
Well, this stuff is going to change the world.
170
528430
2204
Dit spul gaat de wereld veranderen.
08:51
Let me give you three short-term trends
171
531417
1939
Ik geef jullie drie korte-termijntrends
08:53
in terms of how it's going to change the world.
172
533380
2255
van hoe dit de wereld gaat veranderen.
08:56
The first is we're going to see a new industrial revolution.
173
536269
2921
De eerste is dat we een nieuwe industriële revolutie gaan zien.
08:59
And I actually mean that literally.
174
539674
1701
En dat bedoel ik letterlijk.
09:01
So in the same way as Switzerland and Germany and Britain
175
541992
4491
Net zoals Zwitserland, Duitsland en Groot-Brittannië de wereld veranderden
09:06
changed the world with machines like the one you see in this lobby,
176
546507
3658
met machines zoals die in de lobby,
09:11
created power --
177
551537
1196
en energie opwekten --
09:13
in the same way CERN is changing the world,
178
553273
2664
net zoals CERN de wereld verandert,
09:15
using new instruments and our concept of the universe --
179
555961
3347
met nieuwe instrumenten en ons idee van het universum --
09:20
programmable life forms are also going to change the world
180
560060
2894
zo zullen programmeerbare levensvormen de wereld ook veranderen,
09:23
because once you can program cells
181
563810
1655
want van zodra je cellen kunt programmeren
09:25
in the same way as you program your computer chip,
182
565489
2528
op dezelfde manier als je je computerchip programmeert,
09:29
then you can make almost anything.
183
569736
1693
dan kun je bijna alles maken.
09:32
So your computer chip can produce photographs,
184
572369
2779
Je computerchip kan foto's maken,
09:35
can produce music, can produce film,
185
575172
2073
en muziek, en film,
09:37
can produce love letters, can produce spreadsheets.
186
577269
2413
ook liefdesbrieven en spreadsheets.
09:39
It's just ones and zeroes flying through there.
187
579706
2244
Gewoon enen en nullen die erin rondvliegen.
09:42
If you can flow ATCGs through cells,
188
582604
2605
Als je nucleotiden door cellen kunt laten stromen,
09:46
then this software makes its own hardware,
189
586123
3054
dan maakt deze software zijn eigen hardware,
09:49
which means it scales very quickly.
190
589201
2072
wat betekent dat het snel zal opschalen.
09:52
No matter what happens,
191
592487
1651
Wat er ook gebeurt,
als je je mobiele telefoon naast je bed legt,
09:54
if you leave your cell phone by your bedside,
192
594162
2158
09:56
you will not have a billion cell phones in the morning.
193
596344
2586
zal je ‘s morgens geen miljard mobiele telefoons hebben.
09:59
But if you do that with living organisms,
194
599489
4913
Maar ...
met levende organismen
10:05
you can make this stuff at a very large scale.
195
605222
2389
kan dat op zeer grote schaal.
10:09
One of the things you can do is you can start producing
196
609390
2896
Zo kun je bijvoorbeeld zo goed als koolstofneutrale brandstoffen produceren
10:12
close to carbon-neutral fuels
197
612310
2223
10:14
on a commercial scale by 2025,
198
614557
2426
op commerciële schaal tegen 2025.
10:18
which we're doing with Exxon.
199
618054
1761
En dat doen we bij Exxon.
10:20
But you can also substitute for agricultural lands.
200
620870
2409
Maar je kunt ook besparen op landbouwgrond.
10:23
Instead of having 100 hectares to make oils or to make proteins,
201
623303
4751
In plaats van 100 hectare om oliën of eiwitten te maken,
10:28
you can make it in these vats
202
628078
1859
kun je ze maken in bassins
10:29
at 10 or 100 times the productivity per hectare.
203
629961
2868
met 10 of 100 keer meer productiviteit per hectare.
10:33
Or you can store information, or you can make all the world's vaccines
204
633488
3382
Of je kunt informatie opslaan
of alle nodige vaccins ter wereld maken in die drie bassins.
10:36
in those three vats.
205
636894
1299
10:39
Or you can store most of the information that's held at CERN in those three vats.
206
639276
3949
Of je kunt bijna alle informatie van CERN opslaan in die drie bassins.
10:44
DNA is a really powerful information storage device.
207
644350
3209
DNA is een zeer krachtig middel voor informatieopslag.
10:48
Second turn:
208
648806
1588
Ten tweede:
10:50
you're beginning to see the rise of theoretical biology.
209
650418
2784
theoretische biologie is aan een opmars bezig.
10:54
So, medical school departments are one of the most conservative places on earth.
210
654256
4202
Medische instituten behoren tot de meest conservatieve plekken op aarde.
10:58
The way they teach anatomy is similar to the way they taught anatomy
211
658482
3417
De manier waarop ze anatomie onderwijzen,
is vergelijkbaar met hoe ze het 100 jaar geleden deden.
11:01
100 years ago.
212
661923
1166
11:03
"Welcome, student. Here's your cadaver."
213
663113
2024
"Welkom, student. Hier is je kadaver."
11:06
One of the things medical schools are not good at is creating new departments,
214
666149
3707
Medische scholen zijn niet goed in het creëren van nieuwe afdelingen,
11:09
which is why this is so unusual.
215
669880
1749
daarom is dit zo ongewoon.
11:12
Isaac Kohane has now created a department based on informatics, data, knowledge
216
672351
6498
Isaac Kohane richtte een afdeling op
op basis van informatica, gegevens, kennis
11:18
at Harvard Medical School.
217
678873
1511
aan de Harvard Medical School.
11:21
And in a sense, what's beginning to happen is
218
681408
2177
Wat je eigenlijk ziet gebeuren,
11:23
biology is beginning to get enough data
219
683609
2482
is dat de biologie over genoeg gegevens beschikt
11:26
that it can begin to follow the steps of physics,
220
686115
2766
om in het voetspoor van de fysica te treden.
11:28
which used to be observational physics
221
688905
3388
Vroeger had je waarnemingsfysica
11:32
and experimental physicists,
222
692317
1971
en experimentele fysica,
11:34
and then started creating theoretical biology.
223
694312
2162
en daarnaast ontstond de theoretische biologie.
11:36
Well, that's what you're beginning to see
224
696498
2004
En die is aan een opmars bezig,
11:38
because you have so many medical records,
225
698526
1980
want je hebt zo veel medische dossiers
11:40
because you have so much data about people:
226
700530
2032
en zo veel gegevens over mensen:
11:42
you've got their genomes, you've got their viromes,
227
702586
2410
je kent hun genomen, hun viromen en hun microbiomen.
11:45
you've got their microbiomes.
228
705020
1494
11:46
And as this information stacks,
229
706538
1981
Naarmate deze informatie zich opstapelt,
11:48
you can begin to make predictions.
230
708543
2063
kun je voorspellingen gaan doen.
11:52
The third thing that's happening is this is coming to the consumer.
231
712149
3255
Ten derde geraakt dit allemaal tot bij de consument.
11:56
So you, too, can get your genes sequenced.
232
716629
4156
Ook jij kunt je genen laten sequenceren.
12:01
And this is beginning to create companies like 23andMe,
233
721698
2728
Vandaar bedrijven als 23andMe.
12:04
and companies like 23andMe are going to be giving you
234
724450
2478
Bedrijven als 23andMe zullen je meer en meer en meer data verschaffen,
12:06
more and more and more data,
235
726952
1352
12:08
not just about your relatives,
236
728328
1544
niet alleen over je familieleden,
12:10
but about you and your body,
237
730562
1360
maar ook over jou en je lichaam
12:11
and it's going to compare stuff,
238
731946
1531
en het zal dingen vergelijken, ook doorheen de tijd.
12:13
and it's going to compare stuff across time,
239
733501
2093
Dat zullen zeer grote databases worden.
12:15
and these are going to become very large databases.
240
735618
2607
12:18
But it's also beginning to affect a series of other businesses
241
738249
2962
Maar het zal ook een reeks andere bedrijven beïnvloeden
op onverwachte manieren.
12:21
in unexpected ways.
242
741235
1537
12:23
Normally, when you advertise something, you really don't want the consumer
243
743802
3751
Normalerwijze als je iets adverteert, wil je niet dat de consument
12:27
to take your advertisement into the bathroom to pee on.
244
747577
4567
in de badkamer op je advertentie gaat plassen.
12:33
Unless, of course, if you're IKEA.
245
753993
2055
Tenzij je IKEA bent, natuurlijk.
12:37
Because when you rip this out of a magazine and you pee on it,
246
757381
2906
Want als je dit uit een tijdschrift scheurt en erop plast,
12:40
it'll turn blue if you're pregnant.
247
760311
2069
zal het blauw worden als je zwanger bent.
12:42
(Laughter)
248
762404
1213
(Gelach)
12:44
And they'll give you a discount on your crib.
249
764214
3873
En dan geven ze je een korting op de wieg.
12:48
(Laughter)
250
768111
1158
(Gelach)
12:49
Right? So when I say consumer empowerment,
251
769293
2015
Als het gaat over empowerment van de consument,
12:51
and this is spreading beyond biotech,
252
771332
2739
en dit gaat verder dan Biotech,
12:54
I actually really mean that.
253
774095
1819
bedoel ik eigenlijk dat.
12:58
We're now beginning to produce, at Synthetic Genomics,
254
778273
3365
We produceren nu bij Synthetic Genomics
13:02
desktop printers
255
782540
1471
desktopprinters
13:05
that allow you to design a cell,
256
785228
3530
die je toelaten om een ​​cel te ontwerpen,
13:08
print a cell,
257
788782
1167
een cel af te drukken,
13:09
execute the program on the cell.
258
789973
1845
het programma van de cel uit te voeren.
13:12
We can now print vaccines
259
792825
2103
We kunnen nu vaccins printen
13:14
real time as an airplane takes off
260
794952
2247
in real-time als een vliegtuig opstijgt en voordat het landt.
13:17
before it lands.
261
797223
1190
13:19
We're shipping 78 of these machines this year.
262
799929
2572
We leveren dit jaar 78 van deze machines.
13:24
This is not theoretical biology. This is printing biology.
263
804068
4473
Dit is geen theoretische biologie. Dit is afdrukbiologie.
13:30
Let me talk about two long-term trends
264
810182
2196
Ik wil het hebben over twee lange-termijntrends
13:33
that are coming at you over a longer time period.
265
813374
3326
die eraan komen over een langere periode.
13:37
The first one is, we're starting to redesign species.
266
817658
2656
De eerste is dat we soorten gaan herontwerpen.
Daar heb je toch al van gehoord, niet?
13:41
And you've heard about that, right?
267
821055
1777
13:42
We're redesigning trees. We're redesigning flowers.
268
822856
2681
We herontwerpen bomen. We herontwerpen bloemen.
13:45
We're redesigning yogurt,
269
825561
2293
We herontwerpen yoghurt,
13:48
cheese, whatever else you want.
270
828513
2030
kaas, alles wat je maar wilt.
13:51
And that, of course, brings up the interesting question:
271
831678
2650
En dat brengt ons natuurlijk bij de interessante vraag:
13:54
How and when should we redesign humans?
272
834884
2336
hoe en wanneer moeten we de mens herontwerpen?
13:59
And a lot of us think, "Oh no, we never want to redesign humans."
273
839566
3557
Velen denken: Ach nee, mensen herontwerpen, dat nooit.
14:04
Unless, of course, if your child has a Huntington's gene
274
844147
2715
Tenzij je kind het Huntington-gen heeft
14:06
and is condemned to death.
275
846886
1389
en ten dode opgeschreven is.
14:09
Or, unless if you're passing on a cystic fibrosis gene,
276
849172
3363
Of, tenzij je een gen voor cystische fibrose kunt doorgeven,
14:12
in which case, you don't just want to redesign yourself,
277
852559
2690
en dan wil je niet alleen jezelf herontwerpen,
maar ook je kinderen en kleinkinderen.
14:15
you want to redesign your children and their children.
278
855273
2539
14:18
And these are complicated debates and they're going to happen in real time.
279
858723
3645
Dit zijn ingewikkelde debatten en die komen eraan.
14:22
I'll give you one current example.
280
862839
1951
Ik geef een actueel voorbeeld.
14:25
One of the debates going on at the National Academies today
281
865531
3072
Eén van de debatten vandaag bij de National Academies
14:29
is you have the power to put a gene drive into mosquitoes
282
869896
4702
gaat erover dat je een ‘gene drive’ in muggen kunt zetten
14:34
so that you will kill all the malaria-carrying mosquitoes.
283
874622
2984
waarmee je alle malariamuggen doodt.
14:39
Now, some people say,
284
879547
2560
Sommige mensen zeggen:
14:42
"That's going to affect the environment in an extreme way, don't do it."
285
882964
3465
"Dat gaat het milieu extreem beïnvloeden, doe het niet."
14:47
Other people say,
286
887326
1155
Anderen zeggen:
14:48
"This is one of the things that's killing millions of people yearly.
287
888505
3227
"Dit is iets dat miljoenen mensen per jaar doodt.
14:51
Who are you to tell me that I can't save the kids in my country?"
288
891756
3548
Wie ben jij om mij te vertellen dat ik de kinderen in mijn land niet mag redden?"
14:57
And why is this debate so complicated?
289
897183
1853
Waarom is dit debat zo ingewikkeld?
Omdat zodra je ze loslaat in Brazilië
14:59
Because as soon as you let this loose in Brazil
290
899060
2881
15:01
or in Southern Florida --
291
901965
1423
of in Zuid-Florida --
15:03
mosquitoes don't respect walls.
292
903412
1541
muggen respecteren geen muren.
15:04
You're making a decision for the world
293
904977
2301
Je neemt een beslissing voor de hele wereld
15:07
when you put a gene drive into the air.
294
907302
1907
als je een gene drive loslaat.
15:14
This wonderful man won a Nobel Prize,
295
914145
2095
Deze prachtige man won een Nobelprijs
15:17
and after winning the Nobel Prize
296
917103
1640
en sinds het winnen van de Nobelprijs breekt hij zich het hoofd
15:18
he's been worrying about
297
918767
1255
15:21
how did life get started on this planet
298
921531
2103
over hoe het leven begon op deze planeet
15:23
and how likely is it that it's in other places?
299
923658
2281
en hoe groot de kans is dat het voorkomt op andere plaatsen.
15:27
So what he's been doing is going around to this graduate students
300
927097
3202
Daarom richtte hij zich tot zijn promovendi
15:30
and saying to his graduate students,
301
930323
1718
en vroeg hen:
15:32
"Build me life but don't use any modern chemicals or instruments.
302
932864
3322
"Bouw me leven, maar zonder moderne chemicaliën of instrumenten.
15:36
Build me stuff that was here three billion years ago.
303
936210
2665
Bouw me dingen die er drie miljard jaar geleden waren.
15:38
You can't use lasers. You can't use this. You can't use that."
304
938899
3156
Zonder lasers. Ook niet dit of dat."
15:44
He gave me a vial of what he's built about three weeks ago.
305
944330
3245
Hij gaf me een flesje van wat hij ongeveer drie weken geleden maakte.
15:48
What has he built?
306
948639
1179
Wat is het?
15:49
He's built basically what looked like soap bubbles that are made out of lipids.
307
949842
4025
Hij maakte iets dat leek op zeepbellen van lipiden.
15:53
He's built a precursor of RNA.
308
953891
2566
Hij bouwde een voorloper van RNA.
15:57
He's had the precursor of the RNA be absorbed by the cell
309
957291
3752
Hij liet de voorloper van het RNA geabsorbeerd worden door de cel
16:02
and then he's had the cells divide.
310
962194
1883
en dan liet hij de cellen zich delen.
16:06
We may not be that far --
311
966031
1957
Misschien zijn we niet zo ver --
16:09
call it a decade, maybe two decades --
312
969687
3117
een decennium, misschien twee decennia --
16:12
from generating life from scratch
313
972828
1970
van het genereren van leven vanaf nul
16:16
out of proto-communities.
314
976285
1803
uit proto-gemeenschappen.
16:19
Second long-term trend:
315
979512
1646
Tweede trend op de lange termijn:
16:22
we've been living and are living through the digital age --
316
982273
3526
we hebben geleefd en leven nog in het digitale tijdperk --
16:25
we're starting to live through the age of the genome
317
985823
2519
nu beginnen we te leven in het tijdperk van het genoom en biologie
16:28
and biology and CRISPR and synthetic biology --
318
988366
3615
en CRISPR en synthetische biologie --
16:32
and all of that is going to merge into the age of the brain.
319
992870
2907
en dat allemaal gaat samen uitmonden in het tijdperk van de hersenen.
16:36
So we're getting to the point where we can rebuild most of our body parts,
320
996743
3981
We komen op het punt dat we het gros van onze lichaamsdelen kunnen reconstrueren,
16:40
in the same way as if you break a bone or burn your skin, it regrows.
321
1000748
3656
net zoals een gebroken bot of brandwonden zich kunnen herstellen.
16:44
We're beginning to learn how to regrow our tracheas
322
1004428
2668
We beginnen te leren hoe we onze luchtpijpen
of onze blazen terug kunnen laten groeien.
16:47
or how to regrow our bladders.
323
1007120
1864
16:49
Both of those have been implanted in humans.
324
1009008
2306
Deze beide zijn al geïmplanteerd bij mensen.
16:51
Tony Atala is working on 32 different organs.
325
1011338
2728
Tony Atala werkt aan 32 verschillende organen.
16:55
But the core is going to be this,
326
1015487
1890
Maar dit is de hoofdzaak,
16:57
because this is you and the rest is just packaging.
327
1017401
3054
want jij bent je hersenen en de rest is gewoon verpakking.
17:02
Nobody's going to live beyond 120, 130, 140 years
328
1022011
3547
Niemand gaat langer dan 120, 130, 140 jaar leven
17:05
unless if we fix this.
329
1025582
1735
tenzij we dit oplossen.
17:08
And that's the most interesting challenge.
330
1028084
2066
Dat is de interessantste uitdaging.
Dat is de volgende grens, samen met:
17:10
That's the next frontier, along with:
331
1030174
2111
17:12
"How common is life in the universe?"
332
1032309
2347
"Hoe algemeen is het leven in het heelal?"
17:14
"Where did we come from?"
333
1034680
1806
"Waar komen we vandaan?"
17:16
and questions like that.
334
1036510
1634
en dat soort vragen.
17:20
Let me end this with an apocryphal quote from Einstein.
335
1040031
3190
Laat mij dit eindigen met een apocrief citaat van Einstein.
17:23
[You can live as if everything is a miracle,
336
1043697
2219
[Je kunt leven alsof alles een wonder is
17:25
or you can live as if nothing is a miracle.]
337
1045940
2272
of je kunt leven alsof niets een wonder is.]
17:28
It's your choice.
338
1048236
1513
Aan jou de keuze.
17:30
You can focus on the bad, you can focus on the scary,
339
1050555
2479
Je kunt je richten op het slechte, op het enge,
17:33
and certainly there's a lot of scary out there.
340
1053058
2416
en er bestaan zeker een hoop enge dingen.
17:36
But use 10 percent of your brain to focus on that, or maybe 20 percent,
341
1056012
4732
Gebruik 10 procent van je hersenen om je daarop te focussen,
of misschien 20 of 30 procent.
17:40
or maybe 30 percent.
342
1060768
1826
17:43
But just remember,
343
1063474
1782
Maar vergeet niet
17:45
we really are living in an age of miracle and wonder.
344
1065280
2609
dat we echt leven in een tijdperk van ‘miracle and wonder’.
17:48
We're lucky to be alive today. We're lucky to see this stuff.
345
1068271
3551
We hebben het geluk vandaag te leven, om dit soort dingen te zien.
17:51
We're lucky to be able to interact with folks like the folks
346
1071846
2841
We hebben het geluk te kunnen praten met mensen
zoals degenen in deze zaal die al die dingen maken.
17:54
who are building all the stuff in this room.
347
1074711
2110
17:57
So thank you to all of you, for all you do.
348
1077487
2975
Dus dank aan jullie allen voor alles wat jullie doen.
18:01
(Applause)
349
1081066
3696
(Applaus)
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7