You know, I've talked about some of these projects before -- about the human genome and what that might mean, and discovering new sets of genes. We're actually starting at a new point: we've been digitizing biology, and now we're trying to go from that digital code into a new phase of biology with designing and synthesizing life.
아시다시피, 전에도 이러한 연구 프로젝트에 대해 강연한 적이 있습니다. 인간 게놈과 그것이 무엇을 의미하는지, 그리고 새로운 유전자의 발굴에 대해서요. 우리는 이제 새로운 시점에 와있습니다. 지금까지는 생물을 디지털화했고 이제는 이 디지털 코드를 이용하여 생물학의 새로운 시기에 접어들고자 합니다. 생명을 디자인하고 합성하면서요.
So, we've always been trying to ask big questions. "What is life?" is something that I think many biologists have been trying to understand at various levels. We've tried various approaches, paring it down to minimal components. We've been digitizing it now for almost 20 years; when we sequenced the human genome, it was going from the analog world of biology into the digital world of the computer. Now we're trying to ask, "Can we regenerate life or can we create new life out of this digital universe?"
우리는 항상 큰 질문을 던져왔습니다. "생명이란 무엇인가?" 라는 질문은 많은 생물학자들이 다양한 수준에서 이해하려고 노력해왔습니다. 우리는 여러 접근법을 시도하여 생명의 구성요소를 최대한으로 줄였지요. 우리는 그것을 거의 지난 20년 동안을 디지털화 해왔습니다. 인간 게놈 서열의 완성은 아날로그적인 생물학의 세계를 컴퓨터의 디지털 세계로 변환시켰지요. 우리는 이제 이러한 디지털 세계로 부터 생명의 갱생 혹은 새로운 생명의 창조가 가능한지 알아 낼려고 합니다.
This is the map of a small organism, Mycoplasma genitalium, that has the smallest genome for a species that can self-replicate in the laboratory, and we've been trying to just see if we can come up with an even smaller genome. We're able to knock out on the order of 100 genes out of the 500 or so that are here. When we look at its metabolic map, it's relatively simple compared to ours -- trust me, this is simple -- but when we look at all the genes that we can knock out one at a time, it's very unlikely that this would yield a living cell. So we decided the only way forward was to actually synthesize this chromosome so we could vary the components to ask some of these most fundamental questions. And so we started down the road of: can we synthesize a chromosome? Can chemistry permit making these really large molecules where we've never been before? And if we do, can we boot up a chromosome? A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material. So, our pace of digitizing life has been increasing at an exponential pace.
이는 작은 생물체의 유전 지도입니다. 마이코플라즈마 제니탈리움 이라고 하는 실험실에서 자기 복제가 가능한 것 중에서 가장 작은 유전체를 가진 종이죠. 그리고 우리는 이보다도 더 작은 게놈을 찾으려고 노력했지요. 우리는 여기 있는 500개 정도 되는 유전자 중에서 백개 정도를 유전자 제거 시킬 수 있었습니다. 하지만 이 미생물의 대사 작용 지도는 우리의 것과 비교하면 매우 간단하죠 믿어주세요, 이 정도면 간단한 것입니다. 하지만 우리가 발현을 막을 수 있는 모든 유전자를 하나씩 보면 그 유전자들 없이 세포가 살 수 있는 가능성은 거의 없어 보입니다. 그래서 우리는 연구를 진행시킬 유일한 방법은 유전체의 구성 요소를 마음대로 선택할 수 있도록 실제로 염색체를 합성하여 이 기초적인 질문들을 답하는 것이라 생각했죠. 그래서 우리는 앞으로 "염색체를 합성할 수 있는가?" 로부터 시작했습니다. 화학적으로 과연 우리가 아직 만들어 본적이 없는 이런 거대한 분자들을 만들 수 있을까? 또한, 그러한 염색체를 만들었을때 활성화 시킬 수 있을까? 참고로 염색체는 그냥 불활성의 화학 물질이지요. 우리가 생명을 디지털화시키는 속도는 기하급수적으로 증가해왔습니다.
Our ability to write the genetic code has been moving pretty slowly but has been increasing, and our latest point would put it on, now, an exponential curve. We started this over 15 years ago. It took several stages, in fact, starting with a bioethical review before we did the first experiments. But it turns out synthesizing DNA is very difficult. There are tens of thousands of machines around the world that make small pieces of DNA -- 30 to 50 letters in length -- and it's a degenerate process, so the longer you make the piece, the more errors there are. So we had to create a new method for putting these little pieces together and correct all the errors.
우리가 유전자 코드를 쓰는 속도는 매우 천천히 증가했지만 점점 더 빨라지고 있으며 이 마지막 단계로 인해 지수 곡선에 놓이게 됩니다. 우리는 이 작업을 시작한지 15년도 넘었습니다. 이 작업은 여러 단계를 거쳤는데, 첫 실험을 하기 전에 생명 윤리 심의를 걸쳐야 했지요. 하지만 DNA를 합성하는 것은 생각보다 훨씬 어려운 일이었습니다. 세계에는 30-50자 길이의 DNA를 만드는 기계가 수만대 있지만 이들은 퇴행성 방식을 사용하기 때문에 DNA 조각이 길어 질 수록 더 많은 오차가 생깁니다. 그래서 우리는 작은 DNA 조각들을 연결시키고 오류를 수정할 수 있는 새로운 기술을 개발해야 했지요.
And this was our first attempt, starting with the digital information of the genome of phi X174. It's a small virus that kills bacteria. We designed the pieces, went through our error correction and had a DNA molecule of about 5,000 letters. The exciting phase came when we took this piece of inert chemical and put it in the bacteria, and the bacteria started to read this genetic code, made the viral particles. The viral particles then were released from the cells and came back and killed the E. coli. I was talking to the oil industry recently and I said they clearly understood that model.
우리는 파이-엑스 174 게놈의 디지털 정보로 첫 시도를 했습니다. 이는 세균을 죽이는 작은 바이러스입니다. 우리는 이 조각들을 디자인하고 오류를 수정하여 5,000 자 정도 되는 길이의 DNA 분자를 만들었습니다. 흥미진진한 단계는 우리가 이 불활성의 화학 물질을 박테리아 안에 넣었을때, 박테리아는 이 유전자 코드를 읽고 바이러스 입자들을 만들어냈습니다. 그 세포로 부터 방출된 바이러스 입자들은 다시 돌아와서 그 대장균을 죽였습니다. 제가 최근에 석유 업계의 사람들에게 이 이야기를 했더니 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 where the software can actually build its own hardware in a biological system. But we wanted to go much larger: we wanted to build the entire bacterial chromosome -- it's over 580,000 letters of genetic code -- so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses so we could actually vary the cassettes to understand what the actual components of a living cell are. Design is critical, and if you're starting with digital information in the computer, that digital information has to be really accurate. When we first sequenced this genome in 1995, the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs. We actually found, on resequencing it, 30 errors; had we used that original sequence, it never would have been able to be booted up. Part of the design is designing pieces that are 50 letters long that have to overlap with all the other 50-letter pieces to build smaller subunits we have to design so they can go together. We design unique elements into this.
그래서 저희는 이 상황이 생물 체계에서 소프트웨어가 자체의 하드웨어를 만드는 일례라고 생각합니다. 하지만 우리는 이보다 더 큰 일을 해내고 싶었습니다. 우리는 박테리아 염색체 전체를 다 만들고 싶었습니다. 이는 유전코드가 58만 문자도 넘습니다. 그래서 우리는 이를 바이러스 크기 정도 되는 카세트들 안에서 합성하기로 했는데 이런 방식으로 카세트들을 바꿔가며 살아있는 세포들의 실제 구성요소들이 무엇인지 이해하려고 했습니다. 설계과정은 결정적으로 중요하며 컴퓨터의 디지털 정보를 가지고 시작한다면 이 정보는 매우 정확해야 합니다. 우리가 이 게놈을 1995년에 처음 서열화했을 때, 정확도의 기준은 만 개의 염기쌍 당 하나의 오류였습니다. 우리는 실제 재서열화 하는 과정 중에 30개의 오류를 발견했는데 원래의 서열을 사용했더라면 활성화시키는 것이 거의 불가능했을 것입니다. 디자인의 일부는 50자 되는 길이의 조각을 설계하는 것인데 이 조각은 다른 50자 조각들과 겹쳐서 작은 서브-유닛들을 형성하게 하고 이들은 또 서로 합쳐질 수 있어야 합니다. 우리는 이것에 고유한 요소들을 삽입합니다.
You may have read that we put watermarks in. Think of this: we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T. Triplets of those letters code for roughly 20 amino acids, such that there's a single letter designation for each of the amino acids. So we can use the genetic code to write out words, sentences, thoughts. Initially, all we did was autograph it. Some people were disappointed there was not poetry. We designed these pieces so we can just chew back with enzymes; there are enzymes that repair them and put them together. And we started making pieces, starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters, put those together to make 24,000-letter pieces, then put sets of those going up to 72,000.
우리는 여기에 워터마크를 삽입하지요. 이렇게 생각하실 수 있지요. 유전자 코드에는 A, C, G, T의 4 문자가 있습니다. 이 문자들은 3개가 한 쌍을 이루어 약20개의 아미노산을 코드화 할 수 있고, 각 아미노산에는 그에 해당하는 문자가 하나씩 있습니다. 그래서 우리는 유전자 코드를 이용하여 단어, 문장, 그리고 생각까지도 써낼 수 있습니다. 처음에 우리가 한 것은 서명 정도였습니다. 몇몇 사람들은 시(詩)가 없다며 실망하더군요. 우리는 이 조각들을 효소로 절단할 수 있게 설계했습니다. 조각들을 복구시키고 연결시키는 효소들이 있습니다. 그리고 우리는 조각들을 만들기 시작했죠. 5000 내지 7000 문자의 조각으로 시작해서 이들을 2만4천자의 조각으로 연결시키고 다시 이들의 세트를 합쳐서 7만2천자까지 만들었죠.
At each stage, we grew up these pieces in abundance so we could sequence them because we're trying to create a process that's extremely robust that you can see in a minute. We're trying to get to the point of automation. So, this looks like a basketball playoff. When we get into these really large pieces over 100,000 base pairs, they won't any longer grow readily in E. coli -- it exhausts all the modern tools of molecular biology -- and so we turned to other mechanisms. We knew there's a mechanism called homologous recombination that biology uses to repair DNA that can put pieces together. Here's an example of it: there's an organism called Deinococcus radiodurans that can take three millions rads of radiation.
각 단계에서 이러한 조각들을 충분하게 만들어 서열화가 가능하도록 했습니다. 왜냐하면 우리는 단 1분내에 결과를 확인할 수 있는 매우 확실한 공정을 만드려고 하기 때문이죠. 우리는 이제 자동화 단계까지 이르고자 합니다. 이는 마치 농구 필승전 같은 거죠. 우리가 10만 염기쌍도 넘는 매우 큰 조각들을 만들어낼 쯤에는 더 이상 대장균 안에서 쉽게 자랄 수 없을 것입니다. 최신 분자생물학 도구들도 충분하지 않았지요. 그래서 다른 방법들로 눈을 돌렸습니다. 우리는 생물이 DNA를 수리하고 DNA 조각들을 연결시키는 상동재조합 현상에 대해 이미 알고 있었죠. 여기 한 예가 있지요. 다이노코커스 라디오듀런스라고 하는 생물체는 삼백만 래드의 방사선량에 노출되어도 죽지 않지요.
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart. Twelve to 24 hours later, it put it back together exactly as it was before. We have thousands of organisms that can do this. These organisms can be totally desiccated; they can live in a vacuum. I am absolutely certain that life can exist in outer space, move around, find a new aqueous environment. In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
여기 위쪽 사진처럼 유전자는 산산조각 나서 분해되었죠. 그런데 12시간에서 24시간 후에 자기 스스로 염색체를 재조립해 복구시켰습니다. 수천개의 생물체가 이렇게 할 수 있죠. 이들은 수분이 완전히 결핍 되어도 살고 진공에서도 살 수 있습니다. 저는 우주 공간에도 생명이 존재하며, 이들은 돌아다니다가 새로운 수생 환경을 찾아 생명을 유지한다고 확신합니다. 사실 NASA에서는 이에 대한 예를 많이 보여주었습니다.
Here's an actual micrograph of the molecule we built using these processes, actually just using yeast mechanisms with the right design of the pieces we put them in; yeast puts them together automatically. This is not an electron micrograph; this is just a regular photomicrograph. It's such a large molecule we can see it with a light microscope. These are pictures over about a six-second period.
이러한 과정들을 사용하여 우리가 만들어낸 분자의 현미경 사진이 여기 있습니다. 사실 효모 메커니즘을 이용하면 적절하게 디자인된 DNA 조각을 넣어주기만 하면 효모들이 자동으로 조립해주지요. 이것은 전자현미경 사진이 아닌 일반적인 광현미경 사진입니다. 이 분자는 매우 크기 때문에 광학 현미경으로도 관찰할 수 있습니다. 이 사진들은 6초 동안에 찍은 것들입니다.
So, this is the publication we had just a short while ago. This is over 580,000 letters of genetic code; it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure. It's over 300 million molecular weight. If we printed it out at a 10 font with no spacing, it takes 142 pages just to print this genetic code. Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this? Obviously, with a virus it's pretty simple; it's much more complicated dealing with bacteria. It's also simpler when you go into eukaryotes like ourselves: you can just pop out the nucleus and pop in another one, and that's what you've all heard about with cloning. With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell, but we recently showed that we can do a complete transplant of a chromosome from one cell to another and activate it. We purified a chromosome from one microbial species -- roughly, these two are as distant as human and mice -- we added a few extra genes so we could select for this chromosome, we digested it with enzymes to kill all the proteins, and it was pretty stunning when we put this in the cell -- and you'll appreciate our very sophisticated graphics here. The new chromosome went into the cell. In fact, we thought this might be as far as it went, but we tried to design the process a little bit further.
이것은 최근에 우리가 출판한 논문입니다. 이것은 58만개 이상의 문자로 된 유전자 코드입니다. 이는 지금까지 설계되어 만들어진 인공분자중 가장 큰 것이죠. 분자량도 3억이 넘습니다. 글씨 크기 10으로 띄어쓰지 않고 이를 인쇄한다면 이 유전자 코드를 출력하는데만 142장이 필요합니다. 그럼 유전자를 어떻게 시동시키나요? 어떻게 활성화시킬까요? 물론, 바이러스의 경우에는 매우 간단합니다. 박테리아의 경우에는 훨씬 더 복잡하지만 다시 우리와 같은 진핵생물의 경우에도 간단합니다. 단순히 핵을 빼내고 다른 핵을 삽입하면 되는데, 이것이 바로 여러분이 클로닝에 대해 들어온 내용이죠. 박테리아와 고세균의 경우 염색체가 세포 내에 통합되어있지만 최근에 우리는 염색체를 한 세포에서 다른 세포로 완전히 이식시키고 활성화시킬 수 있다는 것을 시위했지요. 우리는 한 가지 종의 미생물에서 염색체를 정제했지요. 이 미생물들의 유전적 유사성은 인간과 쥐의 거리 정도 였지요. 우리는 이 염색체를 선택할 수 있도록 그 염색체에 추가적 유전자를 몇개 더 넣었지요. 그리고는 효소를 사용해서 모든 단백질을 죽이고 그것을 세포안으로 주입했을때 우리는 정말로 놀랐습니다. 여기 우리가 정성들여 준비한 그래픽이 보여 주는 바와 같이 새로운 염색체가 세포로 들어갔습니다. 우리는 사실 막다른 골목에 도달했다고 생각했지만, 이 과정을 조금 더 진행시키고자 했습니다.
This is a major mechanism of evolution right here. We find all kinds of species that have taken up a second chromosome or a third one from somewhere, adding thousands of new traits in a second to that species. So, people who think of evolution as just one gene changing at a time have missed much of biology.
여기 보시는 것은 진화의 주요 메커니즘입니다. 우리는 많은 종의 생물체가 제 2 또는 제 3의 염색체를 다른 곳에서 획득하여 수천개의 새로운 특성을 순식간에 획득하는 것을 보았습니다. 진화과정에서 유전자가 하나씩 바뀐다고 생각하는 사람들은 생물의 많은 부분을 모르는 상태로 지나갔지요.
There are enzymes called restriction enzymes that actually digest DNA. The chromosome that was in the cell doesn't have one; the chromosome we put in does. It got expressed and it recognized the other chromosome as foreign material, chewed it up, and so we ended up just with a cell with the new chromosome. It turned blue because of the genes we put in it. And with a very short period of time, all the characteristics of one species were lost and it converted totally into the new species based on the new software that we put in the cell. All the proteins changed, the membranes changed; when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
제한효소라고 불리는 효소들은 실제로 DNA를 절단합니다. 원래 세포에 있던 염색체에는 이 제한효소가 없지만 우리가 삽입한 염색체에는 그게 있었죠. 삽입된 염색체의 제한효소가 발현되면서 원래의 염색체를 외부물질로 인식하고 절단하여 죽여버려서 새로운 염색체를 지닌 세포만 남게 된 것이죠. 이 세포가 파란 이유는 우리가 염색체에 그런 유전자를 넣었기 때문이죠. 그리고 매우 짧은 시간 동안에 한 종의 모든 특성들이 사라졌고 우리가 세포에 주입한 새로운 소프트웨어에 따라 완전히 새로운 종으로 전환되었죠. 모든 단백질들과 세포막들이 바뀌었고 유전자 코드를 해독했을 때 우리가 주입한 것과 완전히 일치했습니다.
So, this may sound like genomic alchemy, but we can, by moving the software of DNA around, change things quite dramatically. Now I've argued, this is not genesis; this is building on three and a half billion years of evolution. And I've argued that we're about to perhaps create a new version of the Cambrian explosion, where there's massive new speciation based on this digital design.
이는 유전적 연금술처럼 들리겠지만 DNA 소프트웨어를 우리가 조작하면 꽤 극적인 변화를 가져올 수 있는 것입니다. 제가 전에 말한 바와 같이 이것은 생명의 기원이 아니지요 -- 35억년간의 진화 위에 세워진 것이니까요. 그리고 저는 곧 캄브리아 대폭발 같은 디지털 디자인에 의한 신종 폭발이 곧 올지 모른다고 말한바 있습니다.
Why do this? I think this is pretty obvious in terms of some of the needs. We're about to go from six and a half to nine billion people over the next 40 years. To put it in context for myself: I was born in 1946. There are now three people on the planet for every one of us that existed in 1946; within 40 years, there'll be four. We have trouble feeding, providing fresh, clean water, medicines, fuel for the six and a half billion. It's going to be a stretch to do it for nine. We use over five billion tons of coal, 30 billion-plus barrels of oil -- that's a hundred million barrels a day. When we try to think of biological processes or any process to replace that, it's going to be a huge challenge. Then of course, there's all that CO2 from this material that ends up in the atmosphere.
왜 우리가 이런일을 할까요? 필요성의 차원에서 보면 답은 꽤 명백하다고 생각합니다. 향후 40년간 전세계 인구는 65억에서 90억이 될 것입니다. 저로 말씀드리자면 저는 1946년에 태어났습니다. 1946년에 있었던 사람 1명 당 현재 지구상에는 3명이 살고 있으며 40년 이내로 4명 꼴이 될것입니다. 우리는 이 65억 인구에게 음식, 신선하고 깨끗한 물, 의약품, 그리고 연료를 제공하는데 어려움을 겪고 있지요. 그리고 90억이 되면 더 빠듯할 것입니다. 우리는 매년 50억 톤이 넘는 석탄과 300억 배럴도 넘는 석유를 사용합니다. 이는 하루에 1억 배럴에 해당합니다. 이를 대체할만한 생물학적 또는 다른 방법의 해결책을 찾는 것은 거창한 과제가 될 것입니다. 그리고 물론 이러한 물질들로부터 대기로 방출되는 이산화탄소에 대해서도 생각해야 합니다.
We now, from our discovery around the world, have a database with about 20 million genes, and I like to think of these as the design components of the future. The electronics industry only had a dozen or so components, and look at the diversity that came out of that. We're limited here primarily by a biological reality and our imagination. We now have techniques, because of these rapid methods of synthesis, to do what we're calling combinatorial genomics. We have the ability now to build a large robot that can make a million chromosomes a day. When you think of processing these 20 million different genes or trying to optimize processes to produce octane or to produce pharmaceuticals, new vaccines, we can just with a small team, do more molecular biology than the last 20 years of all science. And it's just standard selection: we can select for viability, chemical or fuel production, vaccine production, etc.
저희들은 현재, 전세계에서 발견한 2천만개의 유전자에 대한 데이터베이스를 가지고 있고 이는 미래의 디자인 요소로 사용되리라 생각합니다. 전자 업계는 불과 수십개의 구성요소를 사용해서 수 없이 다양한 제품들을 만들어 내지요. 우리의 한계는 생물학적 현실과 우리의 상상력에 달려있습니다. 우리는 이제 신속한 유전체 합성 방식을 통해 조합유전체학을 활용할 수 있는 기술을 갖추고 있습니다. 우리는 이제 하루에 100만개의 염색체를 만들 수 있는 대형 로봇을 만들 수 있지요. 이 이천만 가지의 다른 유전자를 가공하거나 이 과정을 최적화하여 옥탄이나 의약품, 혹은 새로운 백신을 생산한다고 생각하면 우리는 작은 팀으로도 지난 20년 동안 모든 과학 분야에서 성취한 것보다 더 많은 분자생물학을 할 수 있습니다. 이는 유전자 데이터베이스의 표준 선택만으로도 가능하지요. 우리는 성공 가능성, 화학품 또는 연료의 생산이나 백신 생산 등을 위해 선택할 수 있습니다.
This is a screen snapshot of some true design software that we're working on to actually be able to sit down and design species in the computer. You know, we don't know necessarily what it'll look like: we know exactly what their genetic code looks like. We're focusing on now fourth-generation fuels. You've seen recently, corn to ethanol is just a bad experiment. We have second- and third-generation fuels that will be coming out relatively soon that are sugar, to much higher-value fuels like octane or different types of butanol.
이것은 저희들이 컴퓨터 앞에 앉아 새로운 종을 만들 수 있게 하는 현재 개발중인 실제 유전자 디자인 프로그램의 화면 스냅샷입니다. 우리는 그 종이 어떻게 생겼는지 모르더라도 그 종의 유전체 코드는 정확히 알 수 있습니다. 우리는 이제 제4세대 연료에 주목하고 있습니다. 최근에 보셨다시피 옥수수로 에탄올을 만든 것은 완전히 잘못된 실험이었습니다. 우리는 곧 제2세대 또는 제3세대 연료로 설탕에서부터 옥탄이나 다양한 종류의 부탄올처럼 더 고부가 가치의 연료를 가지게 될 것입니다.
But the only way we think that biology can have a major impact without further increasing the cost of food and limiting its availability is if we start with CO2 as its feedstock, and so we're working with designing cells to go down this road. And we think we'll have the first fourth-generation fuels in about 18 months. Sunlight and CO2 is one method ... (Applause) but in our discovery around the world, we have all kinds of other methods.
하지만 음식값을 올리거나 음식의 공급에 영향을 주지 않고 생물이 에너지 공급에 크게 기여할 수 있는 유일한 방법은 이산화탄소를 공급원료로 사용하는 방법이라고 생각하고 그래서 우리는 이 방향으로 세포를 설계할 것이고 첫 제4세대 연료를 18개월 후에 얻을 수 있을 것 같습니다. 태양빛과 이산화탄소도 한가지 방법이지만 (박수) 저희들은 세계 각국의 다른 방법들도 사용하고 있지요.
This is an organism we described in 1996. It lives in the deep ocean, about a mile and a half deep, almost at boiling-water temperatures. It takes CO2 to methane using molecular hydrogen as its energy source. We're looking to see if we can take captured CO2, which can easily be piped to sites, convert that CO2 back into fuel to drive this process.
이것은 저희들이 1996년에 발표했던 생물체로서 1.5마일 정도 되는 깊이의 깊은 해양에서 거의 끓는 물의 온도에 삽니다. 이것은 수소분자(H2)를 에너지원으로 사용하여 이산화탄소로 부터 메탄을 생성합니다. 우리는 포획된 이산화탄소를 연료로 전환시키는 설비로 쉽게 운반시키고 그것을 연료로 전환시켜 이 과정이 가능한지 연구 하고 있습니다.
So, in a short period of time, we think that we might be able to increase what the basic question is of "What is life?" We truly, you know, have modest goals of replacing the whole petrol-chemical industry --
그래서 짧은 시간 동안에 "생명이란 무엇인가" 라는 기초적인 질문에 대한 이해를 향상시킬 수 있다고 생각합니다. 우리는 전 석유화학 산업을 대체하겠다는 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 ... But also, we're now working on using these same tools to come up with instant sets of vaccines. You've seen this year with flu; we're always a year behind and a dollar short when it comes to the right vaccine. I think that can be changed by building combinatorial vaccines in advance. Here's what the future may begin to look like with changing, now, the evolutionary tree, speeding up evolution with synthetic bacteria, Archaea and, eventually, eukaryotes. We're a ways away from improving people: our goal is just to make sure that we have a chance to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
주요 에너지원이 되는 거죠. 또한 우리는 바로 그 도구들을 이용해서 즉각적인 백신 세트를 만들고자 합니다. 올해 플루에서도 보셨듯이 우리는 필요시 정확한 백신을 개발하려 할 때 항상 시간과 돈이 모자라죠. 이는 조합백신을 미리 개발함으로써 해결할 수 있을 것이라 생각합니다. 세균과 고세균, 그리고 궁극적으로는 진핵생물을 합성합으로써 진화가 가속화되고 진화계통수가 앞으로는 이렇게 변할지도 모릅니다. 아직 사람을 향상시키는 것은 멀었습니다. 우리의 목표는 그저 이 모든 것을 해낼 수 있도록 충분히 오래 사는 것일 뿐입니다. 감사합니다.
(Applause)
(박수)