So let me with start with Roy Amara. Roy's argument is that most new technologies tend to be overestimated in their impact to begin with, and then they get underestimated in the long term because we get used to them.
Déjenme empezar con Roy Amara. El argumento de Roy es que con la mayoría de las nuevas tecnologías se tiende a sobreestimar su impacto al principio y luego también a largo plazo por acostumbrarnos a ellas.
These really are days of miracle and wonder. You remember that wonderful song by Paul Simon? There were two lines in it. So what was it that was considered miraculous back then? Slowing down things -- slow motion -- and the long-distance call. Because, of course, you used to get interrupted by operators who'd tell you, "Long distance calling. Do you want to hang up?" And now we think nothing of calling all over the world. Well, something similar may be happening with reading and programming life.
Estos son realmente días milagrosos y maravillosos. ¿Recuerdan esa maravillosa canción de Paul Simon? Había solo dos líneas. Y, ¿qué era lo que se consideraba milagroso en aquel entonces? Ralentizar cosas, la cámara lenta, y las conferencias de larga distancia. Porque, claro, uno solía ser interrumpido por los operadores que decían: "Llamada de larga distancia. ¿Quiere descolgar?" Y ahora no pensamos en otra cosa que llamar a todo el mundo. Algo similar puede estar pasando con la lectura y la programación de la vida.
But before I unpack that, let's just talk about telescopes. Telescopes were overestimated originally in their impact. This is one of Galileo's early models. People thought it was just going to ruin all religion.
Pero antes de entrar en eso, vamos a hablar de telescopios. Los telescopios fueron sobreestimados originalmente en su impacto. Este es uno de los primeros modelos de Galileo. La gente pensaba que solo iba a arruinar toda religión.
(Laughter)
(Risas)
So we're not paying that much attention to telescopes. But, of course, telescopes launched 10 years ago, as you just heard, could take this Volkswagen, fly it to the moon, and you could see the lights on that Volkswagen light up on the moon. And that's the kind of resolution power that allowed you to see little specks of dust floating around distant suns. Imagine for a second that this was a sun a billion light years away, and you had a little speck of dust that came in front of it. That's what detecting an exoplanet is like. And the cool thing is, the telescopes that are now being launched would allow you to see a single candle lit on the moon. And if you separated it by one plate, you could see two candles separately at that distance.
Así que no prestamos tanta atención a los telescopios. Pero, claro, los telescopios se lanzaron hace 10 años, como acaban de escuchar, se podía tomar este Volkswagen, volarlo a la luna, y se podía ver las luces en las que el Volkswagen se iluminaba en la luna. Y ese es el tipo de poder de resolución que nos permitió ver pequeñas motas de polvo flotando alrededor de soles distantes. Imaginen un segundo que esto era un sol a mil millones de años luz de distancia, y había un poco de polvo delante de él. Así es como es la detección de un exoplaneta. Y lo bueno es que los telescopios que se están lanzando ahora nos permitirían ver una sola vela encendida en la luna. Y si lo separan por un plato, se podrían ver dos velas por separado a esa distancia.
And that's the kind of resolution that you need to begin to image that little speck of dust as it comes around the sun and see if it has a blue-green signature. And if it does have a blue-green signature, it means that life is common in the universe. The first time you ever see a blue-green signature on a distant planet, it means there's photosynthesis there, there's water there, and the chances that you saw the only other planet with photosynthesis are about zero. And that's a calendar-changing event. There's a before and after we were alone in the universe: forget about the discovery of whatever continent. So as you're thinking about this, we're now beginning to be able to image most of the universe. And that is a time of miracle and wonder. And we kind of take that for granted.
Y ese es el tipo de resolución que se necesita para empezar a visualizar esa pequeña mota de polvo cuando aparece alrededor del sol para ver si tiene una marca azul-verde. Y si tiene una marca azul-verde, significa que la vida es común en el universo. La primera vez que se ve una marca azul-verde en un planeta distante, significa que hay fotosíntesis allí, hay agua allí y la posibilidad de ver el otro planeta con fotosíntesis son alrededor de cero. Y eso es un evento que cambia el calendario. Hay un antes y después de estar solos en el universo: Olvídense del descubrimiento de cualquier continente. Así que mientras piensan en esto, ahora empezamos a visualizar la mayor parte del universo. Y eso es una época de milagro y maravilla. Y eso lo damos por sentado.
Something similar is happening in life. So we're hearing about life in these little bits and pieces. We hear about CRISPR, and we hear about this technology, and we hear about this technology. But the bottom line on life is that life turns out to be code. And life as code is a really important concept because it means, just in the same way as you can write a sentence in English or in French or Chinese, just in the same way as you can copy a sentence, just in the same way as you can edit a sentence, just in the same way as you can print a sentence, you're beginning to be able to do that with life. It means that we're beginning to learn how to read this language. And this, of course, is the language that is used by this orange.
Algo similar está sucediendo en la vida. Así que estamos escuchando de la vida en estas pequeñas piezas. Escuchamos sobre CRISPR, y escuchamos sobre esta tecnología, Y nos enteramos de esta tecnología. Pero la conclusión de la vida es que la vida resulta ser un código. Y la vida como código es un concepto realmente importante porque significa, de la misma manera que puedes escribir una oración en inglés o en francés o chino, de la misma manera que puedes copiar una oración, de la misma manera que puedes editar una oración, de la misma manera que puedes imprimir una oración, se estás empezando a poder hacer eso con la vida. Significa que estamos empezando a aprender a leer este idioma. Y este, por supuesto, es el lenguaje que utiliza esta naranja.
So how does this orange execute code? It doesn't do it in ones and zeroes like a computer does. It sits on a tree, and one day it does: plop! And that means: execute. AATCAAG: make me a little root. TCGACC: make me a little stem. GAC: make me some leaves. AGC: make me some flowers. And then GCAA: make me some more oranges.
Y, ¿cómo funciona este código naranja? No lo hace en unos y ceros como una computadora. Se sienta en un árbol y un día lo hace: ¡Plaf! Y eso significa: ejecutar. AATCAAG: hazme una pequeña raíz. TCGACC: hazme un pequeño tallo. GAC: hazme unas hojas. AGC: hazme unas flores. Y luego GCAA: hazme unas naranjas más.
If I edit a sentence in English on a word processor, then what happens is you can go from this word to that word. If I edit something in this orange and put in GCAAC, using CRISPR or something else that you've heard of, then this orange becomes a lemon, or it becomes a grapefruit, or it becomes a tangerine. And if I edit one in a thousand letters, you become the person sitting next to you today. Be more careful where you sit.
Si edito una oración en inglés en un procesador de textos, lo que pasa es que se puede pasar de esta palabra a esa palabra. Si edito algo en esta naranja y lo pongo en GCAAC, usando CRISPR o alguna otra cosa que haya escuchado, entonces esta naranja se convierte en un limón, o se convierte en una toronja, o se convierte en una mandarina. Y si edito una en mil letras, se convierte en la persona sentada a su lado hoy. Tengan más cuidado de dónde se sientan.
(Laughter)
(Risas)
What's happening on this stuff is it was really expensive to begin with. It was like long-distance calls. But the cost of this is dropping 50 percent faster than Moore's law. The first $200 full genome was announced yesterday by Veritas. And so as you're looking at these systems, it doesn't matter, it doesn't matter, it doesn't matter, and then it does.
Lo que sucede con esto es que, al principio era muy caro. Era como llamadas a larga distancia. Pero el costo se está reduciendo al 50 % más rápidamente que la ley de Moore. El primer genoma completo de USD 200 fue anunciado ayer por Veritas. Y así, mientras vemos estos sistemas, no importa, no importa, no importa, y luego lo hace.
So let me just give you the map view of this stuff. This is a big discovery. There's 23 chromosomes. Cool. Let's now start using a telescope version, but instead of using a telescope, let's use a microscope to zoom in on the inferior of those chromosomes, which is the Y chromosome. It's a third the size of the X. It's recessive and mutant. But hey, just a male. And as you're looking at this stuff, here's kind of a country view at a 400 base pair resolution level, and then you zoom in to 550, and then you zoom in to 850, and you can begin to identify more and more genes as you zoom in. Then you zoom in to the state level, and you can begin to tell who's got leukemia, how did they get leukemia, what kind of leukemia do they have, what shifted from what place to what place. And then you zoom in to the Google street view level. So this is what happens if you have colorectal cancer for a very specific patient on the letter-by-letter resolution.
Así que déjenme mostrarles el mapa de estas cosas. Este es un gran descubrimiento. Hay 23 cromosomas. Súper. Empecemos a usar una versión de telescopio pero, en lugar de usar un telescopio, usemos un microscopio para acercar en la parte inferior de esos cromosomas, que es el cromosoma Y. Es un tercio del tamaño de la X. Es recesivo y mutante. Pero, solo un varón. Y como ven estas cosas, aquí hay una especie de vista de país a un nivel de resolución de 400 pares de bases, y luego al acercarnos a 550 y luego a 850, se comienzan a identificar más y más genes a medida al acercarnos. Luego al acercarnos al nivel de estado, y se puede empezar a decir quién tiene leucemia, cómo contrajeron leucemia, qué tipo de leucemia tienen, qué cambió de qué lugar a qué lugar. Y luego nos acercamos al nivel de Google Street View. Esto es lo que pasa si se tiene cáncer colorrectal. para un paciente muy específico en la resolución letra por letra.
So what we're doing in this stuff is we're gathering information and just generating enormous amounts of information. This is one of the largest databases on the planet and it's growing faster than we can build computers to store it. You can create some incredible maps with this stuff. You want to understand the plague and why one plague is bubonic and the other one is a different kind of plague and the other one is a different kind of plague? Well, here's a map of the plague. Some are absolutely deadly to humans, some are not. And note, by the way, as you go to the bottom of this, how does it compare to tuberculosis? So this is the difference between tuberculosis and various kinds of plagues, and you can play detective with this stuff, because you can take a very specific kind of cholera that affected Haiti, and you can look at which country it came from, which region it came from, and probably which soldier took that from that African country to Haiti.
Lo que hacemos con esto es recopilar información y generar enormes cantidades de información. Esta es una de las bases de datos más grandes del planeta y crece más rápido de lo que podemos construir computadoras para almacenarla. Uno puede crear algunos mapas increíbles con esto. Si se quiere entender la plaga y por qué una plaga es bubónica y si el otro es otro tipo de plaga. Y la otra, ¿es otro tipo de plaga? Aquí hay un mapa de la plaga. Algunas son absolutamente mortales para los humanos, otras no lo son. Y, por cierto, a medida que uno va al fondo, ¿cómo se compara con la tuberculosis? Esta es la diferencia entre la tuberculosis y varios tipos de plagas, y se puede jugar a ser detective con estas cosas, porque se puede tomar un tipo muy específico de cólera como la que afectó a Haití, y se puede ver de qué país procedía, de qué región, y probablemente qué soldado la llevó de ese país africano a Haití.
Zoom out. It's not just zooming in. This is one of the coolest maps ever done by human beings. What they've done is taken all the genetic information they have about all the species, and they've put a tree of life on a single page that you can zoom in and out of. So this is what came first, how did it diversify, how did it branch, how large is that genome, on a single page. It's kind of the universe of life on Earth, and it's being constantly updated and completed.
Disminuir el zoom no es solo hacer zoom. Este es uno de los mapas más geniales jamás realizados por los humanos. Se ha tomado toda la información genética que tienen sobre todas las especies, y han puesto un árbol de la vida en una sola página que se puede acercar y alejar. Y esto es lo que vino primero, cómo se diversificó, cómo se ramificó, cómo de grande es ese genoma, en una sola página. Es como el universo de la vida en la Tierra. y está siendo constantemente actualizado y completado.
And so as you're looking at this stuff, the really important change is the old biology used to be reactive. You used to have a lot of biologists that had microscopes, and they had magnifying glasses and they were out observing animals. The new biology is proactive. You don't just observe stuff, you make stuff. And that's a really big change because it allows us to do things like this. And I know you're really excited by this picture.
Y así, mientras miras estas cosas, el cambio importante es la antigua biología que solía ser reactiva. Antes había muchos biólogos que tenían microscopios, y tenían lupas y estaban afuera observando animales. La nueva biología es proactiva. No solo se observan cosas, se hacen cosas. Y eso es un gran cambio. Porque nos permite hacer cosas como esta. Y sé que están realmente encantados con esta foto.
(Laughter)
(Risas)
It only took us four years and 40 million dollars to be able to take this picture.
Solo nos llevó cuatro años y USD 40 millones poder tomar esta foto.
(Laughter)
(Risas)
And what we did is we took the full gene code out of a cell -- not a gene, not two genes, the full gene code out of a cell -- built a completely new gene code, inserted it into the cell, figured out a way to have the cell execute that code and built a completely new species. So this is the world's first synthetic life form.
Y lo que hicimos es tomar el código genético completo de una célula, no un gen, no dos genes, el código completo de un gen de una célula construir un código genético completamente nuevo, e insertarlo en la célula, haciendo que la célula ejecute ese código y construir así una especie completamente nueva. Esta es la primera forma de vida sintética del mundo.
And so what do you do with this stuff? Well, this stuff is going to change the world. Let me give you three short-term trends in terms of how it's going to change the world.
¿Y qué hacemos con estas cosas? Bueno, esto va a cambiar el mundo. Déjenme darles tres tendencias a corto plazo sobre cómo va a cambiar el mundo.
The first is we're going to see a new industrial revolution. And I actually mean that literally. So in the same way as Switzerland and Germany and Britain changed the world with machines like the one you see in this lobby, created power -- in the same way CERN is changing the world, using new instruments and our concept of the universe -- programmable life forms are also going to change the world because once you can program cells in the same way as you program your computer chip, then you can make almost anything.
La primera es que vamos a ver una nueva revolución industrial. Y en realidad lo digo literalmente. Así como Suiza y Alemania y Gran Bretaña cambiaron el mundo con máquinas como la que se ve en este vestíbulo, creando energía de la misma manera, el CERN está cambiando el mundo, usando nuevos instrumentos y nuestro concepto del universo, las formas de vida programables también cambiarán el mundo. porque una vez que se pueden programar células de la misma manera que uno programa su chip de computadora, entonces se puede hacer casi cualquier cosa.
So your computer chip can produce photographs, can produce music, can produce film, can produce love letters, can produce spreadsheets. It's just ones and zeroes flying through there. If you can flow ATCGs through cells, then this software makes its own hardware, which means it scales very quickly. No matter what happens, if you leave your cell phone by your bedside, you will not have a billion cell phones in the morning. But if you do that with living organisms, you can make this stuff at a very large scale. One of the things you can do is you can start producing close to carbon-neutral fuels on a commercial scale by 2025, which we're doing with Exxon. But you can also substitute for agricultural lands. Instead of having 100 hectares to make oils or to make proteins, you can make it in these vats at 10 or 100 times the productivity per hectare. Or you can store information, or you can make all the world's vaccines in those three vats. Or you can store most of the information that's held at CERN in those three vats. DNA is a really powerful information storage device.
Así que su chip de computadora puede producir fotografías, puede producir música, películas, puede producir cartas de amor, hojas de cálculo. son solo unos y ceros volando por allí. Si se puede influir ATCGs en las células, entonces este software hace su propio hardware, lo que significa que se escala muy rápidamente. No importa lo que pase, si dejas tu celular junto a tu cama, no tendrás mil millones de celulares por la mañana. Pero si se hace eso con organismos vivos, se pueden hacer estas cosas a gran escala. Una de las cosas es comenzar a producir combustibles casi neutros en carbono a escala comercial en 2025, lo que estamos haciendo con Exxon. Pero también se puede sustituir por tierras agrícolas. En lugar de tener 100 hectáreas para hacer aceites o proteínas, se puede hacer en estas cubas aumentando a 10 o 100 veces la productividad por hectárea. O almacenar información o hacer todas las vacunas del mundo en esas tres cubas. O almacenar la mayor parte de información guardada en el CERN en esas tres cubas. El ADN es un dispositivo de almacenamiento de información realmente poderoso.
Second turn: you're beginning to see the rise of theoretical biology. So, medical school departments are one of the most conservative places on earth. The way they teach anatomy is similar to the way they taught anatomy 100 years ago. "Welcome, student. Here's your cadaver." One of the things medical schools are not good at is creating new departments, which is why this is so unusual. Isaac Kohane has now created a department based on informatics, data, knowledge at Harvard Medical School. And in a sense, what's beginning to happen is biology is beginning to get enough data that it can begin to follow the steps of physics, which used to be observational physics and experimental physicists, and then started creating theoretical biology. Well, that's what you're beginning to see because you have so many medical records, because you have so much data about people: you've got their genomes, you've got their viromes, you've got their microbiomes. And as this information stacks, you can begin to make predictions.
Segundo turno: Empiezas a ver el auge de la biología teórica. Las facultades de Medicina son uno de los lugares más conservadores del mundo. La forma en que enseñan anatomía es similar como enseñaron anatomía hace 100 años. "Bienvenido, estudiante. Aquí está tu cadáver". Las facultades de Medicina no son buenas creando nuevos departamentos, por eso esto es tan inusual. Isaac Kohane ha creado un departamento basado en informática, datos, conocimiento en Harvard Medical School. Y en cierto sentido, lo que está empezando a suceder es que la biología empieza a obtener tantos datos que puede empezar a seguir los pasos de la física, que solía ser la física observacional y físicos experimentales, para luego comenzar a crear biología teórica. Eso es lo que se empieza a ver, porque hay muchos registros médicos, porque hay mucha información sobre las personas: sus genomas, sus viromas, sus microbiomas. Y como esta información se acumula, se puede empezar a hacer predicciones.
The third thing that's happening is this is coming to the consumer. So you, too, can get your genes sequenced. And this is beginning to create companies like 23andMe, and companies like 23andMe are going to be giving you more and more and more data, not just about your relatives, but about you and your body, and it's going to compare stuff, and it's going to compare stuff across time, and these are going to become very large databases.
Lo tercero que está sucediendo es que esto está llegando al consumidor. Así que Uds. también pueden secuenciar tus genes. Y esto está empezando a crear empresas como 23andMe, y empresas como 23andMe nos van a dar más y más y más datos, no solo de nuestros parientes, sino de nosotros y nuestro cuerpo, y vamos a comparar cosas, a comparar cosas a través del tiempo, Y estas van a convertirse en bases de datos muy grandes.
But it's also beginning to affect a series of other businesses in unexpected ways. Normally, when you advertise something, you really don't want the consumer to take your advertisement into the bathroom to pee on. Unless, of course, if you're IKEA. Because when you rip this out of a magazine and you pee on it, it'll turn blue if you're pregnant.
Pero también está empezando a afectar a otras empresas en formas inesperadas. Normalmente, cuando se anuncia algo, realmente no se quiere que el consumidor lleve su anuncio al baño para orinar. A menos que, por supuesto, son eres IKEA. porque cuando sacas esto de una revista y hace pis encima, se pondrá azul, si estás embarazada.
(Laughter)
(Risas)
And they'll give you a discount on your crib.
Y te darán un descuento en la cuna.
(Laughter)
(Risas)
Right? So when I say consumer empowerment, and this is spreading beyond biotech, I actually really mean that.
Así que cuando digo potenciación del consumidor, y esto se está extendiendo más allá de la biotecnología, realmente me refiero a eso.
We're now beginning to produce, at Synthetic Genomics, desktop printers that allow you to design a cell, print a cell, execute the program on the cell. We can now print vaccines real time as an airplane takes off before it lands. We're shipping 78 of these machines this year. This is not theoretical biology. This is printing biology.
Ahora estamos empezando a producir, en Synthetic Genomics, impresoras de escritorio que nos permiten diseñar una célula, imprimir una célula, ejecutar el programa en la célula. Ahora podemos imprimir vacunas a tiempo real como un avión que despega antes de de aterrizar. Estamos enviando 78 de estas máquinas este año. Esto no es biología teórica. Esto es imprimir biología.
Let me talk about two long-term trends that are coming at you over a longer time period. The first one is, we're starting to redesign species. And you've heard about that, right? We're redesigning trees. We're redesigning flowers. We're redesigning yogurt, cheese, whatever else you want. And that, of course, brings up the interesting question: How and when should we redesign humans? And a lot of us think, "Oh no, we never want to redesign humans." Unless, of course, if your child has a Huntington's gene and is condemned to death. Or, unless if you're passing on a cystic fibrosis gene, in which case, you don't just want to redesign yourself, you want to redesign your children and their children. And these are complicated debates and they're going to happen in real time.
Déjenme hablar de dos tendencias a largo plazo que lles llegarán a Uds. en un período de tiempo más largo. La primera es que estamos empezando a rediseñar las especies. Y han oído hablar de eso, ¿verdad? Estamos rediseñando los árboles. Estamos rediseñando las flores. Estamos rediseñando el yogur, el queso, cualquier cosa que deseen. Y eso, por supuesto, trae la interesante pregunta: ¿Cómo y cuándo debemos rediseñar a los humanos? Y muchos pensamos: "No, nunca queremos rediseñar a los humanos". A menos que, por supuesto, su hijo tenga un gen de Huntington y está condenado a muerte. O, a menos que esté transmitiendo un gen de fibrosis quística, en ese caso, no solo quieres rediseñarte, sino que quieres rediseñar a tus hijos y sus hijos. Y estos son debates complicados y van a suceder en tiempo real.
I'll give you one current example. One of the debates going on at the National Academies today is you have the power to put a gene drive into mosquitoes so that you will kill all the malaria-carrying mosquitoes. Now, some people say, "That's going to affect the environment in an extreme way, don't do it." Other people say, "This is one of the things that's killing millions of people yearly. Who are you to tell me that I can't save the kids in my country?" And why is this debate so complicated? Because as soon as you let this loose in Brazil or in Southern Florida -- mosquitoes don't respect walls. You're making a decision for the world when you put a gene drive into the air.
Les voy a dar un ejemplo actual. Uno de los debates actuales en las Academias Nacionales es si se puede poner un gen en mosquitos para que maten a todos los mosquitos portadores de malaria. Ahora, algunas personas dicen, "Eso afectaría el medio ambiente de manera extrema, no se debe hacer". Otras personas dicen "Esta es una de las cosas que mata a millones de personas cada año, ¿quién eres tú para decirme que no puedo salvar a los niños en mi país? ¿Y por qué este debate es tan complicado? Porque tan pronto como sueltas esto en Brasil. o en el sur de la Florida, los mosquitos no respetan las paredes. Se está tomando una decisión para el mundo, al poner una unidad genética en el aire.
This wonderful man won a Nobel Prize, and after winning the Nobel Prize he's been worrying about how did life get started on this planet and how likely is it that it's in other places? So what he's been doing is going around to this graduate students and saying to his graduate students, "Build me life but don't use any modern chemicals or instruments. Build me stuff that was here three billion years ago. You can't use lasers. You can't use this. You can't use that." He gave me a vial of what he's built about three weeks ago. What has he built? He's built basically what looked like soap bubbles that are made out of lipids. He's built a precursor of RNA. He's had the precursor of the RNA be absorbed by the cell and then he's had the cells divide. We may not be that far -- call it a decade, maybe two decades -- from generating life from scratch out of proto-communities.
Este maravilloso hombre ganó un premio Nobel, y después de ganar el Premio Nobel ha estado preocupado por cómo empezó la vida en este planeta, y la probabilidad de que haya vida en otros lugares? Y lo que él ha estado haciendo es ir a los estudiantes de posgrado y decirles a sus estudiantes graduados, "Construyan la vida sin usar productos químicos o instrumentos modernos. Hagan cosas que estuvieron aquí hace tres mil millones de años. No pueden usar láseres. No pueden usar ni esto ni eso". Él me dio un frasco de lo que hizo hace unas tres semanas. ¿Qué logró? Básicamente construyó lo que parecían burbujas de jabón hechas de lípidos. Ha producido un precursor de ARN. Ha obtenido el precursor del ARN absorbido por la célula y luego ha tenido las células dividiéndose. Puede que no estemos tan lejos... digamos una década, tal vez dos décadas de generar vida desde cero, fuera de las proto-comunidades.
Second long-term trend: we've been living and are living through the digital age -- we're starting to live through the age of the genome and biology and CRISPR and synthetic biology -- and all of that is going to merge into the age of the brain. So we're getting to the point where we can rebuild most of our body parts, in the same way as if you break a bone or burn your skin, it regrows. We're beginning to learn how to regrow our tracheas or how to regrow our bladders. Both of those have been implanted in humans. Tony Atala is working on 32 different organs. But the core is going to be this, because this is you and the rest is just packaging. Nobody's going to live beyond 120, 130, 140 years unless if we fix this. And that's the most interesting challenge. That's the next frontier, along with: "How common is life in the universe?" "Where did we come from?" and questions like that.
Segunda tendencia a largo plazo: Hemos estado viviendo y seguimos viviendo a través de la era digital. Y ahora empezamos a vivir a través de la era del genoma la biología, CRISPR y la biología sintética. Y todo eso se fusionará con la edad del cerebro. Estamos llegando a poder reconstruir la mayoríade las partes de nuestro cuerpo, De igual manera que si te rompes un hueso o te quemas la piel, vuelve a crecer, Estamos empezando a aprender a hacer crecer nuestras tráqueas o nuestras vejigas. Ambas cosas han sido implantadas en humanos. Tony Atala está trabajando en 32 órganos diferentes. Pero el núcleo va a ser esto, porque este eres tú y el resto es solo empaquetado. Nadie va a vivir más allá de los 120, 130, 140 años. A menos que arreglemos esto. Y ese es el reto más interesante. Esa es la próxima frontera, junto con: "¿Cuán común es la vida en el universo?" "¿De dónde vinimos?" Y preguntas como esas.
Let me end this with an apocryphal quote from Einstein.
Permítanme terminar esto con una cita apócrifa de Einstein.
[You can live as if everything is a miracle, or you can live as if nothing is a miracle.]
[Puedes vivir como si todo fuera un milagro, o puedes vivir como si nada fuera un milagro.]
It's your choice. You can focus on the bad, you can focus on the scary, and certainly there's a lot of scary out there. But use 10 percent of your brain to focus on that, or maybe 20 percent, or maybe 30 percent. But just remember, we really are living in an age of miracle and wonder. We're lucky to be alive today. We're lucky to see this stuff. We're lucky to be able to interact with folks like the folks who are building all the stuff in this room.
Es tu elección. Puedes enfocarte en lo malo, puedes enfocarte en el miedo, y ciertamente hay mucho miedo por ahí. Pero usa el 10 % de tu cerebro para concentrarte en eso o el 20 % o tal vez el 30 %. Pero solo recuerda, Realmente vivimos en una era de milagros y maravillas. Tenemos suerte de estar vivos hoy. Tenemos la suerte de ver estas cosas. Tenemos la suerte de poder interactuar con gente como la gente que están construyendo todas las cosas en esta sala.
So thank you to all of you, for all you do.
Así que gracias a todos Uds. por todo lo que hacen.
(Applause)
(Aplausos)