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.
먼저 로이 아마라에 대해 소개하겠습니다. 로이의 주장은 대다수의 새로운 기술은 처음에 그들의 영향력 안에서 과대평가되는 경향이 있다는 것입니다. 그 뒤 장기적으로 과소평가되죠. 우린 그 기술에 익숙해 지거든요.
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.
정말 기적적이고 경이로운 나날들이죠. 폴 사이먼이 부른 멋진 노래를 기억하시나요? 이 노래에는 두 줄의 가사가 있죠. 그 시절에 기적으로 여겨졌던 것은 무엇이었을까요? 일을 천천히 진행하는 것과, 슬로우 모션, 장거리 전화입니다. 교환원의 "장거리 전화입니다. 종료하시겠습니까?"라는 말로 방해받고는 했죠 지금은 전 세계 어디서든 힘들지 않게 통화하죠. 이와 비슷한 일이 일어나고 있는 것 같네요. 인생을 읽고 프로그램화 하면서요.
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.
하지만 이 이야기를 하기 전에 망원경에 대해 얘기해 보도록 하죠. 초창기에 망원경의 영향력은 과대평가 되었었죠. 이것은 갈릴레오의 초기 모델 중 하나입니다. 사람들은 이것이 종교를 망쳐 놓을 것이라 생각했죠.
(Laughter)
(웃음)
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.
우린 망원경에 큰 관심을 두지 않고있습니다. 아시다시피 망원경은 10년 전에 출시 되었고 이 폭스바겐을 달로 보내서 달에서 반짝이는 폭스바겐 라이트를 볼 수도 있겠죠. 이 정도의 해상도라면 여러분이 먼 태양 주위를 떠다니는 작은 먼지들을 볼 수 있을 정도의 수준인 거죠. 이게 10억 광년 떨어져 있는 태양이라고 잠시 상상해 보세요. 그리고 그 앞에 작은 티끌이 있어요. 이렇게 외계행성을 탐지하는 거죠. 더 대단한 사실은, 현재 출시되고 있는 망원경으로 달에 있는 촛불 까지도 볼 수 있게 되었다는 겁니다. 그리고 이걸 하나의 플레이트로 나누면 그 거리에서 초 두 개를 따로 볼 수 있을 것입니다.
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.
이정도의 해상도를 가져야지만 태양의 주변에서 보이는 작은 먼지 입자까지도 잡아내서 청록색의 무늬가 있는지 확인할 수 있는 거죠. 그리고 만약 청록색의 무늬를 발견한다면 그건 우주에 다른 생명체가 산다는 걸 의미하는 거죠. 다른 행성에서 청록색 무늬를 관찰하셨다면 그건, 그 행성에서는 광합성이 이뤄지고 있고, 물이 있으며 여러분이 광합성이 가능한 유일한 타 행성을 봤을 확률이 거의 무(無)에 가깝다는 겁니다. 그리고 이건 달력을 바꿀정도의 사건입니다. 우리가 우주의 외톨이가 되기 전과 후가 있습니다. 대륙의 발견같은 건 잠시 잊어버리세요. 생각하기 시작하면 우주의 대부분을 시각화할 수 있게 됩니다. 그리고 이건 기적과 경이로움의 시간이죠. 하지만 우린 이걸 너무나 당연한듯이 받아들이고있어요.
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.
비슷한 사례가 우리 인생에서도 일어나고 있습니다. 우리는 작은 조각과 단편을 통해 생명을 경험하고 있어요. 크리스퍼에 대해서도 듣고 이런 기술에 대해서도 알게되고 저런 기술에 대해서도 알게되죠. 하지만 생명은 결국 암호와도 같습니다. 생명이 암호와 같다는건 정말 중요한 개념입니다 왜냐하면 문장 하나를 써내려가는 것 처럼 영어, 프랑스어, 아니면 중국어로요 문장 하나를 베껴쓰는 것처럼 문장 하나를 수정하는 것처럼 문장 하나를 인쇄하는 것처럼 생명으로도 똑같이 할 수 있는 게 가능해지기 떄문입니다. 즉, 이 언어를 이해할 수 있게 되고 그리고, 이게 이 오렌지가 사용하는 언어인 거죠.
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.
이 오렌지가 어떻게 암호를 만드는 걸까요? 컴퓨터처럼 0과 1로 만들지는 않고요. 나무에 앉아서, 어느날 갑자기 뿅! 바로 '실행해'라는 뜻이죠. AATCAAG: 작은 뿌리를 만들어줘. TCGACC: 작은 줄기도 만들어줘. GAC: 잎도 만들어줘. AGC: 꽃도 피워줘. 그리고 GCAA: 오렌지좀 더 만들어줘.
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.
워드프로세서에서 영어로 된 문장을 수정한다고 하면 한 단어에서 수정하고자 하는 단어로 넘어갈 수가 있습니다. 이 오렌지에서 무언가를 수정하고 크리스퍼(CRISPR) 또는 다른 기술을 사용해서 GCAAC를 입력한다면 이 오렌지는 레몬이 됩니다. 아니면 자몽이 되든가요. 귤이 될 수도 있겠네요. 그리고 만약 수 천개의 문자 중 하나를 수정하면 여러분을 옆에 앉아있는 사람으로 만들 수도 있습니다. 앞으로는 자리를 고를 때 더 신중해 지세요.
(Laughter)
(웃음)
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.
문제는 이 것을 시작하는 것 자체가 너무 비쌌다는 것입니다. 장거리 전화 처럼요. 하지만 이 비용은 무어의 법칙보다 50%나 더 빠르게 감소하고 있습니다. 베리타스사에서는 어제 최초로 200달러면 유전자 전체 배열을 알 수 있다고 발표했죠. 그리고 사람들은 이런 시스템을 알면 알 수록 상관없다 상관없다 상관없다 하지만 결국 관심이 가게되죠.
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.
그래서 여러분께 이런 유전자에 대한 설명을 드려볼까합니다. 정말 획기적인 발견이었죠. 23쌍의 염색체가 있고요. 좋아요. 이제 망원경 버전으로 다시 돌아오지만 망원경 대신 현미경을 사용해서 Y 염색체의 내부를 확대해서 들여다보면 X염색체 크기의 3분의 1이고 열성에 돌연변이 특성이 있습니다. 하지만 그저 남자일 뿐이죠. 그리고 이런 문제를 더 들여다 보면 해상도 400에서는 한 나라를 보는 정도이고 550으로 확대하고, 850으로 더 확대할 수록 더 많은 유전자를 발견할 수 있게됩니다. 그 다음에는 도시를 보는 수준으로 확대하고 그러다 보면 누가 백혈병에 걸렸고 어떻게 백혈병을 앓게 됐으며 어떤 종류의 백혈병이며 어디에서 어디로 무엇이 옮겨갔는지 등을 알 수 있게되죠. 그리고 거리를 볼 수 있는 수준까지 확대를 하게되죠. 직장암을 앓고 있는 특정한 환자를 아주 세세하게 들여다보면 이렇게 됩니다.
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.
이걸로 무얼 하냐면, 정보를 모으고 어마어마한 양의 정보를 만들어냅니다. 이것은 지구에서 가장 큰 데이터베이스 중 하나이기도 하죠. 그리고 이 정보량은 컴퓨터에 담을 수 없을 정도로 증가하고 있죠. 여러분은 이 정보로 굉장한 지도를 만들 수도 있습니다. 흑사병에 대해 알고 싶고, 왜 하나는 가래톳 흑사병이고 다른 하나는 다른 종류의 흑사병인 건지 그리도 또 다른 종류의 흑사병이 있는 건지 궁금하시나요? 여기 흑사병 지도가 있습니다. 일부는 인간에게 치명적이고 그렇지 않은 것들도 있습니다. 그리고 지도의 아래쪽으로 내려 갈수록 고민해 보셔야 할 것은 결핵과 다른 점이 무엇인가죠. 이게 결핵과 흑사병의 차이점입니다. 그리고 이걸로 여러분은 수사관이 될 수도 있는데요. 왜냐하면 아이티에서 발생한 특정 콜레라를 찾아서 어느 나라에서 시작되었는지, 어느 지역에서 발병했는지 그리고 어느 군인이 콜레라를 아프리카 대륙에서 아이티로 옮겨왔는지 알 수 있기 떄문이죠.
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.
줌 아웃하는 겁니다. 단순히 줌인만 하는 게 아니죠. 이건 인류가 만든 지도 중에 가장 멋있는 지도입니다. 어떻게 만들어졌냐면, 모든 종의 유전적 정보를 모아서 확대하거나 축소할 수 있는 생명의 나무를 종이 한장 위에 옮겨놓은 것이죠. 여기서 시작이 됐고 어떻게 변화하고 확산되었으며 이 유전자는 얼마나 큰지 등등 모든 것이 이 한 장에 종이 위에 있는 겁니다. 지구 생명체의 우주와도 같죠. 그리고 꾸준하게 업데이트 되고 완성되가고 있습니다.
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.
이 분야를 알아가다보면, 정말 중요한 변화는 구생물학은 대응을 하는 학문이었다는 겁니다. 많은 생물학자들이 현미경을 사용했고 돋보기도 사용하고 밖에 나가서 동물들을 관찰하기도 했죠. 신생물학은 주도적이에요. 관찰하는걸로 끝나지않고 개발을 합니다. 이건 정말 큰 변화예요. 왜냐하면 이런 걸 할 수 있게 해주니까요. 사진을 보고 굉장히 좋아하시는데요.
(Laughter)
(웃음)
It only took us four years and 40 million dollars to be able to take this picture.
이 사진을 찍기까지 겨우 4년이라는 시간과 4천만 달러가 들었습니다.
(웃음)
(Laughter)
어떻게 한 거냐면,
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.
세포에서 유전자 암호를 추출해서 유전자 하나 두개가 아닌 세포 전체의 유전자 암호를요. 완전히 새로운 유전자 암호를 만든 후에 세포에 다시 삽입하고 세포가 암호를 실행하고 새로운 종을 만들어내는 방법을 찾아냈습니다. 즉, 세계 최초의 인조 생명체인 거죠.
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.
이걸로 뭘 하냐고요? 세상을 바꾸게 될 거예요. 이게 어떻게 세상을 바꾸게 된다는 건지 세 개의 단기적 추세로 설명드리죠.
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.
첫 번째로, 우리는 새로운 산업혁명을 겪게 될 것입니다. 비유가 아닌, 진짜 산업 혁명을요. 스위스, 독일, 영국이 여기 로비에서 볼 수 있는 기계로 세상을 바꾼 것처럼 전력을 생산하고 CERN(유럽 입자 물리 연구소)이 새 기계와 우주의 개념으로 세상을 바꾸고 있는 것처럼 프로그램이 가능한 생명체도 세상을 바꾸게 될 것입니다. 왜냐하면, 세포도 컴퓨터칩처럼 프로그램 할 수 있다면 거의 모든 것을 창조할 수 있게 되는 거니까요.
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.
컴퓨터칩은 사진을 만들 수도 있고 음악을 작곡하고, 영화를 만들고 연애편지를 써주고 계산식을 세워주죠. 1과 0이 여기저기 날아다니고 있을 뿐인데도 말이에요. 세포에 ATCGs를 흘려보내면 흘러들어간 이 소프트웨어는 자기만의 하드웨어를 만듭니다. 즉, 굉장히 빠르게 진화하는 거죠. 어떤 경우에서도, 핸드폰을 여러분 옆에 놓고잔다고 해도 다음날 아침에 수백만개의 핸드폰을 볼 수 있을리는 없죠. 하지만, 이걸 생명체에 적용하면 아주 큰 규모로 이런 걸 만들 수 있습니다. 이걸로 할 수 있는 일이 바로 탄소중립연료를 만들어 2025년까지 상용화시키는 거죠. 그게 바로 저희가 엑손(Exxon)과 함께하고 있는 일이기도 하고요. 하지만 연료대신 경작지로 눈을 돌릴 수도 있습니다. 기름이나 단백질을 생산하기 위한 100헥타르(백만 제곱미터)의 땅 대신 통 세 개로 만들 수 있죠. 3천평 에서 거둘 수 있는 생산량의 10배에서 100배의 생산력으로요. 아니면 이 세 개의 통으로 정보를 저장하거나 세상의 모든 백신을 만들 수도 있습니다. CERN(유럽 입자 물리 연구소)의 정보를 이 세 개의 통안에 다 집어넣을 수도 있고요. DNA는 강력한 힘을 가진 정보 저장 장치입니다.
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.
두 번째, 여러분은 이론 생물학의 비중이 높아지는 걸 목격하시게 될 겁니다. 의대는 지구상에서 가장 보수적인 기관이죠. 현재 그들이 해부학을 가르치는 방법은 100년전에 것과 비슷합니다. "반갑습니다 학생 여러분. 여기 시체가 있습니다" 의대들이 잘 못하는 것중 하나가 새로운 학과를 만드는 겁니다. 그래서 이런 흔지 않은 일들이 일어나는 거죠. 아이작 코헨은 정보과학, 데이터, 지식을 기반으로 한 학과들을 하버드 의과 대학에 개설했습니다. 그리고 이건 어떤 의미로는 생물학이 물리학의 절차를 밟아갈 수 있을 만한 충분한 정보가 모이기 시작했다는 걸 의미합니다. 관찰위주의 물리학과 실험적인 물리학자들에서 그리고 이제 이론 생물학을 만드는 단계까지 온 겁니다. 이게 앞으로 여러분이 경험하게 될 것들이죠. 의학 기록들이 많이 쌓였기 때문에 사람들에 관한 정보가 많기 때문에 유전자도 정보도 있고 바이러스체도 있죠. 미생물군 유전체도 있고요. 그리고 이런 정보들이 쌓이다 보면 예측을 할 수 있게 됩니다.
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.
세 번째로 일어날 일은, 소비자에게 일어날 일입니다. 즉, 여러분들이 유전자를 재조합 할 수 있게되는 거죠. 이게, 23andMe같은 회사들이 생겨나는 이유고요. 23andMe와 같은 회사들은 여러분에게 더 많은 정보를 제공하고 여러분들의 친인척 뿐만 아니라 여러분 자신과, 몸에 대한 정보까지요. 그리고 비교분석을 하겠죠. 시간의 경과에 따른 분석도 하고요. 그러면 방대한 양의 정보가 쌓여 데이터베이스가 됩니다.
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.
하지만 이런 변화는 다른 사업군에도 영향을 미칠것입니다. 저희가 예상할 수 없는 형태로요 보통 사람들의 경우, 제픔을 홍보할 때 가장 싫은 상황은 고객이 자신의 홍보물을 화장실로 가져가서 소변을 보는 용도로 사용하는 거죠. 물론, 이케아(IKEA)를 제외하고요. 왜냐하면 잡지에서 이케아 광고지를 찢어 그 위에 소변을 보았을 때 여러분이 임신중일 경우 파란색으로 변할 거고,
(Laughter)
(웃음)
And they'll give you a discount on your crib.
아기 요람을 할인가로 살 수 있게 해줄테니까요.
(Laughter)
(웃음)
Right? So when I say consumer empowerment, and this is spreading beyond biotech, I actually really mean that.
맞죠? 그래서 제가 소비자 파워에 대해 말을 할 때면, 그리고 이건 생명과학보다 더 파급력이 센데요. 정말, 소비자의 힘, 권력을 이야기 하는 겁니다.
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.
이제 우리는 신테틱 지노믹스사(Synthetic Genomics)에서 만드는 컴퓨터에 연결된 프린터를 통해 세포를 설계하고 프린트하고 입력한 프로그램을 실행는 수준에 도달했습니다. 이제 백신을 프린트할 수 있습니다. 비행기가 이륙해서 착륙하기도 전에 말이에요. 저희는 이 기계를 올해에만 78대를 수출 할 계획입니다. 이건 이론 생물학이 아닌 출력 생물학입니다.
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.
이제 장기적 추세에 대해 말해보겠습니다. 다가올 먼 미래에 있을 일들을요. 첫 번째로, 우리는 생명체를 재창조하기 시작할 것입니다. 이건 놀랍지 않으실 거예요, 그렇죠? 새로운 나무도 만들고 새로운 꽃도 개발해왔으니까요. 새로운 요거트도 만들어냈고요. 아니면 치즈같이, 우리가 원하는 것들을요. 그리고 이건 우리에게 흥미로운 질문을 던집니다. 어떻게, 그리고 언제 인간을 창조해야하는가? 많은 사람들은 이렇게 생각하죠 '아니야, 사람을 만들어내고 싶지는 않아' 물론, 당신의 아이가 헌팅턴병의 유전자를 가지고 있고 죽을 운명에 놓여있지 않다면요. 아니면, 여러분이 낭성 섬유증을 유전 받지 않았거나요. 만약 그렇다면 여러분은 자신 뿐만 아니라 자녀와 손주들의 유전자 까지도 바꾸고 싶을 테니까요. 이건 아주 복잡한 문제이고 실제로 발생할 일이기도 합니다.
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.
예를 하나 들어드리죠. 국립 아카데미에서 오늘 다루고 있는 주제 중 하나가 만약 우리에게 모기의 유전자를 조작해서 말라리아균에 감염된 모기를 전부 없앨 수 있는가입니다. 일부 사람들은 이렇게 얘기합니다. "그건 생태계에 아주 큰 영향을 끼칠테니 하면 안됩니다." 다른 사람들을 말하죠. "모기 때문에 매년 수 백만 명의 사람들이 죽고 있습니다. 당신이 무슨 권리로 내 아이들을 보호 할 수 없다고 하는 거죠?" 왜 이 문제가 이렇게나 복잡한 걸까요? 왜냐하면 브라질에서 이 문제를 가볍게 여기는 순간 아니면 플로리다 남부에서 모기들이 장벽 따위는 신경도 쓰지 않을거니까요. 우리의 선택은, 세상에 영향을 미치게 되겠죠. 공기중에 유전자 촉진제를 살포하는 순간에요.
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.
노벨상을 수상한 이 대단한 사람은 수상 이후에 그는 고민하기 시작했습니다. 지구에서 어떻게 생명이 시작되었는지 그리고 다른 행성은 어떨지에 대해서요. 그래서 그는 대학생들을 찾아다니며 이렇게 말했습니다. "현대 화학물이나 기구를 쓰지 않고 생명체를 만들어주게. 3백만 년 전에 이 곳에 있었던 것을 만들어줘." "레이저도 사용하면 안되고 이것도 안되고, 저것도 사용해선 안돼." 그 친구가 그가 만든 것을 3주 전에 병에 담아서 보여줬습니다. 뭘 만들었냐고요? 액체로 만든 비눗방울 같은 걸 만들어왔는데 그게 바로 RNA의 전구체였습니다. 세포에 흡수 된 RNA의 전구체를 만들고, 그리고 그 세포를 분열시켰습니다. 우리는 어쩌면 생각보다 빠른 시일 내에 10년, 아니면 20년 정도 무(無)에서 생명을 창조하며 원생공동체를 벗어나게 될지도 모릅니다.
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.
두 번째 장기적 추세는 우리는 디지털 시대에 살아가고 있습니다. 유전체와, 생물학 CRISPR과 합성 생물학의 시대를 살아가고 있죠. 그리고 이 모든 것은 뇌의 시대로 통합될 겁니다. 이제 인체 부위를 재생산할 수 있는 시대로 가고 있습니다. 마치 뼈를 다치거나, 화상을 입으면 다시 낫는 것처럼요. 인류는 기도를 다시 만드는 방법을 배우기 시작했습니다. 또는 방광을 새로 만드는 법을요. 이 두 인체기관은 사람 몸에 이식된 사례가 있습니다. 토니 아탈라(Tony Atala)는 32개의 다양한 신체기관을 연구하지만 이 분야를 가장 중요하게 생각합니다. 왜냐하면 이 기관을 제외한 다른 것들은 포장지에 불과하니까요. 그 누구도 120, 130, 140살까지 살 수 없을 겁니다. 이 문제를 해결하지 않는다면요. 그리고 이건 가장 대단한 도전입니다. 차기 개척지가 될 도전이죠. "우주에는 얼마나 많은 생명체가 있을까?" 와 "우린 어디서 왔는가?" 같은 질문과 함께요.
Let me end this with an apocryphal quote from Einstein.
아인슈타인인지 모르는 명언으로 마무리 하곘습니다.
[You can live as if everything is a miracle, or you can live as if nothing is a miracle.]
[모든 것을 특별하게 여기며 살거나 아무것도 특별하지 않은 것처럼 살거나]
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.
여러분의 선택입니다. 해악에 중점을 둘 수도 있고 두려움에 중점을 둘 수도 있습니다. 실제로 미래에는 두려운 일들이 도사리고 있겠죠. 하지만 여러분 뇌의 10%만 이런 것들에 집중하는데 사용하세요. 또는 20%만요. 아니면 30%만요. 하지만 기억하셔야 할 건 우리는 정말로 기적과 경이로움의 시대에 살고 있고 오늘 살아 있음이 행운이고 이런 변화를 볼 수 있음이 행운이라는 겁니다. 우리가 이 공간의 모든 것을 만들어낸 사람들과 교류할 수 있음이 행운이라는 것을요.
So thank you to all of you, for all you do.
여러분의 모든 일에 감사드립니다.
(Applause)
(박수)