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.
Ik begin met Roy Amara. Roy beweert dat de meeste nieuwe technologieën eerst meestal worden overschat wat hun impact aangaat, en op de lange termijn onderschat omdat we eraan wennen.
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.
Dit zijn echt ‘days of miracle and wonder’. Herinneren jullie je die prachtige song van Paul Simon nog? Twee dingen zaten erin. Wat werd toen als zo miraculeus beschouwd? Dingen vertragen -- slow motion -- en lange-afstandsgesprekken. Want je werd onderbroken door operators die je vroegen: "Een lange-afstandsgesprek. Wilt u inhaken?" En nu bellen we als vanzelfsprekend de hele wereld rond. Nou, zo kan het ook gaan met het uitlezen en programmeren van leven.
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.
Maar voordat ik dat uitleg, gaan we het nog even hebben over telescopen. Telescopen werden oorspronkelijk overschat qua impact. Dit is één van de eerste modellen van Galileo. Mensen dachten dat het alle religie om zeep zou helpen.
(Laughter)
(Gelach)
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.
Zoveel aandacht besteden we nu ook weer niet aan telescopen. De telescopen die 10 jaar geleden gelanceerd werden? Stel dat je een Volkswagen naar de maan vloog, dan kon je de lampen van die Volkswagen ermee zien oplichten op de maan. Met dat soort resolutie kun je kleine stofdeeltjes rond verre zonnen zien rondzweven. Stel je even voor dat dit een zon is op een miljard lichtjaar van ons vandaan, en je zou er een klein stofje voor zien passeren. Zo gaat het bij het detecteren van een exoplaneet. En het leuke is dat de telescopen die nu worden gelanceerd je toelaten om één enkele kaars op de maan te zien branden. En van elkaar gescheiden door één bord kun je op die afstand twee kaarsen afzonderlijk zien.
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.
Dat is de resolutie die je nodig hebt om dat kleine stofje te kunnen zien als het voor de zon passeert en of het er blauwgroen uitziet. Want blauwgroen betekent dat leven normaal is in het universum. Stel dat je dat blauwgroen zou zien op een verre planeet, dan betekent dat dat er daar fotosynthese is en water en de kans dat je net de enige andere planeet met fotosynthese zag, is zowat nul. Dat zou pas een ingrijpende gebeurtenis zijn. Er is een vóór en een na aan het uniek zijn: vergeet de ontdekking van continenten maar. Als je erover nadenkt, kunnen we nu pas het gros van het universum in beeld brengen. En dat is een tijd van mirakels en verwondering. Toch staan we er niet bij stil.
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.
Iets dergelijks gebeurt met het leven. We horen over leven in stukjes en beetjes. We horen over CRISPR en over allerlei technologieën. Maar de basis van het leven blijkt code te zijn. En het leven als code is een heel belangrijk concept, omdat het betekent dat net zoals je een zin kunt schrijven in het Engels, het Frans of het Chinees, net zoals je een zin kunt kopiëren of een zin kunt bewerken of een zin kunt afdrukken, kun je dat beginnen te doen met leven. Het betekent dat we beginnen te leren hoe je deze taal kunt lezen. Dat is natuurlijk de taal die deze sinaasappel gebruikt.
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.
Hoe voert die sinaasappel nu code uit? Niet met enen en nullen zoals een computer. Hij hangt aan een boom en op een dag doet hij dit: plof! En dat betekent: uitvoeren. AATCAAG: maak me een beetje wortel. TCGACC: maak me een beetje stam. GAC: maak me wat bladeren. AGC: maak me wat bloemen. En dan GCAA: maak me wat meer sinaasappels.
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.
Als ik een Engelse zin bewerk op een tekstverwerker, dan doe je dat woord na woord. Als ik iets wijzig in deze sinaasappel en er GCAAC in zet met behulp van CRISPR of iets anders waar je van hebt gehoord, dan wordt deze sinaasappel een citroen, een pompelmoes of een mandarijn. Bewerk ik één op duizend van jouw letters, dan word jij de persoon die vandaag naast je zit. Let dus op waar je gaat zitten.
(Laughter)
(Gelach)
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.
Dit gedoe was in het begin erg duur. Net als interlokale gesprekken vroeger. Maar de kosten ervan dalen 50% sneller dan volgens de wet van Moore. Het eerste volledige genoom onder de $200 werd gisteren voorgesteld door Veritas. En deze systemen evolueren van onbelangrijk, onbelangrijk, onbelangrijk, plots naar belangrijk.
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.
Ik geef even een overzicht ervan. Dit is een grote ontdekking. Er zijn 23 chromosomen. Cool. We doen het zoals met de telescoop, maar in plaats van een telescoop gebruiken we nu een microscoop om in te zoomen op een minderwaardig chromosoom: het Y-chromosoom. Het is driemaal kleiner dan een X, het is recessief en mutant. Maar tja, het is maar een mannetje. En als je dit soort dingen bekijkt, zie je hier een soort landschapsoverzicht bij een resolutieniveau van 400 baseparen, en dan zoom je in tot 550, en dan tot 850; je kunt meer en meer genen identificeren naarmate je inzoomt. Dan zoom je in op het landschap en begin je te zien wie leukemie heeft, hoe ze leukemie kregen, welke soort leukemie het is, wat van plaats verschoof van waar naar waar. En dan zoom je in tot Google Street View-niveau. Dit gebeurt er als je colorectale kanker hebt bij een zeer specifieke patiënt en een letter-voor-letterresolutie.
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.
We verzamelen dus informatie en genereren daarmee enorme hoeveelheden informatie. Dit is een van de grootste databases op de planeet en we kunnen de snelheid waarmee ze groeit niet bijhouden op vlak van opslagruimte. Je kunt er fantastische kaarten mee maken. Je wil de pest begrijpen en waarom de ene pest builenpest is en de ander een andere soort, en nog een ander weer een andere soort? Wel hier zie je een kaart van de pest. Sommige zijn dodelijk voor de mens, andere niet. En als je het onderzoek verderzet, hoe is dit dan te vergelijken met tuberculose? Dit is het verschil tussen tuberculose en verschillende soorten pest. Je kunt detective spelen met dit spul. Je neemt bijvoorbeeld een specifieke soort cholera, degene die Haïti trof, en je kunt uitvissen uit welk land ze kwam, uit welke regio ze kwam, en waarschijnlijk ook welke soldaat ze meebracht van dat Afrikaanse land naar Haïti.
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.
Zoom uit. Het is niet alleen inzoomen. Dit is één van de coolste kaarten ooit door de mens gemaakt. Ze namen alle genetische informatie die beschikbaar is van alle soorten en maakten een stamboom van het leven op één enkele pagina, waarop je kunt in- en uitzoomen. Dit kwam eerst, hoe het diversifieerde, hoe het vertakte, hoe groot is dat genoom; allemaal op één pagina. Een soort universum van leven op aarde, dat voortdurend bijgewerkt en aangevuld wordt.
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.
Als je dit soort dingen ziet, is de echt belangrijke verandering dat de oude biologie reactief was. Je had een heleboel biologen die met microscopen en vergrootglazen naar dieren zaten te kijken. De nieuwe biologie is proactief. Je observeert niet alleen dingen, je maakt dingen. En dat is een echt grote verandering, omdat het ons in staat stelt om dit soort dingen te doen. Ik weet dat jullie dit beeld geweldig vinden.
(Laughter)
(Gelach)
It only took us four years and 40 million dollars to be able to take this picture.
Het kostte ons slechts vier jaar en 40 miljoen dollar om het te maken. (Gelach)
(Laughter)
En vervolgens
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.
namen we de volledige genetische code van een cel -- niet één of twee genen, maar de volledige genetische code van een cel -- maakten een geheel nieuwe genetische code, voegden ze in in de cel, bedachten een manier om de cel die code te laten uitvoeren en bouwden zo een geheel nieuwe soort. Dit is dus 's werelds eerste synthetische levensvorm.
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.
Wat doe je ermee? Dit spul gaat de wereld veranderen. Ik geef jullie drie korte-termijntrends van hoe dit de wereld gaat veranderen.
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.
De eerste is dat we een nieuwe industriële revolutie gaan zien. En dat bedoel ik letterlijk. Net zoals Zwitserland, Duitsland en Groot-Brittannië de wereld veranderden met machines zoals die in de lobby, en energie opwekten -- net zoals CERN de wereld verandert, met nieuwe instrumenten en ons idee van het universum -- zo zullen programmeerbare levensvormen de wereld ook veranderen, want van zodra je cellen kunt programmeren op dezelfde manier als je je computerchip programmeert, dan kun je bijna alles maken.
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.
Je computerchip kan foto's maken, en muziek, en film, ook liefdesbrieven en spreadsheets. Gewoon enen en nullen die erin rondvliegen. Als je nucleotiden door cellen kunt laten stromen, dan maakt deze software zijn eigen hardware, wat betekent dat het snel zal opschalen. Wat er ook gebeurt, als je je mobiele telefoon naast je bed legt, zal je ‘s morgens geen miljard mobiele telefoons hebben. Maar ... met levende organismen kan dat op zeer grote schaal. Zo kun je bijvoorbeeld zo goed als koolstofneutrale brandstoffen produceren op commerciële schaal tegen 2025. En dat doen we bij Exxon. Maar je kunt ook besparen op landbouwgrond. In plaats van 100 hectare om oliën of eiwitten te maken, kun je ze maken in bassins met 10 of 100 keer meer productiviteit per hectare. Of je kunt informatie opslaan of alle nodige vaccins ter wereld maken in die drie bassins. Of je kunt bijna alle informatie van CERN opslaan in die drie bassins. DNA is een zeer krachtig middel voor informatieopslag.
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.
Ten tweede: theoretische biologie is aan een opmars bezig. Medische instituten behoren tot de meest conservatieve plekken op aarde. De manier waarop ze anatomie onderwijzen, is vergelijkbaar met hoe ze het 100 jaar geleden deden. "Welkom, student. Hier is je kadaver." Medische scholen zijn niet goed in het creëren van nieuwe afdelingen, daarom is dit zo ongewoon. Isaac Kohane richtte een afdeling op op basis van informatica, gegevens, kennis aan de Harvard Medical School. Wat je eigenlijk ziet gebeuren, is dat de biologie over genoeg gegevens beschikt om in het voetspoor van de fysica te treden. Vroeger had je waarnemingsfysica en experimentele fysica, en daarnaast ontstond de theoretische biologie. En die is aan een opmars bezig, want je hebt zo veel medische dossiers en zo veel gegevens over mensen: je kent hun genomen, hun viromen en hun microbiomen. Naarmate deze informatie zich opstapelt, kun je voorspellingen gaan doen.
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.
Ten derde geraakt dit allemaal tot bij de consument. Ook jij kunt je genen laten sequenceren. Vandaar bedrijven als 23andMe. Bedrijven als 23andMe zullen je meer en meer en meer data verschaffen, niet alleen over je familieleden, maar ook over jou en je lichaam en het zal dingen vergelijken, ook doorheen de tijd. Dat zullen zeer grote databases worden.
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.
Maar het zal ook een reeks andere bedrijven beïnvloeden op onverwachte manieren. Normalerwijze als je iets adverteert, wil je niet dat de consument in de badkamer op je advertentie gaat plassen. Tenzij je IKEA bent, natuurlijk. Want als je dit uit een tijdschrift scheurt en erop plast, zal het blauw worden als je zwanger bent.
(Laughter)
(Gelach)
And they'll give you a discount on your crib.
En dan geven ze je een korting op de wieg.
(Laughter)
(Gelach)
Right? So when I say consumer empowerment, and this is spreading beyond biotech, I actually really mean that.
Als het gaat over empowerment van de consument, en dit gaat verder dan Biotech, bedoel ik eigenlijk dat.
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.
We produceren nu bij Synthetic Genomics desktopprinters die je toelaten om een cel te ontwerpen, een cel af te drukken, het programma van de cel uit te voeren. We kunnen nu vaccins printen in real-time als een vliegtuig opstijgt en voordat het landt. We leveren dit jaar 78 van deze machines. Dit is geen theoretische biologie. Dit is afdrukbiologie.
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.
Ik wil het hebben over twee lange-termijntrends die eraan komen over een langere periode. De eerste is dat we soorten gaan herontwerpen. Daar heb je toch al van gehoord, niet? We herontwerpen bomen. We herontwerpen bloemen. We herontwerpen yoghurt, kaas, alles wat je maar wilt. En dat brengt ons natuurlijk bij de interessante vraag: hoe en wanneer moeten we de mens herontwerpen? Velen denken: Ach nee, mensen herontwerpen, dat nooit. Tenzij je kind het Huntington-gen heeft en ten dode opgeschreven is. Of, tenzij je een gen voor cystische fibrose kunt doorgeven, en dan wil je niet alleen jezelf herontwerpen, maar ook je kinderen en kleinkinderen. Dit zijn ingewikkelde debatten en die komen eraan.
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.
Ik geef een actueel voorbeeld. Eén van de debatten vandaag bij de National Academies gaat erover dat je een ‘gene drive’ in muggen kunt zetten waarmee je alle malariamuggen doodt. Sommige mensen zeggen: "Dat gaat het milieu extreem beïnvloeden, doe het niet." Anderen zeggen: "Dit is iets dat miljoenen mensen per jaar doodt. Wie ben jij om mij te vertellen dat ik de kinderen in mijn land niet mag redden?" Waarom is dit debat zo ingewikkeld? Omdat zodra je ze loslaat in Brazilië of in Zuid-Florida -- muggen respecteren geen muren. Je neemt een beslissing voor de hele wereld als je een gene drive loslaat.
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.
Deze prachtige man won een Nobelprijs en sinds het winnen van de Nobelprijs breekt hij zich het hoofd over hoe het leven begon op deze planeet en hoe groot de kans is dat het voorkomt op andere plaatsen. Daarom richtte hij zich tot zijn promovendi en vroeg hen: "Bouw me leven, maar zonder moderne chemicaliën of instrumenten. Bouw me dingen die er drie miljard jaar geleden waren. Zonder lasers. Ook niet dit of dat." Hij gaf me een flesje van wat hij ongeveer drie weken geleden maakte. Wat is het? Hij maakte iets dat leek op zeepbellen van lipiden. Hij bouwde een voorloper van RNA. Hij liet de voorloper van het RNA geabsorbeerd worden door de cel en dan liet hij de cellen zich delen. Misschien zijn we niet zo ver -- een decennium, misschien twee decennia -- van het genereren van leven vanaf nul uit proto-gemeenschappen.
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.
Tweede trend op de lange termijn: we hebben geleefd en leven nog in het digitale tijdperk -- nu beginnen we te leven in het tijdperk van het genoom en biologie en CRISPR en synthetische biologie -- en dat allemaal gaat samen uitmonden in het tijdperk van de hersenen. We komen op het punt dat we het gros van onze lichaamsdelen kunnen reconstrueren, net zoals een gebroken bot of brandwonden zich kunnen herstellen. We beginnen te leren hoe we onze luchtpijpen of onze blazen terug kunnen laten groeien. Deze beide zijn al geïmplanteerd bij mensen. Tony Atala werkt aan 32 verschillende organen. Maar dit is de hoofdzaak, want jij bent je hersenen en de rest is gewoon verpakking. Niemand gaat langer dan 120, 130, 140 jaar leven tenzij we dit oplossen. Dat is de interessantste uitdaging. Dat is de volgende grens, samen met: "Hoe algemeen is het leven in het heelal?" "Waar komen we vandaan?" en dat soort vragen.
Let me end this with an apocryphal quote from Einstein.
Laat mij dit eindigen met een apocrief citaat van Einstein.
[You can live as if everything is a miracle, or you can live as if nothing is a miracle.]
[Je kunt leven alsof alles een wonder is of je kunt leven alsof niets een wonder is.]
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.
Aan jou de keuze. Je kunt je richten op het slechte, op het enge, en er bestaan zeker een hoop enge dingen. Gebruik 10 procent van je hersenen om je daarop te focussen, of misschien 20 of 30 procent. Maar vergeet niet dat we echt leven in een tijdperk van ‘miracle and wonder’. We hebben het geluk vandaag te leven, om dit soort dingen te zien. We hebben het geluk te kunnen praten met mensen zoals degenen in deze zaal die al die dingen maken.
So thank you to all of you, for all you do.
Dus dank aan jullie allen voor alles wat jullie doen.
(Applause)
(Applaus)