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.
Roy Amara ile başlayalım. Roy yeni teknolojilerin etkilerinin başlangıçta abartılmaya müsait olduğunu ama zaman içinde onlara alışmamız nedeniyle küçümsenmeye başladığını iddia ediyor. Mucize ve merak dolu günler.
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.
Paul Simon'ın müthiş şarkısını hatırlayın. İki dizesi vardı. Olağanüstü olduğunu düşündüren şey neydi? Nesneleri yavaşlatmak ve uzak mesafeleri aramak. Çünkü tabii ki aramalarınızı bölüp size, "Uzun mesafe görüşmesi. Kapatmak ister misiniz?" diyen operatörlere alışkınsınız. Artık dünya çapında bir şey aramıyoruz. Aslında okuma ve programlama dünyasında da benzer şeyler gerçekleşiyor olabilir.
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.
Ama bu konuyu açmadan önce teleskoplar üzerine konuşalım. Teleskoplar fazlasıyla abartılmıştı. Bu Galileo'nun ilk modellerinden biri. İnsanlar bunun tüm dinleri yok edeceğini düşünmüşlerdi.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
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.
Anladığınız üzere teleskoplara o kadar da önem vermiyoruz. Şüphesiz on sene önce çıkmış teleskoplarla bu Volkswagen'i aya yollayabilir ve Volkswagen'in üstündeki ışıkların ayı aydınlatmasını görebilirdiniz. İşte bu size uzak güneşlerin etrafında dolanan minik toz parçalarını görmeyi mümkün kılacak türde bir çözünürlük kuvveti. Varsayalım ki bu bir milyar ışık yılı uzaklığındaki bir güneş ve onun önünde küçük bir toz parçası var. Güneş sisteminin dışında bir gezegen öyle keşfedilir. Havalı olan kısmıysa şimdiki teleskoplar Ay'ın üstünde yanan bir mumu dahi görmenizi sağlayabilir. Bir plakayla teleskobu bölmüş olsaydınız aynı mesafede birbirinden bağımsız iki mum görebilirdiniz.
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.
O minik toz zerreciğini fotoğraflamak, Güneş'in etrafında dolanırken mavi-yeşil bir iz bırakıp bırakmadığını görmek için ihtiyacınız olan çözünürlük işte bu kadar. Eğer mavi-yeşil bir iz bırakıyorsa bu evrende yaşam olduğu anlamına gelir. Uzak bir gezegende mavi-yeşil bir iz gördüğünüz ilk anda orada fotosentez olduğunu, su olduğunu anlarsınız. Fotosentezin olduğu başka bir gezegeni görme ihtimaliniz sıfıra yakındır. Takvimleri değiştirecek bir etkinlik. Evrende yalnız oluşumuzun öncesi ve sonrası var: kıtaların keşfini falan unutun. Siz bunun hakkında düşündükçe evreni hayal edebilmeye başlıyoruz. Bu mucize ve harikayla dolu bir an. Bunu bahşedilmiş olarak algılıyoruz.
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.
Hayatta da benzer bir şeyler oluyor. Hayatı küçük ıvır zıvırlar olarak duyarız. CRISPR ve CRISPR teknolojisi hakkında bir şeyler duymuşuzdur. Ancak en temelinde hayat kodlara dönüşür. Kodlarla yaşam önemli bir kavramdır çünkü bir cümleyi İngilizce, Fransızca veya Çincede yazdığınız gibi yazabileceğiniz, kopyalayabileceğiniz, düzenleyebileceğiniz, yazdırabileceğiniz anlamına gelir. Bunları yaşam üzerinde de yapmaya başlamak üzereyiz. Bu dili nasıl okuyabileceğimizi öğrenmeye başlamak üzereyiz. Bu portakalın kullandığı bir dil.
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.
Peki portakal bu kodu nasıl çalıştırdı? Bilgisayarların yaptığı gibi bir ve sıfırlar kullanarak değil. Portakallar bir ağaçta asılı dururlar ve bir gün pat diye düşerler! Bu çalıştır demektir. AATCAAG: bana minik bir kök yap. TCGACC: bana minik bir gövde yap. GAC: bana birkaç yaprak yap. AGC: bana birkaç çiçek yap. Son olarak GCAA: bana daha çok portakal yap.
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.
Eğer bir kelime işlemcisinde İngilizce bir cümleyi düzenlersem bir kelimeden diğer kelimeye geçebilirim. Eğer bu portakalda bir şeyi düzenlersem ve CRISPR veya başka bir teknolojiyi kullanarak GCAAC'nin içine koyarsam bu portakal bir limona ya da greyfurta veya bir mandalinaya dönüşür. Binlerce harften birini değiştirirsem bugün yanınızdaki insana dönüşebilirsiniz. Oturduğunuz yere dikkat edin.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
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 $200 full genome was announced yesterday by Veritas. And so as you're looking at these systems, it doesn't matter, it doesn't matter, it doesn't matter, and then it does.
Sorun şu ki bu çalışması oldukça pahalı bir teknolojiydi. Uzun mesafe telefon görüşmesi gibi. Ancak fiyatı Moore yasasından %50 daha hızlı düşüyor. İlk 200$ tam genomu dün Veritas duyurdu. Bu sistemlere bakıyoruz, önemsiz , önemsiz, önemsiz ve sonra önemli.
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.
Size bunun haritasını göstereyim. Bu büyük bir keşif. Burada 23 kromozom var. Güzel. Şimdi bir teleskop uyarlaması kullanalım fakat teleskop yerine kromozomların yetersizliklerine, yani Y kromozomuna odaklanmak için mikroskop kullanalım. Y kromozomu, X kromozomunun üçte biri büyüklüğündedir. Çekiniktir ve mutasyonludur. Fakat sadece bir erkek. Bunlara baktıkça mesela bu ülkeler düzeyinde, 400 baz çift çözünürlük düzeyinde görüntüdür. Önce 550 kez yakınlaştıralım. Daha sonra 850 kez yakınlaştıralım. Yakınlaştırdıkça daha çok geni tanımlamaya başlarsınız. Sonra eyaletler seviyesine yaklaştırırsanız, kimin lösemisi olduğunu, lösemiye nasıl yakalandıklarını, ne çeşit lösemileri olduğunu, neyin nereden nereye kaydığını söyleyebilirsiniz. Sonra Google sokak görünümü seviyesinde yakınlaştırırsınız. Eğer kolon kanseriniz varsa ortaya bu görüntü çıkar. Bu görüntü bir hastanın harf harf çözünürlükteki görüntüsüdür.
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.
Yaptığımız, bilgileri bir araya getirerek büyük boyutta bir bilgi havuzu oluşturmak. Bu evrendeki en geniş veri havuzudur. Bu veri havuzu onları depolayabileceğimiz bilgisayarlar inşa edebilmemizden daha hızlı büyür. Bunlarla akıl almaz haritalar oluşturabilirsiniz. Vebanın ne olduğunu ve neden bir türün hıyarcıklı olduğunu anlamak istersiniz, diğeri farklı bir tür veba ve diğeri de farklı bir tür veba? İşte bu bir veba haritası. Bazıları insanlar için ölümcül, bazıları değil. Dikkat edin, haritanın aşağısına indikçe vebanın tüberkülozdan farkı nedir? Tüberküloz ve farklı vebalar arasındaki fark budur. Bu haritayla dedektifçilik oynayabilirsiniz. Mesela Haiti'yi etkilemiş bir kolerayı ele alabilir; hangi ülkeden geldiğine, hangi bölgeden geldiğine, hangi askerin onu muhtemelen bir Afrika ülkesinden Haiti'ye taşıdığına bakabilirsiniz.
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.
Uzaklaştırın. Sadece yakınlaşmıyor. Bu insanlık tarihinin en harika haritası. Bilim insanları bildikleri tüm türlere ait tüm bilgileri aldılar, yakınlaştırıp uzaklaştıracağınız tek bir sayfada, tek bir yaşam ağacında topladılar. Bu ortaya çıkan ilk şey onun nasıl çeşitlendiği, nasıl dallandığı, genomun ne kadar geniş olduğu ve hepsi tek bir sayfada. Dünya'daki hayatın evreni ve düzenli olarak güncellenip tamamlanıyor.
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.
Bu haritaya baktığınızda en önemli değişikliğin eski biyolojinin tepkisel olması olduğunu görebilirsiniz. Eskiden mikroskopları, büyüteçleri mercekleri olan birçok biyoloğumuz vardı ve bu biyologlar hayvanları inceliyorlardı. Yeni biyoloji önetkindir. Olayları sadece gözlemlemezsiniz, olayları siz yaparsınız. Bu çok büyük bir gelişme çünkü bunun gibi şeyler yapmamıza izin verir. Biliyorum ki resim için çok heyecanlısınız.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
It only took us four years and 40 million dollars to be able to take this picture.
Bu resmi yapmak sadece dört yılımızı ve 40 milyon dolarımızı aldı.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
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.
Bir hücredeki tüm genetik kodu çıkardık -- sadece tek bir geni değil, tüm genetik kodu çıkardık-- tamamıyla yeni bir genetik kod yaptık, bu kodu hücreye yerleştirdik, hücrenin bu kodu çalıştırmasını sağladık ve yeni bir tür meydana getirdik. Bu dünya üzerindeki ilk insan yapımı tür.
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.
Peki onunla ne yapıyoruz? Bu dünyayı değiştirecek türden bir şey. Size üç kısa vadeli trendi tanıtayım ve dünyayı değiştireceklerini göstereyim.
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.
Yeni bir endüstriyel devrimi göreceğiz. Tam anlamıyla endüstriyel devrim. İsviçre, Almanya ve Britanya'nın makinelerle dünyayı değiştirmesi ve güç oluşturması gibi, CERN yeni aletler kullanarak dünyayı ve evreni değiştirecek. Aynı şekilde programlanabilir yaşam formları da dünyayı değiştirecek. Bilgisayar çipinizi programlayabildiğiniz gibi bir hücreyi programlayabilirseniz her şeyi yapabilirsiniz.
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.
Bilgisayar çipiniz fotoğraflar üretebilir; müzikler, filmler, aşk mektupları, tablolar üretebilir. Bunlar sadece ortalıkta dolanan birler ve sıfırlardan ibarettir. Eğer ATCG'ler oradan oraya uçuşabilirse bu yazılım kendi donanımını oluşturmaya başlar ve çok kolay ölçeklenebilir. Ne olursa olsun, eğer bir cep telefonunu yatağınızın kenarında bırakırsanız ertesi sabah milyarlarca cep telefonuyla uyanmazsınız. Fakat aynısını yaşayan organizmalara yaparsanız bir süre sonra daha çok yaşayan organizmanız olur. 2025 itibariyle yapabileceğiniz şeylerden biri de ticari değeri olan karbon salınımı dengeli yakıtlar üretmeye başlamaktır. Ekson ile yaptığımız şey budur. Tarım alanlarının yerini de alabilirsiniz. Yağ veya protein üretmek için 100 hektarlık bir alan yerine bu tankların içinde hektar başına 10 ile 100 kat arasında daha fazla verimlilikle üretim yapılabilir. Bilgi depolayabilir ya da bu üç tankın içinde tüm dünyanın aşılarını üretebilirsiniz. CERN'deki verilerin neredeyse tamamını bu üç tankın içinde depolayabilirsiniz. DNA çok güçlü bir depolama aygıtıdır.
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.
İkinci devrim: teorik biyolojinin yükselişine tanık olacağız. Tıp fakülteleri dünya üzerindeki en tutucu yerlerden biridir. Bugün anatomiyi öğretme biçimleri ile 100 sene önceki anatomiyi öğretme biçimleri aynıdır. "Hoş geldin öğrenci. İşte kadavran." Tıp fakültelerinin eksik oldukları nokta yeni departmanlar oluşturmaktaki başarısızlıklarıdır. Bu yüzden bu durum oldukça sıra dışıdır. Isaac Kohane Harvard Tıp Fakültesi'nde informatik, veri ve bilgiye dayalı bir departman oluşturmaya çalışıyor. Sonuçta biyoloji aynı gözlemsel ve deneysel fizikte kullanıldığı gibi, fiziğin adımlarını takip edebileceği kadar çok veri toplamaya başladı ve teorik biyolojinin temellerini attı. Elinizde çok sayıda tıbbi kayıt olduğu için bir süre sonra bunları görmeye başlarsınız, çünkü elinizde insanlar hakkında çok fazla veri vardır: genomlarına, viromlarına, mikrobiyomlarına sahipsinizdir. Bu bilgiler biriktikçe tahminler yapmaya başlayabilirsiniz.
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.
Üçüncü devrimse tüm bu gelişmelerin bir alıcısının olması olacaktır. Siz bile genlerinizi sıralanmış bir şekilde satın alabilirsiniz. Bu durum 23andMe gibi şirketleri ortaya çıkarır. Bu gibi şirketler size sadece yakınlarınız hakkında değil, siz ve bedeniniz hakkında bilgiler verebilir. Bu bilgileri kıyaslayabilir, bu gibi bilgileri zamana göre de kıyaslayabilir. Bu bilgiler oldukça geniş veri tabanları oluşturabilir.
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.
Aynı zamanda birçok farklı iş kolunu da beklenmedik bir şekilde etkileyebilir. Normalde bir ürünün reklamını yaptığınızda, müşterinin reklamınızı işemek için tuvalete götürmesini pek de istemezsiniz, eğer IKEA değilseniz. Çünkü reklamı dergiden yırtıp üzerine işerseniz, eğer hamileyseniz rengi maviye döner.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
And they'll give you a discount on your crib.
Ve size beşik için bir indirim kuponu verirler.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
Right? So when I say consumer empowerment, and this is spreading beyond biotech, I actually really mean that.
Değil mi? Müşteri güçlenmesi dediğimde ve bunun tüm biyoteknolojiye yayıldığını söylediğimde aslında bunda çok ciddiyim.
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.
Şu an Synthetic Genomics'te bir hücre tasarlamanıza yarayan, o hücreyi basmanızı sağlayan, hücrede programı çalıştırmanıza olanak veren yazıcılar üretiyoruz. Artık bir uçak henüz yere inmeden gereken aşıları yazıcılarımızdan bastırabiliriz. Bu sene makinelerin 78 tanesini naklediyoruz. Bu teorik biyoloji değil. Bu baskı biyolojisi.
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.
Size uzun vadede sizi de etkileyecek iki uzun vadeli trendden bahsetmeme izin verin. İlk olarak türleri yeniden tasarlamaya başlıyoruz. Bunu önceden de duymuştunuz, değil mi? Ağaçları, çiçekleri, yoğurdu, peyniri, istediğiniz her şeyi yeniden tasarlıyoruz. Bu akıllara şu ilginç soruyu getiriyor: Ne zaman ve nasıl insanları da yeniden tasarlamaya başlarız? Çoğunuz şöyle düşünüyor: "Ah hayır, asla insanları yeniden tasarlamak istemeyiz." Eğer çocuğunuzun Huntington geni yoksa ve ölüme mahkum değilse hepiniz böyle düşünüyorsunuz. Ya da kistik fibroz geni taşıyorsanız sadece kendinizi değil, çocuklarınızı ve onların çocuklarını da tasarlamak istersiniz. Bunlar karışık tartışmalar ve ileride gerçekten yaşanacaklar.
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.
Size güncel bir örnek vereyim. Bugünlerde Milli Akademi'de dönen tartışmalardan biri sivrisineklere ekleyeceğimiz bir gen parçası ile sıtma virüsü taşıyan tüm sivrisinekleri öldürebileceğimiz yönünde. Bazılarınız "Bu ekosistemi çok uç bir noktada etkilemek, bunu yapmamalıyız." diyebilir. Bazılarınız "Bu hastalık her yıl milyonlarca kişiyi öldüren bir hastalık. Sen kim oluyorsun da ülkemdeki çocukları kurtaramayacağımı söylüyorsun." diyebilir. Bu tartışma neden bu kadar karışık? Çünkü buna Brezilya'da ya da Güney Florida'da izin verdiğiniz anda tüm dünyaya yayılmaya başladığını görürsünüz. Bir gen değişikliği yaptığınızda tüm dünya adına bir karar verirsiniz.
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.
Bu harika adam bir Nobel Ödülü kazandı. Ödülünü aldıktan sonra gezegenimizde hayatın nasıl başladığını ve diğerlerinde de başlamasının ne kadar olası olduğunu merak etmeye başladı. Master öğrencilerine çeşitli görevler veriyordu. "Bana yaşamı yaratın ama modern kimyasallar ve aletler kullanmayın. Bana üç milyar yıl önce de dünyada olan şeyler yaratın. Lazerler kullanmayın. Bunu kullanmayın. Şunu kullanmayın." Bana üç hafta önce oluşturduğu şeyden küçük bir şişe verdi. Ne meydana getirmişti? Lipitlerden meydana gelmiş sabun köpüğü gibi görünen bir oluşum. Bir mesajcı RNA oluşturmuştu. Bu mesajcı RNA'nın hücre içine girmesini sağladı ve hücre bölünmeye başladı. İsterseniz on yıl deyin, isterseniz yirmi yıl. Sıfırdan yaşayan bir organizma yaratmakta henüz ilerleme kaydetmiş olmayabiliriz.
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.
İkinci uzun vadeli trend: Dijital çağda yaşıyoruz. Genom çağında, biyoloji, CRISPR, sentetik biyoloji çağında yaşamaya başlıyoruz. Bunların hepsi beyin çağında birleşecek. Vücudumuzun çoğu parçasını yeniden yapabileceğimiz bir döneme doğru gidiyoruz Bir kemiğiniz kırıldığında ya da deriniz yandığında tekrardan gelişebilecek. Nefes borularımızı, mesanelerimizi nasıl yeniden yapabileceğimizi öğreniyoruz. Bunların ikisi de insanlara nakledildi. Tony Atala 32 farklı organ üzerinde çalışıyor. Öz bu olacak, çünkü bu sizsiniz ve kalan her şey sadece bir ambalaj. Biz bu durumu düzeltmediğimiz sürece hiç kimse 120-140 yıldan fazla yaşayamaz. Bu da en ilginç meydan okuma. Bu bir sonraki sınırımız. "Evrende yaşam ne kadar yaygındır?" "Nereden geldik?" ve bunun gibi birçok soru.
Let me end this with an apocryphal quote from Einstein.
Bunu Einstein'den,
[You can live as if everything is a miracle, or you can live as if nothing is a miracle.]
doğruluğundan şüpheli olduğum bir alıntıyla bitirmeme izin verin. "Her şey senin seçimine bağlı.
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.
Korkunç ve kötü olana odaklanabilirsin ve emin ol ki dışarıda korkacak çok şey var. İster beyninin %10'unu kullanıyor ol ister %20 ya da %30'unu. Ancak unutmayın ki gerçekten de mucizenin ve harikanın çağında yaşıyoruz. Bugünde yaşıyor olduğumuz için şanslıyız. Bu şeyleri gördüğümüz için şanslıyız. Bu odadaki eşyaları inşa eden kişilerle insan gibi etkileşimde bulunabildiğimiz için şanslıyız.
So thank you to all of you, for all you do.
O yüzden tüm yaptıklarınız için hepinize teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)