I'm supposed to scare you, because it's about fear, right? And you should be really afraid, but not for the reasons why you think you should be. You should be really afraid that -- if we stick up the first slide on this thing -- there we go -- that you're missing out. Because if you spend this week thinking about Iraq and thinking about Bush and thinking about the stock market, you're going to miss one of the greatest adventures that we've ever been on. And this is what this adventure's really about. This is crystallized DNA. Every life form on this planet -- every insect, every bacteria, every plant, every animal, every human, every politician -- (Laughter) is coded in that stuff. And if you want to take a single crystal of DNA, it looks like that. And we're just beginning to understand this stuff. And this is the single most exciting adventure that we have ever been on. It's the single greatest mapping project we've ever been on. If you think that the mapping of America's made a difference, or landing on the moon, or this other stuff, it's the map of ourselves and the map of every plant and every insect and every bacteria that really makes a difference. And it's beginning to tell us a lot about evolution. (Laughter)
Se supone que los debo espantar, porque se trata de miedo ¿correcto? Y realmente deberían tener miedo, pero no por las razones que creen. Realmente debieran tener miedo de... si subimos la primera lámina a esta cosa -- ahí vamos -- de quedar excluídos. Porque si pasaron esta semana pensando sobre Irak y pensando sobre Bush y pensando sobre los mercados de acciones, van a perderse una de las mayores aventuras que jamás hayamos tenido. Y de esto se trata realmente esta aventura. Esto es ADN cristalizado. Todos los seres vivos en este planeta, cada insecto, cada bacteria, cada planta, cada animal, cada humano, cada político (Risas) está codificado en esa cosa. Y si quieres tomar un solo cristal de ADN, así es como se ve. Y recién estamos comenzando a entender todo esto. Y esta es la aventura más excitante que jamás hayamos tenido. Es el proyecto de mapeo más grande que jamás hayamos tenido. Si crees que el mapeo de América logró hacer una diferencia, o el aterrizaje en la luna, o estas otras cosas, es el mapa de nosotros y el mapa de cada planta y cada insecto y cada bacteria lo que realmente va a lograr hacer una diferencia. Y está comenzando a explicarnos mucho acerca de la evolución (Risas).
It turns out that what this stuff is -- and Richard Dawkins has written about this -- is, this is really a river out of Eden. So, the 3.2 billion base pairs inside each of your cells is really a history of where you've been for the past billion years. And we could start dating things, and we could start changing medicine and archeology. It turns out that if you take the human species about 700 years ago, white Europeans diverged from black Africans in a very significant way. White Europeans were subject to the plague. And when they were subject to the plague, most people didn't survive, but those who survived had a mutation on the CCR5 receptor. And that mutation was passed on to their kids because they're the ones that survived, so there was a great deal of population pressure. In Africa, because you didn't have these cities, you didn't have that CCR5 population pressure mutation. We can date it to 700 years ago. That is one of the reasons why AIDS is raging across Africa as fast as it is, and not as fast across Europe. And we're beginning to find these little things for malaria, for sickle cell, for cancers. And in the measure that we map ourselves, this is the single greatest adventure that we'll ever be on. And this Friday, I want you to pull out a really good bottle of wine, and I want you to toast these two people. Because this Friday, 50 years ago, Watson and Crick found the structure of DNA, and that is almost as important a date as the 12th of February when we first mapped ourselves, but anyway, we'll get to that.
Resulta que esta cosa es -- y Richard Dawkins ha escrito sobre esto -- esto es realmente el río que sale del Edén. Entonces, los 3,2 miles de millones de pares base dentro de cada una de sus células son en realidad la historia de dónde han estado por los últimos mil millones de años. Y podemos comenzar a fechar cosas, y comenzar a cambiar la medicina y arqueología. Resulta que si tomas a la especie humana alrededor de 700 años atrás, los Europeos blancos divergieron de los Africanos Negros de una forma muy significativa. Los Europeos blancos sufrieron la plaga. Y cuando sufrieron la plaga, la mayoría no sobrevivió, pero los que sí lo hicieron tuvieron una mutación en el receptor CCR5. Y les pasaron esta mutación a sus hijos porque ellos habían sobrevivido, así que había mucha presión para repoblar. En África, dado que no habían grandes ciudades, no se tuvo esa mutación CCR5 causada por la presión poblacional. Podemos fechar esto hace 700 años. Esta es una de las razones por las cuales el SIDA se está propagando en África tan rápidamente, pero en Europa va más lento. Y estamos comenzando a encontrar estas pequeñas cosas para la malaria, para anemia, para cánceres. Y en la medida en que nos mapeamos a nosotros mismos, esta es la aventura más grande en que jamás estaremos. Y este viernes, quiero que saquen una excelente botella de vino, y quiero que brinden por estas dos personas. Porque este viernes hace 50 años atrás, Watson y Crick descubrieron la estructura del ADN y esa es una fecha casi tan importante como el 12 de Febrero cuando por primera vez nos mapeamos pero, en todo caso, después hablaremos de eso.
I thought we'd talk about the new zoo. So, all you guys have heard about DNA, all the stuff that DNA does, but some of the stuff we're discovering is kind of nifty because this turns out to be the single most abundant species on the planet. If you think you're successful or cockroaches are successful, it turns out that there's ten trillion trillion Pleurococcus sitting out there. And we didn't know that Pleurococcus was out there, which is part of the reason why this whole species-mapping project is so important. Because we're just beginning to learn where we came from and what we are. And we're finding amoebas like this. This is the amoeba dubia. And the amoeba dubia doesn't look like much, except that each of you has about 3.2 billion letters, which is what makes you you, as far as gene code inside each of your cells, and this little amoeba which, you know, sits in water in hundreds and millions and billions, turns out to have 620 billion base pairs of gene code inside. So, this little thingamajig has a genome that's 200 times the size of yours. And if you're thinking of efficient information storage mechanisms, it may not turn out to be chips. It may turn out to be something that looks a little like that amoeba.
Pensé que hablaríamos del nuevo zoológico. Entonces, todos ustedes han oído sobre ADN, todas las cosas que hace el ADN, pero algunas de las que estamos descubriendo son como ingeniosas porque esto resulta ser la especie más abundante en el planeta. Si crees que los humanos son exitosos o las cucarachas lo son, resulta que hay diez billones de billones de Pleurococos allá afuera. Y no sabíamos ni siquiera que los Pleurococos existían, lo que es una de las razones por la que este proyecto de mapeo de especies es tan importante. Porque recién estamos comenzando a comprender de dónde venimos y lo que somos. Y estamos encontrando amebas como esta. Esta es una Ameba dubia. Y la Ameba dubia no parece muy interesante, excepto que cada uno de ustedes tiene como 3,2 miles de millones de letras, que es lo que te hace a ti a ti en lo que respecta a tu código genético dentro de cada una de tus células y esta pequeña ameba que, como saben, hay cientos y millones y billones en el agua, resulta que tiene 620 miles de millones de bases pares de código genético. Entonces, ésta cosita tiene un genoma que es 200 veces el tamaño del tuyo. Y si estás pensando acerca de mecanismos eficientes para almacenar información, estos pueden resultar no ser chips. Pueden resultar ser algo que se parece un poco a esa ameba.
And, again, we're learning from life and how life works. This funky little thing: people didn't used to think that it was worth taking samples out of nuclear reactors because it was dangerous and, of course, nothing lived there. And then finally somebody picked up a microscope and looked at the water that was sitting next to the cores. And sitting next to that water in the cores was this little Deinococcus radiodurans, doing a backstroke, having its chromosomes blown apart every day, six, seven times, restitching them, living in about 200 times the radiation that would kill you. And by now you should be getting a hint as to how diverse and how important and how interesting this journey into life is, and how many different life forms there are, and how there can be different life forms living in very different places, maybe even outside of this planet. Because if you can live in radiation that looks like this, that brings up a whole series of interesting questions.
Y, de nuevo, estamos aprendiendo de la vida y de cómo funciona. De esta cosita medio extraña, la gente antes pensaba que no valía la pena sacar muestras de los reactores nucleares porque era peligroso y, por supuesto, nada vivía allí. Y entonces finalmente alguien tomó un microscopio y miró en el agua que estaba alrededor de los núcleos. Y ahí en el agua de los núcleos estaba este pequeño Deinococo radiodurans, nadando tranquilito, teniendo sus cromosomas volados cada día, seis, siete veces, recomponiéndolos, viviendo en como 200 veces la radiación que te mataría. Y ya debieran estar teniendo una idea de cuán diverso e importante e interesante es este viaje hacia la vida, y cuantas formas de vida distintas hay, y cómo puede haber diferentes formas de vida viviendo en lugares muy distintos, quizás incluso fuera de este planeta. Porque si se puede vivir en radiación como esta, se genera una serie de preguntas interesantes.
This little thingamajig: we didn't know this thingamajig existed. We should have known that this existed because this is the only bacteria that you can see to the naked eye. So, this thing is 0.75 millimeters. It lives in a deep trench off the coast of Namibia. And what you're looking at with this namibiensis is the biggest bacteria we've ever seen. So, it's about the size of a little period on a sentence. Again, we didn't know this thing was there three years ago. We're just beginning this journey of life in the new zoo.
No sabíamos que existía esta pequeña cosita. Deberíamos haber sabido que existía ya que es la única bacteria que se puede ver a simple vista. Entonces, esta cosa es 0,75 milímetros. Vive en una fosa profunda en el mar cerca de la costa de Namibia. Y lo que estás viendo con este namibiensis es la bacteria más grande que hayamos visto. Es como del tamaño de un punto en una oración. De nuevo, hace tres años ni sabíamos que esta cosa existía. Estamos recién empezando este viaje en el nuevo zoológico.
This is a really odd one. This is Ferroplasma. The reason why Ferroplasma is interesting is because it eats iron, lives inside the equivalent of battery acid, and excretes sulfuric acid. So, when you think of odd life forms, when you think of what it takes to live, it turns out this is a very efficient life form, and they call it an archaea. Archaea means "the ancient ones." And the reason why they're ancient is because this thing came up when this planet was covered by things like sulfuric acid in batteries, and it was eating iron when the earth was part of a melted core. So, it's not just dogs and cats and whales and dolphins that you should be aware of and interested in on this little journey.
Este es uno realmente extraño. Este es Ferroplasma. La razón de por qué el Ferroplasma es interesante es porque come hierro, vive dentro del equivalente del ácido de batería y excreta ácido sulfúrico. Entonces, cuando piensas de formas de vida extrañas, cuando piensas qué se requiere para vivir, resulta que esta forma de vida es muy eficiente, y se denomina arquea. Arquea se refiere a que es de "los antiguos". Y la razón de por qué son tan antiguos es porque esta cosa surgió cuando el planeta estaba cubierto por cosas similares al ácido sulfúrico de baterías, y comía hierro cuando la tierra era parte de un núcleo líquido. Entonces, no es sólo perros y gatos y ballenas y delfines que deberían tener presente y tomar en cuenta en este viajecito.
Your fear should be that you are not, that you're paying attention to stuff which is temporal. I mean, George Bush -- he's going to be gone, alright? Life isn't. Whether the humans survive or don't survive, these things are going to be living on this planet or other planets. And it's just beginning to understand this code of DNA that's really the most exciting intellectual adventure that we've ever been on.
Debieran tener miedo porque están prestando atención a cosas temporales. Me refiero a que George Bush -- él se va ir, ¿bueno? La vida no. Si los humanos sobreviven o no, estas cosas estarán viviendo en este planeta o en otros planetas. Y es comenzando a entender este código ADN lo que es la aventura intelectual más excitante en que jamás hayamos estado.
And you can do strange things with this stuff. This is a baby gaur. Conservation group gets together, tries to figure out how to breed an animal that's almost extinct. They can't do it naturally, so what they do with this thing is they take a spoon, take some cells out of an adult gaur's mouth, code, take the cells from that and insert it into a fertilized cow's egg, reprogram cow's egg -- different gene code. When you do that, the cow gives birth to a gaur. We are now experimenting with bongos, pandas, elands, Sumatran tigers, and the Australians -- bless their hearts -- are playing with these things.
Y puedes hacer cosas extrañas con este código. Este es un gar bebé. Un grupo de conservación se reúne, e intenta descubrir como cruzar un animal que está casi extinto. No lo pueden hacer naturalmente, así que lo que hacen con esto es tomar una cuchara, sacar unas células de la boca de un gar adulto, codificarlas, toman las células generadas de eso y las insertan en un huevo de vaca fertilizado, y reprograman el huevo bovino con un código diferente. Cuando haces esto, la vaca da a luz a un gar. Actualmente estamos experimentando con bongos, pandas, elans, tigres de sumatra, y los australianos -- ellos son fantásticos -- están jugando con estas cosas.
Now, the last of these things died in September 1936. These are Tasmanian tigers. The last known one died at the Hobart Zoo. But it turns out that as we learn more about gene code and how to reprogram species, we may be able to close the gene gaps in deteriorate DNA. And when we learn how to close the gene gaps, then we can put a full string of DNA together. And if we do that, and insert this into a fertilized wolf's egg, we may give birth to an animal that hasn't walked the earth since 1936. And then you can start going back further, and you can start thinking about dodos, and you can think about other species. And in other places, like Maryland, they're trying to figure out what the primordial ancestor is. Because each of us contains our entire gene code of where we've been for the past billion years, because we've evolved from that stuff, you can take that tree of life and collapse it back, and in the measure that you learn to reprogram, maybe we'll give birth to something that is very close to the first primordial ooze. And it's all coming out of things that look like this.
Ahora, el último de estos murió en septiembre de 1936. Estos son tigres de tasmania. El último conocido murió en el zoológico de Hobart. Pero resulta que mientras más aprendemos del código genético y de como reprogramar especies, podemos llegar a completar los huecos genéticos en ADN deteriorado. Y cuando aprendamos como cerrar los huecos genéticos, podremos unir una oración completa de ADN. Y si logramos eso, e insertamos esto en un huevo fertilizado de lobo, podríamos dar a luz a un animal que no ha pisado la tierra desde 1936. Y entonces puedes comenzar a ir más atrás, y puedes empezar a pensar en los dodos, y puedes pensar en otras especies. Y en otros lugares, como Maryland, están tratando de descubrir cuál es el antecesor inicial. Porque cada uno de nosotros contiene el código genético completo de lo que hemos sido por los últimos mil millones de años, porque evolucionamos desde esa cosa, se puede tomar el árbol de la vida y recorrerlo hacia atrás, y en la medida que aprendes a reprogramar esto quizás demos luz a algo muy similar al lodo primordial. Y todo surge de cosas que se ven así.
These are companies that didn't exist five years ago. Huge gene sequencing facilities the size of football fields. Some are public. Some are private. It takes about 5 billion dollars to sequence a human being the first time. Takes about 3 million dollars the second time. We will have a 1,000-dollar genome within the next five to eight years. That means each of you will contain on a CD your entire gene code. And it will be really boring. It will read like this. (Laughter) The really neat thing about this stuff is that's life. And Laurie's going to talk about this one a little bit. Because if you happen to find this one inside your body, you're in big trouble, because that's the source code for Ebola. That's one of the deadliest diseases known to humans. But plants work the same way and insects work the same way, and this apple works the same way. This apple is the same thing as this floppy disk. Because this thing codes ones and zeros, and this thing codes A, T, C, Gs, and it sits up there, absorbing energy on a tree, and one fine day it has enough energy to say, execute, and it goes [thump]. Right? (Laughter) And when it does that, pushes a .EXE, what it does is, it executes the first line of code, which reads just like that, AATCAGGGACCC, and that means: make a root. Next line of code: make a stem. Next line of code, TACGGGG: make a flower that's white, that blooms in the spring, that smells like this. In the measure that you have the code and the measure that you read it -- and, by the way, the first plant was read two years ago; the first human was read two years ago; the first insect was read two years ago.
Estas son compañías que no existían hace cinco años. Plantas inmensas para secuenciar genes del tamaño de canchas de fútbol. Algunas son públicas, algunas son privadas. Se necesitan como 5 mil millones de dólares para secuenciar un ser humano la primera vez. Se necesitan como 3 millones de dólares la segunda vez. Dentro de los próximos cinco a ocho años tendremos un genoma por mil dólares. Eso significa que cada uno de ustedes tendrá su código genético completo en un CD. Y será muy aburrido. Se parecerá a esto (Risas). Lo que es realmente entretenido es que esto es la vida. Y Laurie va a hablarles un poquito de este. Porque si llegas a encontrar este dentro de tu cuerpo, estás en grandes problemas ya que es el código fuente del Ebola. Esta es una de las enfermedades más letales conocidas por los humanos. Pero las plantas y los insectos funcionan de la misma manera, y esta manzana funciona de la misma manera. Esta manzana es lo mismo que este disco. Porque este disco se codifica en unos y ceros, y esta cosa se codifica en A, T, C y G, y está allí arriba absorbiendo energía en un árbol, hasta que un día tiene suficiente energía para decir EJECUTAR y hace bong en el suelo. ¿No es cierto? (Risas) Y cuando ha hecho esto, activa un .EXE que lo que hace es que ejecuta la primera línea de código, que se lee así, AATCAGGGACCC, y que significa: haz una raíz. Próxima línea de código: haz una rama. Próxima línea de código, TACGGGG: haz una flor que sea blanca, que florezca en primavera, que huela así. En la medida que tienes el código y medida que lo vas leyendo -- y, a todo esto, la primera planta fue leída hace dos años atrás; el primer humano fue leído hace dos años atrás; el primer insecto fue leído hace dos años atrás.
The first thing that we ever read was in 1995: a little bacteria called Haemophilus influenzae. In the measure that you have the source code, as all of you know, you can change the source code, and you can reprogram life forms so that this little thingy becomes a vaccine, or this little thingy starts producing biomaterials, which is why DuPont is now growing a form of polyester that feels like silk in corn. This changes all rules. This is life, but we're reprogramming it. This is what you look like. This is one of your chromosomes. And what you can do now is, you can outlay exactly what your chromosome is, and what the gene code on that chromosome is right here, and what those genes code for, and what animals they code against, and then you can tie it to the literature. And in the measure that you can do that, you can go home today, and get on the Internet, and access the world's biggest public library, which is a library of life. And you can do some pretty strange things because in the same way as you can reprogram this apple, if you go to Cliff Tabin's lab at the Harvard Medical School, he's reprogramming chicken embryos to grow more wings. Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurant. (Laughter)
La primera cosa que leímos fue en 1995: una pequeña bacteria llamada Hemofilus influenza. En la medida que tengas el código fuente, como todos ustedes saben, puedes cambiar el código fuente, y puedes reprogramar formas de vida para que esta pequeña cosita se convierta en una vacuna, o esta pequeña cosita comience a producir biomateriales, que es la razón por la cual DuPont está cultivando ahora un tipo de poliéster que se siente como seda dentro del maíz. Esto cambia todas las reglas. Esto es la vida, pero estamos reprogramándola. Así es como te ves. Este es uno de tus cromosomas. Y lo que ahora se puede hacer es, que puedes ver exactamente qué es tu cromosoma, y cuál es el código de ese cromosoma, y para qué sirve el código de esos genes y contra qué animales se manifiestan, y lo puedes relacionar a la literatura. Y en la medida que puedas hacer esto, puedes ir hoy a tu casa, y subir a Internet, e ingresar a la biblioteca más grande del mundo, que es una biblioteca de la vida. Y puedes hacer cosas bastante extrañas ya que, de la misma manera que puedes reprogramar esta manzana, si vas al laboratorio de Cliff Tabin en la escuela médica de Harvard, él está reprogramando embriones de pollo para que nazcan con más alas. ¿Por qué haría Cliff esto? Si no tiene un restaurante. (Risas).
The reason why he's reprogramming that animal to have more wings is because when you used to play with lizards as a little child, and you picked up the lizard, sometimes the tail fell off, but it regrew. Not so in human beings: you cut off an arm, you cut off a leg -- it doesn't regrow. But because each of your cells contains your entire gene code, each cell can be reprogrammed, if we don't stop stem cell research and if we don't stop genomic research, to express different body functions. And in the measure that we learn how chickens grow wings, and what the program is for those cells to differentiate, one of the things we're going to be able to do is to stop undifferentiated cells, which you know as cancer, and one of the things we're going to learn how to do is how to reprogram cells like stem cells in such a way that they express bone, stomach, skin, pancreas. And you are likely to be wandering around -- and your children -- on regrown body parts in a reasonable period of time, in some places in the world where they don't stop the research.
La razón de por qué está reprogramando ese animal para que tenga más alas es porque cuando de niño jugabas con lagartijas, y tomabas la lagartija, a veces se le caía la cola, pero le volvía a crecer. No es así en las personas: cortas un brazo, o cortas una pierna y no vuelve a crecer. Pero ya que cada una de tus células contiene tu código completo, cada célula puede reprogramarse (si es que no detenemos la investigación de células madres y no detenemos la investigación genómica), para expresar distintas funciones corporales. Y a medida que aprendemos cómo los pollos generan las alas, y cuál es el programa que se utiliza para diferenciar esas células, una de las cosas que podremos hacer será detener las células no diferenciadas que ustedes conocen como cáncer, y una de las cosas que aprenderemos a hacer es cómo reprogramar células madres de tal manera que se conviertan en hueso, estómago, piel, páncreas. Y es probable que tú -- y tus hijos -- anden caminando dentro de un tiempo razonable con partes del cuerpo regeneradas, en algunas partes del mundo donde no detengan la investigación.
How's this stuff work? If each of you differs from the person next to you by one in a thousand, but only three percent codes, which means it's only one in a thousand times three percent, very small differences in expression and punctuation can make a significant difference. Take a simple declarative sentence. (Laughter) Right? That's perfectly clear. So, men read that sentence, and they look at that sentence, and they read this. Okay? Now, women look at that sentence and they say, uh-uh, wrong. This is the way it should be seen. (Laughter) That's what your genes are doing. That's why you differ from this person over here by one in a thousand. Right? But, you know, he's reasonably good looking, but... I won't go there. You can do this stuff even without changing the punctuation. You can look at this, right? And they look at the world a little differently. They look at the same world and they say... (Laughter) That's how the same gene code -- that's why you have 30,000 genes, mice have 30,000 genes, husbands have 30,000 genes. Mice and men are the same. Wives know that, but anyway. You can make very small changes in gene code and get really different outcomes, even with the same string of letters. That's what your genes are doing every day. That's why sometimes a person's genes don't have to change a lot to get cancer.
¿Cómo funciona esta cosa? Si cada uno de ustedes difiere con la persona de al lado por un milésimo, y sólo 3 por ciento de código, lo que significa sólo uno en mil por tres por ciento, diferencias muy pequeñas en expresión y puntuación pueden causar diferencias significativas. Tomemos una frase simple. "Una mujer sin su hombre no es nada" (Risas). ¿Correcto? Está perfectamente claro. Entonces, los hombres leen esto, y ven esta oración y la leen así. "Una mujer, sin su hombre, no es nada" ¿Okey? Ahora, las mujeres miran esto y dicen na-a, equivocado. Esta es la manera que se debe leer. "Una mujer: sin ella, su hombre no es nada" (Risas). Eso es lo que están haciendo tus genes. Esa es tu diferencia con esta otra persona de por acá por uno en mil. ¿Está bien? Pero, tú sabes, él es razonablemente apuesto, pero... no voy a hacer ese chiste. Puedes hacer estas cosas aún sin cambiar la puntuación. ¿Puedes ver esto, no cierto? (El Servicio Recaudador de Impuestos) Y ellos ven el mundo un poco distinto. Ellos miran al mismo mundo y dicen... (NUESTRO) (Risas). Eso es como el mismo código genético -- por eso tienes 30.000 genes, los ratones tienen 30.000 genes, los maridos tienen 30.000 genes. Ratones y maridos son lo mismo. Las esposas saben esto, pero en fin. Puedes hacer cambios muy pequeños en el código y obtener resultados muy distintos, incluso con el mismo orden de letras. Eso es lo que tus genes hacen todos los días. Por esto es que a veces los genes de una persona no necesitan variar mucho para que le de cáncer.
These little chippies, these things are the size of a credit card. They will test any one of you for 60,000 genetic conditions. That brings up questions of privacy and insurability and all kinds of stuff, but it also allows us to start going after diseases, because if you run a person who has leukemia through something like this, it turns out that three diseases with completely similar clinical syndromes are completely different diseases. Because in ALL leukemia, that set of genes over there over-expresses. In MLL, it's the middle set of genes, and in AML, it's the bottom set of genes. And if one of those particular things is expressing in your body, then you take Gleevec and you're cured. If it is not expressing in your body, if you don't have one of those types -- a particular one of those types -- don't take Gleevec. It won't do anything for you. Same thing with Receptin if you've got breast cancer. Don't have an HER-2 receptor? Don't take Receptin. Changes the nature of medicine. Changes the predictions of medicine. Changes the way medicine works.
Estas pequeñas cositas son del tamaño de una tarjeta de crédito. Pueden chequear a cualquiera de ustedes contra 60 mil condiciones genéticas. Eso genera interrogantes con respecto a la privacidad y asegurabilidad y un montón de otras cosas, pero también nos permite empezar a combatir enfermedades porque si chequeas una persona que tiene leucemia contra algo como esto resulta que tres enfermedades con síndromes clínicos exactamente iguales son en realidad enfermedades completamente distintas. Porque en la leucemia ALL, el set de genes de arriba se sobre-expresa. En la leucemia MLL es el conjunto de genes del medio, y en leucemia AML, es el conjunto de genes de abajo. Y si una de esas cosas se puede observar en tu cuerpo, entonces tomas Gleevec y te mejoras. Si no se está expresando en tu cuerpo, si no tienes uno de estos tipos -- uno de estos tipos específicos -- no tomes Gleevec, no te servirá de nada. La misma cosas pasa con Receptin si tienes cáncer de mama. Si no tienes un receptor HER-2, no tomes Receptin. Cambia el curso de la medicina. Cambia las predicciones de la medicina. Cambia la manera en que la medicina funciona.
The greatest repository of knowledge when most of us went to college was this thing, and it turns out that this is not so important any more. The U.S. Library of Congress, in terms of its printed volume of data, contains less data than is coming out of a good genomics company every month on a compound basis. Let me say that again: A single genomics company generates more data in a month, on a compound basis, than is in the printed collections of the Library of Congress. This is what's been powering the U.S. economy. It's Moore's Law. So, all of you know that the price of computers halves every 18 months and the power doubles, right? Except that when you lay that side by side with the speed with which gene data's being deposited in GenBank, Moore's Law is right here: it's the blue line. This is on a log scale, and that's what superexponential growth means. This is going to push computers to have to grow faster than they've been growing, because so far, there haven't been applications that have been required that need to go faster than Moore's Law. This stuff does.
Cuando la mayoría de nosotros estudíamos, el repositorio más grande de información era esta cosa, y resulta que ya no es tan importante. La Biblioteca del Congreso de los EE.UU., en términos de volumen de data impresa, contiene menos datos que lo que está saliendo cada mes de una buena empresa de genómica. Déjenme decirlo de nuevo: una sola empresa de genómica genera más datos en un mes, comparando datos totales, que lo que hay en las colecciones impresas de la Biblioteca del Congreso. Esto es lo que está empujando la economía de los EE.UU. Es la ley de Moore. Entonces, todos ustedes saben que el costo de los computadores baja a la mitad cada 18 meses mientras su potencia se duplica, ¿correcto? Excepto que cuando comparas esto con la velocidad con la cual los datos genéticos están siendo almacenados en GenBank, la ley de Moore está justo aquí: es la línea azul. Esta es una escala logarítmica, y por lo tanto esto es lo que llamamos crecimiento superexponencial. Esto va a empujar a los computadores a crecer más rápido de lo que han crecido ya que hasta ahora, no han existido aplicaciones que han requerido un crecimiento más veloz que el de la ley de Moore. Esto sí lo requiere.
And here's an interesting map. This is a map which was finished at the Harvard Business School. One of the really interesting questions is, if all this data's free, who's using it? This is the greatest public library in the world. Well, it turns out that there's about 27 trillion bits moving inside from the United States to the United States; about 4.6 trillion is going over to those European countries; about 5.5's going to Japan; there's almost no communication between Japan, and nobody else is literate in this stuff. It's free. No one's reading it. They're focusing on the war; they're focusing on Bush; they're not interested in life. So, this is what a new map of the world looks like. That is the genomically literate world. And that is a problem. In fact, it's not a genomically literate world. You can break this out by states. And you can watch states rise and fall depending on their ability to speak a language of life, and you can watch New York fall off a cliff, and you can watch New Jersey fall off a cliff, and you can watch the rise of the new empires of intelligence. And you can break it out by counties, because it's specific counties. And if you want to get more specific, it's actually specific zip codes. (Laughter)
Y acá tenemos un mapa interesante. Este es un mapa que fue terminado en la escuela de negocios de Harvard. Una de las preguntas más interesantes es; si todos estos datos son gratis, ¿entonces quién los usa? Esta es la biblioteca pública más grande del mundo. Bueno, resulta que hay alrededor de 27 billones de bits moviéndose dentro de los Estados Unidos; alrededor de 4,6 billones están siendo enviados hacía esos países europeos; alrededor de 5,5 se transfieren a Japón; casi no hay comunicación dentro de Japón y nadie más puede leer esta cosa. Es gratis. Nadie los está leyendo. Están enfocados en la guerra; están enfocados en Bush; no están interesados en la vida. Entonces, así es como se ve el nuevo mapa del mundo. Este es el mundo que comprende la genómica. Y esto es un problema. De hecho, ni siquiera es el mundo que comprende genómica. Puedes dividirlo por estados. Y puedes ver cómo los estados surgen o caen dependiendo de si son capaces de hablar la lengua de la vida, y puedes ver a Nueva York caerse por el barranco, y puedes ver a Nueva Jersey caerse por el barranco, y puedes ver como surgen los nuevos imperios de la inteligencia. Y puedes dividirlo por condados ya que son condados específicos. Y si quieres ser aún más específico, en realidad son códigos postales específicos (Risas).
So, you want to know where life is happening? Well, in Southern California it's happening in 92121. And that's it. And that's the triangle between Salk, Scripps, UCSD, and it's called Torrey Pines Road. That means you don't need to be a big nation to be successful; it means you don't need a lot of people to be successful; and it means you can move most of the wealth of a country in about three or four carefully picked 747s.
Entonces, ¿quieres saber dónde está aconteciendo esta nueva vida? Bueno, en el sur de California está en el código 92121. Y sólo allí. Y eso es el triángulo entre las calles Sulk, Scripps, UCSD, y se llama Torrey Pines Road. Significa que no necesitas ser un país grande para ser exitoso; significa que no necesitas tanta gente para ser exitoso; y significa que puedes mover casi toda la riqueza de un país en tres o cuatro 747s bien escogidos.
Same thing in Massachusetts. Looks more spread out but -- oh, by the way, the ones that are the same color are contiguous. What's the net effect of this? In an agricultural society, the difference between the richest and the poorest, the most productive and the least productive, was five to one. Why? Because in agriculture, if you had 10 kids and you grow up a little bit earlier and you work a little bit harder, you could produce about five times more wealth, on average, than your neighbor. In a knowledge society, that number is now 427 to 1. It really matters if you're literate, not just in reading and writing in English and French and German, but in Microsoft and Linux and Apple. And very soon it's going to matter if you're literate in life code. So, if there is something you should fear, it's that you're not keeping your eye on the ball. Because it really matters who speaks life. That's why nations rise and fall.
Lo mismo pasa en Massachusetts. Parece más esparcido, pero -- ah, por si acaso, los que son del mismo color son contiguos. ¿Cúal es el efecto neto de esto? En una sociedad basada en la agricultura, la diferencia entre los más ricos y los más pobres, los más productivos y los menos productivos, era de cinco a uno. ¿Por qué? Porque en agricultura, si tenías 10 hijos y te despertabas un poquito más temprano y trabajabas un poquito más duro, podías llegar a producir, en promedio como cinco veces más riqueza que tu vecino. En una sociedad basada en el conocimiento, esa diferencia es de 427 a 1. Es realmente importante que puedas leer y escribir, no sólo en Inglés y Francés y Alemán, sino que en Microsoft y Linux y Apple. Y muy pronto la diferencia va a estar en la comprensión del código de la vida. Entonces, si debieras tenerle miedo a algo, es que no estas mirando en la dirección apropiada. Porque realmente importa quién puede hablar en lenguaje de la vida. Los países surgen y caen por esto.
And it turns out that if you went back to the 1870s, the most productive nation on earth was Australia, per person. And New Zealand was way up there. And then the U.S. came in about 1950, and then Switzerland about 1973, and then the U.S. got back on top -- beat up their chocolates and cuckoo clocks. And today, of course, you all know that the most productive nation on earth is Luxembourg, producing about one third more wealth per person per year than America. Tiny landlocked state. No oil. No diamonds. No natural resources. Just smart people moving bits. Different rules.
Y resulta que si volvieras a los 1870s, la nación más productiva en la tierra, por persona, era Australia. Y Nueva Zelandía estaría por allá arriba. Y después EE. UU. subió en los 1950s, y después Suiza en 1973, y después EE. UU. volvió a estar primero -- les ganamos a sus chocolates y sus relojes cucú. Y todos ustedes saben que actualmente el país más productivo del mundo es, por supuesto, Luxemburgo, que produce como un tercio más riqueza por persona cada año que los EE.UU. Es un estado pequeñito sin mar. Sin petróleo. Sin diamantes. Sin recursos naturales. Sólo tienen gente inteligente moviendo bits. Las reglas cambian.
Here's differential productivity rates. Here's how many people it takes to produce a single U.S. patent. So, about 3,000 Americans, 6,000 Koreans, 14,000 Brits, 790,000 Argentines. You want to know why Argentina's crashing? It's got nothing to do with inflation. It's got nothing to do with privatization. You can take a Harvard-educated Ivy League economist, stick him in charge of Argentina. He still crashes the country because he doesn't understand how the rules have changed. Oh, yeah, and it takes about 5.6 million Indians. Well, watch what happens to India. India and China used to be 40 percent of the global economy just at the Industrial Revolution, and they are now about 4.8 percent. Two billion people. One third of the global population producing 5 percent of the wealth because they didn't get this change, because they kept treating their people like serfs instead of like shareholders of a common project. They didn't keep the people who were educated. They didn't foment the businesses. They didn't do the IPOs. Silicon Valley did. And that's why they say that Silicon Valley has been powered by ICs. Not integrated circuits: Indians and Chinese. (Laughter)
Estas son tasas diferenciales de productividad. Aquí se ve cuantas personas toma producir una patente en EE.UU. Más o menos 3 mil Estadounidenses, 6 mil Coréanos, 14 mil Británicos, 780 mil Argentinos. ¿Quieren saber por qué Argentina se está hundiendo? No tiene que ver con la inflación. No tiene que ver con las privatizaciones. Puedes tomar un economista educado en Harvard, y ponerlo a cargo de Argentina. Aún así lo hundiría porque no entendería como han cambiado las reglas. Ah, sí, y toma como 5,6 millones de Indios. Bueno, veamos que le pasa a la India. India y China durante la revolución industrial solían ser el 40 por ciento de la economía global, y ahora son como el 4,8 por ciento. Dos mil millones de personas. Un tercio de la población mundial produciendo el 5 por ciento de la riqueza porque no pasaron por este cambio, porque siguieron tratando a sus habitantes como siervos y no como accionistas de un proyecto compartido. No mantuvieron a las personas con educación. No fomentaron los negocios. No los lanzaron a la bolsa. En Silicon Valley sí lo hicieron. Y por eso dicen que Silicon Valley funciona a base de CIs. No son circuitos integrados; sino que Chinos e Indios (Risas).
Here's what's happening in the world. It turns out that if you'd gone to the U.N. in 1950, when it was founded, there were 50 countries in this world. It turns out there's now about 192. Country after country is splitting, seceding, succeeding, failing -- and it's all getting very fragmented. And this has not stopped. In the 1990s, these are sovereign states that did not exist before 1990. And this doesn't include fusions or name changes or changes in flags. We're generating about 3.12 states per year. People are taking control of their own states, sometimes for the better and sometimes for the worse. And the really interesting thing is, you and your kids are empowered to build great empires, and you don't need a lot to do it. (Music) And, given that the music is over, I was going to talk about how you can use this to generate a lot of wealth, and how code works. Moderator: Two minutes. (Laughter) Juan Enriquez: No, I'm going to stop there and we'll do it next year because I don't want to take any of Laurie's time. But thank you very much.
Esto es lo que está pasando en el mundo. Resulta que si es que hubieras ido a la ONU en 1950, cuando fue fundada, habían 50 países en el mundo. Resulta que ahora hay como 192. Muchos países se están separando, independizando, teniendo éxito, fallando. Y todo está tornándose muy fragmentado. Y no se está deteniendo. Estos son estados soberanos que no existían antes de 1990. Y esto no incluye fusiones o cambios de nombre o cambios de bandera. Estamos generando 3,12 estados por año. La gente está tomado control de sus estados, a veces para mejor y a veces para peor. Y lo realmente interesante es, ustedes y sus hijos tienen el poder para construir grandes imperios, y no necesitan mucho para hacerlo (Música). Y, dado que la música ha terminado, iba a hablar de cómo puedes usar esto para generar mucha riqueza, y de cómo funciona el código. (Moderador: Le agrego dos minutos más!!) (Risas). No, voy a parar aquí y lo haremos el próximo año porque no quiero tomar el tiempo de Laurie. Pero muchas gracias a ustedes.