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)
Je suis censé vous effrayer parce que c'est à propos de la peur, non? Et vous devriez avoir peur, mais pas pour les raisons auxquelles vous pensez. Vous devriez avoir peur que si on peut avoir le premier slide -- voilà -- que vous loupiez quelque chose. Parce que si vous avez passé votre semaine à penser à l'Irak et à penser à propos de Bush et à penser au marché boursier, vous allez manquer l'une des plus fabuleuses aventures qu'on ait jamais pu vivre. Et voilà ce dont il s'agit. C'est de l'ADN cristallisé. Chaque être vivant sur cette planète, tous les insectes, les bactéries, les plantes, les animaux, les être humains, les politiciens ( rires ) sont codés avec ça. Et si vous prenez un seul cristal d'ADN, ça ressemble à ça. Et on commence tout juste à comprendre ce que c'est. Et c'est la plus excitante des aventures qu'on ait jamais vécue. C'est le plus formidable projet qu'on ait jamais pu vivre. Si vous pensez que la découverte des États-Unis a changé quelque chose, ou atterrir sur la Lune ou encore ça, c'est notre propre carte et la carte de chaque plante, chaque insecte et chaque bactérie qui change réellement les choses. Et ça commence à nous en dire long sur l'évolution. ( rires )
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.
Il se trouve que c'est - Richard Dawkins en a déjà parlé - une véritable rivière sortie de l'Eden. Les 3.2 milliards de paires de bases qui se trouvent à l'intérieur de vos cellules est une histoire d'où vous avez été ces derniers milliards d'années. Et on pourrait commencer à dater certaines choses, on pourrait commencer à changer la médecine et l'archéologie. Si vous prenez l'espèce humaine il y a environ 700 ans, il s'avère que les Européens se sont distingués des Africains de manière très nette. Les Européens ont été confrontés à la peste. Et face à la peste, la plupart des gens n'ont pas survécu, mais ceux qui ont survécu avaient une mutation du récepteur CCR5. Cette mutation a été transmise à leur enfants étant donné qu'ils étaient les survivants, la population a donc été confrontée à une forte sélection. En Afrique, étant donné qu'il n'y avait pas de telles villes, il n'y a pas eu de sélection pour la mutation CCR5. On peut dire que ça date de 700 ans. C'est une des raisons pour lesquelles le SIDA frappe aussi fort en Afrique et non en Europe. Et nous sommes en train de trouver ces détails pour la malaria, pour les cellules falciformes, pour les cancers. Le fait de dessiner notre propre carte, est la plus formidable aventure qu'il nous soit donné de vivre. Et vendredi, je veux que vous sortiez une très bonne bouteille de vin, et je veux que vous leviez votre verre à ces deux personnes. Parce que ce vendredi, 50 ans plus tôt, Watson et Crick découvraient la structure de l'ADN et c'est un date presque aussi importante que le 12 février, date à laquelle nous avons dessiné notre carte pour la première fois. Mais bref, continuons.
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.
Je croyais qu'on allait parler du nouveau zoo. Vous avez tous entendu parler d'ADN, de tout ce que l'ADN fait, mais les découvertes que l'on est en train de faire sont assez élégantes parce que ça s'avère être l'espèce la plus abondante sur la planète. Si vous pensez être bien adapté ou que les blattes le sont, il se trouve qu'il y a cents millions de milliards de milliards de Pleurococcus dehors. Et on ne savait pas que Pleurococcus était là. C'est une des raisons pour laquelle ce projet de cartographie est si important. Parce qu'on commence à apprendre d'où nous venons et ce que nous sommes. Et on trouve des amibes comme celle-ci. C'est Amoeba dubia. Et Amoeba dubia ne nous ressemble pas beaucoup, si ce n'est que chacun d'entre vous a environ 3.2 milliards de lettres qui font que vous êtes ce que vous êtes tout comme le code dans chacune de vos cellules. Cette petite amibe qui se trouve dans l'eau par millions de milliards se révèle contenir un code génétique de 620 milliards de paires de base. Donc ce petit machin a un génome qui fait 200 fois la taille du vôtre. Et si vous pensez à l'efficacité du mécanisme de stockage de l'information, on se trouve assez loin des puces électronique. On se trouve plutôt proche de quelque chose qui ressemble à cette amibe.
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.
Et, une fois de plus, on découvre la vie et comment elle fonctionne. Cette petite chose, les gens n'imaginaient même pas que ça valait la peine de prélever des échantillons dans les réacteurs nucléaires parce que c'était dangereux et, bien sûr, parce que rien ne vivait là-dedans. Et finalement quelqu'un a pris un microscope et a observé l'eau qui se trouvait à côté du cœur des réacteurs. Et dans cette eau à côté du cœur des réacteurs se trouvait Deinococcus radiodurans qui nageait le crawl, qui se faisait détruire ses chromosomes chaque jour six, sept fois, qui les recollait, qui vivait au milieu de radiations qui vous tueraient 200 fois. Et maintenant vous devriez avoir un idée du point auquel la vie peut être diversifiée, importante et intéressante, et du nombre de différentes formes de vie qu'il peut y avoir, et du fait qu'il puisse y avoir différentes formes de vie vivant à des endroits très différents, peut-être en dehors de cette planète. Parce que si vous vivez au milieu de telles radiations, ça amène des questions intéressantes.
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.
Ce petit machin, on ne savait pas que ce machin existait. On aurait dû savoir que ça existait parce que c'est la seule bactérie que vous pouvez voir à l'œil nu. Cette chose fait 0.75 millimètres. Elle vit dans une fosse de la côte de Namibie. Et cette Namibiensis que vous voyez est la plus grande bactérie qu'on ait jamais vue. Elle fait à peu près la taille d'une petite virgule dans une phrase. Pareil, on ne savait pas que ça existait il y a trois ans. On commence à peine ce voyage de la vie dans le nouveau zoo.
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.
En voilà une vraiment particulière. C'est Ferroplasma. La raison pour laquelle Ferroplasma est intéressante est qu'elle mange du fer, elle vit dans l'équivalent de l'acide d'une batterie et produit de l'acide sulfurique. Quand vous pensez à des formes de vie particulières, quand vous pensez à ce que ça demande de vivre, il s'avère que c'est une forme de vie vraiment efficace. Et ils l'appellent une archea. "Archea" signifie "les anciens". Et la raison pour laquelle elles sont anciennes est que cette chose est apparue lorsque cette planète était couverte par de l'acide de batterie et elle mangeait du fer quand la terre faisait partie d'un noyau liquide. Donc ce ne sont pas seulement aux chiens, aux chats, aux baleines et aux dauphins que vous vous devriez penser et auxquels vous devriez vous intéresser au cours de ce périple.
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.
Votre crainte devrait être le fait que vous n'êtes rien, que vous ne vous intéressez qu'à des choses qui sont temporaires. George Bush... il va s'en aller, vous savez? Pas la vie. Que les humains survivent ou non, ces choses vont vivre sur cette planète ou d'autres planètes. Et on ne fait que commencer à comprendre ce code qu'est l'ADN. C'est véritablement l'aventure intellectuelle la plus intéressante qui nous ait jamais été offerte.
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.
Et vous pouvez faire des choses bizarres avec ça. Voici un brochet crocodile. Des groupes de protection animalière essaient de trouver comment reproduire une espèce quasiment éteinte. Ils n'y arrivent pas naturellement, alors ils prennent une cuiller, ils prélèvent quelques cellules de la bouche d'un brochet crocodile adulte, codent, prennent ces cellules et les insèrent dans un ovule de vache fertilisé, ils reprogramment. Fœtus de vache, code génétique différent. Quand vous faites ça, la vache donne naissance à un brochet. On fait maintenant des expériences avec des bongos, des pandas, des elos*, des tigres de Sumatra et les Australiens, loués soient-ils, jouent avec ça.
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.
Le dernier est mort en septembre 1936. Ce sont des tigres de Tasmanie. Le dernier recensé est mort au zoo Hobart. Mais alors qu'on en apprend de plus en plus sur le code génétique et sur la manière de reprogrammer les espèces, on pourrait bien combler les trous d'ADN détériorés. Et quand on sait comment combler ces trous génétiques, on peut obtenir un brin d'ADN entier. Et si l'on fait ça, si on insère ce brin dans un ovule de loup fertilisé, on peut donner naissance à un animal qui n'a pas mis les pieds sur Terre depuis 1936. Vous pouvez ensuite remonter plus loin dans le passé, vous pouvez penser aux dodos, et à d'autres espèces. À d'autres endroits, comme dans le Maryland, ils essaient de découvrir qui est notre ancêtre commun. Étant donné que chacun d'entre nous contient notre code génétique entier, où nous avons été au cours des derniers milliards d'années, comme nous avons tous évolué à partir de ça, vous pouvez retourner cet arbre de la vie. Et comme nous apprenons à reprogrammer, nous allons peut-être donner naissance à quelque chose très proche de l'être primordial. Et tout ça sort de choses qui ressemblent à ça.
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.
Ce sont des compagnies qui n'existaient même pas il y a 5 ans. Des énormes sites de séquence génétique qui font la taille de terrains de football. Certains sont publiques. D'autres sont privés. Il a fallu environ 5 milliards de dollars pour la première séquence d'un être humain. Environ 3 millions la deuxième fois. On aura un génome pour 1000 dollars dans 5 à 8 ans. Chacun d'entre vous aura donc son code génétique entier sur un CD. Et ça sera vraiment ennuyant, ça ressemblera à ça. ( rires ) Ce qui est beau, c'est que c'est la vie. Laurie va en parler un petit peu. Parce que si vous trouvez ça dans votre corps, vous êtes mal en point car c'est le code d'Ebola. Une des maladies connues de l'Homme les plus mortelles. Mais les plantes et les insectes fonctionnent de la même manière et cette pomme fonctionne de la même manière. Cette pomme est la même chose que cette disquette. Car cette chose code en 1 et 0, et celle-là code en A, T, C, G et reste là-haut à absorber de l'énergie sur un arbre jusqu'à un beau jour où elle a assez d'énergie pour taper "Enter" et s'en aller d'un coup. Pas vrai? ( rires ) Et lorsqu’elle ouvre son fichier .exe, elle compile la première ligne de code qui se lit : AATCAGGGACCC, ce qui signifie "créer un racine". Ligne de code suivante : "créer un tige". Ligne de code suivante, TACGGGG : "produire une fleur blanche, qui éclot au printemps, qui sent ça". Tant que vous avez le code et tant que vous pouvez le lire... la première plante a d'ailleurs été lue il y a deux ans, le premier humain a été lu il y a deux ans, le premier insecte a été lu il y a deux ans,
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 première chose qu'on ait lue, a été lue en 1995, un petite bactérie nommée Haemophilus influenza. Tant que vous avez le code, comme vous le savez tous, vous pouvez le modifier et vous pouvez reprogrammer des formes de vie pour faire un vaccin à partir de ce machin ou pour que ce machin se mette à produire des biomatériaux. C'est pourquoi DuPont produit un type de polyester qui a la consistance de la soie. ça change toutes les règles. C'est la vie, mais nous sommes en train de la reprogrammer. Voilà à quoi vous ressemblez. C'est l'un de vos chromosomes. Et ce que vous pouvez faire, c'est déterminer précisément quel est ce chromosome, quel est le code génétique de ce chromosome à cet endroit, ce que codent ces gènes, contre quels animaux ils codent et vous pouvez ensuite relier tout ça à la littérature scientifique. Étant donné que vous êtes capables de faire ça, vous pouvez rentrer à la maison, aller sur Internet, et accéder à la plus grande bibliothèque du monde, une bibliothèque de la vie. Et vous pouvez faire des choses assez étranges. Tout comme il est possible de reprogrammer cette pomme, Cliff Tabin de l'École de Médecine de Harvard reprogramme des embryons de poulet pour qu'ils aient plus d'ailes. Pour quelle raison Cliff ferait-il ça? Il ne possède pas de restaurant. ( rires )
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 raison pour laquelle il reprogramme cet animal de façon à avoir plus d'ailes est que quand vous vous amusiez avec des lézards étant enfant, leur queue repoussait après être tombée. Ce n'est pas le cas chez les humains. Vous coupez un bras ou une jambe, ça ne repousse pas. Mais comme chacune de vos cellules contient votre code génétique entier, chacune d'elle peut être reprogrammée - si l'on n'arrête pas la recherche sur les cellules souches et si l'on n'arrête pas la recherche sur le génome - de manière à exprimer différentes fonctions corporelles. Dans la mesure où l'on apprend comment les poulets développent des ailes et quel est le code pour la différenciation des cellules, une des choses que l'on pourra faire est d'interrompre la différentiation des cellules - ce que fait un cancer - et une des choses que l'on apprendra à faire est de reprogrammer des cellules comme les cellules souches de manière à ce qu'elles se différentient en os, en estomac, en peau, en pancréas. Vous et vos enfants risquez bien d'observer des duplicatas de parties du corps d'ici pas longtemps à des endroits du globe où la recherche n'est pas restreinte.
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.
Comment ça marche? Chacun d'entre vous est 0.1% différent de son voisin. Mais comme seul 3% du génome code, cela signifie que la différence est d'un millième de 3%. De faibles variations dans l'expression et la ponctuation peuvent produire de grandes différences. Prenez une simple affirmation. (Une femmes sans son mari n'est rien) ( rires ) OK? C'est clair. Les hommes lisent cette phrase, ils la regardent et ils lisent ça. (Une femme, sans son mari, n'est rien.) OK? Mais les femmes regardent cette phrase et disent "non, c'est faux." "Il faut la lire comme ça." (Une femme : sans elle, l'homme n'est rien.) ( rires ) C'est ce que font vos gènes. C'est pour ça que vous êtes à 1 pour 1000 différents de cette personne-là . OK? Il est assez beau mais... Je ne vais pas en dire plus. Vous pouvez faire ça même sans changer la ponctuation Vous pouvez regarder ça. (The IRS = service américain de taxation des impôts) Ils voient les choses de manière légèrement différente. Ils observent le même monde et disent... (les leurs) ( rires ) C'est comme ça que le même code génétique... C'est pour ça que vous avez 30'000 gènes, les souris en ont 30'000, vos maris en ont 30'000. Les souris et les hommes sont les même. Les femmes savent ça, mais bref. Vous pouvez effectuer de faibles variations de code génétique et obtenir des résultats complètement différents même en utilisant le même alignement de lettres. (Allons-y ensemble - Allons la chercher) C'est ce que font vos gènes chaque jour. C'est pour ça que parfois les gènes d'une personne n'ont pas à changer grand chose pour produire un cancer.
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.
Ces puces ont la taille d'une carte de crédit. Elles peuvent rechercher 60'000 maladies génétiques. ça soulève des questions sur la vie privée, l'assurabilité et plein d'autres choses mais ça nous permet aussi de rechercher une maladie parce que si vous analysez une personne leucémique avec l'un de ces appareils, trois maladies avec des syndromes cliniques très similaires se révèlent être des maladies complètement différentes. Car, pour les leucémies ALL, le set de gènes d'en haut qui est surexprimé. Pour les MLL, c'est le set de gènes central. Et pour les AML, c'est le set de gènes qui se trouve en bas. Et si l'un de ces sets est exprimé dans votre corps, vous prenez Gleevec et vous est guéri. Si ce n'est pas exprimé, si vous n'avez pas l'un de ces types - un des trois en particulier - ne prenez pas Gleevec. ça n'aura aucun effet sur vous. Pareil pour Receptin si vous avez le cancer du sein. Vous n'avez pas de récepteur HER-2, ne prenez pas Receptin. ça change toute la médecine. ça change les prédictions de la médecine. ça change la manière dont la médecine fonctionne.
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.
Quand la plupart d'entre nous était encore au gymnase, le plus grand recueil de connaissances était ça. Mais il se trouve que ce n'est plus du tout aussi important que ça. La Bibliothèque du Congrès Américain, en termes de volume de données imprimées, contient moins de données que ce qui sort chaque mois d'une bonne société de génomique sous forme de chimique. Je répète : Une seule société de génomique génère plus de données sous forme chimique que ce qui se trouve dans collections imprimées de la Bibliothèque du Congrès Américain. C'est ce qui a stimulé l'économie américaine. C'est la loi de Moore. On sait tous que le prix des ordinateurs diminue de moitié tous les 18 mois, et que leur puissance double, pas vrai? Mais quand vous mettez ça côte à côte avec la vitesse à laquelle les données génétiques sont déposées dans GenBank, la loi de Moore se retrouve là. C'est la ligne bleue. C'est une échelle logarithmique et c'est ce qu'une croissance super exponentielle signifie. ça va forcer les ordinateurs à se développer encore plus vite qu'il ne l'ont fait parce que jusqu'à présent aucune application requise ne s'est développée plus vite que la loi de Moore. Maintenant si.
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)
Voici une carte intéressante. C'est une carte qui a été élaborée à l'école de commerce de Harvard. Une question vraiment intéressante est : si toutes ces données sont gratuites, qui les utilise? C'est la plus grande bibliothèque du monde. Et bien il se révèle que près de 27millions de millions de bits se déplacent à l'intérieur des États-Unis mêmes, environ 4.6 millions de millions de donnés vont en Europe et 5.5 au Japon. Il n'y a quasiment aucune communication avec le Japon et personne d'autre ne lit ces données. C'est gratuit. Personne ne le lit. Ils se concentrent sur la guerre, ils se concentrent sur Bush, ils ne s'intéressent pas à la vie. Voilà donc à quoi ressemble le nouveau monde. C'est le monde génomico-lettré. Et c'est problématique. En fait, ce n'est pas un monde génomico-lettré. Vous pouvez diviser ça en États. Et observer ces états monter et descendre, en fonction de leur capacité à parler la langue de la vie. Vous pouvez voir New York tomber de la montagne, et vous pouvez voir le New Jersey tomber de la montagne, et vous pouvez observer l'essor de nouveaux empires de l'intelligence. Et vous pouvez diviser ça en pays parce qu'il ne s'agit que de certains pays. Et si vous voulez être plus spécifique, il s'agit en fait de certains codes postaux. ( rires )
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.
Alors, vous voulez savoir ou la vie se développe? Et bien en Californie du Sud, c'est en 92121. C'est tout. Et il s'agit d'un triangle formé de Sulk*, Scripps et UCSD. Et ça s'appelle Torrey Pines Road. Cela signifie qu'il n'y a pas besoin d'avoir un grand pays pour avoir du succès, que vous n'avez pas besoin de beaucoup de monde pour avoir du succès. Et cela signifie que vous pouvez regrouper la majorité des richesses d'un pays dans 3 ou 4 Boeing 747.
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.
C'est pareil en Massachusetts. C'est un peu plus répandu mais... ah, d'ailleurs, ceux qui ont la même couleur sont contigus. Quel est le résultat de tout cela? Dans une société agraire, la différence entre le plus riche et le plus démuni, entre le plus productif et le moins productif, était de 5 contre 1. Pourquoi? Parce que dans l'agriculture, si vous avez 10 enfants et que vous vous levez un peu plus tôt et travaillez un peu plus dur, vous pouviez générer en moyenne environ 5 fois plus de richesse que votre voisin. Dans une société intellectuelle, ce rapport est de 427 contre 1. ça importe énormément si vous êtes lettré, pas seulement si vous pouvez lire et écrire en Anglais, en Français et en Allemand, mais aussi en Microsoft, en Linux et en Apple. Dans peu de temps, ça importera aussi d'être lettré en code de la vie. Donc si vous devez avoir peur de quelque chose, c'est de perdre la balle des yeux. Parce que ça importe vraiment de savoir qui peut parler la langue de la vie. C'est pour ça que des nations s'essorent et s'effondrent.
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.
Si vous retourner jusque dans les années 1870, le pays le plus productif sur Terre, par personne, était l'Australie. Et la Nouvelle-Zélande était tout là-haut. Et les États-Unis sont arrivées à peu près dans les années 1950, puis la Suisse en 1973 et puis de nouveau les USA en tête de liste... on a battu leur chocolat et leurs horloges coucou. Et aujourd'hui, bien sûr, vous savez tous que le pays le plus productif sur Terre est le Luxembourg qui produit, par personne, environ un tiers de richesse de plus que les États-Unis. Un minuscule pays sans accès à la mer. Pas de pétrole. Pas de diamants. Pas de ressources naturelles. Juste des habitants intelligents qui brassent de l'information. Différentes règles.
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)
Voici différentes capacité de production. C'est le nombre de personnes nécessaires à la production d'un seul brevet US. Environ 3'000 Américains, 6'000 Coréens, 14'000 Britishs, 790'000 Argentiniens. Vous voulez savoir pourquoi l'Argentine est en train de plonger? ça n'a rien à voir avec l'inflation. Rien à voir avec la privatisation. Vous pouvez prendre un économiste de la Ivy League de Harvard et lui donner l'Argentine. L'Argentine ne remonte pas parce qu'il ne comprend pas comment les règles se sont transformées. Ah oui, il faut aussi environ 5.6 millions d'Indiens. Et bien regardez ce qu'il advient de l'Inde. L'Inde et la Chine représentait 40% de l'économie mondiale lors de la Révolution Industrielle. Il en représente environ 4.8% à présent. Deux milliards d'habitants. Un tiers de la population mondiale produit 5% de la richesse parce qu'ils n'ont pas saisi ce changement. Parce qu'ils continuent à traiter les gens comme des paysans et non comme les rentiers d'un projet commun. Ils n'ont pas gardé les gens éduqués. Ils n'ont pas développé les commerces. Ils n'ont pas partagé leur stocks. Silicon Valley l'a fait. Et c'est pour ça que l'on dit que Silicon Valley s'est développée grâce aux IC (Invested Capital = investissements). Pas les Circuits Intégrés, les Chinois et les Indiens. ( rires )
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.
Voilà ce qui se passe dans le monde. Il s'avère que si vous vous étiez rendus à l'ONU en 1950, au moment où elle a été fondée, il y avait 50 pays dans le monde. Il y en a environ 192 de nos jours. Les pays se divisent, se séparent, se succèdent et échouent les uns après les autres. ça se fragmente de plus en plus, ça ne s'arrête pas. Dans les années 1990, ces pays étaient des pays qui n'existaient pas avant. Et ça n'inclut pas les fusions ou les changements de noms ou de drapeau. Environ 3.12 pays sont générés chaque année. La population prend le contrôle de leur propre état, parfois pour le meilleur et parfois pour le pire. L'aspect vraiment intéressant est que vous et vos enfants avez le pouvoir de créer de puissants empires et vous n'avez pas besoin de grand chose pour le faire. ( musique ) Et comme la chanson touche à sa fin, j'allais expliquer comment utiliser ces données pour produire de grandes quantités d'argent, et comment ce code fonctionne. ( modérateur : ) Encore deux minutes! ( rires ) Non, je vais m'arrêter là et on continuera l'année prochaine parce que je ne veux pas empiéter sur la présentation de Laurie. Merci beaucoup.