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)
Sono qui per spaventarvi... si parla di paura, giusto? E dovreste essere proprio spaventati, ma non per le ragioni che pensate. Dovreste avere paura... se riusciamo a far vedere la prima immagine... ecco... paura di perdervi qualcosa. Perché se sprecate questa settimana pensando all'Iraq oppure a Bush, o preoccupandovi del mercato finanziario, vi perderete una delle più fantastiche avventure che mai esisteranno. Ed ecco cosa riguarda quest'avventura. Questo è DNA cristallizzato. Ogni forma di vita sul pianeta - ogni insetto, ogni batterio, ogni pianta, ogni animale, ogni essere umano, ogni politico - (Risate) è codificato in quella roba. Se prendete un singolo cristallo di DNA, ha questo aspetto. Ed abbiamo solo cominciato a capirlo davvero. Questa è l'avventura più emozionante che ci sia mai capitata. E' il progetto di mappatura più importante che sia mai esistito. Se pensate che disegnare la cartina delle Americhe abbia fatto la differenza, o atterrare sulla luna, o qualcosa del genere, è la mappa di noi stessi, di ogni pianta, ogni insetto ed ogni batterio a fare davvero la differenza. E ci sta cominciando a raccontare molto sull'evoluzione. (Risate)
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.
Sembra proprio che questa roba sia - Richard Dawkins ha scritto molto su questo argomento - sia davvero un fiume dell'Eden. I 3,2 miliardi di coppie di basi all'interno di ognuna delle nostre cellule sono davvero una cronaca di dove siamo stati nei miliardi di anni passati. Possiamo cominciare a datare le cose, e potremmo cominciare a cambiare la medicina e l'archeologia. Scopriamo che, prendendo la specie umana circa 700 anni fa, i bianchi europei si distinsero dai neri africani in un modo molto significativo. Sui bianchi europei si abbatté la peste. Una volta colpita dalla peste la maggior parte delle persone non sopravviveva, ma quelli che ci sono riusciti avevano una mutazione nel recettore CCR5. E quella mutazione fu trasmessa alle generazioni future visto che chi l'aveva era sopravvissuto, considerata l'enorme competizione per la sopravvivenza. In Africa, visto che non c'erano grandi città, non c'era una grande spinta evolutiva che favorisse la mutazione del recettore CCR5. Possiamo datare questa mutazione a 700 anni fa. E' una delle ragioni per cui l'AIDS si sta spargendo in Africa così velocemente, al contrario che in Europa. E stiamo cominciando a scoprire fatti analoghi per la malaria, per l'anemia falciforme, per i tumori. Nella misura in cui creiamo una mappa di noi stessi, questa è la più grande avventura che potremo mai affrontare. Questo venerdì, voglio che tiriate fuori un'ottima bottiglia di vino e facciate un brindisi a queste due persone. Perché questo venerdì di 50 anni fa, Watson e Crick hanno scoperto la struttura del DNA, e quella è una data quasi altrettanto importante del 12 Febbraio che è quando abbiamo mappato noi stessi per la prima volta, comunque... ci arriveremo dopo.
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.
Pensavo che potremmo parlare del nuovo zoo. Tutti voi avete sentito parlare del DNA, e di tutto quello che il DNA fa, ma alcune delle cose che stiamo scoprendo sono eccezionali... ad esempio abbiamo scoperto che questa è la specie più abbondante sul pianeta. Se pensate che gli uomini o gli scarafaggi siano abbondanti, viene fuori che ci sono dieci trilioni di trilioni di Pleurococcus là fuori. E non avevamo idea che i Pleurococcus esistessero, che è parte del motivo per cui questo progetto di mappatura di tutte le specie è importante. Perché abbiamo appena cominciato ad imparare da dove veniamo e cosa siamo. Stiamo scoprendo amebe come questa. Questa è un'Ameba Dubia (Polychaos dubium). E l'Ameba Dubia non sembra gran che, a parte il fatto che ognuno di noi ha 3,2 miliardi di lettere che fanno di noi quello che siamo per quello che riguarda il codice genetico all'interno delle cellule, mentre questa piccola ameba, che come sapete se ne sta in acqua insieme a milioni e miliardi di altre, si scopre che ha dentro 620 miliardi di coppie di basi di codice genetico. Quindi questo piccolo schizzetto ha un genoma che è 200 volte più grande del nostro. E se cercate modi efficienti per immagazzinare le informazioni, la risposta potrebbe non essere il classico chip. Potremmo scoprire che è qualcosa che assomiglia a quella piccola 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.
Di nuovo, stiamo imparando dalla vita e come la vita funziona. Questo piccolo cosetto: nessuno pensava che valesse la pena prendere dei campioni all'interno dei reattori nucleari perché era pericoloso e, ovviamente, niente poteva viverci. Alla fine qualcuno ha preso un microscopio ed ha osservato l'acqua che si trovava vicino ai noccioli. E proprio nell'acqua vicino ai noccioli abbiamo trovato il Deinococcus Radiodurans, che nuotava tranquillo mentre i suoi cromosomi venivano fatti esplodere tutti i giorni, sei, sette volte, riparandoli, e vivendo in 200 volte le radiazioni che ucciderebbero ognuno di noi. A questo punto dovreste aver cominciato a capire quanto diverso, quanto importante e quanto interessante sia questo viaggio dentro la vita, e quante diverse forme di vita ci siano, e come ci potrebbero essere diverse forme di vita che si trovano in posti molto diversi, forse addirittura al di fuori di questo pianeta. Se qualcosa può vivere in radiazioni di questo tipo, questo fa nascere tutta una serie di domande interessanti.
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.
Questo piccolo affarino: non sapevamo che questo affarino esistesse. Avremmo dovuto sapere che esisteva perché questo è l'unico batterio visibile ad occhio nudo. E' lungo circa 0,75 millimetri. Vive in una fossa profonda al largo della Namibia. Quello che state guardando, questo namibiensis, è il batterio più grande che abbiamo mai visto. E' più o meno delle stesse dimensioni del punto alla fine di una frase. E non sapevamo che esistesse, tre anni fa. Stiamo solo cominciando il viaggio della vita nel nuovo 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.
Questo è un organismo molto strano. Si chiama Ferroplasma. Ciò che rende il Ferroplasma interessante è il fatto che mangi ferro, viva in quello che in pratica è acido per batterie, ed espella acido solforico. Quindi quando pensate a forme di vita strane, quando pensate a cosa serve per vivere, scopriamo che questa è una forma di vita molto efficiente, e viene chiamata archaea. Archaea vuol dire "gli antichi". La ragione per cui sono antichi è che questo organismo è nato quando questo pianeta era coperto da cose come l'acido solforico nelle batterie, e stava mangiando ferro mentre la terra era ancora allo stato liquido. Quindi non sono solo cani, gatti, balene e delfini a cui dovreste prestare attenzione ed interesse durante questo viaggio.
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.
Dovreste aver paura di non prestarne abbastanza, o di prestare attenzione a cose che sono temporanee. Voglio dire... George Bush prima o poi se ne andrà, giusto? La vita no. Che gli esseri umani sopravvivano o no, questi organismi vivranno su questo pianeta o su qualche altro. Ed è il semplice fatto di cominciare a capire il codice del DNA ad essere la più entusiasmante avventura intellettuale che potremo mai vivere.
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.
Si possono fare cose strane con questa roba. Questo è un cucciolo di gaur. Un gruppo di conservazionisti unisce gli sforzi e cerca un modo per allevare un animale che è quasi estinto. Non si può fare in modo naturale, quindi quello che fanno è prendere un cucchiaio, prendere cellule dalla bocca di un gaur adulto, codificare, prendere quelle cellule ed inserirle nell'ovulo fecondato di una mucca, riprogrammare l'ovulo di mucca - diverso codice genetico. Quando fate questo, la mucca fa nascere un gaur. Sono in corso esperimenti con i bongo, i panda, gli eland, le tigri di Sumatra, e gli australiani, fantastici come sempre, stanno giocando con queste cose.
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.
Gli ultimi esemplari di questi sono morti nel settembre del 1936. Queste sono tigri della Tasmania. L'ultimo esemplare conosciuto è morto all'Hobart Zoo. La realtà è che se impariamo abbastanza sul codice genetico e su come riprogrammare le specie, potremmo essere in grado di riempire le interruzioni nel DNA deteriorato. E quando avremo imparato a riempire quelle interruzioni potremo assemblare un'intera catena di DNA. Se lo facessimo, e la inserissimo in un ovulo fecondato di lupo, potremmo far rinascere un animale che non cammina sulla Terra dal 1936. A quel punto possiamo tornare ancora più indietro, e cominciare a pensare ai dodo, oppure possiamo pensare ad altre specie. In altri luoghi, come il Maryland, stanno cercando di capire qual è l'antenato primordiale. Visto che ognuno di noi contiene l'intero codice genetico di dove siamo stati per i miliardi di anni passati, e dato che la nostra evoluzione comincia da lì, possiamo prendere quell'albero genealogico e riportarlo indietro, e fintanto che impariamo a riprogrammare, forse riusciremo a far rinascere qualcosa di molto simile alla vita nel brodo primordiale. Tutto questo sta nascendo da cose come questa.
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.
Queste compagnie non esistevano 5 anni fa. Enormi impianti per il sequenziamento dei geni, grandi come campi da calcio. Alcuni sono pubblici. Alcuni sono privati. Ci vogliono circa 5 miliardi di dollari per sequenziare un essere umano la prima volta. Costa circa 3 milioni di dollari la seconda. Avremo un genoma completo per 1.000 dollari nel giro di 5 - 8 anni. Questo vuol dire che ognuno di noi potrà avere il suo intero codice genetico su CD. E sarà incredibilmente noioso. Sarà qualcosa del genere. (Risate) La cosa più bella di questa roba è che questa è la vita. Laurie parlerà di questo codice più tardi. Perché se vi capita di trovarlo all'interno del vostro corpo siete in guai grossi, perché quello è il codice sorgente dell'Ebola. E' una delle malattie più mortali mai conosciute dall'uomo. Ma le piante funzionano nello stesso modo, anche gli insetti, ed anche questa mela funziona nello stesso modo. Questa mela è uguale identica a questo floppy disk. Questo qui codifica in uno e zero, e questa codifica in A, T, C, G e se ne sta tranquilla ad assorbire energia su un albero, finché un bel giorno ha abbastanza energia per dire "Esegui" ed ecco che parte. Giusto? (Risate) A questo punto apre un file .EXE, che non fa altro che eseguire la prima linea di codice, che ha l'aspetto di AATCAGGGACCC e vuol dire: crea una radice. Linea di codice successiva: crea un gambo. Linea di codice successiva, TACGGGG: crea un fiore che sia bianco, che fiorisca in primavera e che abbia questo particolare odore. Nella misura in cui abbiamo il codice e nella misura in cui siamo in grado di leggerlo... tra parentesi, la prima pianta è stata letta due anni fa; il primo essere umano è stato letto due anni fa; il primo insetto è stato letto due anni fa.
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 prima cosa mai letta è del 1995: un piccolo batterio chiamato Haemophilus influenzae. Una volta che abbiamo il codice sorgente, come tutti sapete, si può cambiare quel codice, e si possono riprogrammare le forme di vita in modo che questo piccoletto diventi un vaccino, oppure che questi piccoletti comincino a produrre biomateriali, che è il motivo per cui la DuPont sta coltivando nel mais una forma di poliestere che sembra seta. Questo cambia tutte le regole. Questa è la vita, ma la stiamo riprogrammando. Ecco il nostro aspetto. Questo è uno dei nostri cromosomi. Ciò che si può fare adesso è creare uno schema preciso di cos'è un cromosoma, qui c'è il codice genetico contenuto in quel cromosoma, l'effetto che quei geni hanno, contro quali tipi di animali agiscono, ed alla fine si possono fare collegamenti alla letteratura. E se si può fare questo, potete andarvene a casa stasera, collegarvi ad Internet, ed entrare nella più grande biblioteca pubblica del mondo, la biblioteca della vita. E si possono fare cose molto strane, perché nello stesso modo in cui si possono riprogrammare le mele, se andate nel laboratorio di Cliff Tabin alla Harvard Medical School, lui sta riprogrammando gli embrioni di pollo in modo che abbiano più ali. Perché mai Cliff dovrebbe farlo? Non è il proprietario di un ristorante. (Risate)
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.
Il motivo per cui sta riprogrammando quel pollo in modo che abbia più ali è che quando giocavamo con le lucertole da bambini, quando le tiravamo su, a volte la coda si staccava, per poi ricrescere. Però non succede negli esseri umani: tagliate via un braccio, tagliate via una gamba, non ricresce. Ma poiché ognuna delle nostre cellule contiene tutto il nostro codice genetico, ogni cellula può essere riprogrammata, sempre che non fermiamo al ricerca sulle staminali e non fermiamo la ricerca genomica, per esprimere diverse funzioni del corpo. E se riusciamo ad imparare come fanno i polli a far crescere le ali, e qual è il programma per far differenziare quelle cellule, una delle cose che potremmo essere in grado di fare è fermare le cellule indifferenziate, che tutti chiamano cancro, ed una delle cose che impareremo a fare è riprogrammare le cellule come le staminali in modo che si sviluppino come ossa, stomaco, pelle, pancreas. E sarà probabile che voi, ed i vostri figli, andrete in giro con parti del corpo ricresciute entro un ragionevole periodo di tempo, in quei posti del mondo dove non fermeranno la ricerca.
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.
Come funziona questa roba? Se ognuno di voi è diverso dalla persona accanto dell'uno su mille, ma solo del 3% del codice, il che vuol dire solo uno su mille per 3 %, differenze molto piccole in espressione e punteggiatura possono fare una differenza significativa. Prendete una semplice frase dichiarativa. (Risate) Giusto? E' perfettamente chiara. Quindi gli uomini leggono quella frase, la guardano e leggono questo. OK? Ora, le donne guardano quella frase e... oh oh... sbagliato. Ecco il modo in cui dovrebbe essere letta. (Risate) Questo è quello che fanno i geni. Questo è il motivo per cui tu sei diverso da lui dell' uno su mille. Giusto? Ma sai... lui è abbastanza bello ma... Lasciamo perdere. Si può fare questa cosa anche senza cambiare la punteggiatura. Voi vedete questo, giusto? Altri invece guardano il mondo in modo leggermente diverso. Guardano la stessa parola e dicono... (Risate) Ecco come lo stesso codice genetico... ecco perché voi avete 30.000 geni, i topi hanno 30.000 geni, i mariti hanno 30.000 geni. Topi e uomini sono uguali. Le mogli lo sanno, ma comunque... Potete fare cambiamenti molto piccoli nel codice genetico ed ottenere risultati realmente differenti, anche con la stessa sequenza di lettere. Ecco quello che fanno i geni tutti i giorni. Ecco perché a volte i geni di una persona non devono cambiare molto perché compaia il cancro.
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.
Questi piccoli chip, questi sono grandi come una carta di credito. Possono testare ognuno di noi per 60.000 malattie genetiche. Fanno nascere problemi di privacy, assicurazione e cose del genere, ma ci permettono di cominciare a dare la caccia alle malattie; se fate un test con questo a qualcuno che soffre di leucemia viene fuori che tre malattie con storie cliniche praticamente uguali sono in realtà tre malattie completamente diverse. Nella leucemia linfoblastica acuta (ALL) è coinvolto il gruppo di geni in alto. Nella leucemia mieloide/linfoide (MLL) è il gruppo in mezzo, in quella mieloide acuta (AML) è il gruppo di geni in basso. E se una di queste particolari condizioni è espressa nel vostro corpo potete prendere il Gleevec e vi curate. Se non è espressa nel corpo, cioè se non avete uno di questi tipi... uno in particolare di questi tipi... non prendete il Gleevec. Non vi servirebbe a niente. Stessa cosa per il Receptin se avete il cancro al seno. Se non avete un recettore HER-2, non prendete il Receptin. Cambia la natura della medicina. Cambiano le previsioni della medicina. Cambia il modo in cui la medicina lavora.
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.
Il più grande pozzo di conoscenza quando la maggior parte di noi era all'università era questo, ma sembra proprio che non sia più così importante. La U.S. Library of Congress, in termini di volume di materiale stampato, contiene meno informazioni complessive di quelle che escono da una buona ditta di ricerca genomica ogni mese. Vorrei ripeterlo: una singola ditta di ricerca genomica genera più informazioni in un mese, su base complessiva, di quelle che sono conservate nelle stampe della biblioteca del Congresso. Ecco il motore dell'economia degli Stati Uniti. La legge di Moore. In pratica, il prezzo dei computer si dimezza ogni 18 mesi mentre la potenza raddoppia, giusto? Però se la mettiamo fianco a fianco con la velocità con cui i dati genetici vengono depositati nella GenBank, la legge di Moore è qui in basso: la linea blu. Questo è su scala logaritmica, ed ecco cosa vuol dire una crescita super-esponenziale. Questo spingerà i computer a crescere molto più in fretta di quanto non stiano già facendo perché, fino ad ora, non ci sono state applicazioni che abbiano richiesto una crescita più veloce della legge di Moore. Questa roba lo richiede.
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)
Ecco una mappa interessante. Questa mappa è stata sviluppata alla Harvard Business School. Una delle domande più interessanti è: se tutti questi dati sono gratis, chi li sta usando? Questa è la più grande biblioteca pubblica al mondo. Beh, qui ci sono circa 27 trilioni di bit che si muovono all'interno degli Stati Uniti; circa 4,6 trilioni se ne vanno verso alcuni paesi europei; circa 5,5 vanno in Giappone; quasi nessuno scambio in partenza dal Giappone, e nessun altro ha competenze in questo campo. E' gratis. Nessuno lo legge. Si concentrano sulla guerra; si concentrano su Bush; non sono interessati alla vita. Quindi, ecco una nuova mappa del mondo. E' il mondo genomicamente-acculturato. Ed è un problema. In realtà, non è un mondo genomicamente-acculturato. So può suddividere ancora per stati. Possiamo osservare gli stati salire e scendere secondo la loro abilità nel parlare la lingua della vita, si può vedere New York cadere nel precipizio, e potete vedere il New Jersey cadere, e possiamo vedere la nascita di nuovi imperi dell'intelligenza. Si può anche suddividere ulteriormente per province, perché sono specifiche province che contano. E se volete essere ancora più specifici, si può arrivare a specifici CAP. (Risate)
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.
Volete vedere dove la vita è in piena attività? Beh, nella California del sud è nella zona 92121. E basta. E' il triangolo tra il Salk Institute, lo Scripps e la UCSD ed è sulla Torrey Pines Road. Questo vuol dire che non bisogna essere una grande nazione per avere successo; vuol dire che non servono tante persone per avere successo; e vuol dire che si può spostare la maggior parte della ricchezza di una nazione in circa tre o quattro 747 attentamente selezionati.
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.
Stessa cosa nel Massachusetts. Sembrano un po' più sparsi... ah, tra l'altro, quelli colorati allo stesso modo sono adiacenti. Qual è l'effetto finale di tutto questo? In una società agricola, la differenza tra il più ricco ed il più povero, tra il più produttivo ed il meno produttivo, era di 5 a 1. Come mai? Perché in agricoltura, se avevi 10 figli, ti svegliavi un po' prima e lavoravi un po' più duramente, potevi produrre circa 5 volte più ricchezza, in media, del tuo vicino. In una società della conoscenza, quel numero adesso è 427 a 1. Importa davvero se hai competenze, non solo nel leggere e scrivere, in inglese, francese e tedesco, ma in Microsoft, Linux e Apple. E molto presto sarà importante avere conoscenze nel codice della vita. Quindi, se c'è davvero qualcosa di cui dovreste aver paura, è di non avere gli occhi ben fissi sul pallone. Perché importa davvero chi parla la lingua della vita. E' il motivo per cui le nazioni prosperano o falliscono.
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.
E viene fuori che se torniamo al 1870, la nazione più produttiva al mondo era l'Australia, pro capite. Ed anche la Nuova Zelanda era là in cima. Poi sono arrivati gli USA intorno al 1950, poi la Svizzera intorno al 1973, poi di nuovo gli USA al vertice... sconfiggendo il loro cioccolato e gli orologi a cucù. Ed oggi, ovviamente, tutti sapete che la nazione più produttiva al mondo è il Lussemburgo, che produce circa un terzo in più della ricchezza pro capite annuale rispetto agli USA. Piccolo stato senza sbocchi. Niente petrolio. Niente Diamanti. Niente risorse naturali. Solo persone intelligenti che muovono bit. Regole diverse.
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)
Questi sono indici di produzione differenziati. Indicano quante persone ci vogliono per produrre un brevetto negli USA. Circa 3.000 statunitensi, 6.000 coreani, 14.000 inglesi, 790.000 argentini. Volete sapere perché l'Argentina sta fallendo? Non ha niente a che fare con l'inflazione. Non ha niente a che fare con le privatizzazioni. Potete prendere un economista che ha studiato ad Harvard e metterlo a capo dell'Argentina. Farà comunque fallire il paese perché non capisce come sono cambiate le regole. Ah, già... e ci vogliono circa 5,6 milioni di indiani. Beh, guardate cosa succede in India. L'India e la Cina una volta costituivano il 40% dell'economia mondiale, all'inizio della Rivoluzione Industriale, ora sono circa il 4,8%. Due miliardi di persone. Un terzo della popolazione mondiale che produce il 5% della ricchezza perché non hanno afferrato questo cambiamento, perché hanno continuato a trattare i propri cittadini come servi invece che come azionisti di un progetto comune. Non hanno trattenuto le persone istruite. Non hanno sostenuto le imprese. Non hanno quotato le compagnie in borsa. A Silicon Valley l'hanno fatto. Ed ecco perché si dice che Silicon Valley è stata alimentata dai CI. Non circuiti integrati; ma Cinesi e Indiani. (Risate)
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.
Ecco cosa sta succedendo nel mondo. Se foste andati all'ONU nel 1950, quando è stata fondata, c'erano 50 nazioni nel mondo. Ora ce ne sono circa 192. Nazione dopo nazione si divide, si stacca, ha successo, fallisce. E tutto sta diventando molto frammentato. E non si sta fermando. Negli anni 90... questi sono stati sovrani che non esistevano prima del 1990. Senza contare fusioni, cambi di nome o cambi di bandiere. Stiamo generando circa 3,12 nazioni all'anno. Le persone prendono il controllo dei loro paesi, a volte per il meglio ed altre per il peggio. La cosa veramente interessante è che voi e i vostri figli avete il potere di costruire grandi imperi, e non serve troppo per farlo. (Musica) Ora, dato che la musica è finita, stavo per parlarvi di come potreste usare tutto questo per generare una grande ricchezza, e di come funziona il codice. (Moderatore: due minuti.) (Risate) No, mi fermo qui e proseguiremo l'anno prossimo perché non voglio rubare del tempo a Laurie. Ma grazie mille a voi.