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)
Eu devia meter-vos medo porque trata-se do medo, não é? E, na verdade, vocês deviam ter medo, mas não pelas razões que julgam. Deviam mesmo ter medo — vou pôr o primeiro diapositivo — daquilo que estão a perder. Porque, se passarem esta semana a pensar no Iraque, a pensar no Bush e no mercado de ações. vão perder uma das maiores aventuras em que já nos metemos. E trata-se mesmo de uma aventura. Isto é ADN cristalizado. Todas as formas de vida neste planeta — insetos, bactérias, plantas, animais, seres humanos, políticos — (Risos) estão codificados neste material. Se agarrarem num só cristal de ADN, ele tem este aspeto. Estamos a começar a compreender esta coisa. É a aventura mais excitante em que já nos metemos. É o maior projeto de mapeamento que já fizemos. Se acham que o mapeamento da América foi importante, ou a aterragem na lua, ou qualquer outra coisa, é o mapa de nós mesmos, e o mapa de cada planta, de cada inseto, de cada bactéria que é realmente importante. Está a começar a dizer-nos muita coisa sobre a evolução. (Risos)
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.
Acontece que esta coisa é — Richard Dawkins escreveu sobre isso — é, na verdade, um rio que nasce no Paraíso. Os 3200 milhões de pares de bases dentro de cada uma das nossas células são a história de por onde andámos durante milhões de anos. Podemos começar a datar as coisas e podemos começar a mudar a medicina e a arqueologia. Acontece que, se olharmos para a espécie humana há uns 700 anos, os europeus brancos diferenciaram-se dos africanos negros significativamente. Os europeus brancos foram confrontados com a peste. Quando tal aconteceu, muita gente não sobreviveu, mas os que sobreviveram sofreram uma mutação no recetor CCR5. Essa mutação passou para os filhos porque só eles sobreviveram, houve grande pressão sobre a população. Em África, como não havia estas cidades, não houve mutação do CCR5 para a pressão sobre a população. Podemos dizer que isso aconteceu há 700 anos. Esta é uma das razões por que a SIDA grassa em África tão depressa e não tão depressa na Europa. Estamos a começar a encontrar pequenas coisas para a malária, para as células falciformes, para os cancros. O facto de desenharmos o nosso mapa, é a maior aventura em que nos metemos. Esta sexta-feira, abram uma garrafa de vinho excelente e brindem a estas duas pessoas. Porque, sexta-feira, faz 50 anos que Watson e Crick descobriram a estrutura do ADN. É uma data quase tão importante como o dia 12 de fevereiro, quando fizemos o nosso primeiro mapa. Mas já lá vamos.
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.
Pensei falar do novo zoo. Todos nós já ouvimos falar do ADN, de tudo aquilo que o ADN faz mas estamos a descobrir neste material coisas sofisticadas. Isto é a espécie mais abundante no planeta. Se pensam que estamos bem adaptados ou que as baratas estão, acontece que há por aí dez biliões de biliões de Pleurococcus e nós não sabíamos que existiam Pleurococcus, o que, em parte, explica porque é que este projeto de mapeamento de espécies é tão importante. Porque estamos a começar a aprender de onde viemos e o que é que somos. Estamos a descobrir amebas como esta, a Ameba Dubia. A Ameba Dubia não tem lá grande aspeto, exceto que cada um de nós tem cerca de 3200 milhões de letras, o que nos faz ser quem somos, segundo o código genético dentro de cada uma das nossas células e esta pequena ameba que subsiste na água, às centenas, aos milhões e milhares de milhões tem 620 mil milhões de pares de bases de código genético lá dentro. Portanto, esta geringonça tem um genoma duzentas vezes maior do que o nosso. Se estão a pensar em mecanismos eficazes de armazenamento de informações, poderá não ser um chip. Poderá ser uma coisa que se pareça um pouco como uma 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.
Repito, estamos a aprender o que é a vida e como funciona a vida. Esta coisinha engraçada. As pessoas estavam convencidas que não valia a pena tirar amostras dos reatores nucleares porque era perigoso e, claro, nada vivia ali dentro. Por fim, alguém agarrou num microscópio e observou a água que estava mesmo ao pé do núcleo. Na água ao lado do núcleo dos reatores havia este Deinococcus radiodurans, a nadar de costas, com os cromossomas a dividirem-se todos os dias, seis, sete vezes, a recomporem-se, a viver numa radiação 200 vezes maior do que a que nos mataria. Já devem estar a perceber até que ponto a vida pode ser diversificada, importante e interessante. quantas formas diferentes de vida existem, e como pode haver formas de vida diferentes a viver em locais diferentes, talvez mesmo fora deste planeta. Porque, se é possível viver numa radiação destas, isso suscita toda uma série de perguntas interessantes.
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.
Não sabíamos que esta geringonça existia. Devíamos saber que ela existia porque é a única bactéria que podemos ver a olho nu. Esta coisa mede 0,75 milímetros. Vive numa fossa profunda ao largo da costa da Namíbia. Este namibiensis que estão a ver é a maior bactéria que já vimos. Tem o tamanho de um ponto numa frase. Repito, não sabíamos que esta coisa existia, até há três anos. Estamos a começar este percurso da vida no novo 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.
Esta é, de facto, muito esquisita. É a Ferroplasma. A Ferroplasma é interessante porque come ferro, vive dentro do equivalente ao ácido de uma bateria, e segrega ácido sulfúrico. Quando pensamos em formas de vida estranhas, quando pensamos no que é preciso para viver, isto é uma forma de vida muito eficaz. Chama-se archae. Archea significa "as antigas". São antigas porque esta coisa apareceu quando este planeta estava coberto com coisas como o ácido sulfúrico das baterias e comia ferro quando a terra fazia parte de um núcleo fundido. Não são só os cães e os gatos, as baleias e os golfinhos que devemos ter em conta e serem do nosso interesse neste pequeno percurso.
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.
O vosso medo devia ser não prestar atenção a coisas que são temporais. George Bush há de desaparecer, não é? A vida não. Quer os seres humanos sobrevivam ou não, estas coisas continuarão a viver neste planeta ou noutros planetas. Começar a compreender este código do ADN é realmente a aventura intelectual mais excitante em que já nos metemos.
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.
Podemos fazer coisas estranhas com esta coisa. Este é um bisonte indiano bebé. Os grupos de conservação reúnem-se. tentam imaginar como criar um animal que está quase extinto. Não o podem fazer por métodos naturais, por isso, agarram numa colher, colhem células na boca de um bisonte adulto, codificam, agarram nas células e introduzem-nas num ovo fertilizado de uma vaca, reprogramam o ovo da vaca — um código genético diferente. Depois, a vaca dá à luz um bisonte. Estamos a fazer estas experiências, com bongos, pandas, elandes, tigres da Sumatra. e os australianos — abençoados sejam — brincam com estas coisas. O último destes animais morreu em setembro de 1936.
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.
São os tigres da Tasmânia. O último conhecido morreu no Zoo de Hobart. Mas à medida que aprendermos mais sobre o código genético e como reprogramar as espécies, poderemos preencher as lacunas em ADN deteriorado. Quando aprendermos a preencher as lacunas dos genes, poderemos repor uma cadeia de ADN completa. Se o fizermos e o inserirmos num ovo fertilizado de loba, poderemos fazer nascer um animal que já não anda pela terra desde 1936. Depois, poderemos ir ainda mais atrás, podemos pensar nos dodós, podemos pensar noutras espécies. Noutros sítios, como em Maryland, estão a tentar descobrir qual é o antepassado comum. Porque cada um de nós contém todo o código genético do local onde estivemos durante milhares de milhões de anos. Evoluímos desse material, poderemos encontrar essa árvore da vida Quando aprendermos a reprogramar, talvez possamos dar vida a qualquer coisa muito próxima do caldo primordial. Tudo isto aparece em coisas como estas.
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.
São empresas que não existiam há cinco anos. Enormes instalações de sequenciação de genes do tamanho de campos de futebol. Algumas são públicas. Outras são privadas. A primeira sequenciação de um ser humano custou cinco mil milhões de dólares A segunda vez custou três milhões de dólares. Teremos um genoma por mil dólares dentro de cinco a oito anos. Isso significa que teremos o nosso código genético num CD. Será uma coisa muito aborrecida. Lê-se assim. (Risos) O que é bonito, é que é vida. Laurie vai falar disso, daqui a pouco. Porque, se encontrarem isto dentro do vosso corpo, será um grande problema, porque trata-se do código do Ébola. É uma das doenças mais mortíferas que conhecemos. Mas as plantas e os animais funcionam da mesma maneira Esta maçã funciona da mesma maneira. Esta maçã é o mesmo que esta disquete. A disquete codifica em uns e zeros e a maçã codifica em A, T, C. G e fica lá em cima, a absorver energia numa árvore até que, um belo dia, tem energia suficiente para clicar "Enter " e cai. (Risos) Quando abre o ficheiro .exe, executa a primeira linha do código, que é assim: AATCAGGGACCC, o que significa "criar uma raiz". A linha seguinte do código: "criar um caule". A linha seguinte: TACGGGG: "criar uma flor branca, "que floresça na primavera, que cheire assim". Quando temos o código e o podemos ler — a propósito, a primeira planta foi lida há dois anos, o primeiro ser humano foi lido há dois anos, o primeiro inseto foi lido há dois anos. A primeira coisa que lemos foi em 1995:
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)
uma pequena bactéria chamada Haemophilus influenza Quando tivermos o código de origem, como todos sabemos, podemos modificá-lo, e podemos reprogramar as formas de vida e esta coisinha passa a ser uma vacina ou começa a produzir materiais biológicos. A DuPont está a desenvolver um tipo de poliéster, no trigo, que tem a consistência da seda. Isto altera tudo. Isto é vida, mas estamos em vias de a reprogramar. Este é o aspeto que temos. este é um dos nossos cromossomas. Neste momento, podemos determinar exatamente qual é o nosso cromossoma, qual é o código genético do cromossoma que temos aqui o que é que estes genes codificam, contra que animais codificam, e podemos ligar tudo à literatura científica. Se conseguirmos fazer isso, vamos para casa ligamos a Internet e entramos na maior biblioteca pública do mundo, uma biblioteca da vida. Podemos fazer coisas muito estranhas porque, tal como podemos reprogramar esta maçã, Cliff Tabin, no laboratório da Escola de Medicina de Harvard está a reprogramar embriões de galinha para terem mais asas. Porque é que Cliff está a fazer isso? Ele nem sequer tem um restaurante. (Risos)
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.
Ele está a reprogramar esse animal para ter mais asas porque, quando costumávamos brincar com lagartos, em miúdos, e apanhávamos um lagarto, por vezes o rabo caía, mas renascia. Nos seres humanos não. Podemos cortar um braço, uma perna — não voltam a crescer. Mas como cada uma das nossas células contém todo o nosso código genético, cada célula pode ser reprogramada — se continuarmos com a investigação das células estaminais e com a investigação genómica — para exprimir diferentes funções do corpo. Quando aprendermos como os frangos desenvolvem asas e qual é o programa para essas células se diferenciarem, uma das coisas que poderemos fazer é interromper a diferenciação das células, aquilo que provoca o cancro, Uma das coisas que vamos aprender a fazer é como reprogramar células como as células estaminais de forma que elas se diferenciem em osso, estômago, pele, pâncreas. Provavelmente andaremos a passear — nós e os nossos filhos — dentro de algum tempo, com partes do corpo duplicadas, nalguns locais do mundo em que não puseram a investigação de lado.
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.
Como é que isto funciona? Cada um de nós é 0,1% diferente do seu vizinho. mas apenas em 3%, dos códigos, ou seja, a diferença é só de um milésimo de 3%. Diferenças muito pequenas na expressão e na pontuação podem fazer uma diferença significativa. Vejam uma simples frase afirmativa. [Uma mulher sem o marido é zero] (Risos) Não é? É perfeitamente claro. Os homens leem esta frase, olham para esta frase e leem assim: [Uma mulher, sem o marido, é zero] Ok? Mas as mulheres olham para a frase e dizem: "Hum... está errado. Deve ler-se assim." [Uma mulher: sem ela, o marido é zero] (Risos) (Aplausos) É o que os nossos genes fazem É por isso que você é 0,1% diferente desta pessoa aqui. Mas, ele é muito bem parecido, mas... é melhor não continuar. Podemos fazer isto, mesmo sem alterar a pontuação, Podemos olhar para isto: [O IRS] Eles olham para a palavra de modo diferente. Olham para a mesma palavra e dizem: [Deles] (Risos) É o mesmo com o código genético — é por isso que temos 30 000 genes. Os ratos têm 30 000 genes, os maridos têm 30 000 genes, Os ratos e os homens são iguais. Aliás, as mulheres sabem isso. Podemos fazer mudanças mínimas no código genético e obter resultados muito diferentes, com a mesma enfiada de letras. É o que os nossos genes fazem todos os dias. É por isso que, por vezes, os genes duma pessoa não têm de mudar muito para produzir um 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.
Estes pequenos chips são do tamanho de um cartão de crédito. Podem pesquisar 60 000 doenças genéticas. Isto levanta questões de privacidade e de segurança e outras coisas, mas também nos permite pesquisar doenças, porque se testarmos uma pessoa com leucemia, com uma coisa destas, três doenças com síndromas clínicos totalmente semelhantes revelam ser doenças totalmente diferentes. porque na leucemia ALL, este conjunto de genes manifesta-se exageradamente, na MLL, é o conjunto de genes do meio e na AML, é o conjunto de genes em baixo. Se uma destas coisas se exprime no nosso corpo, tomamos Gleevec e ficamos curados. Se não se exprime no nosso corpo, se não temos um destes tipos — nenhum destes tipos — não vale a pena tomar Gleevec, não nos fará nada. O mesmo com o Receptin, se tivemos cancro da mama. Não temos um recetor HER-2? Não tomamos Receptin. Isto altera a natureza da medicina, as previsões da medicina. Altera a forma como funciona a medicina.
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.
O maior repositório de conhecimento quando fomos para a faculdade era esta coisa. Mas hoje já não é assim tão importante, a Biblioteca do Congresso dos EUA, Em termos dos seus volumes de dados impressos, contém menos dados do que os que saem todos os meses, de uma boa empresa de genómica, sob forma de química. Vou repetir. Uma única empresa de genómica gera mais dados num mês, sob forma química, do que as coleções impressas da Biblioteca do Congresso. Foi o que estimulou a economia dos EUA, é a Lei de Moore. Todos sabemos que o preço dos computadores desce para metade, cada 18 meses e a potência deles duplica. Mas quando pomos isso, lado a lado, com a velocidade com que os dados genéticos estão a ser depositados no GenBank, a Lei de Moore é a linha azul. Isto é numa escala logarítmica, é o que significa um crescimento super exponencial. Isto vai obrigar os computadores a evoluir mais depressa do que têm estado a evoluir, porque até agora nenhuma aplicação exigiu esta necessidade de andar mais depressa do que a Lei de Moore.
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)
Mas isto exige. Este é um mapa interessante. É um mapa que foi elaborado na Escola de Gestão de Harvard. Uma das questões mais interessantes é: "Se todos estes dados são gratuitos, quem os usa? Isto é a maior biblioteca pública do mundo. Há cerca de 27 biliões de bits a mover-se aqui internamente, dos EUA para os EUA; cerca de 4,6 biliões vão para estes países da Europa; cerca de 5,5 biliões vão para o Japão; quase não há comunicação com o Japão e mais ninguém é versado nesta coisa. É gratuito. Ninguém os lê. Estão concentrados na guerra, no Bush. Não estão interessados na vida. É este o aspeto de um novo mapa do mundo. Este é o mundo geneticamente letrado. E isso é um problema. Na verdade, não é um mundo genomicamente letrado. Podemos dividir isto por estados. Vemos estados a subir e a descer consoante a sua capacidade de falar a linguagem da vida. Vemos Nova Iorque a cair a pique, Nova Jérsei a cair a pique, vemos a subida de novos impérios de informações. Podemos dividir por condados, porque há condados específicos. Se quisermos ser ainda mais específicos, dividimos por códigos postais. (Risos)
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.
Querem saber onde é que a vida acontece? Na Califórnia do Sul, é no 92121. E é tudo. E há o triângulo entre Salk, Scripps, UCSD, que se chama Torrey Pines Road. Não é preciso ser uma grande nação, para ter êxito, não é preciso muita gente para ter êxito, e podemos movimentar a maior parte da riqueza de um país em três ou quatro Boeing 747 cuidadosamente empilhados.
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.
O mesmo em Massachusetts. Parece mais espalhado — a propósito, os que têm a mesma cor são contíguos. Qual é o efeito disto tudo? Numa sociedade agrícola, a diferença entre os mais ricos e os mais pobres, os mais produtivos e os menos produtivos era de cinco para um. Porquê? Porque, na agricultura, quem tinha 10 filhos e crescia um pouco mais cedo e trabalhava um pouco mais, podia produzir cinco vezes mais riqueza, em média, do que o vizinho. Numa sociedade do conhecimento, esse número é hoje de 427 para 1. É determinante ser-se letrado, não apenas em ler e escrever, em inglês. francês e alemão. mas em Microsoft, em Linux e em Apple. Dentro em pouco, vai ser determinante se somos letrados no código da vida. Se há alguma coisa de que devam ter medo é de não estarem com os olhos postos na bola. Porque é determinante quem fala vida. É por isso que as nações ascendem e came.
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.
Se voltarmos à década de 1870, a nação mais produtiva na terra, por pessoa, era a Austrália. E a Nova Zelândia estava ali em cima. Os EUA apareceram em 1950, A Suíça em 1973, depois os EUA voltaram ao topo. Vencemos os chocolates e os relógios de cuco. Todos sabemos qual é a nação mais produtiva, hoje. É o Luxemburgo, que produz cerca de um terço mais riqueza por pessoa, por ano, do que os EUA. Um estado pequeno encravado. Não tem petróleo, nem diamantes, nem recursos naturais. Apenas pessoas inteligentes a movimentar bits. Regras diferentes.
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 são taxas de produtividade diferenciais. O número de pessoas necessárias para produzir uma patente americana. Cerca de 3000 americanos, 6000 coreanos, 14 000 britânicos, 790 000 argentinos. Sabem porque é que a Argentina está a afundar-se? Não tem nada a ver com a inflação, nem com a privatização. Podem agarrar num economista de Harvard e pô-lo à frente da Argentina. Ele vai afundar o país porque não percebe até que ponto mudaram as regras. Oh, bem, são precisos cerca de 5,6 milhões de indianos. Reparem no que acontece com a Índia. A Índia e a China costumavam ser 40% da economia mundial, na altura da Revolução Industrial, e agora são uns 4,8%. Dois mil milhões de pessoas. Um terço da população mundial a produzir 5% da riqueza porque não apanharam esta mudança, continuam a tratar o povo como servos, em vez de acionistas de um projeto comum. Não conservaram as pessoas instruídas. Não fomentaram os negócios. Não fizeram as Ofertas Públicas Iniciais. Sillicon Valley fê-lo. É por isso que se diz que Sillicon Valley foi impulsionada pelos CI. Não são os Circuitos Integrados, são os chineses e os indianos. (Risos)
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.
Isto é o que está a acontecer no mundo. Se tivessem ido à ONU, em 1950, quando ela foi fundada, havia 50 países neste mundo. Hoje, há cerca de 192. País atrás de país, está a dividir-se, a separar-se, a ter êxito, a decair — e está tudo a ficar muito fragmentado. Isto não parou nos anos 90. Há estados soberanos que não existiam antes de 1990. Isto não inclui fusões ou mudança de nomes ou de bandeiras. Nascem 3,12 novos estados por ano. As pessoas estão a assumir o controlo dos seus estados, por vezes para o melhor, e, por vezes para o pior. O que é realmente interessante é que nós e os nossos filhos temos o poder de construir grandes impérios e não precisamos de muito para issso. (Música) Dado que a música acabou, eu ia dizer como é que podemos usar isso para gerar muita riqueza e como funciona o código. Moderador: Mais dois minutos. (Risos) Não. Vou parar aqui e fazemos isso no próximo ano, porque não quero roubar tempo à Laurie. Muito obrigado.