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 tenho o dever de assustá-los porque isto é sobre medo, certo? E vocês deveriam estar com medo mesmo, mas não pelas razões que vocês imaginam. Vocês deveriam realmente estar com medo do que – se a gente colocar o primeiro slide nesta coisa – aí está – do que vocês estão perdendo. Porque se vocês passarem esta semana pensando no Iraque, e pensando sobre Bush, e pensando sobre o mercado de ações, vocês irão perder uma das maiores aventuras que jamais teremos presenciado. E esta aventura realmente se refere a isto. Isto é DNA cristalizado. Toda forma de vida neste planeta – todo inseto, toda bactéria, toda planta, todo animal, todo ser humano, todo político – (Risos) está codificado nesta coisa. E se você quiser tomar um único cristal de DNA, ele se parece com isto. E a gente está só começando a entender esta coisa. E esta é a aventura mais excitante que jamais teremos presenciado. É o maior projeto de mapeamento que jamais teremos presenciado. Se vocês pensam que o mapeamento da América fez diferença, ou pousar na lua, ou esta outra coisa, é o mapa de nos mesmos, e o mapa de toda planta, e de todo inseto, e de toda bactéria que realmente faz a diferença. E isto está começando a nos dizer muito sobre 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.
Vem a ser que o que esta coisa é – e Richard Dawkins tem escrito sobre isto – isto é realmente um “Rio que Saía do Éden”. Então, os 3,2 bilhões de pares de bases dentro de cada uma de suas células é realmente uma historia de onde vocês têm estado pelos últimos bilhões de anos. E a gente pode começar datando eventos, e a gente pode começar mudando a medicina e a arqueologia. Vem a ser que se vocês tomarem a espécie humana, cerca de 700 anos atrás, os brancos europeus divergiram dos negros africanos de uma maneira muito significativa. Os brancos europeus foram vítimas da Grande Peste. E quando eles foram vítimas da Grande Peste, a maioria das pessoas não sobreviveu, mas aqueles que sobreviveram tinham uma mutação no receptor CCR5. E aquela mutação foi passada para os filhos, porque eles são os que sobreviveram, portanto houve uma enorme pressão populacional. Na África, porque não existiam estas cidades, você não teve aquela pressão populacional de CCR5 mutantes. Nós podemos datar isto em 700 anos atras. Esta é uma das razões por que a AIDS está se alastrando pela África tão rapidamente, e não tão rapidamente pela Europa. E nós estamos começando a encontrar estas pequenas coisas para malária, para a anemia falciforme, para o câncer. E à medida que mapeamos a nós mesmos, esta é a única maior aventura que jamais teremos presenciado. E nesta sexta-feira, eu quero que vocês abram uma boa garrafa de vinho, e eu quero que vocês brindem a estas duas pessoas. Porque nesta sexta-feira, 50 anos atrás, Watson e Crick decifraram a estrutura do DNA, e esta é uma data tão importante quanto 12 de fevereiro; quando, pela primeira vez, nós mapeamos a nós mesmos; mas, de qualquer forma, nós vamos chegar lá.
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.
Eu pensei que nós falaríamos sobre o novo zoológico. Então, todos vocês têm ouvido sobre DNA, todas as coisas que o DNA faz, mas algumas das coisas que estamos descobrindo são como que de primeira classe, porque isto aqui vem a ser a única espécie mais abundante no planeta. Se vocês pensam que são bem-sucedidos, ou que as baratas são bem-sucedidas, acontece que há dez trilhões de trilhões de Pleurococcus por aí. E nós nem sabíamos que o Pleurococcus estava por aí, o que é parte da razão pela qual todo este projeto de mapeamento das espécies é tão importante. Porque nós estamos apenas começando a aprender de onde viemos e o que somos. E nós estamos encontrando amebas como esta. Esta é a Amoeba dubia. E Amoeba dubia não parece lá grande coisa, exceto que cada um de vocês tem aproximadamente 3,2 bilhões de letras, que é o que faz com que você seja você em termos de código genético dentro de suas células, e esta pequena ameba, a qual, vocês sabem, existe na água em centenas, e milhões, e bilhões, vem a ter 620 bilhões de pares de bases do código genético dentro delas. Então, esta pequena coisinha possui um genoma que é 200 vezes maior que o de vocês. E se vocês estiverem pensando sobre mecanismos eficientes de armazenamento de informação, pode ser que não venham a ser chips. Pode vir a ser algo que se pareça um pouco com aquela 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.
E, novamente, nós estamos aprendendo a partir da vida e como a vida funciona. Esta simples coisinha: as pessoas costumavam pensar que não valia a pena retirar amostras (de água) de reatores nucleares porque era perigoso e, é claro, nada viveria ali. E então, finalmente, alguém tomou um microscópio e olhou para a água que ficava próxima aos núcleos (dos reatores). E vivendo próximo daquela água nos núcleos (dos reatores) estava a pequena Deinococcus radiodurans, nadando folgada, tendo seus cromossomos fragmentados todo dia, seis, sete vezes, costurando-os novamente, vivendo em cerca de 200 vezes mais radiação que mataria vocês. E, por agora, vocês devem estar tendo uma dica de quão diversa, e quão importante, e quão interessante esta jornada pela vida é, e quantas diferentes formas de vida existem, e como podem haver diferentes formas de vida vivendo nos mais diferentes lugares, talvez mesmo fora deste planeta. Porque se você puder viver em um ambiente radioativo como este isto leva a uma série de questões 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.
Esta pequena coisinha: nós não sabíamos que esta coisa existia. Nós deveríamos ter conhecimento que isto existia porque esta é a única bactéria que você pode ver a olho nu. Então, esta coisa tem 0,75 milímetros. Ela vive numa vala profunda na costa marítima da Namíbia. E o que vocês estão vendo nesta namibiana é a maior bactéria que nós jamais vimos. Então, ela tem o tamanho aproximado de um pequeno ponto final numa sentença. Novamente, nós não sabíamos que esta coisa estava lá três anos atrás. Nós estamos apenas começando esta jornada pela vida no novo zoológico.
This is a really odd one. This is Ferroplasma. The reason why Ferroplasma is interesting is because it eats iron, lives inside the equivalent of battery acid, and excretes sulfuric acid. So, when you think of odd life forms, when you think of what it takes to live, it turns out this is a very efficient life form, and they call it an archaea. Archaea means "the ancient ones." And the reason why they're ancient is because this thing came up when this planet was covered by things like sulfuric acid in batteries, and it was eating iron when the earth was part of a melted core. So, it's not just dogs and cats and whales and dolphins that you should be aware of and interested in on this little journey.
Isto é realmente interessante. Isto é Ferroplasma. A razão pela qual a Ferroplasma é interessante é porque ela se alimenta de ferro, vive dentro do equivalente a uma bateria de ácido, e secreta ácido sulfúrico. Então, quando você pensa em formas estranhas de vida, quando você pensa no que é necessário para viver, conclui que esta é uma forma de vida muito eficiente, e eles chamam a isto uma archaea. Archaea significa as arcaicas E a razão pela qual elas são arcaicas, é porque esta coisa apareceu quando este planeta estava coberto de coisas como o ácido sulfúrico das baterias, e ela estava comendo o ferro quando a terra era parte de um núcleo fundido. Então, não é apenas para cães, e gatos, e baleias, e golfinhos que vocês deveriam estar atentos e interessados nesta pequena jornada.
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 seu medo deveria ser que vocês não estão... que vocês estão prestando atenção para coisas que são temporais. Quero dizer, George Bush – ele irá embora um dia, certo? A vida, não. Quer os seres humanos sobrevivam ou não, estas coisas irão viver neste ou noutros planetas. E está-se apenas começando a compreender este código do DNA que é realmente a mais excitante aventura intelectual que nós jamais teremos presenciado.
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.
E você pode fazer coisas estranhas com esta coisa. Este é um filhote de gauro. Um grupo conservacionista se junta, tenta descobrir como reproduzir um animal que está quase extinto. Eles não podem fazê-lo naturalmente, então o que eles fazem com esta coisa é eles pegam uma colher, retiram algumas células da boca de um gauro adulto: o código, retiram as células dali e as inserem em um óvulo fertilizado de vaca, reprogramam o óvulo da vaca: um código genético diferente. Quando você faz isto, a vaca dá à luz um gauro. Nós agora estamos experimentando com bongos, pandas, elandes e tigres de Sumatra; e os australianos – abençoados sejam – estão brincando com estas coisas.
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.
Agora, o último exemplar destes animais morreu em setembro de 1936. Estes são tigres da Tasmânia. O último exemplar conhecido morreu no zoológico de Hobart. Mas acontece que à medida que nós aprendemos mais sobre o código genético e como reprogramar as espécies, talvez nós seremos capazes de preencher as lacunas num DNA deteriorado. E quando nós soubermos como preencher as lacunas dos genes, então nós poderemos compor uma fita inteira de DNA. E se nós fizermos isto, e a inserirmos em um óvulo fertilizado de loba, talvez nós iremos trazer à luz um animal que não tem andado pela terra desde 1936. E então você pode retroceder mais ainda, e você pode começar a pensar sobre dodôs, e você pode considerar outras espécies. E em outros lugares, como em Maryland, eles estão tentando descobrir como seria o ancestral primordial. Porque cada um de nós contém, em nosso código genético a informação de onde temos estado pelos últimos bilhões de anos, porque nós evoluímos a partir daquele ancestral, você pode tomar aquela arvore da vida e regredí-la ao passado, e na medida que você aprende a reprogramar, talvez nós iremos trazer à luz algo que seria muito próximo ao primeiro lodo primordial. E tudo está vindo de instalações que se parecem com isto.
These are companies that didn't exist five years ago. Huge gene sequencing facilities the size of football fields. Some are public. Some are private. It takes about 5 billion dollars to sequence a human being the first time. Takes about 3 million dollars the second time. We will have a 1,000-dollar genome within the next five to eight years. That means each of you will contain on a CD your entire gene code. And it will be really boring. It will read like this. (Laughter) The really neat thing about this stuff is that's life. And Laurie's going to talk about this one a little bit. Because if you happen to find this one inside your body, you're in big trouble, because that's the source code for Ebola. That's one of the deadliest diseases known to humans. But plants work the same way and insects work the same way, and this apple works the same way. This apple is the same thing as this floppy disk. Because this thing codes ones and zeros, and this thing codes A, T, C, Gs, and it sits up there, absorbing energy on a tree, and one fine day it has enough energy to say, execute, and it goes [thump]. Right? (Laughter) And when it does that, pushes a .EXE, what it does is, it executes the first line of code, which reads just like that, AATCAGGGACCC, and that means: make a root. Next line of code: make a stem. Next line of code, TACGGGG: make a flower that's white, that blooms in the spring, that smells like this. In the measure that you have the code and the measure that you read it -- and, by the way, the first plant was read two years ago; the first human was read two years ago; the first insect was read two years ago.
Estas são empresas que não existiam cinco anos atrás. Enormes instalações de sequenciamento genético, do tamanho de campos de futebol. Algumas são públicas. Algumas são privadas. São necessários cerca de 5 bilhões de dólares para sequenciar um ser humano pela primeira vez. São necessários cerca de 3 milhões de dólares na segunda vez. Nós vamos ter um genoma de 1.000 dólares nos próximos 5 a 8 anos. Isto significa que cada um de vocês guardará, em um CD, todo o seu código genético. E isto será realmente tedioso. Isto vai ser lido desta maneira. (Risos) A coisa realmente maravilhosa sobre isto é que se trata de vida. E Laurie Garrett vai falar um pouco sobre este aqui. Porque se, por acaso, você encontrar um destes dentro do seu corpo, você está com um problemão porque este é o código-fonte para o Ebola. Esta é uma das doenças mais mortais conhecidas pelo homem. Mas plantas funcionam da mesma maneira, e insetos funcionam da mesma maneira, e esta maçã funciona da mesma maneira. Esta maçã é a mesma coisa que este disquete. Porque esta coisa codifica em uns e zeros, e esta coisa codifica em A, T, C, Gs, e fica lá, absorvendo energia em uma árvore, e um belo dia, ela tem energia o bastante para dizer: execute, ela vai: bum! Certo? (Risos) E quando ela faz isto: mandar um .EXE, o que isto faz é, execute a primeira linha de código, a qual se lê como: AATCAGGGACCC, e isto significa: faça uma raiz, Próxima linha de código: faça um tronco. Próxima linha de código, TACGGGG: faça uma flor que seja branca, que floresça na primavera, que cheire a isto. Na medida que você tem o código e na medida que você o lê – e, aliás, a primeira planta foi lida dois anos atrás, o primeiro humano foi lido dois anos atrás, e o primeiro inseto foi lido dois anos atrás.
The first thing that we ever read was in 1995: a little bacteria called Haemophilus influenzae. In the measure that you have the source code, as all of you know, you can change the source code, and you can reprogram life forms so that this little thingy becomes a vaccine, or this little thingy starts producing biomaterials, which is why DuPont is now growing a form of polyester that feels like silk in corn. This changes all rules. This is life, but we're reprogramming it. This is what you look like. This is one of your chromosomes. And what you can do now is, you can outlay exactly what your chromosome is, and what the gene code on that chromosome is right here, and what those genes code for, and what animals they code against, and then you can tie it to the literature. And in the measure that you can do that, you can go home today, and get on the Internet, and access the world's biggest public library, which is a library of life. And you can do some pretty strange things because in the same way as you can reprogram this apple, if you go to Cliff Tabin's lab at the Harvard Medical School, he's reprogramming chicken embryos to grow more wings. Why would Cliff be doing that? He doesn't have a restaurant. (Laughter)
E a primeira coisa que a gente leu foi em 1995: uma pequena bactéria chamada Haemophilus influenzae. Na medida que você tem este código-fonte, e todos vocês o sabem: você pode mudar o código-fonte, e você pode reprogramar formas de vida de maneira que esta coisinha se torne uma vacina, ou esta coisinha comece a produzir biomateriais, razão pela qual a DuPont está agora cultivando uma espécie de poliéster com textura de seda, a partir do milho. Isto altera todas as regras. Isto é vida, mas nós a estamos reprogramando. Isto é com que você se parece. Este é um dos seus cromossomos. E o que você pode fazer agora é, você pode ver exatamente como é o seu cromossomo, e qual código genético, naquele cromossomo, está justamente aqui, e para que finalidade aqueles genes codificam, e contra que animais eles codificam e então você pode relacioná-lo à literatura. E na medida que você pode fazer isto, você pode ir para casa hoje, e entrar na Internet, e acessar a maior biblioteca pública do mundo, que é a biblioteca da vida. E você pode fazer algumas coisas bem esquisitas porque, da mesma maneira que você pode reprogramar esta maçã se você for para o laboratório de Cliff Tabin na escola de medicina de Harvard. Ele está reprogramando embriões de galinha para crescerem mais asas. Por que Cliff estaria fazendo isto? Ele não 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.
A razão pela qual ele está reprogramando aquele animal para ter mais asas, é por que quando você costumava brincar com lagartos quando criança, e você pegava aquele lagarto, algumas vezes a cauda se desprendia, mas ela se regenerava. O mesmo não acontece aos seres humanos: se você cortar um braço, se você cortar uma perna, eles não crescem novamente. Mas como cada uma de suas células contém todo o seu código genético, cada célula pode ser reprogramada, se nós não pararmos a pesquisa com células-tronco e se nós não pararmos a pesquisa genética, para expressar diferentes funções do corpo. E à medida que a gente aprende como galinhas crescem asas, e qual é o programa para estas células diferenciarem-se, uma das coisas que nós seremos capazes de fazer é parar (o crescimento de) células não diferenciadas, as quais vocês conhecem como câncer, e uma das coisas que nós vamos aprender a fazer é como reprogramar células como células-tronco de uma maneira que você possa expressar ossos, estômago, pele e pâncreas. E pode ser que vocês estarão caminhando por aí – e seus filhos – com partes do corpo regeneradas em um período de tempo razoável, em alguns lugares do mundo onde eles não impeçam a pesquisa.
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 esta coisa funciona? Se cada um de vocês difere da pessoa ao seu lado por 1 em 1000, mas como somente 3% codifica, isto significa que é somente 1 em 1000, multiplicado por 3%. Diferenças muito pequenas em expressão e pontuação podem levar a uma diferença significativa. Tomem uma simples sentença declarativa: “Uma mulher sem o homem não é nada” (Risos) Certo? Está perfeitamente claro. Então, os homens lêem esta sentença, e eles olham para esta sentença, e eles lêem isto: “Uma mulher, sem o homem, não é nada” Certo? Agora, as mulheres olham para esta sentença e elas, nahh! Errado. É assim que isto deveria ser lido: “Uma mulher: sem ela o homem não é nada” (Risos) É isto que os seus genes estão fazendo. É por isso que você difere desta pessoa aqui por 1 em 1000. Certo? Mas, você sabe, ele é razoavelmente atraente, mas... Eu não vou entrar neste assunto... Você pode fazer esta coisa até mesmo sem mudar a pontuação. Você pode olhar para isto, certo? “The IRS” (O departamento de imposto de renda dos EUA) E eles olhar para o mundo de uma maneira um pouco diferente. Eles olham para o mesmo mundo e eles dizem... “Theirs” (Deles) (Risos) É assim que o mesmo gene codifica – é por isso que você tem 30.000 genes, ratos têm 30.000 genes, maridos têm 30.000 genes. Ratos e homens são todos iguais. As esposas sabem disto; mas, de qualquer forma... Você pode fazer mudanças muito pequenas no código genético e obter resultados realmente distintos, mesmo com a mesma sequência de letras. “Vamsotodosjuntos” “Vamos todos juntos” “Vamos para pegá-la” É isto que seus genes estão fazendo todo dia. É por isso que, algumas vezes, os genes de uma pessoa não têm que mudar muito para causar câncer.
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, estas coisas são do tamanho de um cartão de crédito. Eles irão testar cada um de vocês para 60.000 condições genéticas. Isto leva a questionamentos sobre privacidade e seguro-saúde, e todo tipo de coisa, mas isto também nos permite começar a ir atrás de doenças porque se você submeter uma pessoa com leucemia a um processo como este, conclui que três doenças com síndromes clínicas completamente similares são doenças completamente diferentes. Porque em todas as leucemias, aquele conjunto de genes ali, se expressam em excesso, No caso da LML (Leucemia Mielóide-Linfoide), é o conjunto do meio dos genes, e na LMA (Leucemia Mielóide Aguda), é o conjunto inferior dos genes. E se uma daquelas coisas em particular está se expressando no seu corpo, então você toma Gleevec, e você está curado. Se ela não estiver se expressando em seu corpo, se você não tiver um daqueles tipos – um daqueles tipos em particular – você não deve tomar Gleevec. Não vai fazer efeito em você. A mesma coisa com Receptin, se você tiver câncer de mama. Não tem um receptor HER-2? Não tome Receptin. Isto muda a natureza da medicina. Isto muda as previsões da medicina. Muda a maneira como a medicina funciona.
The greatest repository of knowledge when most of us went to college was this thing, and it turns out that this is not so important any more. The U.S. Library of Congress, in terms of its printed volume of data, contains less data than is coming out of a good genomics company every month on a compound basis. Let me say that again: A single genomics company generates more data in a month, on a compound basis, than is in the printed collections of the Library of Congress. This is what's been powering the U.S. economy. It's Moore's Law. So, all of you know that the price of computers halves every 18 months and the power doubles, right? Except that when you lay that side by side with the speed with which gene data's being deposited in GenBank, Moore's Law is right here: it's the blue line. This is on a log scale, and that's what superexponential growth means. This is going to push computers to have to grow faster than they've been growing, because so far, there haven't been applications that have been required that need to go faster than Moore's Law. This stuff does.
O maior repositório de conhecimento, quando muitos de nós fomos à universidade, era esta coisa, e acontece que ela já não é mais tão importante. A biblioteca do congresso americano, em termos de volume de dados impressos, contém menos dados do que o que está sendo produzido por uma boa empresa genômica todo mês em uma base composta. Deixe-me dizer isto novamente: uma única empresa genômica gera mais dados em um mês, em uma base composta, do que as coleções impressas da biblioteca do congresso. Isto é o que vem energizando a economia dos EUA. É a lei de Moore. Então, todos vocês sabem que o preço dos computadores cai pela metade a cada 18 meses e a capacidade de processamento dobra, certo? Exceto que quando você apresenta isto lado a lado com a velocidade com que os dados genéticos estão sendo depositados no GenBank, a lei de Moore está logo aqui: é a linha azul. Isto está numa escala logarítmica, e isto é o que crescimento superexponencial significa. Isto vai forçar os computadores a crescerem mais rapidamente do que eles têm crescido até agora. Não tem havido aplicações que requeiram a necessidade de ir mais rápido que a lei de Moore. Esta coisa o requer.
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)
E aqui está um mapa interessante. Este é um mapa que foi finalizado na Harvard Business School. Uma das questões realmente interessantes é: se todos estes dados forem de graça, quem está fazendo uso deles? Esta é a maior biblioteca pública do mundo. Bem, vem a ser que há aproximadamente 27 trilhões de bits movendo-se internamente nos Estados Unidos; cerca de 4,6 trilhões estão indo para aqueles países europeus; cerca de 5,5 trilhões indo para o Japão, quase não há comunicação dentro do Japão, e ninguém mais é versado nesta coisa. É grátis. Ninguém a está lendo. Eles estão concentrados na guerra; eles estão concentrados em Bush; eles não estão interessados na vida. Então, o novo mapa do mundo se parece com isto. Este é o mundo “geconomicamente” versado . E isto é um problema. Na verdade, não se trata de um mundo “geconomicamente” versado. Você pode dividí-lo em estados. E você pode assistir aos estados subirem e caírem dependendo da habilidade deles em falar a linguagem da vida, e você pode assistir à New York cair de um penhasco, e você pode assistir New Jersey cair de um penhasco, e você pode assistir à subida de novos impérios de inteligência. E você pode dividir isto em zonas porque são regiões específicas. E se você quiser ser ainda mais preciso, trata-se, efetivamente, de códigos postais específicos. (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.
Então, você quer saber onde a vida está acontecendo? Bem, no sul da Califórnia, está acontecendo no 92121. E aí está. E este é o triangulo entre Sulk, Scripps e UCSD, e é chamado Torrey Pines Road. Isto significa que você não precisa ser um país enorme para ter sucesso; isto significa que você não precisa de um monte de gente para ter sucesso; e isto significa que você pode mover a maior parte da riqueza de um país com cerca de três ou quatro jumbos 747s cuidadosamente escolhidos.
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.
A mesma coisa em Massachusetts. Parece mais espalhado, mas – oh, aliás, aqueles de mesma cor são contíguos, Qual é o resultado disto? Na sociedade agrícola, a diferença entre os mais ricos e os mais pobres, os mais produtivos e os menos produtivos, era de cinco para um. Por quê? Porque na agricultura, se você tivesse dez filhos, e se levantasse um pouco mais cedo, e trabalhasse um pouco mais duro, você poderia produzir cerca de cinco vezes mais riqueza, em média, que seu vizinho. Em uma sociedade de conhecimento, aquele número é agora de 427 para 1. Realmente importa se você é versado, não apenas em ler e escrever em inglês, e francês, e alemão, mas em Microsoft, e Linux, e Apple. E muito breve, vai ser importante se você for versado no código da vida. Então, se existe algo que vocês deveriam temer, é que vocês não estão mantendo o olho no alvo, Porque realmente importa quem fala (a linguagem da) vida. É por isso que nações sobem e descem.
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 acontece que, se você retrocedesse aos 1870s, a nação mais produtiva na terra, por pessoa, era a Austrália. E a Nova Zelândia estava lá em cima. E então vieram os EUA por cerca de 1950, e então a Suíça por cerca de 1973, e então os EUA voltaram ao topo – batendo seus chocolates e relógios-cuco. E hoje, é claro, todos vocês sabem que a nação mais produtiva na terra é Luxemburgo, produzindo cerca de um terço mais riqueza, por pessoa, por ano, que a América. Um pequeno estado encravado. Sem petróleo. Sem diamantes. Sem recursos naturais. Apenas pessoas inteligentes movendo bits. Diferentes regras.
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)
Aqui estão as taxas diferenciais de produtividade. Aqui está quanta gente é necessária para produzir uma única patente nos Estados Unidos. Então, cerca de 3.000 americanos, 6.000 coreanos, 14.000 ingleses, 790.000 argentinos. Você quer saber porque a Argentina está quebrando? Não tem nada a ver com inflação. Não tem nada a ver com privatizações. Você pode pegar um economista à Ivy League, educado em Harvard, colocá-lo no poder da Argentina. Ele ainda irá quebrar o pais porque ele não entende como as regras têm mudado. Oh, sim, e são necessários cerca de 5,6 milhões de indianos. Bem, vejam o que acontece à Índia. Índia e China costumavam representar 40% da economia global na época mesmo da revolução industrial, e elas agora representam cerca de 4,8%. Dois bilhões de pessoas. Um terço da população global produzindo 5% da riqueza, porque elas não tiveram esta chance, porque elas continuaram tratando seu povo como servos ao invés de como participantes de um projeto em comum. Elas não mantiveram as pessoas que eram educadas. Elas não fomentaram os negócios. Elas não fizeram as IPOs (Oferta Pública Inicial). O Vale do Silício o fez. E é por isto que eles dizem que o Vale do Silício tem sido energizado por CIs. Não circuitos integrados; mas, chineses e 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.
Aqui está o que está acontecendo no mundo. Acontece que se você fosse à ONU em 1950, quando ela foi fundada, havia 50 países neste mundo. Acontece que agora existem cerca de 192. Um país atrás do outro está se dividindo, separando-se, dando certo, dando errado. E tudo está se tornando muito fragmentado. E isto não tem parado. Nos 1990s, estes eram estados soberanos que não existiam antes de 1990. E isto não inclui fusões ou mudanças de nomes, ou mudanças em bandeiras. Nós estamos criando cerca de 3,12 estados por ano. As pessoas estão tomando controle de seus próprios estados, algumas vezes para melhor, e algumas vezes para pior. E a coisa realmente interessante é: você e seus filhos estão investidos de autoridade para construir grandes impérios, e você não precisa de muito para fazê-lo. (Música) E, uma vez que a música acabou, eu ia falar sobre como você pode usar isto para gerar um monte de riqueza, e como o código funciona. (Moderador: dois minutos.) (Risos) Não. Eu vou parar por aqui, e nós vamos fazê-lo no próximo ano porque eu não quero tomar nenhum tempo da Laurie. Mas, muito obrigado.