So, people argue vigorously about the definition of life. They ask if it should have reproduction in it, or metabolism, or evolution. And I don't know the answer to that, so I'm not going to tell you. I will say that life involves computation. So this is a computer program. Booted up in a cell, the program would execute, and it could result in this person; or with a small change, it could result in this person; or another small change, this person; or with a larger change, this dog, or this tree, or this whale.
Les gens débattent vigoureusement sur la définition de la Vie. Ils se demandent si on devrait parler de reproduction, de métabolisme ou d'évolution. Je ne saurais y répondre, je ne vous parlerai donc pas de cela. Je dirai plutôt que la vie implique des procédés calculatoires et logiques. Voici donc un programme informatique. Lancé dans une cellule le programme va s'exécuter et il pourrait en résulter cette personne ou, avec un petit changement, cette personne, ou, avec un autre petit changement, cette personne, ou, avec un changement plus important, ce chien ou cet arbre ou cette baleine
So now, if you take this metaphor [of] genome as program seriously, you have to consider that Chris Anderson is a computer-fabricated artifact, as is Jim Watson, Craig Venter, as are all of us. And in convincing yourself that this metaphor is true, there are lots of similarities between genetic programs and computer programs that could help to convince you. But one, to me, that's most compelling is the peculiar sensitivity to small changes that can make large changes in biological development -- the output. A small mutation can take a two-wing fly and make it a four-wing fly. Or it could take a fly and put legs where its antennae should be. Or if you're familiar with "The Princess Bride," it could create a six-fingered man.
Donc, si maintenant vous acceptez cette métaphore du génome en tant que programme, vous devez admettre que Chris Anderson est un objet fabriqué par ordinateur, tout comme Jim Watson, Craig Venter, ainsi que nous tous. Et pour vous convaincre que cette métaphore est vraie, il y a des tas de ressemblances entre les programmes génétiques et les programmes informatiques qui pourraient vous y aider. Mais celle qui est pour moi la plus convaincante c'est la curieuse sensibilité aux petits changements qui peuvent entraîner de grands changements dans le développement du résultat. Une petite mutation peut transformer une mouche avec deux ailes en une mouche à quatre ailes. Elle pourrait aussi faire pousser des pattes là où devraient se trouver ses antennes. Ou si vous connaissez "Le Mariage de la Princesse au Bouton d'Or", elle pourrait être à l'origine d'un homme à six doigts.
Now, a hallmark of computer programs is just this kind of sensitivity to small changes. If your bank account's one dollar, and you flip a single bit, you could end up with a thousand dollars. So these small changes are things that I think that -- they indicate to us that a complicated computation in development is underlying these amplified, large changes.
Or l'une des caractéristiques des programmes informatiques est justement cette sensibilité aux petits changements. Si votre compte en banque contient un dollar et que vous inversez un seul bit vous pourriez finir avec mille dollars. Ainsi je pense que ces petits changements sont les choses qui nous permettent de comprendre que les grandes modifications de l'évolution sont issues de processus calculatoires complexes.
So now, all of this indicates that there are molecular programs underlying biology, and it shows the power of molecular programs -- biology does. And what I want to do is write molecular programs, potentially to build technology. And there are a lot of people doing this, a lot of synthetic biologists doing this, like Craig Venter. And they concentrate on using cells. They're cell-oriented. So my friends, molecular programmers, and I have a sort of biomolecule-centric approach. We're interested in using DNA, RNA and protein, and building new languages for building things from the bottom up, using biomolecules, potentially having nothing to do with biology. So, these are all the machines in a cell. There's a camera. There's the solar panels of the cell, some switches that turn your genes on and off, the girders of the cell, motors that move your muscles. My little group of molecular programmers are trying to refashion all of these parts from DNA. We're not DNA zealots, but DNA is the cheapest, easiest to understand and easy to program material to do this. And as other things become easier to use -- maybe protein -- we'll work with those.
Donc, tout ceci nous indique que des programmes moléculaires sont sous-jacents à la biologie et cela montre la puissance de ces programmes que la biologie crée. Et ce que j'aimerais faire c'est écrire des programmes moléculaires pour potentiellement aboutir à un objet technologique Et il y a beaucoup de gens qui travaillent sur ce sujet, beaucoup de biologistes spécialisés dans la synthèse y travaillent, comme Craig Venter, et ils se concentrent sur l'utilisation des cellules. Ils se basent sur les cellules. Parallèlement, mes amis, des programmeurs moléculaires, et moi même avons une approche centrée sur les bio-molécules. Nous sommes intéressés par l'utilisation de l'ADN, l'ARN et des protéines et nous créons de nouveaux langages pour construire en partant de la base, en utilisant les molécules bio-molécules, des objets n'ayant potentiellement rien à voir avec la biologie. Donc, voici toute la machinerie qui se trouve dans la cellule. Il y a une camera. Il y a les panneaux solaires de la cellule, des interrupteurs pour activer ou non les gènes, les étais de la cellule, les moteurs qui bougent vos muscles. Mon petit groupe de programmeurs moléculaires essaye de refaçonner toutes ces parties à partir de l'ADN. Nous ne sommes pas de fanatiques de l'ADN, mais l'ADN est le meilleur matériau pour faire ça, il est bon marché, facile à comprendre et à programmer. Et comme d'autres choses qui sont devenues plus faciles à utiliser, comme les protéines, nous travaillerons aussi avec.
If we succeed, what will molecular programming look like? You're going to sit in front of your computer. You're going to design something like a cell phone, and in a high-level language, you'll describe that cell phone. Then you're going to have a compiler that's going to take that description and it's going to turn it into actual molecules that can be sent to a synthesizer and that synthesizer will pack those molecules into a seed. And what happens if you water and feed that seed appropriately, is it will do a developmental computation, a molecular computation, and it'll build an electronic computer. And if I haven't revealed my prejudices already, I think that life has been about molecular computers building electrochemical computers, building electronic computers, which together with electrochemical computers will build new molecular computers, which will build new electronic computers, and so forth.
Si nous réussissons, à quoi ressemblera la programmation moléculaire ? Vous allez vous asseoir en face de votre ordinateur. Vous allez créer quelque chose comme un téléphone portable, et dans un langage haut niveau, vous décririez ce qu'est un téléphone portable. Puis vous allez avoir un compilateur qui va prendre cette description et la transformer en de véritables molécules qui peuvent être envoyées à un synthétiseur et ce synthétiseur réunira ces molécules dans une graine. Ce qu'il se passera si vous arrosez et nourrissez cette graine correctement, c'est que cela entrainera un processus de croissance, un processus moléculaire, et cela créera un ordinateur électronique. Et même si je n'ai pas encore mis en avant mes idées, je pense que la vie est faite d'ordinateurs moléculaires qui construisent des ordinateurs électrochimiques qui eux-mêmes construisent des ordinateurs électroniques qui associés aux ordinateurs électrochimiques construiront de nouveaux ordinateurs moléculaires qui construiront de nouveaux ordinateurs électroniques et ainsi de suite.
And if you buy all of this, and you think life is about computation, as I do, then you look at big questions through the eyes of a computer scientist. So one big question is, how does a baby know when to stop growing? And for molecular programming, the question is how does your cell phone know when to stop growing? (Laughter) Or how does a computer program know when to stop running? Or more to the point, how do you know if a program will ever stop? There are other questions like this, too. One of them is Craig Venter's question. Turns out I think he's actually a computer scientist. He asked, how big is the minimal genome that will give me a functioning microorganism? How few genes can I use? This is exactly analogous to the question, what's the smallest program I can write that will act exactly like Microsoft Word? (Laughter) And just as he's writing, you know, bacteria that will be smaller, he's writing genomes that will work, we could write smaller programs that would do what Microsoft Word does.
Si vous adhérez à cette idée et que vous pensez que la vie est assimilable à la programmation, comme je le crois, alors vous appréhendez les questions importantes comme le ferait un informaticien. Et l'une des grandes questions est : comment un bébé sait-il quand il doit s'arrêter de grandir ? Pour la programmation moléculaire la question est : comment votre téléphone cellulaire sait-il quand il faut s'arrêter de grandir ? (Rires) Ou comment un programme sait-il quand il faut s'arrêter de tourner ? Ou plus précisément, comment sait-on si un programme s'arrêtera un jour ? Il y a d'autres questions comme celles-ci. L'une d'entre elle nous vient de Craig Venter. Je pense qu'il se révèle être au final un informaticien. Il se demandait qu'elle est la taille minimale d'un génome qui me donnerait un micro-organisme fonctionnel ? Quelle est le nombre minimal de gènes que je pourrais utiliser ? C'est exactement la même question que : quelle est le plus petit programme que je puisse écrire qui marcherait exactement comme Microsoft Word ? (rires) Et de la même manière qu'il écrit une bactérie plus petite, qu'il écrit un génome fonctionnel, nous pourrions écrire des programmes plus petits qui feraient ce que fait Microsoft Word.
But for molecular programming, our question is, how many molecules do we need to put in that seed to get a cell phone? What's the smallest number we can get away with? Now, these are big questions in computer science. These are all complexity questions, and computer science tells us that these are very hard questions. Almost -- many of them are impossible. But for some tasks, we can start to answer them. So, I'm going to start asking those questions for the DNA structures I'm going to talk about next. So, this is normal DNA, what you think of as normal DNA. It's double-stranded, it's a double helix, has the As, Ts, Cs and Gs that pair to hold the strands together. And I'm going to draw it like this sometimes, just so I don't scare you. We want to look at individual strands and not think about the double helix. When we synthesize it, it comes single-stranded, so we can take the blue strand in one tube and make an orange strand in the other tube, and they're floppy when they're single-stranded. You mix them together and they make a rigid double helix. Now for the last 25 years, Ned Seeman and a bunch of his descendants have worked very hard and made beautiful three-dimensional structures using this kind of reaction of DNA strands coming together. But a lot of their approaches, though elegant, take a long time. They can take a couple of years, or it can be difficult to design.
Mais pour la programmation moléculaire, notre question est : combien de molécules devons-nous mettre dans la graine pour obtenir un téléphone cellulaire ? Quelle est la plus petite quantité pour y arriver ? Bon, ce sont les grandes questions du domaine informatique. Ce sont des questions en lien avec la complexité, et l'informatique nous dis que ce sont des questions très difficiles. Presque -- beaucoup d'entre elles sont impossibles à résoudre. Mais pour certaines tâches, on peut commencer à y répondre. Donc, je vais commencer par poser ces questions pour la structure de l'ADN dont je vais vous parler. Bon, voici de l'ADN normal, ce que vous pensez être de l'ADN normal. il est a deux brins, c'est une double hélice, qui possèdent l'adénine (A), la thymine (T), la cytosine (C) et la guanine (G) qui s'associent pour maintenir les deux brins ensemble. Et je vais les représenter comme ça, de sorte à ce que je ne vous effraie pas. On se concentre uniquement sur un seul brin et non la double hélice. Quand nous synthétisons de l'ADN nous n'obtenons qu'un brin, on peut donc avoir le brin bleu dans un tube et le brin orange dans un autre tube et ils sont tout mous quand il n'y a qu'un brin. Vous les mélangez et ils forment une double hélice rigide. Durant les 25 dernières années, Ned Seeman et plusieurs de ces disciples ont travaillé très dur et ont fait de très belles structures tri-dimensionnelles utilisant la capacité des brins d'ADN à s'associer. Mais beaucoup de leurs approches, bien qu'élégantes, prennent du temps. Elles pouvaient prendre des années ou être compliquées à concevoir.
So I came up with a new method a couple of years ago I call DNA origami that's so easy you could do it at home in your kitchen and design the stuff on a laptop. But to do it, you need a long, single strand of DNA, which is technically very difficult to get. So, you can go to a natural source. You can look in this computer-fabricated artifact, and he's got a double-stranded genome -- that's no good. You look in his intestines. There are billions of bacteria. They're no good either. Double strand again, but inside them, they're infected with a virus that has a nice, long, single-stranded genome that we can fold like a piece of paper. And here's how we do it.
J'ai donc eu l'idée d'une nouvelle méthode il y a quelques années de cela, je l'appelle l'ADN origami c'est si simple que vous pourriez le faire chez vous dans votre cuisine et concevoir la chose sur votre ordinateur portable. Mais pour cela, vous avez besoin d'un long brin d'ADN, qui est techniquement très difficile à obtenir. Vous pouvez aller le chercher dans une source naturelle. Vous pouvez regarder dans cet objet conçu par ordinateur, il possède un génome en double hélice qui ne correspond pas. En regardant dans ses intestins. Il y a des milliards de bactéries. Elles ne sont pas bonnes non plus. Toujours double brin, mais à l'intérieur, elles sont infectées par un virus qui possède un génome en brin suffisamment long. que l'on peut plier comme une feuille de papier, et voici comment nous faisons.
This is part of that genome. We add a bunch of short, synthetic DNAs that I call staples. Each one has a left half that binds the long strand in one place, and a right half that binds it in a different place, and brings the long strand together like this. The net action of many of these on that long strand is to fold it into something like a rectangle.
Voici une partie du génome. Nous ajoutons quelques brins d'ADN synthétiques que j'appelle "agrafes". Chacune d'entre elles a une moitié gauche qui se lie au grand brin à un endroit et une moitié droite qui se lie à un autre endroit et rassemble le long brin de cette manière. L'effet cumulé de plusieurs de ces pliages sur le long brin est de le plier comme un rectangle.
Now, we can't actually take a movie of this process, but Shawn Douglas at Harvard has made a nice visualization for us that begins with a long strand and has some short strands in it. And what happens is that we mix these strands together. We heat them up, we add a little bit of salt, we heat them up to almost boiling and cool them down, and as we cool them down, the short strands bind the long strands and start to form structure. And you can see a little bit of double helix forming there. When you look at DNA origami, you can see that what it really is, even though you think it's complicated, is a bunch of double helices that are parallel to each other, and they're held together by places where short strands go along one helix and then jump to another one. So there's a strand that goes like this, goes along one helix and binds -- it jumps to another helix and comes back. That holds the long strand like this.
On ne peut pas filmer le procédés mais Shawn Douglas de Havard en a fait une bonne visualisation pour nous qui commence avec un brin long et des plus petits. Et ce qui se passe est que nous mélangeons les brins. On les réchauffe, on ajoute un peu de sel, on les réchauffe presque jusqu'à ébullition puis on les refroidi et pendant le refroidissement, les brins courts se lient au brin long et commencent à former une structure et vous pouvez voir un petit bout de la double hélice se former. Lorsque vous regardez l'ADN origami vous pouvez voir ce que c'est réellement, même si vous trouvez cela compliqué, ce sont plusieurs doubles hélices parallèles qui sont attachées pour les endroits où les brins courts sont liés à une hélice et saute vers une autre. Le brin qui est ici se lie le long de cette hélice et saute vers une autre hélice puis revient, c'est comme ainsi que l'on maintient le long brin .
Now, to show that we could make any shape or pattern that we wanted, I tried to make this shape. I wanted to fold DNA into something that goes up over the eye, down the nose, up the nose, around the forehead, back down and end in a little loop like this. And so, I thought, if this could work, anything could work. So I had the computer program design the short staples to do this. I ordered them; they came by FedEx. I mixed them up, heated them, cooled them down, and I got 50 billion little smiley faces floating around in a single drop of water. And each one of these is just one-thousandth the width of a human hair, OK?
Maintenant, pour montrer que nous pourrions faire les formes ou les motifs que nous voulons, j'ai essayé de faire cette forme. Je voulais plier l'ADN de manière à ce qu'il monte au dessus de l'œil, descende en dessous du nez, remonte au dessus du nez, fasse le tour du front, redescende et finisse par une petite boucle, comme ceci. Bien sur, je pensais que si cela pouvait marcher tout pouvait marcher. J'ai donc demandé au programme de créer les agrafes qui donneraient ce résultat. Je les ai commandées et elles sont arrivées par FedEx. Je les ai mélangés, chauffés, refroidis, et j'ai obtenu 50 milliards de petits smileys flottants dans une simple goutte d'eau. Chacun d'entre eux fait à peine un millième de la taille d'un cheveu humain, d'accord ?
So, they're all floating around in solution, and to look at them, you have to get them on a surface where they stick. So, you pour them out onto a surface and they start to stick to that surface, and we take a picture using an atomic-force microscope. It's got a needle, like a record needle, that goes back and forth over the surface, bumps up and down, and feels the height of the first surface. It feels the DNA origami. There's the atomic-force microscope working and you can see that the landing's a little rough. When you zoom in, they've got, you know, weak jaws that flip over their heads and some of their noses get punched out, but it's pretty good. You can zoom in and even see the extra little loop, this little nano-goatee.
Bon, ils flottent dans une solution, pour les observer vous devez les mettre sur une surface à laquelle ils adhèrent. Alors, on les met sur cette surface à laquelle ils commencent à coller, puis on les prend en photo avec un microscope à force atomique. Il est muni d'une aiguille, comme celle d'un tourne-disque, qui va et vient sur la surface, monte et descend et évalue la hauteur de la première surface. L'aiguille détecte l'ADN origami. Là on voit le microscope à force atomique à l'œuvre et vous pouvez voir que le résultat est grossier. Si on y regarde de plus près, certains ont la mâchoire décrochée qui flotte au dessus de leur tête. et d'autres ont le nez écrasé, mais le résultat est plutôt bon. Si on zoom encore on peut même voir la petite boucle, ce petit "nano-bouc".
Now, what's great about this is anybody can do this. And so, I got this in the mail about a year after I did this, unsolicited. Anyone know what this is? What is it? It's China, right? So, what happened is, a graduate student in China, Lulu Qian, did a great job. She wrote all her own software to design and built this DNA origami, a beautiful rendition of China, which even has Taiwan, and you can see it's sort of on the world's shortest leash, right? (Laughter) So, this works really well and you can make patterns as well as shapes, OK? And you can make a map of the Americas and spell DNA with DNA.
Ce qui est génial c'est que n'importe qui peut le faire. Un an après mes travaux, j'ai reçu ceci sans en avoir fait la demande. Quelqu'un sait ce que c'est ? Qu'est ce que c'est ? C'est la Chine, non ? En fait, une étudiante diplômée d'une université chinoise, Lulu Qian, a fait un travail incroyable. Elle a écrit son propre programme pour concevoir et construire cet ADN origami, une belle représentation de la Chine, il y a même Taïwan, tenu par la plus petite laisse du monde. (Rires) Bon, ça marche vraiment bien et on peut aussi bien faire des motifs que des formes, OK ? Vous pouvez aussi créer une carte de l'Amérique et écrire ADN avec de l'ADN.
And what's really neat about it -- well, actually, this all looks like nano-artwork, but it turns out that nano-artwork is just what you need to make nano-circuits. So, you can put circuit components on the staples, like a light bulb and a light switch. Let the thing assemble, and you'll get some kind of a circuit. And then you can maybe wash the DNA away and have the circuit left over. So, this is what some colleagues of mine at Caltech did. They took a DNA origami, organized some carbon nano-tubes, made a little switch, you see here, wired it up, tested it and showed that it is indeed a switch. Now, this is just a single switch and you need half a billion for a computer, so we have a long way to go. But this is very promising because the origami can organize parts just one-tenth the size of those in a normal computer. So it's very promising for making small computers.
Et vous savez en quoi c'est merveilleux ? Certes tout ceci ressemble à de l'art nanoscopique, mais il semble que l'art nanoscopique puisse être la base des nano-circuits. On peut donc introduire des composants électriques sur les agrafes, une ampoule et un interrupteur par exemple. Les éléments se mettent en place d'eux même et forment un circuit. Par la suite on peut enlever l'ADN pour ne garder que le circuit. C'est ce qu'on fait certains de mes collègues de Caltech. Ils ont pris de l'ADN origami, fabriqué des nanotubes de carbone, créé un petit interrupteur, qu'on voit ici, ils ont relié le tout, et les tests ont montré que c'est bien un interrupteur. Bon, ce n'est qu'un simple interrupteur et pour un ordinateur il en faudrait un demi milliard, il y a encore du chemin à faire. Mais tout ceci est très prometteur car l'ADN origami peut assembler des éléments 10 fois plus petits que ceux d'un ordinateur actuel. C'est donc très encourageant pour la fabrication de petits ordinateurs.
Now, I want to get back to that compiler. The DNA origami is a proof that that compiler actually works. So, you start with something in the computer. You get a high-level description of the computer program, a high-level description of the origami. You can compile it to molecules, send it to a synthesizer, and it actually works. And it turns out that a company has made a nice program that's much better than my code, which was kind of ugly, and will allow us to do this in a nice, visual, computer-aided design way.
Je voudrais maintenant revenir à ce compilateur. L'ADN origami montre que ce compilateur fonctionne vraiment. On commence donc avec quelque chose d'informatique. Vous obtenez un programme dans un langage haut niveau, une description compréhensible du pliage. Vous pouvez le compiler pour obtenir des molécules et les envoyer au synthétiseur et tout cela fonctionne. Et il s'avère qu'une entreprise a fait un programme bien meilleur que mon code, qui n'était pas très propre, qui nous permet d'utiliser une interface graphique de création assistée par ordinateur.
So, now you can say, all right, why isn't DNA origami the end of the story? You have your molecular compiler, you can do whatever you want. The fact is that it does not scale. So if you want to build a human from DNA origami, the problem is, you need a long strand that's 10 trillion trillion bases long. That's three light years' worth of DNA, so we're not going to do this. We're going to turn to another technology, called algorithmic self-assembly of tiles. It was started by Erik Winfree, and what it does, it has tiles that are a hundredth the size of a DNA origami. You zoom in, there are just four DNA strands and they have little single-stranded bits on them that can bind to other tiles, if they match. And we like to draw these tiles as little squares. And if you look at their sticky ends, these little DNA bits, you can see that they actually form a checkerboard pattern. So, these tiles would make a complicated, self-assembling checkerboard. And the point of this, if you didn't catch that, is that tiles are a kind of molecular program and they can output patterns. And a really amazing part of this is that any computer program can be translated into one of these tile programs -- specifically, counting. So, you can come up with a set of tiles that when they come together, form a little binary counter rather than a checkerboard. So you can read off binary numbers five, six and seven.
On est en droit de se demander pour quelle raison l'ADN origami n'est pas suffisant. Vous avez votre compilateur de molécules, vous pouvez faire ce que vous voulez. Toujours est-il que l'on a un problème d'échelle. Le problème est que si vous voulez construire un humain à partir d'origami d'ADN vous avez besoin d'un brin long qui contient 10 trillion de trillion de bases (A,T,G,C). Cela équivaut à 3 années lumière d'ADN, donc on ne vas pas faire ça. On va se tourner vers une autre technologie appelée auto assemblage algorithmique de tuiles. Le premier à l'avoir utilisé est Erik Winfree, ce que fait cette technologie c'est qu'elle utilise des tuiles 100 fois plus grands que l'ADN origami. Si on zoome ce ne sont que quatre brins d'ADN qui possèdent des portions simple brin qui peuvent se lier à d'autres tuiles si elles correspondent. Et on aime bien dessiner ces tuiles en forme de petits carrés. Si vous regardez leurs extrémités, ces petites portions d'ADN, vous pouvez voir que les tuiles forment un motif de damier. Ces tuiles vont donc former un damier complexe qui s'assemble tout seul. Et l'intérêt, si vous ne l'aviez par encore remarqué, est que ces tuiles sont comme des programmes moléculaires qui permettent d'obtenir des motifs. Ce qui est vraiment incroyable c'est que l'on peut retranscrire tout programme informatique à l'aide de ces tuiles programmable et en particulier pour compter On peut donc créer des tuiles qui une fois assemblées forment un compteur binaire plutôt qu'un damier. On peut obtenir les nombres 5,6 et 7 en binaires.
And in order to get these kinds of computations started right, you need some kind of input, a kind of seed. You can use DNA origami for that. You can encode the number 32 in the right-hand side of a DNA origami, and when you add those tiles that count, they will start to count -- they will read that 32 and they'll stop at 32. So, what we've done is we've figured out a way to have a molecular program know when to stop going. It knows when to stop growing because it can count. It knows how big it is. So, that answers that sort of first question I was talking about. It doesn't tell us how babies do it, however.
Afin de lancer de tels calculs on a besoin d'une base, une sorte de graine. Et pour cela on peut utiliser l'ADN origami. On peut encoder le nombre 32 dans la partie gauche de l'ADN origami et lorsque l'on ajoute les tuiles qui permettent de compter, elles vont commencer à compter en lisant ce nombre. et elles vont s'arrêter à 32. Ce que nous avons donc réussi à trouver c'est un moyen d'avoir un programme moléculaire qui sait quand il doit s'arrêter d'évoluer. Il sait quand s'arrêter parce qu'il est capable de compter. Il connait sa taille. Donc cela répond à la première question que j'ai évoqué. En revanche cela ne nous dit pas comment les bébés font.
So now, we can use this counting to try and get at much bigger things than DNA origami could otherwise. Here's the DNA origami, and what we can do is we can write 32 on both edges of the DNA origami, and we can now use our watering can and water with tiles, and we can start growing tiles off of that and create a square. The counter serves as a template to fill in a square in the middle of this thing. So, what we've done is we've succeeded in making something much bigger than a DNA origami by combining DNA origami with tiles. And the neat thing about it is, is that it's also reprogrammable. You can just change a couple of the DNA strands in this binary representation and you'll get 96 rather than 32. And if you do that, the origami's the same size, but the resulting square that you get is three times bigger.
On peut donc utiliser ce compteur pour obtenir des choses plus grandes que nous n'aurions pas pu faire avec de l'ADN origami. Voici l'ADN origami et si on écrit 32 sur deux des côtés de l'origami et que l'on utilise notre arrosoir rempli de tuiles on peut faire pousser des tuiles pour créer un carré. Le compteur est utilisé comme modèle pour remplir le carré du milieu. Nous avons donc réussi à construire quelque chose de plus grand que l'ADN origami en le combinant avec des tuiles. Et ce qui est super avec ça c'est que l'on peut aussi le reprogrammer. Il suffit de changer quelques brins d'ADN dans la représentation binaire pour obtenir 96 au lieu de 32. En faisant cela l'origami a la même taille mais le carré que l'on obtient est 3 fois plus grand.
So, this sort of recapitulates what I was telling you about development. You have a very sensitive computer program where small changes -- single, tiny, little mutations -- can take something that made one size square and make something very much bigger. Now, this -- using counting to compute and build these kinds of things by this kind of developmental process is something that also has bearing on Craig Venter's question. So, you can ask, how many DNA strands are required to build a square of a given size? If we wanted to make a square of size 10, 100 or 1,000, if we used DNA origami alone, we would require a number of DNA strands that's the square of the size of that square; so we'd need 100, 10,000 or a million DNA strands. That's really not affordable. But if we use a little computation -- we use origami, plus some tiles that count -- then we can get away with using 100, 200 or 300 DNA strands. And so we can exponentially reduce the number of DNA strands we use, if we use counting, if we use a little bit of computation. And so computation is some very powerful way to reduce the number of molecules you need to build something, to reduce the size of the genome that you're building.
D'une certaine manière cela récapitule ce que je vous disait sur l'évolution. On obtient un programme très sensible à la moindre modification - de simples mutations minuscules peuvent transformer un petit carré en quelque chose de beaucoup plus grand. Utiliser un compteur pour créer et construire ce genre de choses avec ce type de processus de croissance est quelque chose qui est aussi lié à la question de Craig Venter. On peut donc se demander combien de brin d'ADN sont nécessaires pour construire un carré d'une taille donnée. Si on voulait faire un carré de taille 10, 100 ou 1000, on n'utilisant que de l'ADN origami, il nous faudrait un nombre de brins d'ADN qui est le carré de la taille de ce carré, on aurait donc besoin de 100, 10 000 ou 1 000 000 de brins d'ADN. Mais on ne peut pas se le permettre. Mais en utilisant le calcul, on utilise l'origami et quelques tuiles qui comptent, on s'en sort en utilisant 100, 200 ou 300 brins d'ADN. On peut donc réduire de manière exponentielle le nombre de brin d'ADN que l'on consomme si on utilise les compteurs et un peu de calcul. Ainsi le calcul est une manière très efficace de réduire le nombre de molécules requises pour construire quelque chose ainsi que la taille du génome que vous construisez.
And finally, I'm going to get back to that sort of crazy idea about computers building computers. If you look at the square that you build with the origami and some counters growing off it, the pattern that it has is exactly the pattern that you need to make a memory. So if you affix some wires and switches to those tiles -- rather than to the staple strands, you affix them to the tiles -- then they'll self-assemble the somewhat complicated circuits, the demultiplexer circuits, that you need to address this memory. So you can actually make a complicated circuit using a little bit of computation. It's a molecular computer building an electronic computer. Now, you ask me, how far have we gotten down this path? Experimentally, this is what we've done in the last year. Here is a DNA origami rectangle, and here are some tiles growing from it. And you can see how they count. One, two, three, four, five, six, nine, 10, 11, 12, 17. So it's got some errors, but at least it counts up. (Laughter)
Et pour finir je vais revenir sur cette idée un peu folle de construire des ordinateurs à l'aide d'ordinateurs. Si on regarde de plus près le carré que l'on construit avec l'origami et quelques compteurs qui y poussent, le schéma que l'on obtient est identique au schéma nécessaire pour fabriquer une mémoire d'ordinateur. Donc si on ajoute quelques fils et interrupteurs à ces tuiles, plutôt qu'aux agrafes, on les attache aux tuiles, ils vont ensuite assembler un circuit complexe : le démultiplexeur nécessaire pour adresser une mémoire. On peut donc obtenir un circuit complexe avec de simples calculs. C'est un ordinateur moléculaire qui construit un ordinateur électronique. Maintenant vous me demandez jusqu'où nous avons suivi cette voix. C'est ce que nous avons fait pendant un an de manière expérimentale. Nous avons içi un rectangle d'ADN origami et là des tuiles qui ont poussé à partir du rectangle. Et on peut voir de quelle manière ils comptent. Un, deux, trois, quatre, cinq, six, neuf, dix, onze, douze, dix-sept. Il y a des erreurs mais au moins ça compte. (Rires)
So, it turns out we actually had this idea nine years ago, and that's about the time constant for how long it takes to do these kinds of things, so I think we made a lot of progress. We've got ideas about how to fix these errors. And I think in the next five or 10 years, we'll make the kind of squares that I described and maybe even get to some of those self-assembled circuits.
il s'avère que nous avons eu cette idée il y a neuf ans de cela, c'est à peu près le temps qu'il nous a fallu pour faire ce genre de chose, et je pense que nous avons fait beaucoup de progrès. Nous avons plusieurs idées pour corriger ces erreurs. Et je pense que d'ici cinq ou dix ans nous arriverons à fabriquer le type de circuits que je vous ai présenté et peut être même obtenir des circuits qui s'assemblent d'eux-même.
So now, what do I want you to take away from this talk? I want you to remember that to create life's very diverse and complex forms, life uses computation to do that. And the computations that it uses, they're molecular computations, and in order to understand this and get a better handle on it, as Feynman said, you know, we need to build something to understand it. And so we are going to use molecules and refashion this thing, rebuild everything from the bottom up, using DNA in ways that nature never intended, using DNA origami, and DNA origami to seed this algorithmic self-assembly.
Qu'est-ce que j'aimerais que vous reteniez de cette présentation ? Je voudrais que vous reteniez que pour créer des formes de vies complexes et variées la Vie utilise des procédés calculatoires. Et les procédés utilisés sont des procédés moléculaires. et pour réussir à mieux comprendre et maîtriser cela, comme le disait Feynman, nous avons besoin de construire quelque chose pour le comprendre. Nous allons donc utiliser des molécules et refaçonner ces procédés, tout reconstruire en partant de la base, en utilisant l'ADN d'une manière qui n'était pas prévue par la nature, en utilisant l'ADN origami, et l'ADN origami comme base pour cette algorithmique d'auto assemblage.
You know, so this is all very cool, but what I'd like you to take from the talk, hopefully from some of those big questions, is that this molecular programming isn't just about making gadgets. It's not just making about -- it's making self-assembled cell phones and circuits. What it's really about is taking computer science and looking at big questions in a new light, asking new versions of those big questions and trying to understand how biology can make such amazing things. Thank you. (Applause)
Vous voyez tout cela est quand même très cool, mais ce que j'aimerais que vous reteniez, surtout pour quelques une de ces grandes questions, c'est que la programmation moléculaire ce n'est pas juste pour fabriquer des gadgets. Ce n'est pas juste fabriquer -- pas seulement faire des téléphones et circuits qui s'auto-assemblent. C'est surtout utiliser l'informatique pour regarder ces grandes questions sous un autre angle, se poser des nouvelles versions de ces grandes questions et essayer de comprendre de quelle manière la biologie arrive à faire des choses si extraordinaire. Merci. (Applaudissements)