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.
Si dibatte animatamente sulla definizione di vita. Ci si chiede se debba includere riproduzione, metabolismo, o evoluzione. Io non lo so e non dirò nulla a riguardo. Quello che dirò, invece, è che la vita è calcolo. Per esempio, questo è un programma per computer. Caricato in una cellula, il programma viene eseguito e può produrre questa persona oppure, con un piccolo cambiamento, può produrre questa persona o con un altro piccolo cambiamento, questa persona o con un cambiamento più sostanzioso, questo cane o questo albero, o questa balena.
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.
Quindi se ora prendete seriamente questa metafora del genoma come programma, siete costretti a considerare che Chris Anderson è un manufatto prodotto da un computer e lo stesso vale per Jim Watson, per Craig Venter e per tutti noi. E a convincervi che la metafora è fondata ci sono numerose analogie tra programmi genetici e programmi per computer utili a convincervi. Ma la più persuasiva delle somiglianze, secondo me, è la particolare sensibilità alle piccole variazioni che può produrre grandi cambiamenti nello sviluppo biologico, cioè nell'output. Una piccola mutazione può prendere una mosca con due ali e farla diventare una mosca con quattro ali. O può prendere una mosca e metterle delle zampe al posto delle antenne. Oppure, se conoscete "La Storia Fantastica", potrebbe creare un uomo con sei dita.
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.
Una delle caratteristiche distintive dei programmi per computer è proprio questo tipo di sensibilità alle piccole variazioni. Se il vostro conto in banca è un dollaro e cambiate un singolo bit, potete finire con mille dollari. E proprio queste piccole variazioni sono quello che, credo, ci indicano come lo sviluppo di un calcolo complesso sia alla base dell'amplificazione che porta a questi cambiamenti sostanziali.
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.
Tutto ciò indica che alla base della biologia ci sono programmi molecolari e dimostra la potenza dei programmi molecolari eseguiti nel mondo biologico. Quello che voglio fare io, è scrivere programmi molecolari, possibilmente per produrre tecnologia. Molte persone stanno tentando di fare lo stesso, molti biologi di sintesi procedono come Craig Venter concentrandosi sull'utilizzo di cellule. Sono orientati alle cellule. I miei amici programmatori molecolari ed io, invece, abbiamo una sorta di approccio biomolecole-centrico. Vogliamo usare DNA, RNA e proteine e strutturare nuovi linguaggi per costruire manufatti dal basso usando biomolecole, manufatti che potenzialmente non hanno nulla a che fare con la biologia. Questi sono tutti i macchinari presenti in una cellula. Ci sono una macchina fotografica. i pannelli solari della cellula, degli interruttori che attivano e disattivano i vostri geni, l'impalcatura della cellula, motori che muovono i muscoli. Il mio manipolo di programmatori molecolari sta tentando di riprodurre tutte queste parti a partire da del DNA. Non siamo fanatici del DNA, ma il DNA è il materiale più economico, il più semplice da capire e il più facile da programmare per raggiungere lo scopo. Se altri supporti diverranno più semplici da utilizzare, magari delle proteine, utilizzeremo quelli.
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.
Nel caso dovessimo riuscirci, come apparirebbe la programmazione molecolare? Vi siederete al vostro computer. Progetterete qualcosa, ad esempio un cellulare, e descriverete quel cellulare in un linguaggio di alto livello. Poi avrete un compilatore che prenderà la vostra descrizione e la trasformerà in molecole che potranno essere mandate ad un sintetizzatore e il sintetizzatore le impacchetterà in un seme. E quello che accadrà se bagnerete e nutrirete per bene quel seme, è che eseguirà un calcolo per svilupparsi, un calcolo molecolare, e costruirà un computer elettronico. E nel caso non avessi già rivelato la mia idea, credo che la vita sia fatta di computer molecolari che costruiscono computer elettrochimici che costruiscono computer elettronici che insieme con i computer elettrochimici costruiranno nuovi computer molecolari che costruiranno nuovi computer elettronici e così via.
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.
E se credete a tutto ciò e pensate come me che la vita sia tutta un calcolo, allora inizierete a guardare alle grandi domande attraverso gli occhi di un informatico. Una di queste grandi domande è: "come fa un bambino a sapere quando smettere di crescere?" E per un programmatore molecolare la domanda è: "come fa il vostro cellulare a sapere quando smettere di crescere?" (Risate) Oppure: "come fa un programma per computer a sapere quando interrompere l'esecuzione?" O, più precisamente, "come facciamo a sapere se un programma terminerà mai?" Ci sono altre domande come questa. Una di queste è la domanda di Craig Venter il quale, a questo punto, si rivela un vero informatico. Si è chiesto: "quanto è grande il genoma più piccolo che mi dia un micro-organismo funzionante?" "Quanti geni, minimo, sono costretto ad usare?" Questa è esattamente analoga alla domanda di quale sia il programma più corto che si possa scrivere e che appaia esattamente come Microsoft Word. (Risate) E allo stesso modo in cui egli scrive batteri sempre più piccoli, con genomi funzionanti, noi potremmo scrivere programmi più compatti che funzionino come 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.
Ma in tema di programmazione molecolare, la nostra domanda è: "quante molecole dobbiamo mettere nel nostro seme per ottenere un cellulare?" "Qual è il numero più piccolo con cui ce la possiamo cavare?" Queste sono domande fondamentali in informatica. Sono tutte domande di complessità e l'informatica ci dice che queste sono domande estremamente difficili. Molte sono impossibili. Ma per alcuni compiti possiamo iniziare a rispondere. Quindi inizierò a porre tali domande per le strutture di DNA di cui adesso parlerò. Questo è del normalissimo DNA, quello a cui pensate quando pensate a del DNA. Ha due filamenti ed è una doppia elica, contiene A, T, C e G che si appaiano per tenere insieme i due filamenti. A volte lo disegnerò in questo modo per non spaventarvi. Vogliamo concentrarci sui singoli filamenti, senza pensare alla doppia elica. Quando sintetizziamo del DNA, produciamo filamenti singoli, e possiamo mettere il filamento blu in una provetta e il filamento arancione nell'altra provetta. e i filamenti sono flessibili quando sono spaiati. Ma messi insieme formano una doppia elica che è rigida. Negli ultimi 25 anni Ned Seeman e un drappello di seguaci hanno lavorato intensamente e costruito fantastiche strutture tridimensionali utilizzando questo tipo di reazione in cui due filamenti di DNA si uniscono. Ma, sebbene eleganti, i loro approcci richiedono molto tempo. Possono richiedere un paio d'anni o essere complicati da progettare.
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.
Allora, un paio di anni fa, ho inventato un metodo che ho chiamato origami di DNA, così semplice che potete applicarlo nella cucina di casa e progettare il tutto su un laptop. Ma per farlo avete bisogno di un lungo filamento di DNA che tecnicamente è estremamente difficile da ottenere. Allora ci si può rivolgere ad una fonte naturale. Possiamo cercare in questo artefatto generato al computer ma contiene un genoma con un doppio filamento che non va bene. Possiamo guardare nel suo intestino. Ci sono miliardi di batteri. E nemmeno quelli vanno bene. Ancora doppio filamento. Ma al loro interno sono infettati da un virus che ha un genoma con un lungo filamento spaiato che possiamo ripiegare come un pezzo di carta, ed ecco come si fa.
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.
Questa è una parte di quel genoma. Aggiungiamo una manciata di brevi filamenti di DNA sintetico che chiamo "graffette". Una metà di ogni graffetta si lega al filamento lungo in una certa zona mentre l'altra metà si lega da un'altra parte e unisce il filamento lungo ripiegandolo in questo modo. Il risultato finale di molte graffette sul filamento lungo è di ripiegarlo a formare un rettangolo.
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.
Purtroppo non possiamo filmare questo processo, ma Shawn Douglas ad Harvard ha creato una bella visualizzazione che incomincia con un lungo filamento ed alcuni filamenti corti. E quello che accade è che mischiamo questi filamenti. Li scaldiamo, aggiungiamo un po' di sale, li riscaldiamo quasi fino a ebollizione e li raffreddiamo, e mentre li lasciamo raffreddare, i filamenti corti si legano ai filamenti lunghi e iniziano a formare delle strutture e lì potete vedere un tratto di doppia elica che si sta formando. Quando si guarda ai DNA origami, li si vede per quello che sono davvero, anche se pensate che sono complicati, sono una manciata di doppie eliche parallele tra loro tenute insieme in regioni in cui i filamenti corti seguono un'elica e poi saltano ad un'altra. Quindi c'è un filamento che va così, segue un'elica, poi si piega, salta ad un'altra elica e torna indietro e in questo modo tiene insieme il filamento lungo.
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?
Ora, per dimostrare che possiamo produrre ogni forma che vogliamo, ho provato a creare questa. Volevo piegare del DNA facendolo andare su per un occhio, giù per il naso, su per il naso, attorno alla fronte, e giù di nuovo a finire in un cappietto. E ho pensato che se questo fosse riuscito allora qualunque forma sarebbe stata possibile. Quindi ho lasciato che un programma progettasse le graffette per farlo. Le ho ordinate e sono arrivate via FedEx. Ho mescolato il tutto, ho riscaldato, lasciato raffreddare e ho ottenuto 50 miliardi di faccine sorridenti che nuotavano in una sola goccia d'acqua. E ognuna di queste è soltanto un millesimo della sezione di un capello umano, chiaro?
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.
Le faccine sono in soluzione e per guardarle bisogna depositarle e farle aderire ad una superficie. Quindi le versiamo su una superficie e quando vi aderiscono, facciamo un foto usando un microscopio a forza atomica che ha una puntina, come la testina di un giradischi, che va avanti e indietro sulla superficie, e si muove su e giù a seconda del profilo della superficie tastando la forma dell'origami di DNA. Ecco il microscopio a forza atomica al lavoro e potete vedere che l'atterraggio è stato un po' brusco. Quando ingrandiamo vediamo che hanno mandibole deboli che si piegano sulle teste e che alcuni nasi vengono spazzati via, ma non è male. Possiamo addirittura ingrandire e vedere il cappietto extra, questo nano pizzetto.
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.
Ora, quello che è meraviglioso è che chiunque può farlo. E un giorno, circa un anno dopo aver ottenuto questi risultati, non richiesto, ho ricevuto questo per posta. Qualcuno sa cosa sia? Cos'è? È la Cina, no? Quello che è accaduto è che una dottoranda in Cina, Lulu Qian, ha fatto un gran bel lavoro. Si è scritta da sola il programma per progettare e costruire questo origami di DNA, una bellissima interpretazione della Cina, che ha addirittura Taiwan, e potete vedere che è al guinzaglio più corto del mondo.. (Risate) Quindi tutto funziona a meraviglia e possiamo creare disegni oltre che forme. Possiamo disegnare una mappa delle Americhe e scrivere DNA con del DNA.
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.
E quello che che è davvero divertente è che questi oggetti sembrano nano opere d'arte, ma in effetti, tutto ciò di cui abbiamo bisogno per costruire nano circuiti sono proprio delle nano opere d'arte. Possiamo mettere i componenti dei circuiti sulle graffette, per esempio una lampadina e un interruttore, lasciare che si assemblino e ottenere un circuito. E poi potremmo sciacquare via il DNA e lasciare il circuito. Questo è quello che alcuni dei miei colleghi hanno fatto al Caltech. Hanno preso degli origami di DNA, sistemato dei nanotubi di carbonio, costruito un piccolo interruttore, ecco, collegato tutto, collaudato e mostrato che funziona davvero come un interruttore. Ora questo è soltanto un singolo interruttore e ne avremmo bisogno di mezzo miliardo per un computer, quindi c'è ancora molta strada da fare. Ma è davvero incoraggiante dato che gli origami possono sistemare al posto giusto parti che sono un decimo più piccole di quelle in un normale computer. Quindi è molto promettente per la costruzione di computer miniaturizzati.
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.
Ora vorrei tornare al compilatore. L'origami di DNA è la dimostrazione che il compilatore funziona davvero. Quindi, si inizia con qualche oggetto nel computer. Si scrive una descrizione di alto livello del programma, una descrizione di alto livello dell'origami. Lo si può poi compilare in molecole, mandarlo ad un sintetizzatore e funziona davvero. E un'azienda ha scritto un bel programma molto meglio del mio codice che era piuttosto orribile, che ci permette di fare tutto questo in modo efficace attraverso una progettazione grafica computerizzata.
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.
A questo punto vi potreste chiedere: "perché gli origami di DNA non sono la fine della storia?" "Avendo il compilatore molecolare si può fare ciò che si vuole". Il fatto è che il procedimento non è scalabile. Quindi se vogliamo costruire un essere umano con un origami di DNA il problema è che abbiamo bisogno di un lungo filamento lungo 10 milioni di miliardi di miliardi di basi. Dato che sarebbero tre anni luce di DNA, non useremo questo metodo. Invece passeremo ad un'altra tecnologia chiamata autoassemblaggio algoritmico di tasselli. È stata introdotta da Erik Winfree, e funziona utilizzando tasselli che sono un centesimo delle dimensioni di un origami di DNA. Ingrandendo ci sono solo quattro filamenti di DNA su cui ci sono segmentini fatti di un unico filamento che possono legarsi ad altri tasselli se combaciano. Disegnamo questi tasselli come dei quadratini. E se guardate alle loro estremità adesive, quei segmentini di DNA, potete vedere che formano una scacchiera. Quindi questi tasselli formano una complicata scacchiera che si autoassembla. E il punto qui, nel caso vi sia sfuggito, è che i tasselli sono una sorta di programma molecolare che possono produrre delle strutture come output. E la parte davvero meravigliosa è che ogni programma per computer può essere tradotto in uno di questi programmi a tasselli, in particolare un contatore. Quindi possiamo immaginare un insieme di tasselli che quando si assemblano formano un piccolo contatore binario invece di una scacchiera. In modo da leggere i numeri binari cinque, sei e sette.
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.
E per iniziare correttamente questo tipo di computazioni abbiamo bisogno di qualche input, un seme di qualche sorta. Ad esempio possiamo usare un origami di DNA. Possiamo codificare il numero 32 sulla destra di un origami di DNA e quando aggiungiamo tasselli che contano, questi iniziano a contare, leggendo quel 32 e si fermeranno a 32. Quello che abbiamo fatto è trovare un modo per cui il programma molecolare sappia quando interrompere l'esecuzione. Sa quando smettere di crescere perché sa contare. Sa quanto è grande. Quindi questo risponde al genere di domande di cui parlavo. Non ci dice come facciano i bambini, tuttavia.
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.
Ora possiamo utilizzare il contare per ottenere oggetti molto più grandi di quelli possibili con gli origami di DNA. Ecco un origami di DNA, quello che possiamo fare è scrivere 32 su entrambi i lati dell'origami di DNA usare il nostro annaffiatoio bagnare con dei tasselli e iniziare a far crescere i tasselli dall'origami fino a creare un quadrato. Il contatore serve da contorno per poi riempire il quadrato nel mezzo. Quindi quello che abbiamo fatto è riuscire a costruire qualcosa molto più grande di un origami di DNA combinando origami di DNA e tasselli. E la cosa interessante è che è anche riprogrammabile. Potremmo cambiare appena un paio di filamenti di DNA in questa rappresentazione binaria e ottenere 96 invece che 32. E l'origami resterebbe della stessa dimensione, ma il quadrato che ne risulterebbe sarebbe tre volte più grande.
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.
Quindi questo riassume quello che vi dicevo sullo sviluppo. Abbiamo un programma per computer molto sensibile in cui piccoli cambiamenti, singole minuscole mutazioni, possono portare qualcosa che costruiva un quadrato di una certa misura a costruirne uno molto più grande. Ora, l'utilizzo del contare per costruire questo tipo di oggetti attraverso questo tipo di processi di sviluppo ha anche attinenza con la domanda di Craig Venter. E possiamo chiederci: "quanti filamenti di DNA sono necessari per costruire un quadrato di una data misura?" Se volessimo costruire un quadrato di dimensione 10, 100 o 1000 nel caso usassimo soltanto origami di DNA avremmo bisogno di un numero di filamenti che è il quadrato della dimensione del quadrato, quindi avremmo bisogno di cento, diecimila o un milione di filamenti di DNA. Non ce lo possiamo davvero permettere. Ma se usiamo un po' di calcolo, cioè degli origami più dei tasselli che contano, allora ci riusciamo usando 100, 200 o 300 filamenti di DNA. Ed ecco che possiamo ridurre esponenzialmente il numero dei filamenti di DNA che utilizziamo se contiamo, se usiamo un po' di calcolo. Quindi calcolare è una strada molto potente per ridurre il numero di molecole di cui abbiamo bisogno per costruire qualcosa, per ridurre la dimensione del genoma che stiamo costruendo.
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)
E in fine torno a quell'idea un po' folle dei computer che costruiscono computer. Se osservate il quadrato che abbiamo costruito con gli origami e i contatori che vi crescono, la sua struttura è esattamente la struttura di cui avete bisogno per costruire una memoria. Quindi se applicate fili e interruttori a quei tasselli, invece che alle graffette, le applicate ai tasselli, allora i tasselli si autoassembleranno in circuiti complessi, nei circuiti de-multiplexer di cui avete bisogno per indirizzare questa memoria. Ed ecco che potete costruire un circuito complesso se solo usate un po' di calcolo. È un computer molecolare che costruisce un computer elettronico. Ora mi chiederete: "quanta strada abbiamo fatto finora?" Questo è quanto abbiamo fatto sperimentalmente lo scorso anno. Questo è un origami di DNA rettangolare e questi sono dei tasselli che vi crescono accanto. E potete vedere come contano. Uno, due, tre, quattro, cinque, sei, nove, dieci, undici, dodici, diciassette. Ci sono un po' di errori, ma almeno il conteggio procede. (Risate)
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.
Abbiamo avuto quest'idea nove anni fa e la costante di tempo necessaria per sviluppare questo genere di cose è più o meno questa, quindi direi che abbiamo fatto molti progressi. Abbiamo idee su come correggere gli errori. E penso che nei prossimi cinque o dieci anni costruiremo i quadrati che ho descritto e forse arriveremo anche ad alcuni di quei circuiti che si autoassemblano.
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.
Ora, cosa voglio che vi rimanga di questo seminario? Vorrei che vi ricordiate che per creare forme di vita complesse e diversificate, la vita stessa applica dei processi di calcolo.. E quei calcoli sono in realtà calcoli molecolari, e per capire a fondo tutto ciò, come disse Feynman, per capire davvero qualcosa dobbiamo costruirlo. Quindi l'idea è di utilizzare molecole per riprodurre tutto, ricostruire tutto dal basso, usando il DNA in modi che la natura non aveva in progetto, usando gli origami di DNA e gli origami di DNA come semi per l'autoassemblaggio algoritmico.
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)
Tutto ciò è davvero entusiasmante, ma quello che vorrei vi ricordaste traendo spunto da alcune di quelle grandi domande, è che la programmazione molecolare non è solo volta a costruire aggeggini Non è solo costruire cellulari e circuiti che si autoassemblano. Piuttosto è prendere l'informatica e considerare le grandi domande sotto una nuova luce, riformulare quelle grandi domande e cercare di capire come il mondo biologico possa produrre queste meraviglie. Grazie. (Applausi)