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.
생명의 정의에 관해서는 많은 논란이 있죠. 그들은 그게 번식작용이나, 신진대사, 혹은 진화같은 거냐고 묻습니다. 저는 그것에 대한 답은 모릅니다. 그래서 그건 이야기하지 않을거에요. 제가 말씀드릴 수 있는 것은, 생명은 어떤 연산을 한다는 것입니다. 이것은 컴퓨터 프로그램인데요. 세포에서 부팅이 돼서 프로그램이 실행되면 그것은 이런 사람을 만들 수 있고 아니면 약간의 변화로 이런 사람이 될 수도 있고 또 다른 작은 변화로 이런 사람, 약간 많이 변하면 이런 개, 아니면 이런 나무나 고래가 될 수도 있습니다.
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.
그래서 여러분이 유전자와 프로그램에 대한 이 비유를 진지하게 받아들이신다면, 저기 있는 크리스 앤더슨씨도 (TED 큐레이터) 컴퓨터가 만들어낸 하나의 가공인물이 되는 것이고, 그건 짐 왓슨이나 (DNA 구조발견자) 크레이그 벤더나 (인간 게놈관련 생물학자) 우리나 모두 마찬가지가 됩니다. 그래서 이런 비유에 대해 좀 더 설명해드리자면, 사실 유전자 프로그램과 컴퓨터 프로그램 사이에는 굉장히 많은 유사성이 있어요. 그 중에서도 저에게 특히 강한 인상을 준 하나는 작은 변화에 대한 특유의 민감성이었습니다. 그것은 생물의 발생과정에서 아주 큰 변화를 일으킬 수 있죠. 작은 돌연변이가 평범한 파리의 날개를 네장으로 만들 수 있습니다. 또는 다리가 더듬이에서 뻗어나오도록 할 수도 있어요. 혹시 영화 프린세스 브라이드를 아신다면 (루겐 백작처럼) 여섯손가락을 가진 인간을 만들 수 있다는 것이죠.
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.
품질보증된 컴퓨터 프로그램이라도 단지 이런 작은 변화에 민감하게 반응합니다. 가령 당신의 은행 계좌의 1달러를 숫자 하나만 바꾸면 그것은 천달러가 되죠. 그래서 제 생각에 이런 작은 변화들은 발생과정의 커다란 변화들 저변에 복잡한 연산이 깔려있다는 것을 암시합니다.
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.
결국 생명작용에는 어떤 분자 프로그램이 존재하고 있고, 그것은 곧, 분자 프로그램의 힘을 나타냅니다. 그래서 제가 하고자 하는 것은 분자 프로그램을 만들어 잠재적인 기술을 창조하는 거에요. 이 분야에는 이미 연구자들이 많이 있습니다. 크레이그 벤더 같은 합성 생물학자들도 많이 있는데요, 그들은 세포를 이용하는데 주력합니다. 세포 지향적이죠. 분자 프로그램을 만드는 저희쪽 사람들은 일종의 생체분자 중심적인 방법을 씁니다. 저희는 DNA나 RNA, 단백질의 이용에 흥미가 있고 그런 생체분자들로 뭔가를 만들어내기 위해 새로운 언어를 만들죠. 어쩌면 생물학과는 전혀 관계가 없을지도 모르지만요. 자, 이것은 세포 안에 있는 기계들입니다. 여기 있는 건 카메라고요. 태양 전지판도 있죠. 유전자를 켜거나 끄는 스위치도 있고, 세포의 뼈대와, 근육을 움직이는데 필요한 모터도 있습니다. 저희 분자 프로그래머들은 DNA를 이용해 이런 것들을 재현하려고 합니다. 저희들은 DNA 광신자가 아니지만, DNA는 저렴하고 잘 알려진 물질이고 그래서 프로그램하기도 쉽습니다. 그리고 다른 것들도 다루기 쉬워진다면 아마 단백질같은 것도 저희가 사용할 수 있겠죠.
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.
만약 우리가 성공한다면 분자 프로그램은 어떤 걸 보여줄까요? 예를 들어 여러분이 컴퓨터 앞에 앉아서, 휴대폰을 디자인한다고 하면요, 이런 고급 언어로 휴대폰을 표현하게 될 겁니다. 그리고나서 당신이 컴파일러를 (변환장치) 실행하면 변환장치는 그 설명을 입력 받아 실제 분자들로 변환시키고 그것을 신시사이저로 (합성장치) 보냅니다. 그러면 합성장치는 분자들을 모아 하나의 씨앗으로 만들죠. 만일 당신이 그 씨앗에 물을 주고 양분을 공급해 주면 그것은 발생학적인 연산을 거치게 되는데, 바로 그 분자 연산으로 전자식 컴퓨터가 만들어집니다. 만일 제가 아직 제 편견에 대해 말씀드리지 않았다면, 제 생각에 생명은 스스로의 분자 컴퓨터를 이용해서 뇌라는 전기화학적인 컴퓨터를 만들고 그것은 전자식 컴퓨터를 만들어서 그 두 컴퓨터가 힘을 합하면 새로운 분자 컴퓨터를 만들 수 있을 겁니다. 그게 또 다시 새로운 전자식 컴퓨터가 되고 계속 그러는 거죠.
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.
만약 여러분들께서, 생명현상이 연산 작용이라는 생각에 동의하신다면, 컴퓨터 공학자들이 갖고 있는 큰 질문들을 이해하실 수 있을 겁니다. 그 중의 한가지는, 아기들은 어떻게 성장을 멈출 시점을 아는가? 인데요, 분자 프로그래머로서 볼때 그 질문은 휴대폰이 언제 발전을 그만둘지 어떻게 아는가? 와 같죠. (웃음) 혹은 컴퓨터 프로그램이 언제 멈출지를 어떻게 아는가? 라든가, 더 정확히 말하자면, 당신은 그 프로그램이 언제 고장날지를 어떻게 아는가? 와 같은 겁니다. 이와 비슷한 건 많이 있어요. 크레이그 벤더의 질문도 그 중 하나입니다. 사실 제 생각에 크레이그씨는 컴퓨터 공학자인 것 같아요. 그가 묻는 것은 이렇거든요. 미생물이 기능하기위해 필요한 최소한의 유전체의 크기는 어느 정도이고 사용할 수 있는 유전자는 몇개나 되는가? 그 질문은 이것과 매우 흡사하죠. MS워드와 거의 동일한 기능을 수행할 수 있는 가장 작은 프로그램은 무엇일까? (웃음) 그래서 그가 점점 더 작은 박테리아를 써서 제 기능을 하는 유전체를 만들듯이, 저희도 더 작은 프로그램을 만들어서 MS워드처럼 기능하게 할 수 있을 거라는 거죠
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.
그러나 분자 프로그램적인 문제는, 휴대폰을 얻기 위해 씨앗에 얼마나 많은 분자를 넣어야 하는가? 얼마나 적은 수의 분자로도 같은 효과를 낼 수 있는가? 하는 겁니다. 이런 게 오늘날 컴퓨터 공학에서의 큰 질문들이에요. 바로 복잡성에 관한 것인데요. 컴퓨터 공학에 의하면 이것들은 아주 어려운 질문입니다. 그 중 대부분은, 답을 찾는게 불가능하죠. 그치만 우리는 일부에 대해서 답을 찾기 시작했어요. 이제 그런 질문들에 대해서 DNA 구조를 가지고 이야기해 보겠습니다. 이것은 일반적인 DNA입니다. 다들 이렇게 알고 있죠. 두 가닥의 이중 나선은, 아데닌(A), 티민(T), 시토신(C), 구아닌(G)이 짝을 이루어 서로를 지탱합니다. 그 관계는 이렇게도 그릴 수 있어요. 여러분이 쉽게 받아 들이시도록, 이중 나선은 생각하지 않고 각각의 가닥만 보기로 합니다. DNA 합성은 단일 가닥에서부터 시작하는데요, 파란색 가닥을 튜브에 넣고 오렌지 가닥을 다른 튜브에 넣으면 단일 가닥일때는 흐느적거리지만 두개를 섞으면 단단한 이중 나선이 되죠. 지금까지 25년 동안 네드 지만과 그의 수많은 제자들은 열심히 연구해서 아름다운 3D구조를 만들어왔습니다. 그들은 이런 DNA 가닥들 간의 반응을 이용했죠. 하지만 이런 방식은 멋있을 지는 몰라도 시간이 오래 걸립니다. 만드는데만 수년이 걸리거나 아예 구상 자체가 어렵거든요.
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.
그래서 제가 몇년 전에 새롭게 고안한 게 DNA 종이접기라는 것입니다. 이 방법은 너무 쉬워서 여러분들의 주방에서도 노트북 컴퓨터로도 할 수 있어요. 그러나 이걸 하려면 아주 긴 DNA 가닥 하나가 필요합니다. 그건 기술적으로는 구하기는 힘들지만 자연으로부터 얻을 수 있죠. 여러분들도 보고계신 이 가공인물은 이중 가닥의 DNA를 갖고 있기 때문에 안돼요. 그의 장에는 수억의 박테리아가 살고 있는데 얘네들도 이중 가닥이라 안돼죠. 그러나 그 안에 기생하는 바이러스에는 쓸만한 긴 DNA 단일 가닥이 있습니다. 우리는 그걸 종이처럼 접는 거에요. 바로 이런 식으로 말입니다.
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.
이게 그 유전체의 일부인데, 여기에 제가 스테이플이라 부르는 짧은 재조합 DNA 가닥들을 넣으면 그것의 절반은 긴 가닥의 왼쪽에 붙고 다른 절반은 오른쪽에 붙어서 바이러스의 긴 가닥을 이렇게 모아주죠. 이런 작용들이 여러번 반복되다보면 그것은 직사각형처럼 접을 수도 있는겁니다.
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.
이 과정을 영상으로 찍을 수는 없지만, 하버드의 숀 더글라스는 우리를 위해 멋진 시각자료를 만들었어요. 처음에는 긴 가닥 하나와 짧은 가닥 몇개로 시작합니다. 그리고 이들을 서로 잘 섞어요. 열을 가하면서 소금도 약간 넣어주고, 거의 끓는점까지 끓였다가 식혀주면 그렇게 식어가는 동안에 짧은 가닥들이 긴 가닥에 붙어서 점점 형태를 갖추어 갑니다. 저기에 조금씩 이중 나선이 생겨나고 있죠. DNA 종이접기라는 것이 여러분들이 보시기에는 조금 복잡하다고 생각될 수도 있지만 그것은 이중 나선다발이 서로 평행하게 단결되는 것입니다. 짧은 가닥들이 긴 나선을 따라 돌고 그것이 다시 다른 나선으로 이어지는 구조죠. 그래서 어떤 가닥은 이것처럼 긴 나선을 타고가다가 다른 나선으로 뛰어넘어 돌아오면서 이렇게 긴 가닥을 잡아주기도 합니다.
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?
이제, 이 방법으로 우리가 원하는 어떤 모양이나 패턴도 만들 수 있어요. 저는 시험삼아 이런 걸 만들어보았습니다. DNA를 접어서 이렇게 눈 위로 올라가고 코로 내려왔다가 다시 올라가고 이마를 둘러서 내려와 이런 작은 고리까지요. 그래서 만약 이게 가능하다면 다른 어떤 모양도 되겠다 생각했습니다. 저는 짧은 스테이플을 디자인하는 컴퓨터 프로그램을 만들었죠. DNA는 주문만하면 페덱스로 날아오거든요. 그것을 모두 섞어서, 가열했다 식히면 작은 스마일 500억개 정도가 물 한 방울 안에 떠다니게 됩니다. 이 하나하나는 겨우 머리카락 굵기의 1/1000정도죠, 감이 오세요?
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.
그래서 용액 속에서 흘러다니는 이들을 관찰하려면 여러분들은 우선 그들을 표면에 잘 붙여야 해요. 그런 뒤에 스마일을 바깥으로 쏟아부으면 끈적하게 처리한 표면에 달라붙기 시작하고, 우리는 원자현미경을 이용해서 사진을 찍습니다. 원자현미경은 작은 탐침을 갖고 있는데 탐침은 표면에서 왔다갔다 하며 부딪힘으로써 위 아래의 높이를 파악하는 장치입니다. DNA 종이접기를 느끼는 거죠. 원자현미경이 작동하면, 이렇게 대략적인 모습을 볼 수 있습니다. 이걸 확대하면 보시다시피 턱이 머리 위로 올라간 것도 있고 코를 얻어맞아서 떨어져 나간 것도 있지만, 대체로 잘 되었습니다. 좀더 확대해서 보면 저 밑에 작은 고리도 볼 수 있어요. 나노크기의 수염이죠.
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.
이 방법의 강점은 누구든지 쉽게 할 수 있다는 겁니다. 그래서 저는 이걸 만든 지 1년쯤 지나서 뜻밖의 이메일을 받았어요. 이게 무엇인지 아시는 분 계세요? 이건 뭘까요? 중국입니다, 그렇죠? 그러니까 어떻게 된 일이냐면요, 중국의 대학원생인 루루 치엔은 대단하게도 직접 프로그램을 짜서 이런 DNA 종이접기를 디자인해낸 겁니다. 대만을 포함해 중국 대륙을 아주 훌륭하게 표현했죠. 세상에서 가장 짧은 끈으로 연결돼 있는 셈입니다, 그렇죠? (웃음) 이 작업은 아주 성공률이 높아서 패턴 뿐 아니라 어떤 모양도 만들 수 있습니다. 미국 지도도 그릴 수 있고 DNA로 DNA라고 쓸 수도 있어요.
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.
그런데 정말로 끝내주는 게 뭐냐하면 사실상 나노 예술작품처럼 보이는 이 모든 게 당신이 필요로하는 나노회로가 될 수도 있다는 사실입니다. 여러분은 스테이플에 전구나 스위치 같은 회로부품을 장착시킵니다. 그것을 조립시키면 이런 회로가 만들어지죠. 그런 다음 DNA를 씻어내면 회로만 남게됩니다. 그래서 이건 칼텍에 있는 동료들과 함께 한 작업이에요. DNA 종이접기를 이용해 탄소나노튜브를 조직하고 여기 보이는 것처럼 작은 스위치를 만들어 선에 연결한 뒤 실험으로 실제 스위치가 작동한다는 것을 증명했죠. 현재로서는 이같은 스위치 하나지만 컴퓨터를 만들기 위해서는 5억개 정도가 필요해요. 우리는 갈 길이 멀죠. 그렇지만 이것의 미래는 밝습니다. 왜냐면 이 방법으로 만들 수 있는 부품의 크기는 일반적인 컴퓨터 부품의 1/10정도이기 때문이에요. 그래서 작은 컴퓨터를 만들기에는 딱이죠.
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.
이제, 다시 변환장치 이야기로 돌아가 봅시다. DNA 종이접기는 변환장치 작동의 증거가 되기도 하는데요. 무언가를 컴퓨터로 넣고 돌리면, 여러분은 컴퓨터 프로그램용 고급 언어로 바뀐 종이접기 설명서를 얻으실 수 있습니다. 그것을 분자로 변환하려면 합성장치로 보내면 되고 그러면 실제로 작동하죠. 한 회사는 이런 근사한 프로그램도 만들었어요. 그래서 우리들은 좀 보기 흉한 제 코드보다 훨씬 더 좋은 캐드를 (컴퓨터를 이용한 설계) 사용할 수 있게 되었습니다.
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.
이제 당신은 이렇게 말씀하시겠죠. 좋아, 그런데 어째서 이야기의 끝이 DNA 종이접기가 아닌거지? 여러분은 각자의 분자 변환장치를 가지고 있고 원하는 것은 어떤것도 할 수가 있습니다. 그것은 사실이지만 우리는 규모를 고려하지 않았죠. 만약 DNA 종이접기로 인간을 구성하려 한다면 당신은 길이가 10자나 되는 (자는 0이 24개나 붙는 큰 단위) 어마어마한 가닥을 찾아야하는 문제에 부딪힙니다. 그 정도의 DNA길이면 빛의 속도로도 3광년은 걸리는데 그걸 하기란 불가능하죠. 그래서 우리는 또다른 기술인 단계적 자가조립법으로 관심을 돌렸습니다. 이것은 에릭 윈프리에 의해 시작됐는데요. 그것이 뭐냐하면 DNA 종이접기의 1/100정도 되는 타일을 사용하는 방식입니다. 확대해서 보면, 이것은 단지 네 개의 DNA 가닥인데 그것의 말단은 단일 가닥이어서 다른 타일의 상대되는 단일 가닥과 묶이기도 합니다. 그러면 우리는 이 타일로 정사각형을 그릴 수도 있겠죠. 이들 DNA 조각들이 붙는 말단은 거의 체크판 패턴처럼 보입니다. 타일들은 이런 식으로 복잡한 자가조립 체크판을 만들죠. 만일 이 시점에서 알아차리지 못하셨다면, 이 타일 하나하나가 분자 프로그램이고 그들이 패턴을 산출했다는 것을 기억해주세요. 그리고 이것의 정말 놀라운 부분은 어떤 컴퓨터 프로그램으로도 이런 타일 프로그램을 번역해낼 수 있다는 것입니다. 특히 집계에 대해서요. 그것은 여러분이 제안한 타일 세트가 서로 합쳐질때 체크판이라기보다는 2진 계수기의 형태가 됩니다. 그래서 이진법으로 쓰여진 숫자 5, 6, 7을 읽어내야 하죠.
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.
이런 종류의 연산을 올바르게 하기 위해서는 어떤 종류의 투입과 씨앗이 될만한 게 필요한데 바로 거기에 DNA 종이접기를 사용할 수 있어요. 32라고 암호화된 DNA 종이접기를 오른편에 두고 그 타일들을 첨가하면, 집계가 시작되고 32를 읽는 순간 그것은 멈추게 될 것입니다. 그래요, 우리는 해냈어요. 분자 프로그램을 가지고 그것이 언제 멈출지를 예상할 수 있게 된 겁니다. 집계되니 않을 때가 성장을 끝난 때죠. 이것이 얼마나 대단한 일인지 압니다. 이건 제가 이야기한 첫번재 질문에 대한 답이죠. 그러나 그렇다고 아기의 경우에도 해당되는 것은 아닙니다.
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.
아무튼 우리는 더 큰 DNA 종이접기를 가지고 다른 방식으로 이 집계를 시도해봤어요. 여기에 있는 DNA 종이접기는 양쪽에 32라고 쓰여진 녀석이죠. 이제 여기에 타일이 함유된 물을 주면 그 타일은 자라서 정사각형이 됩니다. 카운터는 암호화된 숫자만큼의 템플릿을 제공해서 중앙을 채우게 되죠. 그렇게 우리가 한 일은 성공했습니다. DNA 종이접기와 타일의 조합을 가지고 더 큰 DNA 종이접기를 만들어 냈어요. 그러나 더 중요한 것은, 그것이 재프로그램하기 쉽다는 사실이었습니다. 여러분은 단지 DNA 가닥의 2진수 표현을 32에서 96으로 바꾸는 것으로 그것을 얻을 수 있어요. 32때와 같은 크기의 종이접기로 시작하지만 결과는 세배 크죠.
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.
자, 저는 지금까지 이 개요의 발전에 대해서 말씀드렸습니다. 당신은 매우 섬세한 컴퓨터 프로그램을 가지고 있어서 그것은 작은 변화에도, 예를 들면 하나의 매우 약한 변이에도 어떤 1크기의 정사각형이라든가 더 큰 무언가를 만들어내죠. 이제, 이런 발전적인 과정에 의해서 연산에 집계방식을 사용하고 그것을 구축하는 것은 크레이그 벤더의 질문과도 관계됩니다. 그래서 질문은, 주어진 정사각형을 만들려면 DNA 가닥이 몇개나 필요한가? 가 되겠죠. 만일 우리가 원하는 정사각형의 크기가 10, 100 또는 1000정도고 DNA 종이접기만을 사용한다고 했을 때 그 정사각형을 만들려면 그 크기만큼의 DNA 가닥이 들게 되고, 따라서 100, 1000 또는 1000000의 DNA 가닥이 필요하게 됩니다. 그것은 실제로 감당할 수 없는 수준이죠. 그러나 약간의 연산을 사용한다면, 종이접기에 타일을 더해 집계하는 법을 쓴다면 우리는 100, 200, 300개의 DNA 가닥으로도 해낼 수 있어요. 그렇게 집계방식을 이용해 연산을 하면 DNA 가닥을 기하급수적으로 절약할 수 있죠. 연산은 매우 강력한 방법입니다. 무언가를 만들때 필요한 분자의 수를 줄여주고, 당신이 만들 유전체의 크기도 줄여주죠.
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)
결과적으로 저는 컴퓨터를 설계하는 컴퓨터라는 독창적인 아이디어로 돌아갑니다. 만약 여러분이 그 종이접기와 카운터에 의해 자란 정사각형을 본다면, 그 패턴이 거의 당신이 생각했던 패턴과 같다는 것을 알 수 있을 거에요. 그래서 이 타일들에 스테이플 가닥들이 아닌 어떤 철사나 스위치를 장착하고 나면 그들은 자가조립하여 다소 복잡한 회로가 될 것입니다. 그것은 역다중화 회로인데, 이 메모리는 연구할 가치가 있죠. 약간의 연산으로 복잡한 회로를 만드는 게 가능합니다. 분자 컴퓨터는 전자식 컴퓨터를 만들죠. 지금 묻고싶은 게 우리가 그렇게 그 길에 정통하려면 얼마나 멀었죠? 인가요? 실험상으로는, 이것이 작년에 (2007년) 우리가 해낸 것인데요 여기의 DNA 종이접기는 직사각형이고, 그 외는 그것이 자란 타일들입니다. 여러분들을 그걸 세어 볼 수도 있어요. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 10, 11, 12, 17. 에러가 좀 있지만 어쨌거나 다 헤아렸네요. (웃음)
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.
우리는 이 아이디어를 9년 전부터 갖고 있었는데요, 지나 온 시간에 비례하게 우리는 많은 진보를 했습니다. 이런 에러를 고치기 위한 묘안도 생각해냈고요. 그래서 제 생각에 향후 5에서 10년이면 우리는 그런 사각형에서 자가조립하는 회로를 얻을 수 있을 겁니다.
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.
그래서 지금, 제가 이 강연으로 말씀드리려 하는 건 뭘까요? 저는 여러분들이 기억해주시기를 원합니다. 다양하고 복잡한 형태의 삶을 창조하기 위해서 연산이 사용되고 있고 그 연산은 그들의 분자 컴퓨터를 이용한다는 것을요. 그리고 그것을 더 잘 이해하기 위해서는 파인만 (물리학을 쉽게 이해시키기로 유명한 물리학자) 처럼, 이해시키기 위한 무언가를 보여야 하겠죠. 그래서 우리는 분자를 개조한 뒤 재탄생 시켰습니다. 모든것을 거꾸로 재설계했어요. 자연에서는 결코 의도될 수 없는 DNA인 DNA 종이접기나 DNA 종이접기를 씨앗으로 하는 단계적 자가조립법 같은 걸로요.
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)
이것도 꽤 근사한 일입니다만 저는 당신이 이 강연에서 가져가는 것이 그러한 큰 질문들로부터 깨달은 것이 그저 가젯을 만드는 분자 프로그램이 아니길 바랍니다. 이것은 단지 자가조립하는 휴대폰이나 회로를 만드는 것이 아니에요. 진실로 컴퓨터 과학이 앞으로 나아가려면 새로운 시각으로 큰 질문들을 바라봐야하고, 그러한 질문들의 새로운 요구는 생물학의 놀라운 일들을 이해하려고 노력함으로써 구할 수 있을 겁니다. 감사합니다. (박수)