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.
Trwają burzliwe dyskusje o definicji życia. Czy uwzględnić w niej rozmnażanie, metabolizm, ewolucję? Nie znam odpowiedzi, ale uważam, że życie wiąże się z obliczeniami. To jest program komputerowy. Jeśli uruchomilibyśmy go w komórce, rezultatem mogłaby być ta osoba, a po niewielkich zmianach ta, po innej zmianie ta, a po większej zmianie ten pies, drzewo czy wieloryb.
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.
Biorąc na poważnie metaforę genomu jako programu, Biorąc na poważnie metaforę genomu jako programu, musimy założyć, że Chris Anderson to wytwór komputera, tak jak Jim Watson, Craig Venter i wszyscy z nas. Do tego, że to prawdziwa metafora, mogą przekonywać podobieństwa programów genetycznych i komputerowych. Do mnie najbardziej przemawia wyjątkowa podatność na małe zmiany, które powodują ogromne zmiany w rozwoju biologicznym. Niewielka mutacja dodaje musze parę skrzydeł. Niewielka mutacja dodaje musze parę skrzydeł. Może też wstawić nogi tam, gdzie powinny być czułki. Albo jak w "Narzeczonej dla księcia" dać człowiekowi sześć palców.
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.
Ta podatność na małe zmiany to cecha charakterystyczna programów komputerowych. Po zmianie jednego bitu z dolara na koncie robi się tysiąc. Uważam, że mając na uwadze rolę małych zmian możemy stwierdzić, że to złożone obliczenia stoją za tymi wielkimi zmianami w rozwoju organizmu.
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.
To wszystko pokazuje, że biologią sterują programy molekularne, a ich moc pokazuje się właśnie w biologii. A ja chcę pisać programy molekularne produkujące rozwiązania technologiczne. Zajmuje się tym wielu biologów syntetycznych, jak Craig Venter, Zajmuje się tym wielu biologów syntetycznych, jak Craig Venter, którzy skupiają się na komórkach. którzy skupiają się na komórkach. My, programiści molekularni, koncentrujemy się na cząsteczkach. Interesują nas DNA, RNA i białka Budujemy nowe języki, konstruujemy od podstaw za pomocą bio-cząsteczek, które mogą mieć mało wspólnego z biologią. Oto, jakie maszyny zawiera komórka. To aparat. To panele słoneczne, włączniki genów, rusztowanie komórki, maszyny poruszające mięśniami. Moja grupa programistów molekularnych stara się odbudować te urządzenia za pomocą DNA. Wybraliśmy DNA, bo to najtańszy i najłatwiejszy do zrozumienia i zaprogramowania materiał. Przerzucimy się na coś innego, jak białka, jeśli staną się łatwiejsze w użyciu.
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.
Czym będzie programowanie molekularne? Będzie odbywało się na komputerze. Zaprojektujemy na przykład telefon i opiszemy w języku wysokiego poziomu. Potem kompilator zmieni ten opis Potem kompilator zmieni ten opis w cząsteczki, które można posłać do syntezatora, w cząsteczki, które można posłać do syntezatora, który zrobi z nich nasionko. Jeśli zapewnimy mu składniki odżywcze i wodę, przeprowadzi obliczenia molekularne i zbuduje komputer elektroniczny. uważam że życie to budowanie przez komputery molekularne uważam że życie to budowanie przez komputery molekularne komputerów elektrochemicznych, które budują komputery elektroniczne, które przy pomocy elektrochemicznych zbudują nowe komputery molekularne, które zbudują nowe komputery elektroniczne itd.
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.
Jeśli przekonuje was pogląd, że życie to obliczenia, Jeśli przekonuje was pogląd, że życie to obliczenia, spoglądacie na wielkie pytania okiem informatyka. Jednym z takich pytań jest "skąd płód wie, kiedy przestać rosnąć"? Programista molekularny pyta, kiedy przestanie rosnąć telefon. (Śmiech) Albo skąd program wie, kiedy przestać działać? A co ważniejsze, jak stwierdzić, czy kiedyś się zatrzyma? Istnieją inne podobne pytania. Jedno z nich zadał Craig Venter. Chyba ma w sobie informatyka. Zapytał, jak dalece można zmniejszyć genom, który daje funkcjonujący mikroorganizm? Ile genów jest niezbędnych? Analogicznym pytaniem jest: "Jak bardzo mały program będzie działał jak MS Word?" "Jak bardzo mały program będzie działał jak MS Word?" (Śmiech) Craig pisze bakterie o małych genomach, które jednak działają, Craig pisze bakterie o małych genomach, które jednak działają, a my piszemy jak najmniejsze programy z funkcjami takimi jak MS 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.
W programowaniu molekularnym pytamy, ile cząsteczek musi mieć nasionko, żeby wyrósł telefon? Jaka jest najmniejsza liczba? To "wielkie pytania" informatyki. Informatyka uczy nas, że pytania o złożoność są trudne. Na wiele nie ma odpowiedzi. Ale znaleźliśmy odpowiedź w przypadku kilku zadań. Zadam te pytania w kontekście struktur DNA. Zadam te pytania w kontekście struktur DNA. To zwykle uważamy za "normalne" DNA. Są dwa łańcuchy, podwójna helisa, łączące łańcuchy pary zasad A, T, C i G. Ostrzegam, że czasami będę przedstawiał to tak. Ostrzegam, że czasami będę przedstawiał to tak. Tutaj koncentrujemy się na łańcuchu, nie na helisie. Syntezuje się pojedyncze łańcuchy. W jednej próbówce mamy łańcuch niebieski, w drugim barwiony na pomarańczowo. Pojedyncze łańcuchy są wiotkie. Po złączeniu robi się sztywna podwójna helisa. Od 25 lat Ned Seeman i jego naśladowcy Od 25 lat Ned Seeman i jego naśladowcy tworzą piękne, trójwymiarowe struktury za pomocą łączenia łańcuchów DNA. Ale ich rozwiązania są w większości długotrwałe. Trwa to kilka lat, projektowanie bywa trudne.
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.
Dlatego dwa lata temu opracowałem nową metodę, czyli origami DNA. Jest tak prosta, że projektować można w domu na laptopie. Jest tak prosta, że projektować można w domu na laptopie. Ale najpierw potrzebujemy długiego łańcucha DNA, który niełatwo uzyskać. Dlatego szukamy go w naturze. Ten wytwór komputera odpada, bo ma podwójną helisę. A może miliardy bakterii w jego jelitach? Też na nic. Znów podwójna helisa, ale bakterie zakażone są wirusem o jednym łańcuchu DNA, który można składać jak papier, a robi się to tak.
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.
To część tego genomu. Dodajemy syntetyczne DNA, tak zwane "zszywacze". Lewa strona wiąże się z łańcuchem w określonym miejscu, prawa strona doczepia się do innego, i tak łańcuch się składa. Takie spinacze składają łańcuch w prostokąt. Takie spinacze składają łańcuch w prostokąt.
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.
Tego procesu nie uchwyci kamera, ale Shawn Douglas z Harvarda przygotował nam fajną wizualizację, w której widzimy łańcuch długi i trochę krótkich. Mieszamy te łańcuchy, podgrzewamy, dodajemy soli, doprowadzamy blisko wrzenia i chłodzimy, a podczas chłodzenia krótkie łańcuchy wiążą długie, a podczas chłodzenia krótkie łańcuchy wiążą długie, przez co powstaje struktura. Tu formuje się podwójna helisa. Na tym obrazie widać, że origami DNA Na tym obrazie widać, że origami DNA to po prostu równolegle ułożone podwójne helisy, to po prostu równolegle ułożone podwójne helisy, powiązane w miejscach, gdzie krótkie łańcuchy powiązane w miejscach, gdzie krótkie łańcuchy łączą dwie helisy. Tu widzimy, jak krótki łańcuch zakręca wokół helisy, łączy się z inną i wraca, co utrzymuje kształt długiego łańcucha.
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?
Aby pokazać, że można stworzyć dowolny kształt, postanowiłem zrobić coś takiego. Struktura DNA rysuje oko, okrąża nos, czoło, a na dole kończy się taką pętelką. Stwierdziłem, że jeśli uda się to, wszystko jest możliwe. Program komputerowy zaprojektował zszywacze. Gotowe przywiózł kurier. Zmieszałem, podgrzałem, schłodziłem i powstało 50 miliardów uśmieszków, wypełniających kroplę wody. Każdy z nich ma średnicę równą jednej tysięcznej średnicy ludzkiego włosa.
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.
Żeby je obejrzeć, trzeba wydostać je z roztworu na powierzchnię, do której się przykleją. Kiedy już umieścimy je na powierzchni, Kiedy już umieścimy je na powierzchni, bada je mikroskop sił atomowych. Jego igła, jak w gramofonie, śmiga tam i z powrotem, dotyka wybrzuszeń i bada powierzchnię. Wyczuwa origami DNA. Tu widzimy, jak działa. Widzimy trochę uszkodzeń. Zbliżenie pokazuje żuchwy wiszące nad głowami, Zbliżenie pokazuje żuchwy wiszące nad głowami, połamane nosy, ale ogólnie jest dobrze. Widać nawet pętelkę, czyli nano-bródkę. Widać nawet pętelkę, czyli nano-bródkę.
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.
Świetne jest to, że każdy może to zrobić. Rok po tym dokonaniu dostałem coś takiego mailem. Kto wie, co tu widzimy? Właśnie, Chiny. Autorką jest magistrantka z Chin, Lulu Qian. Autorką jest magistrantka z Chin, Lulu Qian. Sama napisała oprogramowanie, które zaprojektowało i zbudowało ten piękny obraz Chin z DNA, razem z Tajwanem, który jest na najkrótszej smyczy na świecie. (Śmiech) Więc technologia działa, można robić różne struktury. Więc technologia działa, można robić różne struktury. Mamy tu mapę Ameryk i "DNA" napisane w 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.
A bardzo fajne jest to, że okazuje się, że nano-sztuka pozwala tworzyć nano-obwody. pozwala tworzyć nano-obwody. Do zszywaczy można wstawić elementy obwodu, jak żarówka i łącznik. Po złożeniu otrzymamy jakiś obwód. Potem można zmyć DNA i zostanie sam obwód. Tego dokonali koledzy z Caltech. Za pomocą origami DNA ułożyli nanorurki węglowe, zrobili i podłączyli łącznik, a w testach wyszło, że łącznik działa. To tylko jeden łącznik, a komputer potrzebuje miliarda, więc to nie koniec. Ale to bardzo obiecujące, bo origami układa części wielkości jednej dziesiątej tych w komputerze. Będzie można tworzyć bardzo małe komputery.
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.
Wróćmy do kwestii kompilatora. Origami DNA to dowód, że kompilator działa. Zaczynamy w komputerze, od programu w języku wysokiego poziomu, opisującego origami. Kompilator prowadzi do cząsteczek, można je syntezować. Kompilator prowadzi do cząsteczek, można je syntezować. W programie stworzonym niedawno przez pewną firmę, lepszym niż mój brzydki kod, robi się za pomocą miłego, wizualnego interfejsu. robi się za pomocą miłego, wizualnego interfejsu.
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.
Ale dlaczego origami DNA nam nie wystarczy? Ale dlaczego origami DNA nam nie wystarczy? Mamy przecież komputer molekularny. Otóż ograniczeniem jest skala. Gdybyśmy chcieli ułożyć człowieka z origami DNA, potrzebowalibyśmy łańcucha o 10 bilionach par. potrzebowalibyśmy łańcucha o 10 bilionach par. To długość trzech lat świetlnych, więc nic z tego nie będzie. Z pomocą przychodzi inna technologia, algorytmiczne samomontowanie płytek. Pomysłodawcą jest Erik Winfree. Korzysta ona z płytek, które mierzą jedną setną origami DNA. Korzysta ona z płytek, które mierzą jedną setną origami DNA. Mamy cztery łańcuchy DNA z pojedynczymi zszywaczami, które łączą się z odpowiednimi płytkami. Najłatwiej przedstawić te płytki jako kwadraty. Przyglądając się miejscom połączeń, widzimy, że tworzą razem układ szachownicy. Te płytki budują skomplikowaną szachownicę. Jeśli to nie było jasne, płytki stanowią rodzaj programu molekularnego i produkują różne wzory. Fascynujące jest to, że każdy program komputerowy można przetłumaczyć na płytki, szczególnie obliczenia. Możemy opracować zestaw płytek, które razem utworzą mały licznik binarny, zamiast szachownicy. Z tego odczytamy zapisane dwójkowo 5, 6 i 7.
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.
Żeby odpowiednio rozpocząć takie obliczenia, musimy mieć dane wejściowe. Do tego może służyć origami DNA. Można zapisać numer 32 po prawej stronie origami DNA a po dodaniu płytek odliczających zacznie się odliczanie, liczba 32 zostanie odczytana i proces zatrzyma się na 32. Innymi słowy, rozwiązaliśmy problem tego, jak zatrzymać program molekularny. Program wie, gdzie się zatrzymać, bo potrafi odliczać. Program wie, gdzie się zatrzymać, bo potrafi odliczać. To odpowiedź na pierwszy problem, o którym mówiłem. Ale ciągle nie wiemy, jak robi to płód.
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.
Dzięki odliczaniu możemy robić większe rzeczy z origami DNA. Dzięki odliczaniu możemy robić większe rzeczy z origami DNA. Mamy tu origami DNA. Możemy zakodować "32" po obu stronach, wziąć konewkę, podlać je płytkami, żeby rosły następne, i stworzyć kwadrat. Licznik to szablon, na podstawie którego wypełniamy kwadrat środkowy. W taki sposób zrobiliśmy z origami DNA coś większego, W taki sposób zrobiliśmy z origami DNA coś większego, łącząc origami z płytkami. A to można przeprogramować. Po zmianie dwóch łańcuchów DNA w odwzorowaniu dwójkowym otrzymujemy 96, zamiast 32. Wtedy origami DNA ma ten sam rozmiar, ale powstały kwadrat jest trzykrotnie większy.
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.
To idea rozwoju, o której mówiłem. To idea rozwoju, o której mówiłem. Zaczynamy od programu komputerowego, podatnego na małe zmiany, mutacje, które z programu budującego kwadrat robią coś, co tworzy coś znacznie większego. Wykorzystanie procesów obliczeniowych do tworzenia takich rzeczy w opisanym procesie rozwoju jest istotne także w kontekście pytania Craiga Ventera. Można zapytać, ilu łańcuchów DNA potrzeba na kwadrat danego rozmiaru? Żeby stworzyć kwadrat o rozmiarze 10, 100 czy 1000, używając tylko origami DNA, potrzebowalibyśmy liczby łańcuchów równej kwadratowi rozmiaru tego kwadratu, czyli 100, 10 000 lub miliona łańcuchów. Nie możemy sobie na to pozwolić. Ale gdy podeprzemy się obliczeniami, dodając do origami płytki, które umożliwiają obliczenia, wystarczy nam 100, 200 lub 300 łańcuchów DNA. Liczba potrzebnych łańcuchów spada wykładniczo, jeśli wprowadzimy obliczenia. Dodanie procesów obliczeniowych to skuteczny sposób na obniżenie liczby molekuł koniecznych, by coś zbudować, zmniejszyć rozmiar tworzonego genomu.
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)
Wrócę teraz do zwariowanego pomysłu o komputerach budujących komputery. Jeśli przyjrzymy się kwadratowi z origami, z którego wyrastają liczniki, powstały wzór to układ potrzebny, by stworzyć pamięć. powstały wzór to układ potrzebny, by stworzyć pamięć. Więc jeśli dołączymy przewody i łączniki do płytek, zamiast łączyć je z łańcuchami, samoczynne zmontują się złożone obwody, demultiplekser konieczny do dostępu do pamięci. Tak skomplikowany obwód powstaje dzięki obliczeniom. Komputer molekularny buduje elektroniczny. Jak daleko zaszliśmy? Oto, czego dokonaliśmy w zeszłym roku. To prostokąt z origami DNA, wyrastają z niego płytki. Widać, jak liczą. Raz, dwa, trzy, cztery, pięć, sześć, dziewięć, 10, 11, 12, 17. Są błędy, ale przynajmniej liczby rosną. (Śmiech)
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.
Sam pomysł powstał dziewięć lat temu. Widać, ile to zajmuje czasu, więc uważam, że to wielki postęp. Już myślimy, jak naprawić błędy. Myślę, że w ciągu 5-10 lat zrobimy kwadraty, które opisałem, a może nawet samo-montujące się obwody.
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.
Jaki jest najważniejszy przekaz tej prelekcji? Chciałbym, żebyście zapamiętali, że różnorodne i złożone formy życia powstają dzięki obliczeniom. Jeśli odbywają się one w komputerach molekularnych, chcemy zbadać ten proces, a jak mówi Feynman, chcemy zbadać ten proces, a jak mówi Feynman, żeby coś zrozumieć, trzeba to zbudować. Wykorzystamy cząsteczki, odtworzymy ten mechanizm, zbudujemy od podstaw, używając DNA zupełnie inaczej, niż chce przyroda, używając origami DNA jako podstawy algorytmicznego samo-montażu.
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)
To wszystko wygląda fajnie, ale jak sugerują opisane "wielkie pytania", ale jak sugerują opisane "wielkie pytania", w programowaniu molekularnym nie chodzi o gadżeciarstwo. Nie chodzi tylko o budowanie telefonów i obwodów. Nie chodzi tylko o budowanie telefonów i obwodów. To nowa informatyka, nowe spojrzenie na wielkie pytania, zadawanie ich w nowej wersji i próba zrozumienia, jak biologia tworzy tyle wspaniałości. Dziękuję. (Brawa)