For the next 16 minutes, I'm going to take you on a journey that is probably the biggest dream of humanity: to understand the code of life.
Počas najbližších 16 minút vás zoberiem na cestu, ktorá je pravdepodobne najväčším snom ľudstva: rozumieť kódu života.
So for me, everything started many, many years ago when I met the first 3D printer. The concept was fascinating. A 3D printer needs three elements: a bit of information, some raw material, some energy, and it can produce any object that was not there before.
Takže, pre mňa sa všetko začalo pred mnohými, mnohými rokmi, keď som stretol moju prvú 3D tlačiareň. Ten koncept bol fascinujúci. 3D tlačiareň potrebuje tri prvky: kúsok informácie, nejakú surovinu, trocha energie, a môže vytvoriť akýkoľvek predmet, ktorý tu doteraz nebol.
I was doing physics, I was coming back home and I realized that I actually always knew a 3D printer. And everyone does. It was my mom.
Študoval som fyziku, vracal som sa domov a uvedomil som si, že som vlastne vždy poznal 3D tlačiareň. Tak, ako každý. Bola to moja mama.
(Laughter)
(smiech)
My mom takes three elements: a bit of information, which is between my father and my mom in this case, raw elements and energy in the same media, that is food, and after several months, produces me. And I was not existent before.
Moja mama vezme tri prvky: kúsok informácie, ktorá je v tomto prípade medzi mojím otcom a mamou, suroviny a energiu z rovnakého zdroja, teda z jedla, a po pár mesiacoch vytvorí mňa. A predtým som neexistoval.
So apart from the shock of my mom discovering that she was a 3D printer, I immediately got mesmerized by that piece, the first one, the information. What amount of information does it take to build and assemble a human? Is it much? Is it little? How many thumb drives can you fill?
Takže popri šoku mojej mamy zo zistenia, že je 3D tlačiareň, okamžite ma očarila tá prvá časť, tá informácia. Aké množstvo informácie je potrebné na poskladanie človeka? Je to veľa? Je to málo? Koľko USB kľúčov tým môžete naplniť?
Well, I was studying physics at the beginning and I took this approximation of a human as a gigantic Lego piece. So, imagine that the building blocks are little atoms and there is a hydrogen here, a carbon here, a nitrogen here. So in the first approximation, if I can list the number of atoms that compose a human being, I can build it. Now, you can run some numbers and that happens to be quite an astonishing number. So the number of atoms, the file that I will save in my thumb drive to assemble a little baby, will actually fill an entire Titanic of thumb drives -- multiplied 2,000 times. This is the miracle of life. Every time you see from now on a pregnant lady, she's assembling the biggest amount of information that you will ever encounter. Forget big data, forget anything you heard of. This is the biggest amount of information that exists.
Teda, študoval som fyziku a bral som toto priblíženie človeka ako gigantický kúsok Lega. Predstavte si, že kúsky skladačky sú malé atómy a tu máme jeden vodík, tu zas jeden uhlík a tu jeden dusík. Takže v prvom priblížení, ak viem vymenovať to množstvo atómov, ktoré tvoria ľudskú bytosť, môžem ju postaviť. Teraz si môžete vypočítať zopár čísel a celkom náhodou to bude dosť ohromujúce číslo. Takže, počet atómov, súbor, ktorý uložím do USB kľúčov, aby som poskladal malé bábätko, vlastne naplní celý Titanic USB kľúčov – vynásobené 2 000-krát. Toto je zázrak života. Odteraz vždy, keď uvidíte tehotnú ženu, práve skladá najväčšie množstvo informácií, aké kedy uvidíte. Zabudnite na big data a na všetko, o čom ste kedy počuli. Toto je najväčšie množstvo informácií, aké existuje.
(Applause)
(potlesk)
But nature, fortunately, is much smarter than a young physicist, and in four billion years, managed to pack this information in a small crystal we call DNA. We met it for the first time in 1950 when Rosalind Franklin, an amazing scientist, a woman, took a picture of it. But it took us more than 40 years to finally poke inside a human cell, take out this crystal, unroll it, and read it for the first time. The code comes out to be a fairly simple alphabet, four letters: A, T, C and G. And to build a human, you need three billion of them. Three billion. How many are three billion? It doesn't really make any sense as a number, right?
Ale príroda je, našťastie, múdrejšia ako mladý fyzik, a za štyri miliardy rokov sa jej podarilo uchovať túto informáciu v malom kryštále, ktorému hovoríme DNA. Prvýkrát sme sa s ním stretli v roku 1950, keď sa Rosalind Franklin, úžasnej vedkyni, podarilo ho vyobraziť. Ale trvalo nám viac než 40 rokov, kým sme sa konečne dostali do bunky, vybrali tento kryštál, rozbalili a prvýkrát ho prečítali. Kód je v skutočnosti pomerne jednoduchá abeceda, štyri písmená: A, T, C a G. A aby ste postavili človeka, potrebujete ich tri miliardy. Tri miliardy. Koľko je to tri miliardy? V skutočnosti to nedáva vôbec zmysel, však?
So I was thinking how I could explain myself better about how big and enormous this code is. But there is -- I mean, I'm going to have some help, and the best person to help me introduce the code is actually the first man to sequence it, Dr. Craig Venter. So welcome onstage, Dr. Craig Venter.
Takže, rozmýšľal som, ako by som to mohol lepšie vysvetliť, aký veľký, aký obrovský je tento kód. Ale tu je – budem potrebovať trochu pomôcť a najlepší človek, ktorý mi môže pomôcť predstaviť ten kód, je vlastne prvý človek, ktorý ho zoradil, Dr. Craig Venter. Takže vitajte na scéne, Dr. Craig Venter.
(Applause)
(potlesk)
Not the man in the flesh, but for the first time in history, this is the genome of a specific human, printed page-by-page, letter-by-letter: 262,000 pages of information, 450 kilograms, shipped from the United States to Canada thanks to Bruno Bowden, Lulu.com, a start-up, did everything. It was an amazing feat.
Nie človek z mäsa a kostí, ale prvýkrát v histórii, toto je genóm konkrétneho človeka, vytlačený stránka po stránke, písmeno po písmene, 262 000 strán informácií, 450 kilogramov, doručených zo Spojených štátov do Kanady, vďaka Brunovi Bowdenovi, Lulu.com, start-up, urobil všetko. Bol to úžasný výkon.
But this is the visual perception of what is the code of life. And now, for the first time, I can do something fun. I can actually poke inside it and read. So let me take an interesting book ... like this one. I have an annotation; it's a fairly big book. So just to let you see what is the code of life. Thousands and thousands and thousands and millions of letters. And they apparently make sense. Let's get to a specific part. Let me read it to you:
Takže, toto je vizuálne predvedenie toho, čo je kód života. A teraz, prvýkrát, môžem urobiť niečo zábavné. Môžem sa pozrieť dnu a čítať. Vyberiem si nejakú zaujímavú knihu... napríklad túto. Mám tu záložku, je to skutočne veľká kniha. Takže, len aby ste vedeli, čo je kód života. Tisícky a tisícky a tisícky a milióny písmen. A zjavne dávajú zmysel. Poďme k nejakej konkrétnej časti. Prečítam vám to:
(Laughter)
(smiech)
"AAG, AAT, ATA."
„AAG, AAT, ATA.“
To you it sounds like mute letters, but this sequence gives the color of the eyes to Craig. I'll show you another part of the book. This is actually a little more complicated.
Vám to znie ako obyčajné písmená, ale táto postupnosť dáva farbu Craigovým očiam. Ukážem vám inú časť knihy. Toto je trošku komplikovanejšie.
Chromosome 14, book 132:
Chromozóm 14, kniha 132:
(Laughter)
(smiech)
As you might expect.
Ako by ste mohli čakať.
(Laughter)
(smiech)
"ATT, CTT, GATT."
„ATT, CTT, GATT.“
This human is lucky, because if you miss just two letters in this position -- two letters of our three billion -- he will be condemned to a terrible disease: cystic fibrosis. We have no cure for it, we don't know how to solve it, and it's just two letters of difference from what we are.
Tento človek má šťastie, pretože keby mal na tomto mieste iné iba dve písmená – dve písmená z troch miliárd – bude odsúdený k hroznej chorobe: cystickej fibróze. Nemáme na ňu liek, nevieme, ako ju vyriešiť, a sú to iba dve rozdielne písmená od toho, čo sme.
A wonderful book, a mighty book, a mighty book that helped me understand and show you something quite remarkable. Every one of you -- what makes me, me and you, you -- is just about five million of these, half a book. For the rest, we are all absolutely identical. Five hundred pages is the miracle of life that you are. The rest, we all share it. So think about that again when we think that we are different. This is the amount that we share.
Úžasná kniha, silná kniha, silná kniha, ktorá mi pomohla porozumieť a ukázať vám niečo výnimočné. Každý jeden z vás – čo robí mňa mnou a vás vami – je iba päť miliónov tohto, polovica knihy. Vo zvyšku sme úplne rovnakí. Päťsto strán je ten zázrak života, ktorým ste vy. Zvyšok máme spoločný. Takže na to myslite, keď si nabudúce budete myslieť, že sme iní. Toto je to množstvo, ktoré máme rovnaké.
So now that I have your attention, the next question is: How do I read it? How do I make sense out of it? Well, for however good you can be at assembling Swedish furniture, this instruction manual is nothing you can crack in your life.
Takže, keď mám teraz vašu pozornosť, ďalšia otázka je: Ako sa to číta? Ako tomu dám význam? Teda, akokoľvek ste dobrí v skladaní švédskeho nábytku, tento návod na použitie nedokážete zistiť za celý svoj život.
(Laughter)
(smiech)
And so, in 2014, two famous TEDsters, Peter Diamandis and Craig Venter himself, decided to assemble a new company. Human Longevity was born, with one mission: trying everything we can try and learning everything we can learn from these books, with one target -- making real the dream of personalized medicine, understanding what things should be done to have better health and what are the secrets in these books.
A tak sa v roku 2014 dvaja známi TEDsteri, Peter Diamandis a samotný Craig Venter, rozhodli založiť novú spoločnosť. Zrodila sa Human Longevity, s jednou misiou: skúsiť všetko, čo sa dá skúsiť, a naučiť sa všetko, čo sa dá naučiť, z týchto kníh, s jedným cieľom – uskutočniť sen personalizovanej medicíny, porozumieť, čo by sa malo urobiť pre lepšie zdravie a aké sú tajomstvá týchto kníh.
An amazing team, 40 data scientists and many, many more people, a pleasure to work with. The concept is actually very simple. We're going to use a technology called machine learning. On one side, we have genomes -- thousands of them. On the other side, we collected the biggest database of human beings: phenotypes, 3D scan, NMR -- everything you can think of. Inside there, on these two opposite sides, there is the secret of translation. And in the middle, we build a machine. We build a machine and we train a machine -- well, not exactly one machine, many, many machines -- to try to understand and translate the genome in a phenotype. What are those letters, and what do they do? It's an approach that can be used for everything, but using it in genomics is particularly complicated. Little by little we grew and we wanted to build different challenges. We started from the beginning, from common traits. Common traits are comfortable because they are common, everyone has them.
Úžasný tím, 40 dátových vedcov a veľa ďalších ľudí, s ktorými je radosť pracovať. Koncept je v skutočnosti veľmi jednoduchý. Použijeme technológiu zvanú strojové učenie. Na jednej strane máme genómy – sú ich tisícky. Na druhej strane sme pozbierali najväčšiu databázu ľudských bytostí: fenotypy, 3D skeny, magnetickú rezonanciu, všetko, na čo si pomyslíte. Tam vnútri, na týchto dvoch opačných stranách, leží tajomstvo prekladu. A v strede postavíme stroj. Postavíme stroj a vytrénujeme ho – teda, nie presne jeden stroj, ale veľa, veľa strojov – aby sme sa pokúsili pochopiť a preložiť genóm vo fenotype. Čo sú tie písmená, a čo robia? Je to prístup, ktorý sa dá použiť na všetko, ale jeho použitie pri genómoch je výnimočne komplikované. Krok po kroku sme rástli a chceli sme vytvárať iné výzvy. Začali sme na začiatku, zo spoločných znakov. Spoločné znaky sú dobré, lebo sú spoločné, každý ich má.
So we started to ask our questions: Can we predict height? Can we read the books and predict your height? Well, we actually can, with five centimeters of precision. BMI is fairly connected to your lifestyle, but we still can, we get in the ballpark, eight kilograms of precision. Can we predict eye color? Yeah, we can. Eighty percent accuracy. Can we predict skin color? Yeah we can, 80 percent accuracy. Can we predict age? We can, because apparently, the code changes during your life. It gets shorter, you lose pieces, it gets insertions. We read the signals, and we make a model.
Takže sme sa začali pýtať otázky: Vieme predpovedať výšku? Môžeme čítať tieto knihy a predpovedať výšku? V skutočnosti môžeme, s presnosťou 5 centimetrov. BMI pomerne dosť súvisí s naším životným štýlom, ale stále ho môžeme dostať pomerne presne, s presnosťou na 8kg. Vieme predpovedať farbu očí? Áno, vieme. Presnosť 80 percent. Môžeme predpovedať farbu pleti? Áno, môžeme, s presnosťou 80 percent. Môžeme predpovedať vek? Môžeme, pretože zjavne sa kód v priebehu života mení. Skráti sa, stratíte jeho časti, niečo sa doň pridá. Čítame signály a vytvoríme model.
Now, an interesting challenge: Can we predict a human face? It's a little complicated, because a human face is scattered among millions of these letters. And a human face is not a very well-defined object. So, we had to build an entire tier of it to learn and teach a machine what a face is, and embed and compress it. And if you're comfortable with machine learning, you understand what the challenge is here.
Teraz je tu zaujímavá výzva: Môžeme predpovedať ľudskú tvár? Je to trochu komplikované, pretože ľudská tvár je roztrieštená po miliónoch týchto písmeniek. A ľudská tvár nie je veľmi dobre definovaný objekt. Takže sme museli vytvoriť nové odvetvie, aby sme naučili stroj, čo je tvár a čo nie je, a vložiť to a zhustiť. A ak poznáte strojové učenie, rozumiete, aká to je výzva.
Now, after 15 years -- 15 years after we read the first sequence -- this October, we started to see some signals. And it was a very emotional moment. What you see here is a subject coming in our lab. This is a face for us. So we take the real face of a subject, we reduce the complexity, because not everything is in your face -- lots of features and defects and asymmetries come from your life. We symmetrize the face, and we run our algorithm. The results that I show you right now, this is the prediction we have from the blood.
Teraz, po 15 rokoch – 15 rokov po tom, čo sme prečítali prvú sekvenciu – sme tento rok v októbri uvideli nejaké signály. Bol to veľmi emotívny moment. Čo teraz vidíte, je subjekt v našom laboratóriu. Toto je pre nás tvár. Takže, vezmeme skutočnú tvár subjektu, zmenšíme komplexnosť, pretože nie všetko máte v tvári – veľa vlastností a porúch a asymetrií pochádza z vášho života. Spravíme tvár súmernou, a spustíme náš algoritmus. Výsledky, ktoré vám teraz ukazujem, toto je predpoveď, ktorú máme z krvi.
(Applause)
(potlesk)
Wait a second. In these seconds, your eyes are watching, left and right, left and right, and your brain wants those pictures to be identical. So I ask you to do another exercise, to be honest. Please search for the differences, which are many. The biggest amount of signal comes from gender, then there is age, BMI, the ethnicity component of a human. And scaling up over that signal is much more complicated. But what you see here, even in the differences, lets you understand that we are in the right ballpark, that we are getting closer. And it's already giving you some emotions.
Počkajte chvíľu. V tomto momente sa vaše očí pozerajú doľava a doprava, doľava a doprava, a váš mozog chce, aby tieto obrázky boli rovnaké. Takže vás žiadam, urobte iné cvičenie, čestne. Prosím, hľadajte rozdiely, ktorých je veľa. Najväčšie množstvo signálu pochádza z pohlavia. Potom tu je vek, BMI, etnický komponent človeka. A šplhanie sa týmto signálom je oveľa komplikovanejšie. Ale to, čo tu vidíte, dokonca aj rozdiely, vám umožňuje pochopiť, že máme správny odhad, že sa blížime. A už to vo vás vyvoláva emócie.
This is another subject that comes in place, and this is a prediction. A little smaller face, we didn't get the complete cranial structure, but still, it's in the ballpark. This is a subject that comes in our lab, and this is the prediction. So these people have never been seen in the training of the machine. These are the so-called "held-out" set. But these are people that you will probably never believe. We're publishing everything in a scientific publication, you can read it.
Toto je iný subjekt, ktorý máme, a toto je predpoveď. Trošku menšia tvár, celkom sme nedostali štruktúru lebky, ale aj tak to približne máme. Toto je subjekt v našom laboratóriu, a toto je predpoveď. Týchto ľudí pri trénovaní stroj nikdy nevidel. Je to naša takzvaná „vynechaná“ skupina. Ale toto sú ľudia, ktorých pravdepodobne nikdy neuveríte. Publikujeme všetko vo vedeckej publikácii, môžete si to prečítať.
But since we are onstage, Chris challenged me. I probably exposed myself and tried to predict someone that you might recognize. So, in this vial of blood -- and believe me, you have no idea what we had to do to have this blood now, here -- in this vial of blood is the amount of biological information that we need to do a full genome sequence. We just need this amount. We ran this sequence, and I'm going to do it with you. And we start to layer up all the understanding we have. In the vial of blood, we predicted he's a male. And the subject is a male. We predict that he's a meter and 76 cm. The subject is a meter and 77 cm. So, we predicted that he's 76; the subject is 82. We predict his age, 38. The subject is 35. We predict his eye color. Too dark. We predict his skin color. We are almost there. That's his face.
Ale keďže sme na scéne, Chris ma vyzval. Pravdepodobne som sa odhalil a pokúsil sa predpovedať niekoho, koho môžete spoznať. Takže, v tejto skúmavke s krvou – a verte mi, neviete, čo sme museli urobiť, aby sme mali túto krv tu a teraz – v tejto skúmavke krvi je také množstvo biologickej informácie, aké potrebujeme na vytvorenie celého genómu. Potrebujeme iba toto množstvo. Spustili sme túto sekvenciu, a urobím to s vami. Začneme vrstviť všetky poznatky, ktoré máme. V skúmavke krvi sme predpovedali, že je to muž. A subjekt je muž. Predpovedali sme, že má 1,76 metra. Subjekt má 1,77 metra. Predpovedali sme, že váži 76 kilogramov, subjekt váži 82. Predpovedáme jeho vek, 38. Subjekt má 35. Predpovieme jeho farbu očí. Príliš tmavé. Predpovieme jeho farbu pleti. Takmer to máme. Toto je jeho tvár.
Now, the reveal moment: the subject is this person.
Teraz moment odhalenia: subjekt je táto osoba.
(Laughter)
(smiech)
And I did it intentionally. I am a very particular and peculiar ethnicity. Southern European, Italians -- they never fit in models. And it's particular -- that ethnicity is a complex corner case for our model. But there is another point. So, one of the things that we use a lot to recognize people will never be written in the genome. It's our free will, it's how I look. Not my haircut in this case, but my beard cut. So I'm going to show you, I'm going to, in this case, transfer it -- and this is nothing more than Photoshop, no modeling -- the beard on the subject. And immediately, we get much, much better in the feeling.
Urobil som to naschvál. Som veľmi špecifickej a zvláštnej etnicity. Juhoeurópania, Taliani – nikdy nesedia do modelov. A je to špecifické – toto etnikum je komplexný okrajový prípad pre náš model. Ale je tu ďalšia vec. Jedna z vecí, ktorú používame na rozoznávanie ľudí, nikdy nebude zapísaná v genóme. Je to naša slobodná vôľa, ako vyzerám. V tomto prípade nie môj strih vlasov, ale strih brady. Takže vám ukážem, v tomto prípade to prenesiem – teraz je to iba Photoshop, žiadne modelovanie – bradu na subjekt. A náhle, dostaneme oveľa, oveľa lepší pocit.
So, why do we do this? We certainly don't do it for predicting height or taking a beautiful picture out of your blood. We do it because the same technology and the same approach, the machine learning of this code, is helping us to understand how we work, how your body works, how your body ages, how disease generates in your body, how your cancer grows and develops, how drugs work and if they work on your body.
Takže, prečo to robíme? Určite to nerobíme, aby sme predpovedali výšku alebo aby sme spravili krásny obrázok z vašej krvi. Robíme to, pretože tá istá technológia a ten istý prístup, strojové učenie tohto kódu, nám pomáha pochopiť, ako fungujeme, ako naše telo funguje, ako naše telo starne, ako sa v tele vytvárajú choroby, ako rastie a vyvíja sa rakovina, ako fungujú lieky a či fungujú na vaše telo.
This is a huge challenge. This is a challenge that we share with thousands of other researchers around the world. It's called personalized medicine. It's the ability to move from a statistical approach where you're a dot in the ocean, to a personalized approach, where we read all these books and we get an understanding of exactly how you are. But it is a particularly complicated challenge, because of all these books, as of today, we just know probably two percent: four books of more than 175.
Toto je obrovská výzva. Toto je výzva, ktorú máme spoločnú s tisíckami ďalších vedcov vo svete. Volá sa to personalizovaná medicína. Je to schopnosť pohnúť sa od štatistického prístupu, kde ste iba kvapka v mori, k osobnému prístupu, kde čítame všetky tieto knihy a zistíme, akí presne ste. Ale je to výnimočne komplikovaná výzva, pretože zo všetkých týchto kníh, do dnešného dňa, poznáme asi iba dve percentá: štyri knihy z viac než 175.
And this is not the topic of my talk, because we will learn more. There are the best minds in the world on this topic. The prediction will get better, the model will get more precise. And the more we learn, the more we will be confronted with decisions that we never had to face before about life, about death, about parenting.
A toto nie je téma mojej prednášky, pretože sa dozvieme viac. V tejto oblasti sú najlepšie mozgy na svete. Predpoveď sa zlepší, model bude presnejší. A čím viac sa dozvieme, tým viac budeme čeliť rozhodnutiam, ktoré sme doteraz nerobili, o živote, o smrti, o rodičovstve.
So, we are touching the very inner detail on how life works. And it's a revolution that cannot be confined in the domain of science or technology. This must be a global conversation. We must start to think of the future we're building as a humanity. We need to interact with creatives, with artists, with philosophers, with politicians. Everyone is involved, because it's the future of our species. Without fear, but with the understanding that the decisions that we make in the next year will change the course of history forever.
Hovoríme teda o najvnútornejších detailoch toho, ako funguje život. A je to revolúcia, ktorú nemôžeme obmedziť na oblasť vedy alebo techniky. Toto musí byť globálna konverzácia. Musíme začať rozmýšľať o budúcnosti, ktorú budujeme ako ľudstvo. Musíme sa rozprávať s tvorcami, s umelcami, s filozofmi, s politikmi. Týka sa to každého, pretože je to budúcnosť nášho druhu. Bez strachu, ale uvedomujúc si, že rozhodnutia, ktoré urobíme v nasledujúcom roku, zmenia beh histórie navždy.
Thank you.
Ďakujem.
(Applause)
(potlesk)