ABOUT THE SPEAKER
David R. Liu - Chemical biologist
David R. Liu leads a research group that combines chemistry and evolutionary techniques to create revolutionary new medicines.

Why you should listen

During his PhD research at Berkeley, David R. Liu initiated the first general effort to expand the genetic code in living cells. As a professor at Harvard and the Broad Institute, Liu integrates chemistry and evolution to illuminate biology and develop next-generation therapeutics. He has published more than 170 papers and is an inventor on more than 65 issued US patents.

Liu's major research interests include development and use of genome editing technologies to study and treat genetic diseases; the evolution of proteins with novel therapeutic potential; and the discovery of bioactive synthetic molecules using DNA-encoded libraries. Base editing, phage-assisted continuous evolution (PACE) and DNA-encoded libraries are three technologies pioneered in his laboratory that are now widely used in the biomedical sciences. Liu has also cofounded six biotechnology and therapeutics companies, including Editas Medicine, Beam Therapeutics, Pairwise Plants and Exo Therapeutics. 

Liu grew up in Riverside, California, where playing with insects in his backyard crystallized his interest in science. He also is passionate about photography and has been banned from playing blackjack at virtually every major casino in Las Vegas after developing a creative and highly advantageous card-counting system.

More profile about the speaker
David R. Liu | Speaker | TED.com
TED2019

David R. Liu: Can we cure genetic diseases by rewriting DNA?

David R. Liu: Können wir genetische Krankheiten heilen, indem wir die DNS umschreiben?

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Der Chemiker und Biologe David R. Liu präsentiert einen Durchbruch in der Geschichte der wissenschaftlichen Entdeckungen: Sein Labor entwickelte Basen-Editoren, die DNS umschreiben können. Dieser entscheidende Schritt in der Genom-Editierung hebt die Versprechungen von CRISPR auf ein neues Level. Wenn CRISPR-Proteine molekulare Scheren sind, die programmierbar bestimmte DNS-Sequenzen schneiden, dann sind Basen-Editoren Stifte, die direkt eine DNS-Base in eine andere umschreiben können. Lernen Sie mehr darüber, wie diese molekularen Maschinen funktionieren und über ihr Potenzial genetische Erkrankungen erfolgreich zu behandeln oder sogar zu heilen.
- Chemical biologist
David R. Liu leads a research group that combines chemistry and evolutionary techniques to create revolutionary new medicines. Full bio

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Das wichtigste Geschenk, das Ihre Mutter
und Ihr Vater Ihnen jemals gaben,
00:13
The mostdie meisten importantwichtig giftGeschenk
your motherMutter and fatherVater ever gavegab you
0
1286
4031
00:17
was the two setssetzt
of threedrei billionMilliarde lettersBriefe of DNADNA
1
5341
2720
waren die zwei Sätze DNS,
mit je drei Milliarden Buchstaben,
00:20
that make up your genomeGenom.
2
8085
1564
die Ihr Genom bilden.
Aber wie alles mit
drei Milliarden Komponenten
00:22
But like anything
with threedrei billionMilliarde componentsKomponenten,
3
10014
2477
ist auch dieses Geschenk fragil.
00:24
that giftGeschenk is fragilezerbrechlich.
4
12515
1400
00:26
SunlightSonnenlicht, smokingRauchen, unhealthyungesund eatingEssen,
5
14815
3540
Sonnenlicht, Rauchen, ungesunde Ernährung,
00:30
even spontaneousspontan mistakesFehler
madegemacht by your cellsZellen,
6
18379
2992
aber auch spontane Fehler,
die unsere Zellen machen,
00:33
all causeUrsache changesÄnderungen to your genomeGenom.
7
21395
1923
verändern unser Genom.
00:36
The mostdie meisten commonverbreitet kindArt of changeVeränderung in DNADNA
8
24942
3278
Die häufigste Veränderung in der DNS
00:40
is the simpleeinfach swapSwap of one letterBrief,
or baseBase, sucheine solche as C,
9
28244
4229
ist der Austausch von einem Buchstaben,
oder einer Base, wie C,
00:44
with a differentanders letterBrief,
sucheine solche as T, G or A.
10
32497
3241
mit einem anderen, wie T, G oder A.
Jeden Tag sammeln die Zellen im Körper
00:48
In any day, the cellsZellen in your bodyKörper
will collectivelygemeinsam accumulateakkumulieren
11
36744
3373
00:52
billionsMilliarden of these single-lettereinstellig swapsSwaps,
whichwelche are alsoebenfalls callednamens "pointPunkt mutationsMutationen."
12
40141
4836
Milliarden dieser Vertauschungen an,
die Punktmutationen genannt werden.
00:58
Now, mostdie meisten of these
pointPunkt mutationsMutationen are harmlessharmlose.
13
46147
2531
Die meisten dieser
Punktmutationen sind harmlos.
Aber hin und wieder
01:00
But everyjeden now and then,
14
48702
1158
stört eine Punktmutation
eine wichtige Fähigkeit der Zelle.
01:01
a pointPunkt mutationMutation disruptsstört
an importantwichtig capabilityFähigkeit in a cellZelle
15
49884
3993
01:05
or causesUrsachen a cellZelle to misbehavesich schlecht benehmen
in harmfulschädlich waysWege.
16
53901
3355
Oder führt zu einer Fehlfunktion
mit schädlichen Folgen.
01:10
If that mutationMutation were inheritedvererbt
from your parentsEltern
17
58099
2999
Wenn diese Mutation von Ihren Eltern
an Sie weitergegeben wurde
01:13
or occurredaufgetreten earlyfrüh enoughgenug
in your developmentEntwicklung,
18
61122
2660
oder sehr früh
in Ihrer Entwicklung stattfand,
01:15
then the resultErgebnis would be
that manyviele or all of your cellsZellen
19
63806
2966
ist das Ergebnis,
dass viele oder alle Ihrer Zellen
01:18
containenthalten this harmfulschädlich mutationMutation.
20
66796
1912
diese schädliche Mutation enthalten.
01:21
And then you would be one
of hundredsHunderte of millionsMillionen of people
21
69153
3270
Dann wären Sie einer unter
vielen hundert Millionen Menschen
mit einer genetischen Krankheit,
01:24
with a geneticgenetisch diseaseKrankheit,
22
72447
1611
01:26
sucheine solche as sickleSichel cellZelle anemiaAnämie or progeriaProgerie
23
74082
3003
wie Sichelzellenanämie, Progerie,
01:29
or muscularmuskuläre dystrophyMorbus Sudeck
or Tay-SachsTay-Sachs diseaseKrankheit.
24
77109
3121
Muskeldystrophie
oder dem Tay-Sachs-Syndrom.
Schwere genetische Erkrankungen,
die auf Punktmutationen beruhen,
01:34
GrievousSchwere geneticgenetisch diseasesKrankheiten
causedverursacht by pointPunkt mutationsMutationen
25
82225
3182
01:37
are especiallyinsbesondere frustratingfrustrierend,
26
85431
1993
sind besonders frustrierend.
01:39
because we oftenhäufig know
the exactgenau single-lettereinstellig changeVeränderung
27
87448
2904
Oft kennen wir den getauschten
Buchstaben genau,
der die Krankheit verursacht und könnten
die Krankheit theoretisch heilen.
01:42
that causesUrsachen the diseaseKrankheit
and, in theoryTheorie, could cureheilen the diseaseKrankheit.
28
90376
4200
01:47
MillionsMillionen sufferleiden from sickleSichel cellZelle anemiaAnämie
29
95268
2849
Millionen leiden an Sichelzellenanämie,
01:50
because they have
a singleSingle A to T pointPunkt mutationsMutationen
30
98141
3071
weil sie in beiden Versionen
ihres Hämoglobin-Gens
01:53
in bothbeide copiesKopien of theirihr hemoglobinHämoglobin geneGen.
31
101236
2361
eine einzige A zu T Punktmutation haben.
01:57
And childrenKinder with progeriaProgerie
are borngeboren with a T
32
105529
3132
Und Kinder mit Progerie
sind mit einem T geboren,
02:00
at a singleSingle positionPosition in theirihr genomeGenom
33
108685
2168
an einer Stelle,
02:02
where you have a C,
34
110877
1399
wo Sie ein C haben.
02:05
with the devastatingverheerend consequenceFolge
that these wonderfulwunderbar, brighthell kidsKinder
35
113125
3439
Mit der furchtbaren Konsequenz,
dass diese fröhlichen Kinder
02:08
ageAlter very rapidlyschnell and passbestehen away
by about ageAlter 14.
36
116588
3976
sehr schnell altern
und mit etwa 14 Jahren sterben.
In der Geschichte der Medizin
02:14
ThroughoutIn der gesamten the historyGeschichte of medicineMedizin,
37
122358
1683
kennen wir keinen Weg,
um in lebenden Systemen
02:16
we have not had a way
to efficientlyeffizient correctrichtig pointPunkt mutationsMutationen
38
124065
3060
Punktmutationen effektiv zu korrigieren
02:19
in livingLeben systemsSysteme,
39
127149
1769
02:20
to changeVeränderung that disease-causingkrankheitsverursachenden
T back into a C.
40
128942
3200
und das krankheitsauslösende T
in ein C zu verwandeln.
02:25
PerhapsVielleicht untilbis now.
41
133482
1968
Vielleicht bis jetzt.
02:27
Because my laboratoryLabor recentlyvor kurzem succeededErfolgreich
in developingEntwicklung sucheine solche a capabilityFähigkeit,
42
135474
4190
Denn mein Labor hatte vor kurzem Erfolg
bei einem solchen Unterfangen.
02:31
whichwelche we call "baseBase editingBearbeitung."
43
139688
1800
Wir nennen es "Basen-Editierung".
Die Geschichte der Basen-Editierung
02:35
The storyGeschichte of how we developedentwickelt baseBase editingBearbeitung
44
143277
2024
02:37
actuallytatsächlich beginsbeginnt threedrei billionMilliarde yearsJahre agovor.
45
145325
2674
beginnt vor drei Milliarden Jahren.
02:41
We think of bacteriaBakterien
as sourcesQuellen of infectionInfektion,
46
149055
2660
Bei Bakterien denken wir
an Krankheitserreger.
02:43
but bacteriaBakterien themselvessich are alsoebenfalls
proneanfällig to beingSein infectedinfiziert,
47
151739
3314
Aber auch die Bakterien selbst
können infiziert werden,
02:47
in particularinsbesondere, by virusesViren.
48
155077
1907
insbesondere von Viren.
Also haben Bakterien
vor etwa drei Milliarden Jahren
02:49
So about threedrei billionMilliarde yearsJahre agovor,
49
157871
2151
02:52
bacteriaBakterien evolvedentwickelt a defenseVerteidigung mechanismMechanismus
to fightKampf viralvirale infectionInfektion.
50
160046
3880
einen Verteidigungsmechanismus
gegen virale Infektionen entwickelt.
02:57
That defenseVerteidigung mechanismMechanismus
is now better knownbekannt as CRISPRCRISPR.
51
165649
2785
Man nennt diesen Mechanismus heute CRISPR.
03:01
And the warheadGefechtskopf in CRISPRCRISPR
is this purplelila proteinEiweiß
52
169008
2825
Und die Waffe von CRISPR
ist dieses lila Protein,
03:03
that actshandelt like molecularmolekular
scissorsSchere to cutschneiden DNADNA,
53
171857
3778
das als molekulare Schere fungiert
und DNS schneidet.
03:07
breakingbrechen the doubledoppelt helixWendel into two piecesStücke.
54
175659
2428
Es bricht die Doppelhelix
in zwei Teile auf.
03:11
If CRISPRCRISPR couldn'tkonnte nicht distinguishunterscheiden
betweenzwischen bacterialbakteriell and viralvirale DNADNA,
55
179323
3976
Wenn CRISPR nicht zwischen Bakterien-
und Virus-DNS unterscheiden könnte,
wäre es kein sehr nützliches
Verteidigungssystem.
03:15
it wouldn'twürde nicht be a very usefulsinnvoll
defenseVerteidigung systemSystem.
56
183323
2239
03:18
But the mostdie meisten amazingtolle featureFeature of CRISPRCRISPR
57
186315
2785
Aber das Unglaubliche an CRISPR ist,
03:21
is that the scissorsSchere can be
programmedprogrammiert to searchSuche for,
58
189124
5037
dass die Schere programmiert werden kann,
nur eine ganz bestimmte DNS-Sequenz
03:26
bindbinden to and cutschneiden
59
194185
2423
03:28
only a specificspezifisch DNADNA sequenceSequenz.
60
196632
2738
zu suchen, sich daran zu binden
und diese zu schneiden.
03:32
So when a bacteriumBakterium encountersBegegnungen
a virusVirus for the first time,
61
200911
3397
Wenn ein Bakterium zum ersten Mal
auf ein Virus trifft,
03:36
it can storeGeschäft a smallklein snippetSnippet
of that virus'sViren DNADNA
62
204332
3373
speichert es ein kleines Stück Virus-DNS,
03:39
for use as a programProgramm
to directdirekt the CRISPRCRISPR scissorsSchere
63
207729
3644
um die CRISPR-Scheren zu programmieren,
03:43
to cutschneiden that viralvirale DNADNA sequenceSequenz
duringwährend a futureZukunft infectionInfektion.
64
211397
3536
dass es bei einer künftigen Infektion
dieses Virus, die virale DNS schneidet.
03:47
CuttingSchneiden a virus'sViren DNADNA messesKasinos up
the functionFunktion of the cutschneiden viralvirale geneGen,
65
215778
4913
Das Zerschneiden stört
die Funktion des viralen Gens
03:52
and thereforedeswegen disruptsstört
the virus'sViren life cycleZyklus.
66
220715
2702
und unterbricht so
den Lebenszyklus des Virus.
03:58
RemarkableBemerkenswerte researchersForscher includingeinschließlich
EmmanuelleEmmanuelle CharpentierCharpentier, GeorgeGeorge ChurchKirche,
67
226059
4801
Bemerkenswerte Wissenschaftler,
wie Emmanuelle Charpentier, George Church,
04:02
JenniferJennifer DoudnaDoudna and FengFeng ZhangZhang
68
230884
2653
Jennifer Doudna und Feng Zhang
04:05
showedzeigte sixsechs yearsJahre agovor how CRISPRCRISPR scissorsSchere
could be programmedprogrammiert
69
233561
3969
zeigten vor 6 Jahren, wie CRISPR-Scheren
programmiert werden können,
04:09
to cutschneiden DNADNA sequencesSequenzen of our choosingdie Wahl,
70
237554
2587
um statt das zu tun,
was das Bakterium sagt,
04:12
includingeinschließlich sequencesSequenzen in your genomeGenom,
71
240165
2369
eine DNS-Sequenz
der eigenen Wahl zu schneiden.
04:14
insteadstattdessen of the viralvirale DNADNA sequencesSequenzen
chosengewählt by bacteriaBakterien.
72
242558
3343
Das betrifft ebenfalls
Sequenzen in Ihrem Genom.
04:18
But the outcomesErgebnisse are actuallytatsächlich similarähnlich.
73
246550
2534
Aber das Ergebnis ist ebenfalls ähnlich.
04:21
CuttingSchneiden a DNADNA sequenceSequenz in your genomeGenom
74
249606
2468
Das Schneiden einer Sequenz
der DNS in Ihrem Genom
04:24
alsoebenfalls disruptsstört the functionFunktion
of the cutschneiden geneGen, typicallytypischerweise,
75
252098
4127
zerstört auch hier die Funktion
des betroffenen Gens,
04:28
by causingverursacht the insertionEinfügen and deletionStreichung
of randomzufällig mixturesGemische of DNADNA lettersBriefe
76
256997
4467
weil an der Schnittstelle
zufällige Buchstabenkombinationen
eingefügt oder gelöscht werden.
04:33
at the cutschneiden siteStandort.
77
261488
1153
04:36
Now, disruptingStörung der genesGene can be very
usefulsinnvoll for some applicationsAnwendungen.
78
264625
3881
In einigen Anwendungen kann auch
das Zerstören von Genen nützlich sein.
04:42
But for mostdie meisten pointPunkt mutationsMutationen
that causeUrsache geneticgenetisch diseasesKrankheiten,
79
270005
4301
Aber bei den meisten Punktmutationen,
die genetische Krankheiten auslösen,
04:46
simplyeinfach cuttingSchneiden the already-mutatedbereits mutiert geneGen
won'tGewohnheit benefitVorteil patientsPatienten,
80
274330
4357
bringt den Patienten das simple Schneiden
des bereits mutierten Gens nichts,
04:50
because the functionFunktion of the mutatedmutiert geneGen
needsBedürfnisse to be restoredwiederhergestellt,
81
278711
3968
denn die Funktion des mutierten Gens
muss wiederhergestellt werden,
und nicht noch weiter zerstört werden.
04:54
not furtherdes Weiteren disruptedgestört.
82
282703
1615
04:57
So cuttingSchneiden this
already-mutatedbereits mutiert hemoglobinHämoglobin geneGen
83
285259
2882
Das Schneiden des bereits
mutierten Hämoglobin-Gens,
05:00
that causesUrsachen sickleSichel cellZelle anemiaAnämie
84
288165
2523
welches die Sichelzellenanämie auslöst,
stellt die Fähigkeit zur Produktion roter
gesunder Blutkörperchen nicht wieder her.
05:02
won'tGewohnheit restorewiederherstellen the abilityFähigkeit of patientsPatienten
to make healthygesund redrot bloodBlut cellsZellen.
85
290712
3516
05:07
And while we can sometimesmanchmal introducevorstellen
newneu DNADNA sequencesSequenzen into cellsZellen
86
295631
4341
Obwohl wir neue DNS-Sequenzen
in Zellen einschleusen können,
05:11
to replaceersetzen the DNADNA sequencesSequenzen
surroundingUmgebung a cutschneiden siteStandort,
87
299996
3421
um die DNS-Sequenzen
um eine Schnittstelle zu ersetzen,
05:15
that processverarbeiten, unfortunatelyUnglücklicherweise, doesn't work
in mostdie meisten typesTypen of cellsZellen,
88
303441
4324
funktioniert dieser Prozess
in den meisten Zelltypen leider nicht
05:19
and the disruptedgestört geneGen outcomesErgebnisse
still predominatevorherrschen.
89
307789
2441
und es überwiegen weiter
die gestörten Gene.
Wie viele Wissenschaftler
träumte ich von einer Zukunft,
05:24
Like manyviele scientistsWissenschaftler,
I've dreamedgeträumt of a futureZukunft
90
312297
2182
05:26
in whichwelche we mightMacht be ablefähig to treatbehandeln
or maybe even cureheilen
91
314503
2774
in der Gen-Krankheiten behandelbar
oder sogar heilbar sind.
05:29
humanMensch geneticgenetisch diseasesKrankheiten.
92
317301
1371
Aber ich sah auch, dass es an einer
Möglichkeit fehlt, Mutationen zu heilen,
05:31
But I saw the lackMangel of a way
to fixFix pointPunkt mutationsMutationen,
93
319135
3801
05:34
whichwelche causeUrsache mostdie meisten humanMensch geneticgenetisch diseasesKrankheiten,
94
322960
3024
welche die meisten
dieser Krankheiten auslösen.
05:38
as a majorHaupt problemProblem standingStehen in the way.
95
326008
2388
Das war also das Hauptproblem.
Als Chemiker begann ich
mit meinen Studenten daran zu arbeiten,
05:41
BeingWird a chemistChemiker, I beganbegann
workingArbeiten with my studentsStudenten
96
329434
2668
05:44
to developentwickeln waysWege on performingAufführung chemistryChemie
directlydirekt on an individualPerson DNADNA baseBase,
97
332126
4935
die individuellen DNS-Basen
direkt chemisch zu bearbeiten,
05:49
to trulywirklich fixFix, ratherlieber than disruptstören,
the mutationsMutationen that causeUrsache geneticgenetisch diseasesKrankheiten.
98
337085
5619
um die Mutationen zu reparieren,
statt sie nur zu zerstören.
Das Ergebnis unserer Arbeit
sind molekulare Maschinen,
05:56
The resultsErgebnisse of our effortsBemühungen
are molecularmolekular machinesMaschinen
99
344522
2548
05:59
callednamens "baseBase editorsEditoren."
100
347094
1388
genannt "Basen-Editoren".
06:01
BaseBasis editorsEditoren use the programmableprogrammierbar
searchingSuche mechanismMechanismus of CRISPRCRISPR scissorsSchere,
101
349618
5475
Basen-Editoren nutzen den programmierbaren
Suchmechanismus der CRISPR-Scheren,
06:07
but insteadstattdessen of cuttingSchneiden the DNADNA,
102
355117
2936
aber statt die DNS zu schneiden,
verwandeln sie einen DNS-Baustein
in einen anderen,
06:10
they directlydirekt convertkonvertieren
one baseBase to anotherein anderer baseBase
103
358077
2941
06:13
withoutohne disruptingStörung der the restsich ausruhen of the geneGen.
104
361042
2253
ohne den Rest des Gens zu zerstören.
06:16
So if you think of naturallynatürlich occurringauftreten
CRISPRCRISPR proteinsProteine as molecularmolekular scissorsSchere,
105
364674
4158
Wenn Sie sich natürlich vorkommende CRISPR
also als eine Art Schere vorstellen,
dann sind Basen-Editoren wie Stifte,
06:20
you can think of baseBase editorsEditoren as pencilsBleistifte,
106
368856
2786
06:23
capablefähig of directlydirekt rewritingumschreiben
one DNADNA letterBrief into anotherein anderer
107
371666
3496
die einen DNS-Buchstaben
mit einem anderen überschreiben,
06:28
by actuallytatsächlich rearrangingneu anordnen
the atomsAtome of one DNADNA baseBase
108
376098
3803
indem sie die Atome
der DNS-Base neu arrangieren,
06:31
to insteadstattdessen becomewerden a differentanders baseBase.
109
379925
2334
sodass sie zu einer anderen Base werden.
06:35
Now, baseBase editorsEditoren don't existexistieren in natureNatur.
110
383513
2176
Basen-Editoren kommen
in der Natur nicht vor.
06:38
In factTatsache, we engineeredentwickelt
the first baseBase editorEditor, showngezeigt here,
111
386683
3230
Sie sehen den ersten
von uns erzeugten Base Editor hier.
Er besteht aus drei separaten Proteinen,
06:41
from threedrei separategetrennte proteinsProteine
112
389937
1357
06:43
that don't even come
from the samegleich organismOrganismus.
113
391318
2230
die nicht einmal aus demselben
Organismus stammen.
Wir nahmen CRISPR-Scheren und
entfernten die DNS-Schneidefähigkeit,
06:46
We startedhat angefangen by takingunter CRISPRCRISPR scissorsSchere
and disablingdeaktivieren the abilityFähigkeit to cutschneiden DNADNA
114
394151
5097
06:51
while retainingBeibehaltung its abilityFähigkeit to searchSuche for
and bindbinden a targetZiel DNADNA sequenceSequenz
115
399272
4539
während es programmierbar blieb
und die Fähigkeit DNS zu suchen
und sich dort zu binden, behielt.
06:55
in a programmedprogrammiert mannerWeise.
116
403835
1534
An die deaktivierten CRISPR-Scheren,
hier in Blau zu sehen,
06:58
To those disabledbehindert CRISPRCRISPR
scissorsSchere, showngezeigt in blueblau,
117
406351
2837
befestigten wir ein zweites Protein,
zu sehen in Rot,
07:01
we attachedangebracht a secondzweite proteinEiweiß in redrot,
118
409212
2508
07:03
whichwelche performsführt a chemicalchemisch reactionReaktion
on the DNADNA baseBase C,
119
411744
4301
das an der C-Base
eine chemische Reaktion hervorruft,
07:08
convertingkonvertierend it into a baseBase
that behavesverhält sich like T.
120
416069
3333
die es in eine Base verändert,
die sich wie T verhält.
07:12
ThirdDritte, we had to attachanfügen
to the first two proteinsProteine
121
420958
3142
Zuletzt mussten wir noch
ein weiteres Protein anbringen.
Hier ist es zu sehen in Lila.
07:16
the proteinEiweiß showngezeigt in purplelila,
122
424124
1350
07:17
whichwelche protectsschützt the editedbearbeitet baseBase
from beingSein removedentfernt by the cellZelle.
123
425498
3600
Es verhindert, dass die bearbeitete Base
von der Zelle wieder entfernt wird.
07:22
The netNetz resultErgebnis is an engineeredentwickelt
three-partdreiteilige proteinEiweiß
124
430466
2842
Das Ergebnis ist ein künstliches
dreiteiliges Protein,
welches uns zum ersten Mal
ein C in ein T verwandeln lässt,
07:25
that for the first time
allowserlaubt us to convertkonvertieren CsCS into TsTS
125
433332
4118
07:29
at specifiedangegeben locationsStandorte in the genomeGenom.
126
437474
2163
an von uns bestimmten Stellen im Genom.
Aber unsere Arbeit
war an der Stelle nur halb erledigt.
07:33
But even at this pointPunkt,
our work was only halfHälfte doneerledigt.
127
441490
3032
07:36
Because in orderAuftrag to be stablestabil in cellsZellen,
128
444546
2626
Denn um in den Zellen stabil zu sein,
07:39
the two strandsStränge of a DNADNA doubledoppelt helixWendel
have to formbilden baseBase pairsPaare.
129
447196
3659
müssen die beiden Stränge
der DNS-Doppelhelix Basenpaare bilden.
07:44
And because C only pairsPaare with G,
130
452125
3658
Da C sich nur mit G bindet
07:47
and T only pairsPaare with A,
131
455807
3002
und T sich nur mit A bindet,
07:51
simplyeinfach changingÄndern a C to a T
on one DNADNA strandStrang createserstellt a mismatchfehlende Übereinstimmung,
132
459752
4846
entsteht eine falsche Paarung,
wenn man einfach ein C zu einem T macht,
07:56
a disagreementMeinungsverschiedenheit betweenzwischen the two DNADNA strandsStränge
133
464622
2849
eine Ungereimtheit
zwischen den beiden DNS-Strängen.
07:59
that the cellZelle has to resolveEntschlossenheit
by decidingentscheiden whichwelche strandStrang to replaceersetzen.
134
467495
4268
Das Problem löst die Zelle,
indem sie einen der Stränge ersetzt.
08:05
We realizedrealisiert that we could furtherdes Weiteren engineerIngenieur
this three-partdreiteilige proteinEiweiß
135
473149
4341
Wir konnten unser Protein noch verbessern,
08:10
to flagFlagge the noneditednicht bearbeitet strandStrang
as the one to be replacedersetzt
136
478649
3866
sodass es den unveränderten Strang
als den zu ersetzenden markiert,
08:14
by nickingnicking that strandStrang.
137
482539
1911
indem es ihn einschneidet.
08:17
This little nickNick tricksTricks the cellZelle
138
485276
2529
Dieser Schnitt trickst die Zelle aus:
08:19
into replacingErsetzen the noneditednicht bearbeitet G with an A
139
487829
4947
Sie ersetzt nun den unmodifizierten Strang
und macht dabei aus dem G ein A.
08:24
as it remakesRemakes the nickedgeklaut strandStrang,
140
492800
2325
Sie komplettiert so die Modifikation
des ursprünglichen C-G-Basenpaars
08:27
therebydamit completingAbschluss the conversionKonvertierung
of what used to be a C-GC-G baseBase pairPaar
141
495149
4031
in ein stabiles T-A-Basenpaar.
08:31
into a stablestabil T-AT-A baseBase pairPaar.
142
499204
2296
Nach Jahren harter Arbeit
08:36
After severalmehrere yearsJahre of hardhart work
143
504585
1551
unter der Leitung eines ehemaligen
Postdoktoranden, Alexis Komor,
08:38
led by a formerehemalige postPost docDoc
in the labLabor, AlexisAlexis KomorKomor,
144
506160
3981
konnten wir eine erste Klasse
von Basen-Editoren entwickeln,
08:42
we succeededErfolgreich in developingEntwicklung
this first classKlasse of baseBase editorEditor,
145
510165
3182
die C in T konvertiert und G zu A.
08:45
whichwelche convertskonvertiert CsCS into TsTS and GsGS into As
146
513371
3666
Und das an von uns bestimmten Punkten.
08:49
at targetedgezielt positionsPositionen of our choosingdie Wahl.
147
517061
2159
Es gibt etwa 35.000 Krankheiten,
die durch Punktmutationen bedingt sind.
08:52
AmongUnter the more than 35,000 knownbekannt
disease-associatedkrankheitsassoziiert pointPunkt mutationsMutationen,
148
520633
5230
08:57
the two kindsArten of mutationsMutationen
that this first baseBase editorEditor can reverseumkehren
149
525887
3785
Zwei Arten davon kann
der erste Basen-Editor korrigieren,
09:01
collectivelygemeinsam accountKonto for about 14 percentProzent
or 5,000 or so pathogenicpathogen pointPunkt mutationsMutationen.
150
529696
6143
was insgesamt etwa 14 %
oder 5000 pathogene Mutationen ausmacht.
Aber um den größten Teil
der Punktmutationen zu korrigieren,
09:08
But correctingkorrigieren the largestgrößten fractionFraktion
of disease-causingkrankheitsverursachenden pointPunkt mutationsMutationen
151
536593
4770
09:13
would requireerfordern developingEntwicklung
a secondzweite classKlasse of baseBase editorEditor,
152
541387
3635
müsste man eine zweite Klasse
von Basen-Editoren entwickeln.
09:17
one that could convertkonvertieren
As into GsGS or TsTS into CsCS.
153
545046
4086
Um A in G und T in C umwandeln zu können.
Unter der Leitung von Nicole Gaudelli,
einer ehemaligen Postdoktorandin im Labor,
09:22
Led by NicoleNicole GaudelliGaudelli,
a formerehemalige postPost docDoc in the labLabor,
154
550846
3727
09:26
we setSet out to developentwickeln
this secondzweite classKlasse of baseBase editorEditor,
155
554597
3122
haben wir uns an die Entwicklung gemacht.
09:29
whichwelche, in theoryTheorie, could correctrichtig up to
almostfast halfHälfte of pathogenicpathogen pointPunkt mutationsMutationen,
156
557743
6127
Theoretisch könnten wir dann die Hälfte
aller pathogenen Punktmutationen heilen,
09:35
includingeinschließlich that mutationMutation that causesUrsachen
the rapid-agingSchnellalterung diseaseKrankheit progeriaProgerie.
157
563894
3911
einschließlich der, die Progerie auslöst.
Auch hier konnten wir wieder
09:42
We realizedrealisiert that we could
borrowleihen, onceEinmal again,
158
570107
3167
den Suchmechanismus der
CRISPR-Scheren verwenden,
09:45
the targetingTargeting mechanismMechanismus of CRISPRCRISPR scissorsSchere
159
573298
4068
um den Basen-Editor
an die richtige Stelle zu manövrieren.
09:49
to bringbringen the newneu baseBase editorEditor
to the right siteStandort in a genomeGenom.
160
577390
5161
09:55
But we quicklyschnell encounteredangetroffen
an incredibleunglaublich problemProblem;
161
583543
3092
Doch schnell stießen wir
auf ein großes Problem.
09:59
namelynämlich, there is no proteinEiweiß
162
587896
2428
Es gibt nämlich kein bekanntes Protein,
das in der DNS ein A in G
oder ein T in C umwandelt.
10:02
that's knownbekannt to convertkonvertieren
A into G or T into C
163
590348
4052
10:06
in DNADNA.
164
594424
1161
Mit so einem Stolperstein konfrontiert,
10:08
FacedAngesichts with sucheine solche a seriousernst stumblingstolpern blockBlock,
165
596760
2166
würden sich die meisten Studenten
nach einem neuen Projekt,
10:10
mostdie meisten studentsStudenten would probablywahrscheinlich
look for anotherein anderer projectProjekt,
166
598950
2532
oder Forschungsberater umsehen.
10:13
if not anotherein anderer researchForschung advisorBerater.
167
601506
1740
10:15
(LaughterLachen)
168
603270
1164
(Gelächter)
Aber Nicole beschloss
mit dem Projekt fortzufahren,
10:16
But NicoleNicole agreedvereinbart to proceedVorgehen with a planplanen
169
604458
1942
10:18
that seemedschien wildlyWild ambitiousehrgeizige at the time.
170
606424
2667
welches damals sehr ambitioniert erschien.
Weil es in der Natur
kein Protein gibt,
10:21
GivenGegeben the absenceAbwesenheit
of a naturallynatürlich occurringauftreten proteinEiweiß
171
609966
2339
das den nötigen chemischen
Vorgang ausführen würde,
10:24
that performsführt the necessarynotwendig chemistryChemie,
172
612329
2161
beschlossen wir eines
im Labor zu entwickeln.
10:26
we decidedbeschlossen we would evolveentwickeln
our ownbesitzen proteinEiweiß in the laboratoryLabor
173
614514
3436
10:29
to convertkonvertieren A into a baseBase
that behavesverhält sich like G,
174
617974
3835
Eines, das A in eine Base umwandelt,
die sich wie G verhält.
10:33
startingbeginnend from a proteinEiweiß
that performsführt relatedverwandte chemistryChemie on RNARNA.
175
621833
4827
Wir starteten mit einem Protein,
das Ähnliches bei RNS bewirkt.
10:39
We setSet up a DarwinianDarwinistische
survival-of-the-fittestÜberleben der Fittesten selectionAuswahl systemSystem
176
627230
3934
Wir haben ein darwinsches
System zur Selektion konstruiert,
10:43
that explorederforschten tenszehn of millionsMillionen
of proteinEiweiß variantsVarianten
177
631188
3992
das viele Millionen
Proteinvarianten erforscht
10:47
and only alloweddürfen those rareSelten variantsVarianten
178
635204
2018
und nur denen, die erforderliche
chemischen Reaktionen ausführen,
10:49
that could performausführen the necessarynotwendig
chemistryChemie to surviveüberleben.
179
637246
3221
das Überleben ermöglicht.
10:53
We endedendete up with a proteinEiweiß showngezeigt here,
180
641883
2388
Das Ergebnis ist dieses Protein.
10:56
the first that can convertkonvertieren A in DNADNA
181
644295
2857
Das Erste, das ein A in der DNS
10:59
into a baseBase that resemblesähnelt G.
182
647176
2092
in eine Base wie G konvertieren kann.
11:01
And when we attachedangebracht that proteinEiweiß
183
649292
1603
Wir brachten dieses Protein
an das modifizierte CRISPR an,
11:02
to the disabledbehindert CRISPRCRISPR
scissorsSchere, showngezeigt in blueblau,
184
650919
2571
hier in Blau zu sehen,
11:05
we producedhergestellt the secondzweite baseBase editorEditor,
185
653514
2008
und erschufen den zweiten Basen-Editor.
11:07
whichwelche convertskonvertiert As into GsGS,
186
655546
3095
Er konvertiert A in G
11:10
and then usesVerwendungen the samegleich
strand-nickingstrang-nicking strategyStrategie
187
658665
3841
und um die Zelle auszutricksen,
11:14
that we used in the first baseBase editorEditor
188
662530
1920
nutzt er wie der erste Basen-Editor,
11:16
to trickTrick the cellZelle into replacingErsetzen
the noneditednicht bearbeitet T with a C
189
664474
5465
die Einkerbe-Technik,
um das unmodifizierte T in C zu verändern,
11:21
as it remakesRemakes that nickedgeklaut strandStrang,
190
669963
1675
wenn der eingekerbte Strang erneuert wird,
und so die Modifikation von A-T
11:23
therebydamit completingAbschluss the conversionKonvertierung
of an A-TA-T baseBase pairPaar to a G-CG-C baseBase pairPaar.
191
671662
4171
zum G-C-Basenpaar vervollständigt.
11:28
(ApplauseApplaus)
192
676845
2047
(Applaus)
11:30
Thank you.
193
678916
1170
Vielen Dank.
11:32
(ApplauseApplaus)
194
680110
3357
(Applaus)
11:35
As an academicakademisch scientistWissenschaftler in the US,
195
683491
2335
Als Wissenschaftler in den USA,
bin ich es nicht gewohnt,
von Applaus unterbrochen zu werden.
11:37
I'm not used to beingSein
interruptedunterbrochen by applauseBeifall.
196
685850
2147
11:40
(LaughterLachen)
197
688021
3151
(Gelächter)
11:43
We developedentwickelt these
first two classesKlassen of baseBase editorsEditoren
198
691196
4405
Wir entwickelten diese
ersten beiden Klassen von Basen-Editoren
vor gerade einmal 3 und 1,5 Jahren.
11:47
only threedrei yearsJahre agovor
and one and a halfHälfte yearsJahre agovor.
199
695625
2774
11:51
But even in that shortkurz time,
200
699267
1548
Schon in dieser kurzen Zeit
11:52
baseBase editingBearbeitung has becomewerden widelyweit used
by the biomedicalbiomedizinischen researchForschung communityGemeinschaft.
201
700839
3722
hat Basen-Editierung viel Anwendung in der
biomedizinischen Forschung gefunden.
11:57
BaseBasis editorsEditoren have been sentgesendet
more than 6,000 timesmal
202
705776
4365
Es gab Anfragen von mehr als
1000 Forschern weltweit.
12:02
at the requestAnfrage of more than
1,000 researchersForscher around the globeGlobus.
203
710165
3871
Und es wurden mehr als
6000 Basen-Editoren verschickt.
12:07
A hundredhundert scientificwissenschaftlich researchForschung papersPapiere
have been publishedveröffentlicht alreadybereits,
204
715475
3516
Hundert wissenschaftliche Artikel
wurden veröffentlicht,
12:11
usingmit baseBase editorsEditoren in organismsOrganismen
rangingbis hin from bacteriaBakterien
205
719015
3728
in denen Basen-Editoren in Organismen,
wie Bakterien oder Pflanzen,
12:14
to plantsPflanzen to miceMäuse to primatesPrimaten.
206
722767
2134
bis hin zu Mäusen und Primaten
Anwendung fanden.
Noch sind Basen-Editoren zu neu,
12:19
While baseBase editorsEditoren are too newneu
207
727950
1607
um bei Menschen eingesetzt zu werden.
12:21
to have alreadybereits enteredtrat ein
humanMensch clinicalklinisch trialsVersuche,
208
729581
2885
12:24
scientistsWissenschaftler have succeededErfolgreich in achievingerreichen
a criticalkritisch milestoneMeilenstein towardsin Richtung that goalTor
209
732490
5122
Aber Wissenschaftler haben bereits
einen Meilenstein auf dem Weg erreicht,
12:29
by usingmit baseBase editorsEditoren in animalsTiere
210
737636
2849
indem man Basen-Editoren
in Tieren angewendet hat,
12:32
to correctrichtig pointPunkt mutationsMutationen
that causeUrsache humanMensch geneticgenetisch diseasesKrankheiten.
211
740509
3909
um Punktmutationen zu korrigieren,
die bei Menschen Krankheiten auslösen.
Zum Beispiel hat ein Team
aus Wissenschaftlern
12:37
For exampleBeispiel,
212
745815
1151
12:38
a collaborativekollaborativ teamMannschaft of scientistsWissenschaftler
led by LukeLukas KoblanKoblan and JonJon LevyLevy,
213
746990
3793
unter der Führung von
Luke Koblan und Jon Levy,
12:42
two additionalzusätzliche studentsStudenten in my labLabor,
214
750807
2413
zwei Studenten aus meinem Labor,
12:45
recentlyvor kurzem used a virusVirus to deliverliefern
that secondzweite baseBase editorEditor
215
753244
4119
vor kurzem einen Virus genutzt,
um den zweiten Basen-Editor
12:49
into a mouseMaus with progeriaProgerie,
216
757387
2190
in eine Maus zu überführen,
die an Progerie leidet.
12:51
changingÄndern that disease-causingkrankheitsverursachenden
T back into a C
217
759601
3857
Das krankheitsauslösende T
wurde in ein C korrigiert
12:55
and reversingrückgängig machen its consequencesFolgen
at the DNADNA, RNARNA and proteinEiweiß levelsEbenen.
218
763482
4106
und die Auswirkungen der Mutation an DNS,
RNS und Proteinen rückgängig gemacht.
In Tieren konnten weitere Auswirkungen
von Mutationen rückgängig gemacht werden.
13:00
BaseBasis editorsEditoren have alsoebenfalls
been used in animalsTiere
219
768880
2746
13:03
to reverseumkehren the consequenceFolge of tyrosinemiaTyrosinämie,
220
771650
2924
Dazu zählen Tyrosinämie,
Beta Thalassämie, Muskeldystrophie,
13:07
betaBeta thalassemiaThalassämie, muscularmuskuläre dystrophyMorbus Sudeck,
221
775642
3618
Phenylketonurie, angeborene Taubheit
13:11
phenylketonuriaPhenylketonurie, a congenitalangeborene deafnessTaubheit
222
779284
3690
und eine Herz-Kreislauf-Erkrankung.
13:14
and a typeArt of cardiovascularkardiovaskulär diseaseKrankheit --
223
782998
1939
13:16
in eachjede einzelne caseFall, by directlydirekt
correctingkorrigieren a pointPunkt mutationMutation
224
784961
4862
In allen Fällen geschah dies durch die
direkte Korrektur einer Punktmutation,
13:21
that causesUrsachen or contributesträgt bei to the diseaseKrankheit.
225
789847
2553
die die Krankheit auslöst
oder daran beteiligt war.
13:25
In plantsPflanzen, baseBase editorsEditoren have been used
226
793688
2056
In Pflanzen nutzte man Basen-Editoren,
13:27
to introducevorstellen individualPerson
singleSingle DNADNA letterBrief changesÄnderungen
227
795768
4072
um einzelne Basen der DNS auszutauschen,
13:31
that could leadführen to better cropsPflanzen.
228
799864
1968
was zu verbesserten Erträgen führt.
13:34
And biologistsBiologen have used baseBase editorsEditoren
to probeSonde the roleRolle of individualPerson lettersBriefe
229
802253
4589
Und Biologen nutzten Basen-Editoren,
um zu untersuchen, welche Rolle eine Base
in Genen spielt, die mit Krankheiten,
wie Krebs in Verbindung gebracht werden.
13:38
in genesGene associateddamit verbundenen
with diseasesKrankheiten sucheine solche as cancerKrebs.
230
806866
2817
13:43
Two companiesFirmen I cofoundedmitgegründet,
BeamStrahl TherapeuticsTherapeutika and PairwisePaarweise PlantsPflanzen,
231
811046
4567
Beam Therapeutics und Pairwise Plants,
Firmen, die ich mitbegründet habe,
nutzen Basen-Editierung um genetische
Erkrankungen bei Menschen zu behandeln
13:47
are usingmit baseBase editingBearbeitung
to treatbehandeln humanMensch geneticgenetisch diseasesKrankheiten
232
815637
3825
und um die Landwirtschaft zu verbessern.
13:51
and to improveverbessern agricultureLandwirtschaft.
233
819486
1606
All diese Anwendungen von Basen-Editierung
13:53
All of these applicationsAnwendungen of baseBase editingBearbeitung
234
821953
1966
13:55
have takengenommen placeOrt in lessWeniger
than the pastVergangenheit threedrei yearsJahre:
235
823943
3094
haben in den letzten
drei Jahren stattgefunden.
13:59
on the historicalhistorisch timescaleZeitstrahl of scienceWissenschaft,
236
827061
2364
Aus historischer Sicht
14:01
the blinkblinken of an eyeAuge.
237
829449
1282
ein Augenblinzeln.
14:04
AdditionalZusätzliche work liesLügen aheadvoraus
238
832657
1253
Es gibt noch viel zu tun,
bevor man das volle Potenzial
von Basen-Editierung nutzen kann,
14:05
before baseBase editingBearbeitung can realizerealisieren
its fullvoll potentialPotenzial
239
833934
3032
14:08
to improveverbessern the livesLeben of patientsPatienten
with geneticgenetisch diseasesKrankheiten.
240
836990
3614
um das Leben von Patienten
mit genetischen Krankheiten zu verbessern.
Während man vermutet, dass viele
dieser Krankheiten behandelbar sind,
14:13
While manyviele of these diseasesKrankheiten
are thought to be treatablebehandelbar
241
841244
2780
14:16
by correctingkorrigieren the underlyingzugrunde liegenden mutationMutation
242
844048
1849
indem man die Punktmutation korrigiert,
14:17
in even a modestbescheiden fractionFraktion
of cellsZellen in an organOrgan,
243
845921
3516
in nur wenigen Zellen eines Organs,
so ist es eine Herausforderung, diese
kleinen molekularen Maschinen
14:21
deliveringLieferung molecularmolekular machinesMaschinen
like baseBase editorsEditoren
244
849461
2976
14:24
into cellsZellen in a humanMensch beingSein
245
852461
1767
wie die Basen-Editoren,
14:26
can be challengingherausfordernd.
246
854252
1169
in menschliche Zellen einzuschleusen.
14:28
Co-optingKooptierung nature'sNatur virusesViren
to deliverliefern baseBase editorsEditoren
247
856962
3373
Eine gute Methode ist es,
natürliche Viren zu benutzen.
Statt die Moleküle zu übertragen,
die eine Erkältung auslösen,
14:32
insteadstattdessen of the moleculesMoleküle
that give you a coldkalt
248
860359
2198
14:34
is one of severalmehrere promisingvielversprechend
deliveryLieferung strategiesStrategien
249
862581
2687
werden die Basen-Editoren übertragen.
Diese Methode wurde bereits
erfolgreich angewandt.
14:37
that's been successfullyerfolgreich used.
250
865292
1659
Wir müssen weitere dieser
molekularen Maschinen entwickeln,
14:40
ContinuingWeiter to developentwickeln
newneu molecularmolekular machinesMaschinen
251
868268
2365
14:42
that can make all of the remainingverbleibend waysWege
252
870657
1868
um auch die übrigen Mutationen zu heilen,
14:44
to convertkonvertieren one baseBase pairPaar
to anotherein anderer baseBase pairPaar
253
872549
2892
also ein Basenpaar in ein anderes
konvertieren können,
14:47
and that minimizeminimieren unwantedunerwünschte editingBearbeitung
at off-targetZiel locationsStandorte in cellsZellen
254
875465
4380
und so das Risiko von Veränderungen
14:51
is very importantwichtig.
255
879869
1200
an ungewollten Stellen minimieren.
14:53
And engagingansprechend with other scientistsWissenschaftler,
doctorsÄrzte, ethicistsEthiker and governmentsRegierungen
256
881782
4706
Austausch mit anderen Wissenschaftlern,
Doktoren, Ethikern und Regierungen
14:58
to maximizezu maximieren the likelihoodWahrscheinlichkeit
that baseBase editingBearbeitung is appliedangewendet thoughtfullynachdenklich,
257
886512
4791
ist wichtig, um sicherzustellen,
dass Basen-Editierung
bedacht, sicher und ethisch
verantwortungsvoll eingesetzt wird.
15:03
safelysicher and ethicallyethisch,
258
891327
2381
Das bleibt eine wesentliche Verpflichtung.
15:05
remainsbleibt bestehen a criticalkritisch obligationVerpflichtung.
259
893732
2000
Ungeachtet dieser Schwierigkeiten,
hätten Sie mir vor fünf Jahren erzählt,
15:09
These challengesHerausforderungen notwithstandingtrotz,
260
897525
1611
15:11
if you had told me
even just fivefünf yearsJahre agovor
261
899160
3655
dass Forscher weltweit im Labor erzeugte
molekulare Maschinen nutzen werden,
15:14
that researchersForscher around the globeGlobus
262
902839
1651
15:16
would be usingmit laboratory-evolvedLabor-entwickelt
molecularmolekular machinesMaschinen
263
904514
3539
15:20
to directlydirekt convertkonvertieren
an individualPerson baseBase pairPaar
264
908077
2997
um ein individuelles Basenpaar
direkt in ein anderes umzuwandeln,
15:23
to anotherein anderer baseBase pairPaar
265
911098
1182
15:24
at a specifiedangegeben locationLage
in the humanMensch genomeGenom
266
912304
2619
und das an einer ganz
bestimmten Stelle im Genom,
15:26
efficientlyeffizient and with a minimumMinimum
of other outcomesErgebnisse,
267
914947
3825
effizient, mit minimalen Nebenwirkungen,
hätte ich Sie gefragt:
15:30
I would have askedaufgefordert you,
268
918796
1168
"Was für eine Science Fiction Geschichte
lesen Sie denn gerade?"
15:31
"What science-fictionScience fiction novelRoman
are you readingLesen?"
269
919988
2474
15:35
ThanksVielen Dank to a relentlesslyunerbittlich dedicatedgewidmet
groupGruppe of studentsStudenten
270
923706
3460
Dank einer engagierten Gruppe Studenten,
15:39
who were creativekreativ enoughgenug to engineerIngenieur
what we could designEntwurf ourselvesuns selbst
271
927190
4460
die kreativ genug war, etwas zu designen,
15:43
and bravemutig enoughgenug
to evolveentwickeln what we couldn'tkonnte nicht,
272
931674
2925
und mutig genug es zu erschaffen,
was wir nicht konnten,
15:46
baseBase editingBearbeitung has begunbegonnen to transformverwandeln
that science-fiction-likeScience-Fiction-like aspirationAspiration
273
934623
5040
wurde Basen-Editierung zu einer Hoffnung,
die nach Science Fiction klingt,
15:51
into an excitingaufregend newneu realityWirklichkeit,
274
939687
1857
aber zur Realität wird,
15:54
one in whichwelche the mostdie meisten importantwichtig giftGeschenk
we give our childrenKinder
275
942250
3231
in der das wichtigste Geschenk
an unsere Kinder
15:57
maykann not only be
threedrei billionMilliarde lettersBriefe of DNADNA,
276
945505
3025
nicht nur die drei Milliarden
Buchstaben an DNS sind,
sondern auch die Möglichkeit,
diese zu schützen und zu reparieren.
16:00
but alsoebenfalls the meansmeint to protectschützen
and repairreparieren them.
277
948554
3110
16:04
Thank you.
278
952339
1151
Vielen Dank.
16:05
(ApplauseApplaus)
279
953514
4502
(Applaus)
Vielen Dank.
16:10
Thank you.
280
958040
1150
Translated by P Hakenberg

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ABOUT THE SPEAKER
David R. Liu - Chemical biologist
David R. Liu leads a research group that combines chemistry and evolutionary techniques to create revolutionary new medicines.

Why you should listen

During his PhD research at Berkeley, David R. Liu initiated the first general effort to expand the genetic code in living cells. As a professor at Harvard and the Broad Institute, Liu integrates chemistry and evolution to illuminate biology and develop next-generation therapeutics. He has published more than 170 papers and is an inventor on more than 65 issued US patents.

Liu's major research interests include development and use of genome editing technologies to study and treat genetic diseases; the evolution of proteins with novel therapeutic potential; and the discovery of bioactive synthetic molecules using DNA-encoded libraries. Base editing, phage-assisted continuous evolution (PACE) and DNA-encoded libraries are three technologies pioneered in his laboratory that are now widely used in the biomedical sciences. Liu has also cofounded six biotechnology and therapeutics companies, including Editas Medicine, Beam Therapeutics, Pairwise Plants and Exo Therapeutics. 

Liu grew up in Riverside, California, where playing with insects in his backyard crystallized his interest in science. He also is passionate about photography and has been banned from playing blackjack at virtually every major casino in Las Vegas after developing a creative and highly advantageous card-counting system.

More profile about the speaker
David R. Liu | Speaker | TED.com