ABOUT THE SPEAKER
Jun Wang - Genomics researcher
At iCarbonX, Jun Wang aims to establish a big data platform for health management.

Why you should listen

In 1999, Jun Wang founded the Bioinformatics Department of Beijing Genomics Institute (BGI, now known as BGI Shenzhen), one of China’s premier research facilities. Until July 2015, Wang led the institution of 5,000+ people engaged in studies of genomics and its informatics, including genome assembly, annotation, expression, comparative genomics, molecular evolution, transcriptional regulation, genome variation analysis, database construction as well as methodology development such as the sequence assembler and alignment tools. He also focuses on interpretation of the definition of "gene" by expression and conservation study. In 2003, Wang was also involved in the SARS genome analysis and the silkworm genome assembly and analysis in cooperation with Chinese Southeast Agricultural University. The Pig Genome Project was completed at BGI under his leadership, as well as the chicken genome variation map and the TreeFam in collaboration with the Sanger Institute. In 2007, he and his group finished the first Asian diploid genome, the 1000 genome project, and many more projects. He initiated the "million genomes project" which seeks to better understand health based on human, plant, animal and micro-ecosystem genomes.

In late 2015, Wang founded a new institute/company, iCarbonX, aiming to develop an artificial intelligence engine to interpret and mine multiple health-related data and help people better manage their health and defeat disease.

More profile about the speaker
Jun Wang | Speaker | TED.com
TED2017

Jun Wang: How digital DNA could help you make better health choices

Jun Wang: Kako nam digitalna DNK može pomoći raditi bolje odabire za zdravlje

Filmed:
1,303,361 views

Što kada biste znali kakav će točno utjecaj imati hrana ili lijek na vaše zdravlje -- prije nego što ih unosite u svoje tijelo? Znanstvenik na području genomike, Jun Wang, radi na razvijanju digitalnih dvojnika stvarnih ljudi; započinju genetskim kodom, ali će također uzeti u obzir i druge vrste podataka, od unosa hrane, preko spavanja, do podataka prikupljenih "pametnim zahodom." Pomoću svih ovih vrijednih informacija, Wang se nada stvoriti stroj koji će promijeniti način na koji razmišljamo o zdravllju, na razini pojedinca, ali i kao kolektiv.
- Genomics researcher
At iCarbonX, Jun Wang aims to establish a big data platform for health management. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
TodayDanas I'm here, actuallyzapravo,
to posepoza you a questionpitanje.
0
952
2568
Danas sam ovdje, zapravo,
da bih vam postavio pitanje.
00:16
What is life?
1
4056
1150
Što je život?
00:17
It has been really puzzlingzagonetan me
for more than 25 yearsgodina,
2
5740
3663
Razmišljao sam o tom pitanju
više od 25 godina
00:21
and will probablyvjerojatno continuenastaviti doing so
for the nextSljedeći 25 yearsgodina.
3
9427
3582
i vrlo vjerojatno ću razmišljati
i sljedećih 25 godina.
00:25
This is the thesisteza I did
when I was still in undergraduatePreddiplomski studij schoolškola.
4
13774
4571
Ovu tezu postavio sam još kao student.
00:31
While my colleagueskolege still treatedliječi
computersračunala as bigvelika calculatorsračunala,
5
19435
6942
Dok su se moji kolege odnosili prema
računalima kao kalkulatorima,
00:38
I startedpočeo to teachučiti computersračunala to learnnaučiti.
6
26401
2301
ja sam računala počeo podučavati da uče.
00:41
I builtizgrađen digitaldigitalni ladydama beetleskornjaši
7
29561
3383
Izradio sam digitalne bubamare
00:44
and triedpokušala to learnnaučiti from realstvaran ladydama beetleskornjaši,
just to do one thing:
8
32968
4587
i pokušao ih, od pravih bubamara,
naučiti samo jednu stvar:
00:49
searchtraži for foodhrana.
9
37579
1150
tražiti hranu.
00:51
And after very simplejednostavan neuralživčani networkmreža --
10
39321
2774
Nakon veoma jednostavne neuralne mreže --
00:54
geneticgenetski algorithmsalgoritmi and so on --
11
42119
2271
genetičkih algoritama i tako dalje --
00:56
look at the patternuzorak.
12
44414
1357
pogledajte uzorak.
00:57
They're almostskoro identicalidentičan to realstvaran life.
13
45795
3022
Gotovo je identičan stvarnom.
01:01
A very strikingudaranje learningučenje experienceiskustvo
for a twenty-year-olddvadeset godina.
14
49977
3888
Izrazito nevjerojatno iskustvo učenja
za dvadesetogodišnjaka.
01:07
Life is a learningučenje programprogram.
15
55603
2907
Život je program za učenje.
01:12
When you look
at all of this wonderfulpredivan worldsvijet,
16
60259
3533
Kada pogledate sav taj čudesan svijet,
01:15
everysvaki speciesvrsta has
its ownvlastiti learningučenje programprogram.
17
63816
3192
svaka vrsta ima svoj program za učenje.
01:19
The learningučenje programprogram is genomegenom,
18
67585
2761
Program za učenje je genom,
01:22
and the codekodirati of that programprogram is DNADNK.
19
70370
3604
a kôd tog programa je DNK.
01:27
The differentdrugačiji genomesgenomi of eachsvaki speciesvrsta
representpredstavljati differentdrugačiji survivalopstanak strategiesstrategije.
20
75157
5977
Različiti genomi svake vrste predstavljaju
različite strategije preživljavanja.
01:33
They representpredstavljati hundredsstotine of millionsmilijuni
of yearsgodina of evolutionevolucija.
21
81618
4214
Oni predstavljaju stotine
milijuna godina evolucije.
01:38
The interactioninterakcija betweenizmeđu
everysvaki species'vrste ancestorpredak
22
86879
3792
Interakcije pretka svake vrste
01:42
and the environmentokolina.
23
90695
1970
i okoliša.
01:46
I was really fascinatedopčinjen about the worldsvijet,
24
94150
2439
Bio sam uistinu očaran svijetom,
01:48
about the DNADNK,
25
96613
1182
DNK,
01:49
about, you know, the languagejezik of life,
26
97819
2943
znate, jezikom života,
01:52
the programprogram of learningučenje.
27
100786
1646
programom učenja.
01:54
So I decidedodlučio to co-foundCo pronašao
the instituteinstitut to readčitati them.
28
102767
4733
Stoga sam odlučio biti suosnivač
instituta kako bih ih proučavao.
01:59
I readčitati manymnogi of them.
29
107524
1362
Proučio sam ih mnogo.
02:01
We probablyvjerojatno readčitati more than halfpola
of the priorprije animalživotinja genomesgenomi in the worldsvijet.
30
109589
4129
Proučili smo vjerojatno više od polovine
prethodnih životinjskih genoma na svijetu.
02:06
I mean, up to datedatum.
31
114315
1404
Mislim, dosadašnjih.
02:09
We did learnnaučiti a lot.
32
117443
1235
Naučili smo mnogo.
02:11
We did sequenceslijed, alsotakođer,
one speciesvrsta manymnogi, manymnogi timesputa ...
33
119297
3868
Također smo sekvencirali jednu vrstu
mnogo, mnogo puta ...
02:15
humanljudski genomegenom.
34
123189
1159
ljudski genom.
02:16
We sequencedporedan the first AsianAzijski.
35
124372
1762
Sekvencirali smo prvog Azijata.
02:18
I sequencedporedan it myselfsebe manymnogi, manymnogi timesputa,
36
126158
2838
Sekvencirao sam sebe, mnogo, mnogo puta,
02:21
just to take advantageprednost of that platformplatforma.
37
129020
2559
samo kako bih iskoristio tu platformu.
02:24
Look at all those repeatingponavlja basebaza pairsparovi:
38
132968
2906
Pogledajte te ponavljajuće parove baza:
02:27
ATCGATCG.
39
135898
1468
ATCG.
02:29
You don't understandrazumjeti anything there.
40
137390
1914
Tu ne razumijete ništa.
02:31
But look at that one basebaza pairpar.
41
139328
1594
Ali pogledajte taj par baza.
02:32
Those fivepet lettersslova, the AGGAAAGGAA.
42
140946
2523
Tih pet slova, AGGAA.
02:35
These fivepet SNPsSNPs representpredstavljati
a very specificspecifično haplotypeHaplotip
43
143884
3477
Ovih pet SNP-ova predstavljaju
veoma karakterističan haplotip
02:39
in the TibetanTibetanski populationpopulacija
44
147385
1841
u tibetanskoj populaciji
02:41
around the genegen calledzvao EPASSUSTAV UPRAVLJANJA EPAS1.
45
149250
1999
oko gena zvanog EPAS1.
02:43
That genegen has been proveddokazao --
46
151273
1731
Taj gen je dokazan --
02:45
it's highlyvisoko selectiveselektivno --
47
153028
1263
visoko je selektivan --
02:46
it's the mostnajviše significantznačajan signaturepotpis
of positivepozitivan selectionizbor of TibetansTibetanci
48
154315
4347
to je najvažniji potpis
pozitivne selekcije u Tibetanaca
02:50
for the higherviši altitudeNadmorska visina adaptationprilagodba.
49
158686
1682
za adaptaciju na velike visine.
02:53
You know what?
50
161102
1214
Znate što?
02:54
These fivepet SNPsSNPs were the resultproizlaziti
of integrationintegracija of DenisovansDenisovans,
51
162340
5787
Ovih pet SNP-ova rezultat su
integracije Denisovanaca,
03:00
or Denisovan-likeDenisovan, kao individualspojedinci into humansljudi.
52
168151
3252
ili Denisovancima sličnih jedinki
u ljudsku rasu.
03:04
This is the reasonrazlog
why we need to readčitati those genomesgenomi.
53
172229
2531
Iz tog razloga moramo
proučavati te genome.
03:06
To understandrazumjeti historypovijest,
54
174784
1381
Kako bi se razumjela povijest,
03:08
to understandrazumjeti what kindljubazan
of learningučenje processpostupak
55
176189
4098
kako bi se razumjelo
koje oblike procesa učenja
03:12
the genomegenom has been throughkroz
for the millionsmilijuni of yearsgodina.
56
180311
3374
je prošao genom kroz milijune godina.
Proučavanjem genoma, on nam može
dati mnogo informacija,
03:17
By readingčitanje a genomegenom,
it can give you a lot of informationinformacija --
57
185498
2923
govori nam greške u genomu,
03:20
tellsgovori you the bugsbube in the genomegenom --
58
188445
1673
03:22
I mean, birthrođenja defectsoštećenja,
monogeneticmonogenetic disordersporemećaji.
59
190142
3180
mislim, urođene greške,
monogenetske poremećaje.
03:25
ReadingČitanje a droppad of bloodkrv
60
193346
1306
Proučavanje kapi krvi
03:26
could tell you why you got a fevergroznica,
61
194676
2108
može nam reći zašto imamo vrućicu,
03:28
or it tellsgovori you whichkoji medicinelijek
and dosagedoza needspotrebe to be used
62
196808
3104
ili nam govori koji lijek i u kojoj dozi
treba biti upotrijebljen
03:31
when you're sickbolestan, especiallyposebno for cancerRak.
63
199936
2721
kada smo bolesni, posebice za tumore.
03:35
A lot of things could be studiedstudirao,
but look at that:
64
203675
3120
Mnogo stvari se može proučiti,
ali pogledajte ovo:
03:38
30 yearsgodina agoprije, we were still poorsiromašan in ChinaKina.
65
206819
2960
prije 30 godina, u Kini
smo još bili siromašni.
03:43
Only .67 percentposto of the Chinesekineski
adultodrasla osoba populationpopulacija had diabetesdijabetes.
66
211108
3662
Samo 0.67 posto odrasle populacije
Kineza imalo je dijabetes.
03:47
Look at now: 11 percentposto.
67
215187
2143
Pogledajte sada: 11 posto.
03:49
GeneticsGenetika cannotNe možete changepromijeniti over 30 yearsgodina --
68
217877
3128
Genetika se ne može
promijeniti u 30 godina --
03:53
only one generationgeneracija.
69
221029
1261
u samo jednoj generaciji.
03:54
It mustmora be something differentdrugačiji.
70
222905
1627
Mora postojati nešto drugo.
03:56
DietDijeta?
71
224556
1198
Prehrana?
03:57
The environmentokolina?
72
225778
1150
Okoliš?
03:59
LifestyleNačin života?
73
227552
1150
Način života?
04:01
Even identicalidentičan twinsBlizanci
could developrazviti totallypotpuno differentlyrazličito.
74
229399
4242
Čak se i jednojajčani blizanci
mogu razviti potpuno različito.
04:07
It could be one becomespostaje
very obesedebeo, the other is not.
75
235059
2877
Može se desiti da jedan postane
veoma pretio, a drugi ne.
04:11
One developsrazvija a cancerRak
and the other does not.
76
239034
2502
Jedan razvije tumor, a drugi ne.
04:13
Not mentioningspomenuti livingživot
in a very stressednaglasio je environmentokolina.
77
241560
4905
Da ni ne spominjem život
u vrlo stresnoj okolini.
04:19
I movedpomaknuto to ShenzhenShenzhen 10 yearsgodina agoprije ...
78
247566
2595
Prije 10 godina preselio sam u Shenzhen
04:22
for some reasonrazlog, people maysvibanj know.
79
250185
2738
iz određenih razloga, neki bi mogli znati.
04:25
If the gene'sGene underpod stressstres,
80
253969
1939
Ako je gen pod stresom,
04:27
it behavesponaša se totallypotpuno differentlyrazličito.
81
255932
1667
ponaša se sasvim drugačije.
04:30
Life is a journeyputovanje.
82
258863
1381
Život je putovanje.
04:32
A genegen is just a startingpolazeći pointtočka,
83
260817
2508
Gen je samo polazište,
04:35
not the endkraj.
84
263349
1150
ne završetak.
04:37
You have this statisticalstatistički riskrizik
of certainsiguran diseasesoboljenja when you are bornrođen.
85
265286
4488
Kada se rodite, imate određeni
statistički rizik za određenu bolest.
04:42
But everysvaki day you make differentdrugačiji choicesizbori,
86
270392
3563
Ali, svaki dan radite drugačije odabire
04:45
and those choicesizbori will increasepovećati
or decreasesmanjenje the riskrizik of certainsiguran diseasesoboljenja.
87
273979
4538
i ti će odabiri smanjiti ili povećati
rizik za određenu bolest.
04:51
But do you know
where you are on the curvezavoj?
88
279428
2259
No, znate li gdje se nalazite na krivulji?
04:54
What's the pastprošlost curvezavoj look like?
89
282443
2159
Kako izgleda krivulja prošlosti?
04:56
What kindljubazan of decisionsodluke
are you facingokrenut everysvaki day?
90
284959
2465
S kakvim se odlukama
suočavate svakodnevno?
04:59
And what kindljubazan of decisionodluka is the right one
91
287761
2467
I koja je odluka ispravna
05:02
to make your ownvlastiti right curvezavoj
over your life journeyputovanje?
92
290252
4234
da biste napravili svoju ispravnu krivulju
kroz vlastiti životni put?
05:07
What's that?
93
295445
1150
Što je to?
05:09
The only thing you cannotNe možete changepromijeniti,
94
297320
1969
Jedina stvar koju ne možete promijeniti,
05:11
you cannotNe možete reversepreokrenuti back,
95
299313
2181
ne možete vratiti natrag,
05:13
is time.
96
301518
1228
je vrijeme.
05:14
ProbablyVjerojatno not yetjoš; maybe in the futurebudućnost.
97
302770
2001
Vjerojatno još ne; možda u budućnosti.
05:16
(LaughterSmijeh)
98
304795
1110
(Smijeh)
05:17
Well, you cannotNe možete changepromijeniti
the decisionodluka you've madenapravljen,
99
305929
2819
Dakle, ne možete promijeniti odluke
koje ste napravili
05:20
but can we do something there?
100
308772
1541
ali, možemo li nešto tu učiniti?
05:22
Can we actuallyzapravo try to runtrčanje
multiplevišekratnik optionsopcije on me,
101
310643
5102
Možemo li, zapravo, na sebi
isprobati brojne mogućnosti,
05:27
and try to predictpredvidjeti right
on the consequenceposljedica,
102
315769
3559
zatim pokušati ispravno
predvidjeti posljedice
05:31
and be ableu stanju to make the right choiceizbor?
103
319352
2183
i biti u mogućnosti učiniti pravi izbor?
05:34
After all,
104
322153
1172
Napokon,
05:35
we are our choicesizbori.
105
323349
1852
mi jesmo svoji izbori.
05:38
These ladydama beetleskornjaši camedošao to me afterwardsposlije.
106
326413
2574
Kasnije sam se sjetio tih bubamara.
05:41
25 yearsgodina agoprije, I madenapravljen
the digitaldigitalni ladydama beetleskornjaši
107
329642
3463
Prije 25 godina, stvorio sam
digitalne bubamare
05:45
to try to simulatesimulirati realstvaran ladydama beetleskornjaši.
108
333129
1784
kako bi simulirale prave bubamare.
05:47
Can I make a digitaldigitalni me ...
109
335503
1785
Mogu li stvoriti digitalnog sebe...
05:49
to simulatesimulirati me?
110
337897
1324
kako bih simulirao sebe?
05:51
I understandrazumjeti the neuralživčani
networkmreža could becomepostati
111
339955
2561
Shvaćam da bi neuralna mreža mogla postati
05:54
much more sophisticatedsofisticirana
and complicatedsložen there.
112
342540
3086
mnogo sofisticiranija i složenija.
05:57
Can I make that one,
113
345650
1554
Mogu li uspjeti u tome
05:59
and try to runtrčanje multiplevišekratnik optionsopcije
on that digitaldigitalni me --
114
347228
3882
i isprobati brojne mogućnosti
na digitalnom "ja" --
06:03
to computeprebrojavati that?
115
351134
1260
izračunati to?
06:05
Then I could liveživjeti in differentdrugačiji universessvemira,
116
353025
2963
Tada bih mogao živjeti
u različitim svjetovima,
06:08
in parallelparalelno, at the sameisti time.
117
356012
2764
paralelno, u isto vrijeme.
06:11
Then I would chooseizabrati
whateveršto god is good for me.
118
359148
2513
Tada bih mogao odabrati
što god je dobro za mene.
06:14
I probablyvjerojatno have the mostnajviše comprehensiveopsežan
digitaldigitalni me on the planetplaneta.
119
362243
3842
I vjerojatno imati najiscrpnije
digitalno "ja" na planetu.
06:18
I've spentpotrošen a lot of dollarsdolara
on me, on myselfsebe.
120
366109
2657
Mnogo sam dolara potrošio na sebe.
06:21
And the digitaldigitalni me told me
I have a geneticgenetski riskrizik of goutgiht
121
369987
5206
I digitalno "ja" reklo mi je kako
genetički imam rizik za giht
06:27
by all of those things there.
122
375217
1667
prema svemu ovome ovdje.
06:29
You need differentdrugačiji technologytehnologija to do that.
123
377254
2111
Da to postignete,
trebate drukčiju tehnologiju.
06:31
You need the proteinsproteini, genesgeni,
124
379389
1570
Trebate proteine, gene,
06:32
you need metabolizedmetabolizira antibodiesantitijela,
125
380983
2526
trebate metabolizirana antitijela,
06:35
you need to screenzaslon all your bodytijelo
126
383533
2492
trebate pregledati cijelo tijelo
06:38
about the bacteriasbakterije and virusesvirusi
coveringpokrivanje you, or in you.
127
386049
3624
na bakterije i viruse
koji vas prekrivaju ili su u vama.
06:41
You need to have
all the smartpametan devicesuređaji there --
128
389697
2788
Trebate imati sve moguće pametne uređaje,
06:44
smartpametan carsautomobili, smartpametan housekuća, smartpametan tablesstolovi,
129
392509
3416
pametne automobile, pametnu kuću,
pametne stolove,
06:47
smartpametan watch, smartpametan phonetelefon
to trackstaza all of your activitiesdjelatnost there.
130
395949
3329
pametni sat, pametni telefon
kako biste pratili sve svoje aktivnosti.
06:51
The environmentokolina is importantvažno --
131
399302
1477
Okoliš je bitan --
06:52
everything'ssve je importantvažno --
132
400803
1221
sve je bitno --
06:54
and don't forgetzaboraviti the smartpametan toiletWC.
133
402048
1746
i ne zaboravite pametni zahod.
06:55
(LaughterSmijeh)
134
403818
1031
(Smijeh)
06:56
It's suchtakav a wastegubljenje, right?
135
404873
1774
Kakav gubitak, zar ne?
06:58
EverySvaki day, so much invaluableod neprocjenjive vrijednosti informationinformacija
just has been flushedmlaz vode into the watervoda.
136
406671
5685
Toliko vrijednih informacija, svakoga
dana, jednostavno se baca u vodu.
07:04
And you need them.
137
412796
1236
A trebate ih.
07:06
You need to measuremjera all of them.
138
414056
1524
Trebate ih sve ispitati.
07:07
You need to be ableu stanju to measuremjera
everything around you
139
415604
2623
Trebate biti u mogućnosti
ispitati sve oko vas
07:10
and computeprebrojavati them.
140
418251
1217
i izračunati to.
07:12
And the digitaldigitalni me told me
I have a geneticgenetski defectdefekt.
141
420113
3883
I digitalni "ja" rekao mi je
kako imam genetski nedostatak:
07:16
I have a very highvisok riskrizik of goutgiht.
142
424797
2071
Imam veoma visok rizik za giht.
07:19
I don't feel anything now,
143
427868
1597
Trenutno ne osjećam ništa.
07:21
I'm still healthyzdrav.
144
429489
1372
Još uvijek sam zdrav.
Ali vidite razinu mokraćne kiseline.
07:22
But look at my uricmokraćna acidkiselina levelnivo.
145
430885
1501
07:24
It's doubledvostruko the normalnormalan rangeopseg.
146
432410
1815
Duplo je veća od normalne.
07:26
And the digitaldigitalni me searchedtražili
all the medicinelijek booksknjige,
147
434919
2821
I digitalni "ja" pretražio je
sve medicinske knjige
07:29
and it tellsgovori me, "OK, you could
drinkpiće burdockčičak teačaj" --
148
437764
4168
i kaže mi: "U redu, mogao bi piti
čaj od čička" --
07:33
I cannotNe možete even pronounceizgovoriti it right --
149
441956
1698
Ne mogu to ni pravilno izgovoriti.
07:35
(LaughterSmijeh)
150
443678
1035
(Smijeh)
07:36
That is from oldstar Chinesekineski wisdommudrost.
151
444737
1814
To je iz stare kineske mudrosti.
07:39
And I drankpopio that teačaj for threetri monthsmjeseci.
152
447076
2759
I tri sam mjeseca pio taj čaj.
07:41
My uricmokraćna acidkiselina has now goneotišao back to normalnormalan.
153
449859
2541
Moja mokraćna kiselina
sada se vratila na normalu.
07:45
I mean, it workedradio for me.
154
453118
1675
MIslim, na mene je to djelovalo.
07:46
All those thousandstisuća of yearsgodina
of wisdommudrost workedradio for me.
155
454817
2516
Sve te tisuće godina mudrosti
djelovale su na mene.
07:49
I was luckysretan.
156
457357
1150
Imao sam sreće.
07:50
But I'm probablyvjerojatno not luckysretan for you.
157
458864
3508
Ali za vas, vjerojatno, nisam sretan.
07:55
All of this existingpostojanje
knowledgeznanje in the worldsvijet
158
463189
2165
Svo to postojeće znanje na svijetu
07:57
cannotNe možete possiblymožda be efficientučinkovit enoughdovoljno
or personalizedpersonalizirane enoughdovoljno for yourselfsami.
159
465378
5824
nikako ne može biti dovoljno učinkovito
ili dovoljno personalizirano za vas.
08:03
The only way to make
that digitaldigitalni me work ...
160
471872
2655
Jedini način da taj digitalni "ja" radi...
08:07
is to learnnaučiti from yourselfsami.
161
475424
2057
je da učimo od sebe samih.
08:11
You have to askpitati a lot
of questionspitanja about yourselfsami:
162
479093
2404
Morate postavljati mnoga pitanja o sebi:
08:13
"What if?" --
163
481521
1673
"Što ako?"
08:15
I'm beingbiće jet-laggedUmorna now here.
164
483218
1803
Hvata me umor od vremenskih zona.
08:17
You don't probablyvjerojatno see it, but I do.
165
485045
1958
Vi vjerojatno ne primjećujete, ali ja da.
08:20
What if I eatjesti lessmanje?
166
488073
1792
Što ako bih manje jeo?
08:21
When I tookuzeo metforminmetformin,
supposedlynavodno to liveživjeti longerviše?
167
489889
2948
Što ako uzmem metformin
kako bih, navodno, duže živio?
Da se popnem na Mt. Everest?
08:25
What if I climbpopeti se MtMt. EverestEverest?
168
493574
1347
To nije tako jednostavno.
08:26
It's not that easylako.
169
494945
1302
08:28
Or runtrčanje a marathonmaraton?
170
496271
1330
Ili da otrčim maraton?
08:30
What if I drinkpiće a bottleboca of mao-taiMao-Tai,
171
498132
2314
Što ako bih popio bocu mao-taija,
08:32
whichkoji is a Chinesekineski liquoralkoholnih pića,
172
500470
1336
što je kinesko žestoko piće,
08:33
and I get really drunkpijan?
173
501830
1194
i jako se napio?
08:35
I was doing a videovideo rehearsalprobe last time
with the folksljudi here,
174
503048
4429
Prošli puta sam radio
video probu s ljudima ovdje,
08:39
when I was drunkpijan,
175
507501
1269
kada sam bio pijan
08:40
and I totallypotpuno deliveredisporučena
a differentdrugačiji speechgovor.
176
508794
2089
i održao sam posve drugačiji govor.
08:42
(LaughterSmijeh)
177
510907
2869
(Smijeh)
08:45
What if I work lessmanje, right?
178
513800
2301
Što ako bih radio manje, je li tako?
08:48
I have been lessmanje stressednaglasio je, right?
179
516125
1882
Bio sam manje pod stresom, je li tako?
08:50
So that probablyvjerojatno never happeneddogodilo to me,
180
518031
1810
To mi se vjerojatno nikada nije desilo,
08:51
I was really stressednaglasio je everysvaki day,
181
519865
2098
stvarno sam bio pod stresom svaki dan,
08:53
but I hopenada I could be lessmanje stressednaglasio je.
182
521987
1966
ali se nadam da bih mogao biti
manje pod stresom.
08:56
These earlyrano studiesstudije told us,
183
524291
2179
Te rane studije su nam pokazale,
08:58
even with the sameisti bananabanana,
184
526494
1983
čak i s istom bananom,
09:00
we have totallypotpuno differentdrugačiji
glucose-levelrazina glukoze reactionsreakcije
185
528501
2987
imamo posve različite razine glukoze
09:03
over differentdrugačiji individualspojedinci.
186
531512
1386
kod različitih pojedinaca.
09:04
How about me?
187
532922
1150
A što je sa mnom?
09:06
What is the right breakfastdoručak for me?
188
534416
1998
Što je pravilan doručak za mene?
09:08
I need to do two weeksTjedni
of controlleddirigovan experimentspokusi,
189
536438
2918
Trebam raditi dva tjedna
kontroliranih eksperimenata,
09:11
of testingtestiranje all kindsvrste of differentdrugačiji
foodhrana ingredientsSastojci on me,
190
539380
3745
isprobavati na sebi
sve moguće vrste sastojaka hrane
09:15
and checkprovjeriti my body'stijelo je reactionreakcija.
191
543149
2288
i provjeravati reakciju svog tijela.
09:17
And I don't know
the preciseprecizan nutritionishrana for me,
192
545461
3117
I ne znam točnu prehranu za sebe,
09:20
for myselfsebe.
193
548602
1150
za sebe osobno.
09:23
Then I wanted to searchtraži
all the Chinesekineski oldstar wisdommudrost
194
551193
4364
Onda sam htio pretražiti
svu staru kinesku mudrost,
09:27
about how I can liveživjeti longerviše,
and healthierzdravije.
195
555581
2992
o tome kako mogu duže i zdravije živjeti.
09:30
I did it.
196
558889
1228
Učinio sam to.
09:32
Some of them are really unachievableneostvarivim.
197
560141
2251
Neke od njih su uistinu neizvedive.
09:34
I did this oncejednom last OctoberTravanj,
198
562742
2865
Odradio sam jednu prošlog listopada,
09:37
by not eatingjelo for sevensedam daysdana.
199
565631
1718
tako da nisam jeo sedam dana.
09:40
I did a fastbrzo for sevensedam daysdana
with sixšest partnerspartneri of minerudnik.
200
568149
4124
Postio sam sedam dana
sa šestoricom svojih partnera.
09:44
Look at those people.
201
572778
1259
Pogledajte te ljude.
09:46
One smileosmijeh.
202
574061
1151
Jedan se smije.
Znate li zašto?
09:47
You know why he smiledNasmijala se?
203
575236
1151
Varao je.
09:48
He cheatedprevaren.
204
576411
1167
(Smijeh)
09:49
(LaughterSmijeh)
205
577602
1000
Pio je noću jednu šalicu kave
09:50
He drankpopio one cupkupa of coffeekava at night,
206
578626
3136
i mi smo to saznali iz podataka.
09:53
and we caughtzatečen it from the datapodaci.
207
581786
1485
09:55
(LaughterSmijeh)
208
583295
1045
(Smijeh)
Izmjerili smo sve iz podataka.
09:56
We measuredizmjerena everything from the datapodaci.
209
584364
2460
09:58
We were ableu stanju to trackstaza them,
210
586848
2214
Mogli smo ih pratiti
10:01
and we could really see --
211
589086
1558
i uistinu smo mogli vidjeti --
10:02
for exampleprimjer, my immuneimun systemsistem,
212
590668
2001
na primjer, moj imunološki sustav,
10:04
just to give you a little hintsavjet there.
213
592693
1762
samo da vam malo natuknem.
10:06
My immuneimun systemsistem changedpromijenjen
dramaticallydramatično over 24 hourssati there.
214
594479
4304
Tada se moj imunološki sustav
dramatično promijenio tijekom 24 sata.
10:11
And my antibodyprotutijela regulatesregulira my proteinsproteini
215
599918
3133
I moja protutijela
prilagođavaju moje proteine
10:15
for that dramaticdramatičan changepromijeniti.
216
603075
1536
za takve dramatične promjene.
10:16
And everybodysvi was doing that.
217
604635
1381
I svatko je to radio.
10:18
Even if we're essentiallyu srži
totallypotpuno differentdrugačiji at the very beginningpočetak.
218
606040
3332
Iako smo bili posve drugačiji
na samom početku.
10:21
And that probablyvjerojatno will be
an interestingzanimljiv treatmentliječenje in the futurebudućnost
219
609396
3045
I to će u budućnosti vjerojatno biti
zanimljiva terapija
10:24
for cancerRak and things like that.
220
612465
1643
za karcinom i slične stvari.
10:26
It becomespostaje very, very interestingzanimljiv.
221
614132
1630
Postaje veoma, veoma zanimljivo.
10:28
But something you probablyvjerojatno
don't want to try,
222
616286
2701
No, nešto vjerojatno ne želite isprobati,
10:31
like drinkingpiće fecalfekalne watervoda
from a healthierzdravije individualpojedinac,
223
619011
3676
na primjer, piti fekalnu vodu
zdravijeg pojedinca,
10:34
whichkoji will make you feel healthierzdravije.
224
622711
1667
od čega ćete se osjećati zdravije.
10:36
This is from oldstar Chinesekineski wisdommudrost.
225
624402
1715
To je iz stare kineske mudrosti.
10:38
Look at that, right?
226
626141
1436
Pogledajte to, u redu?
10:39
Like 1,700 yearsgodina agoprije,
227
627601
2166
Prije 1700 godina,
10:41
it's alreadyveć there, in the bookrezervirati.
228
629791
2280
već postoji, u knjizi.
10:44
But I still hatemrziti the smellmiris.
229
632608
1327
Ali i dalje mrzim taj smrad.
10:46
(LaughterSmijeh)
230
634237
1150
(Smijeh)
10:47
I want to find out the truepravi way to do it,
231
635411
2406
Želim otkriti kako to učiniti
na pravi način,
10:49
maybe find a combinationkombinacija of cocktailsKokteli
of bacteriasbakterije and drinkpiće it,
232
637841
4354
možda pronaći kombinaciju
koktela bakterija i popiti ih,
10:54
it probablyvjerojatno will make me better.
233
642219
1524
vjerojatno će mi biti bolje.
Stoga pokušavam to učiniti.
10:55
So I'm tryingtežak to do that.
234
643767
1191
10:56
Even thoughiako I'm tryingtežak this hardteško,
235
644982
3002
Iako se trudim tako jako,
11:00
it's so difficulttežak to testtest out
all possiblemoguće conditionsUvjeti.
236
648008
5026
tako je teško ispitati sve moguće uvjete.
11:05
It's not possiblemoguće to do
all kindsvrste of experimentspokusi at all ...
237
653058
5237
Uopće nije moguće napraviti
sve vrste eksperimenata,
11:11
but we do have sevensedam billionmilijardi
learningučenje programsprogrami on this planetplaneta.
238
659341
3813
ali mi imamo sedam milijardi programa
za učenje na ovom planetu.
11:15
SevenSedam billionmilijardi.
239
663178
1266
Sedam milijardi.
11:16
And everysvaki programprogram
is runningtrčanje in differentdrugačiji conditionsUvjeti
240
664468
3651
I svaki program radi u drugačijim uvjetima
11:20
and doing differentdrugačiji experimentspokusi.
241
668143
1781
i radi drugačije eksperimente.
11:21
Can we all measuremjera them?
242
669948
1851
Možemo li ih sve izmjeriti?
11:24
SevenSedam yearsgodina agoprije,
I wrotenapisao an essayesej in "ScienceZnanost"
243
672962
3215
Prije sedam godina napisao sam
esej u časopisu "Science",
11:28
to celebrateslaviti the humanljudski genome'sgenom je
10-year-godina anniversarygodišnjica.
244
676201
3292
u čast proslave 10. godišnjice
ljudskog genoma.
11:32
I said, "SequenceSlijed yourselfsami,
245
680175
1654
Rekao sam: "Sekvencirajte se,
11:33
for one and for all."
246
681853
1623
za jednoga i za sve."
11:35
But now I'm going to say,
247
683798
1868
Ali, sada ću reći:
11:37
"DigitalizeKoji se tiče prsta yourselfsami for one and for all."
248
685690
3746
"Digitalizirajte se za jednoga i za sve."
11:42
When we make this digitaldigitalni me
into a digitaldigitalni we,
249
690275
5600
Kada pretvorimo to digitalno "ja"
u digitalno "mi",
11:47
when we try to formoblik an internetInternet of life,
250
695899
3752
kada pokušamo oblikovati internet života,
11:51
when people can learnnaučiti from eachsvaki other,
251
699675
2861
kada ljudi budu mogli učiti
jedni od drugih,
11:54
when people can learnnaučiti
from theirnjihov experienceiskustvo,
252
702560
2707
kada ljudi budu mogli učiti
iz svog iskustva,
11:57
theirnjihov datapodaci,
253
705291
1731
svojih podataka,
11:59
when people can really formoblik
a digitaldigitalni me by themselvesse
254
707046
3601
kada ljudi uistinu budu mogli
sami oblikovati svoje digitalno "ja"
12:02
and we learnnaučiti from it,
255
710671
1611
i mi učimo od njega,
12:05
the digitaldigitalni we will be
totallypotpuno differentdrugačiji with a digitaldigitalni me.
256
713416
5732
digitalno "mi" bit će
sasvim drugačije s digitalnim "ja".
12:11
But it can only come from the digitaldigitalni me.
257
719172
3420
Ali ono jedino može proizaći
iz digitalnog "ja".
12:16
And this is what I try to proposepredložiti here.
258
724103
2979
I to je ono što ovdje
pokušavam predložiti.
12:20
JoinPridružite se me --
259
728121
1150
Pridružite mi se --
12:21
becomepostati we,
260
729944
1150
postanite "mi"
12:23
and everybodysvi should buildizgraditi up
theirnjihov ownvlastiti digitaldigitalni me,
261
731792
4938
i svi bi trebali izraditi
vlastito digitalno "ja",
12:28
because only by that
will you learnnaučiti more about you,
262
736754
4519
jer jedino tako ćete naučiti više o sebi,
12:33
about me,
263
741297
1424
o meni,
12:34
about us ...
264
742745
1165
o nama,
12:36
about the questionpitanje I just posedpredstavljaju
at the very beginningpočetak:
265
744678
3680
o pitanju koje sam postavio
na samom početku:
12:40
"What is life?"
266
748382
1150
"Što je život?"
12:42
Thank you.
267
750066
1169
Hvala vam.
12:43
(ApplausePljesak)
268
751259
5950
(Aplauz)
12:49
ChrisChris AndersonAnderson:
One quickbrz questionpitanje for you.
269
757233
2761
Chris Anderson:
Jedno pitanje za vas, na brzinu.
12:52
I mean, the work is amazingnevjerojatan.
270
760818
1974
Mislim, rad je zapanjujuć.
12:54
I suspectsumnjiv one questionpitanje people have is,
271
762816
3198
Jedno je pitanje, koje
pretpostavljam da ljudi imaju,
12:58
as we look forwardnaprijed to these amazingnevjerojatan
technicaltehnička possibilitiesmogućnosti
272
766038
3281
gledajući prema tim zapanjujućim
tehničkim mogućnostima
13:01
of personalizedpersonalizirane medicinelijek,
273
769343
1361
personalizirane medicine,
13:02
in the near-termkratkoročne it feelsosjeća like
they're only going to be affordabledostupan
274
770728
3303
najjednostavnije rečeno,
izgleda kao da će biti dostupne
nekolicini ljudi, je li tako?
13:06
for a fewnekoliko people, right?
275
774055
1276
13:07
It coststroškovi manymnogi dollarsdolara to do
all the sequencingsekvencioniranje and so forthdalje.
276
775355
2991
Mnogo dolara stoji
to sekvenciranje i ostalo.
13:10
Is this going to leaddovesti to a kindljubazan of,
277
778889
2912
Hoće li to dovesti do neke vrste,
13:13
you know, increasingpovećavajući inequalitynejednakost?
278
781825
2317
znate, rastuće nejednakosti?
13:16
Or do you have this visionvizija
that the knowledgeznanje that you get
279
784166
3911
Ili imate viziju da će se znanje dobiveno
13:20
from the pioneerspioniri
280
788101
1352
od začetnika svega ovoga,
13:21
can actuallyzapravo be
prettyprilično quicklybrzo disseminatedšire
281
789477
2096
zapravo moći prilično brzo proširiti,
13:23
to help a broaderšire setset of recipientsprimatelja?
282
791597
4124
kako bi se pomoglo široj grupi primatelja?
13:27
JunLipnja WangWang: Well, good questionpitanje.
283
795745
1534
Jun Wang: Pa, dobro pitanje.
13:29
I'll tell you that sevensedam yearsgodina agoprije,
when I co-foundedsuosnivač BGIBGI,
284
797303
3551
Reći ću vam da je prije sedam godina,
kada sam suosnovao BGI
13:32
and servedslužio as the CEOIZVRŠNI DIREKTOR
of the companydruštvo there,
285
800878
3405
i služio kao glavni
izvršni direktor te tvrtke,
13:36
the only goalcilj there for me to do
286
804307
2381
moj jedini cilj bio
13:38
was to drivepogon the sequencingsekvencioniranje costcijena down.
287
806712
1983
smanjiti cijenu sekvenciranja.
13:41
It startedpočeo from 100 millionmilijuna dollarsdolara
perpo humanljudski genomegenom.
288
809044
2775
Počelo je sa 100 milijuna dolara
po ljudskom genomu.
13:43
Now, it's a couplepar hundredstotina dollarsdolara
for a humanljudski genomegenom.
289
811843
2591
Sada je nekoliko stotina dolara
za ljudski genom.
13:46
The only reasonrazlog to do it
is to get more people to benefitkorist from it.
290
814458
3614
Jedini razlog svega ovoga je postići
da više ljudi ima koristi od toga.
13:50
So for the digitaldigitalni me,
it's the sameisti thing.
291
818378
2157
Jednako je tako i s digitalnim "ja".
13:52
Now, you probablyvjerojatno need,
292
820559
1489
Sada, vjerojatno trebate,
13:54
you know, one millionmilijuna dollarsdolara
to digitizedigitalizirati a personosoba.
293
822072
3229
znate, milijun dolara
kako biste digitalizirali osobu.
13:57
I think it has to be 100 dollarsdolara.
294
825801
1675
Mislim da to treba biti 100 dolara.
13:59
It has to be freebesplatno for manymnogi of those people
that urgentlyhitno need that.
295
827987
4049
Treba biti besplatno za one mnoge ljude
kojima je to hitno potrebno.
14:04
So this is our goalcilj.
296
832372
1267
Dakle, to je naš cilj.
14:05
And it seemsčini se that with all
this mergingSpajanje of the technologytehnologija,
297
833993
3423
Čini se da zbog svog tog
integriranja tehnologije,
14:09
I'm thinkingmišljenje that in the very nearblizu futurebudućnost,
298
837440
2592
mislim da će u vrlo bliskoj budućnosti,
14:12
let's say threetri to fivepet yearsgodina,
299
840056
2365
recimo za tri do pet godina,
14:14
it will come to realitystvarnost.
300
842445
1482
to postati stvarnost.
14:15
And this is the wholečitav ideaideja
of why I foundedosnovan iCarbonXiCarbonX,
301
843951
3979
Ovo je poanta mog osnivanja iCarbonX-a,
14:19
my seconddrugi companydruštvo.
302
847954
1219
moje druge tvrtke.
14:21
It's really tryingtežak to get the costcijena down
303
849197
2868
Uistinu pokušati smanjiti cijenu
14:24
to a levelnivo where everysvaki individualpojedinac
could have the benefitkorist.
304
852089
3420
do razine na kojoj bi svaki pojedinac
mogao imati koristi.
14:27
CACA: All right, so the dreamsan is not
eliteelita healthzdravlje servicesusluge for fewnekoliko,
305
855533
3048
CA: Dobro, stoga san nije elitna
zdravstvena usluga za nekolicinu,
14:30
it's to really try
306
858605
1234
već stvarno pokušati
14:31
and actuallyzapravo make overallCjelokupni healthzdravlje carebriga
much more costcijena effectivedjelotvoran --
307
859863
3111
i zapravo učiniti cjelokupno zdravstvo
mnogo isplativijim --
14:34
JWJW: But we startedpočeo
from some earlyrano adopterskupci,
308
862998
2430
JW: Iako smo započeli s nekoliko
ranih korisnika,
14:37
people believingvjerujući ideasideje and so on,
309
865452
2506
ljudi koji su vjerovali u ideje itd.
14:39
but eventuallyeventualno, it will becomepostati
everybody'ssvatko je benefitkorist.
310
867982
3642
naposljetku, to će postati
korist za svakoga.
14:44
CACA: Well, JunLipnja, I think
it's got to be truepravi to say
311
872303
2333
CA: Pa, Jun, mislim
da je istina ako kažemo
14:46
you're one of the mostnajviše amazingnevjerojatan
scientificznanstvena mindsmisli on the planetplaneta,
312
874660
2958
da ste jedan od najnevjerojatnijih
znanstvenih umova na planetu
i čast je imati vas.
14:49
and it's an honorčast to have you.
313
877642
1429
JW: Hvala vam.
14:51
JWJW: Thank you.
314
879095
1158
14:52
(ApplausePljesak)
315
880277
1150
(Pljesak)
Translated by Senzos Osijek
Reviewed by Sanda L

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jun Wang - Genomics researcher
At iCarbonX, Jun Wang aims to establish a big data platform for health management.

Why you should listen

In 1999, Jun Wang founded the Bioinformatics Department of Beijing Genomics Institute (BGI, now known as BGI Shenzhen), one of China’s premier research facilities. Until July 2015, Wang led the institution of 5,000+ people engaged in studies of genomics and its informatics, including genome assembly, annotation, expression, comparative genomics, molecular evolution, transcriptional regulation, genome variation analysis, database construction as well as methodology development such as the sequence assembler and alignment tools. He also focuses on interpretation of the definition of "gene" by expression and conservation study. In 2003, Wang was also involved in the SARS genome analysis and the silkworm genome assembly and analysis in cooperation with Chinese Southeast Agricultural University. The Pig Genome Project was completed at BGI under his leadership, as well as the chicken genome variation map and the TreeFam in collaboration with the Sanger Institute. In 2007, he and his group finished the first Asian diploid genome, the 1000 genome project, and many more projects. He initiated the "million genomes project" which seeks to better understand health based on human, plant, animal and micro-ecosystem genomes.

In late 2015, Wang founded a new institute/company, iCarbonX, aiming to develop an artificial intelligence engine to interpret and mine multiple health-related data and help people better manage their health and defeat disease.

More profile about the speaker
Jun Wang | Speaker | TED.com