ABOUT THE SPEAKER
Richard Resnick - Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software.

Why you should listen

Richard Resnick is CEO of GenomeQuest , a company that builds software to support genomic medicine -- research and individualized treatments that take advantage of cheap and accessible genome processing. He was previously CEO of Mosaic Bioinformatics; before becoming a bio-entrepreneur, he was a member of the Human Genome Project under Eric Lander at MIT.

More profile about the speaker
Richard Resnick | Speaker | TED.com
TEDxBoston 2011

Richard Resnick: Welcome to the genomic revolution

Richard Resnick: Witamy rewolucję genomową

Filmed:
1,041,798 views

W tej przystępnej prelekcji z konferencji TEDxBoston, Richard Resnick pokazuje jak tanie i szybkie sekwencjonowanie genomu wywróci do góry nogami opiekę zdrowotną (i ubezpieczenia, i politykę).
- Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software. Full bio

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

00:15
LadiesPanie and gentlemenpanowie,
0
0
2000
Panie i Panowie,
00:17
I presentteraźniejszość to you the humanczłowiek genomegenom.
1
2000
3000
przedstawiam wam ludzki genom.
00:20
(ApplauseAplauz)
2
5000
3000
(Brawa)
00:23
ChromosomeChromosom one, topTop left.
3
8000
2000
Chromosom jeden, u góry od lewej.
00:25
BottomDno right are the sexseks chromosomeschromosomy.
4
10000
2000
Na dole od prawej chromosomy płci.
00:27
WomenKobiety have two copieskopie of that bigduży X chromosomechromosom;
5
12000
2000
Kobiety mają dwie kopie dużego chromosomu X;
00:29
menmężczyźni have the X
6
14000
2000
mężczyźni mają X
00:31
and, of coursekurs, that smallmały copyKopiuj of the Y.
7
16000
2000
i oczywiście małą kopię małego Y.
00:33
Sorry boyschłopcy, but it's just a tinymalutki little thing that makesczyni you differentróżne.
8
18000
4000
Przykro mi, chłopcy, ale odróżnia was tylko jedna maciupeńka rzecz.
00:37
So if you zoomPowiększenie in on this genomegenom,
9
22000
3000
Więc jeśli się bliżej przyjrzeć temu genomowi,
00:40
then what you see, of coursekurs, is this doublepodwójnie helixspirala structureStruktura --
10
25000
3000
to oczywiście widać podwójną helisę --
00:43
the codekod of life spelledorkisz out with these fourcztery biochemicalBiochemiczne letterslisty,
11
28000
2000
kod życia w postaci czterech biochemicznych liter,
00:45
or we call them basespodstawy, right:
12
30000
2000
lub zasad, bo i tak możemy je nazwać:
00:47
A, C, G and T.
13
32000
2000
A, C, G oraz T.
00:49
How manywiele are there in the humanczłowiek genomegenom? ThreeTrzy billionmiliard.
14
34000
2000
Ile ich jest w ludzkim genomie? Trzy miliardy.
00:51
Is that a bigduży numbernumer?
15
36000
2000
Czy to dużo?
00:53
Well, everybodywszyscy can throwrzucać around bigduży numbersliczby.
16
38000
2000
Każdy może rzucać wielkimi liczbami.
00:55
But in factfakt, if I were to placemiejsce one basebaza
17
40000
2000
Ale gdybym faktycznie chciał umieścić jedną zasadę
00:57
on eachkażdy pixelpiksel of this 1280 by 800 resolutionrozkład screenekran,
18
42000
3000
na każdym pikselu tego ekranu o rozdzielczości 1280 na 800,
01:00
we would need 3,000 screensekrany to take a look at the genomegenom.
19
45000
3000
potrzebowalibyśmy 3000 ekranów, żeby przyjrzeć się genomowi.
01:03
So it's really quitecałkiem bigduży.
20
48000
2000
Więc to rzeczywiście całkiem dużo.
01:05
And perhapsmoże because of its sizerozmiar,
21
50000
2000
I może ze względu na jego rozmiar
01:07
a groupGrupa of people -- all, by the way, with Y chromosomeschromosomy --
22
52000
3000
grupa ludzi -- tak na marginesie, wszyscy z chromosomem Y -
01:10
decidedzdecydowany they would want to sequencesekwencja it.
23
55000
2000
postanowiła przeprowadzić sekwencjonowanie genomu.
01:12
(LaughterŚmiech)
24
57000
2000
(Śmiech)
01:14
And so 15 yearslat, actuallytak właściwie, and about fourcztery billionmiliard dollarsdolarów laterpóźniej,
25
59000
3000
Tak więc w sumie 15 lat i jakieś cztery miliardy dolarów później,
01:17
the genomegenom was sequencedzsekwencjonowane and publishedopublikowany.
26
62000
2000
genom został zsekwencjonowany i opublikowany.
01:19
In 2003, the finalfinał versionwersja was publishedopublikowany, and they keep workingpracujący on it.
27
64000
3000
Końcową wersję opublikowano w 2003, a prace nad genomem nadal trwają.
01:22
That was all doneGotowe on a machinemaszyna that lookswygląda like this.
28
67000
2000
To wszystko zostało dokonane za pomocą maszyny, która wygląda tak.
01:24
It costskoszty about a dollardolar for eachkażdy basebaza --
29
69000
2000
Jedna zasada kosztuje około dolara --
01:26
a very slowpowolny way of doing it.
30
71000
2000
bardzo powolny sposób działania.
01:28
Well folksludzie, I'm here to tell you
31
73000
2000
Otóż moi drodzy, jestem tutaj, żeby wam powiedzieć,
01:30
that the worldświat has completelycałkowicie changedzmienione
32
75000
2000
że świat całkowicie się zmienił,
01:32
and noneŻaden of you know about it.
33
77000
2000
a nikt z was o tym nie wie.
01:34
So now what we do is we take a genomegenom,
34
79000
2000
Więc teraz robimy tak, bierzemy genom,
01:36
we make maybe 50 copieskopie of it,
35
81000
2000
robimy może 50 jego kopii,
01:38
we cutciąć all those copieskopie up into little 50-base-baza readsczyta,
36
83000
3000
tniemy wszystkie te repliki na malutkie 50-zasadowe fragmenty do analizy,
01:41
and then we sequencesekwencja them, massivelymasowo parallelrównolegle.
37
86000
2000
a potem je sekwencjonujemy, masowo równolegle.
01:43
And then we bringprzynieść that into softwareoprogramowanie,
38
88000
2000
Potem wprowadzamy to do programu komputerowego,
01:45
and we reassembleponownie zmontować it and we tell you what the storyfabuła is.
39
90000
2000
ponownie składamy w całość i mówimy wam, o co tu chodzi.
01:47
And so just to give you a pictureobrazek of what this lookswygląda like,
40
92000
3000
Żeby dać wam jakieś pojęcie o tym, jak to wygląda,
01:50
the HumanCzłowieka GenomeGenomu ProjectProjektu: 3 gigabasesgigabases, right.
41
95000
2000
Human Genome Project: 3 miliardy zasad.
01:52
One runbiegać on one of these machinesmaszyny:
42
97000
2000
Jeden seria na jednej z tych maszyn:
01:54
200 gigabasesgigabases in a weektydzień.
43
99000
3000
200 miliardów zasad na tydzień.
01:57
And that 200 is going to changezmiana to 600 this summerlato,
44
102000
3000
Już tego lata to 200 zmieni się na 600,
02:00
and there's no signznak of this pacetempo slowingspowolnienie.
45
105000
3000
i nic nie wskazuje na to, żeby to tempo miało zwolnić.
02:03
So the pricecena of a basebaza, to sequencesekwencja a basebaza,
46
108000
3000
Tak więc cena zasady, sekwencjonowania zasady,
02:06
has fallenupadły 100 millionmilion timesczasy.
47
111000
3000
zmalała 100 milionów razy.
02:09
That's the equivalentrównowartość of you fillingNadzienie up your carsamochód with gasgaz in 1998,
48
114000
3000
To odpowiednik tego, jakbyście zatankowali auto w roku 1998,
02:12
waitingczekanie untilaż do 2011,
49
117000
2000
poczekali do 2011,
02:14
and now you can drivenapęd to JupiterJupiter and back twicedwa razy.
50
119000
2000
i teraz możecie pojechać dwa razy na Jowisz tam i z powrotem.
02:16
(LaughterŚmiech)
51
121000
5000
(Śmiech)
02:21
WorldŚwiat populationpopulacja,
52
126000
2000
Liczba ludności na świecie,
02:23
PCPC placementsmiejsca docelowe,
53
128000
2000
liczba komputerów na świecie
02:25
the archiveArchiwum of all the medicalmedyczny literatureliteratura,
54
130000
3000
archiwa całej literatury medycznej,
02:28
Moore'sMoore'a lawprawo,
55
133000
2000
prawo Moore'a,
02:30
the oldstary way of sequencingsekwencjonowanie, and here'soto jest all the newNowy stuffrzeczy.
56
135000
3000
stary sposób sekwencjonowania, a tutaj wszystkie nowe rzeczy.
02:33
Guys, this is a loglog scaleskala;
57
138000
2000
Ludzie, to jest skala logarytmiczna;
02:35
you don't typicallyzwykle see lineskwestia that go up like that.
58
140000
3000
rzadko się widzi linie wznoszące się w ten sposób.
02:38
So the worldwidena calym swiecie capacityPojemność to sequencesekwencja humanczłowiek genomesgenomy
59
143000
3000
Tak więc w skali światowej możliwość sekwencjonowania ludzkich genomów
02:41
is something like 50,000 to 100,000 humanczłowiek genomesgenomy this yearrok.
60
146000
3000
wynosi w tym roku jakieś 50 000 do 100 000 ludzkich genomów.
02:44
And we know this basedna podstawie on the machinesmaszyny that are beingistota placedumieszczony.
61
149000
3000
Wiemy to na podstawie rozmieszczenia maszyn do sekwencjonowania.
02:47
This is expectedspodziewany to doublepodwójnie, triplepotroić or maybe quadruplePokój Czteroosobowy
62
152000
3000
Oczekuje się, że liczba ta będzie wzrastać podwójnie, potrójnie a może nawet poczwórnie
02:50
yearrok over yearrok for the foreseeableprzewidywalne futureprzyszłość.
63
155000
2000
każdego roku w dającej się przewidzieć przyszłości.
02:52
In factfakt, there's one lablaboratorium in particularszczególny
64
157000
2000
Jest zwłaszcza jedno laboratorium,
02:54
that representsreprezentuje 20 percentprocent of all that capacityPojemność.
65
159000
3000
które reprezentuje 20 procent tej wydajności.
02:57
It's callednazywa the BeijingBeijing GenomicsGenomika InstituteInstytut.
66
162000
3000
Jest to Instytut Genomiki w Pekinie.
03:00
The ChineseChiński are absolutelyabsolutnie winningzwycięski this racewyścigi to the newNowy MoonKsiężyc, by the way.
67
165000
4000
A propos, Chińczycy zdecydowanie wygrywają ten wyścig na nowy księżyc.
03:04
What does this mean for medicinelekarstwo?
68
169000
2000
Co to oznacza dla medycyny?
03:06
So a womankobieta is agewiek 37.
69
171000
2000
Jest sobie 37-letnia kobieta.
03:08
She presentsprzedstawia with stageetap 2 estrogenestrogen receptor-positiveekspresją receptorów breastpierś cancernowotwór.
70
173000
4000
Ma raka piersi w II stopniu zaawansowania i dodatnimi receptorami.
03:12
She is treatedleczony with surgeryChirurgia, chemotherapychemoterapia and radiationpromieniowanie.
71
177000
3000
Jest leczona chirurgicznie, przy pomocy chemioterapii i radioterapii.
03:15
She goesidzie home.
72
180000
2000
Idzie do domu.
03:17
Two yearslat laterpóźniej, she comespochodzi back with stageetap threetrzy C ovarianjajnika cancernowotwór.
73
182000
3000
Dwa lata później wraca z rakiem jajnika w stopniu zaawansowania III C.
03:20
UnfortunatelyNiestety, treatedleczony again with surgeryChirurgia and chemotherapychemoterapia.
74
185000
3000
Niestety, znów leczy się ją chirurgicznie oraz za pomocą chemioterapii.
03:23
She comespochodzi back threetrzy yearslat laterpóźniej at agewiek 42
75
188000
2000
Wraca trzy lata później w wieku 42 lat
03:25
with more ovarianjajnika cancernowotwór, more chemotherapychemoterapia.
76
190000
3000
z bardziej zaawansowanym rakiem jajnika, więcej chemioterapii.
03:28
SixSześć monthsmiesiące laterpóźniej,
77
193000
2000
Sześć miesięcy później
03:30
she comespochodzi back with acuteostry myeloidszpikowej leukemiabiałaczka.
78
195000
3000
wraca z ostrą białaczką szpikową.
03:34
She goesidzie into respiratoryoddechowy failureniepowodzenie and diesumiera eightosiem daysdni laterpóźniej.
79
199000
3000
Rozwija się u niej niewydolność oddechowa i osiem dni później umiera.
03:37
So first, the way in whichktóry this womankobieta was treatedleczony, in as little as 10 yearslat,
80
202000
3000
Więc po pierwsze, sposób leczenia tej kobiety już za jedynie 10 lat
03:40
will look like bloodlettingPuszczanie krwi.
81
205000
3000
będzie przypominać upuszczanie krwi.
03:43
And it's because of people like my colleaguekolega, RickRick WilsonWilson,
82
208000
2000
To dzięki temu, że tacy ludzie jak mój kolega, Rick Wilson,
03:45
at the GenomeGenomu InstituteInstytut at WashingtonWaszyngton UniversityUniwersytet,
83
210000
3000
z Instytutu Genomu na Uniwersytecie Washington,
03:48
who decidedzdecydowany to take a look at this womankobieta postmortempośmiertnych.
84
213000
2000
zdecydowali się przyjrzeć sekcji tej kobiety.
03:50
And he sequencedzsekwencjonowane, he tookwziął skinskóra cellskomórki, healthyzdrowy skinskóra,
85
215000
3000
On zsekwencjonował, czyli najpierw pobrał komórki skóry, zdrowej skóry,
03:53
and cancerousnowotworowych bonekość marrowszpiku kostnego,
86
218000
2000
i rakowaty szpik kostny,
03:55
and he sequencedzsekwencjonowane the wholecały genomesgenomy of bothobie of them
87
220000
2000
i zsekwencjonował całe genomy jednych i drugich
03:57
in a couplepara of weekstygodnie, no bigduży dealsprawa.
88
222000
3000
w ciągu paru tygodni. Nic takiego.
04:00
And then he comparedporównywane those two genomesgenomy in softwareoprogramowanie,
89
225000
2000
Potem porównał te dwa genomy przy pomocy oprogramowania,
04:02
and what he founduznany, amongpośród other things,
90
227000
2000
i to co między innymi odkrył,
04:04
was a deletionusunięcie, a 2,000-base-baza deletionusunięcie
91
229000
2000
to delecja, pominięcie 2000 zasad
04:06
acrossprzez threetrzy billionmiliard basespodstawy
92
231000
2000
z trzech miliardów zasad
04:08
in a particularszczególny genegen callednazywa TPTP53.
93
233000
2000
w pewnym genie o nazwie TP53.
04:10
If you have this deleteriousszkodliwy mutationMutacja in this genegen,
94
235000
3000
Jeśli ma się taką złośliwą mutację w tym genie,
04:13
you're 90 percentprocent likelyprawdopodobne to get cancernowotwór in your life.
95
238000
3000
prawdopodobieństwo zachorowania na raka wynosi 90%.
04:16
So unfortunatelyNiestety, this doesn't help this womankobieta,
96
241000
2000
Więc niestety, tej kobiecie już nic nie pomoże,
04:18
but it does have severesilny, profoundgłęboki if you will,
97
243000
3000
ale ma to poważne, czy jeśli wolicie, głębokie implikacje
04:21
implicationsimplikacje to her familyrodzina.
98
246000
2000
dla jej rodziny.
04:23
I mean, if they have the samepodobnie mutationMutacja,
99
248000
2000
Chodzi mi o to, że jeśli oni mają tę samą mutację,
04:25
and they get this geneticgenetyczny testtest, and they understandzrozumieć it,
100
250000
3000
i zrobią ten test genetyczny, i zrozumieją go,
04:28
then they can go and get regularregularny screensekrany, and they can catchłapać cancernowotwór earlywcześnie
101
253000
3000
mogą wtedy chodzić na regularne badania, i mogą wcześnie wychwycić raka,
04:31
and potentiallypotencjalnie liverelacja na żywo a significantlyznacząco longerdłużej life.
102
256000
2000
i potencjalnie mają wtedy szanse na znacznie dłuższe życie.
04:33
Let me introduceprzedstawiać you now to the BeeryPodchmielony twinsBliźniaczki,
103
258000
2000
Pozwólcie, że wam przedstawię bliźniacze rodzeństwo o nazwisku Beery,
04:35
diagnosedrozpoznano with cerebralmózgowy palsyPorażenie at the agewiek of two.
104
260000
2000
u których zdiagnozowano porażenie mózgowe, kiedy mieli po dwa latka.
04:37
TheirIch mommama is a very braveodważny womankobieta
105
262000
2000
Ich mama jest bardzo dzielną kobietą,
04:39
who didn't believe that the symptomsobjawy weren'tnie były matchingdopasowanie up,
106
264000
2000
która nie wierzyła, że objawy pasują do diagnozy,
04:41
and throughprzez some heroicHeroiczny effortsstarania and a lot of InternetInternet searchingbadawczy,
107
266000
2000
i poprzez heroiczne wysiłki, i mnóstwo szperania w internecie,
04:43
she was ablezdolny to convinceprzekonać the medicalmedyczny communityspołeczność
108
268000
3000
udało jej się przekonać środowisko lekarskie,
04:46
that, in factfakt, they had something elsejeszcze.
109
271000
2000
że faktycznie mają coś innego.
04:48
What they had was dopa-responsiveDOPA elastyczne dystoniadystonia.
110
273000
3000
Okazało się, że była to dystonia z dobrą odpowiedzią na L-dopę.
04:51
And so they were givendany L-DopaL-Dopa,
111
276000
2000
Tak więc podano im L-dopę,
04:53
and theirich symptomsobjawy did improveulepszać,
112
278000
2000
i poprawiło im się,
04:55
but they weren'tnie były totallycałkowicie asymptomaticbezobjawowe.
113
280000
2000
ale całkiem bezobjawowi nie byli.
04:57
SignificantZnaczące problemsproblemy remainedpozostał.
114
282000
2000
Pozostały znaczne problemy.
04:59
TurnsWłącza out the gentlemanpan in this pictureobrazek is a guy namedo imieniu JoeJoe BeeryPodchmielony,
115
284000
2000
Okazuje się, że ten pan na zdjęciu to Joe Beery,
05:01
who was luckySzczęściarz enoughdość to be the CIOCIO
116
286000
2000
który na swoje szczęście był dyrektorem działu informatyki
05:03
of a companyfirma callednazywa Life TechnologiesTechnologii.
117
288000
2000
przedsiębiorstwa o nazwie Life Technologies.
05:05
They're one of the two companiesfirmy
118
290000
2000
To jedna z dwóch firm,
05:07
that makesczyni these massivemasywny wholecały genomegenom sequencingsekwencjonowanie toolsprzybory.
119
292000
3000
które robią ogromne narzędzia do sekwencjonowania całych genomów.
05:10
And so what he did was he got his kidsdzieciaki sequencedzsekwencjonowane.
120
295000
3000
Więc pierwsze co zrobił, to dał swoje dzieciaki do sekwencjonowania.
05:13
And what they founduznany was a seriesseria of mutationsmutacje in a genegen callednazywa SPRSPR,
121
298000
3000
Znaleziono u nich serie mutacji w genie o nazwie SPR,
05:16
whichktóry is responsibleodpowiedzialny for producingprodukujący serotoninserotonina, amongpośród other things.
122
301000
4000
który jest odpowiedzialny między innymi za produkcję serotoniny.
05:20
So on topTop of L-DopaL-Dopa, they gavedał these kidsdzieciaki a serotoninserotonina precursorprekursor drugnarkotyk,
123
305000
3000
Więc poza L-dopą podawano dzieciom prekursor serotoniny,
05:23
and they're effectivelyfaktycznie normalnormalna now.
124
308000
2000
i mogą one teraz prowadzić normalne życie.
05:25
Guys, this would never have happenedstało się withoutbez wholecały genomegenom sequencingsekwencjonowanie.
125
310000
3000
Moi drodzy, to nie mogłoby się zdarzyć bez sekwencjonowania całego genomu.
05:28
And at the time -- this was a fewkilka yearslat agotemu -- it costkoszt $100,000.
126
313000
2000
W tamtym czasie -- a było to kilka lat temu -- koszt wynosił 100 000 dolarów.
05:30
TodayDzisiaj it's $10,000. NextNastępny yearrok it's $1,000.
127
315000
2000
Dzisiaj wynosi 10 000 dolarów. W przyszłym roku wyniesie 1000 dolarów.
05:32
The yearrok after it's $100, give or take a yearrok.
128
317000
2000
Rok później będzie to 100 dolarów, plus minus jeden rok.
05:34
That's how fastszybki this is movingw ruchu.
129
319000
2000
Tak szybko to idzie.
05:36
So here'soto jest little NickNick --
130
321000
2000
Oto mały Nick --
05:38
likeslubi BatmanBatman and squirtkobiecy wytrysk gunspistolety.
131
323000
3000
lubi Batmana i pistolety na wodę.
05:41
And it turnsskręca out NickNick showsprzedstawia up at the children'sdzieci hospitalszpital
132
326000
3000
Tak się składa, że Nick ląduje w szpitalu dla dzieci,
05:44
with this distendedposzerzone bellybrzuszek like a faminegłód victimofiara.
133
329000
2000
z brzuszkiem rozdętym jak u ofiary głodu.
05:46
And it's not that he's not eatingjedzenie,
134
331000
2000
I to nie dlatego, że nic nie je,
05:48
it's that when he eatszjada, his intestinejelito basicallygruntownie opensotwiera się up
135
333000
2000
tylko dlatego, że kiedy je, jego jelito otwiera się,
05:50
and feceskał spillzalanie out into his gutjelito.
136
335000
2000
a kał wlewa się do wnętrzności.
05:52
So a hundredsto surgerieszabiegi chirurgiczne laterpóźniej,
137
337000
2000
Więc jakieś sto operacji później,
05:54
he lookswygląda at his mommama and saysmówi, "MomMama,
138
339000
3000
patrzy na mamę i mówi: „Mamusiu,
05:57
please praymodlić się for me. I'm in so much painból."
139
342000
3000
proszę módl się za mnie. Tak bardzo mnie boli.”
06:00
His pediatricianpediatra happensdzieje się to have a backgroundtło in clinicalkliniczny geneticsgenetyka
140
345000
3000
Tak się składa, że jego pediatra ma przygotowanie z zakresu genetyki klinicznej,
06:03
and he has no ideapomysł what's going on,
141
348000
2000
i nie ma pojęcia, co się dzieje,
06:05
but he saysmówi, "Let's get this kid'sDzieci genomegenom sequencedzsekwencjonowane."
142
350000
2000
ale mówi: „Dajmy genom tego dzieciaka do sekwencjonowania.”
06:07
And what they find is a single-pointjednego miejsca mutationMutacja
143
352000
2000
Tak znajdują mutację punktową
06:09
in a genegen responsibleodpowiedzialny for controllingkontrolowanie programmedzaprogramowany cellkomórka deathśmierć.
144
354000
3000
w genie odpowiedzialnym za kontrolowanie zaprogramowanej śmierci komórki.
06:12
So the theoryteoria is that he's havingmający some immunologicalimmunologiczne reactionreakcja
145
357000
3000
Mamy więc teorię, że w jego organizmie zachodzi jakaś reakcja immunologiczna
06:15
to what's going on to the foodjedzenie essentiallygłównie,
146
360000
3000
na coś, co wchodzi w skład żywności
06:18
and that's a naturalnaturalny reactionreakcja, whichktóry causesprzyczyny some programmedzaprogramowany cellkomórka deathśmierć.
147
363000
3000
a jest to naturalna reakcja, która powoduje zaprogramowaną śmierć części komórek.
06:21
But the genegen that regulatesreguluje that down is brokenzłamany.
148
366000
2000
Ale gen, który to reguluje jest popsuty.
06:23
And so this informsinformuje, amongpośród other things, of coursekurs,
149
368000
2000
Jest to zatem wskazanie, poza innymi rzeczami oczywiście,
06:25
a treatmentleczenie for bonekość marrowszpiku kostnego transplantprzeszczep, whichktóry he undertakeszobowiązuje się.
150
370000
3000
do kuracji w postaci przeszczepu szpiku kostnego, którą chłopiec przechodzi.
06:28
And after ninedziewięć monthsmiesiące of gruelingwyczerpujący recoveryodzyskiwanie,
151
373000
2000
Po dziewięciu miesiącach wyczerpującego dochodzenia do siebie,
06:30
he's now eatingjedzenie steakStek with A1 saucesos.
152
375000
2000
teraz może zajadać się stekami z sosem A1.
06:32
(LaughterŚmiech)
153
377000
2000
(Śmiech)
06:34
The prospectperspektywa of usingza pomocą the genomegenom
154
379000
2000
Perspektywa wykorzystania genomu
06:36
as a universaluniwersalny diagnosticdiagnostyczny
155
381000
2000
jako powszechnego narzędzia diagnostycznego
06:38
is uponna us todaydzisiaj.
156
383000
2000
jest dziś realna.
06:40
TodayDzisiaj, it's here.
157
385000
2000
Dzisiaj już tu jest.
06:42
And what it meansznaczy for all of us
158
387000
2000
A co to oznacza dla nas wszystkich,
06:44
is that everybodywszyscy in this roompokój could liverelacja na żywo an extradodatkowy fivepięć, 10, 20 yearslat
159
389000
3000
że wszyscy na tej sali mamy szansę pożyć dodatkowe pięć, 10, 20 lat,
06:47
just because of this one thing.
160
392000
2000
właśnie dzięki tej jednej rzeczy.
06:49
WhichCo is a fantasticfantastyczny storyfabuła,
161
394000
2000
Co jest fantastyczną wiadomością,
06:51
unlesschyba że you think about humanity'sludzkość footprintślad stopy on the planetplaneta
162
396000
3000
dopóki nie pomyśli się o tym, jaki ślad ludzkość pozostawia na tej planecie
06:54
and our abilityzdolność to keep up foodjedzenie productionprodukcja.
163
399000
2000
i naszych możliwościach podtrzymania produkcji coraz większej ilości żywności.
06:56
So it turnsskręca out
164
401000
2000
Okazuje się jednak,
06:58
that the very samepodobnie technologytechnologia
165
403000
2000
że ta sama technologia
07:00
is alsorównież beingistota used to growrosnąć newNowy lineskwestia
166
405000
2000
służy również do uprawy nowych odmian
07:02
of cornkukurydza, wheatpszenica, soybeanSoja and other cropsuprawy
167
407000
3000
kukurydzy, pszenicy, soi i innych roślin uprawnych,
07:05
that are highlywysoko toleranttolerancyjny of droughtsusza, of floodpowódź,
168
410000
2000
które są wysoce odporne na suszę, powódź,
07:07
of pestsszkodniki and pesticidespestycydy.
169
412000
2000
szkodniki i pestycydy.
07:09
Now look, as long as we continueKontyntynuj to increasezwiększać the populationpopulacja,
170
414000
3000
Zrozumcie, że tak długo jak utrzymamy wzrost populacji,
07:12
we're going to have to continueKontyntynuj to growrosnąć and eatjeść geneticallygenetycznie modifiedzmodyfikowano foodsżywność,
171
417000
3000
nadal będziemy musieli uprawiać i jeść żywność modyfikowaną genetycznie,
07:15
and that's the only positionpozycja that I'll take todaydzisiaj.
172
420000
3000
i jest to jedyne stanowisko jakie dziś zajmuję.
07:18
UnlessChyba, że there's anybodyktoś in the audiencepubliczność
173
423000
2000
Chyba że jest ktoś na tej sali,
07:20
that would like to volunteerwolontariusz to stop eatingjedzenie?
174
425000
2000
kto chciałby się zgłosić na ochotnika i przestać jeść?
07:22
NoneBrak, not one.
175
427000
2000
Nie ma nikogo.
07:24
This is a typewritermaszyna do pisania,
176
429000
2000
Oto maszyna do pisania,
07:26
a staplezszywka of everykażdy desktoppulpitu for decadesdziesiątki lat.
177
431000
3000
przez całe dziesięciolecia była podstawowym elementem na każdym biurku.
07:29
And in factfakt, the typewritermaszyna do pisania was essentiallygłównie deletedusunięte by this thing.
178
434000
4000
Ten przedmiot zasadniczo wykasował maszynę do pisania.
07:33
And then more generalgenerał versionswersje of wordsłowo processorsprocesory cameoprawa ołowiana witrażu about.
179
438000
3000
Następnie pojawiły się bardziej powszechne wersje edytora tekstu.
07:36
But ultimatelyostatecznie, it was a disruptionzakłócenie on topTop of a disruptionzakłócenie.
180
441000
3000
Ale ostatecznie to były tylko przerywniki.
07:39
It was BobBob MetcalfeMetcalfe inventingWynalezienie the EthernetSieci Ethernet
181
444000
2000
Dopiero Bob Metcalfe i jego wynalazek Ethernetu,
07:41
and the connectionpołączenie of all these computerskomputery
182
446000
2000
i połączenie tych wszystkich komputerów
07:43
that fundamentallyzasadniczo changedzmienione everything.
183
448000
2000
całkowicie zmieniły wszystko.
07:45
And suddenlynagle we had NetscapeNetscape, and we had YahooYahoo
184
450000
3000
Nagle mieliśmy Netscape, Yahoo,
07:48
and we had, indeedw rzeczy samej, the entireCały dotcomdotcom bubblebańka.
185
453000
3000
całą tę bańkę internetową.
07:51
(LaughterŚmiech)
186
456000
3000
(Śmiech)
07:54
Not to worrymartwić się thoughchociaż,
187
459000
2000
Jednak nie ma się co martwić,
07:56
that was quicklyszybko rescueduratowany by the iPodiPoda, FacebookFacebook
188
461000
2000
z pomocą szybko przyszły iPod, Facebook
07:58
and, indeedw rzeczy samej, angryzły birdsptaki.
189
463000
2000
a nawet Angry Birds.
08:00
(LaughterŚmiech)
190
465000
2000
(Śmiech)
08:02
Look, this is where we are todaydzisiaj.
191
467000
3000
Słuchajcie, oto gdzie dzisiaj jesteśmy.
08:05
This is the genomicgenomowego revolutionrewolucja todaydzisiaj. This is where we are.
192
470000
2000
Oto rewolucja genomowa dziś. Tutaj właśnie jesteśmy.
08:07
So what I'd like you to considerrozważać is:
193
472000
2000
Więc chciałbym, żebyście zastanowili się:
08:09
What does it mean
194
474000
2000
Co to oznacza,
08:11
when these dotskropki don't representprzedstawiać the individualindywidualny basespodstawy of your genomegenom,
195
476000
3000
kiedy te punkty nie reprezentują indywidualnych zasad twojego genomu,
08:14
but they connectpołączyć to genomesgenomy all acrossprzez the planetplaneta?
196
479000
3000
ale łączą się z genomami na całej planecie?
08:17
So I just recentlyostatnio had to buykupować life insuranceubezpieczenie.
197
482000
2000
Ostatnio musiałem wykupić ubezpieczenie na życie.
08:19
And I was requiredwymagany to answerodpowiedź:
198
484000
2000
Trzeba było zaznaczyć jedną z odpowiedzi:
08:21
A. I have never had a geneticgenetyczny testtest, B. I've had one, here you go,
199
486000
3000
A. Nigdy nie poddałem się testowi genetycznemu, B. Poddałem się takiemu testowi, proszę,
08:24
and C. I've had one and I'm not tellingwymowny.
200
489000
2000
i C. Poddałem się, ale nie chcę ujawniać wyników.
08:26
ThankfullyNa szczęście, I was ablezdolny to answerodpowiedź A,
201
491000
2000
Na szczęście mogłem wybrać A,
08:28
and I say that honestlyszczerze in casewalizka my life insuranceubezpieczenie agentagenta is listeningsłuchający.
202
493000
3000
i mogę to uczciwie powiedzieć, na wypadek gdyby mój agent ubezpieczeniowy tego słuchał.
08:31
But what would have happenedstało się if I had said C?
203
496000
3000
Ale co by było, gdybym wybrał C?
08:34
ConsumerKonsumentów applicationsAplikacje for genomicsgenomika, they will flourishzakrętas.
204
499000
2000
Zastosowanie genomiki dla klientów indywidualnych będzie wzrastać.
08:36
Do you want to see whetherczy you're geneticallygenetycznie compatiblezgodny
205
501000
2000
Chcesz zobaczyć, czy jesteś genetycznie kompatybilny
08:38
with your girlfrienddziewczyna? Sure.
206
503000
2000
ze swoją dziewczyną? Jasne.
08:40
DNADNA sequencingsekwencjonowanie on your iPhoneiPhone? There's an appaplikacja for that.
207
505000
3000
Sekwencjonowanie DNA przy pomocy własnego iPhone'a? Jest do tego aplikacja.
08:43
(LaughterŚmiech)
208
508000
2000
(Śmiech)
08:45
PersonalizedSpersonalizowane genomicgenomowego massagemasaż anyonektokolwiek?
209
510000
3000
Ktoś ma ochotę na masaż genomowy dostosowany do indywidualnych potrzeb?
08:48
There's alreadyjuż a lablaboratorium todaydzisiaj
210
513000
2000
Już istnieje laboratorium,
08:50
that teststesty for alleleallel 334 of the AVPRAVPR1 genegen,
211
515000
2000
które przeprowadza testy na allele 334 genu AVPR1,
08:52
the so-calledtak zwana cheatingoszukiwanie genegen.
212
517000
2000
tak zwanego genu oszustwa.
08:54
So anybodyktoś who'skto jest here todaydzisiaj with your significantznaczący other,
213
519000
4000
Zatem ci, którzy przyszli tu dziś w towarzystwie swoich partnerów,
08:58
just turnskręcać over to them and swabwacik theirich mouthusta,
214
523000
2000
po prostu odwróćcie się do nich, pobierzcie im wymaz z ust,
09:00
sendwysłać it to the lablaboratorium and you'llTy będziesz know for sure.
215
525000
2000
wyślijcie próbkę do laboratorium i wtedy będziecie mieć pewność.
09:02
(LaughterŚmiech)
216
527000
2000
(Śmiech)
09:04
Do you really want to electwybiera a presidentprezydent
217
529000
2000
Czy naprawdę chcecie wybrać prezydenta,
09:06
whosektórego genomegenom suggestswskazuje cardiomyopathykardiomiopatia?
218
531000
2000
którego genom zapowiada kardiomiopatię?
09:08
Now think of it, it's 2016
219
533000
2000
Wyobraźcie sobie, że jest 2016
09:10
and the leadingprowadzący candidatekandydat releasesprasowe
220
535000
1000
i wiodący kandydat ujawnia
09:11
not only her fourcztery yearslat of back taxpodatek returnszwraca,
221
536000
2000
nie tylko zeznania podatkowe za poprzednie cztery lata,
09:13
but alsorównież her personalosobisty genomegenom.
222
538000
2000
ale również swój indywidualny genom.
09:15
And it lookswygląda really good.
223
540000
2000
A ten wygląda naprawdę dobrze.
09:17
And then she challengeswyzwania all of her competitorskonkurenci to do the samepodobnie.
224
542000
2000
Następnie rzuca wyzwanie wszystkich rywalom, żeby zrobili to samo.
09:19
Do you think that's not going to happenzdarzyć?
225
544000
2000
Myślicie, że nic takiego nie nastąpi?
09:21
Do you think it would have helpedpomógł JohnJohn McCainMcCain?
226
546000
2000
Może myślicie, że to mogło pomóc Johnowi McCain?
09:23
(LaughterŚmiech)
227
548000
2000
(Śmiech)
09:25
How manywiele people in the audiencepubliczność
228
550000
2000
Ile osób na widowni
09:27
have the last nameNazwa ResnickResnick like me? RaisePodnieść your handdłoń.
229
552000
2000
nosi takie samo nazwisko jak ja, Resnick? Podnieście ręce.
09:29
AnybodyKtoś? NobodyNikt nie.
230
554000
2000
Jest ktoś? Nie ma nikogo.
09:31
TypicallyZazwyczaj, there's one or two.
231
556000
2000
Zwykle jest jedna, dwie osoby.
09:33
So my father'sojca fatherojciec was one of 10 ResnickResnick brothersbracia.
232
558000
2000
Ojciec mojego ojca był jednym z 10 braci Resnick.
09:35
They all hatedznienawidzony eachkażdy other.
233
560000
2000
Wszyscy się wzajemnie nienawidzili.
09:37
And they all movedprzeniósł to differentróżne partsCzęści of the planetplaneta.
234
562000
2000
Każdy z nich osiedlił się w innym miejscu na ziemi.
09:39
So it's likelyprawdopodobne
235
564000
2000
Jest więc prawdopodobne,
09:41
that I'm relatedzwiązane z to everykażdy ResnickResnick that I ever meetspotykać się, but I don't know.
236
566000
3000
że jestem spokrewniony z wszystkimi Resnickami, jakich kiedykolwiek spotkałem, ale o tym nie wiem.
09:44
But imaginewyobrażać sobie if my genomegenom were deidentifiedniepozwalającej, sittingposiedzenie in softwareoprogramowanie,
237
569000
3000
Ale wyobraźcie sobie, że mój genom został de-identyfikowany i siedzi sobie w oprogramowaniu,
09:47
and a thirdtrzeci cousin'skuzyn genomegenom was alsorównież sittingposiedzenie there,
238
572000
2000
a genom kuzyna trzeciego stopnia też tam siedzi,
09:49
and there was softwareoprogramowanie that could compareporównać these two
239
574000
2000
i jest oprogramowanie, które może je oba porównać,
09:51
and make these associationsStowarzyszenia.
240
576000
2000
i skojarzyć ze sobą.
09:53
Not hardciężko to imaginewyobrażać sobie. My companyfirma has softwareoprogramowanie that does this right now.
241
578000
3000
Nie trudno sobie wyobrazić. Moja firma ma oprogramowanie, które już to robi.
09:56
And so imaginewyobrażać sobie one more thing:
242
581000
2000
Więc wyobraźcie sobie jeszcze jedną rzecz:
09:58
that that softwareoprogramowanie is ablezdolny to askzapytać bothobie partiesimprezy for mutualwzajemny consentszgód,
243
583000
3000
że to oprogramowanie może poprosić obie strony o obopólną zgodę:
10:01
"Would you be willingskłonny to meetspotykać się your thirdtrzeci cousinkuzyn?"
244
586000
2000
„Czy chciałbyś poznać swojego kuzyna trzeciego stopnia?”
10:03
And if we bothobie say yes,
245
588000
2000
I jeśli obaj mówimy tak,
10:05
voilavoila! WelcomeWitamy to chromosomallyposzczególne LinkedInLinkedIn.
246
590000
2000
voila! Witamy na chromosomowym Linkedln.
10:07
(LaughterŚmiech)
247
592000
4000
(Śmiech)
10:11
Now this is probablyprawdopodobnie a good thing, right?
248
596000
2000
Czyli najprawdopodobniej to fajna sprawa, zgadza się?
10:13
You have biggerwiększy clanKlan gatheringsspotkania and so on.
249
598000
2000
Mamy większe zjazdy rodzinne i tak dalej.
10:15
But maybe it's a badzły thing as well.
250
600000
2000
Ale być może to również zły pomysł.
10:17
How manywiele fathersojcowie in the roompokój? RaisePodnieść your handsręce.
251
602000
2000
Ilu mamy ojców na tej sali? Podnieście ręce.
10:19
Okay, so expertseksperci think that one to threetrzy percentprocent of you
252
604000
3000
Okay, więc eksperci myślą, że jeden do trzech procent z was
10:22
are not actuallytak właściwie the fatherojciec of your childdziecko.
253
607000
2000
nie jest tak naprawdę ojcem swojego dziecka.
10:24
(LaughterŚmiech)
254
609000
2000
(Śmiech)
10:26
Look --
255
611000
2000
Słuchajcie --
10:28
(LaughterŚmiech)
256
613000
4000
(Śmiech)
10:32
These genomesgenomy, these 23 chromosomeschromosomy,
257
617000
3000
Te genomy, te 23 chromosomy,
10:35
they don't in any way representprzedstawiać the qualityjakość of our relationshipsrelacje
258
620000
3000
w żaden sposób nie reprezentują jakości naszych relacji,
10:38
or the natureNatura of our societyspołeczeństwo -- at leastnajmniej not yetjeszcze.
259
623000
2000
czy istoty naszego społeczeństwa -- przynajmniej na razie tak nie jest.
10:40
And like any newNowy technologytechnologia,
260
625000
2000
I jak z każdą nowa technologią,
10:42
it's really in humanity'sludzkość handsręce
261
627000
2000
tak naprawdę w rękach ludzkości leży
10:44
to wieldwładać it for the bettermentdoskonalenie of mankindludzkości, or not.
262
629000
3000
posłużenie się nią dla polepszenia sytuacji ludzkości albo nie.
10:47
And so I urgepopęd you all to wakebudzić up and to tuneTune in
263
632000
3000
Dlatego namawiam was wszystkich, abyście się obudzili, włączyli,
10:50
and to influencewpływ the genomicgenomowego revolutionrewolucja that's happeningwydarzenie all around you.
264
635000
3000
i wpływali na toczącą się wokół rewolucję genomową.
10:53
Thank you.
265
638000
2000
Dziękuję.
10:55
(ApplauseAplauz)
266
640000
2000
(Brawa)
Translated by A. Konstancja Wiszniewska
Reviewed by Agata Lesnicka

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Richard Resnick - Entrepreneur
Richard Resnick is on the front lines of the business of genomes, as CEO of GenomeQuest, a maker of genomic software.

Why you should listen

Richard Resnick is CEO of GenomeQuest , a company that builds software to support genomic medicine -- research and individualized treatments that take advantage of cheap and accessible genome processing. He was previously CEO of Mosaic Bioinformatics; before becoming a bio-entrepreneur, he was a member of the Human Genome Project under Eric Lander at MIT.

More profile about the speaker
Richard Resnick | Speaker | TED.com