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: Dijital DNA daha iyi sağlık seçimleri yapmanız için nasıl yardımcı olabilir

Filmed:
1,303,361 views

Vücudunuza almadan önce yiyeceğin veya ilaç tedavisinin sizin sağlığınızı nasıl etkileyeceğini bilebilseniz nasıl olurdu? Genomist araştırmacı Jun Wang gerçek insanlarının dijital benzerlerinin geliştirilmesi için çalışmaktadır; Genetik kodlarla başladılar, fakat beslenmeden uykuya kadar akıllı tuvalet tarafından toplanan diğer çeşitteki veriler de bu konuda etmendir. Tüm bu değerli bilgilerle, Wang bireysel ve kolektif olarak sağlık hakkındaki düşüncelerimizi değiştirecek cihazı yaratmayı umuyor.
- 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
TodayBugün I'm here, actuallyaslında,
to posepoz you a questionsoru.
0
952
2568
Aslında bugün size bir soru
yöneltmek için buradayım.
00:16
What is life?
1
4056
1150
Yaşam nedir?
00:17
It has been really puzzlingşaşırtıcı me
for more than 25 yearsyıl,
2
5740
3663
25 yılı aşkın bir süredir
gerçekten kafamı kurcalıyor
00:21
and will probablymuhtemelen continuedevam et doing so
for the nextSonraki 25 yearsyıl.
3
9427
3582
ve belki 25 yıl daha böyle devam edecek.
00:25
This is the thesistez I did
when I was still in undergraduateLisans schoolokul.
4
13774
4571
Bu benim üniversitede iken
üzerinde çalıştığım tez.
00:31
While my colleaguesmeslektaşlar still treatedişlenmiş
computersbilgisayarlar as bigbüyük calculatorshesap makineleri,
5
19435
6942
Meslektaşlarım bilgisayarı hâlâ büyük
bir hesap makinesi olarak değerlendirirken
00:38
I startedbaşladı to teachöğretmek computersbilgisayarlar to learnöğrenmek.
6
26401
2301
ben bilgisayarlara öğrenmeyi
öğretmeye başladım.
00:41
I builtinşa edilmiş digitaldijital ladybayan beetlesböcekler
7
29561
3383
Dijital bir uğur böceği yaptım
00:44
and trieddenenmiş to learnöğrenmek from realgerçek ladybayan beetlesböcekler,
just to do one thing:
8
32968
4587
ve gerçek bir uğur böceğinden sadece
bir şey yapmayı öğrenmeye çabaladım:
00:49
searcharama for foodGıda.
9
37579
1150
yiyecek aramayı.
00:51
And after very simplebasit neuralsinirsel network --
10
39321
2774
Ve çok basit bir sinir sisteminden
sonra--
00:54
geneticgenetik algorithmsalgoritmalar and so on --
11
42119
2271
genetik algoritma ve dahası--
00:56
look at the patternmodel.
12
44414
1357
modele bakın.
00:57
They're almostneredeyse identicalözdeş to realgerçek life.
13
45795
3022
Gerçek hayatta olanın neredeyse aynısı.
01:01
A very strikingdikkat çekici learningöğrenme experiencedeneyim
for a twenty-year-oldyirmi yaşında.
14
49977
3888
Yirmi yaş için çok çarpıcı bir
öğrenme tecrübesi.
01:07
Life is a learningöğrenme programprogram.
15
55603
2907
Hayat bir öğrenme programıdır.
01:12
When you look
at all of this wonderfulolağanüstü worldDünya,
16
60259
3533
Bu mükemmel dünyaya
baktığınızda,
01:15
everyher speciesTürler has
its ownkendi learningöğrenme programprogram.
17
63816
3192
her bir tür kendi öğrenme
programına sahiptir.
01:19
The learningöğrenme programprogram is genomegenom,
18
67585
2761
Bu öğrenme programı genomdur,
01:22
and the codekod of that programprogram is DNADNA.
19
70370
3604
ve bu programın kodu da
DNA'dır.
01:27
The differentfarklı genomesgenomları of eachher speciesTürler
representtemsil etmek differentfarklı survivalhayatta kalma strategiesstratejiler.
20
75157
5977
Her bir canlının farklı genomları farklı
hayatta kalma stratejilerini temsil eder.
01:33
They representtemsil etmek hundredsyüzlerce of millionsmilyonlarca
of yearsyıl of evolutionevrim.
21
81618
4214
Milyarlarca yıllık evrimi temsil
ederler.
01:38
The interactionetkileşim betweenarasında
everyher species'türün ancestoratası
22
86879
3792
Her bir türün ataları ve
01:42
and the environmentçevre.
23
90695
1970
çevre arasındaki iletişimi
temsil eder.
01:46
I was really fascinatedbüyülenmiş about the worldDünya,
24
94150
2439
Dünyadan,
01:48
about the DNADNA,
25
96613
1182
DNA'dan,
01:49
about, you know, the languagedil of life,
26
97819
2943
bildiğiniz üzere
hayatın dilinden,
öğrenme programından
gerçekten çok etkilenmiştim.
01:52
the programprogram of learningöğrenme.
27
100786
1646
01:54
So I decidedkarar to co-foundortak bulundu
the instituteenstitü to readokumak them.
28
102767
4733
Bu nedenle bunları okumak için
bir enstitü kurmaya karar verdim.
01:59
I readokumak manyçok of them.
29
107524
1362
Birçoğunu okudum.
02:01
We probablymuhtemelen readokumak more than halfyarım
of the priorönceki animalhayvan genomesgenomları in the worldDünya.
30
109589
4129
Muhtemelen dünyada daha önce yaşamış
hayvanların yarısının genomlarını okuduk.
02:06
I mean, up to datetarih.
31
114315
1404
Demek istediğim şu ana kadar.
02:09
We did learnöğrenmek a lot.
32
117443
1235
Çok şey öğrendik.
02:11
We did sequencesıra, alsoAyrıca,
one speciesTürler manyçok, manyçok timeszamanlar ...
33
119297
3868
Bir tür için bile defalarca
dizi yaptık....
02:15
humaninsan genomegenom.
34
123189
1159
insan genomu.
02:16
We sequencedsıralanmış the first AsianAsya.
35
124372
1762
Önce Asyalılarınkini dizdik.
02:18
I sequencedsıralanmış it myselfkendim manyçok, manyçok timeszamanlar,
36
126158
2838
Kendi kendime defalarca dizdim,
02:21
just to take advantageavantaj of that platformplatform.
37
129020
2559
sadece bu platformdan faydalanmak için.
02:24
Look at all those repeatingYinelenen basebaz pairsçiftleri:
38
132968
2906
Şu tekrarlayan temel çiftlere
bir bakın.
02:27
ATCGATCG.
39
135898
1468
ATCG.
02:29
You don't understandanlama anything there.
40
137390
1914
Buradan bir şey anlayamazsınız.
02:31
But look at that one basebaz pairçift.
41
139328
1594
Fakat şu temel çifte bakın
02:32
Those fivebeş lettersharfler, the AGGAAAGGAA.
42
140946
2523
Bu beş harf, AGGAA.
02:35
These fivebeş SNPsSNPs representtemsil etmek
a very specificözel haplotypehaplogrubundan
43
143884
3477
Bu beş SNP, EPAS1 diye adlandırılan
gen çerçevesinde
02:39
in the TibetanTibet populationnüfus
44
147385
1841
Tibet Topluluğundaki
çok belirgin
02:41
around the genegen calleddenilen EPASEPA1.
45
149250
1999
haplotip'i temsil etmektedir.
02:43
That genegen has been provedkanıtlanmış --
46
151273
1731
Bu gen onaylandı--
02:45
it's highlybüyük ölçüde selectiveSeçici --
47
153028
1263
oldukça seçici--
02:46
it's the mostçoğu significantönemli signatureimza
of positivepozitif selectionseçim of TibetansTibetliler
48
154315
4347
Bu, daha yüksek adaptasyon için
Tibetlilerin pozitif seçiminin
02:50
for the higherdaha yüksek altitudeRakım adaptationadaptasyon.
49
158686
1682
en önemli imzasıdır.
02:53
You know what?
50
161102
1214
Ne olduğunu biliyor musunuz?
02:54
These fivebeş SNPsSNPs were the resultsonuç
of integrationbütünleşme of DenisovansDenisovans,
51
162340
5787
Bu 5 SNP, Denisovanların (insan alt türü)
veya Denisovan benzeri bireylerin
03:00
or Denisovan-likeDenisovan gibi individualsbireyler into humansinsanlar.
52
168151
3252
insanlara entegrasyonunun
sonucudur.
Bu genomları okumaya ihtiyaç
duymamızın sebebi budur.
03:04
This is the reasonneden
why we need to readokumak those genomesgenomları.
53
172229
2531
03:06
To understandanlama historytarih,
54
174784
1381
Tarihi anlamak için,
03:08
to understandanlama what kindtür
of learningöğrenme processsüreç
55
176189
4098
genomun milyonlarca yıl boyunca
03:12
the genomegenom has been throughvasitasiyla
for the millionsmilyonlarca of yearsyıl.
56
180311
3374
nasıl bir öğrenme sürecinden
geçtiğini anlamak için.
03:17
By readingokuma a genomegenom,
it can give you a lot of informationbilgi --
57
185498
2923
Genomu okuyarak,
birçok bilgi elde edebilirsiniz--
03:20
tellsanlatır you the bugsböcek in the genomegenom --
58
188445
1673
genomdaki böcekleri size söyler--
03:22
I mean, birthdoğum defectskusurları,
monogeneticmonogenetic disordersbozukluklar.
59
190142
3180
Bundan doğum kusuru,
monogenetik hastalıkları kastettim.
03:25
ReadingOkuma a dropdüşürmek of bloodkan
60
193346
1306
Kandaki düşüşü okuyarak
03:26
could tell you why you got a feverateş,
61
194676
2108
size neden ateşiniz olduğunu
söyleyebilirim,
03:28
or it tellsanlatır you whichhangi medicinetıp
and dosageDozaj needsihtiyaçlar to be used
62
196808
3104
veya o size hangi ilacın hangi dozda
kullanmanız gerektiğini söyleyebilir,
03:31
when you're sickhasta, especiallyözellikle for cancerkanser.
63
199936
2721
hasta olduğunuzda, özellikle kanser
olduğunuzda.
03:35
A lot of things could be studiedokudu,
but look at that:
64
203675
3120
Birçok şey incelenebilir fakat
şuna bir bakın;
03:38
30 yearsyıl agoönce, we were still poorfakir in ChinaÇin.
65
206819
2960
30 yıl önce, Çin'de hâlen fakirdik.
03:43
Only .67 percentyüzde of the ChineseÇince
adultyetişkin populationnüfus had diabetesdiyabet.
66
211108
3662
Çinli yetişkin nüfusun sadece
%0.67'sinde diyabet hastalığı vardı.
03:47
Look at now: 11 percentyüzde.
67
215187
2143
Şu ana baktığınızda bu oran %11.
03:49
GeneticsGenetik cannotyapamam changedeğişiklik over 30 yearsyıl --
68
217877
3128
Genetik 30 yılda değişemez--
03:53
only one generationnesil.
69
221029
1261
sadece bir jenerasyon.
03:54
It mustşart be something differentfarklı.
70
222905
1627
Farklı bir şey olmalı.
03:56
DietDiyet?
71
224556
1198
Diyet?
03:57
The environmentçevre?
72
225778
1150
Çevre?
03:59
LifestyleYaşam tarzı?
73
227552
1150
Yaşam tarzı?
04:01
Even identicalözdeş twinsİkizler
could developgeliştirmek totallybütünüyle differentlyfarklı olarak.
74
229399
4242
Hatta tek yumurta ikizleri bile tamamen
farklı gelişebilir.
04:07
It could be one becomesolur
very obeseaşırı şişman, the other is not.
75
235059
2877
Bir tanesi obez olurken, diğeri
olmayabilir.
04:11
One developsgeliştirir a cancerkanser
and the other does not.
76
239034
2502
Biri kanser olurken
diğeri olmayabilir.
04:13
Not mentioningsöz livingyaşam
in a very stressedvurguladı environmentçevre.
77
241560
4905
Çok stresli bir ortamda
yaşamaktan bahsetmiyorum.
04:19
I movedtaşındı to ShenzhenShenzhen 10 yearsyıl agoönce ...
78
247566
2595
İnsanlar belki bilebilir,
bazı nedenlerden dolayı
04:22
for some reasonneden, people mayMayıs ayı know.
79
250185
2738
10 yıl önce Shenzhen'e taşındım...
04:25
If the gene'sGene underaltında stressstres,
80
253969
1939
Eğer gen stres altında ise
04:27
it behavesdavranır totallybütünüyle differentlyfarklı olarak.
81
255932
1667
tamamen farklı davranır.
04:30
Life is a journeyseyahat.
82
258863
1381
Hayat bir yolculuktur.
04:32
A genegen is just a startingbaşlangıç pointpuan,
83
260817
2508
Gen de bunun başlangıç
noktasıdır,
04:35
not the endson.
84
263349
1150
sonu değil.
04:37
You have this statisticalistatistiksel riskrisk
of certainbelli diseaseshastalıklar when you are borndoğmuş.
85
265286
4488
Doğduğunuzda bazı hastalıkların
istatistiksel riskine sahipsinizdir.
04:42
But everyher day you make differentfarklı choicesseçimler,
86
270392
3563
Fakat her gün farklı tercihler
yapıyorsunuz
04:45
and those choicesseçimler will increaseartırmak
or decreaseazaltmak the riskrisk of certainbelli diseaseshastalıklar.
87
273979
4538
ve bu tercihler belli hastalıkların
risklerini artıracak veya azaltacaktır.
04:51
But do you know
where you are on the curveeğri?
88
279428
2259
Fakat eğrinin neresinde olduğunuzu
biliyor musunuz?
04:54
What's the pastgeçmiş curveeğri look like?
89
282443
2159
Geçmişteki eğri nasıldı?
04:56
What kindtür of decisionskararlar
are you facingkarşı everyher day?
90
284959
2465
Her gün hangi kararlarla
karşı kaşıya kalıyorsunuz?
Ve hayat yolculuğunuzda kendi
doğru eğrinizi yapmanız için
04:59
And what kindtür of decisionkarar is the right one
91
287761
2467
05:02
to make your ownkendi right curveeğri
over your life journeyseyahat?
92
290252
4234
hangisi doğru karardır?
05:07
What's that?
93
295445
1150
Bu nedir?
05:09
The only thing you cannotyapamam changedeğişiklik,
94
297320
1969
Değiştiremeyeceğiniz tek şey,
05:11
you cannotyapamam reverseters back,
95
299313
2181
geri alamayacağınız tek şey,
05:13
is time.
96
301518
1228
zamandır.
05:14
ProbablyMuhtemelen not yethenüz; maybe in the futuregelecek.
97
302770
2001
Henüz değil ama belki gelecekte.
05:16
(LaughterKahkaha)
98
304795
1110
(Gülüşme)
05:17
Well, you cannotyapamam changedeğişiklik
the decisionkarar you've madeyapılmış,
99
305929
2819
Verdiğiniz kararı değiştiremezsiniz,
05:20
but can we do something there?
100
308772
1541
ama burada bir şey
yapabilir miyiz?
05:22
Can we actuallyaslında try to runkoş
multipleçoklu optionsseçenekleri on me,
101
310643
5102
Üzerimde gerçekten birden çok
opsiyonu çalıştırmayı deneyebilir miyiz?
05:27
and try to predicttahmin right
on the consequencesonuç,
102
315769
3559
ve sonuca göre doğrusunu tahmin
etmeye çalışabilir miyiz?
05:31
and be ableyapabilmek to make the right choiceseçim?
103
319352
2183
ve doğru seçimi yapabilir miyiz?
05:34
After all,
104
322153
1172
Her şeye rağmen,
05:35
we are our choicesseçimler.
105
323349
1852
biz tercihlerimiziz.
05:38
These ladybayan beetlesböcekler camegeldi to me afterwardssonradan.
106
326413
2574
Bu uğur böcekleri sonradan
bana geldiler.
05:41
25 yearsyıl agoönce, I madeyapılmış
the digitaldijital ladybayan beetlesböcekler
107
329642
3463
25 yıl önce, gerçek uğur böceklerini
simule etmek için
05:45
to try to simulatebenzetmek realgerçek ladybayan beetlesböcekler.
108
333129
1784
dijital uğur böcekleri yaptım.
05:47
Can I make a digitaldijital me ...
109
335503
1785
Kendimi simule etmek için
Kendimden bir tane dijital
yapabilir miyim?
05:49
to simulatebenzetmek me?
110
337897
1324
05:51
I understandanlama the neuralsinirsel
network could becomeolmak
111
339955
2561
Sinir siteminin burada çok daha
sofistike ve karmaşık
05:54
much more sophisticatedsofistike
and complicatedkarmaşık there.
112
342540
3086
olacağını anladım.
05:57
Can I make that one,
113
345650
1554
Bundan bir tane yapabilir miyim?
05:59
and try to runkoş multipleçoklu optionsseçenekleri
on that digitaldijital me --
114
347228
3882
ve bunu hesaplamak için
kendi dijitalimin üzerinde birden çok
seçeneği çalıştırmayı deneyebilir miyim?
06:03
to computehesaplamak that?
115
351134
1260
06:05
Then I could livecanlı in differentfarklı universesevrenler,
116
353025
2963
Ardından aynı zamanda
paralel başka bir evrende
06:08
in parallelparalel, at the sameaynı time.
117
356012
2764
yaşayabilirim.
06:11
Then I would chooseseçmek
whateverher neyse is good for me.
118
359148
2513
Benim için iyi ne ise onu
seçebilirim.
06:14
I probablymuhtemelen have the mostçoğu comprehensivekapsamlı
digitaldijital me on the planetgezegen.
119
362243
3842
Muhtemelen gezegendeki en kapsamlı
dijitale sahibim.
06:18
I've spentharcanmış a lot of dollarsdolar
on me, on myselfkendim.
120
366109
2657
Bunun için, kendim için
çok fazla para harcadım.
06:21
And the digitaldijital me told me
I have a geneticgenetik riskrisk of goutgut
121
369987
5206
Ve kendi dijitalim bana oradaki tüm
bu şeylerin yanında
genetik olarak gut riskine
sahip olduğumu söyledi.
06:27
by all of those things there.
122
375217
1667
Bunu yapmanız için ayrı bir teknolojiye
ihtiyacınız var.
06:29
You need differentfarklı technologyteknoloji to do that.
123
377254
2111
06:31
You need the proteinsproteinler, genesgenler,
124
379389
1570
Proteinlere, genlere ihtiyacınız
var
06:32
you need metabolizedmetabolize antibodiesantikorlar,
125
380983
2526
metabolik antikorlara ihtiyacınız var,
06:35
you need to screenekran all your bodyvücut
126
383533
2492
içinizdeki veya sizi kaplayan virüs veya
06:38
about the bacteriasbakterilerin and virusesvirüsler
coveringkapsayan you, or in you.
127
386049
3624
bakterileri görmeye ihtiyacınız var
06:41
You need to have
all the smartakıllı devicescihazlar there --
128
389697
2788
Tüm akıllı aletlere sahip
olmalısınız--
06:44
smartakıllı carsarabalar, smartakıllı houseev, smartakıllı tablestablolar,
129
392509
3416
akıllı araba, akıllı ev, akıllı tabletler,
06:47
smartakıllı watch, smartakıllı phonetelefon
to trackiz all of your activitiesfaaliyetler there.
130
395949
3329
akıllı saat, akıllı telefon;
hepsi faaliyetlerinizi takip etmek için.
06:51
The environmentçevre is importantönemli --
131
399302
1477
Çevre önemlidir--
06:52
everything'sherşey importantönemli --
132
400803
1221
her şey önemlidir--
06:54
and don't forgetunutmak the smartakıllı toilettuvalet.
133
402048
1746
ve akıllı tuvaleti de unutmayın.
06:55
(LaughterKahkaha)
134
403818
1031
(gülüşme)
06:56
It's suchböyle a wasteatık, right?
135
404873
1774
Ne israf ama değil mi?
06:58
EveryHer day, so much invaluableçok değerli informationbilgi
just has been flushedTemizlenen into the waterSu.
136
406671
5685
Her gün, çok fazla paha biçilemez
bilginin üzerine sifon çekiliyor.
Ve onlara ihtiyacın var.
07:04
And you need them.
137
412796
1236
Onların hepsini değerlendirmelisin.
07:06
You need to measureölçmek all of them.
138
414056
1524
07:07
You need to be ableyapabilmek to measureölçmek
everything around you
139
415604
2623
Çevrendeki her şeyi değerlendirebilmeli
07:10
and computehesaplamak them.
140
418251
1217
ve bunları hesaplamalısın.
07:12
And the digitaldijital me told me
I have a geneticgenetik defectkusur.
141
420113
3883
Ve kendi dijitalim genetik bir
kusurum olduğunu söyledi.
07:16
I have a very highyüksek riskrisk of goutgut.
142
424797
2071
Yüksek derecede gut riskine sahibim.
07:19
I don't feel anything now,
143
427868
1597
Şu anda bir şey hissetmiyorum.
07:21
I'm still healthysağlıklı.
144
429489
1372
Hâlâ sağlıklıyım.
07:22
But look at my uricürik acidasit levelseviye.
145
430885
1501
Fakat ürik asit seviyeme bakınca
07:24
It's doubleçift the normalnormal rangemenzil.
146
432410
1815
normal değerin iki katı
durumunda.
07:26
And the digitaldijital me searchedarandı
all the medicinetıp bookskitaplar,
147
434919
2821
Ve kendi dijitalim tüm tıbbi
kitapları araştırdı,
07:29
and it tellsanlatır me, "OK, you could
drinkiçki burdockdulavratotu teaÇay" --
148
437764
4168
ve bana "Ok, dulavrat otu içebilirsin"
diyor--
bunu doğru telaffuz bile
edemiyorum--
07:33
I cannotyapamam even pronouncetelaffuz it right --
149
441956
1698
07:35
(LaughterKahkaha)
150
443678
1035
(Gülüşme)
07:36
That is from oldeski ChineseÇince wisdombilgelik.
151
444737
1814
Bu eski Çin bilgeliğindendir.
07:39
And I drankiçti that teaÇay for threeüç monthsay.
152
447076
2759
Ve bu çayı üç ay süreyle içtim.
07:41
My uricürik acidasit has now gonegitmiş back to normalnormal.
153
449859
2541
Şu an ürik asitim normale döndü.
07:45
I mean, it workedişlenmiş for me.
154
453118
1675
Demek istediğim, bende işe yaradı.
07:46
All those thousandsbinlerce of yearsyıl
of wisdombilgelik workedişlenmiş for me.
155
454817
2516
Tüm bu binlerce yıllık bilgelik
bende işe yaradı.
07:49
I was luckyşanslı.
156
457357
1150
Şanslıydım.
07:50
But I'm probablymuhtemelen not luckyşanslı for you.
157
458864
3508
Fakat muhtemelen senin için
şanslı değilim.
07:55
All of this existingmevcut
knowledgebilgi in the worldDünya
158
463189
2165
Dünyada var olan tüm bu bilgiler
07:57
cannotyapamam possiblybelki be efficientverimli enoughyeterli
or personalizedkişiselleştirilmiş enoughyeterli for yourselfkendin.
159
465378
5824
muhtemelen yeterince etkili olmayabilir
senin için yeterince kişiselleştirilemez.
08:03
The only way to make
that digitaldijital me work ...
160
471872
2655
Kendi dijitalini çalışır
duruma getirmenin tek yolu
08:07
is to learnöğrenmek from yourselfkendin.
161
475424
2057
kendinden öğrenmektir.
Kendine kendin ile ilgili bir çok
soru sormak zorundasın.
08:11
You have to asksormak a lot
of questionssorular about yourselfkendin:
162
479093
2404
08:13
"What if?" --
163
481521
1673
"Eğer yaparsam?--
08:15
I'm beingolmak jet-laggedJet-lag now here.
164
483218
1803
Şimdi burada jetlag oldum.
08:17
You don't probablymuhtemelen see it, but I do.
165
485045
1958
Muhtemelen siz bunu görmüyorsunuz
fakat oldum.
08:20
What if I eatyemek lessaz?
166
488073
1792
Az yesem ne olurdu?
08:21
When I tookaldı metforminmetformin,
supposedlygüya to livecanlı longeruzun?
167
489889
2948
Metmorfin alırsam
daha uzun yaşar mıyım?
Everest dağına tırmansam
ne olur?
08:25
What if I climbtırmanış MtMT. EverestEverest?
168
493574
1347
08:26
It's not that easykolay.
169
494945
1302
Bu o kadar kolay değil.
08:28
Or runkoş a marathonmaraton?
170
496271
1330
Veya maraton koşmak?
08:30
What if I drinkiçki a bottleşişe of mao-taiMao-Tai,
171
498132
2314
Bir Çin likörü olan mai-tai'den
08:32
whichhangi is a ChineseÇince liquorlikör,
172
500470
1336
bir şişe içsem ne olurdu?
08:33
and I get really drunksarhoş?
173
501830
1194
Gerçekten sarhoş olsam?
08:35
I was doing a videovideo rehearsalprova last time
with the folksarkadaşlar here,
174
503048
4429
Buradaki insanlarla son bir prova
videosu çekiyordum,
08:39
when I was drunksarhoş,
175
507501
1269
sarhoştum
08:40
and I totallybütünüyle deliveredteslim
a differentfarklı speechkonuşma.
176
508794
2089
ve tamamen farklı bir konuşma
yaptım.
08:42
(LaughterKahkaha)
177
510907
2869
(Gülüşme)
08:45
What if I work lessaz, right?
178
513800
2301
Daha az çalışsam olur mu?
08:48
I have been lessaz stressedvurguladı, right?
179
516125
1882
Daha az stresli olurdum doğru mu?
08:50
So that probablymuhtemelen never happenedolmuş to me,
180
518031
1810
Bu nedenle muhtemelen bu bana
hiç olamayacak,
08:51
I was really stressedvurguladı everyher day,
181
519865
2098
Gerçekten her gün stresliydim,
08:53
but I hopeumut I could be lessaz stressedvurguladı.
182
521987
1966
fakat umarım daha az stresli olabilirim.
08:56
These earlyerken studiesçalışmalar told us,
183
524291
2179
Bu erken çalışma bize dedi ki;
08:58
even with the sameaynı bananamuz,
184
526494
1983
aynı muz ile bile
09:00
we have totallybütünüyle differentfarklı
glucose-levelglikoz düzeyi reactionsreaksiyonları
185
528501
2987
farklı bireylerde tamamen farklı
09:03
over differentfarklı individualsbireyler.
186
531512
1386
glikoz seviyesi tepkimesine
sahibiz.
09:04
How about me?
187
532922
1150
Peki ya ben?
09:06
What is the right breakfastkahvaltı for me?
188
534416
1998
Benim için doğru kahvaltı nedir?
09:08
I need to do two weekshaftalar
of controlledkontrollü experimentsdeneyler,
189
536438
2918
İki haftalık kontrollü deneyler
yapmalıyım,
09:11
of testingtest yapmak all kindsçeşit of differentfarklı
foodGıda ingredientsmalzemeler on me,
190
539380
3745
her türlü değişik yiyecek içeriğini
kendi üzerimde test etmeliyim,
09:15
and checkKontrol my body'svücudun reactionreaksiyon.
191
543149
2288
ve vücudumun tepkimesini
kontrol etmeliyim.
09:17
And I don't know
the precisekesin nutritionbeslenme for me,
192
545461
3117
Ve benim için, kendim için en uygun
beslenmeyi
09:20
for myselfkendim.
193
548602
1150
bilmiyorum.
09:23
Then I wanted to searcharama
all the ChineseÇince oldeski wisdombilgelik
194
551193
4364
Ardından daha fazla ve sağılıklı
nasıl yaşarım hakkında
09:27
about how I can livecanlı longeruzun,
and healthierdaha sağlıklı.
195
555581
2992
tüm eski Çin bilgeliklerini
araştırmak istedim.
09:30
I did it.
196
558889
1228
Bunu yaptım.
09:32
Some of them are really unachievableulaşılmaz.
197
560141
2251
Bazıları gerçekten ulaşılmazdı.
09:34
I did this oncebir Zamanlar last OctoberEkim,
198
562742
2865
Geçen Ekim ayında bunu
bir defa denedim,
09:37
by not eatingyemek yiyor for sevenYedi daysgünler.
199
565631
1718
yedi gün yemeyerek.
09:40
I did a fasthızlı for sevenYedi daysgünler
with sixaltı partnersortaklar of mineMayın.
200
568149
4124
Altı partnerim ile birlikte
yedi gün oruç tuttuk.
09:44
Look at those people.
201
572778
1259
Şu insanlara bakın.
09:46
One smilegülümseme.
202
574061
1151
Biri gülümsüyor.
Neden gülümsediğini
biliyor musunuz?
09:47
You know why he smiledgülümsedi?
203
575236
1151
09:48
He cheatedhile.
204
576411
1167
Bizi kandırdı.
09:49
(LaughterKahkaha)
205
577602
1000
(Gülüşme)
09:50
He drankiçti one cupFincan of coffeeKahve at night,
206
578626
3136
Gece bir bardak kahve içti
09:53
and we caughtyakalandı it from the dataveri.
207
581786
1485
ve biz bunu verilerden yakaladık.
09:55
(LaughterKahkaha)
208
583295
1045
(Gülüşme)
09:56
We measuredölçülü everything from the dataveri.
209
584364
2460
Verilerden her şeyi ölçtük.
09:58
We were ableyapabilmek to trackiz them,
210
586848
2214
Bunları takip edebiliyorduk
10:01
and we could really see --
211
589086
1558
ve gerçekten görebiliyorduk
10:02
for exampleörnek, my immunebağışık systemsistem,
212
590668
2001
örneğin, benim bağışıklık sistemim,
10:04
just to give you a little hintipucu there.
213
592693
1762
size burada küçük bir ip ucu verir.
10:06
My immunebağışık systemsistem changeddeğişmiş
dramaticallydramatik over 24 hourssaatler there.
214
594479
4304
Benim bağışıklık sistemim belirgin bir
şekilde 24 saat süresince değişti.
10:11
And my antibodyantikor regulatesdüzenleyen my proteinsproteinler
215
599918
3133
Bu belirgin değişiklikler
antikorlarımın proteinlerimi
10:15
for that dramaticdramatik changedeğişiklik.
216
603075
1536
düzenlemesiyle gerçekleşiyor.
10:16
And everybodyherkes was doing that.
217
604635
1381
Ve herkes bunu yapıyordu.
10:18
Even if we're essentiallyesasen
totallybütünüyle differentfarklı at the very beginningbaşlangıç.
218
606040
3332
En başından beri gerçekten tamamen
farklı olsak bile.
10:21
And that probablymuhtemelen will be
an interestingilginç treatmenttedavi in the futuregelecek
219
609396
3045
Ve gelecekte bu, kanser ve benzeri
şeyler için
10:24
for cancerkanser and things like that.
220
612465
1643
muhtemelen ilginç bir tedavi
olacaktır.
10:26
It becomesolur very, very interestingilginç.
221
614132
1630
Çok çok ilginç olacak.
10:28
But something you probablymuhtemelen
don't want to try,
222
616286
2701
Fakat sağlıklı bireylerin sidiğini içmek
gibi muhtemelen
10:31
like drinkingiçme fecaldışkıya ait waterSu
from a healthierdaha sağlıklı individualbireysel,
223
619011
3676
yapmayı istemeyeceğiniz şeyler
10:34
whichhangi will make you feel healthierdaha sağlıklı.
224
622711
1667
sizi sağlıklı hissettirebilir.
10:36
This is from oldeski ChineseÇince wisdombilgelik.
225
624402
1715
Bu eski Çin bilgeliğindendir.
10:38
Look at that, right?
226
626141
1436
Şuna bir bak, doğru mu?
10:39
Like 1,700 yearsyıl agoönce,
227
627601
2166
1700 yıl öncesi gibi,
10:41
it's alreadyzaten there, in the bookkitap.
228
629791
2280
hâlen kitapta yer almaktadır.
Fakat ben hâlâ kokusundan
hoşlanmıyorum.
10:44
But I still hatenefret the smellkoku.
229
632608
1327
10:46
(LaughterKahkaha)
230
634237
1150
(Gülüşme)
10:47
I want to find out the truedoğru way to do it,
231
635411
2406
Bunu yapmanın doğru yolunu bulmak
istiyorum.
10:49
maybe find a combinationkombinasyon of cocktailskokteyller
of bacteriasbakterilerin and drinkiçki it,
232
637841
4354
Belki bakteri kokteyli bileşimini
bulabilir ve içebilirim,
Muhtemelen bu beni daha iyi
yapacaktır.
10:54
it probablymuhtemelen will make me better.
233
642219
1524
10:55
So I'm tryingçalışıyor to do that.
234
643767
1191
Bu nedenle bunu yapmaya
çabalıyorum.
10:56
Even thoughgerçi I'm tryingçalışıyor this hardzor,
235
644982
3002
O kadar çok çabalamama rağmen,
11:00
it's so difficultzor to testÖlçek out
all possiblemümkün conditionskoşullar.
236
648008
5026
ihtimal dahilindeki tüm durumları
test etmek çok zor.
11:05
It's not possiblemümkün to do
all kindsçeşit of experimentsdeneyler at all ...
237
653058
5237
Her çeşit denemeyi yapmak
hiç de imkansız değil...
11:11
but we do have sevenYedi billionmilyar
learningöğrenme programsprogramlar on this planetgezegen.
238
659341
3813
fakat dünyada 7 milyar öğrenen
programımız var
11:15
SevenYedi billionmilyar.
239
663178
1266
7 milyar.
11:16
And everyher programprogram
is runningkoşu in differentfarklı conditionskoşullar
240
664468
3651
Ve her program değişik ortamlarda
çalışıyor
11:20
and doing differentfarklı experimentsdeneyler.
241
668143
1781
ve farklı tecrübeler elde ediyor.
11:21
Can we all measureölçmek them?
242
669948
1851
Bunların hepsini ölçebilir miyiz?
11:24
SevenYedi yearsyıl agoönce,
I wroteyazdı an essaykompozisyon in "ScienceBilim"
243
672962
3215
Yedi yıl önce, insan genomunun
onuncu yıl dönümünü kutlamak maksadıyla
11:28
to celebratekutlamak the humaninsan genome'sGenom'ın
10-year-yıl anniversaryyıldönümü.
244
676201
3292
bir makale yazdım.
"Kendi kendinize sıralayın,
birimiz ve hepimiz için"
11:32
I said, "SequenceSıra yourselfkendin,
245
680175
1654
11:33
for one and for all."
246
681853
1623
diye söyledim.
Fakat şimdi "Kendinizi dijitalleştirin,
birimiz için ve hepimiz için"
11:35
But now I'm going to say,
247
683798
1868
11:37
"DigitalizeDigitalize yourselfkendin for one and for all."
248
685690
3746
diyeceğim.
11:42
When we make this digitaldijital me
into a digitaldijital we,
249
690275
5600
Bu dijital beni dijital hepimize
çevirdiğimde
11:47
when we try to formform an internetInternet of life,
250
695899
3752
hayatın internetini düzenlemeye
çalıştığımda
11:51
when people can learnöğrenmek from eachher other,
251
699675
2861
insanlar birbirinden
öğrenebildiklerinde
11:54
when people can learnöğrenmek
from theironların experiencedeneyim,
252
702560
2707
insanlar kendi tecrübelerinden
kendi verilerinden
11:57
theironların dataveri,
253
705291
1731
öğrenebildiklerinde
11:59
when people can really formform
a digitaldijital me by themselveskendilerini
254
707046
3601
insanlar kendi dijitallerini gerçekten
oluşturabildiklerinde
12:02
and we learnöğrenmek from it,
255
710671
1611
ve biz bundan öğrenebiliriz
12:05
the digitaldijital we will be
totallybütünüyle differentfarklı with a digitaldijital me.
256
713416
5732
Dijital biz dijital ben ile tamamen
farklı olacaktır.
12:11
But it can only come from the digitaldijital me.
257
719172
3420
Fakat bu sadece dijital benden gelir.
12:16
And this is what I try to proposeteklif etmek, önermek here.
258
724103
2979
Ve işte bu benim burada teklif
ettiğim şey.
12:20
JoinKatılmak me --
259
728121
1150
Bana katılın--
12:21
becomeolmak we,
260
729944
1150
biz olalım,
12:23
and everybodyherkes should buildinşa etmek up
theironların ownkendi digitaldijital me,
261
731792
4938
ve herkes kendi dijitalini
yapmalıdır.
12:28
because only by that
will you learnöğrenmek more about you,
262
736754
4519
Çünkü sadece bu şekilde kendiniz
hakkında, benim hakkımda
12:33
about me,
263
741297
1424
bizim hakkımızda
12:34
about us ...
264
742745
1165
daha fazla şey öğrenebiliriz.
12:36
about the questionsoru I just posedpoz verdi
at the very beginningbaşlangıç:
265
744678
3680
Benim daha konunun başında ortaya attığım
soru hakkında;
12:40
"What is life?"
266
748382
1150
"Hayat nedir?"
12:42
Thank you.
267
750066
1169
Teşekkür ederim.
12:43
(ApplauseAlkış)
268
751259
5950
(Alkış)
12:49
ChrisChris AndersonAnderson:
One quickhızlı questionsoru for you.
269
757233
2761
Chris Anderson:
size hızlı bir sorum var.
12:52
I mean, the work is amazingşaşırtıcı.
270
760818
1974
Bence, çalışma çok güzel.
12:54
I suspectşüpheli one questionsoru people have is,
271
762816
3198
İnsanların bir sorusu olduğunu
tahmin ediyorum
12:58
as we look forwardileri to these amazingşaşırtıcı
technicalteknik possibilitiesolasılıklar
272
766038
3281
kişiselleştirilmiş ilaçların
bizlere sunacağı
inanılmaz olanakları
sabırsızlıkla beklerken
13:01
of personalizedkişiselleştirilmiş medicinetıp,
273
769343
1361
13:02
in the near-termyakın dönemde it feelshissediyor like
they're only going to be affordablesatın alınabilir
274
770728
3303
yakın dönemde bu ilaçlar çok az
kişi tarafından satın alınabilir
olacak gibi görünüyor,
sizce bu doğru mu?
13:06
for a fewaz people, right?
275
774055
1276
13:07
It costsmaliyetler manyçok dollarsdolar to do
all the sequencingdizileme and so forthileri.
276
775355
2991
Sıralama işlemi ve diğer hususları
yapmak pahalıya mâl olur.
13:10
Is this going to leadöncülük etmek to a kindtür of,
277
778889
2912
Bu durum sizce bir çeşit eşitsizliğin
13:13
you know, increasingartan inequalityeşitsizlik?
278
781825
2317
oluşmasına yol açar mı?
13:16
Or do you have this visionvizyon
that the knowledgebilgi that you get
279
784166
3911
Veya öncülerden aldığınız bilginin
daha geniş alıcı kitlesine
yardım etmek için
13:20
from the pioneersÖncüler
280
788101
1352
13:21
can actuallyaslında be
prettygüzel quicklyhızlı bir şekilde disseminatedDissemine
281
789477
2096
gerçekten oldukça hızlı bir şekilde
yayılacağına dair
13:23
to help a broadergeniş setset of recipientsAlıcılar?
282
791597
4124
görüşünüz var mı?
13:27
JunHaziran WangWang: Well, good questionsoru.
283
795745
1534
Jun Wang: Güzel soru.
13:29
I'll tell you that sevenYedi yearsyıl agoönce,
when I co-foundedkurdu BGIBGI,
284
797303
3551
Yedi yıl önce BGI'yi kurduğumuzda
13:32
and servedhizmet as the CEOCEO
of the companyşirket there,
285
800878
3405
ve bu şirketin CEOsu olarak
hizmet ettiğimde
13:36
the only goalhedef there for me to do
286
804307
2381
gerçekleştirmem gereken tek hedef
sıralama işleminin maliyetini düşürmekti
diyebilirim.
13:38
was to drivesürücü the sequencingdizileme costmaliyet down.
287
806712
1983
13:41
It startedbaşladı from 100 millionmilyon dollarsdolar
perbaşına humaninsan genomegenom.
288
809044
2775
İnsan genomu başına 100 milyon
dolarla başladı.
13:43
Now, it's a coupleçift hundredyüz dollarsdolar
for a humaninsan genomegenom.
289
811843
2591
Şimdi ise birkaç bin dolar.
Bunun yapılmasındaki tek sebep
daha fazla insan bundan faydalansın.
13:46
The only reasonneden to do it
is to get more people to benefityarar from it.
290
814458
3614
13:50
So for the digitaldijital me,
it's the sameaynı thing.
291
818378
2157
Bu nedenle dijital ben için,
aynı şey.
13:52
Now, you probablymuhtemelen need,
292
820559
1489
Şimdi muhtemelen bir kişiyi
dijitalize etmek için
13:54
you know, one millionmilyon dollarsdolar
to digitizedijital ortama a personkişi.
293
822072
3229
bir milyon dolara ihtiyaç
duyabilirsiniz.
13:57
I think it has to be 100 dollarsdolar.
294
825801
1675
Bence 100 dolar olmalıdır.
13:59
It has to be freeücretsiz for manyçok of those people
that urgentlyAcilen need that.
295
827987
4049
Buna ihtiyacı olan bir çok insan için
bedava olmalıdır.
14:04
So this is our goalhedef.
296
832372
1267
İşte bizim hedefimiz bu.
14:05
And it seemsgörünüyor that with all
this mergingBirleştirme of the technologyteknoloji,
297
833993
3423
Sanki birbirine girmiş bu teknolojilerle
14:09
I'm thinkingdüşünme that in the very nearyakın futuregelecek,
298
837440
2592
bence çok yakın gelecekte
14:12
let's say threeüç to fivebeş yearsyıl,
299
840056
2365
gelin şuna üç ila beş yıl diyelim
14:14
it will come to realitygerçeklik.
300
842445
1482
bu gerçekleşecek.
14:15
And this is the wholebütün ideaFikir
of why I foundedkurulmuş iCarbonXiCarbonX,
301
843951
3979
Benim ikinci şirketim olan iCorbon'u
kurma nedenim
14:19
my secondikinci companyşirket.
302
847954
1219
tam olarak bu fikir.
14:21
It's really tryingçalışıyor to get the costmaliyet down
303
849197
2868
Bu şirket gerçekten de maliyetleri
her bir kişinin
14:24
to a levelseviye where everyher individualbireysel
could have the benefityarar.
304
852089
3420
yararlanabileceği seviyeye
indirmeye çalışıyor.
CA: Tamam, yani hayaliniz sadece
birkaç kişi için elit sağlık hizmeti değil
14:27
CACA: All right, so the dreamrüya is not
eliteseçkinler healthsağlık servicesHizmetler for fewaz,
305
855533
3048
14:30
it's to really try
306
858605
1234
gerçekten çabalamak
14:31
and actuallyaslında make overalltüm healthsağlık carebakım
much more costmaliyet effectiveetkili --
307
859863
3111
ve aslında tüm sağlık hizmetini
daha uygun maliyetli yapmak --
14:34
JWJW: But we startedbaşladı
from some earlyerken adoptersevlat edinmek,
308
862998
2430
JW: Fakat biz bazı öncülerle
bu fikri kabul eden, bu fikre
14:37
people believinginanan ideasfikirler and so on,
309
865452
2506
inananlarla başladık,
14:39
but eventuallysonunda, it will becomeolmak
everybody'sherkesin benefityarar.
310
867982
3642
fakat en sonunda bu herkesin
yararına olacaktır.
14:44
CACA: Well, JunHaziran, I think
it's got to be truedoğru to say
311
872303
2333
CA: Peki Jun, şunu söylemek doğru
olacaktır
14:46
you're one of the mostçoğu amazingşaşırtıcı
scientificilmi mindszihinler on the planetgezegen,
312
874660
2958
Sen bu dünyadaki en hayret verici
bilimsel zihinsin,
ve seni burada ağırlamak
bir onurdu.
14:49
and it's an honorOnur to have you.
313
877642
1429
14:51
JWJW: Thank you.
314
879095
1158
JW: Teşekkür ederim.
14:52
(ApplauseAlkış)
315
880277
1150
(Alkış)
Translated by fatih Yurekli
Reviewed by Figen Ergürbüz

▲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