WEBVTT

00:00:00.612 --> 00:00:03.374
Przez najbliższe 16 minut
zabiorę was w podróż,

00:00:03.398 --> 00:00:06.484
która jest prawdopodobnie
największym marzeniem ludzkości:

00:00:06.508 --> 00:00:08.523
zrozumieć kod życia.

NOTE Paragraph

00:00:09.072 --> 00:00:11.815
Dla mnie wszystko zaczęło się
wiele lat temu,

00:00:11.839 --> 00:00:14.562
kiedy po raz pierwszy
zobaczyłem drukarkę 3D.

00:00:14.586 --> 00:00:16.260
Pomysł był fascynujący.

00:00:16.284 --> 00:00:18.306
Drukarka 3D wymaga trzech rzeczy:

00:00:18.330 --> 00:00:22.464
odrobinę danych,
szczyptę surowca, trochę energii

00:00:22.488 --> 00:00:25.822
i może stworzyć dowolny 
dotąd nieistniejący obiekt.

NOTE Paragraph

00:00:26.167 --> 00:00:27.618
Studiowałem fizykę.

00:00:27.618 --> 00:00:29.678
Wracałem do domu i pojąłem,

00:00:29.678 --> 00:00:33.140
że zawsze znałem 
drukarkę 3D. Każdy ją zna.

00:00:33.140 --> 00:00:34.196
Była nią moja mama.

00:00:34.196 --> 00:00:35.371
(Śmiech)

NOTE Paragraph

00:00:35.417 --> 00:00:37.723
Moja mama wzięła 3 rzeczy:

NOTE Paragraph

00:00:37.723 --> 00:00:42.321
nieco informacji, w zasadzie należało to
do obojga moich rodziców,

00:00:42.321 --> 00:00:45.928
surowce i energię z tego samego
źródła, czyli jedzenia.

00:00:45.968 --> 00:00:48.749
Po paru miesiącach wyprodukowała mnie.

00:00:48.789 --> 00:00:50.411
Wcześniej nie istniałem.

00:00:50.511 --> 00:00:54.117
Mama doznała szoku na wieść,
że jest drukarką 3D,

NOTE Paragraph

00:00:54.147 --> 00:01:01.353
a mnie zafascynował
pierwszy składnik - informacja.

00:01:01.383 --> 00:01:04.976
Ile informacji trzeba,
by skonstruować człowieka?

00:01:04.976 --> 00:01:06.831
Dużo? Mało?

00:01:06.851 --> 00:01:08.633
Ile pamięci USB trzeba zapełnić?

00:01:08.843 --> 00:01:11.683
Na początku studiowałem fizykę

NOTE Paragraph

00:01:11.733 --> 00:01:16.515
i za namiastkę człowieka
wziąłem ogromny zestaw LEGO.

00:01:17.349 --> 00:01:21.206
Wyobraźcie sobie, że klocki to małe atomy

00:01:21.286 --> 00:01:25.555
i gdzieniegdzie jest wodór,
gdzie indziej węgiel, gdzieś azot.

00:01:25.555 --> 00:01:31.227
W tym przybliżeniu, gdybym miał
listę atomów do stworzenia człowieka,

00:01:31.267 --> 00:01:33.330
mógłbym go zbudować.

00:01:33.364 --> 00:01:38.321
Możecie to przekalkulować i okazuje się,
że to zdumiewająca liczba.

00:01:38.351 --> 00:01:40.885
Liczba atomów,

00:01:40.885 --> 00:01:45.496
plik, który zapisałbym na pamięci USB,
aby zbudować dziecko,

00:01:45.496 --> 00:01:50.575
wypełniłby pamięciami USB całego Titanica

00:01:50.594 --> 00:01:53.019
pomnożonego 2000 razy.

00:01:54.333 --> 00:01:57.381
To cud życia.

00:01:57.381 --> 00:02:00.032
Odtąd kiedy zobaczycie
ciężarną kobietę, pamiętajcie,

00:02:00.042 --> 00:02:04.608
że montuje największą ilość danych,
jaką kiedykolwiek napotkacie.

00:02:04.638 --> 00:02:07.326
Zapomnijcie o Big Data,
o wszystkim, co słyszeliście.

00:02:07.344 --> 00:02:10.732
To jest największy zbiór
informacji, jaki istnieje.

00:02:10.732 --> 00:02:14.175
(Brawa)

NOTE Paragraph

00:02:14.189 --> 00:02:18.744
Ale natura na szczęście jest
o wiele mądrzejsza od młodego fizyka

NOTE Paragraph

00:02:18.768 --> 00:02:22.452
i przez 4 miliardy lat dała radę
zmieścić te informacje

00:02:22.452 --> 00:02:25.198
w małym krysztale, który nazywamy DNA.

00:02:25.236 --> 00:02:30.005
Poznaliśmy go w 1950 roku,
kiedy Rosalind Franklin,

00:02:30.035 --> 00:02:31.427
wspaniały naukowiec, kobieta,

00:02:31.551 --> 00:02:32.858
zrobiła mu zdjęcie.

00:02:33.138 --> 00:02:38.040
Zajęło nam to jednak ponad 40 lat, 
nim wreszcie zajrzeliśmy wewnątrz komórki,

00:02:38.040 --> 00:02:39.452
wyjęliśmy ten kryształ,

00:02:39.452 --> 00:02:42.778
rozwinęliśmy go
i odczytaliśmy po raz pierwszy.

00:02:43.958 --> 00:02:46.795
Kod okazał się być dość prostym alfabetem,

00:02:46.815 --> 00:02:50.156
cztery litery: A, T, C i G.

00:02:50.166 --> 00:02:54.092
Żeby zbudować człowieka, 
potrzebujecie trzech miliardów liter.

00:02:55.102 --> 00:02:56.133
Trzech miliardów.

00:02:56.321 --> 00:02:57.500
Ile to trzy miliardy?

00:02:57.880 --> 00:03:00.099
Taka liczba nawet nie ma sensu, prawda?

00:03:00.119 --> 00:03:07.361
Myślałem, jak lepiej wyjaśnić
ogrom tego kodu.

NOTE Paragraph

00:03:07.371 --> 00:03:10.434
Potrzebuję teraz pomocy,

00:03:10.434 --> 00:03:13.902
a najlepszą osobą, 
która pomoże mi przedstawić wam kod,

00:03:13.946 --> 00:03:17.437
jest pierwszy człowiek,
który go sekwencjonował, dr Craig Venter.

00:03:17.457 --> 00:03:20.803
Witamy na scenie, doktorze Venter.

00:03:20.863 --> 00:03:28.323
(Brawa)

NOTE Paragraph

00:03:28.323 --> 00:03:30.098
Nie człowiek z krwi i kości,

NOTE Paragraph

00:03:31.208 --> 00:03:33.958
ale po raz pierwszy w historii:

00:03:34.002 --> 00:03:36.947
oto genom konkretnego człowieka,

00:03:36.947 --> 00:03:40.813
wydrukowany strona po stronie,
litera po literze,

00:03:40.813 --> 00:03:45.083
262 tysiące stron informacji,

00:03:45.117 --> 00:03:49.607
450 kg wysłanych z USA do Kanady

00:03:49.651 --> 00:03:54.325
dzięki Bruno Bowdenowi, Lulu.com,
inicjatorowi, oni zrobili wszystko.

00:03:54.415 --> 00:03:55.958
To była niezwykła współpraca.

00:03:56.012 --> 00:04:00.215
Można naocznie się przekonać,
czym jest kod życia.

NOTE Paragraph

00:04:00.259 --> 00:04:02.686
Teraz, po raz pierwszy,
mogę zrobić coś fajnego.

00:04:02.730 --> 00:04:05.078
Mogę zajrzeć do środka i czytać.

00:04:05.118 --> 00:04:09.839
Pozwólcie, że wybiorę
ciekawą książkę... jak ta.

00:04:13.146 --> 00:04:15.645
Mam zakładkę, to dość gruba książka.

00:04:15.705 --> 00:04:19.289
Żebyście zobaczyli, czym jest kod życia.

00:04:21.079 --> 00:04:23.716
Tysiące, tysiące, tysiące,

00:04:23.716 --> 00:04:26.407
miliony liter.

00:04:26.695 --> 00:04:28.815
I najwyraźniej mają sens.

00:04:28.815 --> 00:04:30.631
Przejdźmy do konkretnego fragmentu.

00:04:31.604 --> 00:04:33.021
Przeczytam wam:

00:04:33.066 --> 00:04:34.168
(Śmiech)

NOTE Paragraph

00:04:34.188 --> 00:04:37.849
"AAG, AAT, ATA".

NOTE Paragraph

00:04:38.819 --> 00:04:40.845
Dla was to nieskładne litery,

NOTE Paragraph

00:04:40.935 --> 00:04:45.292
ale ta sekwencja daje Craigowi kolor oczu.

00:04:45.426 --> 00:04:47.087
Pokażę wam inną część książki.

00:04:47.087 --> 00:04:49.569
To odrobinę bardziej skomplikowane.

00:04:50.989 --> 00:04:53.233
Chromosom 14, księga 132.

NOTE Paragraph

00:04:53.253 --> 00:04:55.930
(Śmiech)

NOTE Paragraph

00:04:55.948 --> 00:04:57.748
Jak mogliście się spodziewać.

NOTE Paragraph

00:04:57.778 --> 00:05:00.905
(Śmiech)

NOTE Paragraph

00:05:03.385 --> 00:05:07.225
"ATT, CTT, GATT".

NOTE Paragraph

00:05:08.508 --> 00:05:10.027
Ten człowiek ma szczęście,

NOTE Paragraph

00:05:10.057 --> 00:05:14.324
bo jeśli zabraknie zaledwie
dwóch liter w tej pozycji,

00:05:14.324 --> 00:05:15.951
dwóch liter z trzech miliardów,

00:05:15.951 --> 00:05:18.528
będzie skazany na straszną chorobę:

00:05:18.536 --> 00:05:19.929
mukowiscydozę.

00:05:20.019 --> 00:05:22.689
Nie mamy na nią lekarstwa,
nie wiemy, jak jej zaradzić,

00:05:22.689 --> 00:05:26.782
a to zaledwie dwie litery
odstępstwa od normy.

00:05:27.907 --> 00:05:30.260
Wspaniała książka, potężna,

NOTE Paragraph

00:05:30.874 --> 00:05:33.159
potężna książka,
która pomogła mi zrozumieć

00:05:33.159 --> 00:05:35.681
i zademonstrować coś niezwykłego.

00:05:36.211 --> 00:05:40.584
Każdy z was, to co sprawia,
że wy to wy, a ja to ja,

00:05:40.584 --> 00:05:43.589
to zaledwie około 5 milionów liter,

00:05:43.589 --> 00:05:44.787
pół książki.

00:05:45.547 --> 00:05:46.925
W całej reszcie

00:05:47.905 --> 00:05:50.438
jesteśmy całkowicie identyczni.

00:05:50.958 --> 00:05:54.688
500 stron to cud życia,
którym jesteście.

00:05:54.818 --> 00:05:56.616
Całą resztę mamy wspólną.

00:05:57.836 --> 00:06:00.371
Wydaje nam się, że jesteśmy różni,

00:06:00.371 --> 00:06:02.640
a tu aż tyle mamy wspólnego.

00:06:03.540 --> 00:06:06.771
Skoro zwróciłem już waszą uwagę,

NOTE Paragraph

00:06:06.801 --> 00:06:07.950
następne pytanie brzmi:

00:06:07.950 --> 00:06:09.303
jak to czytać?

00:06:09.303 --> 00:06:10.898
Jak znaleźć w tym sens?

00:06:11.058 --> 00:06:15.671
Jakkolwiek możecie być dobrzy
w składaniu szwedzkich mebli,

00:06:15.671 --> 00:06:19.309
tej instrukcji nie rozgryziecie
przez całe życie.

00:06:19.309 --> 00:06:20.186
(Śmiech)

NOTE Paragraph

00:06:20.186 --> 00:06:24.183
W roku 2014 dwóch znanych entuzjastów TED,

NOTE Paragraph

00:06:24.183 --> 00:06:26.279
Peter Diamandis i sam Craig Venter,

00:06:26.279 --> 00:06:28.173
postanowili stworzyć firmę.

00:06:28.173 --> 00:06:29.694
Powstało Human Longetivity

00:06:29.694 --> 00:06:30.980
z jedną misją:

00:06:31.020 --> 00:06:33.044
robić, co w naszej mocy

00:06:33.044 --> 00:06:36.109
i nauczyć się, czego tylko
się da z tych książek

00:06:36.109 --> 00:06:37.432
w jednym celu:

00:06:38.612 --> 00:06:41.391
urzeczywistnić sen
o spersonalizowanej medycynie,

00:06:41.391 --> 00:06:45.243
zrozumieć, co trzeba zrobić
dla lepszego zdrowia

00:06:45.243 --> 00:06:47.194
i jakie tajemnice kryją te książki.

00:06:47.404 --> 00:06:52.282
Niesamowita ekipa, 
40 analityków danych i wielu innych,

NOTE Paragraph

00:06:52.294 --> 00:06:54.139
z którymi współpraca to przyjemność.

00:06:54.139 --> 00:06:55.833
To prosta koncepcja.

00:06:55.833 --> 00:06:58.850
Zamierzamy użyć technologii
samouczenia się maszyn.

00:06:59.350 --> 00:07:03.612
Z jednej strony mamy tysiące genomów.

00:07:03.612 --> 00:07:07.825
Z drugiej zebraliśmy największą
bazę danych ludzi:

00:07:07.945 --> 00:07:12.036
fenotypy, skany 3D, MRJ...
wszystko, co możecie wymyślić.

00:07:12.056 --> 00:07:14.856
Pomiędzy tymi dwiema stronami

00:07:14.856 --> 00:07:17.389
jest tajemnica tłumaczenia.

00:07:17.389 --> 00:07:19.985
A pośrodku zbudowaliśmy maszynę.

00:07:20.565 --> 00:07:25.821
Zbudowaliśmy ją i uczymy, 
właściwie nie jedną, a wiele maszyn.

00:07:25.949 --> 00:07:30.804
Jak zrozumieć genom
i przełożyć go na fenotyp.

00:07:31.194 --> 00:07:34.228
Czym są te litery i co robią?

00:07:34.358 --> 00:07:37.322
Tej metody można użyć do wszystkiego,

00:07:37.322 --> 00:07:40.203
ale jest to szczególnie skomplikowane
w przypadku genomiki.

00:07:40.203 --> 00:07:43.840
Powoli się rozwijaliśmy i chcieliśmy
sobie stworzyć różne wyzwania.

00:07:43.884 --> 00:07:46.434
Zaczęliśmy od początku,
czyli cech wspólnych.

00:07:46.434 --> 00:07:50.046
Cechy wspólne są wygodne,
bo są wspólne, każdy je ma.

00:07:50.046 --> 00:07:52.991
Zaczęliśmy zadawać pytania:

NOTE Paragraph

00:07:52.991 --> 00:07:54.495
Czy możemy przewidzieć wzrost?

00:07:54.495 --> 00:07:57.275
Czy możemy przeczytać te książki
i przewidzieć wasz wzrost?

00:07:57.275 --> 00:07:58.052
Owszem,

00:07:58.052 --> 00:08:00.257
z precyzją do pięciu centymetrów.

00:08:00.257 --> 00:08:03.124
BMI jest mocno związany
z waszym stylem życia,

00:08:03.124 --> 00:08:06.763
ale mimo to możemy z precyzją
do ośmiu kilogramów.

00:08:06.763 --> 00:08:08.461
Czy możemy przewidzieć kolor oczu?

00:08:08.461 --> 00:08:09.204
Tak, możemy.

00:08:09.204 --> 00:08:10.842
Z dokładnością 80%.

00:08:10.952 --> 00:08:13.326
Czy możemy przewidzieć kolor skóry?

00:08:13.412 --> 00:08:15.680
Możemy, dokładność 80%.

00:08:15.680 --> 00:08:17.321
Czy możemy przewidzieć wiek?

00:08:18.121 --> 00:08:21.860
Możemy, bo jak się okazuje
kod zmienia się z wiekiem.

00:08:21.884 --> 00:08:25.166
Skraca się, tracone są fragmenty,
pojawiają się insercje.

00:08:25.190 --> 00:08:27.745
Odczytujemy sygnały i budujemy model.

NOTE Paragraph

00:08:28.438 --> 00:08:29.913
I interesujące wyzwanie:

00:08:29.937 --> 00:08:31.666
czy możemy przewidzieć ludzką twarz?

00:08:33.014 --> 00:08:34.292
To trochę skomplikowane,

00:08:34.316 --> 00:08:37.507
bo ludzka twarz jest rozproszona
wśród milionów tych liter.

00:08:37.531 --> 00:08:40.160
Twarz ludzka nie jest
konkretnie zdefiniowanym obiektem.

00:08:40.184 --> 00:08:42.235
Musieliśmy zbudować ją warstwami,

00:08:42.259 --> 00:08:44.969
aby nauczyć siebie
i maszynę, czym jest twarz,

00:08:44.993 --> 00:08:47.030
nałożyć na siebie i skompresować.

00:08:47.054 --> 00:08:49.302
Jeśli znacie się na uczeniu maszynowym,

00:08:49.326 --> 00:08:51.610
rozumiecie, jakie jest to wyzwanie.

NOTE Paragraph

00:08:52.108 --> 00:08:58.099
Obecnie 15 lat po odczytaniu
pierwszej sekwencji,

00:08:58.123 --> 00:09:01.025
w październiku tego roku
zaczęliśmy widzieć znaki.

00:09:01.049 --> 00:09:03.579
To był bardzo wzruszający moment.

00:09:03.605 --> 00:09:07.154
Widzicie tu osobę badaną 
w naszym laboratorium.

00:09:07.714 --> 00:09:09.559
To jest dla nas twarz.

00:09:09.821 --> 00:09:13.149
Bierzemy prawdziwą twarz obiektu,
i upraszczamy ją,

00:09:13.149 --> 00:09:18.510
bo wiele szczegółów i defektów twarzy
powstaje w ciągu życia.

00:09:18.910 --> 00:09:22.276
Symetryzujemy twarz
i przeprowadzamy algorytm.

00:09:22.676 --> 00:09:24.915
A to, co widzicie teraz

00:09:24.915 --> 00:09:28.674
to wynik, który przewidzieliśmy z krwi.

00:09:28.914 --> 00:09:31.646
(Brawa)

NOTE Paragraph

00:09:31.646 --> 00:09:33.220
Poczekajmy.

NOTE Paragraph

00:09:33.220 --> 00:09:37.279
W tej chwili wasze oczy
patrzą z lewa na prawo,

00:09:37.279 --> 00:09:41.033
a wasz mózg chce,
żeby te obrazki były identyczne.

00:09:41.033 --> 00:09:43.873
Więc proszę was o inne ćwiczenie,
żeby było uczciwie.

00:09:43.873 --> 00:09:46.874
Poszukajcie różnic, jest ich wiele.

00:09:47.024 --> 00:09:49.975
Największa część sygnału
związana jest z płcią,

00:09:49.975 --> 00:09:55.072
potem jest wiek, BMI i czynnik etniczny.

00:09:55.072 --> 00:09:59.047
Wszystko powyżej się komplikuje.

00:09:59.201 --> 00:10:02.296
Ale to, co tu widzicie, także w różnicach,

00:10:02.296 --> 00:10:05.429
pokazuje, że jesteśmy blisko.

00:10:06.119 --> 00:10:09.207
Już to wzbudza w was emocje.

00:10:09.772 --> 00:10:13.471
To ko,lejny badany,
a oto co przewidzieliśmy.

NOTE Paragraph

00:10:14.099 --> 00:10:17.038
Trochę mniejsza twarz,
nie złapaliśmy kompletnej

00:10:17.038 --> 00:10:21.634
struktury czaszki, 
ale i tak jesteśmy blisko.

00:10:21.634 --> 00:10:23.858
To kolejny badany w laboratorium,

00:10:23.882 --> 00:10:25.325
a oto co przewidzieliśmy.

00:10:26.056 --> 00:10:30.732
Ci ludzie nie byli wykorzystani
do trenowania maszyny,

00:10:30.756 --> 00:10:33.593
należą do grupy "wstrzymanej".

00:10:33.617 --> 00:10:37.357
Są to ludzie, którym pewnie
nigdy nie uwierzycie.

00:10:37.381 --> 00:10:41.227
Możecie o wszystkim przeczytać
w naszych naukowych publikacjach.

NOTE Paragraph

00:10:41.257 --> 00:10:43.730
Ale skoro jesteśmy na scenie,
Chris dał mi wyzwanie.

00:10:43.730 --> 00:10:49.730
Próbowałem przewidzieć wygląd kogoś,
kogo możecie rozpoznać.

00:10:50.470 --> 00:10:54.895
W tej probówce z krwią,
a uwierzcie mi, nie macie pojęcia,

00:10:54.919 --> 00:10:57.799
co musieliśmy zrobić,
żeby móc tu wnieść krew,

00:10:57.823 --> 00:11:01.724
w tej probówce jest wystarczająca ilość
informacji biologicznej,

00:11:01.748 --> 00:11:04.025
której potrzebujemy 
do sekwencjonowania genomu.

00:11:04.049 --> 00:11:06.119
Potrzebujemy tylko tyle.

00:11:06.528 --> 00:11:09.733
Przeanalizowaliśmy tę sekwencję.
Zrobię to z wami.

00:11:09.757 --> 00:11:13.736
Zaczęliśmy nawarstwiać wszystko,
co możemy zrozumieć.

00:11:13.760 --> 00:11:17.110
Z tej próbki krwi przewidzieliśmy,
że to mężczyzna.

00:11:17.134 --> 00:11:18.498
Tak, obiekt jest mężczyzną.

00:11:18.996 --> 00:11:21.434
Przewidzieliśmy, że ma 1,76 m wzrostu.

00:11:21.458 --> 00:11:23.850
Obiekt ma 1,77 m.

00:11:23.874 --> 00:11:27.984
Przewidzieliśmy, że waży 76 kg,
naprawdę waży 82 kg.

00:11:28.701 --> 00:11:31.333
Przewidzieliśmy, że ma 38 lat.

00:11:31.357 --> 00:11:33.261
Obiekt ma 35.

00:11:33.851 --> 00:11:35.975
Przewidzieliśmy kolor oczu,

00:11:36.824 --> 00:11:38.035
są ciemne.

00:11:38.059 --> 00:11:39.614
Przewidzieliśmy kolor skóry.

00:11:40.026 --> 00:11:41.436
No, już prawie.

00:11:41.899 --> 00:11:43.272
To jego twarz.

NOTE Paragraph

00:11:45.172 --> 00:11:48.441
A teraz chwila prawdy:

00:11:48.465 --> 00:11:50.235
obiekt to ta osoba.

NOTE Paragraph

00:11:50.259 --> 00:11:52.194
(Śmiech)

NOTE Paragraph

00:11:52.218 --> 00:11:54.276
Zrobiłem to celowo.

00:11:54.300 --> 00:11:57.992
Należę do bardzo szczególnej
i osobliwej grupy etnicznej.

00:11:58.016 --> 00:12:00.966
Południowi Europejczycy, Włosi,
nigdy nie pasują do schematów.

00:12:00.990 --> 00:12:06.120
To osobliwa grupa, skomplikowany
przypadek graniczny.

00:12:06.144 --> 00:12:07.653
Ale jest jeszcze jedna kwestia.

00:12:07.677 --> 00:12:11.154
Coś, czego często używamy
do rozpoznawania ludzi,

00:12:11.178 --> 00:12:12.900
nigdy nie będzie zapisane w genomie.

00:12:12.924 --> 00:12:15.241
To nasza wolna wola, to jak wyglądamy.

00:12:15.265 --> 00:12:18.494
W moim przypadku nie fryzura, ale broda.

00:12:18.518 --> 00:12:22.071
Więc pokażę wam, w tym przypadku skopiuję,

00:12:22.095 --> 00:12:24.860
to tylko Photoshop, nie modelowanie,

00:12:24.884 --> 00:12:26.597
skopiuję brodę na obiekt.

00:12:26.621 --> 00:12:30.093
Natychmiast mamy o wiele lepsze odczucie.

NOTE Paragraph

00:12:30.955 --> 00:12:33.664
Dlaczego to robimy?

00:12:35.938 --> 00:12:41.078
Na pewno nie po to,
żeby przewidzieć wzrost

00:12:41.102 --> 00:12:43.474
ani zrobić piękny obrazek z waszej krwi.

00:12:44.390 --> 00:12:48.408
Robimy to, bo ta sama technologia
i to samo podejście,

00:12:48.432 --> 00:12:50.952
uczenie maszyn tego kodu,

00:12:50.976 --> 00:12:54.113
pomaga nam zrozumieć, jak działamy,

00:12:54.137 --> 00:12:55.623
jak działa wasze ciało,

00:12:55.647 --> 00:12:57.312
jak się starzeje,

00:12:57.336 --> 00:13:00.105
jak w ciele powstają choroby,

00:13:00.129 --> 00:13:03.101
jak rozwijają się nowotwory,

00:13:03.125 --> 00:13:04.908
jak działają leki

00:13:04.932 --> 00:13:07.246
i czy działają na ciało.

NOTE Paragraph

00:13:07.713 --> 00:13:09.380
To wielkie wyzwanie.

00:13:09.894 --> 00:13:11.532
To wyzwanie wspólne

00:13:11.556 --> 00:13:14.135
dla tysięcy innych naukowców
na całym świecie.

00:13:14.159 --> 00:13:16.381
Nazywamy to medycyną personalizowaną.

00:13:17.125 --> 00:13:20.585
To możliwość przejścia
od metody statystycznej,

00:13:20.609 --> 00:13:22.641
gdzie jesteś kroplą w morzu,

00:13:22.665 --> 00:13:24.478
do indywidualnego podejścia,

00:13:24.502 --> 00:13:26.687
gdzie czytamy te wszystkie książki

00:13:26.711 --> 00:13:29.575
i zaczynamy rozumieć,
kim naprawdę jesteście.

00:13:30.260 --> 00:13:33.622
Ale to tym bardziej skomplikowane,

00:13:33.646 --> 00:13:37.254
bo z tych wszystkich książek

00:13:37.268 --> 00:13:40.310
dziś znamy mniej więcej dwa procent:

00:13:41.027 --> 00:13:44.680
cztery książki z ponad 175.

NOTE Paragraph

00:13:46.021 --> 00:13:49.227
To nie temat mojej prelekcji,

00:13:50.145 --> 00:13:52.743
bo poznamy więcej.

00:13:53.378 --> 00:13:56.047
Pracują nad tym najlepsze umysły świata.

00:13:57.048 --> 00:13:58.882
Będziemy przewidywać lepiej,

00:13:58.906 --> 00:14:01.159
model będzie bardziej precyzyjny.

00:14:01.183 --> 00:14:03.041
A im więcej się nauczymy,

00:14:03.065 --> 00:14:07.895
tym częściej staniemy przed decyzjami,

00:14:07.919 --> 00:14:10.940
których nigdy przedtem
nie musieliśmy podejmować.

00:14:10.964 --> 00:14:12.399
O życiu,

00:14:12.423 --> 00:14:14.097
o śmierci,

00:14:14.121 --> 00:14:15.724
o rodzicielstwie.

NOTE Paragraph

00:14:18.636 --> 00:14:25.262
Dotykamy zasadniczych
szczegółów działania życia.

00:14:26.118 --> 00:14:29.276
Ta rewolucja nie może być ograniczona

00:14:29.300 --> 00:14:31.959
do dziedzin nauki czy technologii.

00:14:32.960 --> 00:14:35.204
To musi być globalna dyskusja.

00:14:35.798 --> 00:14:41.015
Musimy zacząć myśleć o przyszłości,
jaką budujemy jako ludzkość.

00:14:41.039 --> 00:14:43.523
Musimy wejść w interakcję
z branżą kreatywną,


00:14:43.537 --> 00:14:46.637
z artystami, filozofami, politykami.

00:14:46.661 --> 00:14:47.819
Dotyczy to wszystkich,

00:14:47.843 --> 00:14:50.668
bo to przyszłość naszego gatunku.

00:14:51.273 --> 00:14:55.241
Bez strachu, za to rozumiejąc,

00:14:55.265 --> 00:14:59.136
że decyzje, które podejmiemy za rok,

00:14:59.160 --> 00:15:02.949
zmienią bieg historii na zawsze.

NOTE Paragraph

00:15:03.732 --> 00:15:04.892
Dziękuję.

NOTE Paragraph

00:15:04.916 --> 00:15:15.075
(Brawa)