1
00:00:00,612 --> 00:00:03,374
Следующие 16 минут мы с вами
проведём в путешествии к тому,

2
00:00:03,398 --> 00:00:06,484
что, возможно, является
величайшей мечтой человечества:

3
00:00:06,508 --> 00:00:08,523
к пониманию кода жизни.

4
00:00:09,072 --> 00:00:11,815
Для меня это путешествие началось
много-много лет назад,

5
00:00:11,839 --> 00:00:14,562
когда я увидел первый 3D-принтер.

6
00:00:14,586 --> 00:00:16,260
Просто потрясающий принцип:

7
00:00:16,284 --> 00:00:18,306
3D-принтеру необходимы три вещи —

8
00:00:18,330 --> 00:00:22,464
немного информации,
исходный материал и энергия,

9
00:00:22,488 --> 00:00:25,822
и тогда он способен напечатать
любой не существовавший ранее предмет.

10
00:00:26,097 --> 00:00:28,654
Я тогда занимался физикой
и, возвращаясь как-то домой,

11
00:00:28,678 --> 00:00:32,116
осознал, что на самом деле
всегда был знакóм с 3D-принтером.

12
00:00:32,140 --> 00:00:33,476
Как и любой из нас.

13
00:00:33,500 --> 00:00:34,658
Этот принтер — моя мама.

14
00:00:34,682 --> 00:00:35,683
(Смех)

15
00:00:35,707 --> 00:00:38,121
Мама взяла три ингредиента:

16
00:00:38,145 --> 00:00:42,118
немного информации — в данном случае
от себя и от папы, —

17
00:00:42,142 --> 00:00:46,299
исходный материал и энергию, то есть пищу,

18
00:00:46,323 --> 00:00:48,891
и через несколько месяцев
она произвела на свет меня —

19
00:00:48,915 --> 00:00:50,667
не существовавший ранее объект.

20
00:00:50,691 --> 00:00:54,453
Шокировав маму новостью о том,
что она на самом деле 3D-принтер,

21
00:00:54,477 --> 00:00:59,215
я был совершенно зачарован
одним из ингредиентов,

22
00:00:59,239 --> 00:01:00,956
самым первым — информацией.

23
00:01:00,980 --> 00:01:03,231
Сколько нужно информации,

24
00:01:03,255 --> 00:01:05,191
чтобы произвести человека?

25
00:01:05,215 --> 00:01:06,789
Много? Мало?

26
00:01:06,813 --> 00:01:08,993
Сколько нужно флеш-карт,
чтобы всё уместилось?

27
00:01:09,017 --> 00:01:11,641
Я когда-то изучал физику

28
00:01:11,665 --> 00:01:17,262
и представил человека
как конструкцию LEGO гигантских размеров.

29
00:01:17,286 --> 00:01:21,071
Вообразите, что она состоит
из маленьких атомов:

30
00:01:21,095 --> 00:01:25,748
водорода, углерода, азота.

31
00:01:25,772 --> 00:01:27,343
Тогда получается,

32
00:01:27,367 --> 00:01:31,710
что если составить список всех атомов,
из которых состоит человек,

33
00:01:31,734 --> 00:01:33,121
то можно его создать.

34
00:01:33,145 --> 00:01:35,174
Что ж, можно произвести подсчёты

35
00:01:35,198 --> 00:01:38,475
и получить совершенно невероятное число.

36
00:01:38,499 --> 00:01:41,256
Количество атомов,

37
00:01:41,280 --> 00:01:46,035
тот самый файл, который нужно сохранить
на флешке, чтобы создать ребёнка...

38
00:01:46,059 --> 00:01:50,726
На самом деле вам придётся заполнить
такими флешками целый «Титаник»,

39
00:01:50,750 --> 00:01:53,468
точнее, 2 000 таких «Титаников».

40
00:01:53,957 --> 00:01:57,358
Вот оно — чудо жизни.

41
00:01:57,382 --> 00:01:59,994
Отныне, встретив беременную женщину,
помните:

42
00:02:00,018 --> 00:02:02,874
она собирает воедино самый большой
массив информации,

43
00:02:02,898 --> 00:02:04,454
о котором вы когда-либо слышали.

44
00:02:04,478 --> 00:02:07,428
Куда до него большим данным
и прочим штукам.

45
00:02:07,452 --> 00:02:10,333
Это самый большой в мире массив данных.

46
00:02:10,357 --> 00:02:14,190
(Аплодисменты)

47
00:02:14,214 --> 00:02:18,858
К счастью, природа намного разумнее
молодого физика

48
00:02:18,882 --> 00:02:22,458
и за 4 миллиарда лет умудрилась
упаковать всю эту информацию

49
00:02:22,482 --> 00:02:25,187
в маленький кристаллик под названием ДНК.

50
00:02:25,605 --> 00:02:29,917
Впервые мы увидели ДНК в 1950 году, 
когда Розалинд Франклин,

51
00:02:29,941 --> 00:02:31,497
замечательная женщина-учёный,

52
00:02:31,521 --> 00:02:32,910
смогла получить её снимок.

53
00:02:32,934 --> 00:02:38,122
Но понадобилось больше 40 лет,
чтобы забраться в человеческую клетку,

54
00:02:38,146 --> 00:02:39,748
достать этот кристаллик,

55
00:02:39,772 --> 00:02:42,852
развернуть и впервые его прочесть.

56
00:02:43,615 --> 00:02:46,856
Код оказался довольно простой азбукой —

57
00:02:46,880 --> 00:02:50,652
всего четыре буквы: А, Т, С и G.

58
00:02:50,676 --> 00:02:54,166
И чтобы создать человека,
понадобится 3 миллиарда этих букв.

59
00:02:54,933 --> 00:02:56,112
3 миллиарда.

60
00:02:56,136 --> 00:02:57,715
Насколько это много?

61
00:02:57,739 --> 00:03:00,501
Само число нам ни о чём не говорит.

62
00:03:00,525 --> 00:03:04,610
Я задумался, как понагляднее объяснить,

63
00:03:04,634 --> 00:03:07,684
насколько этот код грандиозен и огромен.

64
00:03:07,708 --> 00:03:10,762
Мне понадобится помощь,

65
00:03:10,786 --> 00:03:14,013
и кто лучше может представить вам
код жизни,

66
00:03:14,037 --> 00:03:17,559
чем человек, впервые его расшифровавший,
Крейг Вентер?

67
00:03:17,583 --> 00:03:20,973
Итак, добро пожаловать на сцену,
Крейг Вентер.

68
00:03:20,997 --> 00:03:27,928
(Аплодисменты)

69
00:03:27,952 --> 00:03:30,208
Не сам Крейг во плоти,

70
00:03:31,448 --> 00:03:33,793
но, впервые в истории,

71
00:03:33,817 --> 00:03:37,279
генóм конкретного человека,

72
00:03:37,303 --> 00:03:41,063
распечатанный постранично,
буква за буквой,

73
00:03:41,087 --> 00:03:45,083
262 000 страниц информации,

74
00:03:45,107 --> 00:03:49,471
450 килограммов, доставленных
из США в Канаду, —

75
00:03:49,495 --> 00:03:54,338
спасибо Бруно Бодену и компании Lulu.com,
которые всё организовали.

76
00:03:54,362 --> 00:03:55,825
Это был целый подвиг.

77
00:03:55,849 --> 00:04:00,146
Вот наглядное представление кода жизни.

78
00:04:00,170 --> 00:04:02,648
А сейчас я впервые могу
проделать кое-что занятное.

79
00:04:02,672 --> 00:04:05,219
Я могу заглянуть внутрь и почитать.

80
00:04:05,243 --> 00:04:09,868
Давайте-ка я возьму интересную книжку,
к примеру вот эту.

81
00:04:13,077 --> 00:04:15,611
У меня тут закладка —
том довольно увесистый.

82
00:04:15,635 --> 00:04:19,362
Давайте я покажу вам,
как выглядит код жизни.

83
00:04:20,566 --> 00:04:23,957
Тысячи, тысячи, тысячи,

84
00:04:23,981 --> 00:04:26,651
миллионы букв.

85
00:04:26,675 --> 00:04:29,071
И они явно что-то означают.

86
00:04:29,095 --> 00:04:30,852
Давайте заглянем вот сюда.

87
00:04:31,571 --> 00:04:32,933
Я вам почитаю:

88
00:04:32,957 --> 00:04:33,978
(Смех)

89
00:04:34,002 --> 00:04:38,008
«ААG, AAT, ATA».

90
00:04:38,965 --> 00:04:41,032
Для вас это ничего не значащие буквы,

91
00:04:41,056 --> 00:04:45,097
но эта последовательность отвечает
за цвет глаз Крейга.

92
00:04:45,633 --> 00:04:47,565
Я покажу вам ещё одну книгу.

93
00:04:47,589 --> 00:04:49,683
Здесь чуть посложнее.

94
00:04:50,983 --> 00:04:53,630
Хромосома 14, том 132.

95
00:04:53,654 --> 00:04:55,744
(Смех)

96
00:04:55,768 --> 00:04:57,045
Как и следовало ожидать.

97
00:04:57,069 --> 00:05:00,535
(Смех)

98
00:05:02,857 --> 00:05:07,364
«AТT, CTT, GATT».

99
00:05:08,329 --> 00:05:10,016
Этому человеку повезло,

100
00:05:10,040 --> 00:05:14,557
потому что, пропади хотя бы две буквы
вот в этом месте —

101
00:05:14,581 --> 00:05:16,458
всего две буквы из трёх миллиардов, —

102
00:05:16,482 --> 00:05:18,501
он был бы обречён на ужасный недуг:

103
00:05:18,525 --> 00:05:19,965
муковисцидоз.

104
00:05:19,989 --> 00:05:23,402
Лекарств от него не придумано,
мы не знаем, что с этим делать, —

105
00:05:23,426 --> 00:05:27,181
и всего лишь две буквы отделяют нас
от этой болезни.

106
00:05:27,585 --> 00:05:30,290
Удивительная, мощная книга,

107
00:05:31,115 --> 00:05:33,113
которая помогла мне понять

108
00:05:33,137 --> 00:05:35,890
и показать вам
нечто весьма примечательное.

109
00:05:36,480 --> 00:05:40,915
То, что делает меня мной,
а вас вами, —

110
00:05:40,939 --> 00:05:43,893
всего лишь пять миллионов букв,

111
00:05:43,917 --> 00:05:45,145
половина тома.

112
00:05:46,015 --> 00:05:47,678
В остальном

113
00:05:47,702 --> 00:05:50,264
мы совершенно идентичны.

114
00:05:51,008 --> 00:05:55,026
Чудо жизни, коим вы являетесь, —
это всего пять сотен страниц.

115
00:05:55,050 --> 00:05:57,581
Всё остальное у всех одинаково.

116
00:05:57,605 --> 00:06:00,514
Вспомните об этом, когда услышите,
что все мы разные.

117
00:06:00,538 --> 00:06:02,759
Всё это у нас одинаково.

118
00:06:03,441 --> 00:06:06,870
Теперь, когда я вас заинтересовал,

119
00:06:06,894 --> 00:06:08,253
задам новый вопрос:

120
00:06:08,277 --> 00:06:09,428
а как читать этот код?

121
00:06:09,452 --> 00:06:10,961
Как в нём разобраться?

122
00:06:11,409 --> 00:06:15,649
Что ж, даже если вы специалист
по сбору мебели из IKEA,

123
00:06:15,673 --> 00:06:19,236
на то, чтобы раскусить эту инструкцию,
вам не хватит всей жизни.

124
00:06:19,260 --> 00:06:20,863
(Смех)

125
00:06:20,887 --> 00:06:23,999
В 2014 году два знаменитых участника TED,

126
00:06:24,023 --> 00:06:26,563
Питер Диамандис и Крейг Вентер,

127
00:06:26,587 --> 00:06:28,514
решили создать новую компанию.

128
00:06:28,538 --> 00:06:29,950
Так появилась Human Longevity,

129
00:06:29,974 --> 00:06:31,344
миссией которой было

130
00:06:31,368 --> 00:06:33,229
испытать всё, что можно испытать,

131
00:06:33,253 --> 00:06:36,012
исследовать всё, что можно
исследовать в этих книгах,

132
00:06:36,036 --> 00:06:37,741
с одной целью:

133
00:06:38,782 --> 00:06:41,663
воплотить в реальность мечту
о персонализированной медицине,

134
00:06:41,687 --> 00:06:45,454
понять, что нужно сделать,
чтобы улучшить здоровье

135
00:06:45,478 --> 00:06:47,761
и разгадать все загадки этих книг.

136
00:06:48,329 --> 00:06:52,579
Замечательная команда — 40 специалистов
по обработке данных и многие другие люди,

137
00:06:52,603 --> 00:06:53,953
прекрасные коллеги.

138
00:06:53,977 --> 00:06:56,230
Идея на самом деле очень проста.

139
00:06:56,254 --> 00:06:59,412
Мы используем технологию под названием
«машинное обучение».

140
00:06:59,436 --> 00:07:03,975
С одной стороны,
у нас есть тысячи геномов.

141
00:07:03,999 --> 00:07:07,996
С другой стороны, мы собрали огромнейшую
базу данных о различных индивидуумах:

142
00:07:08,020 --> 00:07:12,316
фенотипы, 3D-снимки, магнитный резонанс —
чего там только нет.

143
00:07:12,340 --> 00:07:15,239
Две противоположные стороны

144
00:07:15,263 --> 00:07:17,705
связаны секретом трансляции генов.

145
00:07:17,729 --> 00:07:20,201
Мы создали для этого машину

146
00:07:20,801 --> 00:07:23,186
и научили её —

147
00:07:23,210 --> 00:07:26,420
вообще-то, не одну, а много-много машин —

148
00:07:26,444 --> 00:07:30,988
научили понимать и транслировать
геном в фенотип.

149
00:07:31,362 --> 00:07:34,702
Что это за буквы, за что они отвечают?

150
00:07:34,726 --> 00:07:37,473
Такой подход применим повсюду,

151
00:07:37,497 --> 00:07:40,490
но в геномике он особенно замысловат.

152
00:07:40,514 --> 00:07:43,790
Потихоньку мы развивались
и ставили перед собой различные задачи.

153
00:07:43,814 --> 00:07:46,546
Мы начали с простого —
с общих характеристик.

154
00:07:46,570 --> 00:07:49,173
С ними удобно работать,
потому что они общие,

155
00:07:49,197 --> 00:07:50,381
они есть у каждого.

156
00:07:50,405 --> 00:07:52,899
Мы начали задаваться вопросами.

157
00:07:52,923 --> 00:07:54,303
Можно ли предугадать рост?

158
00:07:54,985 --> 00:07:57,162
Можно ли прочесть эти тома
и угадать ваш рост?

159
00:07:57,186 --> 00:07:58,337
На самом деле можно —

160
00:07:58,361 --> 00:08:00,154
с точностью до 5 сантиметров.

161
00:08:00,178 --> 00:08:03,313
Индекс массы тела часто связан
с образом жизни,

162
00:08:03,337 --> 00:08:07,201
но его тоже можно предсказать
с погрешностью в 8 килограммов.

163
00:08:07,225 --> 00:08:08,586
Спрогнозировать цвет глаз?

164
00:08:08,600 --> 00:08:09,638
Можем.

165
00:08:09,662 --> 00:08:10,986
С точностью 80%.

166
00:08:11,466 --> 00:08:13,324
Цвет кожи?

167
00:08:13,348 --> 00:08:15,789
С точностью 80%.

168
00:08:15,813 --> 00:08:17,153
Можем ли мы угадать возраст?

169
00:08:18,121 --> 00:08:21,860
Да, потому что, по всей видимости,
код меняется с возрастом:

170
00:08:21,884 --> 00:08:25,166
укорачивается, какие-то кусочки теряются,
какие-то появляются.

171
00:08:25,190 --> 00:08:27,745
Мы считываем сигналы, мы создаём модель.

172
00:08:28,438 --> 00:08:29,913
Вот интересная задачка:

173
00:08:29,937 --> 00:08:31,666
можем ли мы предугадать черты лица?

174
00:08:33,014 --> 00:08:34,142
Это непросто,

175
00:08:34,166 --> 00:08:37,597
потому что гены, отвечающие за черты лица,
зашифрованы в миллионнах букв.

176
00:08:37,631 --> 00:08:40,160
Лицо человека
трудно поддаётся определению.

177
00:08:40,184 --> 00:08:42,235
Над этим пришлось поработать отдельно:

178
00:08:42,259 --> 00:08:44,969
изучить и объяснить машине,
что такое лицо,

179
00:08:44,993 --> 00:08:47,030
а затем встроить эти данные в алгоритм.

180
00:08:47,054 --> 00:08:49,302
Если вы разбираетесь в машинном обучении,

181
00:08:49,326 --> 00:08:51,610
вы понимаете, насколько это сложно.

182
00:08:52,108 --> 00:08:58,099
Спустя 15 лет после первой расшифровки,

183
00:08:58,123 --> 00:09:01,025
в октябре этого года,
мы начали получать первые сигналы.

184
00:09:01,049 --> 00:09:03,504
Это был очень волнующий момент.

185
00:09:03,528 --> 00:09:07,273
Здесь вы видите лицо участницы
эксперимента нашей лаборатории,

186
00:09:07,619 --> 00:09:09,547
мы работали с этим лицом.

187
00:09:09,571 --> 00:09:13,202
Мы берём данные его черт, упрощаем их,

188
00:09:13,226 --> 00:09:15,196
так как нам не нужно всё —

189
00:09:15,220 --> 00:09:19,006
многие особенности и дефекты приобретаются
уже в течение жизни.

190
00:09:19,030 --> 00:09:22,499
Мы делаем лицо более симметричным
и запускаем наш алгоритм.

191
00:09:23,245 --> 00:09:25,143
Результаты, которые я вам покажу, —

192
00:09:25,167 --> 00:09:28,539
это то, что нам удалось предсказать
на основе образца крови.

193
00:09:29,596 --> 00:09:31,120
(Аплодисменты)

194
00:09:31,144 --> 00:09:32,579
Секундочку.

195
00:09:32,603 --> 00:09:37,295
Сейчас вы переводите взгляд слева направо,
справа налево:

196
00:09:37,319 --> 00:09:41,249
вашему мозгу хочется найти
признаки идентичности этих изображений.

197
00:09:41,273 --> 00:09:43,719
Для чистоты эксперимента
давайте сделаем по-другому.

198
00:09:43,743 --> 00:09:46,030
Пожалуйста, поищите различия,

199
00:09:46,054 --> 00:09:47,415
их здесь немало.

200
00:09:47,439 --> 00:09:50,042
Самый сильный сигнал отвечает за пол,

201
00:09:50,066 --> 00:09:55,267
затем возраст, индекс массы тела,
этническую принадлежность.

202
00:09:55,291 --> 00:09:59,002
Разобраться в этих сигналах
совсем непросто.

203
00:09:59,026 --> 00:10:02,276
Но то, что вы здесь видите,
даже различия,

204
00:10:02,300 --> 00:10:05,895
показывает, что мы на верном пути,

205
00:10:05,919 --> 00:10:07,267
мы всё ближе к истине.

206
00:10:07,291 --> 00:10:09,640
Уже только это будоражит эмоции.

207
00:10:09,664 --> 00:10:12,367
Это ещё один наш испытуемый,

208
00:10:12,391 --> 00:10:13,800
а это полученный прогноз.

209
00:10:13,824 --> 00:10:18,420
Лицо не такое крупное, не совсем удалось
передать строение черепа,

210
00:10:18,444 --> 00:10:21,095
но всё равно — очень близко.

211
00:10:21,634 --> 00:10:23,858
Вот другой испытуемый,

212
00:10:23,882 --> 00:10:25,325
а вот наш расчёт.

213
00:10:26,056 --> 00:10:30,732
Когда мы обучали машину,
мы не использовали эти изображения.

214
00:10:30,756 --> 00:10:33,593
Это так называемый «резерв».

215
00:10:33,617 --> 00:10:37,357
Но в случае с этими людьми
вам трудно оценить наш успех.

216
00:10:37,381 --> 00:10:40,057
Мы всё опубликуем в научной статье,

217
00:10:40,081 --> 00:10:41,232
вы сможете её почитать.

218
00:10:41,256 --> 00:10:43,600
Однако Крис поставил передо мной
непростую задачу.

219
00:10:43,624 --> 00:10:47,250
Возможно, я рисковал, но я попытался
спрогнозировать внешность человека,

220
00:10:47,274 --> 00:10:50,105
которого вы способны узнать.

221
00:10:50,470 --> 00:10:54,895
Итак, в этой пробирке с кровью —
поверьте, вы даже не представляете,

222
00:10:54,919 --> 00:10:57,799
на что нам пришлось пойти,
чтобы добыть эту пробирку, —

223
00:10:57,823 --> 00:11:01,724
в этой пробирке находится
биологическая информация,

224
00:11:01,748 --> 00:11:04,025
необходимая для полной расшифровки генома.

225
00:11:04,049 --> 00:11:06,119
Достаточно вот такого количества.

226
00:11:06,528 --> 00:11:09,733
Мы сделали расшифровку,
я вас проведу через процесс.

227
00:11:09,757 --> 00:11:13,736
Слой за слоем складывается наша картинка.

228
00:11:13,760 --> 00:11:17,110
С помощью этой пробирки мы определили,
что это мужчина.

229
00:11:17,134 --> 00:11:18,498
И это действительно мужчина.

230
00:11:18,996 --> 00:11:21,434
Мы предсказали, что его рост — 1,76 см.

231
00:11:21,458 --> 00:11:23,850
Рост испытуемого — 1,77 см.

232
00:11:23,874 --> 00:11:27,984
Мы рассчитали, что он весит 76 кг,
оказалось — 82 кг.

233
00:11:28,701 --> 00:11:31,333
Предсказанный возраст — 38 лет.

234
00:11:31,357 --> 00:11:33,261
Испытуемому 35.

235
00:11:33,851 --> 00:11:35,975
Определили цвет его глаз.

236
00:11:36,824 --> 00:11:38,035
Более тёмный оттенок.

237
00:11:38,059 --> 00:11:39,614
Теперь цвет кожи.

238
00:11:40,026 --> 00:11:41,436
Почти угадали.

239
00:11:41,899 --> 00:11:43,272
Вот его лицо.

240
00:11:45,172 --> 00:11:48,441
Настаёт момент истины:

241
00:11:48,465 --> 00:11:50,235
вот наш испытуемый.

242
00:11:50,259 --> 00:11:52,194
(Смех)

243
00:11:52,218 --> 00:11:54,276
Я сделал это нарочно.

244
00:11:54,300 --> 00:11:57,992
У меня очень специфическая национальность.

245
00:11:58,016 --> 00:12:00,966
Южноевропеец, итальянец —
мы вечно не вписываемся в модели.

246
00:12:00,990 --> 00:12:06,120
А для нашей модели
этническая принадлежность очень важна.

247
00:12:06,144 --> 00:12:07,653
Но есть ещё кое-что.

248
00:12:07,677 --> 00:12:11,154
Одна из черт, которую мы часто используем
для узнавания лиц,

249
00:12:11,178 --> 00:12:12,900
никогда не будет отражена в геноме.

250
00:12:12,924 --> 00:12:15,241
Это наш свободный выбор, это то,
как я выгляжу.

251
00:12:15,265 --> 00:12:18,494
В моём случае — не прическа,
а форма бороды.

252
00:12:18,518 --> 00:12:22,071
Сейчас я вам покажу —

253
00:12:22,095 --> 00:12:24,860
и это Photoshop и ничего больше,
никакого моделирования —

254
00:12:24,884 --> 00:12:26,597
мы перенесём бороду вот сюда.

255
00:12:26,621 --> 00:12:30,093
И сразу же всё становится гораздо лучше.

256
00:12:30,955 --> 00:12:33,664
Итак, зачем мы этим занимаемся?

257
00:12:35,938 --> 00:12:41,078
Конечно, не для того, чтобы угадывать рост

258
00:12:41,102 --> 00:12:43,474
или получать красивые картинки
по данным крови.

259
00:12:44,390 --> 00:12:48,408
Мы делаем это потому,
что эта технология, этот метод,

260
00:12:48,432 --> 00:12:50,952
машинное обучение в генетике,

261
00:12:50,976 --> 00:12:54,113
помогает нам понять, как мы функционируем,

262
00:12:54,137 --> 00:12:55,623
как работает наше тело,

263
00:12:55,647 --> 00:12:57,312
как оно стареет,

264
00:12:57,336 --> 00:13:00,105
как возникают заболевания,

265
00:13:00,129 --> 00:13:03,101
как появляется и развивается рак,

266
00:13:03,125 --> 00:13:04,908
как действуют лекарства

267
00:13:04,932 --> 00:13:07,246
и действуют ли они на вас лично.

268
00:13:07,713 --> 00:13:09,380
Это сложнейшая задача.

269
00:13:09,894 --> 00:13:11,532
Над этой задачей мы работаем

270
00:13:11,556 --> 00:13:14,135
вместе с тысячами других исследователей
по всему миру.

271
00:13:14,159 --> 00:13:16,381
Это называется
«персонализированная медицина».

272
00:13:17,125 --> 00:13:20,585
Это переход от статистического подхода,

273
00:13:20,609 --> 00:13:22,641
когда вы капля в море,

274
00:13:22,665 --> 00:13:24,478
к персонализированному подходу,

275
00:13:24,502 --> 00:13:26,687
когда мы читаем все эти книги

276
00:13:26,711 --> 00:13:29,575
и точно понимаем все ваши особенности.

277
00:13:30,260 --> 00:13:33,622
Но задача эта особенно сложна,

278
00:13:33,646 --> 00:13:37,644
потому что сегодня из всех этих томов

279
00:13:37,668 --> 00:13:40,310
мы изучили, вероятно, примерно 2% —

280
00:13:41,027 --> 00:13:44,680
4 тома из более чем 175.

281
00:13:46,021 --> 00:13:49,227
Но я сегодня говорю не об этом,

282
00:13:50,145 --> 00:13:52,743
потому что всё ещё впереди.

283
00:13:53,378 --> 00:13:56,047
Над этим работают лучшие умы планеты.

284
00:13:57,048 --> 00:13:58,882
Мы научимся лучше предсказывать,

285
00:13:58,906 --> 00:14:01,159
модель станет точнее.

286
00:14:01,183 --> 00:14:03,041
И чем больше мы будем узнавать,

287
00:14:03,065 --> 00:14:07,895
тем больше перед нами
будет вставать вопросов,

288
00:14:07,919 --> 00:14:10,940
с которыми нам не приходилось
сталкиваться раньше:

289
00:14:10,964 --> 00:14:12,399
вопросов о жизни,

290
00:14:12,423 --> 00:14:14,097
о смерти,

291
00:14:14,121 --> 00:14:15,724
о рождении и воспитании детей.

292
00:14:20,626 --> 00:14:25,372
Мы касаемся самых потаённых деталей
того, как работает сама жизнь.

293
00:14:26,118 --> 00:14:29,276
Эту революцию нельзя ограничивать

294
00:14:29,300 --> 00:14:31,959
рамками науки и технологии.

295
00:14:32,960 --> 00:14:35,204
Это должно обсуждаться глобально.

296
00:14:35,798 --> 00:14:41,015
Нам нужно задуматься
о будущем человечества.

297
00:14:41,039 --> 00:14:45,103
Нужно взаимодействовать
с творческими людьми, художниками,

298
00:14:45,127 --> 00:14:46,637
философами, политиками.

299
00:14:46,661 --> 00:14:47,819
Это касается каждого,

300
00:14:47,843 --> 00:14:50,668
потому что это будущее
нашего биологического вида.

301
00:14:51,273 --> 00:14:55,241
Без страха, но с пониманием того,

302
00:14:55,265 --> 00:14:59,136
что решения, которые мы примем
в ближайшем будущем,

303
00:14:59,160 --> 00:15:02,949
способны навсегда изменить ход истории.

304
00:15:03,732 --> 00:15:04,892
Спасибо.

305
00:15:04,916 --> 00:15:14,135
(Аплодисменты)