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유전자를 읽고 사람을 만드는 방법

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    앞으로 16분 동안 저는 여러분께
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    인류의 가장 큰 소원을 향한
    여행을 보여드리겠습니다.
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    생명의 암호를 이해하는 것입니다.
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    모든 것의 시작은 아주 아주 오래전
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    최초의 3D 프린터를 본 것이었습니다.
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    제겐 이 장치가 놀라웠습니다.
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    3D 프린터엔 세 가지가 필요합니다.
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    대상의 정보, 출력을 위한 재료,
    그리고 에너지만 있으면
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    이전에는 없었던 것을
    만들어 낼 수 있습니다.
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    물리를 공부하던 저는
    집으로 오는 길에
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    제 주변에 3D 프린터가
    있었다는 것을 깨달았습니다.
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    모두 압니다.
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    바로 어머니입니다.
  • 0:35 - 0:36
    (웃음)
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    어머니도 세 가지가 필요합니다.
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    먼저 대상의 정보는
    부모님이 함께 주시고
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    출력 재료와 에너지는
    음식에서 나오죠.
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    그리고 몇 달을 거쳐
    제가 태어납니다.
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    저는 이전까진 존재하지 않았죠.
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    제 어머니가 알고 보니
    3D 프린터라는 충격은 둘째 치고요.
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    저는 세 가지 요소 중 첫 번째인
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    대상의 정보에 매혹됐습니다.
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    사람 한 명을 만들려면
  • 1:03 - 1:05
    정보가 얼마나 필요할까요?
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    많이? 적게?
  • 1:07 - 1:09
    USB 메모리론 몇 개일까요?
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    물리를 전공한 사람으로서
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    저는 사람을 거대한
    레고 작품이라고 가정했습니다.
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    여기서 블록들을
    작은 원자라고 생각하세요.
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    여기엔 수소가 있고,
    탄소가 있고, 질소도 있겠죠.
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    가정에 의하면
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    제가 사람을 구성하는 원자들을
    나열할 수 있다면
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    사람을 만들 수도 있겠지요.
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    여기서 약간 계산을 해보면
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    천문학적으로 큰 수가 나옵니다.
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    아기 한 명을 만들기 위해
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    필요한 원자의 수를
    USB 드라이브에 저장하면
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    드라이브들로 타이타닉 한 척을 채우고
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    2,000척을 더
    채울 수 있습니다.
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    이것이 생명의 신비입니다.
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    여러분들은 앞으로 임산부를 볼 때마다
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    우리가 평생 볼 최대의 정보를
    그녀가 처리하는 것을
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    보게 되는 것입니다.
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    빅데이터나 다른 것들은 모두 잊으세요.
  • 2:07 - 2:10
    이것은 존재하는
    가장 많은 양의 정보입니다.
  • 2:10 - 2:14
    (박수)
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    다행히 자연은 저 같은
    물리학자보단 훨씬 현명해서
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    40억 년의 시간을 들여 이 정보들을
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    DNA라 불리는 작은
    결정으로 압축했습니다.
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    처음으로 DNA가 알려진 것은
    1950년 놀라운 과학자이자
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    여성이었던 로잘린 프랭클린이
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    사진을 찍어서였습니다.
  • 2:33 - 2:38
    하지만 이로부터 40년이 넘는
    시간이 지나서야 우리는 인체 세포에서
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    이 결정을 분리하고
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    분석하여 내용을 읽을 수 있었습니다.
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    암호는 간단하게
    알파벳 4개로 이루어졌습니다.
  • 2:48 - 2:51
    A, T, C, G로요.
  • 2:51 - 2:54
    사람을 만들기 위해서는
    알파벳이 30억 개 필요합니다.
  • 2:55 - 2:56
    30억입니다.
  • 2:56 - 2:58
    느낌이 오시나요?
  • 2:58 - 3:01
    숫자로 말하니 느낌이 안 오시죠?
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    그래서 저는 어떻게 하면
  • 3:05 - 3:08
    이 암호의 거대함, 방대함을
    이해할지 고민해보았습니다.
  • 3:08 - 3:11
    도움을 받으면 방법이 있긴 합니다.
  • 3:11 - 3:14
    그리고 이에 가장 적절한 분은
  • 3:14 - 3:18
    최초로 DNA 순서를 밝혀낸
    크레이그 벤터 박사님이십니다.
  • 3:18 - 3:21
    올라오세요, 크레이그 벤터 박사님!
  • 3:21 - 3:28
    (박수)
  • 3:28 - 3:30
    본인이 오시진 않았지만
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    인류 역사 최초로
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    한 특정인의 유전자 전체를
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    페이지마다 알파벳으로 채워서
    인쇄한 책입니다.
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    장수는 262,000장에,
    무게는 450kg입니다.
  • 3:47 - 3:49
    미국에서 캐나다까지 운반하는 데에는
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    신진 기업 Lulu.com의
    브루노 보우덴 님이 고생해주셨습니다.
  • 3:54 - 3:56
    큰 도움을 받았습니다.
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    이것이 바로 생명의 암호를
    시각적으로 나타낸 것입니다.
  • 4:00 - 4:03
    이제 저는 역사 최초로
    놀이를 할 수 있습니다.
  • 4:03 - 4:05
    꺼내서 아무 부분이나 읽어보는 거죠.
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    여기 이 책은 제가 좋아하는 책입니다.
  • 4:13 - 4:16
    워낙에 책이 방대해서
    주석도 좀 달았습니다.
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    생명의 암호를 살짝 보여드리죠.
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    많고도 많고도 많은
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    산더미 같은 글자들입니다.
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    그리고 모든 부분은 의미가 있어요.
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    이 부분을 한 번 봅시다.
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    제가 읽어드릴게요.
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    (웃음)
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    "AAG, AAT, ATA."
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    그냥 글자의 배열로 들리시겠지만
  • 4:41 - 4:45
    이 부분은 크레이그의 눈에
    색깔을 부여합니다.
  • 4:46 - 4:48
    다른 부분도 보여드리지요.
  • 4:48 - 4:50
    이 구절은 조금 더 복잡합니다.
  • 4:51 - 4:54
    132권, 염색체 14의 내용입니다.
  • 4:54 - 4:56
    (웃음)
  • 4:56 - 4:57
    예상하신 분도 계시겠죠.
  • 4:57 - 5:01
    (웃음)
  • 5:03 - 5:07
    "ATT, CTT, GATT."
  • 5:08 - 5:10
    이 사람은 운이 좋습니다.
  • 5:10 - 5:15
    왜냐면 이 부분에서 두 자만 빠지면
  • 5:15 - 5:16
    30억 자에서 두 자만 빠져도
  • 5:16 - 5:20
    낭포성 섬유증이란
    끔찍한 질병에 걸리기 때문입니다.
  • 5:20 - 5:23
    치료법도 없고
    해결법도 모릅니다.
  • 5:23 - 5:27
    모두 두 자의 차이만으로
    생기는 일입니다.
  • 5:28 - 5:30
    매혹적이고, 강렬한 책이지요.
  • 5:31 - 5:33
    제가 생명을 이해하는 것을 돕고
  • 5:33 - 5:36
    여러분께 알려드리게 해준 책입니다.
  • 5:36 - 5:41
    우리 모두를 저는 저로,
    여러분은 여러분으로 만드는 부분은
  • 5:41 - 5:46
    500만 글자로
    한권의 절반 정도입니다.
  • 5:46 - 5:50
    책의 나머지 부분은 정확히 같습니다.
  • 5:51 - 5:55
    여러분을 만드는 기적은
    단 500페이지 안에서 벌어집니다.
  • 5:55 - 5:58
    나머지는 똑같이 일치합니다.
  • 5:58 - 6:01
    그러니 서로가 다르다는 생각이
    들 때 떠올리십시오.
  • 6:01 - 6:03
    우리는 이만큼이나 같습니다.
  • 6:03 - 6:07
    흥미가 생긴 분이 많아진 것 같군요.
  • 6:07 - 6:09
    다음 문제는
    이 책을 어떻게 읽느냐입니다.
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    어떻게 이해해야 할까요?
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    여러분이 스웨덴산 가구를
    얼마나 잘 조립하는지와 상관없이
  • 6:16 - 6:19
    이것은 일생을 바쳐도
    풀 수 없을 겁니다.
  • 6:19 - 6:21
    (웃음)
  • 6:21 - 6:24
    그래서 2014년
    유명한 TED 강연자이신
  • 6:24 - 6:27
    피터 다이아맨디스와 크레이그 벤터는
  • 6:27 - 6:29
    회사를 설립하기로 했습니다.
  • 6:29 - 6:31
    ‘Human Longevity’는
    한 목적 만을 위해 생겼습니다.
  • 6:31 - 6:33
    필요한 모든 수단을 이용하여
  • 6:33 - 6:36
    이 책에서 가능한 한
    모든 것을 배우는 것입니다.
  • 6:36 - 6:41
    맞춤형 의약의 현실화란
    한 목적을 위해서요.
  • 6:42 - 6:45
    이를 위해 인류의
    건강을 위한 과제를 찾고
  • 6:45 - 6:48
    책에 숨겨진 비밀을 찾는 것입니다.
  • 6:48 - 6:53
    저희 팀은 40명의 데이터 과학자와
    더 많은 사람으로 이루어졌습니다.
  • 6:53 - 6:54
    모두 존경스러운 분들이죠.
  • 6:54 - 6:56
    저희의 접근법은 사실
    굉장히 간단합니다.
  • 6:56 - 6:59
    저희는 기계 학습이라는
    기술을 사용합니다.
  • 6:59 - 7:04
    먼저 유전자를 수천 개 채취하고
  • 7:04 - 7:08
    동시에 인간에 관한
    모든 정보를 조사합니다.
  • 7:08 - 7:12
    표현형, 3D 스캔, NMR을
    포함한 모든 것을요.
  • 7:12 - 7:17
    이 두 개 사이에 유전자를
    읽기 위한 비밀이 있겠죠.
  • 7:18 - 7:20
    그리고 이 단계에서 기계가 사용됩니다.
  • 7:21 - 7:23
    기계를 만들고, 훈련합니다.
  • 7:23 - 7:26
    한 개가 아닌 엄청난 수의 기계들을
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    유전자의 내용으로부터
    표현형을 찾도록 훈련합니다.
  • 7:31 - 7:35
    각 DNA 알파벳은 무엇이고
    어떤 역할을 하는지 조사하도록 말이죠.
  • 7:35 - 7:37
    기계 학습은 모든 분야에서 사용되지만,
  • 7:37 - 7:40
    유전체학에서 사용하는 것은
    특히 어렵습니다.
  • 7:41 - 7:44
    조금씩 성과를 내면서
    저희는 과제들을 확장해갔습니다.
  • 7:44 - 7:47
    먼저 인간의 일반적 특징부터
    해독했습니다.
  • 7:47 - 7:49
    일반적 특징은
    모두가 가진 특징이어서
  • 7:49 - 7:50
    다루기 편해서이죠.
  • 7:50 - 7:53
    과제들은 다음과 같았습니다.
  • 7:53 - 7:54
    키를 예측할 수 있을까?
  • 7:55 - 7:57
    이 책에서 사람의 키를 알 수 있을까?
  • 7:57 - 7:58
    정말 가능한 일이더군요.
  • 7:58 - 8:00
    5cm 오차로요.
  • 8:00 - 8:03
    체질량지수는
    생활습관에 좌우됩니다만
  • 8:03 - 8:07
    여전히 8kg 오차로 얼추 맞더군요.
  • 8:07 - 8:08
    눈 색깔도 알까요?
  • 8:08 - 8:11
    가능합니다. 80%로요.
  • 8:11 - 8:13
    피부 색깔은요?
  • 8:13 - 8:16
    역시 80%로 가능합니다.
  • 8:16 - 8:17
    나이도 될까요?
  • 8:18 - 8:22
    그럼요. 세월이 지나면서
    암호가 바뀌거든요.
  • 8:22 - 8:25
    짧아지고, 내용이 빠지고,
    들어가기도 하지요.
  • 8:25 - 8:28
    이런 징후를 찾아서
    모델화하면 가능합니다.
  • 8:28 - 8:30
    이제 재밌는 내용이 나옵니다.
  • 8:30 - 8:32
    사람의 얼굴을 알 수 있을까요?
  • 8:33 - 8:34
    이 과제가 어려운 이유는
  • 8:34 - 8:38
    얼굴을 이루는 부분이
    책 곳곳에 퍼져있기 때문입니다.
  • 8:38 - 8:40
    얼굴이란 개념 자체가
    명확하지 않기도 하고요.
  • 8:40 - 8:42
    그래서 먼저 얼굴을 정의해서
  • 8:42 - 8:45
    기계에 가르치고
  • 8:45 - 8:47
    코딩, 압축하는 일을
    모두 해야 했습니다.
  • 8:47 - 8:49
    기계 학습을 잘 아시는 분이시면
  • 8:49 - 8:52
    이 과정이 얼마나 힘들지 아실 겁니다.
  • 8:52 - 8:58
    그리고 인류가 DNA 배열을
    알아낸 지 15년이 지나서
  • 8:58 - 9:01
    올해 10월부터 실마리가
    보이기 시작했습니다.
  • 9:01 - 9:04
    아주 감동적인 순간이었습니다.
  • 9:04 - 9:07
    이 얼굴은 우리 연구원
    한 명의 얼굴입니다.
  • 9:08 - 9:10
    기계로 예측해야 할 얼굴이죠.
  • 9:10 - 9:13
    실제 사진을 찍고
    단순화 과정을 조금 거쳤습니다.
  • 9:13 - 9:17
    얼굴에 있는 많은 특징,
    흠, 비대칭 구조가
  • 9:17 - 9:19
    생후에 생긴 것이기 때문이죠.
  • 9:19 - 9:22
    얼굴을 대칭 구조로 편집한 후
    알고리즘을 실행합니다.
  • 9:23 - 9:25
    지금 보여드리는 이미지는
  • 9:25 - 9:29
    혈액에서 얼굴을 예상한 결과입니다.
  • 9:30 - 9:31
    (박수)
  • 9:31 - 9:33
    잠시만요.
  • 9:33 - 9:37
    여러분들은 지금 두 이미지를
    좌우로 번갈아 보면서
  • 9:37 - 9:41
    속으로 두 사진이 당연히
    같을 것이라 여길 수 있습니다.
  • 9:41 - 9:44
    저는 여러분이 정직하게
    보시길 바랍니다.
  • 9:44 - 9:47
    차이점들을 찾아보시기 바랍니다.
  • 9:47 - 9:50
    비슷한지를 판단하는 기준은 성별,
  • 9:50 - 9:55
    나이, 체질량지수,
    민족성으로 크게 나뉘겠죠.
  • 9:55 - 9:59
    그 사이에서 중요도를 따지는 것은
    더 복잡할 것입니다.
  • 9:59 - 10:02
    하지만 차이들을 생각해도 결과를 보시면
  • 10:02 - 10:06
    저희가 목표로 제대로 가고 있고
  • 10:06 - 10:07
    근접해감을 아실 겁니다.
  • 10:07 - 10:10
    감동을 하신 분도 계실 것입니다.
  • 10:10 - 10:14
    다른 실험대상의 사진과
    예상결과입니다.
  • 10:14 - 10:18
    얼굴이 좀 작게 나왔고
    두상이 완전하지는 않지만
  • 10:18 - 10:21
    여전히 대체로 같습니다.
  • 10:22 - 10:25
    다른 연구원의 사진과 예상결과입니다.
  • 10:26 - 10:31
    저희는 기계를 훈련하면서
    이 얼굴들을 보여주지 않았습니다.
  • 10:31 - 10:34
    이렇게 테스트와 훈련이 분리된 것을
    “헬드 아웃”이라 합니다.
  • 10:34 - 10:37
    하지만 모르는 사람들의 얼굴만
    봐서는 믿음이 안 가시겠죠.
  • 10:37 - 10:40
    저희는 저널에 관련정보를
    모두 기고하고 있으니
  • 10:40 - 10:41
    읽어보실 수 있습니다.
  • 10:41 - 10:44
    그래서 크리스가 제게 제안을 하더군요.
  • 10:44 - 10:50
    강연에서 여러분이 아는 사람의
    분석 결과를 비교해보라고요.
  • 10:50 - 10:53
    자, 여기 혈액 한 병이 있고
  • 10:53 - 10:58
    지금 여러분은 이게 누구 것인지
    전혀 모르십니다.
  • 10:58 - 11:02
    이 한 병에는 저희가 유전자 분석을
  • 11:02 - 11:04
    완벽하게 할 수 있는 양의
    생물학적 정보가 있습니다.
  • 11:04 - 11:06
    이 양이면 충분합니다.
  • 11:07 - 11:09
    분석 결과를 여러분께 보여드리겠습니다.
  • 11:10 - 11:14
    결과들을 하나씩 살펴봅시다.
  • 11:14 - 11:17
    혈액에서 대상이
    남성일 것이라 예상했습니다.
  • 11:17 - 11:18
    맞아요. 남성이죠.
  • 11:19 - 11:21
    키를 1m 76cm라 예상했네요.
  • 11:21 - 11:24
    실제 대상은 1m 77cm에요.
  • 11:24 - 11:28
    예상은 76kg이었고
    실제는 82kg에요.
  • 11:29 - 11:31
    나이는 38세로 나왔군요.
  • 11:31 - 11:33
    사실은 35세죠.
  • 11:34 - 11:36
    눈의 색깔 예상 결과입니다.
  • 11:37 - 11:38
    좀 어둡네요.
  • 11:38 - 11:40
    예상한 피부색입니다.
  • 11:40 - 11:41
    거의 근접했네요.
  • 11:42 - 11:43
    예상한 얼굴입니다.
  • 11:45 - 11:48
    이제 정답을 공개합니다.
  • 11:48 - 11:50
    대상은 이 사람이었습니다.
  • 11:50 - 11:52
    (웃음)
  • 11:52 - 11:54
    저를 택한 건 의도적이었습니다.
  • 11:54 - 11:58
    먼저 저는 매우 특별한 민족에
    속해있습니다.
  • 11:58 - 12:01
    남유럽, 이탈리아인은
    모델에 잘 맞지 않습니다.
  • 12:01 - 12:06
    남유럽인은 저희 모델의
    난점 중 하나입니다.
  • 12:06 - 12:08
    다른 이유도 있습니다.
  • 12:08 - 12:11
    사실 저희가 사람을 알아볼 때는
  • 12:11 - 12:13
    유전자의 배열을 고려하진 않죠.
  • 12:13 - 12:15
    바로 보이는 그대로 판단하죠.
  • 12:15 - 12:18
    제 경우엔 제 특이한 수염에
    집중하게 되죠.
  • 12:19 - 12:22
    그래서 조금 이미지를 편집해서
    보여드리겠습니다.
  • 12:22 - 12:25
    별건 아니고 포토샵으로 작업해서
  • 12:25 - 12:27
    수염을 합성한 겁니다.
  • 12:27 - 12:30
    한순간에 훨씬 더 비슷하게 변했죠.
  • 12:31 - 12:34
    저희는 왜 이런 일을 할까요?
  • 12:36 - 12:41
    혈액으로부터 키를 예측하거나
  • 12:41 - 12:43
    놀라운 사진을 만들기 위해선 아닙니다.
  • 12:44 - 12:48
    그 이유는 이 과정과 같은
    기술과 접근법을 가지고
  • 12:48 - 12:51
    같은 기계 학습 코드로
  • 12:51 - 12:54
    어떻게 우리가 작동하는지
  • 12:54 - 12:56
    어떻게 몸이 작동하고
  • 12:56 - 12:57
    어떻게 나이가 들고
  • 12:57 - 13:00
    어떻게 병이 들고
  • 13:00 - 13:03
    어떻게 암이 퍼지고
  • 13:03 - 13:07
    약이 어떻게 몸에 작용하는지
    알 수 있기 때문입니다.
  • 13:08 - 13:09
    이건 몹시 어려운 과제입니다.
  • 13:10 - 13:12
    이 과제는 세계 전역에서
  • 13:12 - 13:14
    수천 명이 함께 답을 찾고 있습니다.
  • 13:14 - 13:16
    맞춤형 의약이라는 과제입니다.
  • 13:17 - 13:21
    이것은 의약의 통계적인
    접근에서, 말하자면
  • 13:21 - 13:23
    여러분 각각은 작은 의미뿐인 방법에서
  • 13:23 - 13:24
    개개인에 맞춘 접근으로
  • 13:25 - 13:27
    이 책에 쓰인 내용을 토대로
  • 13:27 - 13:30
    우리가 정확히 여러분의 상태를
    이해하는 능력인 것입니다.
  • 13:30 - 13:34
    이 과정은 매우 복잡합니다.
  • 13:34 - 13:39
    실제로 모든 책에서 오늘까지
    우리가 이해하는 부분은
  • 13:39 - 13:40
    2%에 불과합니다.
  • 13:41 - 13:45
    175권 중 4권 분량이죠.
  • 13:46 - 13:50
    이는 제가 하고싶은 이야기는 아니지만
  • 13:50 - 13:53
    앞으로 연구하면서
    더 알게 될 것입니다.
  • 13:53 - 13:56
    세계 최고의 석학들이
    연구하고 있습니다.
  • 13:57 - 13:59
    예상은 더 잘 맞고
  • 13:59 - 14:01
    모델은 더 정확해질 것입니다.
  • 14:01 - 14:03
    더 다양한 지식을 쌓을수록
  • 14:03 - 14:08
    인류는 이전까지는 선택할 수 없었던
  • 14:08 - 14:16
    삶, 죽음, 육아에 관한 선택을
    할 수 있게 될 것입니다.
  • 14:17 - 14:25
    저희는 삶이 작동하는 원리의
    핵심에 다가가고 있습니다.
  • 14:26 - 14:29
    이렇게 큰 혁명을 일으킬 발견을
  • 14:29 - 14:32
    과학기술의 영역에만
    가두어선 안 됩니다.
  • 14:33 - 14:35
    전 영역의 소통이 필요합니다.
  • 14:36 - 14:41
    저희는 한 인류로서 함께
    만들어갈 미래를 생각해야 합니다.
  • 14:41 - 14:47
    작가, 예술가, 철학가, 정치인이
    협력해야 합니다.
  • 14:47 - 14:48
    모두 함께여야 합니다.
  • 14:48 - 14:51
    이것은 인류의 미래이기 때문입니다.
  • 14:51 - 14:55
    두려움을 떨쳐내고
  • 14:55 - 14:57
    앞으로 우리가 내릴 선택이
  • 14:57 - 15:03
    역사를 영원히 바꿀 것이란
    책임감을 느끼고 나아가야 합니다.
  • 15:04 - 15:05
    감사합니다.
  • 15:05 - 15:15
    (박수)
Title:
유전자를 읽고 사람을 만드는 방법
Speaker:
리카르도 사바티니 (Riccardo Sabatini)
Description:

유전자는 사람을 구성하는 모든 유전 정보의 모음입니다. 유전자에는 비밀, 질병, 아름다움의 정보가 공존합니다. 과학자이자 기업가인 리카르도 사바티니는 이 복잡한 암호를 읽어내어 키, 눈의 색깔, 나이 심지어 얼굴 형태를 알아내는 것을 보여줍니다. 피 한 병만 가지구요. 그리고 그는 곧 유전자의 이해가 더 진보하여 암과 같은 질병에 대한 맞춤형 의약이 개발될 것이라고 합니다. 인류는 지금 우리가 아는 형태의 삶을 바꿀 수 있는 힘을 갖게 되는 것입니다. 이 힘을 어떻게 사용해야 할까요?

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
15:28

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