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You know, I've talked about some of these projects before --
翻訳: Yuki Okada 校正: Masahiro Kyushima
about the human genome and what that might mean,
以前、これらのプロジェクトに関してお話したと思います
and discovering new sets of genes.
ヒトゲノムの解読や、新しいセットの遺伝子を発見することが
We're actually starting at a new point:
どのような意味を持つ事になるのかという事です
we've been digitizing biology,
私たちは、更に新しい事を始めています
and now we're trying to go from that digital code
私たちは、生物をデジタル化してきましたが
into a new phase of biology
そのデジタル情報を用いて
with designing and synthesizing life.
生命のデザインや合成を行うという
So, we've always been trying to ask big questions.
まったく新しい生物学を行おうとしています
"What is life?" is something that I think many biologists
私たちはいつも、大きな謎について問いかけています
have been trying to understand
「生命とは何か」という問いかけは、多くの生物学者が
at various levels.
様々な観点から理解しようと
We've tried various approaches,
していると思います
paring it down to minimal components.
私たちは様々な手法を使って
We've been digitizing it now for almost 20 years;
生命の最小構成要素を紐解いていきました
when we sequenced the human genome,
かれこれ20年近くデジタル化を進めています
it was going from the analog world of biology
ヒトゲノムを配列決定した時
into the digital world of the computer.
生物学は一転してアナログなものから
Now we're trying to ask, "Can we regenerate life
コンピューターを用いたデジタルな学問に変化しました
or can we create new life
現在私たちは、このデジタルな世界の中で生命を再生させる
out of this digital universe?"
もしくは新しい生命を創造することが
This is the map of a small organism,
可能かどうかを問いかけています
Mycoplasma genitalium,
これは、マイコプラズマ ジェニタリウムという
that has the smallest genome for a species
小さな生命体のゲノム地図で
that can self-replicate in the laboratory,
数多くの種の中でも、研究室の中で自己複製が可能な
and we've been trying to just see if
最小ゲノムを持っています
we can come up with an even smaller genome.
私たちは、これ以上に小さいゲノムを
We're able to knock out on the order of 100 genes
用意することが出来るかどうか調べました
out of the 500 or so that are here.
およそ500遺伝子の中から、100遺伝子単位で
When we look at its metabolic map,
遺伝子をノックアウトさせることに成功しました
it's relatively simple
この代謝マップを見ると
compared to ours --
ヒトの代謝マップよりも
trust me, this is simple --
比較的シンプルです
but when we look at all the genes
信じてください、これでもシンプルなんです
that we can knock out one at a time,
しかし、個別にノックアウトできる
it's very unlikely that this would yield
全ての遺伝子を見渡してみると
a living cell.
生きた細胞を生み出す
So we decided the only way forward
見込みはないことがわかりました
was to actually synthesize this chromosome
そこで、私たちはこの問題の打開策として
so we could vary the components
いくつかの基本的な疑問を問いかける上でも
to ask some of these most fundamental questions.
この染色体を実際に合成し
And so we started down the road of:
構成要素を変えることにしました
can we synthesize a chromosome?
そこで、私たちはまず
Can chemistry permit making
「染色体を合成することは可能か」という命題に取り組みました
these really large molecules
果たして化学で
where we've never been before?
今まで見た事がないような
And if we do, can we boot up a chromosome?
巨大分子を合成することが可能なのでしょうか
A chromosome, by the way, is just a piece of inert chemical material.
もし可能な場合、染色体を「起動」させることは可能なのでしょうか
So, our pace of digitizing life has been increasing
ちなみに、染色体は、ただの不活性化学物質に過ぎません
at an exponential pace.
私たちの生命のデジタル化に向けた研究は
Our ability to write the genetic code
急激なペースで進展しました
has been moving pretty slowly
私たちの遺伝コードを合成する能力は
but has been increasing,
そこまで早くはないものの
and our latest point would put it on, now, an exponential curve.
着実に改善されてきています
We started this over 15 years ago.
そして最近の成果は、この研究を更に加速度的に進展させるでしょう
It took several stages, in fact,
私たちはこの研究を15年前から始めました
starting with a bioethical review before we did the first experiments.
実際には、最初の実験を行う前に
But it turns out synthesizing DNA
生命倫理に関する審査を始めとする数々の段階を踏まねばなりませんでした
is very difficult.
実験で分かったのは、DNAを合成することは
There are tens of thousands of machines around the world
非常に難しいという事です
that make small pieces of DNA --
世界には、30から50塩基程度の小さなDNAの断片を
30 to 50 letters in length --
合成する装置が何万台も
and it's a degenerate process, so the longer you make the piece,
存在していますが
the more errors there are.
DNAが変質しやすい関係上、長いDNA断片を合成すればするほど
So we had to create a new method
多くのエラーを含んだ断片が出来てしまいます
for putting these little pieces together and correct all the errors.
そこで、これらの小さな断片を結合させ、全てのエラーを修正させる
And this was our first attempt, starting with the digital information
全く新しい手法を開発しなければなりませんでした
of the genome of phi X174.
これは、Phi X 174ゲノムのデジタル情報を元にゲノムを人工合成した
It's a small virus that kills bacteria.
私たちの初めての取り組みです
We designed the pieces, went through our error correction
これは、細菌を殺す小さなウイルスです
and had a DNA molecule
私たちは、DNA断片を設計し、エラーの修正過程を経て
of about 5,000 letters.
およそ、5000塩基程のDNA分子を
The exciting phase came when we took this piece of inert chemical
合成することに成功しました
and put it in the bacteria,
最も興奮したのは、この不活性化学分子を細菌の細胞内に
and the bacteria started to read this genetic code,
注入した時に、細菌がその遺伝コードを
made the viral particles.
自発的に読み込み、ウイルス粒子が
The viral particles then were released from the cells
産生された時でした
and came back and killed the E. coli.
このウイルス粒子は細胞外に放出され
I was talking to the oil industry recently
再び細胞内に侵入した後、大腸菌を殺したのです
and I said they clearly understood that model.
私は最近、石油業界の方々に対して講演を行いましたが
(Laughter)
彼らはこのモデルを明快に理解したと言っていました
They laughed more than you guys are. (Laughter)
(笑)
And so, we think this is a situation
彼らは皆さん以上に笑っていましたよ
where the software can actually build its own hardware
これは、生体システムにおいて
in a biological system.
ソフトウェアが自身のハードウェアを構築することができる
But we wanted to go much larger:
状況に他なりません
we wanted to build the entire bacterial chromosome --
しかし、私たちはもっと先を見据えていました
it's over 580,000 letters of genetic code --
細菌の染色体をまるごと作成したかったのです
so we thought we'd build them in cassettes the size of the viruses
これは、58万文字もの遺伝コードに相当します
so we could actually vary the cassettes
そこで、私たちはウイルスサイズのカセット型人工染色体を作り
to understand
それらを実際に変化させることで
what the actual components of a living cell are.
生きた細胞の
Design is critical,
構成要素とは何であるか理解しようと考えました
and if you're starting with digital information in the computer,
染色体のデザインは決定的に重要あり
that digital information has to be really accurate.
生命のデジタル情報をコンピューター上で設計する為には
When we first sequenced this genome in 1995,
その情報は非常に精確でなければなりません
the standard of accuracy was one error per 10,000 base pairs.
私たちがはじめてこのゲノムの塩基配列を1995年に決定した時
We actually found, on resequencing it,
その精度は、10万塩基につき、1塩基の誤差が含まれるものでした
30 errors; had we used that original sequence,
私たちは、再度配列決定を行った際
it never would have been able to be booted up.
実際に30塩基のエラーを見つけました オリジナルの配列を利用していたら
Part of the design is designing pieces
人工染色体は生体内で機能しなかったでしょう
that are 50 letters long
設計の一環としては
that have to overlap with all the other 50-letter pieces
50塩基長の配列が、他の50塩基長の配列と
to build smaller subunits
重複することで小さなサブユニットを
we have to design so they can go together.
形成するようにしていることです
We design unique elements into this.
それぞれの配列が互いに重なり合うように設計しなければなりません
You may have read that we put watermarks in.
私たちはこれにユニークな要素を加えました
Think of this:
透かしを入れたのです
we have a four-letter genetic code -- A, C, G and T.
つまりこういう事です
Triplets of those letters
遺伝コードは、A、C、G、Tの4文字です
code for roughly 20 amino acids,
そのうちの3文字の組み合わせで
such that there's a single letter designation
およそ20のアミノ酸に対応します
for each of the amino acids.
それぞれのアミノ酸には、一文字の記号が
So we can use the genetic code to write out words,
指定されています
sentences, thoughts.
これにより、遺伝コードを用いて単語や、文章を
Initially, all we did was autograph it.
ゲノムに埋め込むことが出来るのです
Some people were disappointed there was not poetry.
私たちが最初に行ったのは、自分たちの名前を埋め込む事でした
We designed these pieces so
ある人々は詩を埋め込まなかった事に落胆したようです
we can just chew back with enzymes;
私たちは、これらの断片を
there are enzymes that repair them and put them together.
酵素を用いてつなぎ合わせられるように設計しました
And we started making pieces,
これらの断片を修正しつつ、つなぎ合わせる酵素が存在します
starting with pieces that were 5,000 to 7,000 letters,
このような手順で、私たちはまず
put those together to make 24,000-letter pieces,
5千塩基から7千塩基長までの断片を用意し
then put sets of those going up to 72,000.
それらを繋ぎ合わせて、2万4千塩基長の断片を作り
At each stage, we grew up these pieces in abundance
それぞれのセットを元に7万2千塩基長までの断片を作りました
so we could sequence them
それぞれの工程で、断片を多量に作ることで
because we're trying to create a process that's extremely robust
それらの配列決定ができるようにしました
that you can see in a minute.
なぜなら、私たちは一目で分かるような
We're trying to get to the point of automation.
非常に頑強な合成プロセスの構築を目指しているからです
So, this looks like a basketball playoff.
この工程が自動化されるレベルにまで到達できることを目指しています
When we get into these really large pieces
これは、まるでバスケットボールのプレイオフのように見えます
over 100,000 base pairs,
このように、10万塩基もの巨大な断片が
they won't any longer grow readily in E. coli --
合成される段階に入ると
it exhausts all the modern tools of molecular biology --
たやすく大腸菌内に合成されなくなってしまいます
and so we turned to other mechanisms.
分子生物における最新手法が通用しないことから
We knew there's a mechanism called homologous recombination
私たちは他のメカニズムに目を向けました
that biology uses to repair DNA
生物には、自身のDNAをつなげ、修復する
that can put pieces together.
相同組み替えというメカニズムが
Here's an example of it:
存在します
there's an organism called
これはその例です
Deinococcus radiodurans
300万ラドの
that can take three millions rads of radiation.
放射線に耐えられる
You can see in the top panel, its chromosome just gets blown apart.
デイノコッカス ラディオデュランスという生物がいます
Twelve to 24 hours later, it put it
図の上半分を見て頂くと、染色体が粉々になっていることがわかります
back together exactly as it was before.
12時間から24時間後
We have thousands of organisms that can do this.
染色体は以前と同じように修復されます
These organisms can be totally desiccated;
多くの生物種はこのような特徴をもっています
they can live in a vacuum.
これらは完全な乾燥状態を生き抜くことが可能で
I am absolutely certain that life can exist in outer space,
真空でも生きることが出来ます
move around, find a new aqueous environment.
私は、生物が宇宙空間に存在し、移動して、新しい水性の環境を
In fact, NASA has shown a lot of this is out there.
見つけ出す事ができることを確信しています
Here's an actual micrograph of the molecule we built
実際に、NASAは宇宙に生物が存在する説を多く提示しています
using these processes, actually just using yeast mechanisms
これは私たちがこれらのプロセスを用いて合成した分子の
with the right design of the pieces we put them in;
実際の顕微鏡写真です イースト菌のメカニズムを利用し
yeast puts them together automatically.
デザインした染色体の断片を細胞内に送り込みました
This is not an electron micrograph;
イースト菌はそれらを自動的に繋げ合わせました
this is just a regular photomicrograph.
これは電子顕微鏡写真ではなく
It's such a large molecule
光学顕微鏡写真です
we can see it with a light microscope.
あまりにも巨大な分子のため
These are pictures over about a six-second period.
光学顕微鏡で見ることができます
So, this is the publication we had just a short while ago.
これらの写真は大体6秒間隔で撮影されました
This is over 580,000 letters of genetic code;
これはつい最近、私たちが発表したものです
it's the largest molecule ever made by humans of a defined structure.
これは58万塩基以上もの遺伝コードで構成されています
It's over 300 million molecular weight.
人類の手によって生み出された最大の分子であり
If we printed it out at a 10 font with no spacing,
分子量は、3億以上です
it takes 142 pages
もし、スペース無しでフォントサイズを10に指定し印刷した場合
just to print this genetic code.
この遺伝コードを
Well, how do we boot up a chromosome? How do we activate this?
印刷するだけで、142ページ必要となります
Obviously, with a virus it's pretty simple;
それでは、この染色体を機能させるにはどうすればよいでしょうか
it's much more complicated dealing with bacteria.
ウイルスの場合は非常に簡単です
It's also simpler when you go
細菌を扱う場合は、はるかに複雑になります
into eukaryotes like ourselves:
私たちのように
you can just pop out the nucleus
真核生物の場合も簡単です
and pop in another one,
細胞から細胞核を抜き出し
and that's what you've all heard about with cloning.
別の細胞核を入れるという
With bacteria and Archaea, the chromosome is integrated into the cell,
皆さんがご存知のクローン技術を行うのです
but we recently showed that we can do a complete transplant
細菌や古細菌の場合は、染色体は細胞内に一体化しているのですが
of a chromosome from one cell to another
最近、私たちは、細胞内の染色体を
and activate it.
別の細胞に完全に移植し、機能させることが
We purified a chromosome from one microbial species --
できることを証明しました
roughly, these two are as distant as human and mice --
私たちは、まず単一の微生物種の染色体を精製しました
we added a few extra genes
大雑把に言うと、移植先と移植元は、ヒトとマウスと同じくらい異なる種です
so we could select for this chromosome,
次に私たちは、この染色体を選択的に抽出できるように
we digested it with enzymes
新たにいくつかの遺伝子を加えました
to kill all the proteins,
そして不要なタンパク質を取り除くため
and it was pretty stunning when we put this in the cell --
酵素を用いました
and you'll appreciate
私たちの高度に洗練されたイラストに対して
our very sophisticated graphics here.
皆さんは感心されるかと思いますが
The new chromosome went into the cell.
この染色体を細胞内に加えた時の瞬間は驚くべきものでした
In fact, we thought this might be as far as it went,
この新しい染色体は見事に、細胞内に移植されたのです
but we tried to design the process a little bit further.
実は、私たちはこの段階で行ける所まで行ったと
This is a major mechanism of evolution right here.
考えていましたが、更に先の過程まで取り組む事にしました
We find all kinds of species
皆さんがご覧になっているのは進化の主要なメカニズムそのものです
that have taken up a second chromosome
どこからともなく、2つ目や3つ目の
or a third one from somewhere,
染色体を自身の細胞に取り込み
adding thousands of new traits
数千種類もの新しい特性を
in a second to that species.
即座に獲得したあらゆる種類の種を
So, people who think of evolution
今までに発見しています
as just one gene changing at a time
進化というものを、単一の遺伝子が一つずつ
have missed much of biology.
変化するものであると考えられている人たちは
There are enzymes called restriction enzymes
生物学のほんの一面しかご存知ないものと思われます
that actually digest DNA.
DNAを切断する制限酵素という
The chromosome that was in the cell
酵素が存在します
doesn't have one;
細胞内における既存の染色体には
the chromosome we put in does.
制限酵素遺伝子は存在しませんでしたが
It got expressed and it recognized
細胞内に加えた染色体には存在しました
the other chromosome as foreign material,
その制限酵素遺伝子が発現し
chewed it up, and so we ended up
既存の染色体を異物と認識して切断した為
just with a cell with the new chromosome.
最終的には、新しく導入した染色体のみが
It turned blue because of the genes we put in it.
細胞内に存在することになりました
And with a very short period of time,
青色に染まったのは私たちが加えた遺伝子に関係します
all the characteristics of one species were lost
そして非常に短い時間のうちに
and it converted totally into the new species
元の生物種が持っていた全ての特徴は失われ
based on the new software that we put in the cell.
私たちが細胞内に導入した新しいソフトウェアによって
All the proteins changed,
まったく新しい生物種に生まれ変わったのです
the membranes changed;
全てのタンパク質は変化し
when we read the genetic code, it's exactly what we had transferred in.
細胞膜も変化しました
So, this may sound like genomic alchemy,
遺伝コードを配列解析したとき、それは私たちが移植した染色体そのものでした
but we can, by moving the software of DNA around,
まるでゲノムを対象とした錬金術に聞こえるかもしれませんが
change things quite dramatically.
ソフトウェアとしてのDNAを移し替える事によって
Now I've argued, this is not genesis;
細胞の性質を劇的に変化させることが出来るのです
this is building on three and a half billion years of evolution.
これは生命を単純に生み出す研究ではありません
And I've argued that we're about to perhaps
35億年もの進化の上に作られた研究であることを私は先ほど言いました
create a new version of the Cambrian explosion,
そして、私たちはもうすぐ
where there's massive new speciation
このデジタルデザインを元に
based on this digital design.
膨大な種の分化に伴う
Why do this?
新しいタイプのカンブリア爆発を引き起こすことになるでしょう
I think this is pretty obvious in terms of some of the needs.
なぜこのような事を研究するのでしょうか
We're about to go from six and a half
この研究にはいくつかのニーズがあることから理由は明確だと思います
to nine billion people over the next 40 years.
次の40年の間に人口は
To put it in context for myself:
65億人から90億人まで増加すると予測されています
I was born in 1946.
私自身を例としますと
There are now three people on the planet
私は1946年生まれです
for every one of us that existed in 1946;
今は、この星に住む人々の中で
within 40 years, there'll be four.
三人に一人は、1946年の頃を生きた世代です
We have trouble feeding, providing fresh, clean water,
40年後には四人に一人という数になります
medicines, fuel
65億人を対象として、全員に安全な水と
for the six and a half billion.
薬や、燃料を
It's going to be a stretch to do it for nine.
提供することは困難な状態です
We use over five billion tons of coal,
90億人になったら更に困難が予想されます
30 billion-plus barrels of oil --
私たちは、50億トンもの石炭を消費し
that's a hundred million barrels a day.
300億バレル以上もの石油を消費します
When we try to think of biological processes
これは、一日1億バレルの消費量に相当します
or any process to replace that,
この状況を解決する生物学的プロセスや
it's going to be a huge challenge.
別のプロセスを考えた時
Then of course, there's all that
それは、途方もなく大きな挑戦になるでしょう
CO2 from this material
そして、当然のことながら、それらの
that ends up in the atmosphere.
物質から大気中に二酸化炭素が
We now, from our discovery around the world,
排出されることとなります
have a database with about 20 million genes,
私たちは現在、世界中の発見によって
and I like to think of these as the design components of the future.
およそ2千万の遺伝子のデータベースを持っていますが
The electronics industry only had a dozen or so components,
これらを私は、未来への構成要素であると考えています
and look at the diversity that came out of that.
エレクトロニクス産業において、ほんの一握りの構成要素から
We're limited here primarily
生まれた多様性に目を向けてみてください
by a biological reality
私たちは、生物学的現実と
and our imagination.
私たち自身の想像力によって
We now have techniques,
最初から制約を設けてしまっています
because of these rapid methods of synthesis,
今、私たちは結合ゲノミクスと私たちが呼ぶ
to do what we're calling combinatorial genomics.
新しい研究領域の基礎となる
We have the ability now to build a large robot
高速な化学物質の合成技術を持っています
that can make a million chromosomes a day.
今では、一日で100万もの染色体を
When you think of processing these 20 million different genes
生成する巨大ロボットを製造する能力も私達は持ち合わせています
or trying to optimize processes
2千万種類の異なる遺伝子を選別したり
to produce octane or to produce pharmaceuticals,
オクタンや、新しいワクチンをはじめ、薬剤を生成するために
new vaccines,
代謝経路を最適化しようと考える場合
we can just with a small team,
私たちは
do more molecular biology
ほんの少人数の研究チームと
than the last 20 years of all science.
分子生物学的実験を行うことで
And it's just standard selection:
この20年間で蓄積された科学以上の成果を上げる事が出来ます
we can select for viability,
様々なデザインの選択が可能となります
chemical or fuel production,
生存能力の向上をはじめ
vaccine production, etc.
化学物質や燃料生成
This is a screen snapshot
ワクチン生成など、様々なデザインの選択が可能です
of some true design software
これは、私たちが開発している
that we're working on to actually be able to sit down
生物のデザインソフトウェアの画面ショットで
and design species in the computer.
生物種の設計をコンピューター上で
You know, we don't know necessarily what it'll look like:
椅子に座りながら取り組むことができるものです
we know exactly what their genetic code looks like.
その生物種が実際どのような姿となるのかは、分かりかねますが
We're focusing on now fourth-generation fuels.
その生物種の遺伝コードがどのような配列を持っているかは、確実に分かります
You've seen recently, corn to ethanol
私たちは、今、第4世代の燃料に関心を寄せています
is just a bad experiment.
最近は、トウモロコシからエタノールを精製することが
We have second- and third-generation fuels
非常に効率の悪い実験であることを、皆さんもご存知のはずです
that will be coming out relatively soon
砂糖からもっと高付加価値の燃料である
that are sugar, to much higher-value fuels
オクタンや、ブタノールなど
like octane or different types of butanol.
第2、第3世代の燃料が
But the only way we think that biology
近々登場することになると思います
can have a major impact without
一方、私たちが考える
further increasing the cost of food and limiting its availability
食料の生産コストの増大と供給量の制限をかけない
is if we start with CO2 as its feedstock,
効果的な生物学的手法は
and so we're working with designing cells to go down this road.
二酸化炭素を原料にする所から始まります
And we think we'll have the first fourth-generation fuels
現在私たちは、この目的に即した細胞を設計しており
in about 18 months.
第四世代の燃料を18ヶ月後には発表できると
Sunlight and CO2 is one method ...
考えています
(Applause)
日光と二酸化炭素を利用するのは一つの手法ですが
but in our discovery around the world,
(拍手)
we have all kinds of other methods.
私たちの発見によって
This is an organism we described in 1996.
様々な別の手法も利用できるようになりました
It lives in the deep ocean,
これは、1996年に私たちが発表した生物種です
about a mile and a half deep,
1.5マイル程の深海において
almost at boiling-water temperatures.
熱湯に近い水温の中で
It takes CO2 to methane
生息しています
using molecular hydrogen as its energy source.
この生物種は二酸化炭素を
We're looking to see if we can take
水素分子をエネルギー源として、メタンを生成します
captured CO2,
私たちは、いくつかの場所から
which can easily be piped to sites,
収集した
convert that CO2 back into fuel
二酸化炭素を簡単に一カ所に集め
to drive this process.
それらを燃料に変換することが
So, in a short period of time,
可能かどうか研究を続けています
we think that we might be able to increase
非常に短期間の間に
what the basic question is of "What is life?"
「生命とは何か」という命題を
We truly, you know,
より深めることになると私たちは考えます
have modest goals
皆さんもご存知のように
of replacing the whole petrol-chemical industry --
私たちは全ての石油化学産業を
(Laughter) (Applause)
入れ替えるという非常に控えめな目標を持っています
Yeah. If you can't do that at TED, where can you? --
(笑) (拍手)
(Laughter)
ええ、TEDで出来なければ、どこでやれるでしょうか
become a major source of energy ...
(笑)
But also, we're now working on using these same tools
エネルギー源の主要な生産手法となることの他に
to come up with instant sets of vaccines.
更に私たちは同じ技術を用いて
You've seen this year with flu;
ワクチンの即時生産手法の開発を行っています
we're always a year behind and a dollar short
この年はインフルエンザの流行が記憶に新しい所ですが
when it comes to the right vaccine.
私たちは、いつも効果のあるワクチンを用意するまでに
I think that can be changed
予算面でも一年出遅れてしまいます
by building combinatorial vaccines in advance.
これは、前もって組み合わせワクチンを
Here's what the future may begin to look like
設計しておくことで事態は変わると考えます
with changing, now, the evolutionary tree,
これは、将来の生物進化系統樹を示すものです
speeding up evolution
合成細菌、合成古細菌、そしていずれは登場するであろう
with synthetic bacteria, Archaea
合成真核生物により
and, eventually, eukaryotes.
進化を促進された生物が新たに加わった
We're a ways away from improving people:
新しい進化系統樹を示しています
our goal is just to make sure that we have a chance
人間を改良するという目標は果てしなく遠い道のりです
to survive long enough to maybe do that. Thank you very much.
私たちの目標は、今後その目標に到達できるまで
(Applause)
長生きすることです ありがとうございました