0:00:00.750,0:00:05.168
上世纪后半叶，全然是一个

0:00:05.168,0:00:07.251
被科学革命所定义的时代：

0:00:07.251,0:00:08.741
软件革命。

0:00:09.259,0:00:13.938
在一种硅半导体材料上[br]对电子进行编程的能力

0:00:13.938,0:00:17.192
使得我们许多人曾无法想象的

0:00:17.192,0:00:21.185
科技、公司和行业变为可能。

0:00:21.185,0:00:25.430
这如今已彻底改变了[br]世界运作的方式。

0:00:26.102,0:00:28.079
不过，本世纪上半叶

0:00:28.880,0:00:31.990
将要被一个[br]崭新的软件革命所转化：

0:00:31.990,0:00:34.385
生物软件革命。

0:00:34.886,0:00:38.912
在一种名为生物的材料上[br]对生物化学进行编程的能力

0:00:38.912,0:00:41.219
将会支持这一革命。

0:00:41.219,0:00:45.345
如此一来，[br]我们将能够利用生物特征

0:00:45.345,0:00:48.070
去开发新型疗法，

0:00:48.070,0:00:49.913
去修复受损组织，

0:00:49.913,0:00:52.748
去重编缺陷细胞，

0:00:52.748,0:00:57.432
甚至利用生物化学[br]构建一个可编程的操作系统。

0:00:58.331,0:01:01.796
如果我们能实现它——[br]而且我们确实需要实现它——

0:01:01.796,0:01:04.177
其影响将会如此巨大，

0:01:04.177,0:01:07.990
以至于第一个软件革命，[br]相比之下，会变得微不足道。

0:01:07.990,0:01:12.233
这是因为生物软件[br]可以变革整个医疗，

0:01:12.233,0:01:13.995
农业和能源领域，

0:01:13.995,0:01:17.825
以及那些被 IT 人员掌控的部门。

0:01:18.659,0:01:22.935
想象一下可编程植物：[br]能够更有效进行固氮，

0:01:22.935,0:01:25.944
或可以抵御新型真菌病原体，

0:01:25.944,0:01:29.348
甚至能够将农作物编程为[br]多年生而非一年生，

0:01:29.348,0:01:31.767
使你的年产量可以翻倍。

0:01:31.767,0:01:33.879
这会改变农业，

0:01:33.879,0:01:38.910
同时改变全球不断增长的[br]粮食需求的方法。

0:01:38.748,0:01:40.989
或想象可编程的免疫力，

0:01:40.989,0:01:45.230
设计并利用能够指导[br]你免疫系统的分子设备

0:01:45.230,0:01:48.985
去检测、根除，甚至预防疾病。

0:01:48.985,0:01:50.690
这将改变医疗，

0:01:50.690,0:01:54.494
同时改变我们试图保持[br]不断增长且老龄化的人口健康的方法。

0:01:55.361,0:01:59.627
我们已经拥有很多[br]能让生物软件成为现实的工具。

0:01:59.627,0:02:01.934
我们能使用 CRISPR 技术[br]精确编辑基因。

0:02:01.934,0:02:05.120
我们能每次重写一个遗传密码。

0:02:05.120,0:02:09.725
我们甚至能利用 DNA [br]开发一个合成电路。

0:02:10.345,0:02:12.892
但是摸索出[br]如何且何时使用这些工具

0:02:12.892,0:02:15.263
依旧是一个试错的过程。

0:02:15.263,0:02:18.984
它要求极高的专业性[br]和多年的领域专精。

0:02:18.984,0:02:21.923
而且实验方法难以发现，

0:02:21.923,0:02:24.694
往往更是难以复制。

0:02:25.268,0:02:29.623
在生物领域，我们倾向[br]仅专注于局部，

0:02:29.623,0:02:32.809
但我们都知道有些东西，例如飞行，[br]单就羽毛进行研究，

0:02:32.809,0:02:34.448
是无法理解其原理的。

0:02:34.783,0:02:39.222
所以生物编程还未能像[br]电脑编程那样简单。

0:02:39.222,0:02:41.200
更糟糕的是，

0:02:41.200,0:02:45.101
生物系统和你我[br]每天编写的工程系统

0:02:45.101,0:02:47.223
几乎毫无相似之处。

0:02:47.662,0:02:51.781
相比工程系统，[br]生物系统能自我生产、

0:02:51.781,0:02:53.250
自我组织，

0:02:53.250,0:02:55.008
并以分子规模运作。

0:02:55.100,0:02:57.116
这些分子层级的相互作用

0:02:57.116,0:03:00.210
通常会导致稳健的宏观规模输出，

0:03:00.222,0:03:03.190
它甚至可以自我修复。

0:03:04.196,0:03:07.207
试想家中一盆不起眼的植物，

0:03:07.207,0:03:09.403
比如你家壁炉台上的那盆

0:03:09.403,0:03:11.244
你老是忘记浇水的植物。

0:03:11.713,0:03:15.307
尽管你会忘记，[br]那盆植物每天都需要醒来

0:03:15.307,0:03:18.790
并思考如何分配它所有的资源。

0:03:18.790,0:03:21.652
它是生长、进行光合作用、[br]产生种子，还是开花？

0:03:21.652,0:03:25.656
这是这盆植物所需要做出的决定。

0:03:25.656,0:03:29.124
但一盆植物没有大脑来弄清这件事。

0:03:29.124,0:03:31.924
这需要其叶片上细胞的帮助。

0:03:31.924,0:03:33.660
它们需要针对环境做出反应，

0:03:33.660,0:03:36.490
并且做出影响整盆植物的决定。

0:03:36.490,0:03:40.537
所以在那些叶片细胞中[br]必定要有一个运行的程序，

0:03:40.537,0:03:43.301
一个能响应输入信号与提示，

0:03:43.301,0:03:45.266
以及调整细胞行为的程序。

0:03:45.717,0:03:48.778
之后，那些程序[br]必须以分布式运行，

0:03:48.778,0:03:50.283
覆盖每一个细胞单元，

0:03:50.283,0:03:54.434
从而进行协作[br]让植物茁壮成长。

0:03:55.613,0:03:58.900
如果我们能够了解那些生物程序，

0:03:58.900,0:04:02.670
如果我们能够明白那些生物计算，

0:04:02.670,0:04:06.050
这将会转变我们对细胞[br]的行为方式和行为原因的

0:04:06.050,0:04:07.668
理解能力。

0:04:08.186,0:04:09.900
因为，如果我们了解那些程序，

0:04:09.900,0:04:12.335
当出现问题时，[br]我们可以为它们排错。

0:04:12.335,0:04:16.513
或我们可以向它们学习[br]如何设计这样

0:04:16.525,0:04:21.189
能充分利用生物化学[br]计算能力的合成电路。

0:04:22.302,0:04:25.312
我对这个想法的热情，[br]让我进入了

0:04:25.312,0:04:29.540
数学、计算机科学[br]和生物学的交叉领域。

0:04:29.540,0:04:33.830
工作中，我专注于一个概念：[br]生物学计算。

0:04:34.228,0:04:37.330
这代表着不断询问[br]细胞在计算什么，

0:04:37.330,0:04:41.180
以及我们如何能[br]解开这些生物程序的奥秘？

0:04:41.706,0:04:45.512
我开始和微软研究院与剑桥大学

0:04:45.512,0:04:48.570
的一些出色的合作人士[br]一起询问这些问题，

0:04:48.570,0:04:50.385
我们想要了解

0:04:50.385,0:04:54.548
在一种独特细胞中[br]运行的生物程序：

0:04:54.548,0:04:56.538
胚胎干细胞（ ES 细胞）。

0:04:57.370,0:05:00.270
这些细胞很独特，因为它们[br]非常稚嫩（即未高度分化）。

0:05:00.270,0:05:02.425
它们能够分化[br]为它们想要变成的东西：

0:05:02.425,0:05:04.998
一个脑细胞，一个心脏细胞，[br]一个骨细胞，一个肺细胞，

0:05:04.998,0:05:06.865
任何一种成熟细胞。

0:05:06.865,0:05:08.699
这一稚嫩状态让这些细胞[br]变得与众不同，

0:05:08.717,0:05:11.695
但也激发了科学界的想象力。

0:05:11.695,0:05:14.968
科学家们意识到，[br]如果我们能挖掘这一特性的潜力，

0:05:14.968,0:05:17.386
我们将会拥有一个[br]强大的医疗工具。

0:05:17.813,0:05:20.527
如果我们能搞清[br]这些细胞是如何决定

0:05:20.527,0:05:22.637
自己要发育为何种细胞的，

0:05:22.637,0:05:24.407
我们或许能够利用[br]ES 细胞的这一能力，

0:05:24.409,0:05:29.790
生成我们需要的细胞，[br]来修复携带疾病的或受损的组织。

0:05:29.675,0:05:32.683
但这一愿景的实现存在着挑战，

0:05:32.683,0:05:35.377
不仅是因为这些特定细胞

0:05:35.377,0:05:38.432
在受孕的 6 天后才出现，

0:05:38.820,0:05:40.801
之后大约在 1 天内，就会消失。

0:05:40.801,0:05:42.907
它们走上了不同的道路，

0:05:42.907,0:05:46.890
共同形成成年人体[br]的所有结构和器官。

0:05:47.749,0:05:49.612
但事实证明，细胞的命运

0:05:49.612,0:05:52.246
比我们所想象的更具有可塑性。

0:05:52.246,0:05:56.631
大概在 13 年前，一些科学家们[br]展示了一些极具革命性的东西：

0:05:57.362,0:06:01.673
通过把少量基因导入成熟细胞，

0:06:01.673,0:06:03.473
例如你的一个皮肤细胞，

0:06:03.473,0:06:07.438
你可以把这个成熟细胞[br]转化回未分化状态。

0:06:07.438,0:06:10.625
这一过程被称为“重编程”。

0:06:10.625,0:06:14.300
这让我们联想到[br]“干细胞乌托邦”，

0:06:14.300,0:06:17.757
这种能力可以采集[br]患者自身的细胞样本，

0:06:17.774,0:06:20.107
将其转化回未分化的原始形态，

0:06:20.107,0:06:23.210
并使用那些细胞[br]制造患者可能需要的细胞，

0:06:23.210,0:06:25.528
不论是脑细胞，还是心脏细胞。

0:06:26.457,0:06:28.286
但在过去的 10 年，

0:06:28.286,0:06:31.260
搞清楚如何改变细胞命运

0:06:31.260,0:06:33.550
仍然是一个试错的过程。

0:06:33.875,0:06:38.375
即使是在那些我们已经发现了[br]成功实验方法的情况下，

0:06:38.375,0:06:39.900
它们仍旧低效，

0:06:39.900,0:06:44.207
而且我们缺少关于[br]它们如何以及为何运作的基本理解。

0:06:44.527,0:06:47.543
如果你能摸清如何把一个干细胞[br]诱导为一个心脏细胞，

0:06:47.543,0:06:50.650
你依然不知道如何把一个干细胞

0:06:50.650,0:06:52.500
诱导为一个脑细胞。

0:06:52.491,0:06:55.486
所以我们想要了解

0:06:55.486,0:06:57.942
在 ES 细胞中运行的生物程序，

0:06:57.942,0:07:01.555
而且，了解该生物系统中[br]所运行的计算

0:07:01.555,0:07:05.750
始于提出一个极为简单的问题：

0:07:05.750,0:07:09.222
这个系统到底需要做什么？

0:07:09.853,0:07:12.565
计算机科学实际上已有一套策略

0:07:12.565,0:07:16.462
来执行软件和硬件的功能。

0:07:16.470,0:07:19.110
当你编写程序时，[br]你用代码编写了一个软件，

0:07:19.110,0:07:21.203
你希望这个软件能够正确运行，

0:07:21.203,0:07:23.061
你希望它具备完善的功能与性能，

0:07:23.061,0:07:24.138
能防止错误，

0:07:24.138,0:07:25.664
做到这些的成本很高。

0:07:26.240,0:07:27.930
所以当一个开发者编写程序时，

0:07:27.930,0:07:30.253
他们能编写出一套技术规范。

0:07:30.253,0:07:32.019
这些是你的程序应该做的“工作”。

0:07:32.019,0:07:34.163
或许它能比较两个数的大小，

0:07:34.163,0:07:36.307
或将数字进行正序排序。

0:07:36.996,0:07:41.708
这样的技术存在：[br]允许我们自动检查

0:07:41.708,0:07:44.390
我们的代码是否符合技术规范，

0:07:44.390,0:07:46.791
程序是否在完成它的本职工作。

0:07:47.221,0:07:49.970
于是我们的想法很类似，

0:07:49.970,0:07:53.163
实验观察值，也就是[br]我们在实验室中测量的东西，

0:07:53.163,0:07:58.271
符合生物编程本职工作中[br]怎样的技术规范？

0:07:58.754,0:08:00.645
所以我们只需要找到一个方法

0:08:00.665,0:08:03.852
来编译这个新型的技术规范。

0:08:04.513,0:08:07.854
比方说，你在实验室忙活了很久，[br]你一直在测量基因，

0:08:07.854,0:08:10.683
发现如果基因 A 是活跃的，

0:08:10.683,0:08:14.120
那么基因 B 或 C 也会看似活跃。

0:08:14.642,0:08:18.210
如果我们能用一种逻辑语言，[br]就可以将这种观察

0:08:18.210,0:08:20.657
编写为一种数学表达：

0:08:21.170,0:08:23.580
如果 A ，那么 B 或 C 。

0:08:24.202,0:08:26.658
这是一个非常简单的例子，

0:08:26.658,0:08:28.355
只是为了解释清楚我的意思。

0:08:28.355,0:08:31.312
我们可以编译很多丰富的表达，

0:08:31.312,0:08:35.752
在多个不同的实验中，[br]随着时间的推移，这些表达可以捕捉

0:08:35.752,0:08:38.148
多种基因或蛋白质的行为。

0:08:38.449,0:08:41.122
运用这种方法，[br]把我们的观察值

0:08:41.122,0:08:43.100
编译为一种数学表达，

0:08:43.100,0:08:48.726
现在有可能测试这些观察结果[br]是否可以从基因相互作用

0:08:48.726,0:08:51.458
的程序中得到。

0:08:51.984,0:08:54.487
我们开发了一个工具[br]来实现这个目的。

0:08:54.487,0:08:57.424
我们能用这个工具[br]将观察值编译为

0:08:57.424,0:08:59.000
数学表达。

0:08:59.000,0:09:02.494
该工具能让我们发现可以解释

0:09:02.494,0:09:04.128
所有原因的遗传程序。

0:09:05.405,0:09:07.706
之后，我们运用这个方法

0:09:07.706,0:09:11.812
来揭示 ES 细胞中运行的遗传程序，

0:09:11.812,0:09:15.823
来看看我们是否能理解[br]如何诱导未分化状态的细胞。

0:09:16.000,0:09:17.965
这个工具实际上是建立在

0:09:17.965,0:09:21.771
经常被部署在世界各地[br]用于传统的软件验证

0:09:21.771,0:09:23.026
的解算器上的。

0:09:23.533,0:09:27.292
我们从一套将近有 50 个[br]不同的技术规范开始，

0:09:27.292,0:09:31.774
这些是我们从对 ES 细胞的[br]实验观察值中得出的。

0:09:31.774,0:09:34.465
利用这个工具，[br]通过编译这些观察值，

0:09:34.465,0:09:37.623
我们能够揭开第一个

0:09:37.623,0:09:39.705
能够解释所有分子的程序。

0:09:40.182,0:09:42.502
这本身听着是一种壮举，是吧？

0:09:42.502,0:09:45.837
将所有的观察值协调到一起，

0:09:45.837,0:09:48.812
不是那种你可以[br]在信封背面做的事情，

0:09:48.812,0:09:51.511
即使你有一个很大的信封。

0:09:52.187,0:09:54.227
因为我们有着这样的理解，

0:09:54.227,0:09:55.517
我们能够再进一步。

0:09:55.517,0:09:59.189
我们能够用这个程序[br]在尚未测试的条件下，

0:09:59.189,0:10:01.421
来预测这个细胞可能会做什么。

0:10:01.421,0:10:03.854
我们能够在硅上探索该程序。

0:10:04.641,0:10:05.831
所以我们行动了起来：

0:10:05.831,0:10:09.270
我们依据实验室检测值[br]生成了预测，

0:10:09.270,0:10:12.159
并发现该程序非常具有可预测性。

0:10:12.159,0:10:14.718
它告诉我们如何能够

0:10:14.718,0:10:17.767
加速细胞返回未分化状态的过程，[br]使之快速且有效。

0:10:17.767,0:10:20.438
它告诉我们[br]可以针对哪些基因进行操作，

0:10:20.438,0:10:23.126
又有哪些基因会阻碍这一过程。

0:10:23.126,0:10:28.231
我们甚至发现了一个[br]能够预测基因开启顺序的程序。

0:10:28.970,0:10:32.243
这个方法让我们得以

0:10:32.243,0:10:34.594
揭秘细胞行为的动态。

0:10:35.691,0:10:39.318
我们开发的不只是一种[br]仅限于干细胞生物的方法。

0:10:39.318,0:10:42.090
相反，这能帮助我们理解

0:10:42.090,0:10:43.971
在遗传相互作用的环境下

0:10:43.971,0:10:46.616
细胞内在的计算程序。

0:10:46.616,0:10:48.904
所以这其实只是拼图中的一块。

0:10:48.904,0:10:51.562
该领域急需开发新方法

0:10:51.562,0:10:54.250
来更广泛地在不同层次上

0:10:54.250,0:10:55.709
了解生物计算，

0:10:55.709,0:10:59.462
从 DNA 到细胞间的信息流。

0:10:59.807,0:11:02.622
只有这样的变革性理解

0:11:02.622,0:11:07.757
才能够使我们以可预测和可靠[br]的方式利用生物学。

0:11:08.963,0:11:11.973
但是对于编程生物学，[br]我们也将需要开发

0:11:11.973,0:11:15.870
允许实验人员和计算科学家

0:11:15.870,0:11:17.488
使用的工具和语言

0:11:17.488,0:11:19.908
来设计生物函数，

0:11:19.908,0:11:23.471
并将这些设计编译成[br]细胞的机器代码，

0:11:23.471,0:11:24.844
也就是它的生物化学，

0:11:24.844,0:11:27.256
这样我们就可以构建这些结构。

0:11:27.256,0:11:30.851
这就类似于一个[br]活的生物软件编译器，

0:11:30.851,0:11:32.555
我非常自豪能成为

0:11:32.555,0:11:34.983
微软开发此类软件团队的一员。

0:11:35.272,0:11:38.131
尽管，说这是一个[br]很大的挑战有点轻描淡写，

0:11:38.131,0:11:39.436
但如果能实现，

0:11:39.436,0:11:43.544
这将会成为[br]软件和湿件最后的桥梁。

0:11:44.968,0:11:49.896
但更广泛地说，如果我们[br]能够将其转变为真正的跨学科领域，

0:11:49.896,0:11:52.594
编程生物学才会变成可能。

0:11:52.594,0:11:55.700
这需要我们搭建起[br]物理与生命科学的桥梁，

0:11:55.706,0:11:57.964
来自相关学术背景的科学家们

0:11:57.964,0:12:00.706
需要能够利用共同语言进行合作，

0:12:00.706,0:12:03.475
并分享共同的科学问题。

0:12:04.723,0:12:06.545
长远来看，值得记住的是：

0:12:06.545,0:12:10.764
当我们第一次开始[br]在硅微芯片上编程时，

0:12:10.764,0:12:12.399
几乎无法想象有一天会出现

0:12:12.399,0:12:16.081
我们如今每天都需要打交道的[br]那些大型软件公司和技术。

0:12:16.436,0:12:19.387
如果我们现在开始思考

0:12:19.387,0:12:21.825
由计算生物学支持的科技潜能，

0:12:21.825,0:12:24.779
我们将会看到为实现这一目标

0:12:24.779,0:12:26.446
一路上需要做出的努力。

0:12:27.138,0:12:30.236
如今存在一种令人警醒的想法：

0:12:30.236,0:12:32.053
这种科技可能会被滥用。

0:12:32.053,0:12:33.919
如果我们愿意探讨

0:12:33.919,0:12:35.742
编程免疫细胞的潜力，

0:12:35.742,0:12:38.847
我们也应该考虑到[br]改造后的细菌成功躲避

0:12:38.847,0:12:40.630
那些免疫细胞的可能。

0:12:40.630,0:12:42.769
可能有些人打算从事这方面的研究。

0:12:43.387,0:12:45.170
关于这个话题也存在[br]一个令人欣慰的想法——

0:12:45.170,0:12:47.524
科学家大概不这么认为——

0:12:47.524,0:12:50.800
生物太脆弱，在工作中难以把控。

0:12:50.800,0:12:53.158
所以编程生物学不会

0:12:53.158,0:12:55.215
进入你的生活。

0:12:55.616,0:12:57.661
但因为我们才刚起步，

0:12:57.661,0:13:00.264
所以我们可以[br]大胆且谨慎的往前走。

0:13:00.264,0:13:02.589
我们可以事先提出难题，

0:13:02.589,0:13:05.589
我们可以采取必要的保护措施，

0:13:05.589,0:13:08.424
同时，作为其中的一部分，[br]还需要思考我们的道德标准，

0:13:08.424,0:13:11.530
我们将需要思考那些生物函数

0:13:11.530,0:13:13.151
实行的界限。

0:13:13.528,0:13:17.250
所以其中的生物伦理学研究[br]将被优先考虑。

0:13:17.250,0:13:19.724
在令人激动的科学创新中，

0:13:19.724,0:13:22.288
这个话题不能屈居第二。

0:13:23.122,0:13:26.578
但我们这场旅行的最终目的地

0:13:26.578,0:13:29.977
将会是突破性的应用[br]以及突破性行业，

0:13:29.977,0:13:33.512
从农业，医疗，到能源和材料，

0:13:33.512,0:13:35.849
甚至计算机技术本身。

0:13:36.497,0:13:39.616
试想，有一天，我们能[br]使用终极绿色能源

0:13:39.616,0:13:41.516
为地球提供可持续的动力，

0:13:41.516,0:13:45.442
因为我们已经能够模仿植物[br]在千年前发现的东西：

0:13:45.442,0:13:49.254
如何利用我们现有太阳能电池

0:13:49.254,0:13:51.695
无法比拟的效率来利用太阳能。

0:13:51.695,0:13:54.416
如果我们能理解[br]让植物高效吸收太阳光的

0:13:54.416,0:13:57.314
量子相互作用的程序，

0:13:57.314,0:14:01.718
我们或许能将其编译为[br]能够为太阳能电池提供

0:14:01.718,0:14:04.489
更好材料的合成 DNA 电路。

0:14:05.303,0:14:08.700
现在有一些团队和科学家[br]正着手于解决这个课题的基本问题，

0:14:08.700,0:14:11.693
如果这个课题能获得[br]足够的关注和正确的投资，

0:14:11.693,0:14:14.677
在未来的 10 或 15 年内，[br]或许就有可能实现。

0:14:15.390,0:14:18.654
我们正处在科技革新的开端。

0:14:18.925,0:14:22.253
了解这种古老的生物计算类型

0:14:22.253,0:14:24.308
是关键的第一步。

0:14:24.308,0:14:25.785
如果我们能意识到这件事，

0:14:25.787,0:14:28.370
就将进入一个拥有[br]能够运行生物软件

0:14:28.370,0:14:30.478
的操作系统的时代。

0:14:30.478,0:14:31.732
非常感谢。

0:14:31.732,0:14:34.484
（掌声）