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)