1
00:00:00,750 --> 00:00:05,168
上世纪后半叶，全然是一个

2
00:00:05,168 --> 00:00:07,251
被科学革命所定义的时代：

3
00:00:07,251 --> 00:00:08,741
软件革命。

4
00:00:09,259 --> 00:00:13,938
在一种硅半导体材料上
对电子进行编程的能力

5
00:00:13,938 --> 00:00:17,192
使得我们许多人曾无法想象的

6
00:00:17,192 --> 00:00:21,185
科技、公司和行业变为可能。

7
00:00:21,185 --> 00:00:25,430
这如今已彻底改变了
世界运作的方式。

8
00:00:26,102 --> 00:00:28,079
不过，本世纪上半叶

9
00:00:28,880 --> 00:00:31,990
将要被一个
崭新的软件革命所转化：

10
00:00:31,990 --> 00:00:34,385
生物软件革命。

11
00:00:34,886 --> 00:00:38,912
在一种名为生物的材料上
对生物化学进行编程的能力

12
00:00:38,912 --> 00:00:41,219
将会支持这一革命。

13
00:00:41,219 --> 00:00:45,345
如此一来，
我们将能够利用生物特征

14
00:00:45,345 --> 00:00:48,070
去开发新型疗法，

15
00:00:48,070 --> 00:00:49,913
去修复受损组织，

16
00:00:49,913 --> 00:00:52,748
去重编缺陷细胞，

17
00:00:52,748 --> 00:00:57,432
甚至利用生物化学
构建一个可编程的操作系统。

18
00:00:58,331 --> 00:01:01,796
如果我们能实现它——
而且我们确实需要实现它——

19
00:01:01,796 --> 00:01:04,177
其影响将会如此巨大，

20
00:01:04,177 --> 00:01:07,990
以至于第一个软件革命，
相比之下，会变得微不足道。

21
00:01:07,990 --> 00:01:12,233
这是因为生物软件
可以变革整个医疗，

22
00:01:12,233 --> 00:01:13,995
农业和能源领域，

23
00:01:13,995 --> 00:01:17,825
以及那些被 IT 人员掌控的部门。

24
00:01:18,659 --> 00:01:22,935
想象一下可编程植物：
能够更有效进行固氮，

25
00:01:22,935 --> 00:01:25,944
或可以抵御新型真菌病原体，

26
00:01:25,944 --> 00:01:29,348
甚至能够将农作物编程为
多年生而非一年生，

27
00:01:29,348 --> 00:01:31,767
使你的年产量可以翻倍。

28
00:01:31,767 --> 00:01:33,879
这会改变农业，

29
00:01:33,879 --> 00:01:38,910
同时改变全球不断增长的
粮食需求的方法。

30
00:01:38,748 --> 00:01:40,989
或想象可编程的免疫力，

31
00:01:40,989 --> 00:01:45,230
设计并利用能够指导
你免疫系统的分子设备

32
00:01:45,230 --> 00:01:48,985
去检测、根除，甚至预防疾病。

33
00:01:48,985 --> 00:01:50,690
这将改变医疗，

34
00:01:50,690 --> 00:01:54,494
同时改变我们试图保持
不断增长且老龄化的人口健康的方法。

35
00:01:55,361 --> 00:01:59,627
我们已经拥有很多
能让生物软件成为现实的工具。

36
00:01:59,627 --> 00:02:01,934
我们能使用 CRISPR 技术
精确编辑基因。

37
00:02:01,934 --> 00:02:05,120
我们能每次重写一个遗传密码。

38
00:02:05,120 --> 00:02:09,725
我们甚至能利用 DNA 
开发一个合成电路。

39
00:02:10,345 --> 00:02:12,892
但是摸索出
如何且何时使用这些工具

40
00:02:12,892 --> 00:02:15,263
依旧是一个试错的过程。

41
00:02:15,263 --> 00:02:18,984
它要求极高的专业性
和多年的领域专精。

42
00:02:18,984 --> 00:02:21,923
而且实验方法难以发现，

43
00:02:21,923 --> 00:02:24,694
往往更是难以复制。

44
00:02:25,268 --> 00:02:29,623
在生物领域，我们倾向
仅专注于局部，

45
00:02:29,623 --> 00:02:32,809
但我们都知道有些东西，例如飞行，
单就羽毛进行研究，

46
00:02:32,809 --> 00:02:34,448
是无法理解其原理的。

47
00:02:34,783 --> 00:02:39,222
所以生物编程还未能像
电脑编程那样简单。

48
00:02:39,222 --> 00:02:41,200
更糟糕的是，

49
00:02:41,200 --> 00:02:45,101
生物系统和你我
每天编写的工程系统

50
00:02:45,101 --> 00:02:47,223
几乎毫无相似之处。

51
00:02:47,662 --> 00:02:51,781
相比工程系统，
生物系统能自我生产、

52
00:02:51,781 --> 00:02:53,250
自我组织，

53
00:02:53,250 --> 00:02:55,008
并以分子规模运作。

54
00:02:55,100 --> 00:02:57,116
这些分子层级的相互作用

55
00:02:57,116 --> 00:03:00,210
通常会导致稳健的宏观规模输出，

56
00:03:00,222 --> 00:03:03,190
它甚至可以自我修复。

57
00:03:04,196 --> 00:03:07,207
试想家中一盆不起眼的植物，

58
00:03:07,207 --> 00:03:09,403
比如你家壁炉台上的那盆

59
00:03:09,403 --> 00:03:11,244
你老是忘记浇水的植物。

60
00:03:11,713 --> 00:03:15,307
尽管你会忘记，
那盆植物每天都需要醒来

61
00:03:15,307 --> 00:03:18,790
并思考如何分配它所有的资源。

62
00:03:18,790 --> 00:03:21,652
它是生长、进行光合作用、
产生种子，还是开花？

63
00:03:21,652 --> 00:03:25,656
这是这盆植物所需要做出的决定。

64
00:03:25,656 --> 00:03:29,124
但一盆植物没有大脑来弄清这件事。

65
00:03:29,124 --> 00:03:31,924
这需要其叶片上细胞的帮助。

66
00:03:31,924 --> 00:03:33,660
它们需要针对环境做出反应，

67
00:03:33,660 --> 00:03:36,490
并且做出影响整盆植物的决定。

68
00:03:36,490 --> 00:03:40,537
所以在那些叶片细胞中
必定要有一个运行的程序，

69
00:03:40,537 --> 00:03:43,301
一个能响应输入信号与提示，

70
00:03:43,301 --> 00:03:45,266
以及调整细胞行为的程序。

71
00:03:45,717 --> 00:03:48,778
之后，那些程序
必须以分布式运行，

72
00:03:48,778 --> 00:03:50,283
覆盖每一个细胞单元，

73
00:03:50,283 --> 00:03:54,434
从而进行协作
让植物茁壮成长。

74
00:03:55,613 --> 00:03:58,900
如果我们能够了解那些生物程序，

75
00:03:58,900 --> 00:04:02,670
如果我们能够明白那些生物计算，

76
00:04:02,670 --> 00:04:06,050
这将会转变我们对细胞
的行为方式和行为原因的

77
00:04:06,050 --> 00:04:07,668
理解能力。

78
00:04:08,186 --> 00:04:09,900
因为，如果我们了解那些程序，

79
00:04:09,900 --> 00:04:12,335
当出现问题时，
我们可以为它们排错。

80
00:04:12,335 --> 00:04:16,513
或我们可以向它们学习
如何设计这样

81
00:04:16,525 --> 00:04:21,189
能充分利用生物化学
计算能力的合成电路。

82
00:04:22,302 --> 00:04:25,312
我对这个想法的热情，
让我进入了

83
00:04:25,312 --> 00:04:29,540
数学、计算机科学
和生物学的交叉领域。

84
00:04:29,540 --> 00:04:33,830
工作中，我专注于一个概念：
生物学计算。

85
00:04:34,228 --> 00:04:37,330
这代表着不断询问
细胞在计算什么，

86
00:04:37,330 --> 00:04:41,180
以及我们如何能
解开这些生物程序的奥秘？

87
00:04:41,706 --> 00:04:45,512
我开始和微软研究院与剑桥大学

88
00:04:45,512 --> 00:04:48,570
的一些出色的合作人士
一起询问这些问题，

89
00:04:48,570 --> 00:04:50,385
我们想要了解

90
00:04:50,385 --> 00:04:54,548
在一种独特细胞中
运行的生物程序：

91
00:04:54,548 --> 00:04:56,538
胚胎干细胞（ ES 细胞）。

92
00:04:57,370 --> 00:05:00,270
这些细胞很独特，因为它们
非常稚嫩（即未高度分化）。

93
00:05:00,270 --> 00:05:02,425
它们能够分化
为它们想要变成的东西：

94
00:05:02,425 --> 00:05:04,998
一个脑细胞，一个心脏细胞，
一个骨细胞，一个肺细胞，

95
00:05:04,998 --> 00:05:06,865
任何一种成熟细胞。

96
00:05:06,865 --> 00:05:08,699
这一稚嫩状态让这些细胞
变得与众不同，

97
00:05:08,717 --> 00:05:11,695
但也激发了科学界的想象力。

98
00:05:11,695 --> 00:05:14,968
科学家们意识到，
如果我们能挖掘这一特性的潜力，

99
00:05:14,968 --> 00:05:17,386
我们将会拥有一个
强大的医疗工具。

100
00:05:17,813 --> 00:05:20,527
如果我们能搞清
这些细胞是如何决定

101
00:05:20,527 --> 00:05:22,637
自己要发育为何种细胞的，

102
00:05:22,637 --> 00:05:24,407
我们或许能够利用
ES 细胞的这一能力，

103
00:05:24,409 --> 00:05:29,790
生成我们需要的细胞，
来修复携带疾病的或受损的组织。

104
00:05:29,675 --> 00:05:32,683
但这一愿景的实现存在着挑战，

105
00:05:32,683 --> 00:05:35,377
不仅是因为这些特定细胞

106
00:05:35,377 --> 00:05:38,432
在受孕的 6 天后才出现，

107
00:05:38,820 --> 00:05:40,801
之后大约在 1 天内，就会消失。

108
00:05:40,801 --> 00:05:42,907
它们走上了不同的道路，

109
00:05:42,907 --> 00:05:46,890
共同形成成年人体
的所有结构和器官。

110
00:05:47,749 --> 00:05:49,612
但事实证明，细胞的命运

111
00:05:49,612 --> 00:05:52,246
比我们所想象的更具有可塑性。

112
00:05:52,246 --> 00:05:56,631
大概在 13 年前，一些科学家们
展示了一些极具革命性的东西：

113
00:05:57,362 --> 00:06:01,673
通过把少量基因导入成熟细胞，

114
00:06:01,673 --> 00:06:03,473
例如你的一个皮肤细胞，

115
00:06:03,473 --> 00:06:07,438
你可以把这个成熟细胞
转化回未分化状态。

116
00:06:07,438 --> 00:06:10,625
这一过程被称为“重编程”。

117
00:06:10,625 --> 00:06:14,300
这让我们联想到
“干细胞乌托邦”，

118
00:06:14,300 --> 00:06:17,757
这种能力可以采集
患者自身的细胞样本，

119
00:06:17,774 --> 00:06:20,107
将其转化回未分化的原始形态，

120
00:06:20,107 --> 00:06:23,210
并使用那些细胞
制造患者可能需要的细胞，

121
00:06:23,210 --> 00:06:25,528
不论是脑细胞，还是心脏细胞。

122
00:06:26,457 --> 00:06:28,286
但在过去的 10 年，

123
00:06:28,286 --> 00:06:31,260
搞清楚如何改变细胞命运

124
00:06:31,260 --> 00:06:33,550
仍然是一个试错的过程。

125
00:06:33,875 --> 00:06:38,375
即使是在那些我们已经发现了
成功实验方法的情况下，

126
00:06:38,375 --> 00:06:39,900
它们仍旧低效，

127
00:06:39,900 --> 00:06:44,207
而且我们缺少关于
它们如何以及为何运作的基本理解。

128
00:06:44,527 --> 00:06:47,543
如果你能摸清如何把一个干细胞
诱导为一个心脏细胞，

129
00:06:47,543 --> 00:06:50,650
你依然不知道如何把一个干细胞

130
00:06:50,650 --> 00:06:52,500
诱导为一个脑细胞。

131
00:06:52,491 --> 00:06:55,486
所以我们想要了解

132
00:06:55,486 --> 00:06:57,942
在 ES 细胞中运行的生物程序，

133
00:06:57,942 --> 00:07:01,555
而且，了解该生物系统中
所运行的计算

134
00:07:01,555 --> 00:07:05,750
始于提出一个极为简单的问题：

135
00:07:05,750 --> 00:07:09,222
这个系统到底需要做什么？

136
00:07:09,853 --> 00:07:12,565
计算机科学实际上已有一套策略

137
00:07:12,565 --> 00:07:16,462
来执行软件和硬件的功能。

138
00:07:16,470 --> 00:07:19,110
当你编写程序时，
你用代码编写了一个软件，

139
00:07:19,110 --> 00:07:21,203
你希望这个软件能够正确运行，

140
00:07:21,203 --> 00:07:23,061
你希望它具备完善的功能与性能，

141
00:07:23,061 --> 00:07:24,138
能防止错误，

142
00:07:24,138 --> 00:07:25,664
做到这些的成本很高。

143
00:07:26,240 --> 00:07:27,930
所以当一个开发者编写程序时，

144
00:07:27,930 --> 00:07:30,253
他们能编写出一套技术规范。

145
00:07:30,253 --> 00:07:32,019
这些是你的程序应该做的“工作”。

146
00:07:32,019 --> 00:07:34,163
或许它能比较两个数的大小，

147
00:07:34,163 --> 00:07:36,307
或将数字进行正序排序。

148
00:07:36,996 --> 00:07:41,708
这样的技术存在：
允许我们自动检查

149
00:07:41,708 --> 00:07:44,390
我们的代码是否符合技术规范，

150
00:07:44,390 --> 00:07:46,791
程序是否在完成它的本职工作。

151
00:07:47,221 --> 00:07:49,970
于是我们的想法很类似，

152
00:07:49,970 --> 00:07:53,163
实验观察值，也就是
我们在实验室中测量的东西，

153
00:07:53,163 --> 00:07:58,271
符合生物编程本职工作中
怎样的技术规范？

154
00:07:58,754 --> 00:08:00,645
所以我们只需要找到一个方法

155
00:08:00,665 --> 00:08:03,852
来编译这个新型的技术规范。

156
00:08:04,513 --> 00:08:07,854
比方说，你在实验室忙活了很久，
你一直在测量基因，

157
00:08:07,854 --> 00:08:10,683
发现如果基因 A 是活跃的，

158
00:08:10,683 --> 00:08:14,120
那么基因 B 或 C 也会看似活跃。

159
00:08:14,642 --> 00:08:18,210
如果我们能用一种逻辑语言，
就可以将这种观察

160
00:08:18,210 --> 00:08:20,657
编写为一种数学表达：

161
00:08:21,170 --> 00:08:23,580
如果 A ，那么 B 或 C 。

162
00:08:24,202 --> 00:08:26,658
这是一个非常简单的例子，

163
00:08:26,658 --> 00:08:28,355
只是为了解释清楚我的意思。

164
00:08:28,355 --> 00:08:31,312
我们可以编译很多丰富的表达，

165
00:08:31,312 --> 00:08:35,752
在多个不同的实验中，
随着时间的推移，这些表达可以捕捉

166
00:08:35,752 --> 00:08:38,148
多种基因或蛋白质的行为。

167
00:08:38,449 --> 00:08:41,122
运用这种方法，
把我们的观察值

168
00:08:41,122 --> 00:08:43,100
编译为一种数学表达，

169
00:08:43,100 --> 00:08:48,726
现在有可能测试这些观察结果
是否可以从基因相互作用

170
00:08:48,726 --> 00:08:51,458
的程序中得到。

171
00:08:51,984 --> 00:08:54,487
我们开发了一个工具
来实现这个目的。

172
00:08:54,487 --> 00:08:57,424
我们能用这个工具
将观察值编译为

173
00:08:57,424 --> 00:08:59,000
数学表达。

174
00:08:59,000 --> 00:09:02,494
该工具能让我们发现可以解释

175
00:09:02,494 --> 00:09:04,128
所有原因的遗传程序。

176
00:09:05,405 --> 00:09:07,706
之后，我们运用这个方法

177
00:09:07,706 --> 00:09:11,812
来揭示 ES 细胞中运行的遗传程序，

178
00:09:11,812 --> 00:09:15,823
来看看我们是否能理解
如何诱导未分化状态的细胞。

179
00:09:16,000 --> 00:09:17,965
这个工具实际上是建立在

180
00:09:17,965 --> 00:09:21,771
经常被部署在世界各地
用于传统的软件验证

181
00:09:21,771 --> 00:09:23,026
的解算器上的。

182
00:09:23,533 --> 00:09:27,292
我们从一套将近有 50 个
不同的技术规范开始，

183
00:09:27,292 --> 00:09:31,774
这些是我们从对 ES 细胞的
实验观察值中得出的。

184
00:09:31,774 --> 00:09:34,465
利用这个工具，
通过编译这些观察值，

185
00:09:34,465 --> 00:09:37,623
我们能够揭开第一个

186
00:09:37,623 --> 00:09:39,705
能够解释所有分子的程序。

187
00:09:40,182 --> 00:09:42,502
这本身听着是一种壮举，是吧？

188
00:09:42,502 --> 00:09:45,837
将所有的观察值协调到一起，

189
00:09:45,837 --> 00:09:48,812
不是那种你可以
在信封背面做的事情，

190
00:09:48,812 --> 00:09:51,511
即使你有一个很大的信封。

191
00:09:52,187 --> 00:09:54,227
因为我们有着这样的理解，

192
00:09:54,227 --> 00:09:55,517
我们能够再进一步。

193
00:09:55,517 --> 00:09:59,189
我们能够用这个程序
在尚未测试的条件下，

194
00:09:59,189 --> 00:10:01,421
来预测这个细胞可能会做什么。

195
00:10:01,421 --> 00:10:03,854
我们能够在硅上探索该程序。

196
00:10:04,641 --> 00:10:05,831
所以我们行动了起来：

197
00:10:05,831 --> 00:10:09,270
我们依据实验室检测值
生成了预测，

198
00:10:09,270 --> 00:10:12,159
并发现该程序非常具有可预测性。

199
00:10:12,159 --> 00:10:14,718
它告诉我们如何能够

200
00:10:14,718 --> 00:10:17,767
加速细胞返回未分化状态的过程，
使之快速且有效。

201
00:10:17,767 --> 00:10:20,438
它告诉我们
可以针对哪些基因进行操作，

202
00:10:20,438 --> 00:10:23,126
又有哪些基因会阻碍这一过程。

203
00:10:23,126 --> 00:10:28,231
我们甚至发现了一个
能够预测基因开启顺序的程序。

204
00:10:28,970 --> 00:10:32,243
这个方法让我们得以

205
00:10:32,243 --> 00:10:34,594
揭秘细胞行为的动态。

206
00:10:35,691 --> 00:10:39,318
我们开发的不只是一种
仅限于干细胞生物的方法。

207
00:10:39,318 --> 00:10:42,090
相反，这能帮助我们理解

208
00:10:42,090 --> 00:10:43,971
在遗传相互作用的环境下

209
00:10:43,971 --> 00:10:46,616
细胞内在的计算程序。

210
00:10:46,616 --> 00:10:48,904
所以这其实只是拼图中的一块。

211
00:10:48,904 --> 00:10:51,562
该领域急需开发新方法

212
00:10:51,562 --> 00:10:54,250
来更广泛地在不同层次上

213
00:10:54,250 --> 00:10:55,709
了解生物计算，

214
00:10:55,709 --> 00:10:59,462
从 DNA 到细胞间的信息流。

215
00:10:59,807 --> 00:11:02,622
只有这样的变革性理解

216
00:11:02,622 --> 00:11:07,757
才能够使我们以可预测和可靠
的方式利用生物学。

217
00:11:08,963 --> 00:11:11,973
但是对于编程生物学，
我们也将需要开发

218
00:11:11,973 --> 00:11:15,870
允许实验人员和计算科学家

219
00:11:15,870 --> 00:11:17,488
使用的工具和语言

220
00:11:17,488 --> 00:11:19,908
来设计生物函数，

221
00:11:19,908 --> 00:11:23,471
并将这些设计编译成
细胞的机器代码，

222
00:11:23,471 --> 00:11:24,844
也就是它的生物化学，

223
00:11:24,844 --> 00:11:27,256
这样我们就可以构建这些结构。

224
00:11:27,256 --> 00:11:30,851
这就类似于一个
活的生物软件编译器，

225
00:11:30,851 --> 00:11:32,555
我非常自豪能成为

226
00:11:32,555 --> 00:11:34,983
微软开发此类软件团队的一员。

227
00:11:35,272 --> 00:11:38,131
尽管，说这是一个
很大的挑战有点轻描淡写，

228
00:11:38,131 --> 00:11:39,436
但如果能实现，

229
00:11:39,436 --> 00:11:43,544
这将会成为
软件和湿件最后的桥梁。

230
00:11:44,968 --> 00:11:49,896
但更广泛地说，如果我们
能够将其转变为真正的跨学科领域，

231
00:11:49,896 --> 00:11:52,594
编程生物学才会变成可能。

232
00:11:52,594 --> 00:11:55,700
这需要我们搭建起
物理与生命科学的桥梁，

233
00:11:55,706 --> 00:11:57,964
来自相关学术背景的科学家们

234
00:11:57,964 --> 00:12:00,706
需要能够利用共同语言进行合作，

235
00:12:00,706 --> 00:12:03,475
并分享共同的科学问题。

236
00:12:04,723 --> 00:12:06,545
长远来看，值得记住的是：

237
00:12:06,545 --> 00:12:10,764
当我们第一次开始
在硅微芯片上编程时，

238
00:12:10,764 --> 00:12:12,399
几乎无法想象有一天会出现

239
00:12:12,399 --> 00:12:16,081
我们如今每天都需要打交道的
那些大型软件公司和技术。

240
00:12:16,436 --> 00:12:19,387
如果我们现在开始思考

241
00:12:19,387 --> 00:12:21,825
由计算生物学支持的科技潜能，

242
00:12:21,825 --> 00:12:24,779
我们将会看到为实现这一目标

243
00:12:24,779 --> 00:12:26,446
一路上需要做出的努力。

244
00:12:27,138 --> 00:12:30,236
如今存在一种令人警醒的想法：

245
00:12:30,236 --> 00:12:32,053
这种科技可能会被滥用。

246
00:12:32,053 --> 00:12:33,919
如果我们愿意探讨

247
00:12:33,919 --> 00:12:35,742
编程免疫细胞的潜力，

248
00:12:35,742 --> 00:12:38,847
我们也应该考虑到
改造后的细菌成功躲避

249
00:12:38,847 --> 00:12:40,630
那些免疫细胞的可能。

250
00:12:40,630 --> 00:12:42,769
可能有些人打算从事这方面的研究。

251
00:12:43,387 --> 00:12:45,170
关于这个话题也存在
一个令人欣慰的想法——

252
00:12:45,170 --> 00:12:47,524
科学家大概不这么认为——

253
00:12:47,524 --> 00:12:50,800
生物太脆弱，在工作中难以把控。

254
00:12:50,800 --> 00:12:53,158
所以编程生物学不会

255
00:12:53,158 --> 00:12:55,215
进入你的生活。

256
00:12:55,616 --> 00:12:57,661
但因为我们才刚起步，

257
00:12:57,661 --> 00:13:00,264
所以我们可以
大胆且谨慎的往前走。

258
00:13:00,264 --> 00:13:02,589
我们可以事先提出难题，

259
00:13:02,589 --> 00:13:05,589
我们可以采取必要的保护措施，

260
00:13:05,589 --> 00:13:08,424
同时，作为其中的一部分，
还需要思考我们的道德标准，

261
00:13:08,424 --> 00:13:11,530
我们将需要思考那些生物函数

262
00:13:11,530 --> 00:13:13,151
实行的界限。

263
00:13:13,528 --> 00:13:17,250
所以其中的生物伦理学研究
将被优先考虑。

264
00:13:17,250 --> 00:13:19,724
在令人激动的科学创新中，

265
00:13:19,724 --> 00:13:22,288
这个话题不能屈居第二。

266
00:13:23,122 --> 00:13:26,578
但我们这场旅行的最终目的地

267
00:13:26,578 --> 00:13:29,977
将会是突破性的应用
以及突破性行业，

268
00:13:29,977 --> 00:13:33,512
从农业，医疗，到能源和材料，

269
00:13:33,512 --> 00:13:35,849
甚至计算机技术本身。

270
00:13:36,497 --> 00:13:39,616
试想，有一天，我们能
使用终极绿色能源

271
00:13:39,616 --> 00:13:41,516
为地球提供可持续的动力，

272
00:13:41,516 --> 00:13:45,442
因为我们已经能够模仿植物
在千年前发现的东西：

273
00:13:45,442 --> 00:13:49,254
如何利用我们现有太阳能电池

274
00:13:49,254 --> 00:13:51,695
无法比拟的效率来利用太阳能。

275
00:13:51,695 --> 00:13:54,416
如果我们能理解
让植物高效吸收太阳光的

276
00:13:54,416 --> 00:13:57,314
量子相互作用的程序，

277
00:13:57,314 --> 00:14:01,718
我们或许能将其编译为
能够为太阳能电池提供

278
00:14:01,718 --> 00:14:04,489
更好材料的合成 DNA 电路。

279
00:14:05,303 --> 00:14:08,700
现在有一些团队和科学家
正着手于解决这个课题的基本问题，

280
00:14:08,700 --> 00:14:11,693
如果这个课题能获得
足够的关注和正确的投资，

281
00:14:11,693 --> 00:14:14,677
在未来的 10 或 15 年内，
或许就有可能实现。

282
00:14:15,390 --> 00:14:18,654
我们正处在科技革新的开端。

283
00:14:18,925 --> 00:14:22,253
了解这种古老的生物计算类型

284
00:14:22,253 --> 00:14:24,308
是关键的第一步。

285
00:14:24,308 --> 00:14:25,785
如果我们能意识到这件事，

286
00:14:25,787 --> 00:14:28,370
就将进入一个拥有
能够运行生物软件

287
00:14:28,370 --> 00:14:30,478
的操作系统的时代。

288
00:14:30,478 --> 00:14:31,732
非常感谢。

289
00:14:31,732 --> 00:14:34,484
（掌声）