1
00:00:00,750 --> 00:00:02,989
上個世紀的後半

2
00:00:02,989 --> 00:00:07,282
全由一場科技革命所定義：

3
00:00:07,306 --> 00:00:08,741
軟體革命。

4
00:00:09,313 --> 00:00:14,121
能在矽材料上編寫電子程式的能力，

5
00:00:14,145 --> 00:00:17,218
讓許多我們過去難以想像的

6
00:00:17,242 --> 00:00:21,219
技術、公司和行業變為可能，

7
00:00:21,243 --> 00:00:25,158
如今已從根本改變世界運作的方式。

8
00:00:26,158 --> 00:00:28,079
不過本世紀的前半段

9
00:00:28,103 --> 00:00:32,081
將被一場新的軟體革命轉變：

10
00:00:32,105 --> 00:00:34,540
生物軟體革命。

11
00:00:34,921 --> 00:00:37,015
促成這場革命的

12
00:00:37,015 --> 00:00:41,290
將是在生物材料上
編寫生物化學的能力。

13
00:00:41,314 --> 00:00:45,455
這讓我們能利用生物的特性

14
00:00:45,479 --> 00:00:48,135
來產生新療法，

15
00:00:48,159 --> 00:00:50,027
以修復受損的組織；

16
00:00:50,051 --> 00:00:52,776
重新編寫有瑕疵的細胞；

17
00:00:52,800 --> 00:00:57,354
甚至創造可編寫的
生物化學作業系統。

18
00:00:58,420 --> 00:01:01,993
若能了解這一點——
我們的確需要了解這一點——

19
00:01:02,017 --> 00:01:04,179
它的影響會大到

20
00:01:04,203 --> 00:01:08,080
讓第一場軟體革命相形失色。

21
00:01:08,104 --> 00:01:12,338
那是因為生物軟體會轉變整個醫界、

22
00:01:12,362 --> 00:01:13,921
農業界，和能源界，

23
00:01:13,945 --> 00:01:17,773
會讓那些 IT 主宰的部門
顯得無足輕重。

24
00:01:18,812 --> 00:01:22,986
想像可編寫的植物能更效率地固氮，

25
00:01:23,010 --> 00:01:25,915
能抵抗新興的菌類病原體，

26
00:01:25,939 --> 00:01:29,476
甚至能把一年生的作物
編寫成多年生，

27
00:01:29,500 --> 00:01:31,768
使年產量加倍，

28
00:01:31,792 --> 00:01:33,890
那就會轉變農業，

29
00:01:33,914 --> 00:01:38,018
確保不斷成長的全球人口
都有食物可吃。

30
00:01:38,794 --> 00:01:41,056
或可想像編寫免疫力，

31
00:01:41,080 --> 00:01:45,318
設計利用分子裝置來引導免疫系統

32
00:01:45,342 --> 00:01:49,172
去偵測、根除，甚至預防疾病。

33
00:01:49,196 --> 00:01:50,767
這會轉變醫學，

34
00:01:50,791 --> 00:01:54,280
確保不斷成長和老化的人口
能夠維持健康。

35
00:01:55,501 --> 00:01:59,704
目前已有許多工具
能讓生物軟體成真。

36
00:01:59,728 --> 00:02:02,075
我們能用 CRISPR 精確地編輯基因；

37
00:02:02,099 --> 00:02:05,182
我們能夠重寫基因編碼，
一次重寫一個鹼基；

38
00:02:05,206 --> 00:02:09,642
我們甚至能用 DNA
做成能運作的合成電路。

39
00:02:10,428 --> 00:02:12,897
至於弄明白如何、何時使用這些工具

40
00:02:12,921 --> 00:02:15,343
則仍處於試誤的過程中，

41
00:02:15,367 --> 00:02:19,027
需要很深的知識技術
和多年的專門化，

42
00:02:19,051 --> 00:02:22,088
而實驗操作方法難以發現，

43
00:02:22,112 --> 00:02:24,694
通常也難以重現。

44
00:02:25,256 --> 00:02:29,729
我們通常傾向於聚焦在
生物學的「組件」，

45
00:02:29,753 --> 00:02:30,946
但我們都知道，

46
00:02:30,960 --> 00:02:34,249
要了解飛行不能只研究羽毛。

47
00:02:34,846 --> 00:02:39,367
因此，編寫生物學程式
仍不如編寫計算機程式那樣簡單。

48
00:02:39,391 --> 00:02:41,069
更糟糕的是，

49
00:02:41,093 --> 00:02:45,103
生命系統在很大程度上
與你我每天編寫的工程系統

50
00:02:45,127 --> 00:02:47,223
毫無相似之處。

51
00:02:47,691 --> 00:02:49,637
與工程系統相反，

52
00:02:49,637 --> 00:02:53,297
生命系統自我生成、自我組織，

53
00:02:53,321 --> 00:02:55,008
以「分子」的規模運作。

54
00:02:55,032 --> 00:02:57,168
這些分子層級的相互作用

55
00:02:57,192 --> 00:03:00,210
通常導致大規模宏觀的輸出，

56
00:03:00,234 --> 00:03:02,954
甚至能自我修復。

57
00:03:04,256 --> 00:03:07,250
例如，試想不起眼的室內植物，

58
00:03:07,274 --> 00:03:09,461
就像那放在家裡壁爐上

59
00:03:09,485 --> 00:03:11,272
卻一直忘記澆水的植物。

60
00:03:11,749 --> 00:03:13,885
儘管被你忽略了，

61
00:03:13,885 --> 00:03:18,135
它每天仍必須弄清楚如何分配資源：

62
00:03:18,159 --> 00:03:21,730
要生長、行光合作用、
結子，還是開花？

63
00:03:21,754 --> 00:03:25,693
這必須考量整個有機體來做決定。

64
00:03:25,717 --> 00:03:29,198
但植物沒大腦來解決這些問題，

65
00:03:29,222 --> 00:03:31,939
必須依賴葉子上的細胞，

66
00:03:31,963 --> 00:03:33,866
細胞必須對環境做出反應

67
00:03:33,890 --> 00:03:36,539
和做出影響整株植物的決策。

68
00:03:36,563 --> 00:03:40,551
因此，這些細胞裡
必定跑著某種程式，

69
00:03:40,575 --> 00:03:42,868
該程式回應輸入的信號，

70
00:03:42,868 --> 00:03:45,656
提示和調整該細胞即將執行的操作。

71
00:03:45,679 --> 00:03:48,926
而這些程式必須
分佈在各個細胞間執行，

72
00:03:48,950 --> 00:03:50,517
彼此協調，

73
00:03:50,541 --> 00:03:54,434
以便使植物生長繁衍。

74
00:03:55,675 --> 00:03:58,991
若能理解這些生物的程式，

75
00:03:59,015 --> 00:04:02,137
若能理解生物的運算，

76
00:04:02,137 --> 00:04:04,834
就會改變我們對細胞

77
00:04:04,834 --> 00:04:07,668
如何、為何執行其工作的理解能力。

78
00:04:08,152 --> 00:04:09,919
一旦了解這些程式，

79
00:04:09,933 --> 00:04:12,296
我們就可以在出問題時偵錯；

80
00:04:12,320 --> 00:04:14,753
可以向它們學習如何設計

81
00:04:14,767 --> 00:04:21,011
真正利用生物化學
運算能力的合成電路。

82
00:04:22,407 --> 00:04:25,490
對這想法的熱情引領我進入

83
00:04:25,490 --> 00:04:29,080
與數學、計算機科學
和生物學介面的研究領域。

84
00:04:29,104 --> 00:04:33,830
我的工作專注於以生物運算的概念。

85
00:04:34,334 --> 00:04:37,476
這意味著探詢細胞如何運算，

86
00:04:37,500 --> 00:04:41,017
與如何揭露這些生物的程式？

87
00:04:41,760 --> 00:04:45,517
我開始與一些微軟研究所
和劍橋大學的傑出人士

88
00:04:45,541 --> 00:04:48,112
合作提出這些問題，

89
00:04:48,136 --> 00:04:50,419
我們一起，想了解

90
00:04:50,443 --> 00:04:54,620
在「胚胎幹細胞」
這種獨特類型的細胞中

91
00:04:54,644 --> 00:04:56,538
運行的生物程式。

92
00:04:57,136 --> 00:05:00,296
這些細胞格非常獨特，
因為它們處於稚年。

93
00:05:00,320 --> 00:05:02,488
它們可以變成任何東西：

94
00:05:02,512 --> 00:05:05,077
腦細胞、心臟細胞、
骨細胞、肺細胞，

95
00:05:05,101 --> 00:05:06,998
任何成年細胞類型。

96
00:05:07,022 --> 00:05:08,699
稚年使它們與眾不同，

97
00:05:08,723 --> 00:05:11,737
也激發了科學界的想像力，

98
00:05:11,737 --> 00:05:15,011
科學家意識到，
如果能挖掘這種潛力，

99
00:05:15,035 --> 00:05:17,386
我們將擁有強大的醫學工具。

100
00:05:17,917 --> 00:05:19,738
如果能弄清楚這些細胞

101
00:05:19,752 --> 00:05:22,693
如何決定成為哪一類型的細胞，

102
00:05:22,717 --> 00:05:25,567
或許我們能控制、
利用它們生成新細胞

103
00:05:25,581 --> 00:05:28,984
來修復罹病或受損的組織。

104
00:05:29,794 --> 00:05:32,724
但要實現此一願景面對著挑戰，

105
00:05:32,748 --> 00:05:35,512
尤其是因為這些特殊的細胞

106
00:05:35,536 --> 00:05:38,825
在受孕後僅六天就出現了。

107
00:05:38,826 --> 00:05:40,881
然後一天左右就消失了，

108
00:05:40,905 --> 00:05:45,926
踏上構成成年人人體的
各個結構和器官的不同途徑。

109
00:05:47,770 --> 00:05:52,219
但事實上細胞的命運
比我們想像的要可塑得多。

110
00:05:52,310 --> 00:05:56,631
大約 13 年前，有些科學家
展示真正具有革命意義的東西。

111
00:05:57,393 --> 00:06:01,739
通過將少量基因插入成年細胞，

112
00:06:01,763 --> 00:06:03,527
例如皮膚的細胞，

113
00:06:03,551 --> 00:06:07,510
可以將該細胞轉回稚年狀態。

114
00:06:07,534 --> 00:06:10,709
這個實際上稱為「重新編寫」的過程

115
00:06:10,733 --> 00:06:14,092
使我們能夠想像幹細胞的完美世界，

116
00:06:14,116 --> 00:06:17,757
能採集患者自身細胞的樣本，

117
00:06:17,781 --> 00:06:20,141
將其轉回稚年狀態，

118
00:06:20,165 --> 00:06:21,855
利用它們製造新細胞，

119
00:06:21,855 --> 00:06:25,394
無論患者需要的是腦細胞、
心臟細胞，還是其他細胞。

120
00:06:26,541 --> 00:06:28,306
但是過去的十年左右，

121
00:06:28,330 --> 00:06:31,374
弄清楚如何改變細胞的命運

122
00:06:31,398 --> 00:06:33,550
仍然是個反複試驗的過程。

123
00:06:33,911 --> 00:06:38,419
即使我們發現若干成功的實驗案例，

124
00:06:38,443 --> 00:06:39,910
其效率仍然低下，

125
00:06:39,934 --> 00:06:44,172
我們對其如何、為何起作用
缺乏基本的了解。

126
00:06:44,650 --> 00:06:47,655
明白把幹細胞轉變為心臟細胞的方法

127
00:06:47,679 --> 00:06:51,683
是無法把幹細胞轉變為腦細胞的。

128
00:06:52,633 --> 00:06:54,384
因此我們想了解

129
00:06:54,384 --> 00:06:58,035
在胚胎幹細胞中運行的生物程式。

130
00:06:58,059 --> 00:07:01,565
了解生物系統執行的運算

131
00:07:01,589 --> 00:07:05,842
首先要問個簡單的問題：

132
00:07:05,866 --> 00:07:09,222
系統實際上必須做什麼？

133
00:07:09,838 --> 00:07:12,688
如今計算機科學實際上有一套策略

134
00:07:12,712 --> 00:07:16,539
來處理軟體和硬體的功能。

135
00:07:16,563 --> 00:07:19,223
我們編寫軟體程式，

136
00:07:19,247 --> 00:07:21,247
希望該軟體能夠正確運行，

137
00:07:21,271 --> 00:07:23,061
具備性能和功能，

138
00:07:23,085 --> 00:07:24,302
還要防錯。

139
00:07:24,326 --> 00:07:26,144
錯誤會造成重大的損失。

140
00:07:26,168 --> 00:07:28,010
因此開發人員編寫程式時

141
00:07:28,034 --> 00:07:30,304
會寫下一組規格，

142
00:07:30,328 --> 00:07:32,199
列出程式應該做些什麼。

143
00:07:32,223 --> 00:07:34,491
也許該比較兩個數字的大小，

144
00:07:34,515 --> 00:07:36,307
或依大小排列。

145
00:07:37,037 --> 00:07:41,732
現有的技術能夠自動檢查

146
00:07:41,756 --> 00:07:44,134
是否滿足了我們所列的規範，

147
00:07:44,158 --> 00:07:46,791
該程式是否執行了應做的工作。

148
00:07:47,266 --> 00:07:50,122
因此，我們的想法是以同樣的方式

149
00:07:50,146 --> 00:07:53,214
將實驗室中量得的實驗觀察結果

150
00:07:53,238 --> 00:07:58,271
對應規範生物程式應該做些什麼。

151
00:07:58,769 --> 00:08:00,645
因此，我們只需想出

152
00:08:00,669 --> 00:08:03,852
這種新型規範的編碼方法即可。

153
00:08:04,594 --> 00:08:07,758
假設你一直在實驗室裡
忙著測量基因，

154
00:08:07,758 --> 00:08:10,708
發現如果基因 A 處於活動狀態，

155
00:08:10,732 --> 00:08:14,120
那麼基因 B 或基因 C
似乎處於活動狀態。

156
00:08:14,678 --> 00:08:17,260
如果用邏輯語言，

157
00:08:17,264 --> 00:08:20,657
則能將該觀察結果表達為數學式：

158
00:08:21,125 --> 00:08:23,453
若 A，則 B 或 C。

159
00:08:24,242 --> 00:08:26,696
這是一個非常簡單的例子，

160
00:08:26,720 --> 00:08:28,177
只為了說明這一點。

161
00:08:28,177 --> 00:08:31,411
我們能編碼真正豐富的表達式，

162
00:08:31,411 --> 00:08:34,394
實際用在多個不同的實驗中，

163
00:08:34,394 --> 00:08:38,148
表達多個基因或蛋白質
隨時間進程展現的行為。

164
00:08:38,521 --> 00:08:40,477
因此，通過以這種方式

165
00:08:40,477 --> 00:08:43,164
將我們的觀察結果
轉化為數學表達式，

166
00:08:43,188 --> 00:08:45,916
就有可能測試這些觀察結果

167
00:08:45,916 --> 00:08:51,364
是否能經由基因的相互作用而產生。

168
00:08:52,063 --> 00:08:54,619
我們開發一種工具來做。

169
00:08:54,643 --> 00:08:56,142
我們能用此工具

170
00:08:56,142 --> 00:08:58,956
將觀察結果編碼為數學表達式，

171
00:08:58,980 --> 00:09:01,200
該工具將使我們能發現

172
00:09:01,200 --> 00:09:04,152
可以解釋所有現象的基因程式。

173
00:09:05,481 --> 00:09:07,761
然後用這種方法來揭示

174
00:09:07,785 --> 00:09:11,868
在胚胎幹細胞內部運行的基因程式，

175
00:09:11,892 --> 00:09:15,761
試圖理解如何誘導出稚年的狀態。

176
00:09:16,105 --> 00:09:18,057
該工具實際上是基於

177
00:09:18,081 --> 00:09:22,847
部署於全球的通用常規
軟體驗證的求解器構建的。

178
00:09:23,630 --> 00:09:27,321
我們從對胚胎幹細胞的實驗觀察中

179
00:09:27,345 --> 00:09:31,851
生成的近 50 種不同規格開始。

180
00:09:31,875 --> 00:09:34,511
通過在此工具中
對這些觀察結果進行編碼，

181
00:09:34,535 --> 00:09:36,500
我們得以發現第一個

182
00:09:36,500 --> 00:09:39,705
能解釋所有觀察結果的分子程式。

183
00:09:40,309 --> 00:09:42,822
這本身就是一種壯舉，對吧？

184
00:09:42,846 --> 00:09:45,748
能夠協調所有這些不同的觀察結果，

185
00:09:45,772 --> 00:09:51,279
那是再怎麼大的信封背面
都算不出來的。

186
00:09:52,190 --> 00:09:54,021
因為已經有了這理解，

187
00:09:54,021 --> 00:09:55,454
我們能再前進一步。

188
00:09:55,454 --> 00:09:57,550
我們能用該程式來預測

189
00:09:57,550 --> 00:10:01,429
在尚未測試的條件下
該細胞可能會做什麼。

190
00:10:01,453 --> 00:10:03,854
我們可以在計算機上探索該程式。

191
00:10:04,735 --> 00:10:05,982
那正是我們做的：

192
00:10:06,006 --> 00:10:09,186
生成在實驗室中測試過的預測，

193
00:10:09,210 --> 00:10:12,242
發現該程式具有很高的預測性。

194
00:10:12,266 --> 00:10:14,891
它告訴我們如何加速進程

195
00:10:14,915 --> 00:10:17,975
才能快速有效地回到稚年狀態。

196
00:10:17,999 --> 00:10:20,569
它告訴應該操作哪些基因；

197
00:10:20,593 --> 00:10:23,217
哪些基因可能阻礙過程。

198
00:10:23,241 --> 00:10:28,047
程式甚至預測了基因開啟的順序。

199
00:10:28,980 --> 00:10:31,650
這方法確實使我們能夠揭示

200
00:10:31,650 --> 00:10:34,546
細胞的動態進行過程。

201
00:10:35,728 --> 00:10:37,089
我們開發的並不是

202
00:10:37,089 --> 00:10:39,370
針對幹細胞生物學的特定方法，

203
00:10:39,394 --> 00:10:43,182
而是使我們能夠
在基因相互作用的背景下

204
00:10:43,182 --> 00:10:46,231
理解細胞正在執行的運算。

205
00:10:46,666 --> 00:10:48,954
因此，實際上這只是個構建模塊。

206
00:10:48,978 --> 00:10:51,663
這領域迫切需要開發新的方法，

207
00:10:51,687 --> 00:10:55,774
更廣泛、不同層次地理解生物運算，

208
00:10:55,797 --> 00:10:59,926
從 DNA 到細胞之間的信息流。

209
00:10:59,950 --> 00:11:02,747
只有這種變革性的理解

210
00:11:02,771 --> 00:11:07,757
才能使我們以可預測
和可靠的方式利用生物學。

211
00:11:09,029 --> 00:11:10,611
但是為要編寫生物學，

212
00:11:10,655 --> 00:11:14,090
我們還需要開發各種工具和語言，

213
00:11:14,114 --> 00:11:17,522
使實驗人員和計算科學家

214
00:11:17,546 --> 00:11:20,043
都可以設計生物學功能，

215
00:11:20,067 --> 00:11:24,786
並將這些設計編譯為
細胞的機器代碼和生物化學，

216
00:11:24,801 --> 00:11:27,063
就可以建造那些結構。

217
00:11:27,309 --> 00:11:30,982
這類似於生物軟體編譯器，

218
00:11:30,982 --> 00:11:32,286
我很自豪能成為

219
00:11:32,286 --> 00:11:34,898
微軟致力於開發
生物軟體團隊的一員。

220
00:11:35,366 --> 00:11:38,162
雖然說這是個巨大的挑戰
有點輕描淡寫，

221
00:11:38,162 --> 00:11:39,789
但是如果實現了，

222
00:11:39,813 --> 00:11:43,522
那將是軟體和濕體之間的最終橋樑。

223
00:11:45,006 --> 00:11:46,791
從更廣泛的意義上講，

224
00:11:46,791 --> 00:11:52,369
只有轉變為真正的跨學科領域，
才有可能編寫生物程式。

225
00:11:52,748 --> 00:11:55,700
這需要我們在物理科學
和生命科學之間架起橋樑，

226
00:11:55,724 --> 00:11:57,991
而其中每個學科的科學家

227
00:11:58,015 --> 00:12:00,746
得要能以共通的語言一起工作

228
00:12:00,770 --> 00:12:03,335
和共享科學問題。

229
00:12:04,757 --> 00:12:06,753
從長遠來看，值得記住的是

230
00:12:06,753 --> 00:12:08,750
當初我們首次編寫矽微晶片時，

231
00:12:08,774 --> 00:12:10,020
幾乎無法想像

232
00:12:10,020 --> 00:12:12,690
許多現今你我天天用到的

233
00:12:12,690 --> 00:12:15,918
巨型軟體公司和技術。

234
00:12:16,446 --> 00:12:18,147
如果現在開始考慮

235
00:12:18,147 --> 00:12:21,927
由計算生物學實現的技術的潛力，

236
00:12:21,951 --> 00:12:26,136
我們將看到為實現這一目標
所需要採取的一些步驟。

237
00:12:27,231 --> 00:12:29,093
有個警醒的想法

238
00:12:29,093 --> 00:12:31,855
認為這種技術可能會被濫用。

239
00:12:32,138 --> 00:12:35,543
如果要談編寫免疫細胞的潛力，

240
00:12:35,543 --> 00:12:37,479
我們還應該考慮

241
00:12:37,495 --> 00:12:40,284
設計細菌逃避免疫的潛力。

242
00:12:40,682 --> 00:12:42,769
可能有人願意這樣做。

243
00:12:43,506 --> 00:12:45,818
一個令人放心的想法是——

244
00:12:45,818 --> 00:12:47,541
科學家不那麼容易放心——

245
00:12:47,565 --> 00:12:50,834
生物研究很脆弱，不好弄。

246
00:12:50,858 --> 00:12:54,943
生物程式不是能躲在後院
工具間裡編寫得出的。

247
00:12:55,642 --> 00:12:57,722
由於才剛起步，

248
00:12:57,746 --> 00:13:00,329
我們能睜大眼睛向前邁進。

249
00:13:00,353 --> 00:13:02,677
我們能預先提出困難的問題，

250
00:13:02,701 --> 00:13:05,741
能採取必要的保障措施。

251
00:13:05,765 --> 00:13:08,562
得要考慮道德規範，

252
00:13:08,586 --> 00:13:13,122
得要考慮限制實現生物功能的範圍。

253
00:13:13,604 --> 00:13:15,783
因此其中一部分

254
00:13:15,783 --> 00:13:18,690
必須將生物倫理學
研究作為優先事項，

255
00:13:18,690 --> 00:13:22,288
不能在科學創新的激情中
將其降為第二。

256
00:13:23,154 --> 00:13:24,847
但是最終的獎賞，

257
00:13:24,847 --> 00:13:26,786
也是此旅程的最終目的地，

258
00:13:26,786 --> 00:13:30,160
將是應用和產業的大突破，

259
00:13:30,160 --> 00:13:33,564
在農業、醫藥、能源、材料，

260
00:13:33,600 --> 00:13:36,109
乃至計算本身領域的大突破。

261
00:13:36,389 --> 00:13:38,713
想像有一天我們能夠在地球上

262
00:13:38,713 --> 00:13:41,403
利用植物終極永續的綠色能源，

263
00:13:41,403 --> 00:13:45,242
如果能夠模仿植物
在幾千年前已經會了的方法——

264
00:13:45,252 --> 00:13:47,346
如何有效地利用太陽能，

265
00:13:47,346 --> 00:13:50,948
目前的太陽能電池無法有效辦到——

266
00:13:51,611 --> 00:13:57,428
如果理解植物高效吸收陽光的
量子相互作用程式，

267
00:13:57,428 --> 00:14:01,552
我們也許可以將其轉化為
構建合成的 DNA 電路，

268
00:14:01,576 --> 00:14:04,489
從而為更好的太陽能電池提供材料。

269
00:14:05,349 --> 00:14:08,769
現有團隊和科學家致力於此一基礎，

270
00:14:08,769 --> 00:14:11,699
倘若得到正確的關注和投資，

271
00:14:11,699 --> 00:14:14,613
或許能在十或十五年內實現。

272
00:14:15,457 --> 00:14:18,741
因此我們正處於技術革命的起點。

273
00:14:19,067 --> 00:14:23,930
了解這古老的生物運算類型
是關鍵的第一步。

274
00:14:24,468 --> 00:14:25,785
若能意識到這一點，

275
00:14:25,809 --> 00:14:30,277
我們即將進入運行
實時生物軟體作業系統的時代。

276
00:14:30,604 --> 00:14:31,770
非常感謝。

277
00:14:31,794 --> 00:14:34,484
（掌聲）