Showing Revision 33 created 06/22/2020 by Yulia Kallistratova.

1. Title:
   Следующая революция в области программного обеспечения: программирование живых клеток
2. Description:

   Клетки в нашем теле, как и программное обеспечение компьютера, запрограммированы исполнять определённые функции в определённое время. Если мы сможем лучше понять данный процесс, мы сможем открыть возможность перепрограммирования этих клеток, говорит компьютерный биолог Сара-Джейн Данн. В своём выступлении, касающемся передовых научных достижений, она объясняет, как её группа изучает эмбриональные стволовые клетки, чтобы разобраться в биологических программах, обеспечивающих жизнедеятельность, и разработать «программы живых систем», которые смогут преобразовать медицину, сельское хозяйство и энергетику.

3. Speaker:
   Сара-Джейн Данн
4. 750 0:01 - 0:05
   Вторая половина XX века
   была полностью определена
5. 5283 0:05 - 0:07
   технологической революцией:
6. 7306 0:07 - 0:09
   революцией программного обеспечения.
7. 9313 0:09 - 0:14
   Возможность программирования
   электронов на кремниевых материалах
8. 14145 0:14 - 0:17
   дала начало таким технологиям,
   компаниям и индустриям,
9. 17242 0:17 - 0:21
   которые многие из нас
   не могли себе даже представить,
10. 21243 0:21 - 0:25
    но которые уже полностью
    изменили нашу жизнь.
11. 26128 0:26 - 0:28
    Однако первая половина нынешнего столетия
12. 28103 0:28 - 0:32
    будет изменена революцией
    нового программного обеспечения:
13. 32105 0:32 - 0:35
    революцией программного
    обеспечения живых систем.
14. 34921 0:35 - 0:39
    Это возможно посредством
    биохимического программирования
15. 38995 0:39 - 0:41
    на биологических материалах.
16. 41314 0:41 - 0:45
    Это позволит нам использовать
    биологические свойства
17. 45479 0:45 - 0:48
    для создания новых видов терапии,
18. 48159 0:48 - 0:50
    восстановления повреждённых тканей,
19. 50051 0:50 - 0:53
    перепрограммирования неисправных клеток
20. 52800 0:53 - 0:57
    или даже создания программируемых
    операционных систем с помощью биохимии.
21. 58420 0:58 - 1:02
    Если мы это поймём,
    а нам нужно это понять,
22. 62017 1:02 - 1:04
    влияние новой технологии
    будет настолько огромным,
23. 64363 1:04 - 1:08
    что по сравнению с ней первая
    программная революция будет ничтожна.
24. 68104 1:08 - 1:12
    Потому что революция живого ПО
    перевернёт всю медицину,

    ¶

25. 72362 1:12 - 1:14
    сельское хозяйство и энергетику,
26. 73945 1:14 - 1:18
    и это секторы перегоняют те,
    в которых доминируют IT-технологии.
27. 78812 1:19 - 1:23
    Представьте себе программируемые растения,
    фиксирующие азот более эффективно
28. 83010 1:23 - 1:26
    или противостоящие возникающим
    грибковым патогенам,
29. 85939 1:26 - 1:29
    или даже модификацию урожая
    в многолетний вместо годичного,
30. 89440 1:29 - 1:32
    чтобы вы смогли каждый год
    удваивать свой урожай.
31. 91792 1:32 - 1:34
    Это изменит сельское хозяйство
32. 93914 1:34 - 1:38
    и то, как мы будем кормить
    растущее мировое население.
33. 98724 1:39 - 1:41
    Или же представьте себе
    программируемый иммунитет:
34. 101080 1:41 - 1:45
    созданные и использующиеся молекулярные
    устройства, благодаря которым иммунитет
35. 105342 1:45 - 1:49
    распознаёт, уничтожает
    или даже предотвращает болезни.
36. 109196 1:49 - 1:51
    Это изменит медицину
37. 110791 1:51 - 1:54
    и то, как мы будем поддерживать здоровье
    растущего и стареющего населения.
38. 115501 1:56 - 2:00
    У нас уже есть много инструментов
    для осуществления ПО живых систем.

    ¶

39. 119728 2:00 - 2:02
    Мы можем редактировать гены
    с помощью CRISPR.
40. 122019 2:02 - 2:04
    Мы можем переписывать
    генетический код
41. 123939 2:04 - 2:05
    по одному нуклеотиду зараз.
42. 125296 2:05 - 2:10
    Мы даже можем создавать
    функционирующие синтетические цепи из ДНК.
43. 130428 2:10 - 2:13
    Мы ещё не знаем, как с этим обращаться:
44. 132961 2:13 - 2:15
    мы всё ещё идём по пути проб и ошибок,
45. 135367 2:15 - 2:19
    и для этого требуются глубокие знания
    и годы специализации.
46. 139051 2:19 - 2:22
    А экспериментальные закономерности
    трудно обнаружить
47. 142112 2:22 - 2:25
    и ещё чаще трудно воспроизвести.
48. 145256 2:25 - 2:30
    Биологи обычно сосредоточиваются
    на отдельных частях,
49. 149753 2:30 - 2:33
    но мы все понимаем,
    что нельзя понять полёт,
50. 152910 2:33 - 2:34
    изучая только перья.
51. 154846 2:35 - 2:39
    Поэтому биопрограммирование
    сложнее компьютерного программирования.
52. 159391 2:39 - 2:41
    Более того,
53. 161093 2:41 - 2:45
    живые системы в основном
    непохожи на инженерные системы,
54. 165127 2:45 - 2:47
    разрабатываемые нами ежедневно.
55. 167691 2:48 - 2:52
    По сравнению с инженерными,
    живые системы самогенерируемы,
56. 171826 2:52 - 2:53
    они самоорганизованы
57. 173321 2:53 - 2:55
    и работают на молекулярном уровне.
58. 175032 2:55 - 2:57
    И эти молекулярные взаимодействия
59. 177192 2:57 - 3:00
    приводят к надёжному
    результату на макроуровне.
60. 180234 3:00 - 3:03
    Они могут даже самовосстанавливаться.
61. 184256 3:04 - 3:07
    Представьте себе, например,
    скромное домашнее растение,

    ¶

62. 187274 3:07 - 3:09
    как то, что стоит у вас на камине,
63. 189485 3:09 - 3:11
    которое вы забываете поливать.
64. 191749 3:12 - 3:15
    Каждый день, несмотря на вашу
    забывчивость, растению нужно проснуться
65. 195388 3:15 - 3:18
    и понять, как распределить свои ресурсы.
66. 198159 3:18 - 3:22
    Будет ли оно расти, фотосинтезировать,
    давать семена или цвести?
67. 201754 3:22 - 3:26
    И это решение должно быть принято
    на уровне всего организма.
68. 205717 3:26 - 3:29
    Но у растения нет мозга,
    чтобы обо всём этом думать.
69. 209222 3:29 - 3:32
    Ему приходится обходиться
    клетками листьев.
70. 211963 3:32 - 3:34
    Они должны среагировать на среду
71. 213890 3:34 - 3:37
    и принять решение,
    которое затронет всё растение.
72. 216563 3:37 - 3:41
    Должна быть какая-то программа,
    которая работает внутри этих клеток,
73. 220575 3:41 - 3:43
    которая отвечает на входящие сигналы
74. 223326 3:43 - 3:45
    и определяет дальнейшее действие клетки.
75. 225679 3:46 - 3:49
    Затем эти программы должны распределиться
76. 228950 3:49 - 3:50
    по отдельным клеткам,
77. 230311 3:50 - 3:54
    чтобы те скоординировались,
    а растение смогло расти и цвести.
78. 235675 3:56 - 3:59
    Если мы поймём работу
    этих биологических программ,

    ¶

79. 239015 3:59 - 4:02
    если мы поймём биопрограммирование,
80. 242161 4:02 - 4:06
    это перевернёт наше понимание
    того, как и почему
81. 246122 4:06 - 4:08
    клетки делают то, что они делают.
82. 248152 4:08 - 4:10
    Потому что, если мы поймём эти программы,
83. 250163 4:10 - 4:12
    мы сможем исправлять их при необходимости.
84. 252320 4:12 - 4:17
    Или же они могли бы научить нас
    проектировать синтетические цепи,
85. 256537 4:17 - 4:21
    использующие вычислительную
    мощь биохимии в полной мере.
86. 262407 4:22 - 4:25
    Увлечённость этой идеей
    привела меня к научной карьере

    ¶

87. 265449 4:25 - 4:29
    на стыке математики,
    компьютерных технологий и биологии.
88. 269104 4:29 - 4:32
    В своей работе я фокусируюсь
    на концепции о том,
89. 271724 4:32 - 4:34
    что биология —
    это вычислительные операции.
90. 274334 4:34 - 4:37
    Отсюда возникает вопрос:
    что же вычисляют клетки,
91. 277500 4:38 - 4:41
    и как мы можем выявлять,
    как работают эти биологические программы?
92. 281760 4:42 - 4:46
    Я начала задавать эти вопросы
    вместе со своими замечательными коллегами
93. 285541 4:46 - 4:48
    в Microsoft Research
    и Кембриджском университете.
94. 288136 4:48 - 4:50
    Мы все хотели разобраться
95. 290443 4:50 - 4:55
    в биологической программе,
    выполнямой в уникальных клетках —
96. 294644 4:55 - 4:57
    это эмбриональные стволовые клетки.
97. 297136 4:57 - 5:00
    Они уникальны, потому что
    совершенно «наивны».
98. 300320 5:00 - 5:02
    Они могут стать любой другой клеткой:
99. 302512 5:03 - 5:05
    клеткой мозга, сердца,
    костной ткани, лёгкого,
100. 305101 5:05 - 5:07
     любой клеткой взрослого человека.
101. 306998 5:07 - 5:09
     «Наивность» является
     их отличительной чертой,
102. 309176 5:09 - 5:12
     но она поразила воображение
     научного сообщества,
103. 311748 5:12 - 5:15
     осознавшего потенциал этих клеток
104. 315035 5:15 - 5:17
     для использования в медицине.
105. 317917 5:18 - 5:21
     Если мы поймём, как такие клетки
     принимают решение
106. 320562 5:21 - 5:23
     стать тем или иным типом клеток,
107. 322717 5:23 - 5:24
     мы могли бы использовать их
108. 324431 5:24 - 5:29
     для генерирования клеток,
     нужных для замены повреждённых тканей.
109. 329794 5:30 - 5:33
     Но при осуществлении этой идеи
     возникают проблемы,
110. 332748 5:33 - 5:36
     во многом потому, что эти клетки
111. 335536 5:36 - 5:38
     образуются всего лишь
     через шесть дней после зачатия.
112. 338826 5:39 - 5:41
     А затем примерно за один день исчезают.
113. 340905 5:41 - 5:43
     Они расходятся в разных направлениях,
114. 342986 5:43 - 5:46
     формирующих структуру
     и органы взрослого организма.
115. 347770 5:48 - 5:51
     Но оказывается, что судьба
     клеток более пластична,

     ¶

116. 350873 5:51 - 5:52
     чем мы это себе представляли.
117. 352310 5:52 - 5:57
     Около 13 лет назад учёные показали
     нечто по-настоящему революционное.
118. 357393 5:57 - 6:02
     Вживив всего несколько
     генов во взрослую клетку,
119. 361763 6:02 - 6:04
     например, в эпителиальную клетку,
120. 363551 6:04 - 6:08
     можно вернуть эту клетку
     обратно в «наивное» состояние.
121. 367534 6:08 - 6:11
     Такой процесс называется
     «перепрограммированием».
122. 370733 6:11 - 6:14
     Он позволяет нам представить себе
     своего рода утопию стволовых клеток,
123. 374116 6:14 - 6:18
     возможность взять образец клеток пациента,
124. 377781 6:18 - 6:20
     вернуть их в «наивное» состояние
125. 380165 6:20 - 6:22
     и использовать их для пациента,
126. 382419 6:22 - 6:25
     в каких бы клетках
     он ни нуждался — мозга или сердца.
127. 386541 6:27 - 6:28
     Но в последнее десятилетие

     ¶

128. 388330 6:28 - 6:31
     изменение предназначения клетки
129. 391398 6:31 - 6:34
     всё так же остаётся
     процессом проб и ошибок.
130. 393911 6:34 - 6:38
     Даже в тех случаях, когда мы выработали
     успешные экспериментальные инструкции,
131. 398443 6:38 - 6:40
     они по-прежнему неэффективны,
132. 399934 6:40 - 6:44
     и у нас нет фундаментальных знаний
     о том, как и почему они работают.
133. 404500 6:44 - 6:48
     Если вы выяснили, как превратить
     стволовую клетку в клетку сердца,
134. 407679 6:48 - 6:51
     это не значит, что вы также можете
     превратить стволовую клетку
135. 410792 6:51 - 6:52
     в клетку мозга.
136. 412633 6:53 - 6:56
     Поэтому мы хотели понять
     биологический процесс,
137. 415588 6:56 - 6:58
     протекающий внутри
     эмбриональных стволовых клеток,
138. 418059 6:58 - 7:02
     а понимание вычислений,
     произведённых живой системой,
139. 421589 7:02 - 7:06
     начинается с невероятно простого вопроса:
140. 425866 7:06 - 7:09
     «Что на самом деле должна делать система?»
141. 429838 7:10 - 7:13
     В информатике есть набор стратегий
     для определения того,

     ¶

142. 432712 7:13 - 7:17
     что собственно делают
     программные и аппаратные средства.
143. 436563 7:17 - 7:19
     Когда вы пишете программу,
     вы кодируете часть ПО
144. 439247 7:19 - 7:21
     и хотите, чтобы ПО работало правильно,
145. 441271 7:21 - 7:23
     было достаточно быстрым и функциональным,
146. 443275 7:23 - 7:25
     а также не содержало ошибок.
147. 444666 7:25 - 7:26
     Они могут дорого обойтись.
148. 446168 7:26 - 7:28
     Когда разработчик пишет программу,
149. 448034 7:28 - 7:30
     он может записать набор спецификаций,
150. 450188 7:30 - 7:32
     которые ваша программа
     должна осуществить.
151. 452223 7:32 - 7:34
     Возможно, она должна сравнить два числа
152. 454515 7:35 - 7:37
     или расположить числа
     в возрастающем порядке.
153. 457037 7:37 - 7:42
     Существует технология,
     позволяющая автоматически проверять,
154. 461756 7:42 - 7:44
     удовлетворены ли спецификации,
155. 464158 7:44 - 7:47
     выполняет ли программа то,
     что она должна делать.
156. 467266 7:47 - 7:50
     Наша идея заключалась в том,
     что аналогичным образом
157. 470146 7:50 - 7:53
     экспериментальные наблюдения
     и измерения в лаборатории
158. 473238 7:53 - 7:58
     соответствуют спецификациям того,
     что должна делать биопрограмма.
159. 478769 7:59 - 8:01
     Нужно было найти способ

     ¶

160. 480669 8:01 - 8:04
     закодировать эту новую спецификацию.
161. 484594 8:05 - 8:08
     Допустим, вы занимаетесь
     исследованием генов в лаборатории,
162. 488272 8:08 - 8:11
     и вы обнаружили, что если ген А активен,
163. 490732 8:11 - 8:14
     то гены В или С тоже активны.
164. 494678 8:15 - 8:18
     Можно записать это наблюдение
     как математическое выражение,
165. 498284 8:18 - 8:21
     используя язык логики:
166. 501125 8:21 - 8:23
     если А, тогда В или С.
167. 504242 8:24 - 8:27
     Это очень простой пример,
168. 506720 8:27 - 8:28
     всего лишь для иллюстрации.
169. 508177 8:28 - 8:31
     Можно закодировать сложные выражения,
170. 511435 8:31 - 8:36
     отражающие поведение во времени
     различных генов и белков
171. 515612 8:36 - 8:38
     в разных экспериментах.
172. 518521 8:39 - 8:41
     Перевод наблюдений
173. 521171 8:41 - 8:43
     в математические выражения
174. 523188 8:43 - 8:47
     позволяет проверить,
     могут ли эти наблюдения
175. 527337 8:47 - 8:52
     быть результатом
     генетических взаимодействий.
176. 532063 8:52 - 8:54
     И именно для этого
     мы разработали один метод.

     ¶

177. 534643 8:55 - 8:58
     С его помощью мы кодировали наблюдения
178. 537549 8:58 - 8:59
     в математические выражения,
179. 538980 8:59 - 9:03
     а потом выясняли,
     какая генетическая программа
180. 542614 9:03 - 9:04
     может всё это объяснить.
181. 545481 9:05 - 9:08
     Мы применяем этот метод,
182. 547785 9:08 - 9:12
     чтобы раскрыть генетическую программу
     внутри эмбриональных стволовых клеток
183. 551892 9:12 - 9:16
     и узнать, как привести эти клетки
     в «наивное» состояние.
184. 556105 9:16 - 9:19
     Этот метод был создан
     на основе программы,
185. 558791 9:19 - 9:23
     широко используемой
     для обычной проверки ПО.
186. 563630 9:24 - 9:26
     Мы начали с набора из 50 спецификаций,
187. 566375 9:26 - 9:30
     созданных нами на основании
     экспериментальных наблюдений
188. 569965 9:30 - 9:32
     над эмбриональными стволовыми клетками.
189. 571875 9:32 - 9:35
     Закодировав эти наблюдения,
190. 574535 9:35 - 9:38
     мы смогли обнаружить первую
     молекулярную программу,
191. 577744 9:38 - 9:40
     объясняющую их.
192. 580309 9:40 - 9:43
     Это само по себе достижение, не так ли?

     ¶

193. 582846 9:43 - 9:46
     Вы не сможете
     сопоставить все эти наблюдения
194. 585772 9:46 - 9:49
     в спешке на клочке бумаге,
195. 588863 9:49 - 9:52
     даже если он очень большой.
196. 592190 9:52 - 9:54
     Поняв это,
197. 593962 9:54 - 9:56
     мы смогли продвинуться ещё на один шаг.
198. 595858 9:56 - 9:59
     Мы смогли использовать эту программу
     для предсказания действий клетки
199. 599253 9:59 - 10:01
     в ещё не изученных нами условиях.
200. 601453 10:01 - 10:04
     Мы смогли попробовать программу
     в компьютерной симуляции.
201. 604735 10:05 - 10:06
     Мы поступили так:

     ¶

202. 606006 10:06 - 10:09
     мы выдвинули предположения
     и протестировали их в лаборатории.
203. 609110 10:09 - 10:12
     Мы обнаружили, что программа
     даёт очень предсказуемые результаты.
204. 612266 10:12 - 10:15
     Благодаря ей мы поняли,
     как ускорить превращение
205. 614915 10:15 - 10:18
     в «наивное» состояние
     быстро и эффективно.
206. 617999 10:18 - 10:21
     Мы узнали, на какие гены ориентироваться
207. 620593 10:21 - 10:23
     и какие гены могут
     задерживать этот процесс.
208. 623241 10:23 - 10:28
     Оказалось даже, что программа предсказала
     порядок, в котором гены будут включаться.
209. 628980 10:29 - 10:32
     Этот подход помог нам раскрыть динамику
210. 632144 10:32 - 10:35
     действий клеток.
211. 635728 10:36 - 10:39
     Это подход можно применять
     не только к стволовым клеткам.

     ¶

212. 639394 10:39 - 10:42
     Он позволяет понять вычисления,
213. 642102 10:42 - 10:44
     производимые клетками
214. 643811 10:44 - 10:47
     в контексте генетических взаимодействий.
215. 646666 10:47 - 10:49
     Это лишь кирпичик.
216. 648978 10:49 - 10:52
     Этой области срочно нужны новые подходы,
217. 651687 10:52 - 10:54
     чтобы понять биологические вычисления шире
218. 654406 10:54 - 10:56
     и на разных уровнях,
219. 655797 10:56 - 11:00
     начиная с ДНК и заканчивая
     информационным потоком между клетками.
220. 659950 11:00 - 11:03
     Только такое понимание
221. 662771 11:03 - 11:08
     даст нам возможность использовать биологию
     прогнозируемо и надёжно.
222. 669029 11:09 - 11:12
     Но чтобы запрограммировать биологию,
     нам нужно создать

     ¶

223. 672095 11:12 - 11:14
     инструменты и языки взаимодействия,
224. 674104 11:14 - 11:18
     которые бы позволили и экспериментаторам,
     и специалистам по теории вычислений
225. 677736 11:18 - 11:20
     конструировать биологические функции
226. 680067 11:20 - 11:24
     так, чтобы они составляли
     машинный код клетки,
227. 683596 11:24 - 11:25
     её биохимию,
228. 684801 11:25 - 11:27
     чтобы мы могли выстроить такие структуры.
229. 687309 11:27 - 11:31
     Это что-то сродни
     живому программному компилятору,
230. 691006 11:31 - 11:33
     и я горжусь тем, что работаю
     в группе Microsoft,
231. 693306 11:33 - 11:35
     занимающейся его созданием.
232. 695366 11:35 - 11:39
     Хоть и будет преуменьшением
     назвать это большим вызовом,
233. 698616 11:39 - 11:40
     но если это получится,
234. 699813 11:40 - 11:44
     это свяжет окончательно
     ПО с «мозгами» живых систем.
235. 705006 11:45 - 11:48
     В широком смысле, программируемая биология
     будет возможно только тогда,

     ¶

236. 708445 11:48 - 11:53
     когда мы сможем сделать
     эту область междисциплинарной.
237. 712748 11:53 - 11:56
     Нужно соединить
     физические и биологические науки,
238. 715724 11:56 - 11:58
     и учёные из этих сфер
239. 718015 11:58 - 12:01
     должны быть способны сотрудничать,
     используя общий язык
240. 720770 12:01 - 12:03
     и решая научные вопросы,
     интересующие и тех, и других.
241. 724757 12:05 - 12:09
     Это долгая перспектива, но нужно помнить,
     что многие корпорации ПО

     ¶

242. 728774 12:09 - 12:11
     и технологии, используемые нами ежедневно,
243. 731220 12:11 - 12:13
     было невозможно представить себе
244. 732817 12:13 - 12:16
     в ту пору, когда мы начинали
     программирование на кремниевых микрочипах.
245. 736446 12:16 - 12:19
     Задумавшись о потенциале этой технологии,
246. 739501 12:20 - 12:22
     возможной благодаря
     вычислительной биологии,
247. 741951 12:22 - 12:25
     мы увидим те шаги, которые нам
     следует предпринять,
248. 744910 12:25 - 12:26
     чтобы претворить это в жизнь.
249. 747231 12:27 - 12:30
     Отрезвляет мысль о том,
     что подобными технологиями
250. 750337 12:30 - 12:32
     могут злоупотребить.
251. 752138 12:32 - 12:34
     Если мы говорим о возможности
     программирования
252. 754325 12:34 - 12:36
     иммунных клеток,
253. 755785 12:36 - 12:39
     то должны думать о возможных бактериях,
254. 758997 12:39 - 12:41
     созданных, чтобы заразить их.
255. 760682 12:41 - 12:43
     Кто-то может захотеть это сделать.
256. 763506 12:44 - 12:45
     Обнадёживает то,
257. 765252 12:45 - 12:48
     что — ну, учёных не очень, —
258. 767565 12:48 - 12:51
     что биология — деликатная штука.
259. 770858 12:51 - 12:53
     Программной биологией
260. 773294 12:53 - 12:55
     невозможно заниматься у себя в сарае.
261. 775642 12:56 - 12:58
     Так как мы только начинаем,
262. 777746 12:58 - 13:00
     то можем двигаться с широко
     раскрытыми глазами.
263. 780353 13:00 - 13:03
     Можем ставить трудные вопросы,
264. 782701 13:03 - 13:06
     заручиться необходимыми гарантиями
265. 785765 13:06 - 13:09
     и, соответственно, задуматься об этике.
266. 788586 13:09 - 13:12
     Нам надо задуматься
     об ограничениях при применении
267. 791782 13:12 - 13:13
     биологической функции.
268. 793604 13:14 - 13:17
     Исследования в области биоэтики
     должны стать приоритетом.
269. 797343 13:17 - 13:20
     Их нельзя считать второстепенными,
270. 799774 13:20 - 13:22
     воодушевляясь научными новшествами.
271. 803154 13:23 - 13:27
     Но самый главная награда,
     конечная цель этого путешествия —

     ¶

272. 806652 13:27 - 13:30
     прорыв во всех областях,
273. 810120 13:30 - 13:34
     от агрикультуры и медицины
     до энергетики и ресурсов,
274. 813588 13:34 - 13:36
     и даже в области
     компьютерной обработки данных.
275. 816490 13:36 - 13:38
     Представьте себе, когда-нибудь
276. 818492 13:38 - 13:42
     мы могли бы экологично
     снабжать планету зелёной энергией,
277. 821545 13:42 - 13:45
     если бы мы смогли повторить то,
     до чего давно додумались растения:
278. 825512 13:46 - 13:49
     использовать энергию солнца
     с эффективностью,
279. 828547 13:49 - 13:51
     несравнимой с солнечными батареями.
280. 831695 13:52 - 13:54
     Если бы мы поняли процесс
     квантовых взаимодействий,
281. 834320 13:54 - 13:58
     позволяющий растениями так эффективно
     использовать солнечный свет,
282. 837608 13:58 - 14:02
     мы смогли бы использовать его
     при построении синтетических сетей ДНК,
283. 841576 14:02 - 14:04
     чтобы улучшить солнечные батареи.
284. 845349 14:05 - 14:09
     Сейчас над этими работают группы учёных,
285. 849066 14:09 - 14:12
     так что если мы привлечём
     к этому инвесторов,
286. 852333 14:12 - 14:15
     то сможем осуществить это через 10–15 лет.
287. 855457 14:15 - 14:19
     Мы на пороге технологической революции.

     ¶

288. 859067 14:19 - 14:22
     Понимание элементарных
     биологических вычислений —
289. 862312 14:22 - 14:24
     важнейший первый шаг.
290. 864468 14:24 - 14:26
     Претворяя это в жизнь,
291. 865809 14:26 - 14:29
     мы начнём эру операционных систем,
292. 868675 14:29 - 14:31
     обслуживающих ПО живых систем.
293. 870604 14:31 - 14:32
     Спасибо вам большое.

     ¶

294. 871794 14:32 - 14:34
     (Аплодисменты)

     ¶