下一場軟體革命:編寫生物細胞軟體程式
-
0:01 - 0:03上個世紀的後半
-
0:03 - 0:07全由一場科技革命所定義:
-
0:07 - 0:09軟體革命。
-
0:09 - 0:14能在矽材料上編寫電子程式的能力,
-
0:14 - 0:17讓許多我們過去難以想像的
-
0:17 - 0:21技術、公司和行業變為可能,
-
0:21 - 0:25如今已從根本改變世界運作的方式。
-
0:26 - 0:28不過本世紀的前半段
-
0:28 - 0:32將被一場新的軟體革命轉變:
-
0:32 - 0:35生物軟體革命。
-
0:35 - 0:37促成這場革命的
-
0:37 - 0:41將是在生物材料上
編寫生物化學的能力。 -
0:41 - 0:45這讓我們能利用生物的特性
-
0:45 - 0:48來產生新療法,
-
0:48 - 0:50以修復受損的組織;
-
0:50 - 0:53重新編寫有瑕疵的細胞;
-
0:53 - 0:57甚至創造可編寫的
生物化學作業系統。 -
0:58 - 1:02若能了解這一點——
我們的確需要了解這一點—— -
1:02 - 1:04它的影響會大到
-
1:04 - 1:08讓第一場軟體革命相形失色。
-
1:08 - 1:12那是因為生物軟體會轉變整個醫界、
-
1:12 - 1:14農業界,和能源界,
-
1:14 - 1:18會讓那些 IT 主宰的部門
顯得無足輕重。 -
1:19 - 1:23想像可編寫的植物能更效率地固氮,
-
1:23 - 1:26能抵抗新興的菌類病原體,
-
1:26 - 1:29甚至能把一年生的作物
編寫成多年生, -
1:30 - 1:32使年產量加倍,
-
1:32 - 1:34那就會轉變農業,
-
1:34 - 1:38確保不斷成長的全球人口
都有食物可吃。 -
1:39 - 1:41或可想像編寫免疫力,
-
1:41 - 1:45設計利用分子裝置來引導免疫系統
-
1:45 - 1:49去偵測、根除,甚至預防疾病。
-
1:49 - 1:51這會轉變醫學,
-
1:51 - 1:54確保不斷成長和老化的人口
能夠維持健康。 -
1:56 - 2:00目前已有許多工具
能讓生物軟體成真。 -
2:00 - 2:02我們能用 CRISPR 精確地編輯基因;
-
2:02 - 2:05我們能夠重寫基因編碼,
一次重寫一個鹼基; -
2:05 - 2:10我們甚至能用 DNA
做成能運作的合成電路。 -
2:10 - 2:13至於弄明白如何、何時使用這些工具
-
2:13 - 2:15則仍處於試誤的過程中,
-
2:15 - 2:19需要很深的知識技術
和多年的專門化, -
2:19 - 2:22而實驗操作方法難以發現,
-
2:22 - 2:25通常也難以重現。
-
2:25 - 2:30我們通常傾向於聚焦在
生物學的「組件」, -
2:30 - 2:31但我們都知道,
-
2:31 - 2:34要了解飛行不能只研究羽毛。
-
2:35 - 2:39因此,編寫生物學程式
仍不如編寫計算機程式那樣簡單。 -
2:39 - 2:41更糟糕的是,
-
2:41 - 2:45生命系統在很大程度上
與你我每天編寫的工程系統 -
2:45 - 2:47毫無相似之處。
-
2:48 - 2:50與工程系統相反,
-
2:50 - 2:53生命系統自我生成、自我組織,
-
2:53 - 2:55以「分子」的規模運作。
-
2:55 - 2:57這些分子層級的相互作用
-
2:57 - 3:00通常導致大規模宏觀的輸出,
-
3:00 - 3:03甚至能自我修復。
-
3:04 - 3:07例如,試想不起眼的室內植物,
-
3:07 - 3:09就像那放在家裡壁爐上
-
3:09 - 3:11卻一直忘記澆水的植物。
-
3:12 - 3:14儘管被你忽略了,
-
3:14 - 3:18它每天仍必須弄清楚如何分配資源:
-
3:18 - 3:22要生長、行光合作用、
結子,還是開花? -
3:22 - 3:26這必須考量整個有機體來做決定。
-
3:26 - 3:29但植物沒大腦來解決這些問題,
-
3:29 - 3:32必須依賴葉子上的細胞,
-
3:32 - 3:34細胞必須對環境做出反應
-
3:34 - 3:37和做出影響整株植物的決策。
-
3:37 - 3:41因此,這些細胞裡
必定跑著某種程式, -
3:41 - 3:43該程式回應輸入的信號,
-
3:43 - 3:46提示和調整該細胞即將執行的操作。
-
3:46 - 3:49而這些程式必須
分佈在各個細胞間執行, -
3:49 - 3:51彼此協調,
-
3:51 - 3:54以便使植物生長繁衍。
-
3:56 - 3:59若能理解這些生物的程式,
-
3:59 - 4:02若能理解生物的運算,
-
4:02 - 4:05就會改變我們對細胞
-
4:05 - 4:08如何、為何執行其工作的理解能力。
-
4:08 - 4:10一旦了解這些程式,
-
4:10 - 4:12我們就可以在出問題時偵錯;
-
4:12 - 4:15可以向它們學習如何設計
-
4:15 - 4:21真正利用生物化學
運算能力的合成電路。 -
4:22 - 4:25對這想法的熱情引領我進入
-
4:25 - 4:29與數學、計算機科學
和生物學介面的研究領域。 -
4:29 - 4:34我的工作專注於以生物運算的概念。
-
4:34 - 4:37這意味著探詢細胞如何運算,
-
4:38 - 4:41與如何揭露這些生物的程式?
-
4:42 - 4:46我開始與一些微軟研究所
和劍橋大學的傑出人士 -
4:46 - 4:48合作提出這些問題,
-
4:48 - 4:50我們一起,想了解
-
4:50 - 4:55在「胚胎幹細胞」
這種獨特類型的細胞中 -
4:55 - 4:57運行的生物程式。
-
4:57 - 5:00這些細胞格非常獨特,
因為它們處於稚年。 -
5:00 - 5:02它們可以變成任何東西:
-
5:03 - 5:05腦細胞、心臟細胞、
骨細胞、肺細胞, -
5:05 - 5:07任何成年細胞類型。
-
5:07 - 5:09稚年使它們與眾不同,
-
5:09 - 5:12也激發了科學界的想像力,
-
5:12 - 5:15科學家意識到,
如果能挖掘這種潛力, -
5:15 - 5:17我們將擁有強大的醫學工具。
-
5:18 - 5:20如果能弄清楚這些細胞
-
5:20 - 5:23如何決定成為哪一類型的細胞,
-
5:23 - 5:26或許我們能控制、
利用它們生成新細胞 -
5:26 - 5:29來修復罹病或受損的組織。
-
5:30 - 5:33但要實現此一願景面對著挑戰,
-
5:33 - 5:36尤其是因為這些特殊的細胞
-
5:36 - 5:39在受孕後僅六天就出現了。
-
5:39 - 5:41然後一天左右就消失了,
-
5:41 - 5:46踏上構成成年人人體的
各個結構和器官的不同途徑。 -
5:48 - 5:52但事實上細胞的命運
比我們想像的要可塑得多。 -
5:52 - 5:57大約 13 年前,有些科學家
展示真正具有革命意義的東西。 -
5:57 - 6:02通過將少量基因插入成年細胞,
-
6:02 - 6:04例如皮膚的細胞,
-
6:04 - 6:08可以將該細胞轉回稚年狀態。
-
6:08 - 6:11這個實際上稱為「重新編寫」的過程
-
6:11 - 6:14使我們能夠想像幹細胞的完美世界,
-
6:14 - 6:18能採集患者自身細胞的樣本,
-
6:18 - 6:20將其轉回稚年狀態,
-
6:20 - 6:22利用它們製造新細胞,
-
6:22 - 6:25無論患者需要的是腦細胞、
心臟細胞,還是其他細胞。 -
6:27 - 6:28但是過去的十年左右,
-
6:28 - 6:31弄清楚如何改變細胞的命運
-
6:31 - 6:34仍然是個反複試驗的過程。
-
6:34 - 6:38即使我們發現若干成功的實驗案例,
-
6:38 - 6:40其效率仍然低下,
-
6:40 - 6:44我們對其如何、為何起作用
缺乏基本的了解。 -
6:45 - 6:48明白把幹細胞轉變為心臟細胞的方法
-
6:48 - 6:52是無法把幹細胞轉變為腦細胞的。
-
6:53 - 6:54因此我們想了解
-
6:54 - 6:58在胚胎幹細胞中運行的生物程式。
-
6:58 - 7:02了解生物系統執行的運算
-
7:02 - 7:06首先要問個簡單的問題:
-
7:06 - 7:09系統實際上必須做什麼?
-
7:10 - 7:13如今計算機科學實際上有一套策略
-
7:13 - 7:17來處理軟體和硬體的功能。
-
7:17 - 7:19我們編寫軟體程式,
-
7:19 - 7:21希望該軟體能夠正確運行,
-
7:21 - 7:23具備性能和功能,
-
7:23 - 7:24還要防錯。
-
7:24 - 7:26錯誤會造成重大的損失。
-
7:26 - 7:28因此開發人員編寫程式時
-
7:28 - 7:30會寫下一組規格,
-
7:30 - 7:32列出程式應該做些什麼。
-
7:32 - 7:34也許該比較兩個數字的大小,
-
7:35 - 7:36或依大小排列。
-
7:37 - 7:42現有的技術能夠自動檢查
-
7:42 - 7:44是否滿足了我們所列的規範,
-
7:44 - 7:47該程式是否執行了應做的工作。
-
7:47 - 7:50因此,我們的想法是以同樣的方式
-
7:50 - 7:53將實驗室中量得的實驗觀察結果
-
7:53 - 7:58對應規範生物程式應該做些什麼。
-
7:59 - 8:01因此,我們只需想出
-
8:01 - 8:04這種新型規範的編碼方法即可。
-
8:05 - 8:08假設你一直在實驗室裡
忙著測量基因, -
8:08 - 8:11發現如果基因 A 處於活動狀態,
-
8:11 - 8:14那麼基因 B 或基因 C
似乎處於活動狀態。 -
8:15 - 8:17如果用邏輯語言,
-
8:17 - 8:21則能將該觀察結果表達為數學式:
-
8:21 - 8:23若 A,則 B 或 C。
-
8:24 - 8:27這是一個非常簡單的例子,
-
8:27 - 8:28只為了說明這一點。
-
8:28 - 8:31我們能編碼真正豐富的表達式,
-
8:31 - 8:34實際用在多個不同的實驗中,
-
8:34 - 8:38表達多個基因或蛋白質
隨時間進程展現的行為。 -
8:39 - 8:40因此,通過以這種方式
-
8:40 - 8:43將我們的觀察結果
轉化為數學表達式, -
8:43 - 8:46就有可能測試這些觀察結果
-
8:46 - 8:51是否能經由基因的相互作用而產生。
-
8:52 - 8:55我們開發一種工具來做。
-
8:55 - 8:56我們能用此工具
-
8:56 - 8:59將觀察結果編碼為數學表達式,
-
8:59 - 9:01該工具將使我們能發現
-
9:01 - 9:04可以解釋所有現象的基因程式。
-
9:05 - 9:08然後用這種方法來揭示
-
9:08 - 9:12在胚胎幹細胞內部運行的基因程式,
-
9:12 - 9:16試圖理解如何誘導出稚年的狀態。
-
9:16 - 9:18該工具實際上是基於
-
9:18 - 9:23部署於全球的通用常規
軟體驗證的求解器構建的。 -
9:24 - 9:27我們從對胚胎幹細胞的實驗觀察中
-
9:27 - 9:32生成的近 50 種不同規格開始。
-
9:32 - 9:35通過在此工具中
對這些觀察結果進行編碼, -
9:35 - 9:36我們得以發現第一個
-
9:36 - 9:40能解釋所有觀察結果的分子程式。
-
9:40 - 9:43這本身就是一種壯舉,對吧?
-
9:43 - 9:46能夠協調所有這些不同的觀察結果,
-
9:46 - 9:51那是再怎麼大的信封背面
都算不出來的。 -
9:52 - 9:54因為已經有了這理解,
-
9:54 - 9:55我們能再前進一步。
-
9:55 - 9:58我們能用該程式來預測
-
9:58 - 10:01在尚未測試的條件下
該細胞可能會做什麼。 -
10:01 - 10:04我們可以在計算機上探索該程式。
-
10:05 - 10:06那正是我們做的:
-
10:06 - 10:09生成在實驗室中測試過的預測,
-
10:09 - 10:12發現該程式具有很高的預測性。
-
10:12 - 10:15它告訴我們如何加速進程
-
10:15 - 10:18才能快速有效地回到稚年狀態。
-
10:18 - 10:21它告訴應該操作哪些基因;
-
10:21 - 10:23哪些基因可能阻礙過程。
-
10:23 - 10:28程式甚至預測了基因開啟的順序。
-
10:29 - 10:32這方法確實使我們能夠揭示
-
10:32 - 10:35細胞的動態進行過程。
-
10:36 - 10:37我們開發的並不是
-
10:37 - 10:39針對幹細胞生物學的特定方法,
-
10:39 - 10:43而是使我們能夠
在基因相互作用的背景下 -
10:43 - 10:46理解細胞正在執行的運算。
-
10:47 - 10:49因此,實際上這只是個構建模塊。
-
10:49 - 10:52這領域迫切需要開發新的方法,
-
10:52 - 10:56更廣泛、不同層次地理解生物運算,
-
10:56 - 11:00從 DNA 到細胞之間的信息流。
-
11:00 - 11:03只有這種變革性的理解
-
11:03 - 11:08才能使我們以可預測
和可靠的方式利用生物學。 -
11:09 - 11:11但是為要編寫生物學,
-
11:11 - 11:14我們還需要開發各種工具和語言,
-
11:14 - 11:18使實驗人員和計算科學家
-
11:18 - 11:20都可以設計生物學功能,
-
11:20 - 11:25並將這些設計編譯為
細胞的機器代碼和生物化學, -
11:25 - 11:27就可以建造那些結構。
-
11:27 - 11:31這類似於生物軟體編譯器,
-
11:31 - 11:32我很自豪能成為
-
11:32 - 11:35微軟致力於開發
生物軟體團隊的一員。 -
11:35 - 11:38雖然說這是個巨大的挑戰
有點輕描淡寫, -
11:38 - 11:40但是如果實現了,
-
11:40 - 11:44那將是軟體和濕體之間的最終橋樑。
-
11:45 - 11:47從更廣泛的意義上講,
-
11:47 - 11:52只有轉變為真正的跨學科領域,
才有可能編寫生物程式。 -
11:53 - 11:56這需要我們在物理科學
和生命科學之間架起橋樑, -
11:56 - 11:58而其中每個學科的科學家
-
11:58 - 12:01得要能以共通的語言一起工作
-
12:01 - 12:03和共享科學問題。
-
12:05 - 12:07從長遠來看,值得記住的是
-
12:07 - 12:09當初我們首次編寫矽微晶片時,
-
12:09 - 12:10幾乎無法想像
-
12:10 - 12:13許多現今你我天天用到的
-
12:13 - 12:16巨型軟體公司和技術。
-
12:16 - 12:18如果現在開始考慮
-
12:18 - 12:22由計算生物學實現的技術的潛力,
-
12:22 - 12:26我們將看到為實現這一目標
所需要採取的一些步驟。 -
12:27 - 12:29有個警醒的想法
-
12:29 - 12:32認為這種技術可能會被濫用。
-
12:32 - 12:36如果要談編寫免疫細胞的潛力,
-
12:36 - 12:37我們還應該考慮
-
12:37 - 12:40設計細菌逃避免疫的潛力。
-
12:41 - 12:43可能有人願意這樣做。
-
12:44 - 12:46一個令人放心的想法是——
-
12:46 - 12:48科學家不那麼容易放心——
-
12:48 - 12:51生物研究很脆弱,不好弄。
-
12:51 - 12:55生物程式不是能躲在後院
工具間裡編寫得出的。 -
12:56 - 12:58由於才剛起步,
-
12:58 - 13:00我們能睜大眼睛向前邁進。
-
13:00 - 13:03我們能預先提出困難的問題,
-
13:03 - 13:06能採取必要的保障措施。
-
13:06 - 13:09得要考慮道德規範,
-
13:09 - 13:13得要考慮限制實現生物功能的範圍。
-
13:14 - 13:16因此其中一部分
-
13:16 - 13:19必須將生物倫理學
研究作為優先事項, -
13:19 - 13:22不能在科學創新的激情中
將其降為第二。 -
13:23 - 13:25但是最終的獎賞,
-
13:25 - 13:27也是此旅程的最終目的地,
-
13:27 - 13:30將是應用和產業的大突破,
-
13:30 - 13:34在農業、醫藥、能源、材料,
-
13:34 - 13:36乃至計算本身領域的大突破。
-
13:36 - 13:39想像有一天我們能夠在地球上
-
13:39 - 13:41利用植物終極永續的綠色能源,
-
13:41 - 13:45如果能夠模仿植物
在幾千年前已經會了的方法—— -
13:45 - 13:47如何有效地利用太陽能,
-
13:47 - 13:51目前的太陽能電池無法有效辦到——
-
13:52 - 13:57如果理解植物高效吸收陽光的
量子相互作用程式, -
13:57 - 14:02我們也許可以將其轉化為
構建合成的 DNA 電路, -
14:02 - 14:04從而為更好的太陽能電池提供材料。
-
14:05 - 14:09現有團隊和科學家致力於此一基礎,
-
14:09 - 14:12倘若得到正確的關注和投資,
-
14:12 - 14:15或許能在十或十五年內實現。
-
14:15 - 14:19因此我們正處於技術革命的起點。
-
14:19 - 14:24了解這古老的生物運算類型
是關鍵的第一步。 -
14:24 - 14:26若能意識到這一點,
-
14:26 - 14:30我們即將進入運行
實時生物軟體作業系統的時代。 -
14:31 - 14:32非常感謝。
-
14:32 - 14:34(掌聲)
- Title:
- 下一場軟體革命:編寫生物細胞軟體程式
- Speaker:
- 莎拉·簡·鄧恩
- Description:
-
計算生物學家莎拉·簡·鄧恩說:人體內的細胞就像計算機軟體一樣,是被「編寫」為在特定時間執行特定功能的程式;如果我們更理解此一過程,就能夠重新編寫細胞的程式。 在這前瞻的科學演講中,鄧恩博士解釋她的團隊研究胚胎幹細胞,理解賦予生物生命的程式,以開發能夠改變醫學、農業和能源的「生物軟體」。
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 14:47
Helen Chang approved Chinese, Traditional subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
Bruce Sung accepted Chinese, Traditional subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
Bruce Sung edited Chinese, Traditional subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
Helen Chang edited Chinese, Traditional subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
Helen Chang edited Chinese, Traditional subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
Helen Chang edited Chinese, Traditional subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
Helen Chang edited Chinese, Traditional subtitles for The next software revolution: programming biological cells | ||
Helen Chang edited Chinese, Traditional subtitles for The next software revolution: programming biological cells |