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1700266881 通过理解基因空间，和理解我们生命中所搜集到的突变，我们发现我们有可能拥有一些可以普遍地对抗大多数癌症的分子，。还有其他一些分子群可能也具有这种疗效，所以我们有了一个重要的治疗新方案。我们招募了国立癌症研究院的鲍勃·施特劳斯贝格（Bob Strausberg），还联合了路德维希癌症研究所，以及约翰·霍普金斯大学的伯特·沃格斯坦（Bert Vogelstein），我们想去寻找癌症中的体细胞突变。一旦我们搜集了足够多的突变集，我们就可以轻易地设计出基因芯片，只要几美元就能帮人们测定，而不需要花费昂贵的基因测序费用。所以，我们试图利用生物信息技术去预测其他看起来属于同一范畴的基因集，弄清楚我们是否能够得到一份迟来、囊括了可以有效抵抗大多数癌症的细小的分子和抗体的报告。在前沿领域工作实在是令人惊叹！其中大多数东西都代表了一种哲学转变。
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1700266883 第二个领域就是我们把同样的方法用到抗病毒药物和抗生素上，考虑到所有对生物恐怖主义的担忧，我们只利用了少量抗病毒药物，以此探究一般性机制和传染物。但在这个过程中，我们遇到了瓶颈，我们以为可以阻止那些传染物，但是没有考虑它是埃博拉病毒或是SARS病毒。现在有很多组织在研究这一块。在后基因组时代，理解基因空间及其运作会给予我们很多新的见解。
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1700266885 如我所说，我们在环境中利用霰弹枪定序法增加了指数级的基因数。在蛋白质数据库里，有18 800个性质完好的基因。若在海洋里利用随机的霰弹枪定序法，我们会获得近乎百万个新基因。我们利用所有这些相互联系的数据集，试图去弄清楚地球上有多少不同的基因家族，从而整理出基本的要素集。至今，我们已经整理了大约4万～5万个不同的基因家族，囊括了我们所知的所有物种。每次我们从生态环境中取得一个新样本，并给它测序时，其实就是在以线性的方式增加新的基因家族，看来我们对星球上的全部生物还所知甚少。基本上我们还有上百万个不知道其功能的基因，其中有一些基因家族里包括了上千个相互关联的蛋白质或基因。它们对于生物学显然很重要，对于进化也很重要，如果利用生物信息工具给它们分类的话，将会在很多不同的领域给我们带来很多新工具。
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1700266887 第三个也是最后一个领域，就是合成生命。为了确定一个细胞的基本要素，我们尝试分离出一些基因，目的是确定那个基因对于所在细胞来说是否是必须的，但每一次实验获得的结果都不一样，这取决于实验过程：不同的生长条件，批量增长或是克隆出的细胞。前不久我们确定，唯一能够实现上述实验目的的方法就是构造出人工染色体，并且让它在实验室里和在自然环境中一样进化。
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1700266889 我们利用5个或更多的基因构造出100个基因盒，我们可以通过替换基因盒，创造出人造染色体，我们尝试用这些独特的集合创造出人造物种。但是现在，我们有了800万个基因，随着这项工作继续下去，在一两年之内，我们就有希望获得一个具有3 000万、4 000万、甚至1亿个基因的数据库。电子业所经历的那种开端，就是没有任何预兆地，人们就拥有了所有电子元件，并且能够利用各种元件创造出所需要的东西，我想生物学距离这个状态也不远了。但我们碰到的问题在于，我们还不理解生物学的全部基本原理，但是我们却先拥有了工具，也就是先获得了人造物种的元素。我们认为，我们能够在计算机里设计物种，设计出我们想要它所拥有的生物功能，并将之添加到已有的骨架上。
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1700266891 理解基因的构成要素，并沿着这个方向前进，我们就可以将其应用到能量的生产上去。我们尝试通过对氧不敏感的氢化酶，去改变光合作用，我们把直接来自阳光的电子转化成氢。因为我们是利用分子转换器来进行这些工作的，所以这些工作进程就掌握在我们自己手中，如果你想停止生产氢，你只要关掉开关就好了。我们还尝试了新的从树林中发酵的方式，这样我们就能在更开阔的层面接近目标了。把基因当作生物的基本要素，也是工业的未来。
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1700266893 目前禽流感又成新闻了。但其实禽流感是可以避免的。实际上，我们和泰国首相合作，也与中国香港合作，尝试用同样的测序工具去追踪那些新的传染物。但问题在于，流感病毒是可以被重组的，从而构成无数新的病毒粒子。对于那些以我们不希望的频率转移到人体的病毒，以及那些通过鸟类转移到其他动物身上的新病毒，我们只要在传染病暴发之前追踪到病毒就行了。
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1700266895 人们目睹了SARS病毒的情形：由于人们坐飞机旅行，在中国爆发的SARS，传播到了多伦多。通过追踪全世界的序列空间，我们试图开发出一种程序，通过这种早期的侦测程序，我们可以在很早期就做好准备，以便对基因空间进行测序，尽管我们还不理解，为什么1918年的流感病毒那么致命，但我们现在知道，通过理解其中的基因要素并且追踪其重组方式是完全可以避免的。这也是我们希望实现的。
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1700266897 雷·库兹韦尔：我准备在文特尔发言的基础上接着说。我们刚才听到他说起那么多还处于早期阶段的应用，很令人激动，那些应用要从基础项目开始，我们要搜集生物学的机器语言，并对它进行反向编译和反向工程。我会从几个不同视角来思考这个问题。实际上我在生活中有两个兴趣。一个是计算机科学，罗德尼和我都在人工智能领域工作。另一个是，我一直对健康问题感兴趣，那始于我父亲在我22岁的时候英年早逝，而我在35岁左右被诊断得了糖尿病，传统治疗使我的病情恶化了。但在使用我自己想出的治疗方案之后，我再也没有出现过糖尿病的症状。1993年时，我还为此写了一本关于健康的书。
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1700266899 因此，我对健康问题非常感兴趣。我最近大部分书都是关于健康问题的，我在书里探讨了三座能够立刻通往长寿的桥梁。“桥梁一号”就是我们现在能做的，实际上还能比人们所知的做得更多，那就是放慢退行性疾病的进程，这在某种程度上也能放慢变老的进程，甚至能保持婴儿时那样的状态，这样的话，我和我的合著者都能保持良好的身体状态，直到生物技术的革命全面展开，这就是我和罗德尼主要兴趣的交叉点，也就是信息技术和生物学的交叉。
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1700266901 这也是我们所说的第二座桥梁。这能够延长我们的寿命直到第三座桥梁，也就是纳米技术革命的全面展开，这样我们就能够突破生物学的极限，尽管生物学在很多方面很突出也很复杂，但它也有内在的局限。比如说，我们大脑里的神经元连接点能以化学信号的速度处理信息（每秒几十米的速度），而对比一下电子元件每秒钟几亿米的速度，很明显，电子的速度要快数百万倍。
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1700266903 罗布·弗雷塔斯（Rob Freitas）为红细胞做了一个机器人设计，他称之为“人造红细胞”（respirocytes）。保守地分析，如果你用那些机械设备替换自身10%的红细胞，你就可以参加奥林匹克短跑比赛保持15分钟不喘一口气，或者在游泳池底憋气4个小时。我们的生物系统确实很聪明，但并非是最佳的。我曾在显微镜下观察过我自己的白细胞，它确实是智能的。因为它能够注意到病原体（我是在载玻片上观察到这一点的）。我观察到，白细胞迅速抵抗了病原体，并围追堵截消灭了病原体，但它不能快速完成，需要一个半小时，这让我观察得有些不耐烦了。有人说，当技术发展到20世纪20年代时，血液细胞大小的机器人可以把这个处理速度提高数百倍。这听起来很有未来感，但我想指出的是，已经有4个重要的会议在探讨生物微机电（bioMEMS）了，就是利用血液细胞大小的小设备，把生物微机电用在动物身上做治疗和诊断。比如说，有位科学家就是利用一个纳米工程的设备和7个纳米孔，给一只老鼠治疗Ⅰ型糖尿病的。
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1700266905 出于我对健康问题的兴趣，我认为这种生物技术革命就是第二座桥梁。我们已经处于这次革命的起点了，但是从现在起的10～15年之内，很多文特尔提及的技术将会变得成熟，其实其中有很多技术已经在开发之中了。
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1700266907 我的另一个兴趣就是信息技术。作为一名发明家，我意识到想要让你的发明创造成功，那么当你完成这项发明时，它们就要给世界创造意义。很多发明创造之所以失败，正是因为能动技术没有到位。因此，我成为了一名热衷于技术的学生，并开始去探索建立技术进化方式的数学模型。我想说的关键点就是，信息技术正在以指数级速度发展。
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1700266909 当首次宣布人类基因组项目时，这个项目就饱受争议，当然文特尔已经经历过了这些。文特尔说：“你们要如何在15年内完成这一项目？按照测序的速度和我们拥有的工具，可能要更长的时间。”2/3的人同意了这一项目的提议，但是反对派的批评依然强势，因为整个项目还有很大一部分没有完成。我将展示给你们一些图表，证明过去这段时间DNA测序的成本经历了指数级下降，但同时有指数级数量的DNA已经完成了测序工作。我们确实曾花了15年时间去给艾滋病病毒测序，但我们也在31天内就完成了对SARS病毒的测序。这一过程顺利地实现了指数级增长。大家一定很熟悉摩尔定律，有人说这是一条自我实现的预言，但实际上，这是任何信息技术的根本特质。我们创造出越来越多厉害的工具，那些工具可以用在下一阶段。通常科学家们没有考虑到这样一个事情，就是他们不需要用同样的工具去解决下一个10年中的问题。因为工具会变得越来越厉害。
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1700266911 另一个重要的观察是，信息技术正在包围所有有价值的东西，从生物学到音乐到脑科学。尽管我们大脑里的有些信息是模拟的，并不全是数据的，但我们依然可以用数学来给它建模。如果能用数学建模，我们就能进行模拟，就可以进一步对大脑进行反向工程。这一研究的主旨就是信息技术和生物学的融合，这是一个新兴现象。
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1700266913 文特尔是基因组测序的私人研究团队的领袖，这也促进了开启生物技术的革命。对生物学的基本原理的理解，我们尚处于初期。大多数原理我们还不理解，但我们已经理解的部分已经相当有力了，我们也有越来越多的工具可以控制那些信息过程。几乎现在市场上所有的药物，都是以所谓的新药研发的目的创造出来的，药物公司有序地检测了成千上万的药物，然后发现了看似有效的东西。“看，这里有些东西可以降低血压！”虽然我们不知道这一药物的机制和原理，但它确实能够降低血压，然后我们就会发现它还有显著的副作用。大多数药物都是这样。这有点像是原始人发现新工具的过程，“看，这块石头可以做成一把很好的斧头！”那时我们原本没有一种给工具塑形的方法。而现在我们拥有了这些方法，因为我们现在理解了那些疾病的扩散方式。就拿心脏病来说，我们已经理解了导致心脏病的生化过程和信息过程，然后我们就能设计出药物，只要几步就能精准介入治疗过程。
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1700266915 对于导致疾病和衰老的信息过程，确实有数千种解决方法在如火如荼地展开，我们可以利用越来越有力的工具去理性地干预这一信息过程。那些工具中就包括酶抑制剂，如果我们发现有一种酶对致病过程很关键，我们就能阻止疾病发生。我们还有一种叫作“RNA干预”的工具，只要把一小段RNA片段放进细胞里（RNA不需要进入细胞核，也很难进入），然后它基本上可以紧抓住代表基因的RNA信息，并且摧毁它，这种方法是靠抑制基因表达发挥作用的，比原有的反抗意义上的技术要优越很多。这种方法相当有力，因为大多数疾病就是在其生命周期之内的某个地方利用基因表达发挥作用的，所以，如果我们能够阻止一个基因，就能避开不想要的信息过程。
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1700266917 我还可以给大家举一个例子。对原始人而言，脂肪胰岛素受体基因基本上可以说是控制了每一卡路里，因为下一个狩猎期未必能够大获全胜，所以要保存能量以备不时之需，这就说明，在几万年之前，生活环境发生了改变，而基因也在进化。但是，对于人们在成长到生育年龄之后还可以存活很长时间这一现象来说，这并非是物种进化的兴趣，而且有的人在30岁时就成了祖母。在1800年的时候，人类的预期寿命只有37岁。所以，我们那时已经开始干预基因了，而且我们现在还拥有更多的强有力的工具。
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1700266919 当哈佛医学院加斯林糖尿病中心的科学家，抑制了老鼠体内的脂肪胰岛素受体基因时，他们发现那些老鼠吃的很贪婪，但是依然没发胖，而且健康状况良好。它们没有得糖尿病，也没有心脏病，寿命还增长了20%。它们获得了限制卡路里的好处，但实际上我们并没有控制它们的卡路里。一些药物公司已经注意到，也许这是一种有意思的药物，可以应用到人类身上。但也有一些问题，因为如果你并不想抑制身体的肌肉组织里的胰岛素受体基因，而只是想在脂肪细胞里抑制，这种方法就不那么适用了，不过也有一些策略可以解决这个问题。但这个案例也表明了抑制基因的方法是另一个可以对那些信息进行重新设计的强有力的工具。就像我们使用扫地机器人那样，我们也能改变其软件使其变得更智能，我们现在也能在生物学意义上使用这些方法。
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1700266921 更厉害的是，我们将有能力增加新基因。但直到最近，对把基因物质放进细胞核正确的地方而言，基因治疗就已经遭遇了挑战。但也有一些有意思的新的解决方式。其中一个方法就是去收集成人血液中的干细胞，然后在培养皿里植入新的基因物质，抛弃那些没把基因物质放在正确位置的细胞，只要你找到一个正确放置的基因物质，你就能进行复制，然后再把它植入病人的血液里。联合治疗公司（United Therapeutics）有一个项目，成功治愈了动物的肺动脉高压，这是一种致命的疾病。现在正在人体身上做实验。其他还存在一些有希望的基因治疗新方法。
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1700266923 最终，我们会有很多设计出来的婴儿，还有其他很多工具可以用来干预那些信息过程，并且进行重新编程。在生物学里没有不可逾越的限制。人们还说起染色体终端(1)，它意味着你的寿命无法超过120岁。但我们可以通过工程学方法去克服这一极限。就在过去几年里，我们发现有一种酶，叫作端粒酶，它控制着染色体终端。除此之外，还有很多复杂的项目。有人一定会说，我们对生物学还知之甚少。确实如此，在文特尔主导的项目里，我们只是做了测序少量基因组的工作。但是这一进程会以指数级的速度加快，而且工具也会越来越厉害。
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1700266925 我们现在已知的原理给予了我们很大的希望，我相信我们最终能够战胜那些主要的致命疾病，比如癌症、心脏病、Ⅱ型糖尿病和中风。我们也开始去理解衰老背后的信息过程。这不只是一个单一的过程，其中还有很多不同的东西。但是我们已经可以在某种程度上进行干预了，并且这种能力的发展速度在未来几年内也会呈指数级增长。
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1700266927 罗德尼·布鲁克斯：我想从一些传统领域开始说起。文特尔和其他人在基因组测序上所做的事情，实际上是依赖信息科学中发展出的算法。基因组学、蛋白质组学等领域里的工作，都大量使用了机器学习的技术，那些技术主要是由理论计算机科学家发展出来，再由文特尔这样聪明的人将其应用到生物学里的。
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1700266929 在信息科学里有一个交叉点，使得文特尔等人的很多工作变成现实。有意思的是，作为一位实验室主管，对我而言，在整个计算机科学领域里，理论计算机科学的影响是很深刻的，但它也是最难获得外部机构资助的。因为，在互联网、编程或芯片设计等领域工作的人会在计划书里这样写道：“最初三个月我们会完成这项任务，下三个月我们会完成那项任务。”那些资助人也喜欢这样写计划书，因为他们可以提前知道接下来会发生的事情。但是理论学者的情况就大不相同了，他们有可能能够证明某个定理，也有可能不会，但是他们不会说：“在最初三个月内，我们会证明这三个定理，接下来几个月，我们会证明其他几个定理。”对于理论计算机科学很难获得资助的原因，就在于它那个输入-输出模式。但它对于生物学却有重大影响。
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