Eugenika 2.0: Jesteśmy u zarania wyboru embrionów według zdrowia, wzrostu i nie tylko

Zespół lądowy

U Nathana Treffa zdiagnozowano cukrzycę typu 1 w wieku 24 lat. Jest to choroba, która występuje rodzinnie, ale ma złożone przyczyny. Zaangażowany jest więcej niż jeden gen. Środowisko też odgrywa rolę.

Więc nie wiesz, kto to dostanie. Miał to dziadek Treffa i stracił nogę. Ale jak na razie trójka małych dzieci Treffa ma się dobrze. Trzyma kciuki, że później tego nie rozwiną.

Teraz Treff, specjalista od zapłodnienia in vitro, pracuje nad radykalnym sposobem na zmianę szans. Wykorzystując kombinację modeli komputerowych i testów DNA, startup, z którym współpracuje, Przewidywanie genomowe , uważa, że ​​ma sposób na przewidzenie, które zarodki IVF w naczyniu laboratoryjnym najprawdopodobniej rozwiną cukrzycę typu 1 lub inne złożone choroby. Uzbrojeni w takie statystyczne karty wyników, lekarze i rodzice mogli się skulić i zdecydować, aby uniknąć embrionów z ocenami niedostatecznymi.

Kliniki IVF testują już DNA embrionów, aby wykryć rzadkie choroby, takie jak mukowiscydoza, spowodowane defektami w jednym genie. Jednak te testy przedimplantacyjne są gotowe na dramatyczny krok naprzód, ponieważ możliwe staje się dokładniejsze przyjrzenie się genomowi zarodka i stworzenie szerokich prognoz statystycznych na temat osoby, którą się stanie.

Jak twierdzą naukowcy, postęp następuje dzięki rosnącej fali danych genetycznych zebranych z dużych badań populacyjnych. Ponieważ modele statystyczne znane jako predyktory pochłaniają informacje o DNA i zdrowiu setek tysięcy ludzi, stają się coraz dokładniejsze w wykrywaniu wzorców genetycznych, które zapowiadają ryzyko choroby. Ale mają one kontrowersyjną stronę, ponieważ te same techniki można wykorzystać do projekcji wzrostu, wagi, odcienia skóry, a nawet inteligencji embrionu IVF.

Oprócz Treffa, który jest dyrektorem naukowym firmy, założycielami Genomic Prediction są Stephen Hsu, fizyk, który jest wiceprezesem ds. badań na Michigan State University, oraz Laurent Tellier, duński bioinformatyk, który jest dyrektorem generalnym. Zarówno Hsu, jak i Tellier byli ściśle zaangażowani w projekt w Chinach, którego celem jest sekwencjonowanie genomów geniuszy matematycznych, mając nadzieję rzucić światło na genetyczne podstawy IQ.

Wykrywanie wartości odstających

Plany firmy opierają się na fali nowej wiedzy pokazującej, jak małe różnice genetyczne mogą się sumować, aby jedna osoba, ale nie inna, miała wysokie szanse na cukrzycę, osobowość neurotyczną lub wyższy lub niższy wzrost. Już teraz takie poligeniczne oceny ryzyka są wykorzystywane w bezpośrednich testach genów skierowanych do konsumentów, takich jak raporty 23andMe, które informują klientów o genetycznym ryzyku nadwagi.

Dla dorosłych oceny ryzyka są niczym więcej niż nowością lub źródłem porad zdrowotnych, które mogą zignorować. Ale jeśli te same informacje zostaną wygenerowane o embrionie, może to prowadzić do egzystencjalnych konsekwencji: kto się urodzi, a kto pozostanie w laboratoryjnej zamrażarce.

Przypominam moim partnerom: „Wiesz, gdyby moi rodzice mieli ten test, nie byłoby mnie tutaj” – mówi Treff, wielokrotnie nagradzany ekspert w dziedzinie technologii diagnostycznych, który jest autorem ponad 90 artykułów naukowych.

Genomic Prediction została założona w tym roku i pozyskała fundusze od inwestorów venture capital w Dolinie Krzemowej, choć odmawia podania, kim są. Tellier, którego inspiracją jest film science fiction Gattaca , mówi, że firma planuje przedstawić raporty lekarzom in vitro i rodzicom identyfikujące wartości odstające — te embriony, których wyniki genetyczne stawiają je na niewłaściwym końcu krzywej statystycznej dla zaburzeń takich jak cukrzyca, osteoporoza w późnym okresie życia, schizofrenia i karłowatość, w zależności od tego, czy modele dla tych problemów okazują się trafne.

Zarodek ludzki w wieku kilku dni w klinice IVF. Niektóre komórki można usunąć w celu wykonania testów DNA. dallasfertility.com

Koncepcja firmy, którą nazywa rozszerzonymi preimplantacyjnymi testami genetycznymi lub ePGT, skutecznie dodałaby szereg powszechnych zagrożeń chorobowych do menu rzadkich już dostępnych, które również planuje przetestować. W materiałach promocyjnych wykorzystano zdjęcie w większości zatopionej góry lodowej, aby przekazać ten pomysł. Wierzymy, że stanie się to standardową częścią procesu zapłodnienia in vitro, mówi Tellier, tak jak test na zespół Downa jest standardową częścią ciąży.

Niektórzy eksperci, z którymi skontaktowali się Z Przegląd technologii powiedzieli, że uważają, że wprowadzenie wielogenowej technologii punktacji do klinik IVF jest przedwczesne – choć może nie za bardzo. Matthew Rabinowitz, prezes firmy zajmującej się badaniami prenatalnymi natera , z siedzibą w Kalifornii, mówi, że uważa, że ​​prognozy uzyskane dzisiaj mogą być w dużej mierze mylące, ponieważ modele DNA nie działają wystarczająco dobrze. Ale Rabinowitz zgadza się, że technologia nadchodzi.

Nie zatrzymacie modelowania w genetyce i nie powstrzymacie ludzi przed dostępem do niego, mówi. Będzie coraz lepiej.

Ostre pytania

Badanie embrionów pod kątem ryzyka chorób, w tym ryzyka chorób, które rozwijają się dopiero w późnym okresie życia, jest uważane za dopuszczalne etycznie przez amerykańskich lekarzy zajmujących się niepłodnością. Ale nowe modele punktacji DNA oznaczają, że rodzice mogą wybierać swoje dzieci na podstawie cech takich jak IQ lub waga osoby dorosłej. Dzieje się tak dlatego, że podobnie jak cukrzyca typu 1, te cechy są wynikiem złożonych wpływów genetycznych, które mają znaleźć algorytmy prognostyczne.

Model przewidział wzrost ludzi na podstawie danych DNA z dokładnością do trzech lub czterech centymetrów.

To wielbłądzi nos pod namiotem. Bo jeśli robisz to dla czegoś poważniejszego, to banalnie łatwo jest poszukać czegokolwiek innego, mówi Michelle Meyer , bioetyk z Geisinger Health System, który analizuje zagadnienia genetyki rozrodu. Oto dossier genomowe każdego zarodka. I przeglądasz książkę. Wyobraź sobie, że wybierasz embrion, który najprawdopodobniej dostanie się na Harvard jak mama lub będzie wysoki jak tata.

W przypadku Genomic Prediction, małego startupu z inkubatora technologicznego w New Jersey, takie pytania będą szczególnie ostre. Wynika to z wieloletniego zainteresowania Hsu selekcją genetyczną w celu uzyskania wyższej inteligencji.

W 2014 roku napisał Hsu rozprawka zatytułowany Super-inteligentni ludzie nadchodzą, w którym argumentował, że wybór embrionów do inteligencji może zwiększyć IQ dziecka o 15 punktów.

Genomic Prediction mówi, że będzie zgłaszać tylko choroby – to znaczy identyfikować te embriony, które według nich rozwiną się w osoby z poważnymi problemami medycznymi. Mimo to, dalej jego blog a w publicznych wypowiedziach Hsu od lat rozwija wizję, która wykracza daleko poza to.

Załóżmy, że mógłbym powiedzieć, że embrion czwarty będzie najwyższy, embrion trzeci będzie najmądrzejszy, embrion drugi będzie bardzo antyspołeczny. Załóżmy, że poziom szczegółowości był dostępny w raportach, powiedział konserwatywnego radia i osobowości YouTube Stefana Molyneux tej wiosny. To jest najbliższa przyszłość, przed którą stoimy jako cywilizacja. To będzie tutaj.

Specjalista IVF Nathan Treff jest współzałożycielem Genomic Prediction, którego celem jest ocena embrionów pod kątem chorób takich jak cukrzyca typu 1. genomicprediction.com

Wysokość pomiaru

Paliwem dla modeli predykcyjnych jest zalew nowych danych, ostatnio odczytów genetycznych i dokumentacji medycznej 500 000 Brytyjczyków w średnim wieku, które zostały opublikowane w lipcu przez Biobank Wielkiej Brytanii , krajowy projekt medycyny precyzyjnej w tym kraju.

Baza danych zawierała dla każdego ochotnika mapę około 800 000 polimorfizmów pojedynczego nukleotydu lub SNP – punktów, w których ich DNA różni się nieznacznie od DNA innej osoby. Wydanie to spowodowało, że genetycy pośpieszyli się z aktualizacją swoich obliczeń dotyczących dokładnie tego, jak wiele ludzkich chorób, a nawet rutynowych zachowań, takich jak spożywanie chleba, mogą wyjaśnić te różnice genetyczne.

Uzbrojeni w dane z Wielkiej Brytanii Hsu i Tellier dokonali przełomu. W przypadku jednej łatwej do zmierzenia cechy, wzrostu, wykorzystali techniki uczenia maszynowego, aby stworzyć predyktor, który zachowywał się bezbłędnie. Oni zgłoszone że model może w większości przewidywać wzrost ludzi na podstawie danych DNA z dokładnością do trzech lub czterech centymetrów.

Wzrost jest obecnie najłatwiejszą do przewidzenia cechą. Jest determinowany głównie przez geny i zawsze jest rejestrowany w populacyjnych bazach danych. Ale Tellier mówi, że genetyczne bazy danych szybko zbliżają się do rozmiaru potrzebnego do dokładnego przewidywania innych cech człowieka, w tym ryzyka chorób, których prawdziwe przyczyny nie są nawet znane.

Tellier mówi, że prognozowanie genomowe będzie koncentrować się na cechach choroby, dla których predyktory już całkiem dobrze radzą sobie lub wkrótce będą. Należą do nich zaburzenia autoimmunologiczne, takie jak choroba, na którą cierpi Treff. W takich warunkach przewidywania dominuje mniejszy zestaw genów, co czasami czyni je bardziej wiarygodnymi.

Na przykład raport z Niemiec z 2014 r. wykazał, że można dość dokładnie odróżnić, na podstawie samego wyniku poligenicznego DNA, osobę z cukrzycą typu 1 od osoby bez niej. Chociaż wyniki nie są całkowicie dokładne, zastanów się, jak mogą wpłynąć na przyszłego rodzica. Średnio u dzieci mężczyzny z cukrzycą typu 1 szansa na wystąpienie tej dolegliwości wynosi 1 na 17. Wybranie najlepszego z kilku embrionów wytworzonych w klinice IVF, nawet z predyktorem podatnym na błędy, może zmniejszyć szanse.

W przypadku wzrostu Genomic Prediction ma nadzieję wykorzystać model do identyfikacji embrionów, które wyrosną na dorosłe osobniki krótsze niż 4'10', medyczna definicja karłowatości, mówi Tellier. Tak krótki okres ma wiele fizycznych i psychicznych wad. Ostatecznie firma mogłaby również mieć możliwość identyfikowania problemów intelektualnych, takich jak embriony o przewidywanym IQ poniżej 70.

Firma nie zamierza podawać rodzicom surowych wyników, a jedynie oznaczać embriony, które mogą być nieprawidłowe. Dzieje się tak, ponieważ produkt musi być etycznie obronny, mówi Hsu: Ujawnilibyśmy tylko negatywny stan odstający. Nie informujemy: „Ten facet będzie w NBA”.

Niektórzy naukowcy wątpią, że wyniki okażą się przydatne przy wybieraniu lepszych ludzi z naczyń in vitro. Nawet jeśli są one średnio dokładne, dla osób fizycznych nie ma gwarancji dokładnej precyzji. Co więcej, środowisko ma tak duży wpływ na większość cech, jak geny. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że się pomylisz – to byłoby moje zmartwienie, mówi Manuel Rivas, profesor na Uniwersytecie Stanforda, który bada genetykę choroby Leśniowskiego-Crohna. Jeśli ktoś wykorzystuje te informacje do podejmowania decyzji dotyczących embrionów, nie wiem, co z tym zrobić.

Widzieliśmy tak szaloną zmianę w liczbie osób, które możemy studiować.

Wysiłki zmierzające do wprowadzenia tego rodzaju punktacji statystycznej do reprodukcji spotkały się w przeszłości z krytyką. W 2013, 23andMe wywołało oburzenie, gdy zdobyło patent na pomysł rozwijanych menu, których rodzice mogliby użyć do wybrania dawców spermy lub komórek jajowych – powiedzmy, aby spróbować uzyskać określony kolor oczu. Firma, finansowana przez Google, szybko się wycofała.

Ale od tego czasu wyniki poligeniczne stały się rutynowym aspektem nowatorskich testów DNA. Firma o nazwie Kod Człowieka sprzedaje test online za 199 USD, który wykorzystuje wyniki SNP, aby powiedzieć dwóm osobom o tym, jak wysokie mogą być ich dzieci. W przemyśle bydła mlecznego testy poligeniczne są szeroko stosowane do oceny młodych zwierząt pod względem ilości wyprodukowanego mleka.

Na szerokim poziomie nasze rozumienie złożonych cech ewoluowało. Nie chodzi o to, że kilka genów przyczynia się do złożonych cech; to dziesiątki, tysiące, a nawet wszystkie geny, mówi Meyer, profesor Geisinger. Doprowadziło to do poligenicznych ocen ryzyka. Jest wiele wariantów, z których każdy ma niewielki wkład własny, ale które razem mają znaczący wkład. Dodajesz je. W swoim przewidywaniu wzrostu Hsu ostatecznie wykorzystał 20 000 wariantów, aby odgadnąć, jak wysoka jest każda osoba.

Pomiar zarodków

Na całym świecie każdego roku milion par poddaje się zabiegowi zapłodnienia in vitro; w USA dzieci z probówki stanowią 1 procent urodzeń. Preimplantacyjna diagnostyka genetyczna (PGD) jest częścią technologii od lat 90. XX wieku. W tej procedurze kilka komórek jest pobieranych z jednodniowego zarodka rosnącego w laboratorium, aby można je było przetestować.

Do tej pory lekarze stosowali PGD do wykrywania embrionów z poważnymi nieprawidłowościami, takimi jak brak chromosomów, a także z defektami pojedynczego genu. Rodzice, którzy są nosicielami wadliwego genu powodującego chorobę Huntingtona, mogą na przykład użyć testów na zarodkach, aby uniknąć urodzenia dziecka ze śmiertelną chorobą mózgu.

Fizyk Stephen Hsu opracował predyktor genetyczny, który wykorzystuje uczenie maszynowe do szacowania wzrostu z dokładnością do trzech centymetrów na podstawie DNA danej osoby. Uniwersytet Stanowy Michigan

Przeszkodą w testach poligenicznych było to, że przy tak małej liczbie komórek trudno było uzyskać szeroki, dokładny obraz genomu zarodka, niezbędny do wykonania niezbędnych obliczeń. Bardzo trudno jest dokonać wiarygodnych pomiarów na tym małym DNA, mówi Rabinowitz, dyrektor generalny Natera.

Tellier mówi, że Genomic Prediction opracował ulepszoną metodę analizy embrionalnego DNA, która, jak mówi, zostanie najpierw wykorzystana do ulepszenia tradycyjnego PGD, łącząc wiele testów jednogenowych w jeden. Tellier twierdzi, że ta sama technika pozwoli na zbieranie wyników poligenicznych na embrionach, chociaż firma nie opisała szczegółowo tej metody. Ale inni naukowcy już zademonstrowali sposoby na pokonanie bariery dokładności.

W 2015 roku zespół kierowany przez Rabinowitza i Jay Shendure z University of Washington zrobiłem to? poprzez szczegółowe sekwencjonowanie genomów dwojga rodziców poddanych IVF. To pozwoliło im wywnioskować sekwencję genomu zarodka, mimo że sam test zarodka nie był dokładniejszy niż wcześniej. Kiedy dzieci się urodziły, okazało się, że miały rację.

Mamy technologię do zrekonstruowania genomu embrionu i stworzenia modelu poligenicznego, mówi Rabinowitz, którego spółka notowana na giełdzie jest warta około 600 milionów dolarów i który twierdzi, że zastanawia się nad wejściem do branży oceniania zarodków. Problem w tym, że modele nie były jeszcze gotowe na prime time.

Dzieje się tak, ponieważ pomimo sukcesu Hsu z wysokością, algorytmy punktacji mają znaczne ograniczenia. Jednym z nich jest to, że zostały zbudowane na podstawie danych pochodzących głównie od mieszkańców Europy Północnej. Oznacza to, że mogą nie być przydatne dla osób z Azji lub Afryki, gdzie wzór SNP jest inny, lub dla osób o mieszanym pochodzeniu. Nawet ich wydajność w przypadku określonych rodzin pochodzenia europejskiego nie może być uznana za pewnik, chyba że procedura zostanie dokładnie przetestowana w badaniu klinicznym, co nigdy nie zostało zrobione, mówi Akash Kumar, lekarz rezydent Stanford, który był głównym autorem badania Natera.

Kumar, który leczy młodych pacjentów z rzadkimi chorobami, mówi, że predyktory genetyczne wywołują poważne problemy. Jednym z nich jest to, że sama ilość dostępnych danych genetycznych może sprawić, że ocena cech niemedycznych może być kusząco łatwa. Widzieliśmy tak szaloną zmianę w liczbie osób, które możemy studiować, mówi. Niewielu ma schizofrenię, ale wszyscy mają wzrost i wskaźnik masy ciała. Tak więc liczba osób, których możesz użyć do zbudowania modeli cech, jest znacznie większa. To bardzo wyjątkowe miejsce, zastanawiając się, co powinniśmy zrobić z tą technologią.

Mądrzejsze dzieci

W tym tygodniu Genomic Prediction obsadził stoisko na dorocznym spotkaniu Amerykańskiego Towarzystwa Medycyny Rozrodu. Ta organizacja, która reprezentuje lekarzy i naukowców zajmujących się płodnością, powiedziała wcześniej, że uważa, że ​​testowanie embrionów pod kątem późnych chorób, takich jak choroba Alzheimera, byłoby etycznie uzasadnione . Powołał się m.in. na wolność reprodukcyjną rodziców.

W przyszłości odbędzie się debata na temat tego, czy powinno to być legalne, czy nielegalne. Kraje będą miały w tej sprawie referenda.

Społeczeństwo jest bardziej ambiwalentne w kwestii wyboru płci embrionów (coś, na co pozwala konwencjonalna PGD), pozostawiając to w gestii lekarzy. W połączeniu, stanowiska społeczeństwa wydają się otwierać drzwi do wszelkiego rodzaju pomiarów, być może pod warunkiem, że test jest uzasadniony względami medycznymi.

Hsu powiedział wcześniej, że uważa, że ​​inteligencja jest najciekawszym fenotypem lub cechą ze wszystkich. Ale kiedy spróbował swojego predyktora, aby zobaczyć, co może powiedzieć o tym, jak daleko w szkole dotarło 500 000 Brytyjczyków z brytyjskiego Biobanku (lata nauki są wskaźnikiem IQ), odkrył, że DNA nie może tego przewidzieć prawie tak samo. dobrze, jak mógł przewidzieć wysokość.

Jednak DNA wyjaśniło niektóre różnice. Daniel Benjamin, genoekonomista z University of Southern California, mówi, że w przypadku dużych populacji wyniki genów są już tak samo predyktorem poziomu wykształcenia, jak to, czy ktoś dorastał w bogatej czy biednej rodzinie. Dodaje, że dokładność wyników stale się poprawia. Jednak ocenianie embrionów pod kątem wysokiego IQ byłoby przedwczesne i kontrowersyjne z etycznego punktu widzenia, mówi.

Hsu przewiduje, że miliarderzy i osoby z Doliny Krzemowej będą pierwszymi, którzy zastosują technologię selekcji embrionów, stając się jednymi z pierwszych, którzy zastosują IVF, mimo że nie potrzebują IVF. Ponieważ zaczynają rodzić mniej niezdrowych dzieci, a więcej wyjątkowych, reszta społeczeństwa może pójść w ich ślady.

W pełni przewiduję, że będzie to możliwe, mówi Hsu o selekcji embrionów z wyższymi wynikami IQ. Ale powiedzieliśmy, że jako firma nie zamierzamy tego robić. To trudna kwestia, jak broń nuklearna czy edycja genów. W przyszłości odbędzie się debata na temat tego, czy powinno to być legalne, czy nielegalne. Kraje będą miały w tej sprawie referenda.

ukryć