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有多少人幻想过通过技术手段,获得一个按照自己意愿设计的,更健康、更聪明、更好看的孩子?
事实上,这可能不只是狂想,已经有人付诸了行动。这个人叫做拉法尔,来自美国北卡罗来纳州 Novant Health Forsyth 医疗中心,是一名神经科医生,他创造了世界上第一个通过「多基因评分」筛选诞生的孩子。
年过五十,他要给自己算出「完美」的孩子
拉法尔和现任妻子都已年过五十,两人此前分别离婚后,带着各自的孩子重组了现在的家庭。尽管已经属于高龄受孕,但他们还是决定通过辅助生殖技术,再生一个属于两个人的孩子。
考虑到高龄生育可能会给孩子带来更高的遗传病风险,拉法尔看了许多研究资料,一篇发布于《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)的文章吸引了他的注意。
该文题为「Eugenics 2.0 : We're at the Dawn of Choosing Embryos by Health, Height, and More」。这篇文章提到,基于多基因评分的胚胎选择(Embryo Selection Based on Polygenic Scores,ESPS)技术可以筛查疾病、选择胚胎 [1]。
ESPS 是多基因评分(polygenic risk scores, PRSs)的一个应用方向,是在辅助生殖过程中通过评分的方式,对胚胎进行多基因相关性状的筛选,从而选择最可能符合需求(比如患某种疾病风险最低、高智力水平概率最高等)的胚胎,移植入母体进行生育。目前这一技术除了用于科学研究,主要潜力还是在于实现多基因遗传病的一级预防 [2]。
疾病相关的胚胎基因评分 图源:文献 3
拉法尔虽然临床从事的是神经科工作,但早年也曾取得遗传学博士学位。他从 ESPC 中,看到了给孩子选择完美基因的机会。
尽管该技术是否有效、是否安全、是否应该用于优生都没有定论,拉法尔仍坚持自己的想法。他找到了一家体外受精技术供应商,和另一家愿意提供胚胎检测服务的公司,与试管婴儿医生一起研究,从自己的体外受精胚胎细胞中,提取 DNA 样本、进行测序分析、构建基因图谱、解读遗传信息,从而预测孩子出生后可能的健康和智力水平。
最终,他们从 16 个胚胎中选出 5 个进行基因检测。这 5 个胚胎中,有一个因检测出染色体异常直接舍弃,余下 4 个则获得了整体的「胚胎评分」[4]。
科学算命:这个胚胎「没病没灾能赚钱」?
在拉法尔的努力下,他的小女儿奥蕾拉(Aurea Yenmai Smigrodzki)成为了世界上第一个经 ESPC 诞生的「完美婴儿」。刚刚两岁的她还不知道,自己作为世界上第一个 ESPC 婴儿,从概率上看可能会比其他人更长寿,一生中患病风险也会更小。
那么这个概率是如何得来的,又真的可靠吗?要回答这个问题,首先来看看「多基因评分」为何能用来给胚胎「算命」。
在人群中,每个人携带的遗传信息大部分相同,但个人特有的遗传变异,决定了人与人之间在外貌、性格、身体功能、疾病风险等方面的差异。
二十年来,有人类基因组计划成果做基础,大量研究通过比对不同性状(比如患病和不患病、智力高和智力低等)的人群在基因变异上的差异,来揭示性状差异与基因变异之间的关联。
然而,基因变异对性状的影响,并不是简单的一一对应。
以疾病为例,有时单个基因变异就可能导致严重的遗传疾病,例如地中海贫血、苯丙酮尿症等,这些疾病都呈现典型的家族遗传。而更多的疾病,遗传方式更复杂。例如糖尿病、癌症、高血压等,与之相关的变异很多,每个风险变异的影响也有大有小。此时,单一的变异对患病风险影响并不大,但许许多多变异,就累积出了对最终患病概率的显著影响。
那么假设我们想要评价一个人肥胖的概率,「多基因评分」会怎么做?首先,我们会从大量文献数据中选择与肥胖明确相关的基因变异,然后确定每个变异的权重是多少。接着,我们根据这个人的基因检测结果,列出这个人携带以上变异中的哪些,最终通过复杂的加权计算,我们就能得到一个综合评分,用来直观体现这个人发生肥胖的风险高低。
目前有许多个人基因检测服务,解读报告中都会告诉我们这样的结论,比如「患糖尿病的风险是平均人群的×倍」、「发生肥胖的风险是平均人群的×倍」,大都是通过多基因风险评估得出。这些结果主要根据与各性状相关的学术文献进行计算,其可靠性有赖现有研究结果和数据库容量的发展,报告结果的参考价值大小及适用人群的范围还需进一步明确。
综上所述,目前针对人类的多基因评分虽然还处于研究阶段,但已有在临床或商业中,为某些疾病的基因风险提供检测的服务 [3]。
原文地址:https://www.zhihu.com/question/583377876 |
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