Eugenik 2.0: Wir stehen am Anfang der Auswahl von Embryonen nach Gesundheit, Größe und mehr

Land-Team

Nathan Treff wurde mit 24 Jahren mit Typ-1-Diabetes diagnostiziert. Es ist eine Krankheit, die in Familien auftritt, aber sie hat komplexe Ursachen. Mehr als ein Gen ist beteiligt. Und auch die Umwelt spielt eine Rolle.

Sie wissen also nicht, wer es bekommt. Treffs Großvater hatte es und verlor ein Bein. Aber den drei kleinen Kindern von Treff geht es bisher gut. Er drückt ihm die Daumen, dass sie es später nicht entwickeln werden.

Jetzt arbeitet Treff, ein Spezialist für In-vitro-Fertilisation, an einem radikalen Weg, um die Chancen zu ändern. Mithilfe einer Kombination aus Computermodellen und DNA-Tests konnte das Startup-Unternehmen, mit dem er zusammenarbeitet, Genomische Vorhersage , glaubt, dass es eine Möglichkeit hat, vorherzusagen, welche IVF-Embryonen in einer Laborschale am wahrscheinlichsten Typ-1-Diabetes oder andere komplexe Krankheiten entwickeln würden. Bewaffnet mit solchen statistischen Scorecards könnten sich Ärzte und Eltern zusammendrängen und entscheiden, Embryonen mit ungenügenden Noten zu vermeiden.

IVF-Kliniken testen bereits die DNA von Embryonen, um seltene Krankheiten wie Mukoviszidose zu erkennen, die durch Defekte in einem einzelnen Gen verursacht werden. Aber diese Präimplantationstests sind bereit für einen dramatischen Sprung nach vorne, da es möglich wird, tiefer in das Genom eines Embryos zu blicken und umfassende statistische Vorhersagen über die Person zu erstellen, die er werden würde.

Der Fortschritt erfolgt, sagen Wissenschaftler, dank einer wachsenden Flut von genetischen Daten, die aus großen Bevölkerungsstudien gesammelt wurden. Da statistische Modelle, die als Prädiktoren bekannt sind, DNA- und Gesundheitsinformationen von Hunderttausenden von Menschen verschlingen, werden sie immer genauer darin, die genetischen Muster zu erkennen, die das Krankheitsrisiko vorhersagen. Aber sie haben eine umstrittene Seite, da die gleichen Techniken verwendet werden können, um die letztendliche Größe, das Gewicht, den Hautton und sogar die Intelligenz eines IVF-Embryos zu projizieren.

Neben Treff, dem Chief Scientific Officer des Unternehmens, sind die Gründer von Genomic Prediction Stephen Hsu, ein Physiker, der Vizepräsident für Forschung an der Michigan State University ist, und Laurent Tellier, ein dänischer Bioinformatiker, der CEO ist. Sowohl Hsu als auch Tellier waren eng an einem Projekt in China beteiligt, das darauf abzielt, die Genome mathematischer Genies zu sequenzieren, in der Hoffnung, Licht in die genetische Grundlage des IQ zu bringen.

Ausreißer erkennen

Die Pläne des Unternehmens stützen sich auf eine Flutwelle neuer Erkenntnisse, die zeigen, wie kleine genetische Unterschiede dazu führen können, dass eine Person, aber keine andere, hohe Chancen für Diabetes, eine neurotische Persönlichkeit oder eine größere oder kleinere Körpergröße hat. Solche polygenen Risiko-Scores werden bereits in Direkt-zu-Verbraucher-Gentests verwendet, wie z. B. Berichte von 23andMe, die Kunden ihre genetische Wahrscheinlichkeit für Übergewicht mitteilen.

Für Erwachsene sind Risikobewertungen kaum mehr als eine Neuheit oder eine Quelle für Gesundheitsratschläge, die sie ignorieren können. Aber wenn dieselben Informationen über einen Embryo generiert werden, könnte dies existenzielle Konsequenzen haben: Wer wird geboren und wer bleibt in einem Laborgefrierschrank?

Ich erinnere meine Partner daran: „Weißt du, wenn meine Eltern diesen Test hätten, wäre ich nicht hier“, sagt Treff, ein preisgekrönter Experte für Diagnosetechnologie und Autor von mehr als 90 wissenschaftlichen Arbeiten.

Genomic Prediction wurde in diesem Jahr gegründet und hat Gelder von Risikokapitalgebern im Silicon Valley gesammelt, weigert sich jedoch zu sagen, wer sie sind. Tellier, dessen Inspiration der Science-Fiction-Film ist Gattaca , plant das Unternehmen, IVF-Ärzten und Eltern Berichte anzubieten, in denen Ausreißer identifiziert werden – jene Embryonen, deren genetische Werte sie am falschen Ende einer statistischen Kurve für Erkrankungen wie Diabetes, Osteoporose im fortgeschrittenen Alter, Schizophrenie und Zwergwuchs setzen, je nachdem ob Modelle für diese Probleme erweisen sich als zutreffend.

Ein Tage alter menschlicher Embryo in einer IVF-Klinik. Einige Zellen können entfernt werden, um DNA-Tests durchzuführen. dallasfertility.com

Das Konzept des Unternehmens, das es erweiterte Präimplantations-Gentests oder ePGT nennt, würde das Menü der bereits verfügbaren seltenen Risiken, auf die es auch testen will, effektiv um eine Reihe häufiger Krankheitsrisiken erweitern. Das Werbematerial verwendet ein Bild eines größtenteils untergetauchten Eisbergs, um die Idee zu vermitteln. Wir glauben, dass es ein Standardbestandteil des IVF-Prozesses werden wird, sagt Tellier, so wie ein Test auf das Down-Syndrom ein Standardbestandteil der Schwangerschaft ist.

Einige Experten kontaktiert von MIT Technologieüberprüfung sagten, sie hielten es für verfrüht, polygene Scoring-Technologie in IVF-Kliniken einzuführen – wenn auch vielleicht nicht sehr viel. Matthew Rabinowitz, CEO des Pränataltestunternehmens natera , mit Sitz in Kalifornien, glaubt, dass die heute erhaltenen Vorhersagen weitgehend irreführend sein könnten, weil DNA-Modelle nicht gut genug funktionieren. Aber Rabinowitz stimmt zu, dass die Technologie kommt.

Sie werden die Modellierung in der Genetik nicht stoppen, und Sie werden die Menschen nicht daran hindern, darauf zuzugreifen, sagt er. Es wird immer besser.

Scharfe Fragen

Das Testen von Embryonen auf Krankheitsrisiken, einschließlich Risiken für Krankheiten, die sich erst spät im Leben entwickeln, wird von US-amerikanischen Fruchtbarkeitsärzten als ethisch vertretbar angesehen. Aber die neuen DNA-Scoring-Modelle bedeuten, dass Eltern ihre Kinder möglicherweise auf der Grundlage von Merkmalen wie IQ oder Erwachsenengewicht auswählen können. Das liegt daran, dass diese Merkmale, genau wie Typ-1-Diabetes, das Ergebnis komplexer genetischer Einflüsse sind, die die Vorhersagealgorithmen finden sollen.

Das Modell sagte die Körpergröße von Menschen anhand ihrer DNA-Daten auf drei bis vier Zentimeter genau voraus.

Es ist die Kamelnase unter dem Zelt. Denn wenn Sie es für etwas Ernsteres tun, ist es trivial einfach, nach etwas anderem zu suchen, sagt er Michelle Meier , ein Bioethiker am Geisinger Gesundheitssystem, der Fragen der Reproduktionsgenetik analysiert. Hier ist das genomische Dossier zu jedem Embryo. Und du blätterst durch das Buch. Stellen Sie sich vor, Sie wählen den Embryo aus, der am wahrscheinlichsten wie Mama nach Harvard kommt oder so groß wie Papa ist.

Für Genomic Prediction, ein winziges Startup aus einem Tech-Inkubator in New Jersey, werden solche Fragen besonders scharf gestellt. Das liegt an Hsus langjährigem Interesse an genetischer Selektion für überlegene Intelligenz.

Im Jahr 2014 verfasste Hsu ein Aufsatz mit dem Titel Superintelligente Menschen kommen, in dem er argumentierte, dass die Auswahl von Embryonen für Intelligenz den IQ des resultierenden Kindes um 15 Punkte steigern könnte.

Genomic Prediction sagt, dass es nur Krankheiten melden wird – das heißt, jene Embryonen identifizieren, von denen es glaubt, dass sie sich zu Menschen mit ernsthaften medizinischen Problemen entwickeln würden. Trotzdem weiter sein Blog und in öffentlichen Statements entwickelt Hsu seit Jahren eine Vision, die weit darüber hinausgeht.

Angenommen, ich könnte Ihnen sagen, Embryo vier wird der größte sein, Embryo drei wird der klügste sein, Embryo zwei wird sehr asozial sein. Angenommen, diese Granularitätsebene war in den Berichten verfügbar, er sagte die konservative Radio- und YouTube-Persönlichkeit Stefan Molyneux in diesem Frühjahr. Das ist die nahe Zukunft, der wir als Zivilisation gegenüberstehen. Das wird hier sein.

IVF-Spezialist Nathan Treff ist Mitbegründer von Genomic Prediction, das darauf abzielt, Embryonen auf Krankheiten wie Typ-1-Diabetes zu bewerten. genomicprediction.com

Höhe messen

Der Treibstoff für die Vorhersagemodelle ist eine Flut neuer Daten, zuletzt genetische Messwerte und Krankenakten für 500.000 Briten mittleren Alters, die im Juli von der veröffentlicht wurden UK Biobank , ein nationales Präzisionsmedizinprojekt in diesem Land.

Der Datenschatz enthielt für jeden Freiwilligen eine Karte von etwa 800.000 Einzelnukleotid-Polymorphismen oder SNPs – Punkte, an denen sich ihre DNA geringfügig von der einer anderen Person unterscheidet. Die Veröffentlichung löste bei Genetikern einen wilden Ansturm aus, ihre Berechnungen darüber zu aktualisieren, wie viel menschliche Krankheit oder sogar Routineverhalten wie Brotkonsum diese genetischen Unterschiede erklären könnten.

Bewaffnet mit den britischen Daten behaupteten Hsu und Tellier einen Durchbruch. Für ein leicht zu messendes Merkmal, die Körpergröße, verwendeten sie Techniken des maschinellen Lernens, um einen Prädiktor zu erstellen, der sich einwandfrei verhielt. Sie gemeldet dass das Modell die Körpergröße von Menschen aus ihren DNA-Daten größtenteils auf drei oder vier Zentimeter genau vorhersagen konnte.

Die Größe ist derzeit das am einfachsten vorherzusagende Merkmal. Es wird hauptsächlich von Genen bestimmt und immer in Populationsdatenbanken erfasst. Laut Tellier nähern sich genetische Datenbanken jedoch schnell der Größe, die erforderlich ist, um genaue Vorhersagen über andere menschliche Merkmale zu treffen, einschließlich des Risikos für Krankheiten, deren wahre Ursachen nicht einmal bekannt sind.

Laut Tellier wird sich Genomic Prediction auf Krankheitsmerkmale konzentrieren, für die die Prädiktoren bereits ziemlich gut abschneiden oder dies bald tun werden. Dazu gehören Autoimmunerkrankungen wie die Krankheit, an der Treff leidet. Unter diesen Bedingungen dominiert eine kleinere Gruppe von Genen die Vorhersagen, was sie manchmal zuverlässiger macht.

Ein Bericht aus Deutschland aus dem Jahr 2014 stellte beispielsweise fest, dass es möglich war, allein anhand eines polygenen DNA-Scores ziemlich genau zwischen einer Person mit Typ-1-Diabetes und einer Person ohne Typ-1-Diabetes zu unterscheiden. Obwohl die Ergebnisse nicht ganz genau sind, sollten Sie bedenken, wie sie einen potenziellen Elternteil beeinflussen könnten. Im Durchschnitt haben Kinder eines Mannes mit Typ-1-Diabetes eine Chance von 1 zu 17, an der Krankheit zu erkranken. Die Auswahl des besten aus mehreren Embryonen, die in einer IVF-Klinik hergestellt wurden, selbst mit einem fehleranfälligen Prädiktor, könnte die Chancen verringern.

Im Fall der Größe hofft Genomic Prediction, das Modell zu verwenden, um Embryonen zu identifizieren, die zu Erwachsenen heranwachsen, die kleiner als 4'10' sind, die medizinische Definition von Zwergwuchs, sagt Tellier. Es gibt viele physische und psychische Nachteile, so kurz zu sein. Schließlich könnte das Unternehmen auch in der Lage sein, intellektuelle Probleme zu identifizieren, beispielsweise Embryonen mit einem vorhergesagten IQ von weniger als 70.

Das Unternehmen beabsichtigt nicht, rohe Merkmalsbewertungen an Eltern weiterzugeben, nur um Embryonen zu kennzeichnen, die wahrscheinlich abnormal sind. Denn das Produkt müsse ethisch vertretbar sein, sagt Hsu: Wir würden nur den negativen Ausreißerzustand aufdecken. Wir berichten nicht: „Dieser Typ wird in der NBA spielen.“

Einige Wissenschaftler bezweifeln, dass sich die Ergebnisse als nützlich erweisen werden, um bessere Menschen aus IVF-Gerichten auszuwählen. Selbst wenn sie im Durchschnitt genau sind, gibt es für Einzelpersonen keine Garantie für punktgenaue Genauigkeit. Darüber hinaus hat die Umwelt einen ebenso großen Einfluss auf die meisten Merkmale wie die Gene. Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Sie sich irren – das wäre meine Sorge, sagt Manuel Rivas, Professor an der Stanford University, der die Genetik von Morbus Crohn untersucht. Wenn jemand diese Informationen verwendet, um Entscheidungen über Embryonen zu treffen, weiß ich nicht, was ich davon halten soll.

Wir haben eine so verrückte Veränderung in der Anzahl der Menschen gesehen, die wir studieren können.

Bemühungen, diese Art der statistischen Bewertung in die Reproduktion einzuführen, sind in der Vergangenheit auf Kritik gestoßen. Im Jahr 2013, 23andMe sorgte für Empörung, als es ein Patent erwarb die Idee von Dropdown-Menüs, die Eltern verwenden könnten, um Samen- oder Eizellspender auszuwählen – sagen wir, um zu versuchen, eine bestimmte Augenfarbe zu bekommen. Das von Google finanzierte Unternehmen ruderte schnell zurück.

Aber seitdem sind polygene Scores zu einem Routineaspekt von neuartigen DNA-Tests geworden. Eine Firma hat angerufen Menschlicher Code verkauft einen 199-Dollar-Test online, der SNP-Ergebnisse verwendet, um zwei Personen zu sagen, wie groß ihre Kinder sein könnten. In der Milchviehindustrie werden polygene Tests häufig verwendet, um Jungtiere danach zu bewerten, wie viel Milch sie produzieren werden.

Auf breiter Ebene hat sich unser Verständnis komplexer Merkmale weiterentwickelt. Es ist nicht so, dass es ein paar Gene gibt, die zu komplexen Merkmalen beitragen; Zehn oder Tausende oder sogar alle Gene, sagt Geisinger-Professor Meyer. Das hat zu polygenen Risikowerten geführt. Es sind viele Varianten, jede mit kleinen eigenen Beiträgen, die aber zusammen einen bedeutenden Beitrag leisten. Du addierst sie. In seinem Prädiktor für die Körpergröße verwendete Hsu schließlich 20.000 Varianten, um zu erraten, wie groß jede Person war.

Embryonen messen

Weltweit unterziehen sich jedes Jahr eine Million Paare einer IVF; In den USA machen Retortenbabys 1 Prozent der Geburten aus. Die genetische Präimplantationsdiagnostik oder PID ist seit den 1990er Jahren Teil der Technologie. Bei diesem Verfahren werden einem einige Tage alten Embryo, der in einem Labor heranwächst, einige Zellen entnommen, um sie zu testen.

Bisher haben Ärzte die PID verwendet, um Embryonen mit größeren Anomalien wie fehlenden Chromosomen sowie solche mit einzelnen Gendefekten zu erkennen. Eltern, die beispielsweise das defekte Gen tragen, das die Huntington-Krankheit verursacht, können Embryotests verwenden, um zu vermeiden, dass ein Kind mit der tödlichen Gehirnkrankheit geboren wird.

Der Physiker Stephen Hsu entwickelte einen genetischen Prädiktor, der mithilfe von maschinellem Lernen die Körpergröße anhand der DNA einer Person auf drei Zentimeter genau abschätzen kann. Michigan State University

Das Hindernis für polygene Tests bestand darin, dass es mit so wenigen Zellen schwierig war, den umfassenden, genauen Überblick über das Genom eines Embryos zu erhalten, der für die Durchführung der erforderlichen Berechnungen erforderlich ist. Es ist sehr schwierig, zuverlässige Messungen an dieser kleinen DNA durchzuführen, sagt Rabinowitz, der Natera-CEO.

Laut Tellier hat Genomic Prediction eine verbesserte Methode zur Analyse embryonaler DNA entwickelt, die seiner Meinung nach zunächst zur Verbesserung der traditionellen PID verwendet wird, indem viele Einzelgentests zu einem kombiniert werden. Tellier sagt, dass dieselbe Technik es ihm ermöglichen wird, polygene Scores an Embryonen zu sammeln, obwohl das Unternehmen die Methode nicht im Detail beschrieben hat. Aber andere Wissenschaftler haben bereits Möglichkeiten aufgezeigt, die Genauigkeitsbarriere zu überwinden.

2015 ein Team unter der Leitung von Rabinowitz und Jay Shendure von der University of Washington erledigt durch detailliertes Sequenzieren der Genome von zwei Elternteilen, die sich einer IVF unterziehen. Dadurch konnten sie auf die Genomsequenz des Embryos schließen, obwohl der Embryo-Test selbst nicht genauer war als zuvor. Als die Babys geboren wurden, stellten sie fest, dass sie Recht hatten.

Wir haben die Technologie, um das Genom eines Embryos zu rekonstruieren und ein polygenes Modell zu erstellen, sagt Rabinowitz, dessen börsennotiertes Unternehmen einen Wert von etwa 600 Millionen US-Dollar hat und der nach eigenen Angaben darüber nachdenkt, ob er in das Geschäft mit Embryo-Scoring einsteigen soll. Das Problem ist, dass die Modelle noch nicht ganz bereit für die Hauptsendezeit waren.

Das liegt daran, dass die Bewertungsalgorithmen trotz Hsus Erfolg mit der Körpergröße erhebliche Einschränkungen aufweisen. Einer ist, dass sie hauptsächlich aus Daten von Nordeuropäern gebaut werden. Das bedeutet, dass sie für Menschen aus Asien oder Afrika, wo das Muster der SNPs anders ist, oder für Menschen mit gemischter Abstammung möglicherweise nicht nützlich sind. Selbst ihre Leistung für bestimmte Familien mit europäischem Hintergrund kann nicht als selbstverständlich angesehen werden, es sei denn, das Verfahren wird sorgfältig in einer klinischen Studie getestet, was noch nie getan wurde, sagt Akash Kumar, ein in Stanford ansässiger Arzt, der Hauptautor der Natera-Studie war.

Kumar, der junge Patienten mit seltenen Erkrankungen behandelt, sagt, dass die genetischen Prädiktoren einige große Probleme aufwerfen. Einer davon ist, dass die schiere Menge an verfügbaren genetischen Daten es verlockend einfach machen könnte, nicht-medizinische Merkmale zu beurteilen. Wir haben eine so verrückte Veränderung in der Anzahl der Menschen gesehen, die wir studieren können, sagt er. Nicht viele haben Schizophrenie, aber alle haben eine Körpergröße und einen Body-Mass-Index. Die Anzahl der Personen, die Sie zum Erstellen der Merkmalsmodelle verwenden können, ist also viel größer. Es ist ein sehr einzigartiger Ort, um darüber nachzudenken, was wir mit dieser Technologie tun sollten.

Klügere Kinder

Diese Woche war Genomic Prediction mit einem Stand auf der Jahrestagung der American Society for Reproductive Medicine vertreten. Diese Organisation, die Fruchtbarkeitsärzte und -wissenschaftler vertritt, hat zuvor gesagt, dass sie es für sinnvoll hält, Embryonen auf Erkrankungen im fortgeschrittenen Alter wie Alzheimer zu testen ethisch gerechtfertigt . Es führte unter anderem die reproduktive Freiheit der Eltern an.

Es wird einige zukünftige Debatten darüber geben, ob dies legal oder illegal gemacht werden sollte. Länder werden Referenden darüber haben.

Die Gesellschaft war ambivalenter in Bezug auf die Wahl des Geschlechts von Embryonen (etwas, das die herkömmliche PID erlaubt) und überließ es dem Ermessen der Ärzte. Zusammengenommen scheinen die Positionen der Gesellschaft die Tür für jede Art von Messung zu öffnen, vielleicht solange der Test aus medizinischen Gründen gerechtfertigt ist.

Hsu hat zuvor gesagt, dass er der Meinung ist, dass Intelligenz der interessanteste Phänotyp oder die interessanteste Eigenschaft von allen ist. Aber als er seinen Prädiktor ausprobierte, um zu sehen, wie weit die 500.000 britischen Probanden der UK Biobank in der Schule gekommen waren (Schuljahre sind ein Indikator für den IQ), stellte er fest, dass die DNA ihn nicht annähernd so vorhersagen konnte sowie es Höhe vorhersagen könnte.

Doch DNA hat einige der Unterschiede erklärt. Daniel Benjamin, Geno-Ökonom an der University of Southern California, sagt, dass Gen-Scores für große Bevölkerungsgruppen bereits genauso prädiktiv für den Bildungsstand sind wie dafür, ob jemand in einer reichen oder armen Familie aufgewachsen ist. Er fügt hinzu, dass sich die Genauigkeit der Ergebnisse stetig verbessert hat. Embryonen für einen hohen IQ zu bewerten, wäre jedoch verfrüht und ethisch umstritten, sagt er.

Hsus Vorhersage ist, dass Milliardäre und Typen aus dem Silicon Valley die Early Adopters der Technologie zur Embryonenauswahl sein und zu den ersten gehören werden, die IVF durchführen, obwohl sie keine IVF benötigen. Wenn sie anfangen, weniger ungesunde Kinder und dafür mehr außergewöhnliche Kinder zu produzieren, könnte der Rest der Gesellschaft diesem Beispiel folgen.

Ich gehe voll und ganz davon aus, dass es möglich sein wird, sagt Hsu, Embryonen mit höheren IQ-Werten auszuwählen. Aber wir haben gesagt, dass wir als Unternehmen das nicht tun werden. Es ist ein schwieriges Thema, wie Atomwaffen oder Gen-Editierung. Es wird einige zukünftige Debatten darüber geben, ob dies legal oder illegal gemacht werden sollte. Länder werden Referenden darüber haben.

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