Una empresa llamada Genomic Prediction, podrá lograr que padres que desean tener hijos puedan elegir al embrión basándose en un riesgo genéticamente estimado de enfermedad. Funciona así: se evalúan embriones de casi 1 millón de polimorfismos de un solo nucleótido (SNPS, por sus siglas en inglés), lugares donde los genomas individuales difieren rutinariamente entre sí al nivel de una letra genética individual. Las diferencias individuales de SNPS entre las personas no tienen un efecto muy relevante, pero si se suman, pueden aumentar o disminuir la probabilidad de que alguien sufra una enfermedad en particular. Generar varios embriones y evaluarlos permitirá elegir a los más saludables.

Grandes expectativas

El año pasado He Jiankui, investigador chino, editó los genomas de dos embriones humanos para intentar hacerlos inmunes a la infección por el VIH. Sin embargo, lo que propone Genomic Prediction es diferente: no hay edición involucrada. Aunque aún debe de comprobarse si la técnica particular de Genomic Prediction realmente dará como resultado a niños súper saludables.

La herramienta que ha hecho posible los bebés de "diseño" se llama estudio de asociación de genoma completo (GWAS, por sus siglas en inglés). El artículo señala que la herramienta es resultado de un proceso histórico que comenzó a mediados del siglo XIX con Gregor Mendel, ya que sus investigaciones llevaron a la idea de gen. Esto se conjuntó con el descubrimiento de que el material de la herencia es una sustancia química llamada ácido desoxirribonucleico (ADN), que contiene información genética en el orden de las unidades que lo componen, conocidas como nucleótidos, por lo que un gen es una pieza particular del ADN que lleva en sus nucleótidos el cianotipo de una proteína en particular. Esta partícula, en combinación con efectos ambientales, contribuye a una característica corporal o de comportamiento particular, llamada fenotipo.

Desde la década de 1950, los investigadores han tratado de cuantificar las contribuciones de los genes y el ambiente a los fenotipos. GWAS expande este proceso al observar los efectos en todo el genoma. Las comparaciones de la prevalencia de un rasgo particular, producen estimaciones de su heredabilidad, esto señala cómo las diferencias genéticas individuales explican las variaciones en ese rasgo en una población dada. Por lo que, una herencia del 100% indica que cualquier diferencia en un rasgo entre individuos en esa población es explicada por factores genéticos; mientras que 0% sugiere que solo el medio ambiente es responsable. Algunas poblaciones pueden estar expuestas a variables ambientales relevantes desconocidas para otros; sin embargo, los factores genéticos pueden estar presentes en un grupo o puede estar ausentes en otro (ver dato crucial 1).

También había una expectativa de que las causas hereditarias de cosas como las enfermedades del corazón podrían atribuirse a grupos de genes. Sin embargo, pocos de esos genes se revelaron y, en la mayoría de los casos, las contribuciones que hicieron a la herencia de una condición fueron pequeñas.

Ocultándose a plena vista

Aunque los seres humanos son genéticamente iguales en más de 99.9%, tienen 6 mil millones de letras genéticas en sus genomas; ahí es donde se ocultan los SNPS, ya que una diversidad de menos de 0.1% todavía deja espacio para millones de ellos, así, si se combinan las contribuciones de SNPS, sus efectos pueden ser significativos.

En 2007, Peter Visscher de la Universidad de Queensland, Australia, y sus colegas, usaron modelos para mostrar que para una afección con una prevalencia de 10% en la población general, se requieren aproximadamente 10 000 voluntarios para identificar a los SNPS que determinan el 5% de las personas con mayor riesgo de desarrollar esa afección; de esta manera nació GWAS, que obtendría una secuencia completa del genoma de cada individuo participante.

Sin embargo, a pesar de que el costo de las secuencias antes mencionadas ha caído drásticamente desde la finalización del Proyecto del Genoma Humano (las inyecciones cuestan alrededor de 1 000 dólares), los investigadores usan dispositivos llamados matrices que detectan cientos de miles de los SNPS más comunes por un precio de alrededor de 50 dólares.

Una combinación de matrices de SNPS, muestras más grandes de voluntarios y mejores métodos informáticos significan que ahora es posible encontrar millones de variantes que contribuyen a un rasgo. El puntaje de un individuo de estas variantes, conocido como su puntaje poligénico, se puede calcular sumando sus contribuciones para dar, por ejemplo, su riesgo de desarrollar una enfermedad en particular en la edad adulta.

Tenemos la tecnología

Por otro lado, existen instituciones llamadas biobancos que contienen muestras de tejido y una variedad de datos médicos sobre un gran número de personas que han acordado poner esos datos a disposición de los investigadores que cumplen con los criterios empleados por el banco en cuestión. Uno de los depósitos más grandes es el UK Biobank, que se encuentra en el Reino Unido, con más de 500 000 depositantes.

Utilizando los depósitos de los biobancos y realizando estudios es posible elaborar perfiles de riesgo de por vida para diversas afecciones médicas. Por ejemplo, una empresa británica llamada Genomics lo ha hecho para 16 enfermedades. Esto ayudará a los programas de detección a evaluar a aquellos con alto riesgo de desarrollar una afección y también permitirá la distribución de consejos apropiados para el riesgo sobre la dieta y el ejercicio a quienes más lo necesitan.

Un estudio basado en los datos de UK Biobank fue publicado en octubre de 2019 y demostró el poder de GWAS para examinar los patrones de migración interna en Gran Bretaña. Con patrones de SNPS asociados al alto nivel educativo, el estudio señaló que ha habido una migración desde antiguas áreas mineras debido a que los individuos consideran que pueden permitirse dejar zonas económicamente devastadas.

La realización educativa también demuestra cómo la herencia varía con el entorno. En Noruega, por ejemplo, la herencia del logro educativo aumentó después de la segunda guerra mundial a medida que se amplió el acceso a la educación.

Algunos podrían considerar la implicación del estudio noruego como una sugerencia de que aquellos que han tenido buenos resultados en la escuela y, por lo tanto, se han enganchado con los mejores (y mejor pagados) trabajos son parte de una élite genética que merece su éxito.

Debido a que la mayoría de los datos genéticos ahora disponibles provienen de poblaciones de ascendencia europea, su poder predictivo es más pobre para las personas de otros lugares. Alicia Martin, del Broad Institute en Massachusetts, y sus colegas calificaron a los africanos occidentales de acuerdo a su altura con los recortes obtenidos de estudios en poblaciones europeas o derivadas de Europa. Los puntajes predijeron que los africanos occidentales deberían ser más bajos que los europeos.

A medida que se cuente con secuencias procedentes de personas no europeas, estos problemas pueden disminuir. Pero si las diferencias grupales surgen o persisten frente a mejores datos, eso sería motivo de preocupación. Para algo como el logro educativo, por el contrario, existe el riesgo de que los grupos con motivación política intenten explotar cualquier diferencia encontrada para apoyar dudosas teorías de superioridad racial.

Para algunos historiadores, esto parece terriblemente familiar. Temen que el viejo espectro de la eugenesia corra el riesgo de surgir de una nueva forma. Nathaniel Comfort de la Universidad Johns Hopkins, en Baltimore, menciona que la prueba que se inventó para identificar a los estudiantes que necesitaban ayuda adicional en la escuela puede servir para estratificar el acervo genético. Tales temores de estratificación genética se volverían particularmente agudos si los puntajes poligénicos fueran aplicado a los embriones con el propósito de seleccionar cuál implantar durante la fertilización in vitro, como está a punto de hacer Genomic Prediction.

Nuevo mundo valiente

Genomic Prediction y otra empresa llamada MyOme afirman que pueden construir una imagen precisa del genoma de un embrión, lo cual es complicado porque la secuencia debe llevarse a cabo utilizando las pequeñas cantidades de ADN en unas pocas células tomadas de ese embrión, además de que una secuencia así obtenida normalmente estaría llena de errores, sin embargo, las dos compañías dicen que pueden lidiar con esto comparando secuencias embrionarias con las de los padres biológicos ya que todo el ADN en el embrión proviene de uno u otro padre, por lo que los bloques de ADN embrionario se pueden combinar con secuencias bien establecidas de sus progenitores y se puede establecer una secuencia embrionaria precisa y eso hace posible trabajar el patrón SNP del embrión.

Genomic Prediction dice que es capaz de ofrecer a las parejas sometidas a fertilización in vitro un puntaje de riesgo poligénico para cada embrión para una variedad de enfermedades que incluyen diabetes tipo 1, diabetes tipo 2, cáncer de mama, cáncer testicular, cáncer de próstata, carcinoma de células basales, melanoma maligno, infarto de miocardio, brillo auricular, enfermedad de las arterias coronarias, hipertensión y colesterol alto.

Otra de las preocupaciones es la pleiotropía, el fenómeno de la misma pieza de ADN que influye en varios rasgos aparentemente no relacionados, por ejemplo, elegir un embrión con un bajo riesgo de enfermedad cardíaca podría darle accidentalmente, por ejemplo, una mayor probabilidad de desarrollar epilepsia; por lo tanto, maximizar las puntuaciones para rasgos positivos como la inteligencia o la altura puede aumentar el riesgo de trastornos genéticos. Stephen Hsu, de la Michigan State University, uno de los fundadores de Genomic Prediction, reconoce el riesgo teórico, pero argumenta que los efectos pleiotrópicos serios son poco probables.