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昨天,哥伦比亚广播公司(CBS)的一段双曲线标题为 繁殖疾病。 首先, 我们将永远不会“繁殖”疾病。 部分原因是 大部分疾病是由于非遗传因素引起的。 也许在未来,利用纳米技术,由于“环境”(我们基本上无法从任何因果意义上理解的东西)产生的发展问题,我们可能会完全陷入生物失误的境地。 但是基因不是万能的。
其次,CBS片有两个部分,它们的含义有很大不同。 首先涉及 植入前遗传学诊断 (PGD)。 这已经发生了,因此您将来将看到的是规模或规模问题,而不是范式转变。 我确实认为,由于高度渗透性有害等位基因,在下一代中我们可能会看到隐性疾病的减少。 被诊断出患有这种疾病的孩子的每一个出生都将使我们能够预测未来的出生,因为大概他们的父母会有罕见的变异,然后可以将其存储在数据库中。 我不认为这有争议或令人恐惧。 这是经典的“科学使世界变得更美好”。 您的孩子患有隐性疾病或核型异常,这不是某些总体计划的一部分。
但是,该细分市场的下一个要素是与公司打交道的 基因偷看。 我看到创始人在 消费者遗传学会议 在2013年,这似乎是一个合理的想法。 基本上,现在的工作是模拟精子(捐献者)和卵子组合的基因型结果(创始人自己生了一个患有隐性疾病的孩子,因为她自己和她的精子捐献者是罕见疾病的携带者)。 进入 李·西尔弗,在遗传学发展之前,一位著名的遗传学家就已经相当大了。 他提出了许多主张,有些主张完全合理,有些主张我认为是不合时宜的。 似乎与PGD模拟基因型并避免出现高度渗透性的等位基因相结合是非常明智的。 其实这只是 携带者筛选 关于类固醇。 但是随后,西尔弗开始暗示遗传方法将可以预测复杂的性状。 从表面上看,这似乎是正确的。 的工作 高度 只是针对各种复杂性状(尤其是疾病)的试验。 未来十年 基因组技术很可能使我们能够捕获大多数可遗传的变异,我们现在将其归类为“缺失的遗传”。 做出可行的预测完全是另一回事。
如果您的性状的遗传分布在成千上万个基因座上,那么模拟gentoypes将是蛮力的事。 我相信计算可以赶上这个问题,但后来它对 个人水平。 捕获遗传变量的遗传变异是一回事 人口 规模,但要在个别情况下进行预测将更加困难。 然后,一旦有了预测,就必须筛选大量的遗传组合。 如果您需要多个复杂特征,并且它们是独立的,那么问题将成倍增加。
我认为有两件事可以解决这个问题。 我已经提到过的一种方法是使富集的胚胎倾斜 为祖父母 您重视其数量特征(智力,身高或认同感)。 第二,正如我所说,2010年代是XNUMX世纪XNUMX年代 阅读 基因组。 2020年将是XNUMX世纪的十年 写作 基因组。 与筛选“内部”变体相比,这似乎是一个更可行和可能的解决方案。
最后,存在关于选择非疾病性状(如眼睛颜色)的标准问题。 Silver不会眨眼,并承认可能会发生这种情况。 毫不奇怪,诺拉·奥唐奈(Norah O'Donnell)对此感到担忧。 我会保证 我们已经通过选择我们的配偶来为孩子选择非疾病特征。 没什么大不了的。 我很确定奥唐奈的丈夫不会因为结婚而结婚 她是一位很棒的记者.
到底 gattaca 是一部具有当代意义的伟大电影。 而且,由于功能磁共振成像研究中的统计恶作剧,似乎遗传学在当今时代已成为当今生物科学的皇后。不像众神。 放松,尽管希望有一个更好的未来。
*神经科学发挥了作用,但我认为已经完成了。