¿Es posible conocer el rostro de alguien solo con su ADN?

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¿Es posible conocer el rostro de alguien solo con su ADN?

Desde que conocemos el potencial y la importante relevancia que tienen los genes y su modificación las personas han tenido miedo de las posibles implicaciones que tiene una modificación genética en humanos; la ignorancia generalizada ha llevado a muchas personas y figuras públicas como el papa francisco a desacreditar las cosechas con semillas modificadas genéticamente, a pesar de no existir pruebas contundentes que demuestren un daño real sobre la salud humana.




Ahora un grupo de científicos publicaron un artículo en el cual se expone la posibilidad de conocer el rostro mediante ciertos genes del ADN humano, lo cual ha prendido las alarmas de muchos aunque los mismos autores y los encargados de revisar las publicaciones aseguran que aún no es posible identificar a una persona con precisión solo con su ADN.

Craig Venter un biólogo famoso por iniciar su propia empresa dedicada a desarrollar su propio programa del genoma humano, pretende predecir los rasgos faciales, solo con su ADN, Venter y sus colegas de la empresa Human Longevity, Inc. (HLI), secuenciaron el genoma de 1.061 personas de diferentes edades y orígenes étnicos. Utilizando los datos genéticos, junto con fotografías en 3D de alta calidad de los rostros de los participantes, los investigadores utilizaron un enfoque de inteligencia artificial para encontrar pequeñas diferencias en las secuencias de ADN, llamadas SNPs, asociadas con rasgos faciales como la altura del pómulo. El equipo también buscó SNPs que se correlacionan con factores como la altura de una persona, el peso, la edad, las características vocales y el color de la piel.

Las investigaciones de los científicos lograron identificar correctamente a 8 de 10 elegido al azar en el 70% de las veces.Los hallazgos, según el documento, sugieren que los organismos encargados de hacer cumplir la ley, los científicos y otros que manejan genomas humanos deben proteger los datos cuidadosamente para evitar que las personas sean identificadas por su ADN

“Una creencia fundamental de los investigadores de HLI es que ahora no existe tal cosa como una verdadera desidentificación y privacidad completa en bases de datos de acceso público”, dijo HLI en un comunicado.

Otros especialistas aseguran que la afirmación de la empresa es “exagerada” “No creo que este documento plantee esos riesgos, porque no han demostrado ninguna capacidad para individualizar una persona con su ADN”, dice Mark Shriver, un antropólogo de la Universidad Estatal de Pennsylvania en University Park.

Para demostrar esto, el biólogo computacional Yaniv Erlich, de la Universidad de Columbia en la ciudad de Nueva York, examinó los datos de edad, sexo y etnicidad del trabajo de HLI. calculó que conocer sólo esos tres rasgos era suficiente para identificar a un individuo de un grupo de diez personas en el conjunto de datos HLI el 75% del tiempo. Erlich sostiene que no había necesidad de saber nada sobre el genoma de la gente. Además, dice, las reconstrucciones de HLI de la estructura facial de SNPs no son altamente específicas.

 

Antes de ser publicado, se somete a pruebas científicas para comprobar que es real, el encargado de revisar el paper fue Shriver. Dice que los datos reales de HLI son sólidos, y está impresionado con el nuevo método del grupo para determinar la edad mediante la secuenciación de los extremos de los cromosomas, que se acortan con el tiempo. Pero él dice que el paper no demuestra que los individuos pueden ser identificados por su ADN, como él demanda. “Creo que es totalmente falso lo que hicieron y lo que encontraron”, dice.

En respuesta a las críticas del documento, la compañía respondió con una declaración diciendo que “HLI se basa en la protección de los datos del genoma y la promoción de soluciones modernas para el intercambio de datos”. Agregó que el documento estaba destinado a estimular la discusión sobre cómo compartir información genética y proteger la privacidad de una persona.

Sin embargo, a Erlich le preocupa que la estatura de Venter confiera al periódico un peso extra a los ojos de los políticos, que podrían preocuparse demasiado por la privacidad del ADN. “Las nuevas reglas y regulaciones se basan en documentos como ese”, dice. “Es importante cuando tratamos los riesgos de privacidad para obtener los hechos correctos”.

Si bien el artículo ha generado controversia en ambos mundos, el científico y el social, es verdad que los datos personales deben ser resguardados y prevenir posibles ataques, como en el pasado informático, subestimar un fallo de información puede traer consecuencias importantes sobre toda la sociedad.

Resumen

Los métodos usados por el equipo de HLI son buenos para predecir ciertos rasgos pero para muchos otros especialistas ajenos a esta empresa, las aseveraciones sobre la seguridad y sus implicaciones en la privacidad son exagerados ya que las reconstrucciones faciales son inexactas.

Fuente: Nature

Nature

549,

139–140

(14 September 2017)

doi:10.1038/nature.2017.22580

 

Estudio original y científicos involucrados:

http://www.pnas.org

http://www.pnas.org/content/early/2017/08/29/1711125114

Identification of individuals by trait prediction using whole-genome sequencing data

Christoph Lipperta, Riccardo Sabatinia, M. Cyrus Mahera, Eun Yong Kanga, Seunghak Leea, Okan Arikana, Alena Harleya, Axel Bernala, Peter Garsta, Victor Lavrenkoa, Ken Yocuma, Theodore Wonga, Mingfu Zhua, Wen-Yun Yanga, Chris Changa, Tim Lub, Charlie W. H. Leeb, Barry Hicksa, Smriti Ramakrishnana, Haibao Tanga, Chao Xiec, Jason Piperc, Suzanne Brewertonc, Yaron Turpazb,c, Amalio Telentib, Rhonda K. Robyb, Franz J. Ocha, and J. Craig Venter

Published online before print September 5, 2017, doi: 10.1073/pnas.1711125114

PNAS September 5, 2017

Resumen del artículo original:

La predicción de rasgos físicos humanos e información demográfica de datos genómicos desafía la privacidad y la desidentificación de datos en la medicina personalizada. Para explorar las capacidades actuales de la identificación genómica basada en fenotipo, se aplicó secuenciación del genoma completo, fenotipificación detallada y modelado estadístico para predecir los rasgos biométricos en una cohorte de 1.061 participantes de ascendencia diversa. Individualmente, para una gran fracción de los rasgos, su precisión predictiva más allá de la ascendencia y la información demográfica es limitada. Sin embargo, hemos desarrollado un algoritmo de entropía máximo que integra múltiples predicciones para determinar qué muestras genómicas y fenotipo mediciones proceden de la misma persona. Usando este algoritmo, hemos identifica a un promedio de> 8 de 10 individuos sostenidos-hacia fuera en una cohorte étnicamente mezclada y un promedio de 5 de 10 americanos africanos o 10 europeos. Este trabajo desafía las concepciones actuales de la privacidad personal y puede tener implicaciones éticas y legales de largo alcance.

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