L'eugénisme 2.0 : nous sommes à l'aube du choix des embryons en fonction de leur santé, de leur taille, etc.

Équipe terrestre

Nathan Treff a reçu un diagnostic de diabète de type 1 à 24 ans. C'est une maladie héréditaire, mais dont les causes sont complexes. Plus d'un gène est impliqué. Et l'environnement joue aussi un rôle.

Vous ne savez donc pas qui l'aura. Le grand-père de Treff l'a eu et a perdu une jambe. Mais les trois jeunes enfants de Treff vont bien, jusqu'à présent. Il croise les doigts, ils ne le développeront pas plus tard.

Aujourd'hui, Treff, spécialiste de la fécondation in vitro, travaille sur un moyen radical de changer les chances. En utilisant une combinaison de modèles informatiques et de tests ADN, la start-up avec laquelle il travaille, Prédiction génomique , pense qu'il a un moyen de prédire quels embryons de FIV dans une boîte de laboratoire seraient les plus susceptibles de développer un diabète de type 1 ou d'autres maladies complexes. Armés de tels tableaux de bord statistiques, les médecins et les parents pourraient se regrouper et choisir d'éviter les embryons avec des notes d'échec.

Les cliniques de FIV testent déjà l'ADN des embryons pour détecter des maladies rares, comme la fibrose kystique, causées par des défauts dans un seul gène. Mais ces tests préimplantatoires sont sur le point de faire un bond en avant spectaculaire car il devient possible de scruter plus profondément le génome d'un embryon et de créer de larges prévisions statistiques sur la personne qu'il deviendrait.

L'avancée se produit, disent les scientifiques, grâce à un flot croissant de données génétiques recueillies à partir d'études sur de grandes populations. Alors que les modèles statistiques connus sous le nom de prédicteurs engloutissent l'ADN et les informations sur la santé de centaines de milliers de personnes, ils deviennent plus précis pour repérer les schémas génétiques qui préfigurent le risque de maladie. Mais ils ont un côté controversé, puisque les mêmes techniques peuvent être utilisées pour projeter la taille, le poids, le teint et même l'intelligence d'un embryon FIV.

Outre Treff, qui est le directeur scientifique de la société, les fondateurs de Genomic Prediction sont Stephen Hsu, un physicien qui est vice-président pour la recherche à la Michigan State University, et Laurent Tellier, un bioinformaticien danois qui est PDG. Hsu et Tellier ont tous deux été étroitement impliqués dans un projet en Chine qui vise à séquencer les génomes de génies mathématiques, dans l'espoir de faire la lumière sur la base génétique du QI.

Repérer les valeurs aberrantes

Les plans de la société reposent sur un raz-de-marée de nouvelles connaissances montrant comment de petites différences génétiques peuvent s'additionner pour mettre une personne, mais pas une autre, en danger de diabète, d'une personnalité névrotique ou d'une taille plus grande ou plus petite. Déjà, ces scores de risque polygénique sont utilisés dans les tests génétiques directement destinés aux consommateurs, tels que les rapports de 23andMe qui indiquent aux clients leur risque génétique d'être en surpoids.

Pour les adultes, les scores de risque ne sont guère plus qu'une nouveauté ou une source de conseils de santé qu'ils peuvent ignorer. Mais si la même information est générée sur un embryon, cela pourrait avoir des conséquences existentielles : qui naîtra et qui restera dans un congélateur de laboratoire.

Je rappelle à mes partenaires : « Vous savez, si mes parents avaient ce test, je ne serais pas là », déclare Treff, un expert primé en technologie de diagnostic qui est l'auteur de plus de 90 articles scientifiques.

Genomic Prediction a été fondée cette année et a levé des fonds auprès de capital-risqueurs de la Silicon Valley, bien qu'elle refuse de dire qui ils sont. Tellier, dont l'inspiration est le film de science-fiction Gattaca , indique que la société prévoit de proposer des rapports aux médecins de FIV et aux parents identifiant les valeurs aberrantes - ces embryons dont les scores génétiques les placent au mauvais bout d'une courbe statistique pour des troubles tels que le diabète, l'ostéoporose tardive, la schizophrénie et le nanisme, selon si les modèles pour ces problèmes s'avèrent exacts.

Un embryon humain âgé de quelques jours dans une clinique de FIV. Certaines cellules peuvent être prélevées pour effectuer des tests ADN. dallasfertility.com

Le concept de la société, qu'elle appelle les tests génétiques préimplantatoires étendus, ou ePGT, ajouterait effectivement une gamme de risques de maladies courantes au menu des maladies rares déjà disponibles, qu'elle prévoit également de tester. Son matériel promotionnel utilise une image d'un iceberg en grande partie submergé pour faire passer l'idée. Nous pensons que cela deviendra une partie standard du processus de FIV, dit Tellier, tout comme un test pour le syndrome de Down est une partie standard de la grossesse.

Certains experts contactés par AVEC Examen de la technologie ont déclaré qu'ils pensaient qu'il était prématuré d'introduire la technologie de notation polygénique dans les cliniques de FIV, mais peut-être pas beaucoup. Matthew Rabinowitz, PDG de la société de dépistage prénatal natéra , basé en Californie, dit qu'il pense que les prédictions obtenues aujourd'hui pourraient être largement trompeuses car les modèles d'ADN ne fonctionnent pas assez bien. Mais Rabinowitz convient que la technologie arrive.

Vous n'allez pas arrêter la modélisation en génétique, et vous n'allez pas empêcher les gens d'y accéder, dit-il. Ça va aller de mieux en mieux.

Questions pointues

Tester les embryons pour les risques de maladie, y compris les risques de maladies qui ne se développent que tard dans la vie, est considéré comme éthiquement acceptable par les médecins de la fertilité américains. Mais les nouveaux modèles de notation ADN signifient que les parents pourraient être en mesure de choisir leurs enfants sur la base de caractéristiques telles que le QI ou le poids adulte. En effet, tout comme le diabète de type 1, ces traits sont le résultat d'influences génétiques complexes que les algorithmes de prédiction sont conçus pour détecter.

Le modèle a prédit la taille des personnes à partir de leurs données ADN à moins de trois ou quatre centimètres.

C'est le nez du chameau sous la tente. Parce que si vous le faites pour quelque chose de plus sérieux, alors il est trivialement facile de chercher autre chose, dit Michel Meyer , un bioéthicien du Geisinger Health System qui analyse les problèmes de génétique reproductive. Voici le dossier génomique sur chaque embryon. Et vous feuilletez le livre. Imaginez que vous choisissiez l'embryon le plus susceptible d'entrer à Harvard comme maman ou d'être grand comme papa.

Pour Genomic Prediction, une petite startup basée dans un incubateur technologique du New Jersey, ces questions seront particulièrement tranchées. Cela est dû à l'intérêt de longue date de Hsu pour la sélection génétique pour une intelligence supérieure.

En 2014, Hsu a écrit une rédaction intitulé Super-Intelligent Humans Are Coming, dans lequel il a soutenu que la sélection d'embryons pour l'intelligence pourrait augmenter le QI de l'enfant résultant de 15 points.

La prédiction génomique indique qu'elle ne signalera que les maladies, c'est-à-dire qu'elle identifiera les embryons qui, selon elle, pourraient devenir des personnes ayant de graves problèmes médicaux. Même ainsi, sur son blog et dans les déclarations publiques, Hsu développe depuis des années une vision qui va bien au-delà.

Supposons que je puisse vous dire que l'embryon quatre va être le plus grand, l'embryon trois va être le plus intelligent, l'embryon deux va être très antisocial. Supposons que le niveau de granularité soit disponible dans les rapports, il a dit la personnalité conservatrice de la radio et de YouTube Stefan Molyneux ce printemps. C'est l'avenir à court terme auquel nous sommes confrontés en tant que civilisation. Cela va être ici.

Nathan Treff, spécialiste de la FIV, est cofondateur de Genomic Prediction, qui vise à évaluer les embryons pour des maladies comme le diabète de type 1. genomicprediction.com

Hauteur de mesure

Le carburant des modèles prédictifs est un déluge de nouvelles données, plus récemment des lectures génétiques et des dossiers médicaux de 500 000 Britanniques d'âge moyen qui ont été publiés en juillet par le Biobanque du Royaume-Uni , un projet national de médecine de précision dans ce pays.

Le trésor de données comprenait, pour chaque volontaire, une carte d'environ 800 000 polymorphismes mononucléotidiques, ou SNP - points où leur ADN diffère légèrement de celui d'une autre personne. La publication a provoqué une ruée pêle-mêle de la part des généticiens pour mettre à jour leurs calculs sur la quantité exacte de maladies humaines, ou même de comportements de routine comme la consommation de pain, que ces différences génétiques pourraient expliquer.

Armés des données britanniques, Hsu et Tellier ont revendiqué une percée. Pour un trait facilement mesurable, la taille, ils ont utilisé des techniques d'apprentissage automatique pour créer un prédicteur qui se comportait parfaitement. Ils signalé que le modèle pouvait, pour la plupart, prédire la taille des gens à partir de leurs données ADN à trois ou quatre centimètres près.

La taille est actuellement le trait le plus facile à prédire. Il est déterminé principalement par les gènes et il est toujours enregistré dans les bases de données démographiques. Mais Tellier dit que les bases de données génétiques approchent rapidement de la taille nécessaire pour faire des prédictions précises sur d'autres caractéristiques humaines, y compris le risque de maladies dont les véritables causes ne sont même pas connues.

Tellier dit que la prédiction génomique se concentrera sur les traits de la maladie pour lesquels les prédicteurs fonctionnent déjà assez bien, ou le feront bientôt. Ceux-ci incluent des troubles auto-immuns comme la maladie dont souffre Treff. Dans ces conditions, un plus petit ensemble de gènes domine les prédictions, les rendant parfois plus fiables.

Un rapport allemand de 2014, par exemple, a révélé qu'il était possible de faire une distinction assez précise, à partir d'un seul score d'ADN polygénique, entre une personne atteinte de diabète de type 1 et une personne sans diabète. Bien que les scores ne soient pas parfaitement précis, réfléchissez à la manière dont ils pourraient influencer un futur parent. En moyenne, les enfants d'un homme atteint de diabète de type 1 ont une chance sur 17 de développer la maladie. Choisir le meilleur de plusieurs embryons fabriqués dans une clinique de FIV, même avec un prédicteur sujet aux erreurs, pourrait réduire les chances.

Dans le cas de la taille, Genomic Prediction espère utiliser le modèle pour aider à identifier les embryons qui deviendraient des adultes de moins de 4'10', la définition médicale du nanisme, dit Tellier. Il y a de nombreux désavantages physiques et psychologiques à être si petit. À terme, l'entreprise pourrait également avoir la capacité d'identifier les problèmes intellectuels, tels que les embryons avec un QI prévu inférieur à 70.

La société n'a pas l'intention de donner des scores de traits bruts aux parents, mais uniquement de signaler les embryons susceptibles d'être anormaux. C'est parce que le produit doit être éthiquement défendable, dit Hsu : Nous ne révélerions que l'état aberrant négatif. Nous ne rapportons pas, 'Ce gars va être dans la NBA.'

Certains scientifiques doutent que les scores se révéleront utiles pour sélectionner de meilleures personnes à partir de plats de FIV. Même s'ils sont précis en moyenne, pour les particuliers, il n'y a aucune garantie de précision. De plus, l'environnement a un impact aussi important sur la plupart des traits que les gènes. Il y a une forte probabilité que vous vous trompiez - ce serait ma préoccupation, dit Manuel Rivas, professeur à l'Université de Stanford qui étudie la génétique de la maladie de Crohn. Si quelqu'un utilise ces informations pour prendre des décisions concernant les embryons, je ne sais pas quoi en penser.

Nous avons vu un tel changement fou dans le nombre de personnes que nous pouvons étudier.

Les efforts visant à introduire ce type de notation statistique dans la reproduction ont, dans le passé, suscité des critiques. En 2013, 23andMe a provoqué l'indignation lorsqu'il a obtenu un brevet sur l'idée de menus déroulants que les parents pourraient utiliser pour choisir des donneurs de sperme ou d'ovules, par exemple, pour essayer d'obtenir une couleur d'yeux spécifique. L'entreprise, financée par Google, a rapidement fait machine arrière.

Mais depuis lors, les scores polygéniques sont devenus un aspect courant des tests ADN de nouveauté. Une société appelée HumanCode vend un test en ligne de 199 $ qui utilise les scores SNP pour indiquer à deux personnes la taille de leurs enfants. Dans l'industrie laitière, les tests polygéniques sont largement utilisés pour évaluer les jeunes animaux en fonction de la quantité de lait qu'ils produiront.

À un niveau général, notre compréhension des traits complexes a évolué. Ce n'est pas qu'il y ait quelques gènes qui contribuent à des traits complexes ; ce sont des dizaines, ou des milliers, ou même tous les gènes, dit Meyer, le professeur Geisinger. Cela a conduit à des scores de risque polygénique. Ce sont de nombreuses variantes, chacune avec de petites contributions qui leur sont propres, mais qui ont une contribution significative ensemble. Vous les additionnez. Dans son prédicteur de taille, Hsu a finalement utilisé 20 000 variantes pour deviner la taille de chaque personne.

Mesurer les embryons

Partout dans le monde, un million de couples subissent une FIV chaque année ; aux États-Unis, les bébés éprouvettes représentent 1 % des naissances. Le diagnostic génétique préimplantatoire, ou DPI, fait partie de la technologie depuis les années 1990. Dans cette procédure, quelques cellules sont prélevées sur un embryon âgé de quelques jours en croissance dans un laboratoire afin qu'elles puissent être testées.

Jusqu'à présent, les médecins utilisaient le DPI pour détecter les embryons présentant des anomalies majeures, telles que des chromosomes manquants, ainsi que ceux présentant des anomalies monogéniques. Les parents qui portent le gène défectueux qui cause la maladie de Huntington, par exemple, peuvent utiliser des tests d'embryons pour éviter d'avoir un enfant atteint de la maladie cérébrale mortelle.

Le physicien Stephen Hsu a développé un prédicteur génétique qui utilise l'apprentissage automatique pour estimer la taille, à trois centimètres près, à partir de l'ADN d'une personne. Université de Michigan

L'obstacle aux tests polygéniques est qu'avec si peu de cellules, il est difficile d'obtenir une vue large et précise du génome d'un embryon nécessaire pour effectuer les calculs nécessaires. Il est très difficile de faire des mesures fiables sur ce petit ADN, explique Rabinowitz, PDG de Natera.

Tellier dit que Genomic Prediction a développé une méthode améliorée pour analyser l'ADN embryonnaire, qui, selon lui, sera d'abord utilisée pour améliorer le DPI traditionnel, combinant de nombreux tests monogéniques en un seul. Tellier dit que c'est la même technique qui lui permettra de collecter des scores polygéniques sur des embryons, bien que la société n'ait pas décrit la méthode en détail. Mais d'autres scientifiques ont déjà démontré des moyens de surmonter la barrière de la précision.

En 2015, une équipe dirigée par Rabinowitz et Jay Shendure de l'Université de Washington l'a fait en séquençant en détail les génomes de deux parents subissant une FIV. Cela leur a permis de déduire la séquence du génome de l'embryon, même si le test de l'embryon lui-même n'était pas plus précis qu'auparavant. Quand les bébés sont nés, ils ont découvert qu'ils avaient raison.

Nous avons la technologie pour reconstruire le génome d'un embryon et créer un modèle polygénique, dit Rabinowitz, dont la société cotée en bourse vaut environ 600 millions de dollars, et qui dit qu'il réfléchit à l'opportunité d'entrer dans le secteur de la notation des embryons. Le problème est que les modèles ne sont pas tout à fait prêts pour les heures de grande écoute.

En effet, malgré le succès de Hsu avec la hauteur, les algorithmes de notation ont des limites importantes. La première est qu'ils sont construits à partir de données provenant principalement d'Européens du Nord. Cela signifie qu'ils peuvent ne pas être utiles pour les personnes d'Asie ou d'Afrique, où le modèle de SNP est différent, ou pour les personnes d'ascendance mixte. Même leur performance pour des familles spécifiques d'origine européenne ne peut être tenue pour acquise à moins que la procédure ne soit soigneusement testée dans une étude clinique, ce qui n'a jamais été fait, déclare Akash Kumar, un médecin résident de Stanford qui était l'auteur principal de l'étude Natera.

Kumar, qui traite de jeunes patients atteints de maladies rares, affirme que les prédicteurs génétiques soulèvent de gros problèmes. La première est que la quantité considérable de données génétiques disponibles pourrait faciliter l'évaluation des traits non médicaux. Nous avons vu un tel changement fou dans le nombre de personnes que nous pouvons étudier, dit-il. Peu de gens sont schizophrènes, mais ils ont tous une taille et un indice de masse corporelle. Ainsi, le nombre de personnes que vous pouvez utiliser pour construire les modèles de traits est beaucoup plus important. C'est un endroit tout à fait unique où l'on réfléchit à ce que nous devrions faire avec cette technologie.

Des enfants plus intelligents

Cette semaine, Genomic Prediction a tenu un stand lors de la réunion annuelle de l'American Society for Reproductive Medicine. Cette organisation, qui représente des médecins et des scientifiques de la fertilité, a précédemment déclaré qu'elle pensait que tester des embryons pour des conditions de fin de vie, comme la maladie d'Alzheimer, serait éthiquement justifié . Il a cité, entre autres raisons, la liberté reproductive des parents.

Il y aura un débat futur sur la question de savoir si cela devrait être légal ou rendu illégal. Les pays organiseront des référendums à ce sujet.

La société a été plus ambivalente quant au choix du sexe des embryons (quelque chose que le DPI conventionnel permet), le laissant à la discrétion des médecins. Combinées, les positions de la société semblent ouvrir la porte à tout type de mesure, peut-être tant que le test est justifié pour une raison médicale.

Hsu a déjà déclaré qu'il pensait que l'intelligence était le phénotype ou le trait le plus intéressant de tous. Mais lorsqu'il a essayé son prédicteur pour voir ce qu'il pouvait dire sur le degré d'avancement scolaire des 500 000 sujets britanniques de la biobanque britannique (les années de scolarité sont un indicateur du QI), il a découvert que l'ADN ne pouvait pas le prédire aussi bien. ainsi qu'il pourrait prédire la hauteur.

Pourtant, l'ADN a expliqué une partie de la différence. Daniel Benjamin, un géno-économiste à l'Université de Californie du Sud, dit que pour les grandes populations, les scores génétiques sont déjà aussi prédictifs du niveau d'instruction que si quelqu'un a grandi dans une famille riche ou pauvre. Il ajoute que la précision des scores s'est régulièrement améliorée. Cependant, la notation des embryons pour un QI élevé serait prématurée et éthiquement controversée, dit-il.

La prédiction de Hsu est que les milliardaires et les types de la Silicon Valley seront les premiers à adopter la technologie de sélection d'embryons, devenant parmi les premiers à pratiquer la FIV même s'ils n'ont pas besoin de FIV. Alors qu'ils commencent à produire moins d'enfants en mauvaise santé et plus d'enfants exceptionnels, le reste de la société pourrait emboîter le pas.

Je prédis pleinement que ce sera possible, dit Hsu de sélectionner des embryons avec des scores de QI plus élevés. Mais nous avons dit qu'en tant qu'entreprise, nous n'allons pas le faire. C'est une question difficile, comme les armes nucléaires ou l'édition de gènes. Il y aura un débat futur sur la question de savoir si cela devrait être légal ou rendu illégal. Les pays organiseront des référendums à ce sujet.

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