Eugénisme 2.0: nous sommes à l’aube du choix des embryons par la santé, la taille et plus encore

Serez-vous parmi les premiers à choisir le QI de vos enfants? Alors que l’apprentissage par machine déverrouille les prédictions des bases de données génétiques, les scientifiques affirment que les parents n’auraient jamais pu faire de choix auparavant.

Nathan Treff a reçu un diagnostic de diabète de type 1 à 24 ans. C’est une maladie qui touche les familles, mais ses causes sont complexes. Plus d’un gène est impliqué. L’environnement joue également un rôle.

Donc vous ne savez pas qui l’aura. Le grand-père de Treff l’avait, et il a perdu une jambe. Mais les trois jeunes enfants de Treff vont bien, jusqu’à présent. Il croise les doigts qu’ils ne le développeront pas plus tard.

Treff, un spécialiste de la fécondation in vitro, travaille maintenant sur une façon radicale de changer les choses. À l’aide d’une combinaison de modèles informatiques et de tests ADN, la startup avec laquelle il travaille, Genomic Prediction, pense qu’elle a une façon de prédire quels embryons de FIV dans un laboratoire seraient les plus susceptibles de développer le diabète de type 1 ou d’autres maladies complexes. Munis de telles fiches statistiques, les médecins et les parents pourraient se regrouper et choisir d’éviter les embryons dont les notes sont insuffisantes.

Les cliniques de FIV testent déjà l’ADN des embryons pour détecter les maladies rares, comme la fibrose kystique, causées par des anomalies d’un seul gène. Mais ces tests « préimplantatoires » sont en passe de faire un bond en avant spectaculaire, car il devient possible de regarder plus profondément le génome d’un embryon et de créer des prévisions statistiques générales sur la personne qu’il deviendrait.

Selon les scientifiques, cette avancée se produit grâce à un afflux croissant de données génétiques recueillies dans le cadre d’études démographiques de grande envergure. Comme les modèles statistiques connus sous le nom de prédicteurs engloutissent l’ADN et les renseignements sur la santé de centaines de milliers de personnes, ils sont de plus en plus précis pour repérer les profils 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 principal de l’entreprise, les fondateurs de Genomic Prediction sont Stephen Hsu, physicien, vice-président de la recherche à l’Université d’État du Michigan, et Laurent Tellier, bioinformaticien danois et PDG. Hsu et Tellier ont été étroitement impliqués dans un projet en Chine qui vise à séquencer les génomes des génies mathématiques, dans l’espoir de faire la lumière sur la base génétique du QI.

Repérer les valeurs aberrantes

Les plans de l’entreprise reposent sur une vague de nouvelles connaissances montrant comment de petites différences génétiques peuvent s’additionner pour mettre une personne, mais pas une autre, à haut risque pour le diabète, ou une personnalité névrotique, ou une taille plus grande ou plus courte. Déjà, de tels « scores de risque polygéniques » sont utilisés dans les tests de gènes directs au consommateur, tels que les rapports de 23andMe qui indiquent aux clients leurs chances génétiques 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, elle peut avoir des conséquences existentielles: qui naîtra et qui restera dans un congélateur de laboratoire.

« Vous savez, si mes parents avaient ce test, je ne serais pas ici », dit Treff, un expert primé en technologie diagnostique qui est l’auteur de plus de 90 articles scientifiques.

Fondée cette année, Genomic Prediction a recueilli des fonds auprès de sociétés de capital-risque de la Silicon Valley, bien qu’elle refuse de dire qui elles sont. Tellier, dont l’inspiration est le film de science-fiction Gattaca, explique que l’entreprise a l’intention d’offrir des rapports aux médecins et aux parents de la FIV identifiant les « valeurs aberrantes », c’est-à-dire les embryons dont les scores génétiques les situent au mauvais bout d’une courbe statistique pour des troubles tels que le diabète, l’ostéoporose tardive, la schizophrénie et le nanisme, selon que les modèles de ces problèmes s’avèrent exacts ou non.

Le concept de l’entreprise, qu’elle appelle le test génétique préimplantatoire élargi, ou ePGT, ajouterait effectivement une gamme de risques de maladies courantes au menu des rares risques 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 croyons qu’il deviendra une partie intégrante du processus de FIV « , dit Tellier, tout comme un test pour le syndrome de Down fait partie intégrante de la grossesse.

Certains experts contactés par le MIT Technology Review ont déclaré qu’ils estimaient prématuré d’introduire la technologie de scoring polygénique dans les cliniques de FIV, même si ce n’est peut-être pas beaucoup. Matthew Rabinowitz, PDG de la société de tests prénatals Natera, basée en Californie, affirme qu’il pense que les prédictions obtenues aujourd’hui pourraient être « largement trompeuses » parce que les modèles ADN ne fonctionnent pas assez bien. Mais Rabinowitz est d’accord pour dire que la technologie arrive.

« Vous n’allez pas arrêter la modélisation génétique, et vous n’allez pas empêcher les gens d’ y avoir accès « , dit-il. « Ça va aller de mieux en mieux. »

Des questions pointues

Les médecins de fertilité (aux États-Unis) jugent éthiquement acceptables les tests de dépistage des embryons pour déceler les risques de maladie, y compris les risques de maladies qui ne se développent que tard dans la vie. Mais les nouveaux modèles de notation de l’ADN permettent aux parents de choisir leurs enfants en fonction de caractéristiques comme le QI ou le poids adulte. C’est parce que, tout comme le diabète de type 1, ces caractères sont le résultat d’influences génétiques complexes que les algorithmes prédicteurs sont conçus pour trouver.

« C’est le nez du chameau sous la tente. Parce que si vous le faites pour quelque chose de plus sérieux, il est facile de chercher autre chose « , explique Michelle Meyer, bioéthicienne au Geisinger Health System, qui analyse les questions de génétique de la reproduction. Voici le dossier génomique de chaque embryon. Imaginez que vous choisissez l’embryon le plus susceptible d’arriver à Harvard comme maman, ou d’être grand comme papa.

Pour Genomic Prediction, une toute petite startup basée dans un incubateur de technologie au New Jersey, de telles questions seront particulièrement pointues. C’est en raison de l’intérêt de longue date de Hsu dans la sélection génétique pour l’intelligence supérieure.

En 2014, Hsu a écrit un essai intitulé « Super-Intelligent Humans Are Coming, » dans lequel il a fait valoir que la sélection d’embryons pour l’intelligence pourrait augmenter le QI de l’enfant résultant de 15 points.

Selon les prévisions génomiques, il ne déclarera que les maladies, c’est-à-dire qu’il identifiera les embryons qui, selon lui, se transformeraient en personnes ayant de graves problèmes médicaux. Malgré cela, sur son blog et dans les déclarations publiques, Hsu a depuis des années développé une vision qui va bien au-delà de cela.

« Si je peux vous dire que l’embryon quatre sera le plus grand, l’embryon trois sera le plus intelligent, et l’embryon deux sera très antisocial. Supposons que ce niveau de granularité soit disponible dans les rapports « , a-t-il déclaré à la radio conservatrice du YouTubeur Stefan Molyneux ce printemps. « C’est l’avenir à court terme que nous, en tant que civilisation, devons affronter. Ça va être là. »

Mesurer la taille

Le moteur des modèles prédictifs est un déluge de nouvelles données, dont les derniers relevés génétiques et dossiers médicaux de 500 000 Britanniques d’âge moyen ont été publiés en juillet par la Biobanque britannique, un projet national de médecine de précision dans ce pays.

La base de données comprenait, pour chaque volontaire, une carte d’environ 800 000 polymorphismes mononucléotidiques, ou SNPs, où leur ADN diffère légèrement de celui d’une autre personne. La libération a provoqué une ruée vers les pellicules par les généticiens pour mettre à jour leurs calculs sur la quantité exacte de maladies humaines, ou même des comportements routiniers comme la consommation de pain, ces différences génétiques pourraient expliquer.

Armé avec les données du Royaume-Uni, Hsu et Tellier a revendiqué une percée. Pour une « caractéristique » facilement mesurable, la taille, ils ont utilisé des techniques d’apprentissage machine pour créer un prédicteur qui se comportait sans faille. Ils ont indiqué que le modèle pouvait, dans la plupart des cas, prédire la taille des personnes à partir de leurs données génétiques jusqu’ 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 des bases de données démographiques. Mais M. Tellier affirme 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 affirme que la prédiction génomique se concentrera sur les caractéristiques de la maladie pour lesquelles les prédicteurs sont déjà assez efficaces, ou le seront bientôt. Il s’agit notamment de troubles auto-immunes comme la maladie dont Treff souffre. Dans ces conditions, un ensemble de gènes plus petit domine les prédictions, les rendant parfois plus fiables.

Un rapport d’Allemagne, en 2014, par exemple, a montré qu’il était possible de distinguer assez précisément, à partir d’un seul score ADN polygénique, entre une personne atteinte de diabète de type 1 et une personne qui n’en est pas atteinte. Bien que les résultats ne soient pas tout à fait exacts, considérez comment ils pourraient influencer un parent éventuel. En moyenne, les enfants d’un homme atteint de diabète de type 1 ont 1 chance sur 17 de développer la maladie. Le fait de prélever le meilleur de plusieurs embryons fabriqués dans une clinique de FIV, même avec un système prédictif susceptible d’erreurs, pourrait réduire les chances.

« Dans le cas de la taille, la prédiction génomique espère utiliser le modèle pour aider à identifier les embryons qui pourraient devenir des adultes de moins de 1m47, la définition médicale du nanisme », dit Tellier. Il y a de nombreux désavantages physiques et psychologiques à être si petit. Éventuellement, l’entreprise pourrait aussi être en mesure d’identifier des problèmes intellectuels, comme les embryons dont le quotient intellectuel prévu est inférieur à 70.

L’entreprise n’a pas l’intention de donner aux parents des notes de caractères bruts, mais seulement de repérer les embryons susceptibles d’être anormaux. C’est parce que le produit doit être « éthiquement défendable », dit Hsu: »Nous ne révélerions que l’état négatif aberrant. On ne dit pas: »Ce type va faire un NBA. »

Certains scientifiques doutent que les scores seront utiles pour trouver de meilleures personnes dans les lots de FIV. Même s’ils sont exacts en moyenne, il n’ y a aucune garantie de précision parfaite pour les individus. De plus, l’environnement a un impact aussi important sur la plupart des caractères que les gènes. « Il y a de fortes chances que vous commettiez une erreur, c’est qui me préoccupe « , dit Manuel Rivas, professeur à l’Université Stanford, qui étudie la génétique de la maladie de Crohn. « Si quelqu’un utilise cette information pour prendre des décisions sur les embryons, je ne sais pas quoi en faire. »

« Nous avons vu un changement radical dans le nombre de personnes que nous pouvons étudier. »

Les efforts visant à introduire ce type de notation statistique dans la reproduction ont, par le passé, suscité des critiques. En 2013, 23etMoi a provoqué l’indignation quand 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 – disons, pour essayer d’obtenir une couleur d’oeil spécifique. L’entreprise, financée par Google, a rapidement fait marche arrière.

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

À un niveau général, notre compréhension des traits complexes a évolué. « Ce n’est pas qu’il y a quelques gènes qui contribuent à des traits complexes, c’est des dizaines, des milliers ou même tous les gènes », dit Meyer, le professeur de Geisinger. « Cela a conduit à des scores de risque polygéniques. Ce sont de nombreuses variantes, chacune avec de petites contributions qui leur sont propres, mais qui ont une contribution significative ensemble. Dans son prédicteur de la taille, Hsu a finalement utilisé 20.000 variantes pour deviner la taille de chaque personne.

Mesure des embryons

Dans le monde entier, un million de couples sont soumis chaque année à la FIV; 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 le cadre de cette procédure, quelques cellules sont prélevées dans un laboratoire à partir d’un embryon d’un jour qui pousse en laboratoire pour être testées.

Jusqu’ à présent, les médecins utilisaient le DPI pour détecter les embryons présentant des anomalies majeures, comme 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 embryonnaires 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 machine pour estimer la hauteur, à moins de trois centimètres, de l’ADN d’une personne.
UNIVERSITÉ D’ÉTAT DU MICHIGAN

L’obstacle aux tests polygéniques a été qu’avec si peu de cellules, il a été difficile d’obtenir la vision 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 « , dit Rabinowitz, le PDG de Natera.

Tellier affirme que la méthode de prédiction génomique a mis au point une méthode améliorée d’analyse de l’ADN embryonnaire, qui, selon lui, sera d’abord utilisée pour améliorer le DPI traditionnel, combinant de nombreux tests monogéniques en un seul. Tellier affirme que c’est la même technique qui lui permettra de recueillir des scores polygéniques sur les 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 en FIV. Cela leur permettait de déduire la séquence du génome de l’embryon, même si le test lui-même n’était pas plus précis qu’auparavant. Quand les bébés sont nés, ils ont découvert qu’ils avaient raison.

« Nous disposons de la technologie nécessaire pour reconstituer le génome d’un embryon et créer un modèle polygénique « , dit M. Rabinowitz, dont la société cotée en bourse vaut environ 600 millions de dollars, et qui dit qu’il réfléchit à la possibilité de se lancer dans l’industrie de la notation des embryons. « Le problème, c’est que les modèles ne sont pas encore prêts pour les heures de grande écoute. »

C’est parce que, malgré le succès des résultats de Hsu’s avec la taille, les algorithmes de notation ont des limitations significatives. La première est qu’elles sont construites à partir de données provenant principalement d’Europe du Nord. Cela signifie qu’ils peuvent ne pas être utiles pour les personnes d’Asie ou d’Afrique, où la structure des SNP est différente, ou pour les personnes d’ascendance mixte. Même leur performance pour des familles d’origine européenne ne peut être considérée comme acquise à moins que l’intervention ne soit soigneusement testée dans le cadre d’une étude clinique, ce qui n’ a jamais été fait, affirme Akash Kumar, un médecin résident de Stanford qui a été l’auteur principal de l’étude Natera.

Selon M. Kumar, qui traite de jeunes patients souffrant de troubles rares, les prédicteurs génétiques soulèvent de « gros problèmes », notamment le fait que la quantité de données génétiques disponibles pourrait rendre l’évaluation des caractères non médicaux très facile. Nous avons vu un changement radical dans le nombre de personnes que nous pouvons étudier « , dit-il. Peu de personnes souffrent de schizophrénie, mais elles ont toutes 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 grand. C’est un endroit unique en son genre, pensant à ce qu’on devrait faire de cette technologie. »

Des enfants plus intelligents

Cette semaine, Genomic Prediction a tenu un stand au congrès annuel de l’American Society for Reproductive Medicine. Cette organisation, qui représente des médecins et des scientifiques spécialistes de la fertilité, a déjà dit qu’elle croyait que le fait de tester des embryons pour des conditions tardives, comme la maladie d’Alzheimer, serait « maladie justifiée sur le plan éthique« .

« Il y aura un débat futur sur la légalité ou l’illégalité de cette mesure. Les pays auront des référendums à ce sujet. »

La société a été plus ambivalente quant au choix du sexe des embryons (ce que le DPI conventionnel permet), laissant la décision aux médecins. Combinées, les positions de la société semblent ouvrir la porte à toute forme de mesure, peut-être tant que le test est justifié pour des raisons médicales.

Hsu a précédemment dit qu’il pense que l’intelligence est « le phénotype le plus intéressant, » ou trait de caractère, de tous. Mais lorsqu’il a essayé son prédicteur pour voir ce qu’il pouvait dire sur le chemin parcouru à l’école par les 500 000 sujets britanniques de la Biobanque britannique (les années de scolarité sont une approximation du QI), il a découvert que l’ADN ne pouvait pas le prédire presque aussi bien qu’il pouvait le faire pour la taille.

Pourtant, l’ADN expliquait une partie de la différence. Daniel Benjamin, un géno-économiste de l’Université de Californie du Sud, affirme que pour les grandes populations, les scores génétiques sont déjà aussi prédictifs du niveau d’éducation que le fait qu’une personne ait grandi dans une famille riche ou pauvre. Il ajoute que l’exactitude des résultats s’améliore régulièrement. Cependant, le fait de noter les embryons pour un QI élevé serait « prématuré » et « litigieux sur le plan éthique », dit-il.

Hsu prédit est que les « milliardaires et les types de la Silicon Valley » seront les premiers adoptants de la technologie de sélection d’embryon, devenant parmi les premiers « à faire la FIV même s’ils n’ont pas besoin de FIV » …. Comme ils commencent à engendrer moins d’enfants « malades », et plus exceptionnel, le reste de la société pourrait suivre l’exemple.

« Je prédis pleinement que ce sera possible « , dit Hsu de sélectionner des embryons avec des scores QI plus élevés. Mais nous avons dit que nous, en tant qu’entreprise, ne le ferions pas. C’est une question difficile, comme les armes nucléaires ou l’édition génétique. Il y aura un débat futur sur la légalité ou l’illégalité de cette mesure. Les pays auront des référendums à ce sujet. »

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