人人都想讓自己的孩子贏在起跑線，贏在起跑線最好的一個方法，就是擁有一個天生就聰明、乖巧、勤奮努力的孩子。這樣的技術其實已經(jīng)實現(xiàn)，在一項調查中，當被問到是否同意使用一種免費、安全的方法，選出智力最高的胚胎，讓他進入頂尖大學的概率提升2%時，超過40%的美國人選擇了同意使用。

(資料圖片僅供參考)

今天，第一個通過類似技術進行篩選的孩子已經(jīng)誕生，甚至快滿3歲。雖然目前，這個孩子仍在健康地成長中，但這個孩子從誕生到今天，關于她出生的爭議就沒有斷過。那么，這個被基因篩選過的“完美嬰兒”，究竟為人類打開了一扇怎么樣的大門？

世界上第一個“完美嬰兒”

故事還要從《麻省理工科技評論》上的一篇報道開始。

拉法爾和現(xiàn)任妻子都已年過五十，兩人此前分別離婚后，才帶著各自的孩子重組了現(xiàn)在的家庭。盡管已經(jīng)屬于高齡受孕，但拉法爾和現(xiàn)任妻子還是決定通過輔助生殖技術，再生一個屬于兩個人的孩子?？紤]到高齡生育可能會給孩子帶來更高的遺傳病風險，拉法爾看了許多研究資料，一篇發(fā)布于《麻省理工科技評論》的文章吸引了他的注意。

該文題為《優(yōu)生學2.0：我們正處于根據(jù)健康、身高等選擇胚胎的“黎明”》，文章中提到，隨著人類基因組計劃地進行，人類對于自身性狀與遺傳信息的理解已經(jīng)達到了前所未有的高度，研究人員發(fā)現(xiàn)有些單基因與疾病直接相關，而更多的情況則是多個基因共同決定一種性狀，即多基因性狀。

雖然有時單個基因變異就可能導致嚴重的遺傳疾病，例如地中海貧血、苯丙酮尿癥等，這些疾病都呈現(xiàn)典型的家族遺傳。但更多的疾病，遺傳方式更復雜。比如糖尿病、癌癥、高血壓等，與之相關的變異很多，每個風險變異的影響也有大有小。此時，單一的變異對患病風險影響并不大，但許許多多變異，就累積出了對最終患病概率的顯著影響。基于多基因評分的胚胎選擇（ESPS）技術就可以篩查疾病、選擇胚胎。

ESPS是多基因評分（polygenicriskscores,PRSs）的一個應用方向，是在輔助生殖過程中通過評分的方式，對胚胎進行多基因相關性狀的篩選，從而選擇最可能符合需求的胚胎，移植入母體進行生育。

盡管ESPS技術是否有效、是否安全、是否應該用于優(yōu)生都沒有定論，但拉法爾卻看到了一個讓自己孩子健康出生的希望。進一步了解后，拉法爾接觸到了一家名為基因組預測（Genomic Prediction）的初創(chuàng)公司，該公司可以提供多基因檢測服務，并承諾將幫助父母選擇具有最佳基因的胚胎。

在Genomic Prediction的推薦下，拉法爾和妻子使用了一種叫做胚胎移植前多基因疾病基因檢測（PGT-P）的技術，PGT-P技術需要和提供試管嬰兒服務的醫(yī)院合作，從胚胎中分離出細胞，做基因測序，分析其中的一些突變，判斷這個胚胎成長中會出現(xiàn)的疾病風險。為了協(xié)助用戶做判斷，Genomic Prediction還會給所有胚胎打上一個分數(shù)。而只有分數(shù)最高的胚胎才有機會存活。

最終，拉法爾和妻子從自己的體外受精胚胎細胞中，提取DNA樣本、進行測序分析、構建基因圖譜、解讀遺傳信息，從而預測孩子出生后可能的健康和智力水平。他們從16個胚胎中選出5個進行基因檢測。這5個胚胎中，有一個因檢測出染色體異常直接舍棄，余下4個則獲得了整體的“胚胎評分”。

于是，在拉法爾的努力下，他的小女兒奧蕾拉成為了世界上第一個經(jīng)ESPC誕生的“完美嬰兒”。不到三歲的她還不知道，自己的命運經(jīng)過了父母的精心挑選，成為了世界上第一個應用PGT-P技術的人。根據(jù)評分，從概率上看，她可能會比其他人更長壽，一生中患病風險也會更小。

PGT-P技術應用進行時

在拉法爾之后，PGT-P技術也得到了更多的關注。自奧雷婭誕生后，Genomic Prediction又陸陸續(xù)續(xù)完成了約200個胚胎的篩查與打分，讓依賴這一技術出生的嬰兒數(shù)增加了幾個數(shù)量級。其研究稱，利用該公司的技術，新出生的嬰兒罹患心臟病的風險會降低46%，2型糖尿病的發(fā)病概率降低42%。

并且，去年8月，在中國范圍內也首次實施了PGT-P技術。具體來看，復旦大學附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院生殖醫(yī)學中心黃荷鳳院士團隊通過多基因疾病遺傳風險評估模型，結合對2型糖尿病家族中多位家庭成員的基因型-表型的綜合分析，創(chuàng)新性地提出基于家系遺傳信息的多基因疾病風險評分方法，對胚胎進行2型糖尿病的多基因遺傳風險評估，選擇2型糖尿病風險最低的胚胎進行移植并獲得臨床妊娠，最終于2022年8月2日，成功誕下一名男嬰。

雖然從機理上看，PGT-P技術并沒有什么特別。無論是在動物還是植物的育種里，研究人員們都會做類似的評分，用最大的可能產(chǎn)出健康的后代。試管嬰兒篩選的技術也很常見——進行體外授精后，醫(yī)生們總會有一個初步的挑選，去除那些染色體出現(xiàn)異常的胚胎。

但與過去三代試管中應用的更簡單的PGT檢測不同，傳統(tǒng)三代試管如PGT-M/SR只是對遺傳上的簡單疾病，如唐氏綜合癥、囊性纖維化、泰-薩克斯病等進行篩查，這些嚴重或致命的遺傳病具有極高的“外顯率”——如果在胚胎的DNA中看到這些基因突變，幾乎可以肯定孩子會患有這種疾病。因為在臨床上，疾病相關基因的出現(xiàn)是明確診斷的基礎。

而PGT-P篩查并不能肯定地告訴你胚胎是否會患上癌癥或克羅恩病等遺傳疾病。這是因為這種新的篩查檢查的是多基因疾病，而這些疾病是由數(shù)千種不同基因以及生活方式和其他環(huán)境因素的綜合影響引起的。所以，未來父母不會得到明確的診斷，而是獲得“多基因風險評分”——孩子患某種疾病或病癥的概率。

再加上像Genomic Prediction這樣的公司則對這個過程進行了迭代。要知道，PGT-P是使用人工智能技術開發(fā)的，該技術應用于包含數(shù)十萬人的遺傳和健康信息的大型數(shù)據(jù)庫。DNA和健康結果的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析使科學家能夠看到哪些復雜的遺傳模式更頻繁地出現(xiàn)在也患有某種疾病的個體中。

于是，通過對胚胎進行遺傳分析，然后將其遺傳信息與該群體數(shù)據(jù)進行比較，人們就可以計算出給定疾病的胚胎的多基因風險評分。對于許多具有不同水平預測能力的常見疾病，這已經(jīng)可以做到這一點，并且隨著遺傳數(shù)據(jù)庫的增長，這些風險評分的可靠性將繼續(xù)提高。

最壞的情況是什么？

無疑，對于社會來說，優(yōu)生優(yōu)育有著重要的意義，優(yōu)生優(yōu)育能夠減少和避免具有缺陷和病殘的個體出生，可以減輕家庭及社會的經(jīng)濟負擔。產(chǎn)前檢查就是優(yōu)生優(yōu)育的一種技術手段。產(chǎn)前檢查可以檢測出胎兒是否患有唐氏綜合征和數(shù)十種先天性疾病，以及其性別。不過，對于當前來說，比產(chǎn)前檢查更能精確篩選嬰兒的PGT-P技術想要大規(guī)模走向市場，還需面臨諸多現(xiàn)實問題。

從技術的角度來看，基于多基因評分的PGT-P技術其實并不算是一項完全成熟的技術。紐約莎拉勞倫斯學院人類遺傳學研究主任勞拉·赫歇爾表示：“PGT-P 技術是基于大人口數(shù)據(jù)，這意味著對如何將其用于個人應當非常小心”。

事實上，目前科學家們還沒有完全鑒定出關于心臟病或癌癥等復雜疾病的全部基因。此外，PGT-P技術所采用的數(shù)據(jù)庫大都來源于歐洲白人，因此，將這些數(shù)據(jù)用在其它人群身上顯然是不合理的。

同時，目前對于基因功能的研究還遠遠未達完善?；蚴蔷哂卸嘈缘?，多基因評分在選擇一種我們想要的性狀時，很可能會導致產(chǎn)生另一種不利的性狀，例如基于某個基因選擇了讓孩子更聰明，但這個基因會導致更容易出現(xiàn)精神問題的方面卻還沒被研究揭示，這就很可能造成不能挽回的后果。美國生殖內分泌學家 Denis Vaughan 認為，該技術還不夠成熟，但卻被過早商業(yè)化了。

更重要的是，PGT-P技術并不止步于疾病的預測，它也可以對其它如眼睛顏色、膚色，身高甚至智商等性狀進行預測。Genomic Prediction 公司的聯(lián)合創(chuàng)始人斯蒂芬也承認道：“現(xiàn)在的技術僅僅從 DNA 就可以預測到準確的身高，要知道，現(xiàn)在成長過程中造成的誤差僅僅不到 3 厘米，我們可以對個人的智商分數(shù)進行預測?！?/p>

雖然由于這些方面存在的爭議性，Genomic Prediction 公司目前并沒有在其服務中提供這些項目的評分信息。但是不提供不代表不能提供，斯蒂芬表示：“美國生殖醫(yī)學學會的指導方針支持使用這種技術來預防疾病，但他們沒有明確支持將這種技術用于美容方面的目的，也并沒有談到智商相關的問題?！?/p>

盡管Genomic Prediction表示自己沒有踏足這一灰色地帶，但在現(xiàn)實中，確實已經(jīng)有人選擇在基因預測方面走的更遠。去年 5 月，據(jù)彭博社報道，有一對夫婦就使用了 PGT-P 技術進行胎兒基因檢測，但他們還想要比公司提供的更多的數(shù)據(jù)，于是他們下載了原始的胚胎數(shù)據(jù)，并對其進行了分析。最終他們選擇了 3 號胚胎：一個女孩，心理健康狀況良好，善于管理壓力、不易情緒低落。以及較低的心臟病，糖尿病風險。

不可否認，經(jīng)PGT-P 技術篩選的胚胎或許“沒病沒災”，看上去真的很美好。但它背后的風險、未知、歧視、可能難以挽回的后果，至今都沒有答案。

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