A los 24 años, Nathan Treff descubrió que padecía diabetes tipo 1, una enfermedad que se presenta en familias, pero cuyas causas son complejas. Hay más de un gen involucrado y el entorno también influye. Así que es imposible saber quién lo desarrollará. El abuelo de Treff la tuvo y perdió una pierna. Pero sus tres hijos pequeños están sanos, de momento. Cruza los dedos porque no lo desarrollen más adelante.

Ahora Treff es especialista en fertilización in vitro (FIV) y está trabajando en una forma para cambiar las probabilidades radicalmente. Mediante una combinación de modelos informáticos y pruebas de ADN, la start-up en la que trabaja, Genomic Prediction, cree que puede predecir qué embriones de FIV serán más propensos a desarrollar diabetes tipo 1 u otras enfermedades complejas desde la placa de laboratorio. Gracias a estos cuadros de mando estadísticos, los médicos y los padres podrían evitar escoger embriones con características indeseadas.

Las clínicas de FIV ya analizan el ADN de los embriones para detectar enfermedades raras, como la fibrosis quística, causada por defectos en un solo gen. Pero estas pruebas de "preimplantación" podrían estar apunto de dar un gran salto, ahora que ya es posible observar el genoma de un embrión en profundidad para realizar predicciones estadísticas más amplias sobre la persona en la que se convertiría.

El avance empieza a ser posible gracias a la cada vez más intensa lluvia de datos genéticos procedentes de grandes estudios poblacionales, explican los científicos. A medida que los modelos estadísticos conocidos como predictores engullen el ADN y la información sobre la salud de cientos de miles de personas, van siendo más capaces y precisos a la hora de detectar los patrones genéticos que presagian el riesgo de padecer una enfermedad. Pero no se salvan de la polémica, ya que las mismas técnicas podrían usarse para predecir la altura, el peso, el tono de piel y hasta la inteligencia de un embrión de FIV.

Además de Treff, que es el director científico de la compañía, los fundadores de Genomic Prediction son el físico y vicepresidente de investigación de la Universidad Estatal de Michigan (EEUU), Stephen Hsu, y el bioinformático danés y CEO de la empresa, Laurent Tellier. Tanto Hsu como Tellier han estado estrechamente involucrados en un proyecto en China que intenta secuenciar los genomas de los genios matemáticos con la esperanza de arrojar luz sobre la base genética del cociente intelectual.

Detección de valores atípicos

Los planes de la compañía viven de la ola de nuevos conocimientos que demuestran que es posible sumar un montón de pequeñas diferencias genéticas para estimar que una persona, y no otra, tendrá un riesgo alto de desarrollar diabetes, una personalidad neurótica o mayor o menor altura. Tales "puntuaciones poligénicas de riesgo" ya se usan en las test genéticos de consumo, como los informes de 23andMe, que indican a los clientes sus probabilidades genéticas de sufrir de sobrepeso (ver Pruebas genéticas de consumo, ¿simple entretenimiento o peligro médico?).

Para los adultos, las puntuaciones de riesgo son poco más que un nuevo entretenimiento o una fuente de consejos de salud. Pero generar la misma información sobre un embrión podría tener consecuencias existenciales, como influir en quién nacerá frente a quién permanecerá en un congelador de laboratorio.

Treff, que ha recibido galardones por sus tecnologías de diagnóstico y es autor de más de 90 artículos científicos, cuenta: "Les recuerdo a mis compañeros: ¿Sabéis una cosa? Si mis padres hubiesen tenido acceso a esta prueba, yo no estaría aquí'"

Genomic Prediction fue fundada este año y ha recaudado fondos de riesgo en Silicon Valley (EEUU), aunque rehúsa especificar de quiénes. Tellier, cuya fuente de inspiración es la película de ciencia ficción Gattaca, explica que la compañía planea ofrecer a los médicos y a los padres los informes que recojan "valores atípicos": aquellos embriones cuyas puntuaciones genéticas los sitúan en el extremo equivocado de una curva estadística para trastornos como la diabetes, la osteoporosis, la esquizofrenia y el enanismo. Aunque para ello, los modelos deberán demostrar que son precisos.

Foto: Un embrión humano de un día en una clínica de FIV. Algunas células pueden ser extraídas para realizar pruebas de ADN.

El concepto de la empresa, denominado como diagnóstico genético preimplantacional ampliado, añadiría un abanico de riesgos de enfermedades comunes al menú de los pocos ya disponibles que también tiene planes de probar. Su material promocional usa la imagen de un iceberg sumergido para transmitir la idea. Al igual que la pruebas para el síndrome de Down, que ya forman parte de los análisis rutinarios en cualquier embarazo, Tellier afirma: "Creemos que se convertirá en una parte estándar del proceso de FIV".

Algunos expertos contactados por MIT Technology Review consideran prematuro introducir la tecnología de puntuación poligénica en las clínicas de FIV, aunque tal vez no por mucho tiempo. El CEO de la empresa de pruebas prenatales Natera, Matthew Rabinowitz, cree que las predicciones obtenidas hoy podrían ser "engañosas" porque los modelos de ADN aún no son lo suficientemente precisos. Pero coincide en que la tecnología está de camino. El experto detalla: "El modelado genético no se va a detener ni se impedirá que las personas accedan a él. Va a mejorar cada vez más".

Preguntas difíciles

Los médicos de fertilidad estadounidenses consideran aceptable realizar pruebas a embriones para detectar riesgos de enfermedades, incluidas las que solo se desarrollan a edades avanzadas. Pero los nuevos modelos de puntuación de ADN implican que los padres podrían ser capaces de elegir a sus hijos en función de rasgos como el cociente intelectual o peso adulto. Esto se debe a que, al igual que la diabetes tipo 1, estos rasgos son el resultado de complejas influencias genéticas que los algoritmos predictores están diseñados para encontrar.

El modelo era capaz de predecir la altura de las personas a partir de sus ADN con un margen de tres o cuatro centímetros

"Es la nariz del camello que se asoma por debajo de la tienda. Si lo haces por una razón seria, buscar cualquier otra cosa se vuelve trivialmente fácil", afirma la bioética de Geisinger Health System Michelle Meyer, cuya empresa analiza los problemas de la genética reproductiva. La experta continúa: "Aquí está el dossier genómico de cada embrión. Y [los futuros padres] lo hojean". Imagínese la posibilidad de elegir el embrión con más probabilidades de ser aceptado por la Universidad de Harvard (EEUU) como mamá, o el más alto, como papá.

Para Genomic Prediction, una pequeña start-up de Nueva Jersey (EEUU), tales preguntas se se abordarán, sobre todo dado el interés de Hsu en analizar la mezcla genética necesaria para una inteligencia superior. En 2014, Hsu escribió un ensayo titulado Se avecinan seres humanos súper inteligentes. En él, explicaba que elegir embriones en función de la inteligencia podría aumentar el cociente intelectual del niño resultante en 15 puntos.

Genomic Prediction asegura que solo informará de enfermedades, es decir, que solo identificará a aquellos embriones que cree que se desarrollarán para convertirse en personas con graves problemas médicos. Aun así, en su blog y en declaraciones públicas, Hsu lleva años desarrollando una visión que va mucho más allá.

Esta primavera, en una conversación con el youtuber y colaborador radiofónico de corte conservador Stefan Molyneux, Hsu detallo: "Supongamos que yo pudiera decirte que el embrión cuatro será el más alto, el embrión tres será el más listo, el embrión dos será muy antisocial. Supongamos que ese nivel de granularidad estuviera disponible en los informes. Ese es el futuro a corto plazo al que nos enfrentamos como civilización. Esto va a llegar".

Foto: El especialista de FIV Nathan Treff es cofundador de Genomic Prediction, que tiene como objetivo "puntuar" embriones en función de su riesgo de padecer enfermedades como la diabetes tipo 1.

Medir la altura

El combustible para los modelos predictivos procede de un diluvio de datos nuevos, lecturas genéticas y registros médicos de 500.000 británicos de mediana edad que fueron publicados en julio por el Biobanco de Reino Unido, el proyecto insignia de medicina de precisión del país.

Para cada voluntario, el banco de datos incluye un mapa de aproximadamente 800.000 polimorfismos de un solo nucleótido (SNP, por sus siglas en inglés). Se trata de puntos en su ADN que difieren ligeramente de los de otra persona. Esta publicación provocó una carrera entre los expertos en genética para actualizar sus cálculos sobre la cantidad exacta de enfermedades humanas que estas diferencias genéticas podrían explicar, o incluso comportamientos rutinarios como el consumo de pan.

Gracias a los datos de Reino Unido, Hsu y Tellier afirmaron haber realizado un gran avance. A partir de la altura, que es un rasgo fácilmente medible, utilizaron técnicas de aprendizaje automático para generar un predictor que resultó rendir a la perfección. Informaron de que el modelo era capaz de predecir la altura de las personas a partir de sus datos de ADN con un margen de tres o cuatro centímetros.

Así que la altura se ha convertido en el rasgo más fácil de predecir. Está principalmente determinado por los genes, y el dato siempre figura en las bases de datos de población. Pero Tellier señala que las bases de datos genéticos están "alcanzando rápidamente" el tamaño necesario para poder hacer predicciones precisas sobre otras características humanas, incluido el riesgo de desarrollar enfermedades cuyas verdaderas causas ni siquiera se conocen.

El responsable adelanta que Genomic Precision se centrará en los rasgos de enfermedades para los cuales los predictores ya rinden bastante bien o lo harán pronto. Estas enfermedades incluyen trastornos autoinmunes como el que padece Treff. En esas condiciones, un conjunto menor de genes domina las predicciones, lo que las hace más fiables.

Un informe de Alemania de 2014, por ejemplo, determinó que la puntuación poligénica de ADN, por sí sola, permite distinguir con bastante precisión a una persona con diabetes tipo 1 de otra que no la padece. Así que, aunque estas puntuaciones no son del todo precisas, considere cómo podrían influir en un futuro padre. De media, los hijos de un hombre con diabetes tipo 1 tienen una probabilidad entre 17 de desarrollar la enfermedad. Escoger al mejor de los embriones engendrados en una clínica de fecundación in vitro, incluso con un predictor propenso a errores, podría reducir esas probabilidades.

En el caso de la altura, Genomic Prediction espera emplear el modelo para identificar embriones que se convertirían en adultos de menos de 147 centímetros, la definición médica del enanismo, explica Tellier. Ser tan bajo se asocia a muchas desventajas físicas y psicológicas. Finalmente, la empresa también podría llegar a ser capaz de identificar problemas intelectuales, como embriones con un cociente intelectual previsto de menos de 70.

La compañía no tiene intención de proporcionar las puntuaciones en bruto a los padres sino limitarse a indicar qué embriones tienen altas probabilidades de sufrir una anormalidad. Esto se debe a que el producto debe ser "éticamente defendible", dice Hsu. El responsable detalla: "Solo revelaríamos el estado atípico negativo. Pero no vamos a decir algo como: 'Este tipo va a jugar en la NBA'".

Algunos científicos dudan de que las puntuaciones ayuden a escoger las mejores personas de entre un grupo de embriones en una placa de FIV. Incluso aunque sean bastante preciosos, la precisión milimétrica no se puede garantizar. Además, el entorno tiene un impacto tan grande en la mayoría de los rasgos como los genes. El profesor de la Universidad de Stanford (EEUU), que estudia la genética de la enfermedad de Crohn, Manuel Rivas advierte: "Hay muchas probabilidades de equivocarse, esa sería mi preocupación. Si alguien está utilizando esa información para tomar decisiones sobre embriones, no sé qué pensar de ello".

"Hemos visto un cambio impresionante en la cantidad de personas que podemos estudiar"

Los esfuerzos por introducir este tipo de puntuación estadística en la reproducción ya habían recibido críticas. En 2013, 23andMe provocó indignación cuando obtuvo la patente de la idea de crear menús desplegables que los padres podrían usar para elegir donantes de esperma u óvulos para, por ejemplo, intentar obtener un color de ojos específico. La empresa, financiada por Google, retrocedió rápidamente.

Pero desde entonces, las puntuaciones poligénicas se han vuelto rutinarias en las nuevas pruebas de ADN. Una compañía llamada HumanCode ofrece por internet una prueba que cuesta unos 170 euros y que emplea puntuaciones de SNP para indicar a una pareja qué altura podrían tener sus hijos en común. En la industria del ganado lechero, las pruebas poligénicas son ampliamente utilizadas para clasificar a los animales jóvenes en función de la cantidad de leche que producirán.

"A nivel general, nuestra comprensión de los rasgos complejos ha evolucionado. No es que haya unos pocos genes que involucrados; son decenas, o miles, o incluso todos los genes", explica Meyer, el profesor de Geisinger. El experto detalla: "Eso es lo que ha dado lugar a las puntuaciones de riesgo poligénicas. Hay muchas variantes, cada una con pequeñas contribuciones propias, pero sólo generan una influencia importante cuando se combinan. Se suman". En su predictor de altura, Hsu incluyó 20.000 variantes para predecirla.

Medir embriones

En todo el mundo, un millón de parejas recurre a la FIV cada año; en Estados Unidos, los bebés probeta ya representan el 1% de todos los nacimientos. El diagnóstico genético preimplantacional (DGP) ha formado parte de la tecnología desde la década de 1990. En ese procedimiento, a un embrión de un día de edad que crece en un laboratorio se le extraen unas cuantas células y se someten a un análisis.

Hasta ahora, los médicos han utilizado el DGP para detectar embriones con anomalías importantes, como cromosomas ausentes y defectos de "un solo gen". Los padres que portan el gen defectuoso que causa la enfermedad de Huntington, por ejemplo, pueden usar estas pruebas para evitar tener un hijo con esta enfermedad cerebral mortal.

Foto: El físico Stephen Hsu desarrolló un "predictor" genético que utiliza aprendizaje automático para estimar la altura, con un margen de tres centímetros, a partir del ADN de una persona.

El obstáculo para las pruebas poligénicas estaba en que, con un número tan pequeño de células, resultada difícil obtener una visión del genoma de un embrión amplia y precisa, justo la que se necesita para realizar los cálculos. "Resulta muy difícil hacer mediciones fiables con tan poco ADN", afirma Rabinowitz, el CEO de Natera.

Tellier señala que Genomic Prediction ha mejorado su método para analizar el ADN embrionario, y afirma que primero será utilizado para mejorar el DGP tradicional al combinar muchas pruebas de un solo gen en una sola. Explica que la misma técnica permitirá recopilar puntuaciones poligénicas de embriones. Aunque la empresa rehúsa dar más detalles sobre cómo lo ha conseguido, otros científicos ya han demostrado que es posible superar la barrera de la precisión.

En 2015, un equipo dirigido por Rabinowitz y Jay Shendure de la Universidad de Washington (EEUU) lo logró mediante la secuenciación detallada de los genomas de dos padres que se sometían a un tratamiento de FIV. Eso les permitió inferir la secuencia del genoma del embrión, a pesar de que la prueba del embrión en sí misma no fuera más precisa que antes. Cuando nacieron los bebés, resultó que tenían razón.

Rabinowitz, cuya empresa que cotiza en bolsa vale aproximadamente más de 510 millones de euros, y quien confiesa haber estado considerando la posibilidad de meter el pie en el negocio de embriones, afirma: "Sí disponemos de la tecnología necesaria para reconstruir el genoma de un embrión y crear un modelo poligénico. El problema es que los modelos no han estado listos hasta ahora".

A pesar del éxito de Hsu con la altura, los algoritmos de puntuación tienen limitaciones importantes. Una es que han sido desarrollados con datos procedentes, en su mayoría, de europeos del norte. Eso significa que podrían no resultar útiles para personas de Asia o África, donde el patrón de SNP es diferente, o para personas de ascendencia mixta. Incluso su rendimiento para familias de origen europeo no puede darse por sentado a menos que el procedimiento sea cuidadosamente probado en un estudio clínico, algo que nunca se ha hecho, según el médico residente de la Universidad de Stanford (EEUU) y autor principal del estudio Natera, Akash Kumar.

Kumar, que trata a pacientes jóvenes con trastornos raros, cree que los predictores genéticos plantean algunos "grandes problemas". Uno es que la gran cantidad de datos genéticos disponibles podría hacer que resulte seductoramente fácil analizar rasgos ajenos a la salud. El experto alerta: "Hemos visto un cambio impresionante en la cantidad de personas que podemos estudiar. No muchas padecen de esquizofrenia, pero todas tienen una estatura y un índice de masa corporal. Entonces, la cantidad de personas que se puede utilizar para desarrollar los modelos de rasgos es mucho mayor. Es un lugar único para estar, pensando en qué deberíamos hacer con esta tecnología".

Hijos superinteligentes

La semana pasada, Genomic Prediction puso un puesto informativo en la reunión anual de la Sociedad Estadounidense de Medicina Reproductiva (ASRM, por sus siglas en inglés). Esta organización, que representa a médicos de fertilidad y científicos, ya había dicho que considera que realizar pruebas en embriones para trastornos de tercera edad, como el Alzheimer, estaría " éticamente justificado". Citó, entre otras razones, la "libertad reproductiva" de los padres.

"En el futuro habrá algún debate sobre si debería ser legal o ilegal. Los países tendrán referéndums sobre eso".

La ASRM se ha mostrado menos clara ante la posibilidad de elegir el sexo de los embriones (algo que el DGP convencional ya permite), dejando la cuestión en manos de la discreción de los médicos. En conjunto, su postura parece abrir la puerta a cualquier tipo de medición, tal vez mientras la prueba esté justificada por una razón médica.

Hsu ya ha dicho que cree que la inteligencia es "el fenotipo más interesante" de todos los rasgos. Pero cuando probó su predictor para ver qué podría decir acerca de cuánto habían avanzado en la escuela los 500.000 sujetos británicos del Biobanco de Reino Unido (los años de escolaridad son un sustituto del cociente intelectual), descubrió que el ADN no era capaz de predecirlo ni remotamente tan bien como con la altura.

Pero el ADN sí explicaba algunas diferencias. El genoeconomista de la Universidad del Sur de California (EEUU) Daniel Benjamin dice que en poblaciones grandes, las puntuaciones genéticas tienen la misma capacidad de predecir los logros educativos como el hecho de haberse criado en una familia rica o pobre. Añade que la precisión de las puntuaciones ha mejorado constantemente. Sin embargo, calificar embriones en función de un alto cociente intelectual sería "prematuro" y "éticamente polémico", asegura.

Hsu cree que los "multimillonarios y los tipos de Silicon Valley" serán los primeros en adoptar la tecnología de selección de embriones, convirtiéndose en los primeros en "hacerse [tratamientos de] FIV aunque no necesiten [un tratamiento de] FIV". A medida que comiencen a producir niños más sanos y excepcionales, el resto de la sociedad tenderá a seguir su ejemplo. Sobre la posibilidad de seleccionar embriones con puntuaciones de cociente intelectual más altas, el experto sentencia:"Mi predicción es que será algo totalmente posible. Pero nosotros, como empresa, no vamos a hacerlo. Es un tema complicado, como las armas nucleares o la edición de genes. En el futuro habrá algún debate sobre si debería ser legal o ilegal. Los países tendrán referéndums sobre eso".