知道你的基因，就能知道你長啥樣

2017-09-23 | 來源: 煎蛋網 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

　　激進派遺傳學家Craig Venter發文宣布其能夠通過解析人的遺傳序列從而完成對其相貌的預測，成千上萬的反對與批評懟起了這位先鋒人物。評論家與這篇文章的共同作者都表示這篇文章誇大了基因預測的能力。因此，人們沒必要為泄漏自己的基因隱私而感到恐懼。

　　這篇文章發表在PNAS上，Venter與他的同事們在加利福尼亞聖地亞哥的“人類壽命公司”(Human Longevity, Inc. HLI)工作。這些科學家們收集了1061個人的全基因序列，這些人中各個種族、年齡段的人都有。基因數據庫與強大的臉部識別功能相結合，研究人員利用人工智能的計算手段來尋找這些人基因序列中的細微差距，結合著臉部特點進行分析。除了臉部的一些特點，研究人員還收集了這些人的體重、身高、年齡、聲音、膚色等數據。

　　利用這種方法可以准確地預測到從HLI數據中心隨機選擇的十個人，准確率高達74%。此外，在這篇文章中，作者指出科學家、代理公司和擁有測序技術的相關部門應該更好地保護人們DNA數據，免遭隱私泄露。

　　但是一些遺傳學家在看了這篇文章後都表示，這個研究結論有些言過其實。賓夕法尼亞州立大學的Mark Shriver表示：“我認為這篇文章過度強調基因序列的私密性，因為文章作者無法從DNA水平上對這些人進行區分。而且作者僅僅選取了十個樣本進行預測，而且其數據庫不是足夠大，並且被預測的這十個人，其年齡、性別、種族的差異性都不是特別大。”

　　為了說明這一點，哥倫比亞大學的計算生物學家Yaniv Erlich 讀了這篇文章後專門設計了一個算法，在學習了HLI數據庫中的三個人的特征後，就能將預測精度提高了75%。Erlich 先生表示，在不知道其基因數據的情況下，僅僅根據一些已知數據就能將准確度變得那麼高。

　　在PNAS出刊之前，文章也提交給Science過，雜志審稿人Shriver 說：HLI的數據庫其實很充分，並且他覺得這個團隊利用端粒長度來預測人類壽命這個方法很新奇。但是這篇文章沒能說明DNA與區分個人外貌特點的相關性，這與其對外宣稱的並不相符。“我認為，人們混淆了其結論的含義。”

　　HLI表示，這篇文章證明了如果基因組的數據庫足夠大，運用多重比對的算法，能對人的相貌進行預測。“這讓利用基因預測人類相貌擁有了可能性。”HLI的發言人 Heather Kowalski表示。此外HLI覺得從方法上來說，是有一定價值的，但是其也承認，其數據量確實不太夠。

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　　Shriver說他和Erlich都在一篇投稿於Science的評論性文章中表達了對這篇頗富爭議的文章的看法。但是Science並沒有接受這篇文章。隨後兩人將這篇文章提交給PNAS，PNAS的可以讓投稿人指定任何審稿人對其稿件進行審定。這兩位科學家都是生物信息隱私保護專家，而這兩位選擇的審稿人都是一些生物倫理學家。

　　Jason Piper是一位計算生物學家，同時也在新加坡蘋果公司工作。他認為面部識別的那篇文章有些歪曲事實，Piper先生還強調自己由於工作上的利益關系，只能同意這篇文章通過審核。

　　Piper在Twitter指責了這篇文章的不符實，而且他覺得HLI公司過於注重金錢利益，有壟斷人類基因數據庫的嫌疑。而HLI回復到：任何人都有評價文章的權利，我們接受Piper的評論。

　　“我覺得基因隱私固然重要，但是打著基因隱私的幌子來限制信息共享是不對的。為了人類進步，為了獲得更多關於基因的解析，共享是很有必要的。”也許我們現在的當務之急是發現一種方法(例如通過加密某些關鍵片斷)來保護基因數據，免遭隱私被侵害。

　　為了響應這一批評，HLI公司公開聲明：HLI理應保護基因隱私免遭侵害，但是還要發展信息的交互，推動科技的進步。此外公司還強調，面部識別的那篇文章主要是為了促進基因解析的進步，而且是在保護基因隱私的基礎上。

　　Erlich所帶起的這波話題可能會引起政治人物的關注，從而賦予其不一樣的內涵，在政治上人們可能會更多的關注於隱私的保護。“新的法律法規都要有這類文獻的支持，而且我們在制定法規時應當先將事實真相搞清楚。