基因筛选的“完美婴儿”，打开了怎样的世界？

图片来源@视觉中国

文｜根新未来，作者｜陈根

人人都想让自己的孩子赢在起跑线，赢在起跑线最好的一个方法，就是拥有一个天生就聪明、乖巧、勤奋努力的孩子。这样的技术其实已经实现，在一项调查中，当被问到是否同意使用一种免费、安全的方法，选出智力最高的胚胎，让他进入顶尖大学的概率提升2%时，超过40%的美国人选择了同意使用。

今天，第一个通过类似技术进行筛选的孩子已经诞生，甚至快满3岁。虽然目前，这个孩子仍在健康地成长中，但这个孩子从诞生到今天，关于她出生的争议就没有断过。那么，这个被基因筛选过的“完美婴儿”，究竟为人类打开了一扇怎么样的大门？

世界上第一个“完美婴儿”

故事还要从《麻省理工科技评论》上的一篇报道开始。

拉法尔和现任妻子都已年过五十，两人此前分别离婚后，才带着各自的孩子重组了现在的家庭。尽管已经属于高龄受孕，但拉法尔和现任妻子还是决定通过辅助生殖技术，再生一个属于两个人的孩子。考虑到高龄生育可能会给孩子带来更高的遗传病风险，拉法尔看了许多研究资料，一篇发布于《麻省理工科技评论》的文章吸引了他的注意。

该文题为《优生学2.0：我们正处于根据健康、身高等选择胚胎的“黎明”》，文章中提到，随着人类基因组计划地进行，人类对于自身性状与遗传信息的理解已经达到了前所未有的高度，研究人员发现有些单基因与疾病直接相关，而更多的情况则是多个基因共同决定一种性状，即多基因性状。

虽然有时单个基因变异就可能导致严重的遗传疾病，例如地中海贫血、苯丙酮尿症等，这些疾病都呈现典型的家族遗传。但更多的疾病，遗传方式更复杂。比如糖尿病、癌症、高血压等，与之相关的变异很多，每个风险变异的影响也有大有小。此时，单一的变异对患病风险影响并不大，但许许多多变异，就累积出了对最终患病概率的显著影响。基于多基因评分的胚胎选择（ESPS）技术就可以筛查疾病、选择胚胎 。

ESPS是多基因评分（polygenicriskscores,PRSs）的一个应用方向，是在辅助生殖过程中通过评分的方式，对胚胎进行多基因相关性状的筛选，从而选择最可能符合需求的胚胎，移植入母体进行生育。

尽管ESPS技术是否有效、是否安全、是否应该用于优生都没有定论，但拉法尔却看到了一个让自己孩子健康出生的希望。进一步了解后，拉法尔接触到了一家名为基因组预测（Genomic Prediction）的初创公司，该公司可以提供多基因检测服务，并承诺将帮助父母选择具有最佳基因的胚胎。

在Genomic Prediction的推荐下，拉法尔和妻子使用了一种叫做胚胎移植前多基因疾病基因检测（PGT-P）的技术，PGT-P技术需要和提供试管婴儿服务的医院合作，从胚胎中分离出细胞，做基因测序，分析其中的一些突变，判断这个胚胎成长中会出现的疾病风险。为了协助用户做判断，Genomic Prediction还会给所有胚胎打上一个分数。而只有分数最高的胚胎才有机会存活。

最终，拉法尔和妻子从自己的体外受精胚胎细胞中，提取DNA样本、进行测序分析、构建基因图谱、解读遗传信息，从而预测孩子出生后可能的健康和智力水平。他们从16个胚胎中选出5个进行基因检测。这5个胚胎中，有一个因检测出染色体异常直接舍弃，余下4个则获得了整体的“胚胎评分”。

于是，在拉法尔的努力下，他的小女儿奥蕾拉成为了世界上第一个经ESPC诞生的“完美婴儿”。不到三岁的她还不知道，自己的命运经过了父母的精心挑选，成为了世界上第一个应用PGT-P技术的人。根据评分，从概率上看，她可能会比其他人更长寿，一生中患病风险也会更小。

PGT-P技术应用进行时

在拉法尔之后，PGT-P技术也得到了更多的关注。自奥雷娅诞生后，Genomic Prediction又陆陆续续完成了约200个胚胎的筛查与打分，让依赖这一技术出生的婴儿数增加了几个数量级。其研究称，利用该公司的技术，新出生的婴儿罹患心脏病的风险会降低46%，2型糖尿病的发病概率降低42%。

并且，去年8月，在中国范围内也首次实施了PGT-P技术。具体来看，复旦大学附属妇产科医院生殖医学中心黄荷凤院士团队通过多基因疾病遗传风险评估模型，结合对2型糖尿病家族中多位家庭成员的基因型-表型的综合分析，创新性地提出基于家系遗传信息的多基因疾病风险评分方法，对胚胎进行2型糖尿病的多基因遗传风险评估，选择2型糖尿病风险最低的胚胎进行移植并获得临床妊娠，最终于2022年8月2日，成功诞下一名男婴。

虽然从机理上看，PGT-P技术并没有什么特别。无论是在动物还是植物的育种里，研究人员们都会做类似的评分，用最大的可能产出健康的后代。试管婴儿筛选的技术也很常见——进行体外授精后，医生们总会有一个初步的挑选，去除那些染色体出现异常的胚胎。

但与过去三代试管中应用的更简单的PGT检测不同，传统三代试管如PGT-M/SR只是对遗传上的简单疾病，如唐氏综合症、囊性纤维化、泰-萨克斯病等进行筛查，这些严重或致命的遗传病具有极高的“外显率”——如果在胚胎的DNA中看到这些基因突变，几乎可以肯定孩子会患有这种疾病。因为在临床上，疾病相关基因的出现是明确诊断的基础。

而PGT-P筛查并不能肯定地告诉你胚胎是否会患上癌症或克罗恩病等遗传疾病。这是因为这种新的筛查检查的是多基因疾病，而这些疾病是由数千种不同基因以及生活方式和其他环境因素的综合影响引起的。所以，未来父母不会得到明确的诊断，而是获得“多基因风险评分”——孩子患某种疾病或病症的概率。

再加上像Genomic Prediction这样的公司则对这个过程进行了迭代。要知道，PGT-P是使用人工智能技术开发的，该技术应用于包含数十万人的遗传和健康信息的大型数据库。DNA和健康结果的统计数据分析使科学家能够看到哪些复杂的遗传模式更频繁地出现在也患有某种疾病的个体中。

于是，通过对胚胎进行遗传分析，然后将其遗传信息与该群体数据进行比较，人们就可以计算出给定疾病的胚胎的多基因风险评分。对于许多具有不同水平预测能力的常见疾病，这已经可以做到这一点，并且随着遗传数据库的增长，这些风险评分的可靠性将继续提高。

最坏的情况是什么？

无疑，对于社会来说，优生优育有着重要的意义，优生优育能够减少和避免具有缺陷和病残的个体出生，可以减轻家庭及社会的经济负担。产前检查就是优生优育的一种技术手段。产前检查可以检测出胎儿是否患有唐氏综合征和数十种先天性疾病，以及其性别。不过，对于当前来说，比产前检查更能精确筛选婴儿的PGT-P技术想要大规模走向市场，还需面临诸多现实问题。

从技术的角度来看，基于多基因评分的PGT-P技术其实并不算是一项完全成熟的技术。纽约莎拉劳伦斯学院人类遗传学研究主任劳拉·赫歇尔表示：“PGT-P 技术是基于大人口数据，这意味着对如何将其用于个人应当非常小心”。

事实上，目前科学家们还没有完全鉴定出关于心脏病或癌症等复杂疾病的全部基因。此外，PGT-P技术所采用的数据库大都来源于欧洲白人，因此，将这些数据用在其它人群身上显然是不合理的。

同时，目前对于基因功能的研究还远远未达完善。基因是具有多效性的，多基因评分在选择一种我们想要的性状时，很可能会导致产生另一种不利的性状，例如基于某个基因选择了让孩子更聪明，但这个基因会导致更容易出现精神问题的方面却还没被研究揭示，这就很可能造成不能挽回的后果。美国生殖内分泌学家 Denis Vaughan 认为，该技术还不够成熟，但却被过早商业化了。

更重要的是，PGT-P技术并不止步于疾病的预测，它也可以对其它如眼睛颜色、肤色，身高甚至智商等性状进行预测。Genomic Prediction 公司的联合创始人斯蒂芬也承认道：“现在的技术仅仅从 DNA 就可以预测到准确的身高，要知道，现在成长过程中造成的误差仅仅不到 3 厘米，我们可以对个人的智商分数进行预测。”

虽然由于这些方面存在的争议性，Genomic Prediction 公司目前并没有在其服务中提供这些项目的评分信息。但是不提供不代表不能提供，斯蒂芬表示：“美国生殖医学学会的指导方针支持使用这种技术来预防疾病，但他们没有明确支持将这种技术用于美容方面的目的，也并没有谈到智商相关的问题。”

尽管Genomic Prediction表示自己没有踏足这一灰色地带，但在现实中，确实已经有人选择在基因预测方面走的更远。去年 5 月，据彭博社报道，有一对夫妇就使用了 PGT-P 技术进行胎儿基因检测，但他们还想要比公司提供的更多的数据，于是他们下载了原始的胚胎数据，并对其进行了分析。最终他们选择了 3 号胚胎：一个女孩，心理健康状况良好，善于管理压力、不易情绪低落。以及较低的心脏病，糖尿病风险。

不可否认，经PGT-P 技术筛选的胚胎或许“没病没灾”，看上去真的很美好。但它背后的风险、未知、歧视、可能难以挽回的后果，至今都没有答案。

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