Membaca risiko
Bayi pertama yang dikandung melalui IVF lahir pada tahun 1978, dan sejak itu para peneliti telah mengembangkan tes yang menyaring embrio untuk kelainan kromosom dan beberapa kondisi monogenik – yang disebabkan oleh satu gen yang cacat, seperti cystic fibrosis. Meskipun tes ini datang dengan masalah etika dan praktis mereka sendiri, mereka hampir tidak kontroversial seperti PGT-P.
PGT-P memanfaatkan upaya selama puluhan tahun dalam genomik untuk mengidentifikasi kontributor genetik pada banyak penyakit umum. Menentukan dengan tepat akar diabetes, skizofrenia, penyakit jantung, dan sejumlah kondisi lain telah terbukti menjadi tugas yang sangat sulit. Sebagian besar penyakit dianggap poligenik – sering dikaitkan dengan banyak gen berbeda yang berinteraksi satu sama lain dan lingkungannya dengan cara yang kompleks.
Mengumpulkan data genom dan kesehatan pada ratusan hingga ribuan orang, biasanya sebagai bagian dari proyek biobanking, telah memungkinkan para peneliti untuk membandingkan perbedaan halus dalam DNA orang dengan atau tanpa kondisi tertentu. Mereka menggunakan model kecerdasan buatan untuk mendeteksi perbedaan huruf DNA, yang disebut polimorfisme nukleotida tunggal (SNP), yang lebih luas dalam kelompok dengan kondisi tersebut.
Satu SNP saja mungkin membuat perbedaan yang dapat diabaikan terhadap risiko seseorang terkena diabetes, tetapi menambahkan efek dari puluhan hingga jutaan varian ini dapat menghasilkan model untuk menilai risiko tersebut. Para peneliti kemudian dapat melihat seberapa prediksi model mereka dengan melihat genom dan kondisi kesehatan orang-orang yang tidak termasuk dalam populasi asli, untuk melihat apakah skor tinggi memang lebih mungkin untuk memiliki penyakit tertentu.
Misalnya, sebuah studi 2018 1 melatih model untuk mendeteksi SNP untuk penyakit arteri koroner menggunakan data genom hampir 61.000 orang dengan kondisi tersebut dan sekitar 123.000 orang tanpanya. Setelah menguji prediktor pada kelompok terpisah yang terdiri dari hampir 290.000 orang di Biobank Inggris, mereka menemukan bahwa skor dalam beberapa persentil tertinggi, rata-rata, memiliki risiko mengembangkan penyakit yang lebih dari tiga kali lebih tinggi daripada populasi yang tersisa. . Layanan Kesehatan Nasional Inggris sedang menguji coba skor ini sebagai cara untuk mengidentifikasi orang dewasa yang memiliki risiko tinggi terkena penyakit jantung. Idenya adalah bahwa dokter dapat merekomendasikan perubahan gaya hidup dan skrining rutin kepada mereka yang memiliki skor risiko tinggi.
Tetapi para peneliti masih bergulat dengan keterbatasan skor ini, kata Peter Visscher, ahli genetika kuantitatif di University of Queensland di Brisbane, Australia, yang mempelopori metode yang mendasari skor risiko poligenik. Satu masalah adalah bahwa variasi genetik hanya dapat menjelaskan sebagian dari total risiko — faktor lingkungan seperti pola makan atau kualitas udara, misalnya, juga merupakan kontributor penting. Dan karena skor poligenik hanya berkorelasi dengan adanya suatu kondisi, sulit untuk membedakan apakah mereka benar-benar mencerminkan gen yang berkontribusi terhadap penyakit, atau apakah mereka mengungkapkan sesuatu yang lebih luas tentang populasi yang memiliki kondisi tersebut.
Skor tersebut mungkin juga menyesatkan karena data yang mendasarinya tidak memiliki keragaman etnis dan geografis. Skor biasanya dibuat dan divalidasi menggunakan informasi biomedis dari orang-orang keturunan Eropa, dalam kumpulan data seperti UK Biobank, yang membatasi penerapannya pada orang-orang dari etnis lain.
Untuk semua alasan ini, skor belum siap untuk digunakan secara luas di klinik untuk tujuan apa pun, kata Visscher – apalagi sebagai dasar untuk memilih embrio.
