유전자 공학은 점점 더 진보되고 있으며 과학 세계의 일부 사람들은 이제 유전자 구성에 따라 개인의 성격 특성이나 지능을 예측할 수 있다고 믿고 있습니다. 그러나 이것은 아직 완벽하지 않으며 동일한 쌍둥이 사이에도 여전히 약간의 변화가 있습니다.
최근 유전학의 획기적인 발전으로 인해 과학 세계의 많은 사람들이 단순히 사람의 유전 적 구성을 기반으로 개별 특성이나 성격의 군대를 정확하게 예측할 수 있다고 믿게 만들고 있습니다. 또한 이것은 예측 만하는 것으로 제한되지 않습니다. 일부는 심지어 CRISPR과 같은 고급 게놈 편집 도구를 사용하여 특정 특성을 향상 시키거나 질병이 유 전적으로 전달되는 것을 방지하는 유전자를 조작하는 방법을 시도하고 있습니다.
특정 눈 색깔을 원하거나 유전자 간단한 과 같은 일부 기본적인 물리적 특성. 겸상 적혈구 빈혈 또는 낭포 성 섬유증과 같은 질병, 유전자 공학은 배아의 유전자 프로파일을 신중하게 바꿀 수 있다면 올바른 선택이 될 수 있습니다.
그러나 지능과 같은 심리적 특성을 포함하여보다 복잡한 특성에 대해 동일한 도구를 구현할 수 있습니까? 이 영역의 연구와 이야기는 is 을 내포합니다. 가능 - 적어도 이론적으로.
다 유전자 위험 점수
실질적인 구현과 관련하여, 미국의 생명 공학 회사 게놈 예측은 최근 질병에 걸리거나 지능이 낮을 가능성을 예측하는 유전자 스크리닝 테스트를 개발했습니다. 필요한 규제 승인을받은 후, 게놈 예측은 다 유성질 위험 점수를 제공하는 최초의 회사가 될 것입니다. 즉, 두 DNA 영역을 분석하여 사람이 특정 정신 장애가 있는지 여부를 결정하는 테스트.
(사진 크레디트 :Paget Michael Creelman/Wikimedia Commons)
게놈 예측의 공동 창립자 인 Stephen HSU는 현재 그의 회사는 현재 정신 장애 나 장애가있는 것으로 간주되는 배아를 선별하는 옵션 만 제공 할 것이라고 말했다. 그러나 그는 미래에 사람들이 그것을 요구할 것이라고 믿기 때문에 높은 IQ를 가질 가능성이 높은 유전자로 배아를 식별하는 데 유도 할 수 있다고 인정했다. 그는 또한 그의 회사가 그렇게하지 않으면 다른 국가의 다른 회사는 자신의 자리에서 노력하고 성공할 것이라고 생각합니다.
유전자 예측의 '청사진'
행동 유전 학자 Robert Plomin은 그의 새로운 저서 인 Blueprint , 유전자는 실제로 Fortune-Tellers 이라고 주장한다 . 사실, 그는 그것이 센트 퍼센트를 신뢰할 수 있고 유전 적 조성이 우리의 미래를 반영하는 지점으로 간다.
.표본 크기가 증가함에 따라 연구자들은 지능에 영향을 미치는 점점 더 많은 유전 적 뉘앙스를 발견하고 있습니다. 또한 정교한 현재의 기계 학습 및 인공 지능 알고리즘 덕분 에이 유전자 데이터에 이러한 알고리즘을 사용하여 의미있는 패턴을 발견 할 수 있습니다. 이것은 우리에게 분류와 예측의 거의 초인간적 힘을 줄 수 있습니다!
제한
그러한 독특한 유전자 공학 토론에도 불구하고, 기본 한계는 종종 훼손되며, 이는 심리적 특성의 예측 또는 통제에 대한 우리의 탐구를 방해 할 수 있습니다. 이런 종류의 대부분의 특성은 부분적으로 유전 적이지만 완전히 유전은 아닙니다. 다시 말해, 우리 커뮤니티 전역의 특성에서 볼 수있는 일정 비율의 변동만이 유전학에 기인 할 수 있습니다. 지능에 대해 구체적으로 이야기하면서 전문가들은 유전학에 대한 의존성이 약 50%라고 생각합니다. 변동의 나머지 50%는 비 영성입니다. 이는 환경 및 기타 외부 요인에 의존한다는 것을 암시합니다.
심리적 특성의 형성으로 이어지는 것은 물리적 구조와 뇌의 화학적 구성의 차이입니다. 우리의 뇌의 배선은 무의미하게 복잡하고 그 놀라운 자기 조립은 수천 개의 유전자의 활동 덕분에 신체를 유지하는 수많은 세포 과정에 의존합니다.
(이미지 크레딧 :flickr)
우리의 지능에 영향을 미치는 것은이 유전자와 유전자 활동의 변화입니다. 이들 유전자는 개발 프로그램을 인코딩하지만 정확한 결과를 거의 인코딩하지는 않는다. 이 인코딩은 수천 개의 단백질 분자의 생화학 적 상호 작용을 조절하는 임의의 규칙을 설정함으로써 수행되며, 발달하는 배아에서 각 세포에서 유전자를 켜고 끄는 지시와 함께. 복잡한 피드 포워드 및 피드백 상호 작용 세트를 통해 다른 기관이 해당 장소에서 발생합니다. 유사하게, 이들 상호 작용을 통해, 다른 유형의 세포는 뇌의 차별화 및 신경 세포가 올바른 순서로 연결될 수 있습니다.
그러나 분자 수준에서 모든 프로세스는 노이즈 또는 고유의 무작위성에 영향을받습니다. 유전자는 규칙을 설정할 수 있지만 결과는 때로는 크게 다릅니다. 이것은 우리가 동일한 쌍둥이를 연구 할 때 분명해집니다. 구조적으로 매우 유사한 뇌를 가지고 있음에도 불구하고, 둘 사이에는 여전히 눈에 띄는 차이가 있습니다. 이 차이는 성격이나 지능과 같은 심리적 특성에서 관찰됩니다. 흥미롭게도,이 변화는 환경 적 또는 외부 요인 (대신 본질적) 때문이 아닙니다. 동일한 인코딩을 통해서도 다른 결과로 이어지는 개발 과정에서 뉘앙스에 이르기까지
.따라서 우리가 태어날 때까지, 우리의 두뇌는 이미 독특합니다. 그것은 유전자 구성 때문일뿐만 아니라 전례없는 일련의 발달 사건의 결과입니다.
이것은 게놈 예측이나 편집이 작동하는 한계가 있음을 의미합니다. 그렇다고해서 인구의 통계적 영향을 이해하기 위해 유전학 사용을 중단해야한다는 의미는 아니지만, 그러한 연구와 관련된 어느 정도의 무작위성이나 예측 불가능 성이 항상 있다는 것을 명심해야합니다. 다시 말해, 다른 분야에서 유전학과 발전의 현재 진행 상황을 고려할 때, 우리는 유전자를 보면 태어나지 않은 아기의 지능을 완벽하게 예측할 수있을 것 같지 않습니다.
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