Основные ограничения генной терапии вовсе не этические, хоть это и важный вопрос, конечно.
Главные проблемы - это специфичные векторы, оффтаргеты и, самое главное, отсутствие хороших мишеней. Поэтому и были выбраны моногенные заболевания, которые очень хорошо изучены, хоть и редкие. Для большинства других болезней, а уж тем более редактирования признаков вроде цвета волос, у нас просто нет надёжного списка генов, которые мы могли бы отредактировать.
Далеко не всегда можно подобрать вектор, который специфично узнает определенную ткань или тип клеток. Обычно в качестве таких векторов используют вирусы (например, AAV), и оптимизация специфичности таких векторов сейчас одно из самых горячих направлений исследований.
Это было бы неплохо. Но упорядочить товары в интернет-магазине гораздо проще. Систематизация научной информации - это очень сложная задача, которую пока никто не знает, как решить.
Но соглашусь с вами, консервативность научного сообщества играет здесь немалую роль.
Это очень крутая статья, спасибо вам за ссылку. Но есть ряд важных нюансов.
Во-первых, это линии мышей, которые были получены за счет модификации зиготы, а не взрослого организма, как предлагали в начале обсуждения.
Во-вторых, в этой статье авторы смогли улучшить предыдущие подходы. Они предложили вместо постоянной индукции факторов плюрипотентности делать это циклически, чтобы уменьшить негативные эффекты. Но это все еще лишь начальная стадия исследований. Неизвестно, будет ли эффект на мышах дикого типа (в работе использовали быстростареющих мышей); неизвестно, как эти мыши будут реагировать на другие варианты стресса.
В-третьих, непонятно, как эти исследования переносить на человека. Даже когда мы полностью поймем все на мышах (а для этого потребуется еще некоторое время), все равно для человека потребуется оптимизация (точная частота индукции, дозы и т.д.). Но это очень рискованные эксперименты — ведь слишком сильная индукция приводит к раку и сокращению жизни. Кроме того, подобные исследования можно проводить только на взрослых людях, а набрать необходимую статистику будет очень сложно. То есть только этот пункт откладывает применение такого подхода на человеке на 100+ лет.
Я не спорю с тем, что мы точно научимся и редактировать людей в терапевтических целях, и даже улучшать геном человека. Но это гораздо более длительный процесс, чем многим кажется. CRISPR — это замечательный инструмент, но сейчас он гораздо полезнее для исследований и практического применения в специальных хорошо изученных случаях с выделенными клеточными культурами. До практики, которую нам рисует воображение, надо еще долго ждать.
Это так не работает. Вам нужен вектор, который проникнет через клеточную мембрану и доставит ДНК в ядро. Обычно для этого используют вирусы, но гарантированно ввести ДНК во все (или даже во многие) клетки взрослого организма сейчас нельзя.
Основная проблема даже не в точности CRISPR (всегда будут ошибки), и не в средствах доставки (хотя доставлять вектор во все клетки взрослого организма мы сейчас тоже не умеем).
Мы сейчас не знаем, как можно улучшить организм. Знаем множество путей что-нибудь сломать. Можем изменять геном, чтобы его было проще изучать. Можем даже добавить иммунным клеткам ген антител к специфическому эпитопу. Но как улучшить человека — пока непонятно. Вот поэтому даже для редактирования эмбрионов приходится придумывать очень заковыристые задачи, которые нельзя решить другими, более простыми способами.
Не люблю такие аналогии, но в вашем примере компьютером является не ДНК, а вся клетка. Передача и реализация информации невозможна только с помощью ДНК, нужно большое число белков, РНК, мелких молекул.
В биологии разделить информационную и физическую часть невозможно. Физика и является носителем и обработчиком информации.
Это сильно зависит от области. В биологии и медицине основной денежный вопрос — это вовсе не зарплаты, а оборудование, расходники и реактивы. На это и нужны гранты. Заниматься современной биологией на свои средства невозможно (ну или надо быть миллиардером).
Полногеномное секвенирование для любых целей предпочтительнее. Особенно, если по такой низкой цене.
Тут еще встает вопрос, что делать с этими данными. Вы, видимо, сами их можете анализировать, но для большинства — это не так. Я работаю в смежной теме, но для меня анализ патогенных вариантов и родства будет нетривиальной задачей. А для человека вообще без бекграунда очень сложной. Заказывать же анализ (по крайней мере в русских конторах) дороже, чем само секвенирование, по моему опыту.
Предположим, Адам не является потомком Евы. Тогда все современные мужчины (являющиеся потомками Адама), не являются потомками Евы. Но это не так, ведь все современные люди являются потомками Евы. А значит предположение не верно, и Адам — потомок Евы.
В тот момент — да, были и другие люди. Но все, кто выжившие генотипы — потомки митохондриальной Евы. В то же время, все выжившие мужские генотипы — потомки Y-хромосомного Адама. Если Адам жил позже, то он входит в подгруппу филогенетического дерева Евы, которая дожила до нашего времени. А значит является ее потомком.
Если оценка времени жизни общего мужского и общего женского предков правильная, и общий мужской предок жил позднее, то Y-хромосомной Адам точно является потомком митохондриальной Евы, так как все генотипы дошедшие до нас являются ее потомками.
Про саму концепцию — это достаточно хорошо доказанный факт. Кроме того, это следует даже не из биологии, а из более фундаментальных математических принципов. У Numberphil есть видео на эту тему.
Время до общего предка определяется с помощью «молекулярных часов» — моделирования накопления мутаций. Построив филогенетическое дерево современных людей, по последовательности Y-хромосомы, можено приблизительно определить, когда жил их самый поздний общий предок. Точно так же можно сделать для последовательности митохондриальной ДНК. Сравнив приблизительное время жизни общего мужского и общего женского предков — можно сказать, что мужской жил намного позднее женского. Но эти методы определения дают погрешность в десятки тысяч лет, поэтому точно сказать кто когда жил пока нельзя.
Об этом и речь. Сейчас научное сообщество пытается оказывать давление на законодателей, чтобы такого не допустить. Иначе, под ударом окажутся те, кому медицинская помощь и нужна больше всего.
Очень хорошая метафора вначале. Хороший арбуз или плохой, его судьба одна - съедят.
Ну и про лояльность тоже хорошо. Сотрудник обязан быть лоялен компании не из-за денег, не из-за ДМС и других плюшек. А из-за чего тогда?
А компания будет лояльна сотруднику? Или уволит просто из-за того, что такой вот начальник-самодур решил, что так будет эффективнее.
Спасибо за отличную статью, было очень интересно.
Вопрос про число кластеров (чем-то похож на вопрос выше). Число кластеров ведь задаётся каким-то параметром, а не определяется алгоритмом напрямую?
Основные ограничения генной терапии вовсе не этические, хоть это и важный вопрос, конечно.
Главные проблемы - это специфичные векторы, оффтаргеты и, самое главное, отсутствие хороших мишеней. Поэтому и были выбраны моногенные заболевания, которые очень хорошо изучены, хоть и редкие. Для большинства других болезней, а уж тем более редактирования признаков вроде цвета волос, у нас просто нет надёжного списка генов, которые мы могли бы отредактировать.
Далеко не всегда можно подобрать вектор, который специфично узнает определенную ткань или тип клеток. Обычно в качестве таких векторов используют вирусы (например, AAV), и оптимизация специфичности таких векторов сейчас одно из самых горячих направлений исследований.
Это было бы неплохо. Но упорядочить товары в интернет-магазине гораздо проще. Систематизация научной информации - это очень сложная задача, которую пока никто не знает, как решить.
Но соглашусь с вами, консервативность научного сообщества играет здесь немалую роль.
Во-первых, это линии мышей, которые были получены за счет модификации зиготы, а не взрослого организма, как предлагали в начале обсуждения.
Во-вторых, в этой статье авторы смогли улучшить предыдущие подходы. Они предложили вместо постоянной индукции факторов плюрипотентности делать это циклически, чтобы уменьшить негативные эффекты. Но это все еще лишь начальная стадия исследований. Неизвестно, будет ли эффект на мышах дикого типа (в работе использовали быстростареющих мышей); неизвестно, как эти мыши будут реагировать на другие варианты стресса.
В-третьих, непонятно, как эти исследования переносить на человека. Даже когда мы полностью поймем все на мышах (а для этого потребуется еще некоторое время), все равно для человека потребуется оптимизация (точная частота индукции, дозы и т.д.). Но это очень рискованные эксперименты — ведь слишком сильная индукция приводит к раку и сокращению жизни. Кроме того, подобные исследования можно проводить только на взрослых людях, а набрать необходимую статистику будет очень сложно. То есть только этот пункт откладывает применение такого подхода на человеке на 100+ лет.
Я не спорю с тем, что мы точно научимся и редактировать людей в терапевтических целях, и даже улучшать геном человека. Но это гораздо более длительный процесс, чем многим кажется. CRISPR — это замечательный инструмент, но сейчас он гораздо полезнее для исследований и практического применения в специальных хорошо изученных случаях с выделенными клеточными культурами. До практики, которую нам рисует воображение, надо еще долго ждать.
Мы сейчас не знаем, как можно улучшить организм. Знаем множество путей что-нибудь сломать. Можем изменять геном, чтобы его было проще изучать. Можем даже добавить иммунным клеткам ген антител к специфическому эпитопу. Но как улучшить человека — пока непонятно. Вот поэтому даже для редактирования эмбрионов приходится придумывать очень заковыристые задачи, которые нельзя решить другими, более простыми способами.
Не люблю такие аналогии, но в вашем примере компьютером является не ДНК, а вся клетка. Передача и реализация информации невозможна только с помощью ДНК, нужно большое число белков, РНК, мелких молекул.
В биологии разделить информационную и физическую часть невозможно. Физика и является носителем и обработчиком информации.
Тут еще встает вопрос, что делать с этими данными. Вы, видимо, сами их можете анализировать, но для большинства — это не так. Я работаю в смежной теме, но для меня анализ патогенных вариантов и родства будет нетривиальной задачей. А для человека вообще без бекграунда очень сложной. Заказывать же анализ (по крайней мере в русских конторах) дороже, чем само секвенирование, по моему опыту.
это правда, но женские митохондрии передаются всем, в том числе и мужчинам. Это означает, что мы вполне можем оченить был ли Адам потомком Евы.
Про саму концепцию — это достаточно хорошо доказанный факт. Кроме того, это следует даже не из биологии, а из более фундаментальных математических принципов. У Numberphil есть видео на эту тему.