Seleccionar embriones para obtener hijos más inteligentes ya es posible. La empresa estadounidense Heliospect Genomics propone clasificar los embriones según su genoma, basándose principalmente en criterios de CI. Un proceso que no está exento de generar interrogantes.
Analizando los embriones provenientes de la fertilización in vitro (FIV), Heliospect utiliza algoritmos para determinar los rasgos genéticos futuros. La empresa luego ofrece a los padres la opción de elegir su embrión preferido. Estos análisis no se limitan solo a la inteligencia. Otros rasgos, como la susceptibilidad de desarrollar ciertas enfermedades o incluso el sexo, también pueden tenerse en cuenta. Heliospect vende sus servicios a una clientela privilegiada.
Las tecnologías predictivas de Heliospect se basan en datos obtenidos del UK Biobank. Sin embargo, esta práctica está lejos de ser aceptada en todas partes. En el Reino Unido, por ejemplo, la selección de embriones por razones no médicas está prohibida. Las cuestiones éticas están en el centro del debate. Algunos expertos consideran que este servicio podría aumentar las desigualdades al crear una forma de "perfección genética" accesible solo para los más adinerados.
Además, Heliospect asegura respetar las leyes vigentes en los países donde opera, especialmente en los Estados Unidos, donde las regulaciones son menos estrictas que en Europa. Pero las implicaciones sociales de esta tecnología preocupan a muchos científicos.
Este enfoque podría provocar una forma de discriminación hacia aquellos que no cumplen con los criterios de perfección establecidos por esta tecnología. Se hace necesaria una reflexión sobre los límites de la genética aplicada a la procreación.
¿Qué es la predicción genómica?
La predicción genómica es un método que utiliza el análisis de los datos genéticos para estimar las características o los rasgos probables de un individuo. Estos datos provienen generalmente de la secuenciación del ADN y permiten predecir elementos como el riesgo de enfermedades, las aptitudes cognitivas, o incluso los rasgos físicos.
Este proceso se basa en algoritmos que analizan miles de variantes genéticas. Los científicos utilizan bases de datos como la del UK Biobank para refinar estas predicciones y evaluar rasgos complejos a largo plazo.