Algoritmalardan doğmamış bebeğe zeka tespiti

Doğmamış bebeklerin, düşük IQ veya yüksek hastalık riski taşıyan embriyoları, taramasını sağlayan yeni bir genetik test, yakında ABD'de kullanılabilir. Yapılacak test ile, embriyolarının düşük bir IQ'ya sahip olma riskleri, tahmin edilebilir durumda, olup olmayacağı merak konusu...

Algoritmalardan doğmamış bebeğe zeka tespiti

Yıllarca, tedavi gören umutlu ebeveynler, ciddi kalıtsal hastalıklar için embriyo tarama seçeneğine sahipti. Kalıtsal bozukluklar olarak bilinen bu nadir ve sıklıkla ölümcül durumlar, tek bir gende oluşması sonucu ortaya çıktıklarından, genetik tarama ile kolayca tanımlanabilirdi. Doktorlar için bu tanı, basit bir yöntemle çözümleniyordu. Ortalama bir insanın hayatını gölgede bırakması en muhtemel olan hastalıklar, kanser ve kalp hastalığı gibi, binlerce genetik sinyal arasındaki etkileşimlerden kaynaklandığı anlamına geliyor. Geçmişte her yıl milyonlarca insanı öldüren bu hastalıkları genetik testlerle taramak imkansız hale gelmişti. Algoritma öğrenimini kullanarak, genetik verileri analiz eden teknoloji, bunu değiştirmeyi umuyor. Son yıllarda biriken yeni genetik dizilerin özelliklerinden yararlanacak olan yeni teknoloji, risk skorları olarak bilinen istatistik içeren bir tarama süreci vaat ediyor. Akıllı algoritma yaratma olasılığı, yıllardır etik tartışmalara konu olmuştur ancak bunu gerçekleştirme konusunda yeterli teknolojiye sahip değildik fakat bu durum şimdilerde değişebilir.

Yakın zamanda Dünya’da, bazı kliniklerde bir embriyo genini test etmek için yeni bir teknoloji ortaya çıkabilir. Şu anki teknoloji, embriyoların bazı hastalıklar ve düşük zekâ riski gibi karmaşık özellikleri değerlendirebilecek genetik tarama testleri geliştirdiğini bize söylüyor. Testler, henüz tam kapasite ile hayata geçmemiş ancak yakın bir zamanda çok daha hızlı ve doğru sonuçlar alabiliriz. Algoritma bize, zekâ, genomik tahmin ve zihinsel engelli olması gibi olasılıkların yüksek olup olmadığının seçeneğini sunacak.  
 
Algoritmayı sunan ilk şirket 
 
Genetik alanındaki son çığır açan gelişmeler, giderek artan bir şekilde, bilim dünyasında birçok insanın, tek bir kişinin genetik kompozisyonuna dayanarak, bireysel özellikleri veya kişilik özelliklerini doğru bir şekilde tahmin edebileceğimize doğru ilerliyor. Dahası bu öngörülerde bulunmakla sınırlı kalmıyor; hatta bazıları, özellikleri geliştirmek veya hastalığın genetik geçişini önlemek için gelişmiş genom düzenleme araçlarını kullanarak, genleri manipüle etmeye çalışmaktadır. Belirli bir göz rengini istemek veya diğer genetik olarak basit hastalıkların tedavisi gibi bazı temel fiziksel özellikler için embriyoların, genetik profilini makul bir şekilde değiştirebilirsek doğru seçim olabilir. Bu alandaki çalışmalar ve hikayeler, bunu başarabileceğimizi gösteriyor. Algoritma öğrenimi ile genetik verileri analiz eden Amerikan bir şirket olan Genomic Prediction , doğmamış bir çocuğun önceden zekasını tahmin etmeyi vaat ediyor. Şirket, yetişkinlerden ziyade embriyolar için zihinsel risk skorları sunan ilk şirket olarak göze çarpıyor. Firma, yapılan testlerini, belirli tıbbi durumlar açısından yüksek risk altında olan embriyoları taramanın bir yolu olarak karşımıza çıkarıyor. Şirketin “zihinsel sakatlık” konusundaki zekâ testi daha tartışmalı. Her embriyo için, IQ tahmin etmek yeterince doğru değildir, ancak hangilerinin genetik olduğunu gösterebilir. Müstakbel ebeveynlere, ortalamanın altında bir IQ şansı yüksek embriyolardan kaçınma seçeneği sunuyor. Aynı testten elde edilen bilgiler bir adım daha ileri gitmek ve hangi embriyonun daha yüksek bir IQ'ya sahip olabileceğini seçmek için kullanılabilir. Bununla birlikte, daha tartışmalı bir şekilde, Genomic şirketi, hastalara öngörülen bilişsel yetenek için embriyoların taranması seçeneğini de sunmaktadır. Genomic Prediction kurucu ortağı Stephen Hsu, şu an sadece zihinsel engelli ya da engelli olduğu düşünülen embriyoları tarama seçeneğini sunacağını ifade ediyor fakat yüksek IQ değerlerine sahip genlere sahip embriyoları tanımlamak için çok çalıştıklarını ifade etti. İnsanların gelecekte onları talep edebileceğine inanıyor. 
 
Davranışçı genetikçi Robert Plomin, genlerin algoritmasının, gerçekten şans eseri olmadığını savunuyor. Aslında, yüzde yüz, güvenilir olduğu ve genetik kompozisyonumuzun geleceğimizi yansıttığı noktaya gittiğini işaret ediyor. Örneklem büyüklüğü arttıkça, araştırmacılar zekanızı etkileyen daha genetik nüanslar ortaya koymaktadır. Ek olarak, günümüzün gelişmiş makine öğrenmesi ve yapay zekâ algoritmaları sayesinde, bu anlamlı algoritmaları keşfetmek için genetik veriler üzerinde kullanabilir. Genetik mühendislik tartışmalarına rağmen ana sınır çoğu zaman zayıflar ve bu da psikolojik özellikler, öngörme ve kontrol etme arayışımızı engeller. Bu özelliklerin çoğu kısmen kalıtsaldır fakat tamamen bu yapıda değildir. Başka bir deyişle, topluluğumuzdaki bir yapıda gördüğümüz varyasyon yüzdesi genetik olarak bağlanabilir. Özellikle zihinsel hakkında konuşurken, uzmanlar genetik bağımlılığın %50 civarında olduğunu düşünüyor. Kalan değişimin %50'si genetik değildir. Bunun çevresel ve diğer dış faktörlere bağlı olduğu anlamına gelir.

Beynimizin fiziksel ve kimyasal yapısındaki farklılıklar, psikolojik özelliklerin oluşumuna yol açar. Beynimiz kesinlikle karmaşıktır ve inanılmaz yapısı, vücudun binlerce genin aktiviteleri arasında ilerlemesini sağlayan hücresel süreçlerin çokluğuna dayanır. Bu genler gelişimsel bir programı kodlasa da nadiren kesin bir sonucu kodlarlar. Bu kodlama, gelişmekte olan bir embriyodaki her bir hücrede genlerin nasıl açılıp kapatılacağına ilişkin talimatlar da dahil olmak üzere, binlerce protein molekülünün biyokimyasal etkileşimlerini düzenleyen kuralların ayarlanmasıyla yapılır. İleri geri besleme etkileşimlerinin karmaşık kümeleri sayesinde, ilgili bölgelerde farklı organlar gelişir. Benzer şekilde, bu etkileşimler yoluyla, beyindeki farklı hücre tipleri farklılaşır ve sinir hücreleri doğru sırayla bağlanabilir. Bununla birlikte, moleküler seviyede, tüm bu işlemler gürültüye veya doğal olmayan sonuca maruz kalır. Genler kuralları belirleyebilir ancak sonuçlar değişkendir. Yapısal olarak çok benzer bir beyni olmasına rağmen iki algoritma arasında hala gözle görülür farklılıklar olabilir. Bu fark kişilik veya zekâ gibi psikolojik özelliklerde görülür. İlginç bir şekilde, bu değişkenlik, aynı kodlamada bile farklı sonuçlara yol açan gelişimsel süreçteki farklılıklar nedeniyle çevresel veya dış faktörlerden değil, tam tersine içten kaynaklanmaktadır. Böylece, doğduğumuzda, beyinlerimiz eşsiz bir yapıya bürünür. Bu sadece genetik kompozisyon nedeniyle değil, aynı zamanda benzeri görülmemiş bir gelişimsel olaylar dizisinin sonucudur. Bu durum, zihinsel tahmin veya düzenlemenin sadece pratikte değil, teoride bile çalışacağı bir sınır olduğu anlamına gelir. Bu, popülasyonlar arasındaki istatistiksel etkileri anlamak için genetiği kullanmayı bırakmamız gerektiği anlamına gelmez ancak böyle bir araştırmaya dahil olan her zaman bir dereceye kadar öngörülemez olduğunu hatırlamalıyız. Başka bir deyişle, genetik alandaki gelişmeler ve diğer alanlardaki gelişmeler dikkate alındığında, doğmamış bir bebeğin zekasını, sadece genlerine bakarak mükemmel bir şekilde tahmin edebilmemizin mümkün olup olmadığını zaman gösterecek.