Predicción poligénica de estatura, IMC e inteligencia dentro de las familias

En 2019, Karavani et al. evaluaron la selección poligénica de embriones mediante teoría, simulaciones de descendencia de parejas reales y emparejadas al azar, y datos de 28 familias nucleares numerosas (1). Su PGS de estatura explicó el 24.8% de la varianza fenotípica (r ≈ 0.50; GWAS N ≈ 700,000 (19)) y su PGS de capacidad cognitiva explicó el 4.3% (r ≈ 0.21; GWAS N ≈ 235,000 (10)). Karavani et al. derivaron una fórmula para la ganancia esperada de seleccionar el embrión con la puntuación más alta entre n embriones, la cual, junto con sus simulaciones, proyectó ganancias medias de ≈2.5 cm y ≈2.5 puntos de CI al seleccionar el embrión con la puntuación más alta entre cinco embriones en comparación con el embrión promedio. Esto se traduce en diferencias esperadas de ≈5 cm y ≈5 puntos de CI entre el embrión con la puntuación más alta y el de la más baja entre cinco embriones. La fórmula establece además que las ganancias y las diferencias en los rasgos son directamente proporcionales a la r de la puntuación. Karavani et al. concluyeron entonces que el cribado de embriones humanos para rasgos poligénicos tiene una utilidad limitada.

Las proyecciones de Karavani et al. de 2019 utilizaron los mejores PGS disponibles en ese momento. Al recalcular con el mismo escalamiento dentro de la familia en el marco actual de R² dentro de la familia, las puntuaciones actualizadas ahora arrojan diferencias esperadas mayores. La precisión de los PGS se reporta convencionalmente entre familias, donde la puntuación captura no solo los efectos genéticos directos, sino también los indirectos (crianza genética, apareamiento selectivo y estratificación poblacional), que son predictivos de la varianza ambiental. Estos efectos indirectos no predicen las diferencias de rasgos dentro de una familia donde los hermanos comparten un entorno. Okbay et al. estimaron directamente la razón de efectos directos a poblacionales para PGI reales en 0.910 para la estatura, 0.962 para el IMC y 0.824 para el rendimiento cognitivo (14). Al elevar estas razones al cuadrado se obtiene 83%, 93% y 68%, las cuales usamos como razones de atenuación a nivel de rasgo para trasladar el R² del PGS a escala poblacional al R² dentro de la familia. Al aplicar este escalamiento al PGS de Karavani et al., su R² de estatura del 24.8% y su R² de CI del 4.3% (7.1% en la escala latente tras la corrección de fiabilidad) corresponden a un R² dentro de la familia del 21% y del 4.8%. Estos dan como resultado una diferencia esperada de estatura entre el embrión con la puntuación más alta y el de la más baja entre cinco embriones de ≈5.2 cm, y una diferencia esperada de CI de ≈5.4 puntos. Karavani et al. no analizaron el IMC; el punto de referencia de 2019 es la validación dentro de la familia de Selzam et al. de la puntuación de Yengo 2018 (β = 0.30 en pares de gemelos dicigóticos) (16,19), correspondiente a una diferencia esperada de ≈3.7 kg/m² entre cinco embriones. Los análisis de hermanos y de genotipo parental de otras puntuaciones publicadas confirman una atenuación sustancial dentro de la familia para las puntuaciones cognitivas y una atenuación más leve para la estatura y el IMC (16,20–22).

La relación lineal entre la ganancia de selección y δ significa que la precisión dentro de la familia es la cantidad predictiva clave para la selección poligénica de embriones. Por consiguiente, la diferencia esperada de CI a partir de la mejor puntuación académica pasó de ≈5.4 puntos en 2019 a ≈8.6 puntos en 2026, mientras que la estatura pasó de ≈5.2 a ≈6.6 cm. Los modelos de Nucleus arrojan diferencias esperadas de ≈10.8 puntos de CI y ≈7.5 cm de estatura: el doble de la diferencia de CI y aproximadamente 1.5 veces la diferencia de estatura proyectadas por Karavani et al. en 2019.