“No hay un gen para el espíritu humano”, advierte el protagonista de Gattaca, una película que imagina un futuro en el que el ADN decide quién es válido y quién no. En ese mundo, la selección genética al nacer asigna profesiones y determina el destino de cada uno. Lo que en los noventa parecía ciencia ficción empieza a asomarse hoy a la realidad: Silicon Valley, cuna de los gigantes tecnológicos, se ha convertido en epicentro de un nuevo mercado que busca optimizar a la próxima generación antes incluso de nacer.
Bebés a la carta. En un reportaje de The Wall Street Journal, startups como Nucleus Genomics, Herasight y Orchid Health han llevado el cribado de embriones más allá de lo habitual en la fecundación in vitro (FIV). Si antes el objetivo era descartar anomalías cromosómicas o mutaciones graves como la fibrosis quística o el síndrome de Down, ahora se suman predicciones sobre el cociente intelectual (IQ) y la propensión a enfermedades como Alzheimer, cáncer o diabetes.
En este ecosistema, los precios oscilan entre los 2.500 dólares por embrión analizado en Orchid (a sumar a los 20.000 de un ciclo de FIV, según Washington Post), los 6.000 de Nucleus o los 50.000 de Herasight. La clientela se concentra en las élites tecnológicas de San Francisco, donde, como ha relatado el WSJ, incluso hay agentes matrimoniales especializados en emparejar directivos con parejas “inteligentes” para “tener hijos inteligentes”. Elon Musk ha defendido públicamente que las personas con alto talento intelectual deberían reproducirse más.
¿Prevención o ingeniería social? Detrás de la fiebre por el cribado genético de embriones en Silicon Valley conviven motivaciones muy distintas, que van desde el deseo íntimo de evitar enfermedades hasta visiones ambiciosas de ingeniería social.
Para muchos futuros padres, la prioridad es estrictamente médica: minimizar el riesgo de transmitir a sus hijos mutaciones asociadas a dolencias graves. Este fue el caso de Simone y Malcolm Collins, citados por el Wall Street Journal, quienes, a través de la startup Herasight, seleccionaron un embrión con baja probabilidad de cáncer; una decisión médica que coincidió con otro “beneficio”: la predicción de que el niño se situaría en el percentil 99 de inteligencia.
En cambio, otros clientes han acudido a estos servicios impulsados por un objetivo más abiertamente cognitivo. El matemático Tsvi Benson-Tilsen, cofundador del Berkeley Genomics Project, ha explicado al WSJ que su meta es “hacer más genios” capaces de enfrentarse a amenazas globales como la inteligencia artificial fuera de control. Y en un plano más ideológico, la tendencia se alinea con el pronatalismo que, como ha escrito mi compañero en Xataka, gana influencia en Estados Unidos y Europa: figuras como Elon Musk o el vicepresidente J.D. Vance.
El proceso. El camino hacia un “bebé optimizado” comienza igual que cualquier tratamiento de fecundación in vitro: estimulación ovárica, extracción de óvulos y fecundación en laboratorio. Según Washington Post, este paso por sí solo ya supone unos 20.000 dólares de media por ciclo, sin contar los servicios de análisis genético. A los cinco días, en el estadio de blastocisto, se extraen entre cinco y diez células de cada embrión. Este material mínimo se amplifica para secuenciar el genoma, pero la técnica puede introducir errores.
A partir de ahí, entran en juego las startups, quienes aplican algoritmos para calcular riesgos y estimar rasgos. Los informes que reciben los padres se parecen más a una hoja de cálculo financiera que a un historial médico: “¿Cuántos puntos de IQ compensan un 1% más de riesgo de TDAH?” o “¿Qué riesgo de Alzheimer aceptamos a cambio de menor probabilidad de bipolaridad?”. El resultado de ese ejercicio de ingeniería reproductiva es la selección de un embrión que, sobre el papel, maximiza las expectativas de salud e inteligencia. Ese será, si el embarazo prospera, el hijo que nazca.
Ciencia bajo sospecha. Si bien el marketing de estas compañías promete un control sin precedentes sobre el futuro genético de un hijo, la ciencia detrás de algunas afirmaciones es, como mínimo, frágil. El Wall Street Journal recoge la advertencia del genetista Shai Carmi, pionero en modelos de predicción poligénica: para el coeficiente intelectual, los modelos actuales solo explican entre un 5% y un 10% de la variación real entre personas. Traducido a resultados prácticos, elegir el embrión con la “mejor” puntuación genética supondría apenas una ganancia media de tres o cuatro puntos de IQ frente a escoger uno al azar.
A esto se suma un problema técnico: trabajar con unas pocas células obliga a amplificar el ADN, y ese proceso puede introducir distorsiones. La genetista de Stanford Svetlana Yatsenko lo comparó en el Washington Post con “jugar a la ruleta rusa”: una mutación podría aparecer como presente o ausente debido a un error de amplificación, no a la realidad genética del embrión.
Además, hay limitaciones poblacionales. La mayoría de las bases de datos genéticas provienen de poblaciones de ascendencia europea, lo que hace que las predicciones sean menos precisas —hasta un 50% menos— para personas con orígenes distintos. Aunque empresas como Orchid afirman aplicar correcciones estadísticas y, en algunos casos, evitar dar puntuaciones si no son fiables, el sesgo de origen sigue siendo un talón de Aquiles científico.
Y llegamos al dilema ético. Seleccionar por un rasgo concreto puede acarrear consecuencias inesperadas. Según ha advertido el estadístico de Harvard Sasha Gusev en el WSJ, escoger el embrión con mayor probabilidad estimada de alto IQ podría implicar, al mismo tiempo, aumentar la predisposición genética al trastorno del espectro autista. En otras palabras, los genes rara vez vienen “limpios” de asociaciones complejas y, en muchos casos, lo que se optimiza por un lado puede ser un riesgo por otro.
Finalmente, está el debate sobre si esta práctica constituye una nueva forma de eugenesia, aunque sea privada y voluntaria. Lior Pachter, bioeticista citado en el Washington Post, considera que traducir el genoma humano en una serie de puntuaciones numéricas fomenta la idea de que “unos genes son mejores que otros” y alimenta una división social basada en el ADN. Para los defensores, como Tsvi Benson-Tilsen o los Collins, no se trata de discriminar, sino de dar a los hijos la mejor oportunidad posible. Para los críticos, es abrir la puerta a un mundo donde el valor de una persona se decide antes incluso de que nazca.
El pronatalismo y la eugenesia. El famoso anuncio de Sydney Sweeney, en el que un juego de palabras entre genes y jeans servía de guiño comercial, desató un vendaval en redes. Para muchos, era un recordatorio de lo rápido que la genética ha pasado de los laboratorios y las aulas de biología a la conversación cotidiana y al consumo masivo.
El contexto no es únicamente médico. El auge del discurso pronatalista en Estados Unidos —con figuras como Elon Musk o el vicepresidente J.D. Vance pidiendo más nacimientos— se entrelaza con el interés de inversores de Silicon Valley por las tecnologías reproductivas. Peter Thiel, Brian Armstrong y otros pesos pesados de la industria tecnológica han invertido en empresas de este sector, convencidos de que la genética reproductiva es tanto una oportunidad de negocio como una “apuesta por el futuro” de la sociedad. Lejos de ser marginal, este mercado se perfila como un nuevo frente donde confluyen ciencia, ideología y capital.
Un futuro en hojas de cálculo. Silicon Valley sueña con hijos moldeados en laboratorio que combinen salud perfecta e inteligencia excepcional. Para unos, es la evolución natural de la medicina preventiva; para otros, el primer paso hacia una sociedad dividida por el ADN. Entre el deseo de prevenir enfermedades y la ambición de crear genios, el laboratorio se convierte en cuna y el futuro se escribe, no en cuentos infantiles, sino en hojas de cálculo. La pregunta que sobrevuela sigue siendo la de Gattaca: si podemos moldear a la próxima generación, ¿quién decide qué significa ser “mejor”?
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La noticia
Los millonarios de Silicon Valley tienen una nueva obsesión: «optimizar» a sus bebés incluso antes de que nazcan
fue publicada originalmente en
Xataka
por
Alba Otero
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