La Universidad de Sídney limita las tesis doctorales a 80,000 palabras (sin incluir las referencias). La teoría es que los revisores externos no quieren leer más (¡cierto!). Se puede solicitar al decano que aumente el límite de palabras a 100,000, y así lo hice. Pero mi tesis doctoral, tal como estaba escrita inicialmente, rondaba las 140,000 palabras. Así que tuve que recortar tres capítulos que me gustaban mucho: la economía política de las teorías de la causalidad genética, cómo la medicina basada en la evidencia fue capturada por las grandes farmacéuticas y la historia de la regulación del mercurio.
Creo que parte de la información de esos capítulos eliminados sería útil para los responsables políticos de Washington, D. C., que intentan descifrar cómo abordar las epidemias de enfermedades crónicas infantiles. Por eso, hoy comparto mi capítulo 6 original (ligeramente actualizado) e inédito, que desafía por completo el paradigma del determinismo genético en la causalidad de las enfermedades.
I. Introducción
En el primer capítulo, demostré que el aumento de la prevalencia del autismo se debe principalmente a factores ambientales (con un porcentaje menor debido a la expansión diagnóstica y a la genética). Por lo tanto, es necesario explicar cómo las teorías genéticas se convirtieron en la narrativa dominante en el debate sobre el autismo. La hegemonía de las teorías genéticas sobre la causalidad de las enfermedades tiene un coste enorme para la sociedad, ya que desplazan alternativas más prometedoras. Este problema es particularmente grave en el autismo, donde la investigación genética absorbe la mayor parte de la financiación para la investigación, y lo ha hecho durante más de veinte años. Por lo tanto, una de las claves para abordar eficazmente la epidemia del autismo será demostrar las deficiencias del enfoque genético sobre la causalidad de las enfermedades y reemplazarlo por una ontología más integral con mayor capacidad explicativa.
Para contextualizar este debate, quisiera recapitular el argumento genético en relación con el autismo tal como lo he presentado hasta ahora. En la década de 1990, era habitual que científicos, médicos y legisladores aseguraran a los padres preocupados que el autismo era genético. Si alguien se aventuraba a conjeturar, la explicación era que el autismo era 90 % genético y 10 % ambiental. Posteriormente, el estado de California encargó a 16 de los mejores genetistas del país (Hallmayer et al., 2011) que estudiaran los registros de nacimiento de todos los gemelos nacidos en el estado entre 1987 y 2004. Hallmayer et al. (2011) concluyeron que, como máximo, la genética explica el 38 % de la epidemia de autismo, y señalaron en dos ocasiones que probablemente se trataba de una sobreestimación. Blaxill (2011) argumenta que el consenso final será 90 % ambiental y 10 % genético. Y en el capítulo 5, mostré un modelo de Ioannidis (2005b, p. 700) que sugiere que sólo 1/10th Solo el 1% de los “estudios de investigación exploratoria orientados al descubrimiento” (que incluyen estudios nutricionales y genéticos con cantidades masivas de variables en competencia) son replicables.
Sin embargo, una parte desproporcionada del presupuesto federal para investigación sobre el autismo se destina al estudio de las teorías genéticas sobre la causalidad de las enfermedades. En 2013, el Comité Coordinador Interinstitucional del Autismo invirtió 308 millones de dólares en investigación sobre el autismo entre todas las agencias federales y financiadores privados que participan en la investigación (IACC, 2013a). Esta es una cantidad sorprendentemente baja para invertir en investigación, considerando que se estima que el autismo actualmente cuesta 268 2015 millones de dólares estadounidenses al año (Leigh y Du, XNUMX).
Al analizar en detalle cómo el IACC gastó los 308 millones de dólares, se observa que se centra principalmente en la investigación genética (especialmente si se examina la financiación en la categoría "¿Qué causó esto y se puede prevenir?") (IACC, 2013b). Esto ocurre a pesar de que varios grupos de médicos y científicos destacados, como Gilbert y Miller (2009), Landrigan, Lambertini y Birnbaum (2012), el Colegio Americano de Obstetras y Ginecólogos (2013) y Bennett et al. (2016), han concluido que el autismo y otros trastornos del desarrollo neurológico probablemente estén causados por desencadenantes ambientales.
En este capítulo voy a:
- Proporcionar una breve historia de la genética;
- demostrar que un gen es un idea de cómo podría funcionar la biología que no se ha mantenido bien a lo largo del tiempo;
- discutir las incógnitas que se desatan al abrir la caja de Pandora de los tratamientos genéticos;
- explicar los avances más recientes y las metáforas utilizadas para describir los genes;
- documentar la búsqueda infructuosa de genes que podrían explicar diversos trastornos de salud mental;
- Revisar los cambios en la forma en que los científicos piensan sobre la genética en relación con el autismo; y
- Explorar la economía política de la investigación genética.
Primero, definiré algunos términos utilizados en este capítulo (todos provenientes de los NIH). La genética es el estudio de los genes y su papel en la herencia. La genómica es el estudio de todos los genes de una persona (el genoma), incluyendo sus interacciones entre sí y con el entorno. Y el genoma es el conjunto completo de instrucciones genéticas presentes en una célula. En los humanos, el genoma consta de 23 pares de cromosomas, ubicados en el núcleo, así como un pequeño cromosoma en las mitocondrias de las células. Cada conjunto de 23 cromosomas contiene aproximadamente 3.1 millones de bases de secuencia de ADN.
II. Una muy breve historia de la genética
La historia de la genética comienza con el monje austriaco Gregor Mendel en la década de 1860 y sus experimentos con guisantes. Examinó cómo el color de las flores, la forma y la textura de las semillas se transmitían entre generaciones de guisantes. Pero Mendel nunca vio un «gen» (una palabra inventada después de su época); simplemente pensó que seguramente debía existir algún «factor» que explicara lo que veía, y gran parte de la investigación de los últimos 150 años se ha centrado en encontrar ese factor (Hubbard, 2013, pp. 17-18).
La obra de Mendel permaneció en el olvido hasta 1900, cuando fue redescubierta por biólogos que ahora podían ver las estructuras dentro del núcleo celular. El botánico danés Wilhelm Johannsen utilizó por primera vez el término «gen» en 1905 para describir los «factores» que Mendel había ignorado. Sin embargo, aún no estaba claro a qué estructura biológica celular podría aplicarse el término «gen». Experimentos con moscas de la fruta sugirieron que «los genes deben estar ubicados a lo largo de los cromosomas, como cuentas en un collar», pero esto siguió siendo una suposición aproximada (Hubbard, 2013, p. 18).
James Watson y Francis Crick (1953) describieron por primera vez el modelo de doble hélice de la estructura del ADN y posteriormente recibieron el Premio Nobel de Fisiología por este descubrimiento. Por fin parecía que se había encontrado la ubicación del gen: solo era cuestión de averiguar qué molécula de ADN codificaba qué fenotipo. Convencidos de que habían dado con algo importante, en cierto momento Crick declaró a sus colegas en el bar que él y Watson habían "encontrado el secreto de la vida" (Hubbard, 2013, pp. 19-20).
Estudios más recientes revelan que Watson y Crick probablemente se atribuyeron el mérito de los descubrimientos realizados inicialmente por Rosalind Franklin (véase “Rosalind Franklin y la doble hélice” [2003] y Rosalind Franklin: La dama oscura del ADN [2003]).
El Congreso autorizó el Proyecto Genoma Humano (PGH) en 1984 y se lanzó oficialmente seis años después. El objetivo de este proyecto, con un presupuesto de 3 millones de dólares, era mapear, por primera vez, los más de tres mil millones de pares de bases de nucleótidos que componen el genoma humano. Se esperaba que, al hacerlo, los científicos pudieran identificar los genes responsables de todo tipo de enfermedades, desde las cardíacas hasta el cáncer, y desarrollar tratamientos para mejorar la salud y prolongar la vida.
La teoría tras el PGH —que los genes causan muchos tipos de enfermedades— parecía prometedora. Antes de su finalización, se habían identificado polimorfismos de un solo nucleótido que aumentaban el riesgo de fibrosis quística, anemia de células falciformes y enfermedad de Huntington; una variante genética también se había asociado con la enfermedad de Alzheimer, y las mutaciones en dos genes, BRCA 1 y 2, se asocian con un mayor riesgo de cáncer de mama (Latham y Wilson, 2010). No es de extrañar, pues, que cuando el autismo se convirtió en un problema de salud pública a finales de la década de 1980, muchos miembros de la comunidad científica buscaran explicaciones genéticas.
Cuando se anunció el primer borrador de la secuencia del genoma humano en junio de 2000, el presidente Clinton lo llamó “el lenguaje en el que Dios creó la vida” (Hubbard, 2013, p. 23). Continuó diciendo que este descubrimiento “revolucionaría el diagnóstico, la prevención y el tratamiento de la mayoría, si no todas, las enfermedades humanas” (Ho, 2013, p. 287). En una conferencia de prensa, Francis Collins anunció que el diagnóstico genético de las enfermedades se completaría en diez años y que los tratamientos comenzarían cinco años después (es decir, en 2015) (Wade, 2010, párrafo 6). “William Haseltine, presidente de la junta directiva de Human Genome Sciences, que participó en el proyecto del genoma, nos aseguró que 'la muerte es una serie de enfermedades prevenibles'. La inmortalidad, al parecer, estaba a la vuelta de la esquina” (Lewontin, 2011).
Pero incluso cuando el Proyecto Genoma Humano estaba a punto de finalizar, había indicios de que estas afirmaciones eran exageradas. Craig Venter, cuya empresa privada, Celera Genomics, había competido con el PGH, financiado con fondos públicos, declaró en 2001: «Simplemente no tenemos suficientes genes para que esta idea del determinismo biológico sea correcta. La maravillosa diversidad de la especie humana no está intrínsecamente arraigada en nuestro código genético. Nuestros entornos son cruciales» (McKie, 2001). Sin embargo, una oleada de financiación se precipitó a pesar de todo, ya que varias empresas biotecnológicas intentaron convertir la investigación genética en curas patentables y rentables.
A principios de la década de 2000, los investigadores se limitaban en gran medida a los estudios de asociación de genes candidatos (AGC). Estos estudios son relativamente económicos y comienzan con posibles dianas genéticas (generalmente porque se han asociado con enfermedades en estudios previos en humanos o animales) y luego examinan a sujetos humanos que padecen esa enfermedad para ver si aparecen esas mismas secuencias de ADN (Patnala, Clements y Batra, 2013). Se reportaron más de 600 asociaciones entre genes específicos y diversas enfermedades (Hirschhorn et al., 2002). Sin embargo, las tasas de replicación fueron pésimas. Hirschhorn et al. (2002) descubrieron que solo el 3.6 % de las asociaciones reportadas se replicaron con éxito (e incluso en este caso, se aplica la salvedad habitual de que la correlación no es igual a la causalidad).
Sin embargo, pronto se redujo el coste de la secuenciación genómica y se iniciaron cientos de estudios de asociación de todo el genoma (GWA) para identificar los genes asociados con unas 80 enfermedades diferentes (Latham y Wilson, 2010). Como su nombre indica, un estudio GWA compara el genoma completo de diferentes individuos y busca asociaciones entre rasgos comunes y secuencias de ADN específicas (Hardy y Singleton, 2009).
El primer GWA se publicó en 2005 y, para 2009, se habían completado 400 estudios de asociación de todo el genoma a un costo de varios millones de dólares cada uno; pero no produjeron casi nada útil (Wade, 2010). Goldstein (2009) en NEJM Escribió que la investigación genómica estaba teniendo un impacto fenotípico mucho menor del esperado (p. 1696). Wade (2010) escribió: «De hecho, tras 10 años de esfuerzo, los genetistas están prácticamente de vuelta al punto de partida, sabiendo dónde buscar las raíces de las enfermedades comunes». Lewontin (2011) escribió: «El estudio de los genes de enfermedades específicas ha tenido, sin duda, un valor limitado».
Pero entonces ocurrió algo curioso. Ante la abrumadora evidencia de que la CGA y la GWA no habían logrado encontrar una asociación entre los genes y la mayoría de las enfermedades graves, los investigadores genéticos se reagruparon y declararon que los genes de diversas enfermedades seguramente debían existir; el problema residía simplemente en que las herramientas para encontrarlos eran inadecuadas o que los genes se ocultaban en lugares inesperados (Manolio et al., 2009; Eichler et al., 2010). Los genetistas comenzaron a llamar a estos genes ocultos "materia oscura" con la justificación de que "uno está seguro de su existencia, puede detectar su influencia, pero simplemente no puede 'verla' (todavía)" (Manolio et al., 2009).
Los inversores y el gobierno parecen convencidos de esta teoría de la "materia oscura" y siguen invirtiendo miles de millones de dólares en investigación genética y genómica. Sin embargo, un creciente coro de críticos ha dado un paso al frente para argumentar que las teorías genéticas de las enfermedades representan un paradigma obsoleto, acientífico y/o éticamente cuestionable que debería ser reemplazado por representaciones más precisas de los sistemas biológicos. Krimsky y Gruber (2013) recopilaron a 17 de estos críticos en el volumen editado. Explicaciones genéticas: sentido y sinsentidoy me baso en su trabajo en el resto de este capítulo.
III. Un gen es una «idea», pero no refleja realmente cómo funciona la biología.
Muchos de los autores de Krimsky y Gruber (2013) argumentan que la idea de un "gen" —una molécula maestra que contiene un plano que impulsa los resultados fenotípicos— es un mito que no describe con precisión el funcionamiento de las células y los organismos. Krimsky (2013) explica que una de las maneras en que Watson y Crick popularizaron su descubrimiento del ADN fue mediante la construcción de un modelo metálico de la doble hélice. Lo denomina "modelo Lego" y argumenta que desde entonces ha sido objeto de considerables revisiones (Krimsky, 2013, p. 3).
En lugar de ver a los genes como entidades fijas en una estructura estática a la espera de autoactivarse, la concepción actual considera al genoma como algo más característico de un ecosistema: más fluido, más dinámico y más interactivo de lo que implica el modelo Lego (Krimsky, 2013, pág. 4).
Dupré (2012) sostiene que el ADN no es un modelo ni un código informático para resultados biológicos, sino más bien una especie de almacén al que el cuerpo puede recurrir para una variedad de propósitos diferentes.
La suposición de que fragmentos identificables de una secuencia de ADN sean siquiera "genes" para proteínas específicas ha resultado ser errónea en general. El empalme alternativo de fragmentos de secuencias específicas, los marcos de lectura alternativos y la edición postranscripcional —algunos de los procesos que ocurren entre la transcripción del ADN y el formateo de un producto proteico final— se encuentran entre los procesos cuyo descubrimiento ha conducido a una visión radicalmente diferente del genoma. Por lo tanto, es mejor considerar las secuencias codificantes del genoma como recursos que se utilizan de diversas maneras en diversos procesos moleculares y que pueden participar en la producción de muchas moléculas celulares diferentes, en lugar de como una especie de representación de un resultado molecular, y mucho menos fenotípico (Dupré, 2012, pp. 264-265).
Richards (2001), en un pasaje que se basa en críticas anteriores de Dennett (1995) y Lewis (1999), se queja de que “la genética molecular a menudo tiene la sensación de un reduccionismo codicioso, tratando de explicar demasiado, demasiado rápido, subestimando la complejidad y saltándose niveles enteros de proceso en la prisa por vincular todo a los fundamentos del ADN” (p. 673).
IV. Construcciones culturales y resultados impredecibles
Hubbard (2013) confirma que descubrimientos recientes sugieren que la biología funciona de forma distinta a como Mendel la imaginó. Y resulta que la idea de algo como un gen suele estar imbuida de las suposiciones culturales de los investigadores de la época.
Hubbard (2013) escribe: «La abreviatura habitual «el gen para» no debe tomarse literalmente. Sin embargo, esta forma de pensar en los genes ha convertido al ADN en la «molécula maestra», mientras que se dice que las proteínas cumplen funciones de «mantenimiento». (Y no hace falta ser un posmodernista empedernido para detectar sesgos de clase, raza y género en esta forma de describir las relaciones moleculares)» (p. 23).
El reduccionismo cartesiano que caracteriza gran parte del debate de salud pública sobre la causalidad genética de las enfermedades puede en realidad impedir cambios de paradigma porque se gastan miles de millones de dólares en la búsqueda del “gen para” cuando, de hecho, el organismo humano y el ADN mismo no funcionan de esa manera.
En cierto sentido, detallar las secuencias de As, Gs, Cs y Ts que constituyen el genoma humano no nos sitúa conceptualmente muy por delante de donde estábamos a principios del siglo XX, cuando los biólogos decidieron por primera vez que los cromosomas y sus genes desempeñan un papel fundamental en la forma en que se replican las células y los organismos, pero no tenían idea de cómo podría suceder eso (Hubbard, 2013, p. 24).
Hubbard (2013) señala que, entre la exuberancia del descubrimiento del ADN y la doble hélice, así como del mapeo del genoma humano, se pierde la posibilidad de consecuencias imprevistas. Los sistemas biológicos son más complejos de lo que sugiere la teoría monogénica de la causalidad de las enfermedades. Esto significa que simplemente no se puede saber cómo resultarán las intervenciones de ingeniería genética.
La biotecnología —la industria de la «ingeniería genética»— se basa en la premisa de que los científicos no solo comprenden, sino que también pueden anticipar y dirigir las funciones de las secuencias de ADN que aíslan de organismos o fabrican en el laboratorio. La industria promete alegremente que puede prever los efectos potenciales de transferir secuencias de ADN específicas, dondequiera y como se obtengan, a bacterias, plantas o animales, incluidos los humanos, y así mejorar las características deseadas. En realidad, tales operaciones pueden tener tres posibles resultados: (1) en el entorno inhóspito de las células de la especie huésped, las secuencias de ADN insertadas no logran especificar las proteínas deseadas, por lo que no ocurre nada nuevo; (2) la secuencia insertada media la síntesis del producto proteico deseado en las cantidades adecuadas, en el momento y lugar adecuados; y (3) se producen consecuencias imprevistas e imprevistas porque el ADN insertado se empalma en el lugar equivocado del genoma del organismo huésped e interrumpe o altera negativamente una o más de sus funciones vitales.
La primera alternativa desperdicia tiempo y dinero, la segunda es la esperanza, y la tercera es peligrosa. Sin embargo, no se puede predecir a priori cuál de las dos ocurrirá, ni de una manipulación genética a otra, ya que las condiciones dentro y alrededor de los organismos huéspedes probablemente cambien con el tiempo.
Si Hubbard tiene razón —al afirmar que no es posible predecir con antelación el impacto de un organismo genéticamente modificado en su huésped—, esto podría tener profundas implicaciones para el debate sobre el autismo. Esto se debe a que uno de los cambios posteriores a la aprobación de la Ley Nacional de Lesiones por Vacunas Infantiles de 1986 fue la introducción de vacunas genéticamente modificadas, comenzando con la vacuna contra la hepatitis B en 1987. Cuatro vacunas genéticamente modificadas se encuentran actualmente en el calendario recomendado por los CDC para toda la población: la hepatitis B, el virus del papiloma humano (VPH), la influenza y la COVID-19. Desde 2006, la MMRII se ha cultivado en un medio que incluye albúmina humana recombinante (genéticamente modificada) (Wiedmann et al., 2015, pág. 2132).
Existe la preocupación entre algunos investigadores de que la vacuna contra la hepatitis B pueda ser responsable del aumento en la prevalencia del autismo (Gallagher y Goodman, 2008 y 2010; Mawson et al., 2017a y 2017b). Pero ni siquiera es necesario aceptar las conclusiones de estos estudios ni los relatos de primera mano de los padres para preocuparse. Hubbard (2013) afirma que la ingeniería genética es un campo aún en pañales, aún incapaz de predecir con precisión sus efectos. Que los responsables políticos exijan intervenciones médicas que involucren organismos genéticamente modificados desde el primer día de vida como condición para la ciudadanía (para el ingreso a guarderías, escuelas, algunos empleos, prestaciones sociales, etc.) parece una extralimitación extraordinaria que potencialmente abre la puerta a consecuencias no deseadas.
V. Hacia una nueva comprensión de (y un mejor conjunto de metáforas para describir) la ciencia genética
Keller (2013), Moore (2013) y Talbott (2013) sostienen que la idea del “gen” está obsoleta y es un intento de describir el estado actual de la ciencia genética con mayor precisión.
Keller (2013) señala que «los inicios del Proyecto Genoma Humano trajeron consigo la promesa de que, con el tiempo, podríamos simplemente reemplazar secuencias defectuosas por secuencias normales (terapia génica), pero esa esperanza no se ha materializado» (p. 38). La razón por la que no se ha materializado es que nuestra comprensión actual del funcionamiento del ADN es radicalmente diferente de cómo lo concibieron inicialmente Mendel, Watson y Crick, o incluso el Proyecto Genoma Humano (p. 38).
Las interacciones causales entre el ADN, las proteínas y el desarrollo de rasgos son tan complejas, dinámicas y dependientes del contexto que la pregunta misma de qué hacen los genes ya no tiene mucho sentido. De hecho, los biólogos ya no confían en que sea posible dar una respuesta inequívoca a la pregunta de qué es un gen. El gen particulado es un concepto que se ha vuelto cada vez más ambiguo e inestable a lo largo de los años, y algunos han comenzado a argumentar que ha superado su apogeo productivo. (Keller, 2013, p. 40)
Como se mencionó anteriormente, los "factores" de Mendel se describían como si un amo diera instrucciones a un sirviente. Metáforas posteriores para los genes incluían el gen, la célula o el cuerpo como una máquina, y el ADN como un código informático que el cuerpo ejecuta. Keller (2013) argumenta que todas estas nociones están obsoletas, al igual que la idea de que el ADN es un agente causal:
Los biólogos actuales son mucho menos propensos que sus predecesores a atribuir la agencia causal a los genes o al ADN mismo. Reconocen que, por crucial que sea el papel del ADN en el desarrollo y la evolución, no hace nada por sí solo. No crea un rasgo; ni siquiera codifica un "programa" para el desarrollo. Más bien, es más preciso pensar en el ADN de una célula como un recurso permanente del que puede extraer para su supervivencia y reproducción, un recurso que puede utilizar de muchas maneras diferentes, un recurso tan rico que le permite responder a su entorno cambiante con inmensa sutileza y variedad. Como recurso, el ADN es ciertamente indispensable —podría decirse que incluso puede considerarse un recurso primario—, pero siempre está, y necesariamente, integrado en un sistema inmensamente complejo e intrincado de recursos que interactúan y que, en conjunto, son los que dan lugar al desarrollo de rasgos (p. 41).
Los medios impresos, internet y los noticieros televisivos están repletos de historias sobre el descubrimiento de un gen para todo, desde la obesidad hasta la infidelidad y la afiliación política. Moore (2013) argumenta que esto contradice la forma en que la mayoría de los genetistas conciben su investigación:
La mayoría de los científicos que estudian el material genético, el ADN, ya no creen que los genes determinen por sí solos estas características. Sorprendentemente, existe un creciente consenso entre estos científicos sobre la necesidad de replantear una de las premisas fundamentales de dicha premisa: la existencia de los genes (p. 43).
Uno de los muchos problemas de las teorías monogénicas es que pasan por alto el papel del medio ambiente y otros sistemas biológicos del cuerpo. Moore (2013) escribe:
Los biólogos han aprendido que nuestras características siempre emergen tras el proceso de desarrollo, que siempre implica interacciones entre el ADN y factores ambientales (Gottlieb et al. 1998, Lickliter y Honeycutt, 2010, Meaney, 2010, y Moore, 2006). Estos factores incluyen tanto el entorno externo a nuestros cuerpos como factores no genéticos (como las hormonas, por ejemplo) que se encuentran dentro de nuestros cuerpos (y muchos de estos factores no genéticos en nuestros cuerpos pueden ser influenciados por el entorno externo a nuestros cuerpos). Por lo tanto, aunque nuestros rasgos siempre están influenciados por factores genéticos, también están siempre influenciados por factores no genéticos; los genes no determinan nuestras características, como implica la teoría mendeliana (p. 46).
Cada vez más, la explicación determinista de Mendel ha sido reemplazada por una comprensión de que la misma cadena de ADN puede operar en una amplia variedad de formas diferentes dependiendo de sus interacciones con otras partes de la célula, hormonas y factores ambientales:
Ahora sabemos que no se puede pensar que el ADN contenga un código que especifique resultados predeterminados (o independientes del contexto) (Gray, 1992). De hecho, esto significa que un mismo segmento de ADN puede realizar dos funciones completamente distintas en organismos diferentes (ya que organismos diferentes pueden proporcionar contextos distintos para sus genes). De hecho, un amplio equipo de biólogos concluyó recientemente que los diversos productos proteicos codificados por «genes individuales de mamíferos… pueden tener funciones relacionadas, distintas o incluso opuestas» (Wang et al., 2008) (en Moore, 2013, p. 47).
Moore (2013) incluso desafía la comprensión convencional de tres casos prototípicos en los que al principio parecía que un solo “gen” (o la ausencia de un solo “gen”) causaba una enfermedad:
Incluso los síntomas de enfermedades como la fenilcetonuria, la fibrosis quística y la anemia de células falciformes (todas ellas afecciones que alguna vez se consideraron causadas directamente por las acciones de genes individuales) ahora se reconocen como fenotipos causados por una variedad de factores que interactúan de maneras complejas durante el desarrollo (Estivill, 1996; Scriver y Waters (1999) (pág. 48).
Talbott (2013) proporciona algunas nuevas metáforas conceptuales útiles que reflejan mejor el estado actual del pensamiento en la investigación genética.
Las vías de señalización son medios vitales de comunicación dentro y entre las células. En el modelo de máquina del organismo, estas vías eran sencillas, con una entrada clara al inicio que conducía a una salida igualmente clara al final. Hoy en día, esto no es así, como descubrió un equipo de biólogos moleculares de la Universidad Libre de Bruselas al analizar cómo estas vías interactúan o se "cruzan" entre sí. La tabulación de las señales cruzadas entre tan solo cuatro de estas vías produjo lo que denominaron un "gráfico del terror", y rápidamente comenzó a parecer que "todo le hace todo a todo". En realidad, vemos un proceso "colaborativo" que puede "imaginarse como una mesa alrededor de la cual los responsables de la toma de decisiones debaten una cuestión y responden colectivamente a la información que se les presenta" (Dumont et al., 2001; Levy et al., 2010). “El receptor activado se parece menos a una máquina y más a un conjunto pleiomórfico o una nube de probabilidad de un número casi infinito de estados posibles, cada uno de los cuales puede diferir en su actividad biológica” (Mayer et al., 2009, p. 81) (en Talbott, 2013, p. 52).
En investigaciones genéticas más recientes, se observa que una misma entidad se expresa de diferentes maneras. Talbott (2013) escribe: «Las 'mismas' proteínas con las mismas secuencias de aminoácidos pueden, en diferentes entornos, 'verse como moléculas totalmente diferentes' (Rothman, 2002, p. 265) con propiedades físicas y químicas distintas» (p. 53).
Talbott (2013) sostiene que las metáforas estáticas, mecanicistas y deterministas que se utilizan en la prensa popular no reflejan el pensamiento más reciente de los propios genetistas.
El núcleo celular no es un espacio pasivo y abstracto, lleno de mecanismos, sino un espacio dinámico y expresivo. Su actuación forma parte de la coreografía de la que hablan muchos investigadores hoy en día, y no puede reducirse a ningún código genético informático. El núcleo celular, en su gestualidad espacial plástica, se asemeja más a un organismo que a una máquina.
Curiosamente, Talbott (2013) indica que la propia genética puede tener cierta responsabilidad en esta mala interpretación de su trabajo:
El cromosoma, al igual que el organismo en su conjunto, es una escultura viva en constante metamorfosis. Es decir, vive y se expresa en la actividad gestual. La verdad aquí es completamente opuesta a las innumerables imágenes transmitidas por los medios de comunicación a un público que no tiene forma de corregirlas. Tampoco concuerda con las omnipresentes referencias a «mecanismos» y «explicaciones mecanicistas» por parte de los mismos biólogos que realizaron todos estos descubrimientos recientes (Talbott, 2013, p. 55).
Cuanto más descubren los científicos sobre el funcionamiento real de la genética, más revelan lo poco que sabemos sobre las causas de las enfermedades; pero las narrativas reduccionistas sobre la causalidad genética persisten porque son rentables.
VI. La búsqueda infructuosa de genes en psiquiatría y psicología
Las teorías monogénicas sobre la causalidad de las enfermedades son problemáticas en general y particularmente problemáticas en relación con los trastornos psiquiátricos. Se podría argumentar que el trastorno del espectro autista (TEA) no se entiende adecuadamente como un trastorno psiquiátrico, dado que parece involucrar patologías en una amplia gama de sistemas diferentes, desde el intestino hasta el sistema nervioso central. Sin embargo, el DSM-V clasifica el TEA como un trastorno psiquiátrico, por lo que, para los fines de este análisis, me centraré en los fallos en la identificación de genes para diversos trastornos psiquiátricos. Risch et al. (2009) observaron que «pocos, o ninguno, de los genes identificados en estudios de asociación de genes candidatos de trastornos psiquiátricos han superado la prueba de replicación» (p. 2463 en Joseph y Ratner, 2013, p. 95).
Joseph y Ratner (2013) argumentan que existen dos posibles explicaciones para el hecho de que no se hayan descubierto los genes de diversas afecciones psiquiátricas a pesar de la extensa investigación (p. 95). Por un lado, quizás dichas secuencias genéticas existan, pero simplemente no se han encontrado porque los métodos son inadecuados o el tamaño de las muestras es demasiado pequeño. Esta es la explicación que defienden investigadores en genética, inversores y agencias gubernamentales de salud. Por otro lado, existe la posibilidad de que los genes de los trastornos psiquiátricos no existan en absoluto. Esta es la perspectiva defendida por Joseph y Ratner (2013).
Latham y Wilson (2010) señalan que con unas pocas excepciones, "según los mejores datos disponibles, las predisposiciones genéticas (es decir, las causas) tienen un papel insignificante en las enfermedades cardíacas, el cáncer, los accidentes cerebrovasculares, las enfermedades autoinmunes, la obesidad, el autismo, la enfermedad de Parkinson, la depresión, la esquizofrenia y muchas otras enfermedades mentales y físicas comunes...". Continúan: "Esta escasez de genes causantes de enfermedades es sin duda un descubrimiento científico de enorme importancia... nos dice que la mayoría de las enfermedades, la mayor parte del tiempo, son esencialmente de origen ambiental" (Latham y Wilson, 2010).
Incluso los estudios con gemelos, en los que se confía mucho y que son el recurso predilecto de los investigadores genéticos, han sido objeto de nuevas críticas.
Los estudios de parentesco de familias, gemelos y personas adoptadas se conocen colectivamente como «investigación genética cuantitativa». Si bien los estudios familiares constituyen un primer paso necesario, se considera que no permiten desentrañar el papel potencial de los factores genéticos y ambientales. Dado que los miembros de una familia comparten un entorno común, así como genes comunes, el hallazgo de que un rasgo es hereditario puede explicarse por razones genéticas o ambientales (Joseph y Ratner, 2013, pp. 96-97).
Joseph y Ratner (2013) argumentan que:
El método de gemelos es un instrumento defectuoso para evaluar el papel de la genética, dada la probabilidad de que las comparaciones entre MZ [monocigóticos, también conocidos como "idénticos"] y DZ [dicigóticos, también conocidos como "fraternales"] del mismo sexo midan influencias ambientales en lugar de genéticas. Por lo tanto, todas las interpretaciones previas de los resultados del método de gemelos que apoyan la genética son potencialmente erróneas... Coincidimos con tres generaciones de críticos que han escrito que el método de gemelos no es más eficaz que un estudio familiar para desentrañar los posibles roles de la naturaleza y la crianza (p. 100).
Si los estudios con gemelos en sí mismos son problemáticos, entonces eso cambia considerablemente las cosas en el debate sobre el autismo, donde los estudios con gemelos son aceptados rutinariamente al pie de la letra por los funcionarios de salud pública.
VII. Cambios en la perspectiva científica sobre la genética en relación con los trastornos del espectro autista
Herbert (2013) confirma las críticas a las teorías genéticas de causalidad, específicamente en lo que respecta al autismo. Escribe: «La evidencia está cambiando la concepción del autismo, de una encefalopatía cerebral estática, de por vida y determinada genéticamente a una alteración de sistemas dinámicos, con múltiples causas, con impactos crónicos tanto en el cerebro como en el cuerpo» (p. 129).
Más tarde, reconoce las teorías ambientales de causalidad:
La documentación de la inflamación cerebral y la activación inmune en el autismo cambió el campo de juego porque quedó claro que no estábamos tratando con tejido sano que estaba conectado de manera diferente, sino con cerebros que tenían problemas de salud con sus células (p. 136).
Ella continúa:
Dadas las observaciones clínicas de mejoría transitoria, remisión o recuperación persistente, y respuesta a la intervención metabólica, se hace necesario preguntarse si el cerebro en el autismo es verdadera e intrínsecamente "defectuoso" o si, por el contrario, está "obstruido", al menos en muchos casos. Estos numerosos episodios clínicos indican que la capacidad cerebral está presente, al menos en muchos casos, pero que existe un problema con la organización de los medios de expresión, con la organización de las sensaciones en percepciones y constructos, o ambos. Desde esta perspectiva, el autismo se convierte más en una "encefalopatía": una obstrucción de la función cerebral, posiblemente a través de una encefalopatía relacionada con la activación inmunitaria o una disfunción metabólica. De ser así, la investigación y la atención deberían orientarse mucho más a superar la encefalopatía para que las personas puedan expresar todo su potencial (p. 139).
Herbert (2013) describe el campo de la genética como cegado por su propia arrogancia. Argumenta que, dadas las alarmantemente altas (y crecientes) tasas de autismo, «cualquier cosa que podamos hacer cuanto antes para frenar la marea debería tener un sentido eminente de salud pública» (Herbert, 2013, p. 144). Y argumenta: «Claramente, los mitos genéticos son un problema en el autismo y se encuentran entre los factores que obstaculizan la implementación de una campaña de salud pública integral para reducir los riesgos ambientales» (Herbert, 2013, pp. 145-146).
Herbert (2013) también insinúa la necesidad de una especie de medicina desde abajo. Escribe:
Los tabúes en torno a algunos de los tratamientos alternativos utilizados por los padres han impedido a muchos profesionales siquiera familiarizarse con los métodos y fundamentos de estos enfoques. Con el tiempo, a medida que se han acumulado historias de éxito de niños (e incluso de algunos adultos) que han reducido considerablemente la gravedad de sus problemas y, en ocasiones, incluso han perdido sus diagnósticos, se ha comenzado a prestar una atención científica seria a estos fenómenos. Como se mencionó anteriormente, los principios básicos de estas terapias incluyen abordar los subcomponentes del autismo como problemas con solución, reduciendo así la presión sobre todo el sistema para que tenga más posibilidades de recalibrarse (p. 145).
Si, como sugiere Herbert, son los padres, y no los médicos, quienes están a la vanguardia de la investigación de tratamientos, esto parecería abrir un abanico de interrogantes sobre la epistemología y el estado actual de la ciencia y la medicina. La jerarquía epistemológica establecida por la ciencia y la medicina convencionales sitúa a los especialistas médicos por encima de los médicos, quienes a su vez están por encima de los padres. Pero ¿es posible que, en el caso del autismo, esta jerarquía sea al revés? Además, si, como argumenta Herbert, las observaciones e intuiciones de los padres producen mejores resultados terapéuticos, ¿podrían también estar en lo cierto sobre las causas del autismo?
VIII. La economía política de la investigación genética
Entonces, si las explicaciones monogénicas de las enfermedades no son consistentes con la evidencia científica de cómo funcionan la mayoría de las enfermedades, ¿por qué las empresas de biotecnología, los medios populares y los CDC continúan promoviendo la búsqueda de tales explicaciones?
Es evidente que el modelo que sustenta la promesa de la ingeniería genética es excesivamente simplista. Pero lo que agrava aún más la situación es que las secuencias de ADN, una vez aisladas o sintetizadas, así como las células, órganos u organismos en los que se insertan, pueden patentarse y, por lo tanto, convertirse en formas de propiedad intelectual. La ciencia y el negocio de la ingeniería genética se han fusionado, y los esfuerzos por comprender sus fundamentos compiten con la búsqueda de beneficios. Las rivalidades profesionales habituales se ven acentuadas por importantes rivalidades financieras, y la completa interconexión entre el gobierno, las universidades y la industria prácticamente deja a pocos científicos desinteresados, sin conflictos de intereses, en quienes se pueda confiar para evaluar y criticar los modelos científicos propuestos o su implementación práctica sin levantar sospechas de perseguir intereses económicos. A medida que la industria biotecnológica amplía su alcance, los riesgos para la salud y la contaminación ambiental que produce se suman a los que la química y la física nos legaron durante el siglo XX (Hubbard, 2013, p. 25).
Gruber (2013) está preocupado por la economía política de la investigación genética.
Sigue existiendo una gran brecha entre la investigación genética básica y las aplicaciones clínicas, y esa brecha se ha llenado de exageraciones, hipérboles y fraudes descarados. Así como los eugenistas del siglo XX quedaron fascinados con la obra de Gregor Mendel y buscaron aplicar los principios de la genética a la teoría social, también los biólogos moleculares y las comunidades académicas, comerciales y políticas en las que operan se han afianzado en una cosmovisión que considera el campo de la genómica como el mecanismo más fundamental para mejorar la condición humana (p. 271).
Gruber (2013) argumenta que la investigación genética actual está «llena de arrogancia y roza la fe» (p. 271). Gruber (2013) argumenta que la genómica no ha cumplido sus promesas iniciales y que el giro hacia este tipo de investigación ha provocado una disminución de innovaciones útiles.
Sin embargo, a medida que las empresas farmacéuticas y biotecnológicas han centrado cada vez más sus inversiones en investigación y desarrollo en genómica, se ha producido una caída abrupta de la productividad. No han podido mantener la innovación suficiente para compensar la pérdida de ingresos causada por el vencimiento de patentes de productos exitosos. Las críticas a esta insostenible tendencia a la baja se han centrado principalmente en una combinación de regulación excesiva, aumento de costes, ciclos de vida de los productos más cortos e ineficiencias internas. Incluso si se aceptaran estos factores como correctos, simplemente no pueden explicar por qué entre 1998 y 2008 la producción de nuevas entidades moleculares (NME) se redujo casi un 50 %, y el éxito de los ensayos clínicos en fase avanzada se redujo de forma igualmente drástica (Pammolli y Riccaboni, 2008) (p. 274).
La investigación genética y genómica está impulsada no tanto por la búsqueda idealizada de conocimiento científico de Merton ni siquiera por las fuerzas capitalistas tradicionales de oferta y demanda de productos que satisfacen una necesidad en la sociedad. Más bien, la genética y la genómica existen a través de una combinación única de financiación gubernamental creada por el cabildeo de la biotecnología para esa financiación e inversión especulativa que se negocia más en la esperanza y la publicidad que en la evidencia de tratamientos efectivos (Gruber, 2013, p. 100). La capitalización bursátil total de las 25 principales empresas de biotecnología (que incluye genética y genómica) fue de $ 990.89 mil millones en 2014, $ 1.225 billones en 2015 y $ 1.047 billones en 2016 (Philippis, 2016). Estados Unidos gasta más que cualquier otra nación en investigación genética (35% del total mundial); Un tercio del total proviene del gobierno y dos tercios de la inversión privada (Pohlhaus y Cook-Deegan, 2008).
La Organización de Innovación Biotecnológica (BIO) es la principal asociación comercial de la industria de la genética y la genómica. BIO se formó en 1993 tras la fusión de dos asociaciones más pequeñas de la industria biotecnológica (Sourcewatch, s.f.). Sus más de 1,100 miembros incluyen empresas de genética y genómica, además de una amplia gama de compañías farmacéuticas, agrícolas y médicas que emplean a 1.6 millones de personas en Estados Unidos (BIO, 1993). Entre 2007 y 2016, BIO invirtió un promedio de 8 millones de dólares anuales en actividades de cabildeo (Sourcewatch, s.f.). Ha tenido un éxito notable en sus gestiones ante el gobierno estadounidense para obtener financiación, normas regulatorias y disposiciones fiscales que benefician a las empresas miembro.
Por ejemplo, de 1993 a 2014, el presupuesto de los NIH aumentó de 10 30 millones de dólares a más de 2016 32.6 millones. En 8.265, el presupuesto de los NIH fue de 2016 1 millones de dólares, de los cuales 2011 millones se destinaron a investigación genética y genómica, que incluye las categorías de genética, terapia génica, ensayos clínicos de terapia génica y pruebas genéticas (US DHHS, 2013). Sin embargo, esto subestima el total gastado en investigación genética, ya que también se realiza investigación genética dentro de otras categorías de enfermedades en el presupuesto de los NIH. BIO obtuvo 277 millones de dólares en créditos fiscales para empresas de biotecnología en la legislación federal de atención médica de 2012 (Gruber, XNUMX, pág. XNUMX). BIO presiona rutinariamente a la FDA para que agilice los plazos de aprobación de las intervenciones médicas (Weisman, XNUMX).
Gruber (2013) señala que muchos académicos y departamentos de ciencias universitarios se han enriquecido gracias a sus vínculos con empresas biotecnológicas. «Las universidades deberían ser lugares donde se fomente un sano escepticismo ante las afirmaciones sobre la ciencia y sus aplicaciones. Pero más que casi cualquier otra empresa de alta tecnología, la industria biotecnológica mantiene vínculos extremadamente estrechos con instituciones académicas de vanguardia…» (Gruber, 2013, p. 277).
La financiación pública para la investigación genética persiste a pesar de ser un enfoque menos prometedor que mitigar los factores ambientales o del estilo de vida. «Dadas las numerosas y complejas interacciones que subyacen a casi todas las enfermedades humanas, incluso mejorar los enfoques existentes para identificar y modificar los factores de riesgo genéticos a menudo tendrá un valor significativamente menor que modificar los factores de riesgo no genéticos» (Gruber, 2013, p. 280). Sin embargo, abordar los factores ambientales o del estilo de vida —reducir las medidas perjudiciales— generalmente no es rentable. Dado que los funcionarios electos y los reguladores estadounidenses están atrapados por los intereses corporativos, el Congreso financia la investigación genética excluyendo vías más prometedoras (pero menos rentables).
Al igual que Herbert (2013), Gruber (2013) considera que el enfoque erróneo en la genética está desplazando investigaciones más prometedoras y generando escasas mejoras en la salud pública. «La promesa de la genómica puede haber proporcionado a los responsables políticos una narrativa simple de inversión en investigación sanitaria básica, pero ha llevado a una mala toma de decisiones por su parte y ha demostrado ser un referente insuficiente en la lucha por mejorar la condición humana» (Gruber, 2013, p. 282).
Al igual que Mirowski (2011), Gruber (2013) ve un sistema entero que está peligrosamente desequilibrado.
Aunque quienes actúan por puro interés económico comparten gran parte de la culpa de la actual posición exagerada que ocupa la genómica en el enfoque general de la investigación, en última instancia, son los propios científicos e investigadores quienes cargan con gran parte de la responsabilidad. El sistema actual de evaluación de la productividad investigadora, sumado a las exigencias de publicación y de atraer financiación para la investigación, tanto privada como gubernamental, ejerce una enorme presión sobre los investigadores para que realicen, divulguen y defiendan descubrimientos revolucionarios. A esto se suma la presión adicional de las revistas para publicar artículos de impacto. Como resultado, pocos investigadores en genómica se pronuncian públicamente, y el vacío resultante se ha llenado con una distorsión de la ciencia sin parangón en ninguna otra disciplina (p. 282).
Latham y Wilson (2010) tienen la crítica de economía política más aguda de todas:
A los políticos les gusta el determinismo genético como teoría de la enfermedad porque reduce sustancialmente su responsabilidad por la mala salud de las personas. A las corporaciones les gusta el determinismo genético, nuevamente porque desvía la culpa. Los investigadores médicos también son partidarios del determinismo genético. Han observado que, siempre que se centran en la causalidad genética, pueden recaudar fondos para investigación con relativa facilidad. Reconociendo su valor, estos grupos han tendido a elevar las explicaciones genéticas de las enfermedades a la categoría de hechos científicos incuestionables, haciendo así que su dominio de los debates oficiales sobre salud y enfermedad parezca natural y lógico. Esta misma mentalidad se refleja con precisión en los medios de comunicación, donde incluso los fuertes vínculos ambientales con las enfermedades a menudo reciben poca atención, mientras que las asociaciones genéticas especulativas pueden ser noticia de primera plana. Es asombroso pensar que todo esto haya ocurrido a pesar de que los genes de las enfermedades comunes eran esencialmente entidades hipotéticas.
En lo que se refiere al autismo, lo que comenzó pareciendo el epítome de la ciencia de vanguardia en la carrera por comprender una enfermedad, empieza a parecer una distorsión de la ciencia y una distracción de caminos de investigación más prometedores impulsados por intereses financieros en lugar de la preocupación por la salud pública.
IX. conclusión
En las décadas de 1990 y 2000, el gobierno y la industria tenían una teoría —que los genes son responsables de las enfermedades— que ahora ha sido ampliamente refutada. Mientras tanto, se construyó toda una infraestructura industrial y de salud pública en torno a esta idea. Así, cuando la teoría subyacente fue desacreditada, sus defensores simplemente la modificaron (para buscar la "materia oscura faltante") para que la industria pudiera seguir adelante y recibir financiación gubernamental. Cuando esta agenda de investigación en constante evolución produce corporaciones rentables y científicos bien pagados, pero poco o nada que reduzca el sufrimiento humano, se convierte en un enorme problema para la sociedad.
El hecho es que Gilbert y Miller (2009), Landrigan, Lambertini y Birnbaum (2012), el Colegio Americano de Obstetras y Ginecólogos (2013) y Bennett et al. (2016) han concluido que el autismo y otros trastornos del desarrollo neurológico probablemente sean causados por desencadenantes ambientales y, por lo tanto, prevenibles mediante leyes y políticas. Incluso si la investigación genética y genómica sofisticada logra encontrar maneras de reducir los síntomas y la gravedad, seguirá siendo mucho más rentable (por no decir más ético) prevenir el autismo desde el principio manteniendo las sustancias químicas tóxicas fuera del organismo de los niños.
Actualmente, la investigación genética absorbe la mayor parte de la financiación para la investigación del autismo e impide el desarrollo de estrategias de prevención más eficaces. Esto parece reflejar el poder político de las empresas biotecnológicas para moldear la agenda de investigación en beneficio de sus intereses, más que las mejores prácticas científicas o el interés social.
Referencias
Colegio Americano de Obstetras y Ginecólogos (2013). Exposición a agentes ambientales tóxicos. Opinión del Comité n.º 575. Fertilidad y esterilidad 100, n.º 4 (2013): 931-934. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2013.08.043
Bennett, D., Bellinger, DC, y Birnbaum, LS et al. (2016). Proyecto TENDR: abordando los riesgos ambientales para el desarrollo neurológico. Declaración de consenso de TENDR. Perspectivas de salud ambiental, 124(7), A118. https://doi.org/10.1289/EHP358
BIO. (2013 de junio de 4). La Organización de la Industria Biotecnológica se une a la Coalición de Pequeñas Empresas Innovadoras. Comunicado de prensa. https://archive.bio.org/media/press-release/bio-joins-coalition-small-business-innovators
Birch, K. (2017). Repensando el valor en la bioeconomía: finanzas, assetización y gestión del valor. Ciencia, tecnología y valores humanos, 42(3), 460-490. https://doi.org/10.1177/0162243916661633
Blaxill, M. (2011). Un nuevo estudio sobre gemelos autistas desmiente la creencia de décadas en la causalidad genética. La era del autismoRecuperado de http://www.ageofautism.com/2011/07/new-autism-twin-study-demolishes-decades-long-belief-in-genetic-causation.html
Centros de Control y Prevención de Enfermedades. (2015). Inmunología y enfermedades prevenibles por vacunación, Libro rosa, Principios de vacunación. https://www.cdc.gov/pinkbook/hcp/table-of-contents/index.html
Cranor, CF (2013). Evaluación de los genes como causas de enfermedades humanas en un mundo multicausal. En Krimsky, S. y Gruber, J. (editores). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido(págs. 107-121). Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
Dennett, DC (1995). La peligrosa idea de Darwin: la evolución y el significado de la vida. Nueva York: Touchstone.
Dietert, R. (2016). El superorganismo humano: cómo el microbioma está revolucionando la búsqueda de una vida saludable. Nueva York: pingüino.
Dupré, J. (2012). Procesos de la vida: ensayos sobre la filosofía de la biología. Oxford: Oxford University Press.
Eichler, EE, Flint, J., Gibson, G., Kong, A., Leal, SM, Moore, JH y Nadeau, JH (2010). Heredabilidad faltante y estrategias para encontrar las causas subyacentes de enfermedades complejas. Nature Reviews Genética, 11(6), 446–450. http://doi.org/10.1038/nrg2809
Administración de Alimentos y Medicamentos (2017). La FDA anuncia un marco integral de políticas de medicina regenerativa. Comunicado de prensa de la FDA. https://www.fda.gov/NewsEvents/Newsroom/PressAnnouncements/ucm585345.htm
Gallagher, C. y Goodman, M. (2008). Vacuna triple contra la hepatitis B y discapacidad del desarrollo en niños estadounidenses de 1 a 9 años. Toxicología y química ambiental, 90: 997–1008. https://doi.org/10.1080/02772240701806501
Gallagher, CM, y Goodman, MS (2010). Vacunación contra la hepatitis B en neonatos varones y diagnóstico de autismo, NHIS 1997-2002. Revista de Toxicología y Salud Ambiental, Parte A, 73(24), 1665-1677. https://doi.org/10.1080/15287394.2010.519317
Gilbert, Steven y Miller, Elise. (2009). Declaración de consenso científico sobre agentes ambientales asociados con trastornos del neurodesarrollo. Neurotoxicología y Teratología, 31. 241-242. https://www.healthandenvironment.org/uploads-old/LDDIStatement.pdf
Goldstein, DB (2009 de abril de 23). Variación genética común y rasgos humanos. NEJM, 360:1696-1698. https://doi.org/10.1056/NEJMp0806284
Gruber, J. (2013). La promesa incumplida de la genómica. En Krimsky, S. y Gruber, J. (editores). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido (págs. 270-282). Cambridge, Massachusetts, Harvard University Press.
Hallmayer, J., Cleveland, S., Torres, A., Phillips, J., Cohen, B., Torigoe, T., … y Lotspeich, L. (2011). Heredabilidad genética y factores ambientales compartidos en parejas de gemelos con autismo. Archivos de psiquiatría general, 68(11), 1095-1102. https://doi.org/10.1001/archgenpsychiatry.2011.76
Hardy, J., y Singleton, A. (2009 de abril de 23). Estudios de asociación del genoma completo y enfermedades humanas. NEJM; 360:1759-1768. https://doi.org/10.1056/NEJMra0808700
Herbert, MR (2013). Evaluación de los genes como causas de enfermedades humanas en un mundo multicausal. En Krimsky, S. y Gruber, J. (editores). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido (págs. 122-146). Cambridge, Massachusetts, Harvard University Press.
Hirschhorn, JN, Lohmueller, K., Byrne, E. y Hirschhorn, K. (2002). Una revisión exhaustiva de estudios de asociación genética. Genética en Medicina, 4, 45–61. https://doi.org/10.1097/00125817-200203000-00002
Ho, MW. (2013). Nutrir la naturaleza: Cómo el cuidado parental modifica los genes. En Krimsky, S. y Gruber, J. (editores). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido (págs. 256-269). Cambridge, Massachusetts, Harvard University Press.
Hubbard, R. (2013). La medición errónea del gen. En Krimsky, S. y Gruber, J. (editores). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido (págs. 17-25). Cambridge, Massachusetts, Harvard University Press.
Ioannidis, JP (2005). Por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos. Medicina PLoS, 2(8), e124. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124
Comité Coordinador Interinstitucional del Autismo (2013a). Base de Datos de Investigación sobre el Autismo: 2013: Financiadores. https://iacc.hhs.gov/funding/
Comité Coordinador Interinstitucional del Autismo. (2013b). Base de Datos de Investigación sobre el Autismo: 2013: Objetivos del Plan Estratégico. https://iacc.hhs.gov/funding/data/strategic-plan-objectives/?fy=2013
Joseph, J. y Ratner, C. (2013). La búsqueda infructuosa de genes en psiquiatría y psicología: Es hora de reexaminar un paradigma. En Krimsky, S. y Gruber, J. (editores). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido (págs. 94-106). Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
Keller, EV (2013). Genes como factores que marcan la diferencia. En Krimsky, S. y Gruber, J. (editores). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido (págs. 34-42). Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
Krimsky, S. y Gruber, J. (editores) (2013). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido. Cambridge, Massachusetts: Prensa de la Universidad de Harvard.
Landrigan, PJ, Lambertini, L. y Birnbaum, LS (2012). Una estrategia de investigación para descubrir las causas ambientales del autismo y las discapacidades del desarrollo neurológico. Perspectivas de salud ambiental, 120(7), a258. https://doi.org/10.1289/ehp.1104285
Latham, J. y Wilson, A. (2010). El gran déficit de datos de ADN: ¿Son los genes de las enfermedades un espejismo? Proyecto de investigación en biocienciasRecuperado de https://www.independentsciencenews.org/health/the-great-dna-data-deficit/
Leigh, JP, y Du, J. (2015). Informe breve: Pronóstico de la carga económica del autismo en 2015 y 2025 en Estados Unidos. Revista de autismo y trastornos del desarrollo., 45(12), 4135-4139. https://doi.org/10.1007/s10803-015-2521-7
Levins, R. y Lewontin, RC (1985). El biólogo dialéctico. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
Lewis, J. (1999). La actuación de una vida: una metáfora del fenotipo. Perspectivas en biología y medicina, 43(1), 112-127. https://doi.org/10.1353/pbm.1999.0053
Lewontin, RC (2011 de mayo de 26). Está aún menos en tus genes. Revista de libros de Nueva York. http://www.nybooks.com/articles/2011/05/26/its-even-less-your-genes/
Lewontin, R. y Levins, R. (2007). Biología bajo la influencia: ensayos dialécticos sobre la coevolución de la naturaleza y la sociedad. Nueva York: NYU Press.
Manolio, TA, Collins, FS, Cox, NJ, Goldstein, DB, Hindorff, LA, Hunter, DJ, McCarthy, MI, et al. (2009 de octubre de 8). Hallazgo de la heredabilidad faltante en enfermedades complejas. Naturaleza, 461, 747-753. https://doi.org/10.1038/nature08494
McKie, R. (2001 de febrero de 11). Revelado: el secreto del comportamiento humano. El entorno, no los genes, es la clave de nuestros actos. Guardian11 de febrero de 2001. https://www.theguardian.com/science/2001/feb/11/genetics.humanbehaviour
Moore, DS (2013). B mayúscula, b minúscula: Mito n.° 1: ¿Existen realmente los genes mendelianos? En Krimsky, S. y Gruber, J. (editores). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido (págs. 43-50). Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
Institutos Nacionales de Salud, Oficina de Presupuesto. (sf) Historial de asignaciones por instituto/centro (1938 al presente). https://officeofbudget.od.nih.gov/approp_hist.html
Institutos Nacionales de Salud, Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano (s.f.). Glosario. https://www.genome.gov/glossary/
Patnala, R., Clements, J. y Batra, J. (2013). Estudios de asociación de genes candidatos: una guía completa para obtener información útil. in silico herramientas. Genética BMC, 14:39. https://doi.org/10.1186/1471-2156-14-39
Philippidis, A. (2016 de septiembre de 26). Las 25 principales empresas biotecnológicas de 2016: El declive de Wall Street afecta negativamente la capitalización bursátil. Noticias de Ingeniería Genética y BiotecnologíaRecuperado de http://www.genengnews.com/the-lists/top-25-biotech-companies-of-2016/77900741
Pohlhaus, JR, y Cook-Deegan, RM (2008). Investigación genómica: encuesta mundial sobre financiación pública. BMC Genomics, 9(1), 472. https://doi.org/10.1186/1471-2164-9-472
Richards, M. (2001). ¿Qué tan distintiva es la información genética? Estudios en Historia y Filosofía de la Ciencia Parte C: Estudios en Historia y Filosofía de las Ciencias Biológicas y Biomédicas, 32(4), 663-687. https://doi.org/10.1016/S1369-8486(01)00027-9
Sourcewatch. (sf) Resumen: Cabildeo anual de la Asociación de la Industria Biotecnológica. https://www.opensecrets.org/lobby/clientsum.php?id=D000024369
Talbott, SL (2013). El mito de los organismos-máquina: De los mecanismos genéticos a los seres vivos. En Krimsky, S. y Gruber, J. (editores). Explicaciones genéticas: sentido y sinsentido (págs. 51-68). Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU. (2016 de febrero de 10). Estimaciones de financiación para diversas categorías de investigación, afecciones y enfermedades (RCDC).
Velasquez-Manoff, M. (2017 de junio de 17). El lado positivo de los malos genes. New York Times17 de junio de 2017. https://www.nytimes.com/2017/06/17/opinion/sunday/crispr-upside-of-bad-genes.html
Wade, N. (2010 de junio de 12). Una década después, el mapa genético presenta pocas curas nuevas. New York Times, 13 de junio de 2010. http://www.nytimes.com/2010/06/13/health/research/13genome.html
Watson, JD, y Crick, FH (1953). Estructura molecular de los ácidos nucleicos. Nature, 171(4356), 737-738. https://www.nature.com/articles/171737a0
Weisman, R. (2012 de junio de 19). La revisión federal de medicamentos irrita a la industria biotecnológica: preocupación evidente en vísperas de la Expo de Boston. Boston Globe, Jube 18, 2012. http://www.bostonglobe.com/business/2012/06/18/fda-under-spotlight-biotechnology-industry-organization-bio-convention-opens-boston/JW4lLh22mJwPN5ot2z8MtJ/story.html
Wiedmann, RT, Reisinger, KS, Hartzel, J., Malacaman, E., Senders, SD, Giacoletti, KE, … y Musey, LK (2015). La vacuna MMR® II elaborada con albúmina humana recombinante (rHA) y la vacuna MMR® II elaborada con albúmina sérica humana (HSA) presentan perfiles de seguridad e inmunogenicidad similares al administrarse en un régimen de dos dosis a niños sanos. vacuna, 33(18), 2132-2140. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2015.03.017
Reeditado del autor Substack
Unirse a la conversación:
Publicado bajo un Licencia de Creative Commons Atribución Internacional
Para reimpresiones, vuelva a establecer el enlace canónico en el original Instituto Brownstone Artículo y Autor.
