/nginx/o/2019/11/15/12741656t1h333b.jpg)
Tehnoloogia, konkreetsemalt tehisintellekti ja masinõppe areng toob Eestiski propageeritava personaalmeditsiini patsiendile aina lähemale ning võimaldab meil endil välja uurida bioloogilisi näitajaid, mis võivad paljudele praegu veel ulmelisena näida. Samas seavad tehnoloogilised edusammud inimkonna keeruliste moraalsete valikute ette.
Tallinn Digital Summitil esinenud USA teadlane Steve Hsu on huvitav nähtus teadusmaailmas: teoreetilises füüsikas doktorikraadi kaitsnud ja sellel alal ka pikalt ja viljakalt tegutsenud mees on teinud oma akadeemilises karjääris midagi kannapöördelaadset ning õpetab hoopis tehisintellekti inimese geeniandmetest haigusriske ja muid tervisenäitajaid välja lugema. Tegemist on maailma muutva tehnoloogia järjekordse rakendusega, mis võib võimaldada ennustada paljusid geneetilisi haigusi, välja kirjutada õigeid ravimeid ja palju muud. Samas on tegemist omamoodi Pandora laeka avamisega: kui tehniline võimekus kord juba olemas, siis võimaldab see peale haigusriskide ennustada inimese kohta muudki.
(Naerab.) Eks kõik need asjad tuginevad lõppude lõpuks lihtsalt matemaatikale. Vahet pole, kas seda rakendatakse füüsikas, tehisintellektis või arvutuslikus genoomiks (ingl computational genomics – K. M.). Füüsika on praeguseks väga küps teadusharu, kus teame, mida piiride edasi lükkamiseks teha tuleks. Paraku tuleks selleks teha tohutu suuri eksperimente või arendada edasi olulisemaid tehnoloogiaid, mis kõik võtab aga aega. Seetõttu kehtib ka teatud rütm: osakeste füüsikas tähtsate osakeste põrgatite ehitamiseks kulub ligikaudu kümnend, seejärel järgmised kümme aastat eksperimendi tegemiseks. Seetõttu on teoreetilistel füüsikutel palju aega mõelda muudele asjadele – suur osa ajast kulub andmete järel ootamisele.
Mind hakkasid ühel hetkel huvitama geeniandmed. Tol hetkel oli võimalik ennustada, kuidas genoomi täieliku sekveneerimise (inimese täieliku geneetilise koodi ehk genoomi koostamine – K. M.) hind väga kiiresti alla läheb. Ennustasin, et meil on ühest hetkest analüüsida miljoneid genoome. Istusin maha ja üritasin välja mõelda, mida ma sellise andmete kogusega peale saaksin hakata. Enne arvestava aja ja raha paigutamist genoomikaga tegelemisse mõtlesin asja põhjalikult läbi.
Mõistsin, et kui need trendid jätkuvad, toimub selles valdkonnas juba lähiajal revolutsioon, mida nüüd ka näeme. Niisiis olin ennekõike teemast huvitatud, aga teiselt poolt tahtsin olla kindel, et valdkonnal oleks ka potentsiaali.
Väike sõnastik
Genoom – kogu elusorganismi kromosoomides sisalduv geneetiline materjal.
Masinõpe – tehnoloogiline lahendus, kus arvuti suudab suurte andmekoguste pealt õppida ja õpitu põhjal ennustusi teha, ilma et inimene neid selleks otseselt programmeerima peaks.
Polügeenne riskiskoor – genoomiülene riskihinnang, mis võimaldab terve hulga vanematelt saadud geneetiliste tunnuste põhjal hinnata mingi kindla haiguse või tunnuse ilmnemist.
Genotüpiseerimine – inimese täisgenoomi analüüsi tegemine.
Just. See on sama tunne, mis tõmbab inimesi ka selliste valdkondade poole nagu teoreetiline füüsika. Tahad olla rindejoonel valdkonnas, mis ei oleks triviaalne. Valdkonnas, kus saaks teada midagi tähtsast ja sügavat inimeste, meie geneetilise koodi toime, universumi toime või muu sellise kohta.
Jah, praegu küll. Sellel on huvitav ajalooline põhjus. Nimelt oli endise peaministri David Cameroni pojal mingi haruldane geneetiline haigus, mistõttu oli Cameronil genoomika kui teaduse vastu huvi. Mitte tingimata isekatel põhjustel – pigem oli tal valdkonnast teatud ülevaade ning seetõttu suunas ta sellesse valdkonda üsnagi palju raha.
Veidi ikka. On tüüp nimega Tõnu (Esko – K. M.), kellega täna hommikul kohtusin. Tema ja Lili Milani on väga head ja väga tuntud. Kui järele mõelda, siis teadsin geenivaramust ikka üksjagu. Arvan, et ükskõik kes seda siin esialgu rahastas, pidi olema väga ettenägelik, ja ma loodan, et teie teaduse rahastamise probleemid, millest siin kuulnud olen, seda ära ei hävita.
Suuruse mõttes... ei ole nad ju maailma suurimad, aga siiski esikümnes või esiviies. Lisaks on nad oma suhtumiselt üsna kaugele jõudnud. Arvan, et kui Eesti otsustab selle projektiga edasi minna, kogu populatsiooni genotüpiseerimisega jätkata ja sealt saadud andmeid ka arstidega jagada, siis võib see olla edukas mudel. Kui aga NHS praeguse tööga jätkab, saavad neist kindlasti maailmas oma eriala liidrid ning kõik teised hakkavad neid järgima ja nende edukaid lahendusi matkima. Tõenäoliselt tekib selle projekti ümber ka palju firmasid ja tehnoloogiat. Arvan, et see võimalus on Eestiski olemas.
/nginx/o/2019/11/15/12741659t1h8e04.jpg)
Ei. Kogu see ala on väga uus ja suuremad läbimurded jäävad kõik viimase paari aasta sisse, aga tulemused on niivõrd tugevad, et mul ei ole selle usaldusväärsuses mingitki kahtlust. Võime algoritme ühe kindla populatsiooni, näiteks Ühendkuningriigi inimeste peal treenida ja kui minna seejärel näiteks USAsse Tennessee osariiki, Uus-Meremaale või Eestisse, siis mudeli ennustusvõime säilib. Kui inimesel on näiteks teatud polügeenne riskiskoor (PGR, vaata kõrvalloost – K. M.), mille järgi saab ta näiteks 60 aasta vanuselt 40-protsendilise tõenäosusega vähi, siis need arvud ei valeta. Kui vaatame näiteks selle PGRiga inimesi teises populatsioonis, siis pluss-miinus 40 protsenti neist haigestub just selles vanuses vähki. Niisiis on mudeli valideerimise kvaliteet väga kõrge. Kõrgem kui teistes biomeditsiini valdkondades.
Arvan, et praegu vaatavad väga paljud rinnavähi poole, kuna see mõjutab paljusid naisi, me tunneme seda põhjustavat mutatsiooni hästi ja meil on olemas toimiv ravistandard. Kui otsustame, et suudame selle geeniriski põhjal haigust ennetada, on päris selge, mida tegema peaksime. Eesti on selles väga kaugele arenenud. Teie teadlaste rinnavähiuuringud on selgelt maailma tasemel. Niisiis oleks rinnavähk tõenäoselt esimene, aga neid oleks veel palju. Üsna tõenäoliselt töötatakse juba üsna varsti välja südame ja veresoonkonna haiguste polügeensed riskiskoorid.
Kui järele mõelda, siis teadsin Geenivaramust ikka üksjagu. Arvan, et ükskõik kes seda siin esialgu rahastas, pidi olema väga ettenägelik, ja ma loodan, et teie teaduse rahastamise probleemid, millest siin kuulnud olen, seda ära ei hävita.
Arvan, et näeme selles vallas õige pea väga kiiret arengut, aga maailmas on nii palju tervishoiusüsteeme ja ka selle sees on näiteks USA tervishoid killustunud paljudeks väiksemateks era-tervishoiusüsteemideks, et üleilmseks vastuvõtmiseks läheb palju aega.
Ei-ei. Ma ütleksin, et äkki kahe-kolme aasta pärast. NHS plaanib juba selle aja sees asja käima saada.
Jah. Tegelikult tekib [geenianalüüsi pakkuvate] erafirmade, nagu Ancestry ja 23andMe kaudu surve – need tüübid annavad sulle lisaraha eest terviseriski raporti ja siis hakkavad inimesed oma geeniraportiga arsti juurde ilmuma ning küsima, et mida nüüd sellest arvata. Praegu ei tea arstid sellest kõigest midagi. Maailmas on näiteks väga vähe arste, kes mõistaksid seda, millest mina täna oma kõnes rääkisin. Seega tekib tervisesüsteemidele surve õpetada arste genoomiandmeid kasutama. Nende juurde hakkab pidevalt tulema inimesi täiesti pädevate genoomiandmetega, mis nad on ei tea kust kätte saanud. Tekib surve: me ei tea, mida nendega peale hakata, järelikult peame ajaga kaasas käima.
Olen kindel, et ühel hetkel jõuab tervishoid nii kaugele, et kõikide inimeste kohta on koostatud geeniprofiil. See on juba praegu odav ja läheb veelgi odavamaks. Kui genotüübid on olemas, saavad arstile kättesaadavaks ka inimeste haigusriskide hinnangud.
Ma ei ütleks, et kokkupõrge. Praegu vaatavad ju arstid väga keerukat sümptomite ja haigusloo pilti ja annavad selle põhjal soovitusi. Juba praegu on näidatud, et tehisintellekt suudab teatud keerukate probleemide lahendamise puhul olla palju kiirem ja täpsem kui inimene. Meditsiinis on palju seda tüüpi probleeme. Arvan, et tulevikus saab arst lisaks patsiendi toimikule vaadata ka seda, mida tehisintellekt soovitab.
Viis või isegi kolm aastat tagasi kulutasin genoomikale ehk kümme protsenti oma ajast, aga avastuste kiirus on muutunud selliseks, et praegu kulub sellele peaaegu kogu mu teadustöö aeg. On väga dramaatiline ajalooline moment, mil paljud need asjad esimest korda ellu rakendatakse.
Olen kindel, et ühel hetkel jõuab tervishoid niikaugele, et kõikide inimeste kohta on koostatud geeniprofiil. See on juba praegu odav ja läheb veelgi odavamaks. Kui genotüübid on olemas, saavad arstile kättesaadavaks ka inimeste haigusriskide hinnangud. Kui arst teie haiguslugu vaatab, siis on geeniinfo seal lisateabeks. Arvan, et tõenäoliselt viie aasta pärast muutub see tervishoiusüsteemides juba tavaliseks. Okei, aega võib minna kauemgi, kuna mõned süsteemid võivad olla väga aeglased. Aga viie aasta pärast on see eesrindlikumates tervishoiusüsteemides kindlasti olemas.
/nginx/o/2019/11/15/12741669t1h19f0.jpg)
Oma ettekandes rääkis Hsu ka mitmesugustest geenimarkeritest, mis kirjeldavad bioloogilisi näitajaid, mis ei ole haigustega üldse seotud, vaid määravad näiteks inimese pikkuse, silmavärvi või vaimse võimekuse. Ettekandes tõi ta esile, et näiteks kehavälise viljastamise puhul saab tuleviks võimalikuks valida embrüo nende tunnuste põhjal. Seepeale tekkis mitmel kuulajal tõsiseid moraaliküsimusi.
Uuringutes seda ei ole, kuna teadlasena uurin lihtsalt seda, kuidas loodus toimib. Ent firma, millega ma seotud olen, nimega Genomic Prediction, tegelebki sellesama genoomipõhise ennustusega, aga vaimse võimekuse ja pikkuse kohta näiteks klienti ei teavita. Praegu anname edasi ainult haigusriski. Ei räägi ka silmavärvist ega muudest n-ö kosmeetilistest asjadest, kuna see tekitab inimestes ebamugavust. Samas ei taha ma öelda, et sellistest asjadest teavitamine iseenesest oleks ebaeetiline. Pigem ei taha me ühiskonnast liiga palju ette minna. Pigem peaks ühiskond asjast aru saama, nõu pidama, seejärel mingitele otsustele jõudma ja siis saame vastavalt ühiskondlikele nõudmistele inimesi ka informeerida. Võib-olla me jagaksime seda infot suuliselt, aga hetkel hoiame osa teadmisi ikkagi endale.
Kujutage ette olukorda: juba praegu on Räniorus palju noori naisi, kellel on külmutatud kujul säilitatud 30–40 munarakku, mille talletamise Facebook või Apple neile kinni maksab. Ühel hetkel, kui nad on karjääriredelil piisavalt kõrgel, tahavad nad saada lapsi ja võimalik, et tolleks hetkeks on ainus võimalus kasutada nende jäätunud munarakke. Niisiis koguvad nad oma kaaslaselt seemnerakke ja oletame, et nende talletatud 40 munarakust läheb kasutusse vaid kaks. Millegi põhjal peavad nad valiku tegema ja nad otsustavad teha valiku genotüpiseerimise põhjal. Nüüd ongi küsimus, missugust infot peaksime tulevastele vanematele võimaldama – mis on okei ja mis mitte. Ilmselt on kõik nõus, et haigusriskide info on okei. Tolleks hetkeks saame tõenäoliselt embrüoid järjestada ka näiteks IQ, ekstravertsuse ja muude isikuomaduste põhjal.
USAs ja Lääne-Euroopas on justkui halb toon öelda, et IQ või geneetika võib inimese intelligentsust mõjutada. Enamik inimesi Aasias hakkaks selle peale naerma ja ütleks, et mis mõttes – see on hullumeelsus – minu vend on olnud lapsest saati minust targem ja on praegu ka.
Lisaks oleme juba üsna lähedal sellele, et suudaksime ennustada lapse näokuju. Me teame, et näojooned on geneetiliselt määratud. Meil on väga hea tehisintellekti-tehnoloogia, mis suudab juba üksinda mobiiltelefoniga tehtud pildi abil lugeda hulka näo parameetreid: silmade vahe, nina pikkus jne. Kokku umbes 100 parameetrit, millest 99,9 protsenti on pärilikud. Nüüd on vaid aja küsimus, millal on analüüsimiseks olemas nii genoomiandmestik kui ka nende inimeste pildid, mille põhjalt näojoonte parameetreid lugeda. Kui nüüd tehisintellekt selle peale treenima panna, siis suudame tuletada juba sündimata lapse geenide järgi näiteks tema nina pikkuse. Suure tõenäosusega saame ühel hetkel näidata vanematele, et mingist konkreetsest embrüost sündiv laps hakkab kolme aasta vanuselt nägema välja selline, üheksa aasta vanuselt selline, 45 aasta vanuselt selline. Nüüd tekibki küsimus: kas peaksime laskma vanematel neid pilte näha või või oleks see vale? Vale või ei, ilmselgelt on see imelik. Inimesed ei ole sellega harjunud, võib-olla ei ole me selleks valmis.
Minul isiklikult ei ole selles küsimuses selget arvamust. Kui peaksin kohe praegu hääletama seaduseelnõu poolt või vastu, et kas vanemad tohiksid näha oma laste nägude geneetilisi ennustusi, siis ei oska ma midagi arvata. Mõlemat positsiooni saaks kaitsta. Arvan, et kõige olulisem on intelligentsus; kui inimesed valivad oma 40 embrüost iga kord kõige targema, siis muutub inimkond aegamööda tervikuna targemaks.
See on huvitav probleem. Mõnedes riikides, näiteks Iisraelis ja mõnes Skandinaavia riigis, on kehaväline viljastamine riikliku tervishoiusüsteemi poolt kompenseeritud. Kui küsida, kas riik peaks sellist asja kõigile kompenseerima, siis ma ütleksin, et ikka. See on veider: meie jaoks USAs on väga kuum ja vastuoluline küsimus, kas meil peaks olema riiklik tervishoiu süsteem. Aga seegi on ju ebavõrdsuse küsimus: meil on inimesi, kellel puudub igasugune tervisekindlustus, aga on ka rikkaid, kes saavad end täielikult kindlustada. Nii et USAs on ebavõrdsus juba praegu vaidluste osa. Kui nüüd küsida, kas kehavälise viljastamise käigus peaks saama valida oma lapse IQd, siis muidugi võib see ebavõrdsust suurendada. Samas on meil juba praegu teisi, palju kaalukamaid ebavõrdsuse küsimusi.
Ise olen ma poliitilisel skaalal pigem keskel või veidi vasakul. Kui küsiksite minu käest, kas on õige jagada jõukust, siis muidugi – peaksime miljardäre maksustama ja saadud raha vaestele andma. Kui küsida, kas peaksime jagama geneetilist õnne, siis võiksin sedagi positsiooni üsna tugevalt kaitsta. Teisisõnu, oletame, et on perekond, kus keegi ei ole kunagi koolis edukas olnud ja kes on kogu aeg olnud sotsiaalmajanduslikult pigem madalamal tasemel. Ja nad tahavad saada last ning elavad ühiskonnas, mille tervishoiusüsteem rahastab kehavälist viljastamist. Kas me peaksime andma neile vajalikud ressursid, et nad saaksid genotüpiseerida 30 embrüot ja valida nende seast välja kõige targema? Ehk saab keegi nende perekonnast niimoodi lõpuks hea hariduse, saab elus järje peale. Miks see vale oleks?
Kui ütleme, et nende jaoks sellist hüve tasuta saada on okei, siis miks ei ole okei lasta miljardäridel saada sama asja tasu eest? Need on keerulised küsimused ja inimkonnal läheb selles selgusele jõudmiseks kindlasti palju aega. Paraku seda aega meil ei ole.
Kindlasti, samamoodi nagu tehisintellekti areng üldisemalt. Oletame, et tuleb keegi teadlane ja ütleb, et kui lasta tema välja töötatud algoritmil autot juhtida, väheneb liiklussurmade arv poole võrra. Kas avalikkus usaldab neid selliseid „hulle teadlasi“? Kas selline süsteem peab vastu ka ootamatutes olukordades? Kas saame olla kindlad, et see toimib ka näiteks maavärina ajal, või läheb lolliks ning põhjustab tuhandete inimeste surma? Ühiskond peab nende keerukate probleemidega tegelema. Ma ei taha öelda, et meie praegune süsteem häid otsuseid langetaks, aga kuidagi peame me neid langetama.
Ma ei ütleks, et küsimus on Hiinas, vaid Lõuna- ja Ida-Aasias laiemalt – sellistes riikides nagu Jaapan, Singapur ja Korea. USAs ja Lääne-Euroopas on justkui halb toon rääkida IQst või öelda, et geneetika võib inimese intelligentsust mõjutada. Enamik inimesi Aasias hakkaks selle peale naerma ja ütleks, et mis mõttes, see on hullumeelsus – minu vend on olnud lapsest saati minust targem ja on praegu ka. Aasias ei ole selliseid komplekse nagu läänemaailmas ja kui vaadata küsitlusi, siis ma ei oska praegu täpseid arve öelda, aga minu teada arvab umbes 85 protsenti Ida- ja Lõuna-Aasia inimestest, et IQ põhjal embrüo valimine võib olla õigustatud või koguni hea mõte. Ameerikas on sama näitaja umbes 60 protsenti.
Ilmselgelt on mõtteviisides erinevusi. Ka minu esitluse küsimuste voorus teatas üks naisterahvas, et me ei tohiks lasta üksikutel riikidel otsustada, kuidas sellele asjale läheneda. Aga kuidas seda takistada? Mul on üsna kindel arvamus, et eri riigid jõuavad juba puhtalt demokraatlike protsesside kaudu eri tulemustele. Hiina, Singapur ja Eesti jõuavad tõenäoselt eri otsustele ja ma ei tea kedagi, kes otsused nende eest langetada võiks.
Steve Hsu
• USA füüsik ja haridustegelane
• Sündinud 1966
• Lõpetanud Berkeley California Ülikooli 1991. aastal teoreetilise füüsikuna
• Töötanud Harvardi ja Yale’i ülikoolides
• 1998. aastast teoreetilise füüsika professor
• Füüsikuna keskendunud osakestefüüsikale ja kosmoloogiale, varase Universumi faasiüleminekutele, mustadele aukudele, kvantinformatsioonile, tumeenergiale ja paljule muule.
• Küberturvalisuse firma SafeWeb üks asutajatest.
• Geeniandmete tehisintellektiga analüüsimise firma Genomic Prediction kaasasutaja.
:format(webp)/nginx/o/2019/07/10/12351150t1h01e8.jpg)