डीएनए से व्यक्ति के चेहरे का पुनर्निर्माण कैसे सही हो सकता है?

हर जगह हम डीएनए के बिट्स को पीछे छोड़ते हैं।

हम पहले से ही इस डीएनए का उपयोग कुछ लक्षणों का अनुमान लगाने के लिए कर सकते हैं, जैसे कि आंख, त्वचा और बालों का रंग। जल्द ही इन निशानों से अपने पूरे चेहरे को सटीक रूप से समेटना संभव हो सकता है।

यह "डीएनए फेनोटाइपिंग" की दुनिया है - आनुवंशिक डेटा से भौतिक सुविधाओं का पुनर्निर्माण। अनुसंधान अध्ययन और 23MMe जैसी कंपनियां कभी-कभी आनुवंशिक डेटा साझा करती हैं जो नामों को हटाकर "अज्ञात" किया गया है। लेकिन क्या हम इसकी गोपनीयता सुनिश्चित कर सकते हैं यदि हम इसके मालिक के चेहरे की भविष्यवाणी कर सकते हैं?

यहां विज्ञान अब कहां है, और यह भविष्य में कहां जा सकता है।

बालों, आंखों और त्वचा के रंग की भविष्यवाणी करना

डीएनए फेनोटाइपिंग अब कई वर्षों तक शिक्षाविदों द्वारा अनुसंधान का एक सक्रिय क्षेत्र रहा है। फोरेंसिक जीव विज्ञान के शोधकर्ता मैनफ्रेड केसर और सुसान वाल्श, अन्य लोगों में, फोरेंसिक के लिए कई डीएनए फेनोटाइपिंग विधियों का बीड़ा उठाया है।

2010 में, उन्होंने IrisPlex प्रणाली विकसित की, जो यह निर्धारित करने के लिए छह डीएनए मार्करों का उपयोग करती है कि क्या किसी की नीली या भूरी आँखें हैं। 2012 में, बालों के रंग की भविष्यवाणी करने के लिए अतिरिक्त मार्कर शामिल किए गए थे। पिछले साल समूह ने त्वचा का रंग जोड़ा। ये परीक्षण एक वेबसाइट के माध्यम से उपलब्ध कराए गए हैं और जिनके पास अपने आनुवंशिक डेटा तक पहुंच है, वे इसे आज़मा सकते हैं।

कई प्रश्नों को संबोधित करने के लिए ट्रेट भविष्यवाणियों का उपयोग किया जा रहा है। हाल ही में, उदाहरण के लिए, उन्हें यह सुझाव देने के लिए इस्तेमाल किया गया था कि "चेडर मैन" (यूके का सबसे पुराना पूरा मानव कंकाल) काली त्वचा और नीली / हरी आंखों के लिए गहरा या गहरा हो सकता है। पूर्वानुमान मॉडल ज्यादातर आधुनिक यूरोपीय आबादी पर बनाए जाते हैं, इसलिए परीक्षण को अन्य (विशेष रूप से प्राचीन) आबादी पर लागू करते समय सावधानी बरतने की आवश्यकता हो सकती है।

पूरी तस्वीर

मशीन सीखने के दृष्टिकोण के आवेदन के साथ डीएनए फेनोटाइपिंग पर शोध पिछले वर्ष में तेजी से आगे बढ़ा है, लेकिन हमारी मौजूदा क्षमताओं की सीमा पर अभी भी गर्म बहस चल रही है।

पिछले साल, आनुवंशिकीविद् क्रेग वेंटर की कंपनी ह्यूमन लॉन्गविटी के शोधकर्ताओं ने लगभग 1, 000 लोगों की शारीरिक विशेषताओं का विस्तृत मापन किया। पूरे जीनोम (हमारा पूरा आनुवांशिक कोड) अनुक्रमित किया गया था और 3 डी चेहरे की संरचना, आवाज, जैविक उम्र, ऊंचाई, वजन, बॉडी मास इंडेक्स, आंखों का रंग और त्वचा के रंग की भविष्यवाणी करने वाले मॉडल बनाने के लिए संयुक्त डेटा।

अध्ययन में कई प्रमुख वैज्ञानिकों से यानिक एर्लिच, उर्फ ​​"जीनोम हैकर" सहित मजबूत बैकलैश प्राप्त हुआ। अध्ययन में व्यक्तियों के विशिष्ट चेहरों के बजाय सेक्स और वंश पर आधारित औसत चेहरों का अनुमान लगाया गया। छोटे जातीय रूप से मिश्रित गोरक्षकों पर भविष्यवाणियों को न्याय करने के तरीके की भी आलोचना की गई थी।

सटीक चेहरे की भविष्यवाणियों के साथ भी, एर्लिच ने कहा कि इस दृष्टिकोण के लिए वास्तविक दुनिया में किसी की पहचान करना:

एक प्रतिस्पद्र्धी… को [एक] जनसंख्या पैमाने का डेटाबेस बनाना होगा जिसमें ऊँचाई, चेहरे की आकृति विज्ञान, डिजिटल आवाज़ हस्ताक्षर और हर व्यक्ति का जनसांख्यिकीय डेटा शामिल हो, जिसे वे पहचानना चाहते हैं।

क्योंकि एक विस्तृत बायोमेट्रिक डेटाबेस के बिना आप भौतिक भविष्यवाणियों से नाम तक नहीं प्राप्त कर सकते हैं।

एक डेटाबेस मैच के लिए?

यह पता चला है कि ऑस्ट्रेलियाई सरकार इस तरह के डेटाबेस के निर्माण की प्रक्रिया में है। "द कैपेबिलिटी" एक प्रस्तावित बायोमेट्रिक और फेशियल रिकग्निशन सिस्टम है जो पासपोर्ट और ड्राइविंग लाइसेंस की जानकारी से सीसीटीवी फुटेज का मिलान करेगा। शुरू में आतंकवाद निरोधी उपाय के रूप में बिल भेजा गया था, पहले से ही रिपोर्ट है कि निगमों को शुल्क के लिए सेवा प्रदान की जा सकती है।

उसी समय, ऑस्ट्रेलियाई कर कार्यालय ने केवल आवाज पहचान सेवा शुरू की है। यह कल्पना करना आसान है कि इस तरह की प्रणाली को "क्षमता" के साथ कैसे एकीकृत किया जा सकता है।

और यह न केवल ऑस्ट्रेलिया में एक बॉयोमीट्रिक, चेहरा पहचानने वाले निगरानी राज्य बनने की क्षमता स्थापित करने वाला है। भारत आधार प्रणाली की तैनाती कर रहा है, और चीन चेहरे की पहचान में दुनिया का नेतृत्व करता है।

ऑस्ट्रेलियाई सरकार द कैपेबिलिटी नामक एक फेशियल रिकग्निशन सिस्टम बना रही है जो सीसीटीवी फुटेज से पासपोर्ट और ड्राइविंग लाइसेंस की जानकारी का मिलान करेगा। (क्वींसलैंड सरकार)

डीएनए मुगशॉट्स

वर्तमान में, अधिकांश फोरेंसिक डीएनए प्रोफाइलिंग तकनीक "अनाम" मार्करों पर भरोसा करती हैं जो डेटाबेस से पहचान से मेल खाती हैं, लेकिन एक संदिग्ध के बारे में बहुत कम बताती हैं। जीनोमिक तकनीक में प्रगति के साथ, फोरेंसिक आनुवंशिकी उन परीक्षणों की ओर बढ़ रही है जो हमें किसी के बारे में अधिक बता सकते हैं।

कई कंपनियां हैं जो शुल्क के लिए डीएनए फेनोटाइपिंग सेवाएं प्रदान करती हैं। एक कंपनी, Parabon NanoLabs, का दावा है कि डीएनए से अज्ञात व्यक्ति की शारीरिक उपस्थिति का सटीक अनुमान लगाने में सक्षम है। गोल्ड कोस्ट में एक धारावाहिक बलात्कारी के हालिया मामले में क्वींसलैंड पुलिस सहित पुलिस बल पहले से ही अपनी सेवाओं का उपयोग करते हैं।

Parabon प्रणाली भी एक पूर्वानुमान मॉडल पर आधारित है। यह उनके आनुवांशिक / विशेषता संदर्भ डेटाबेस में मशीन लर्निंग टूल्स को लागू करके विकसित किया गया था। कंपनी डीएनए नमूने से त्वचा का रंग, आंखों का रंग, बालों का रंग, freckles, वंश और चेहरे के आकार की भविष्यवाणी करती है। ये भविष्यवाणियां, उनके आस-पास का विश्वास और एक फोरेंसिक कलाकार द्वारा किए गए पुनर्निर्माण का उपयोग "स्नैपशॉट" प्रोफ़ाइल बनाने के लिए किया जाता है।

परबोन की क्षमताओं के बारे में संदेह है। Parabon की प्रणाली का मूल्यांकन करना कठिन है क्योंकि कंप्यूटर कोड खुला नहीं है, और कार्यप्रणाली को peer-review जांच के साथ प्रकाशित नहीं किया गया है।

किसी भी प्रकार के डीएनए सबूत के साथ, न्याय के गर्भपात का खतरा होता है, खासकर अगर सबूत को अलगाव में उपयोग किया जाता है। इस बिंदु पर डीएनए फेनोटाइपिंग की उपयोगिता इसकी अनुमानित शक्ति की तुलना में इसकी बहिष्करणीय शक्ति में अधिक हो सकती है। Parabon बताता है कि स्नैपशॉट भविष्यवाणियों का उपयोग संभावित संदिग्धों की सूची को संकीर्ण करने के लिए अन्य खोजी जानकारी के साथ संयोजन के रूप में किया जाता है।

यह सब कहां खत्म होगा?

हमें केवल एक समान जुड़वाँ को देखने की जरूरत है कि हमारे डीएनए में हमारा चेहरा कितना है। सवाल यह है कि भविष्य में डीएनए और हमारी भौतिक सुविधाओं के बीच के कितने कनेक्शन हैं, जिन्हें हम अनलॉक कर पाएंगे और हमें वहां पहुंचने में कितना समय लगेगा?

कुछ विशेषताओं का अनुमान लगाना अपेक्षाकृत आसान है। उदाहरण के लिए, आंखों का रंग अपेक्षाकृत कुछ आनुवंशिक वेरिएंट से अनुमान लगाया जा सकता है। अन्य लक्षण अधिक जटिल होंगे क्योंकि वे "पॉलीजेनिक" हैं, जिसका अर्थ है कि कई जीन वेरिएंट एक साथ काम करते हैं ताकि यह सुविधा का उत्पादन कर सके।

उदाहरण के लिए, हेयर कलर जेनेटिक्स के एक हालिया अध्ययन ने यूरोपीय वंश के साथ 300, 000 लोगों की जांच की। उन्होंने 110 नए आनुवंशिक मार्करों को बालों के रंग से जुड़ा हुआ पाया, लेकिन कुछ रंगों (काले या लाल) की भविष्यवाणी दूसरों (गोरा और भूरा) की तुलना में अधिक विश्वसनीय है।

डीएनए चेहरे के पुनर्निर्माण का विज्ञान तेजी से आगे बढ़ रहा है। (परबोन और पीएनएएस से समग्र)

जिस तरह से डीएनए हमारी भौतिक विशेषताओं को कोड करता है, वह विभिन्न पैतृक समूहों के लोगों में भिन्न हो सकता है। वर्तमान में, आधुनिक यूरोपीय लोगों की भविष्यवाणी करने की हमारी क्षमता अन्य समूहों की तुलना में बेहतर होगी - क्योंकि हमारे आनुवंशिक डेटाबेस यूरोपीय वंश के विषयों पर हावी हैं।

जैसा कि हम बड़े (और अधिक जातीय प्रतिनिधि) डेटाबेस पर तेजी से परिष्कृत मशीन सीखने के दृष्टिकोण को नियोजित करते हैं, डीएनए से उपस्थिति की भविष्यवाणी करने की हमारी क्षमता में नाटकीय रूप से सुधार होने की संभावना है।

पैराबोन की सेवाएं एक डिस्क्लेमर के साथ आती हैं कि पुनर्निर्माण को चेहरे की पहचान प्रणालियों के साथ उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। इन प्रौद्योगिकियों का एकीकरण भविष्य में असंभव नहीं है, हालांकि, और गुंजाइश रेंगने के बारे में सवाल उठाता है।

आनुवंशिक गोपनीयता के लिए इसका क्या अर्थ है?

अब हम क्या कर सकते हैं, इस विवाद के बावजूद, डीएनए फेनोटाइपिंग का विज्ञान केवल बेहतर होने जा रहा है।

डीएनए फेनोटाइपिंग के तेजी से विकसित होने वाले क्षेत्र से हमें पता चलता है कि हमारे आनुवांशिक आंकड़ों में व्यक्तिगत जानकारी कितनी है। यदि आप आनुवंशिक डेटा से एक मगशॉट को फिर से संगठित कर सकते हैं, तो स्वामी का नाम हटाने से पुन: पहचान नहीं होगी।

भविष्य में हमारे आनुवंशिक डेटा की गोपनीयता की रक्षा करने का मतलब यह हो सकता है कि हमें इसे मास्क करने के नए तरीकों के साथ आना होगा - उदाहरण के लिए जीनोम क्लोकिंग, जीनोम स्पाइकिंग या एन्क्रिप्शन और ब्लॉकचैन-आधारित प्लेटफ़ॉर्म।

जितना अधिक हम अपने आनुवंशिक कोड के बारे में समझेंगे उतना ही अधिक कठिन होगा कि वह हमारे आनुवंशिक डेटा की गोपनीयता की रक्षा करेगा।

यह आलेख मूल रूप से वार्तालाप पर प्रकाशित हुआ था।

केटलिन कर्टिस, रिसर्च फेलो, सेंटर फॉर पॉलिसी फ्यूचर्स (जीनोमिक्स), द यूनिवर्सिटी ऑफ क्वींसलैंड

जेम्स हेरवर्ड, रिसर्च फेलो, द यूनिवर्सिटी ऑफ़ क्वींसलैंड