El negocio de los bebés a la carta: «No vas a tener un Einstein si tú no lo eres»

La pantalla de una tableta presenta un diseño simple, moderno y minimalista. Bajo el título «Compare sus embriones», aparecen cuatro columnas que muestran posibles características de futuros hijos, casi como si se tratara de elegir atributos en un videojuego o comparar versiones de un automóvil.

En ese entorno digital apenas se perciben los dilemas éticos de la genética; en su lugar predominan iconos y porcentajes. En la aplicación desarrollada por la empresa estadounidense Nucleus Genomics, los usuarios pueden observar información sobre embriones potenciales.

Por ejemplo, el Embrión 1, una niña, presenta un 21 % menos de riesgo de desarrollar hipertensión, aunque tiene un mayor riesgo relacionado con el alzhéimer. El Embrión 2, un niño, podría tener ojos azules y una predicción de cuatro puntos adicionales de coeficiente intelectual, pero muestra una probabilidad mayor de padecer diabetes en comparación con los demás embriones. Los padres simplemente deben deslizar el dedo en la pantalla para comparar y decidir.

Esta idea recuerda a historias de ciencia ficción como la película Gattaca (1997), dirigida por Andrew Niccol. Sin embargo, la llamada evaluación o puntuación de embriones —conocida como embryo scoring— se ha convertido en el foco de una competencia entre startups de Silicon Valley, donde convergen la genética, la inteligencia artificial, la estadística y el marketing.

La carrera por la llamada “Fertilidad 2.0”

Hace algunos años, la empresa Genomic Prediction fue una de las primeras en introducir una versión más avanzada del test genético preimplantacional (PGT). Este método buscaba seleccionar embriones con menor probabilidad de desarrollar enfermedades como la diabetes tipo 2 o la esquizofrenia.

Más tarde, la compañía Orchid Health amplió la propuesta ofreciendo secuenciación completa del genoma para detectar mutaciones relacionadas con condiciones como el autismo. Durante mucho tiempo estas empresas evitaron analizar rasgos físicos o estéticos para no alimentar el debate sobre los llamados “bebés de diseño”, aunque la evolución tecnológica hacía previsible ese paso.

Ese cambio llegó con Nucleus Genomics, que comenzó a transformar datos genéticos en estimaciones sobre características como la estatura, el color de ojos, el riesgo de trastorno por déficit de atención e hiperactividad e incluso el coeficiente intelectual. La competencia continúa creciendo: una nueva startup, Herasight, afirma ofrecer predicciones de inteligencia que podrían alcanzar hasta nueve puntos adicionales de IQ. En medio de esta carrera empresarial, el embrión ha empezado a tratarse como si fuera un conjunto de características comparables.

Algunos científicos han expresado preocupación por estas prácticas. La Sociedad Europea de Genética Humana ha advertido que estas tecnologías podrían abrir la puerta a una forma de eugenesia impulsada por el mercado, donde las personas con mayores recursos tengan ventajas biológicas potenciales. De hecho, la empresa Nucleus Genomics utilizó el lema “Escoge a tu mejor bebé” en una campaña publicitaria difundida en Nueva York.

Sin embargo, el genetista clínico Julio Rodríguez, de la Fundación Pública Galega de Medicina Xenómica, considera que gran parte de esta narrativa responde más a estrategias comerciales que a avances médicos reales. Según explica, el embryo scoring no ofrece mejoras sustanciales respecto a lo que ya permite el diagnóstico genético tradicional.

Los límites biológicos

La puntuación de embriones surge de la combinación de varias innovaciones que la revista MIT Technology Review ha señalado como tendencias emergentes: la secuenciación genómica cada vez más económica, los modelos de riesgo poligénico y el uso de algoritmos de inteligencia artificial.

Aun así, la práctica clínica en los laboratorios de fecundación in vitro sigue enfrentando límites biológicos claros. La embrióloga clínica Irene Gómez Villarreal explica que no es posible crear genes que no estén presentes en los padres. En un ciclo de FIV, generalmente solo se obtienen cuatro o cinco embriones viables, por lo que las diferencias potenciales entre ellos —por ejemplo en inteligencia— serían similares a las que existen entre hermanos.

La especialista señala que la inteligencia artificial sí se utiliza en los laboratorios, pero con otro objetivo: evaluar la forma del embrión y el ritmo de división celular para estimar cuál tiene más probabilidades de implantarse y dar lugar a un embarazo. Esto no implica predecir si el futuro niño será más inteligente o “mejor”.

El papel del entorno

Otro aspecto clave es la influencia del ambiente. Rodríguez advierte que los modelos de riesgo poligénico se basan en datos de poblaciones adultas y que aplicarlos a un embrión específico tiene una capacidad predictiva limitada. Rasgos como la inteligencia dependen de miles de variantes genéticas con efectos muy pequeños y están fuertemente influenciados por factores ambientales como la educación o la nutrición.

Además, seleccionar embriones por determinadas características podría tener consecuencias inesperadas. El genetista explica que favorecer ciertas variantes asociadas con rasgos deseables —como mayor estatura o inteligencia— podría aumentar al mismo tiempo el riesgo de otras enfermedades que aún no se comprenden completamente. Este fenómeno, conocido como pleiotropía, refleja cómo un mismo gen puede influir en múltiples características.

Por ello, según los expertos, las predicciones actuales no solo tienen un valor limitado, sino que también pueden implicar riesgos biológicos potenciales, además de los profundos debates éticos que plantea esta tecnología.

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