13 Agosto 2019, Università di Cambridge : Il Mondo Deve Prepararsi Per Armi Biologiche Che Prendono di Mira I Gruppi Etnici Su Base Genetica

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Un noir fantascientifico con un allele…dentro la realtà.

Come un Elite potrebbe sbarazzarsi delle masse inferiori, intellettualmente inutili, improduttive, dei dissidenti, dei nemici politici? Usando un virus mortale o semi-mortale che sceglie selettivamente il proprio obiettivo in base al patrimonio genomico dell’ospite umano.

Cosa potrebbe andare storto?

13 Agosto 2019,

3 mesi prima dell’inizio della Pandemia:

Telegraph:

Potrebbero essere costruite armi biologiche che colpiscano individui di uno specifico gruppo etnico in base al loro DNA, ha avvertito un rapporto dell’Università di Cambridge.

I ricercatori del Center for the Study of Existential Risk (CSER) di Cambridge hanno affermato che il governo non si è preparato a “rischi catastrofici causati dall’uomo” che potrebbero portare a danni di massa e al collasso della società.

Negli ultimi anni i progressi della scienza come l’ingegneria genetica, l’intelligenza artificiale (AI) e i veicoli autonomi hanno aperto la porta a una serie di nuove minacce.

In un nuovo rapporto, gli esperti hanno invitato i responsabili politici a “proteggere i propri cittadini” e iniziare a prepararsi per eventi come una devastante pandemia di bioingegneria o la perdita del controllo dei sistemi di intelligenza artificiale da parte dei programmatori.

Evidenziando alcune delle loro principali preoccupazioni, gli autori del rapporto scrivono: “Mani più nefaste potrebbero (come hanno fatto prima) sviluppare agenti patogeni e tossine da diffondere attraverso l’aria, il cibo e le fonti d’acqua.

E la tecnologia sta diventando sempre più sofisticata a prezzi sempre più convenienti, democratizzando la capacità di danneggiare in modo più rapido e letale.

“In un caso particolarmente grave, un’arma biologica potrebbe essere costruita per colpire un gruppo etnico specifico in base al suo profilo genomico”

Il rapporto avverte anche che l’intelligenza artificiale potrebbe diventare “estremamente dannosa e potenzialmente inarrestabile”. Aziende come Google DeepMind hanno creato programmi di intelligenza artificiale che stanno già mostrando segni di intuizione umana.

Se una macchina artificialmente intelligente sviluppasse i propri obiettivi e avesse la capacità di perseguirli, le conseguenze indesiderate potrebbero essere catastrofiche, sostengono e hanno chiesto la nomina di un ministro per il rischio nazionale.

L’ex segretario alla Difesa Des Browne, uno degli autori, ha dichiarato: “I nostri leader possono e devono agire ora per comprendere meglio i rischi catastrofici globali che sono presenti e in via di sviluppo”.

“I governi nazionali lottano con la comprensione e lo sviluppo di politiche per l’eliminazione o la mitigazione dei rischi estremi, inclusi i rischi catastrofici globali.

“Politiche efficaci possono costringere a riforme strutturali fondamentali dei sistemi politici, ma non abbiamo bisogno, né abbiamo il tempo, di aspettare tale cambiamento”.

Il rapporto richiede anche una revisione indipendente dei rischi estremi per la Gran Bretagna e il mondo e una revisione delle strategie nazionali attualmente in atto per affrontare le minacce emergenti.

Altre minacce che identificano includono punti di non ritorno ambientali causati dai cambiamenti climatici, attacchi di asteroidi e l’uso accidentale o legato al terrorismo di armi nucleari.

Il professor Lord Martin Rees, Astronomo Reale e co-fondatore di CSER, ha dichiarato: “I problemi globali richiedono soluzioni globali. Ma i paesi devono anche agire individualmente. Senza azione, questi rischi catastrofici aumenteranno solo nel tempo, che si tratti di cambiamenti climatici, minacce ambientali, biologia sintetica o cyber.

“I governi hanno la responsabilità di agire, sia per ridurre al minimo il rischio di tali eventi, sia per fare piani per far fronte a una catastrofe se si è verificata.

“E quelli che prenderanno l’iniziativa saranno un esempio positivo per il resto del mondo. Proteggi i tuoi cittadini e diventa un leader mondiale: questa decisione è disponibile per ogni paese”.

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26 Maggio 2021:

Medrxiv:

Introduzione.
La pandemia di Covid-19 mediata da SARS-CoV2 ha avuto un impatto sull’umanità su una scala senza precedenti. Mentre notevoli sforzi di ricerca si sono concentrati sulla comprensione dei meccanismi dell’infezione virale e sullo sviluppo di vaccini/terapeutici, i fattori che influenzano la suscettibilità all’infezione da SARS-CoV2 e la manifestazione di Covid-19 rimangono meno esplorati. Dato che è noto che il sistema dell’antigene leucocitario umano (HLA) varia tra le popolazioni etniche, è probabile che influisca sul riconoscimento del virus e, a sua volta, sulla suscettibilità al Covid-19. Per capirlo, abbiamo utilizzato strumenti bioinformatici per sondare tutti i peptidi SARS-CoV2 che potrebbero suscitare la risposta delle cellule T nell’uomo. Abbiamo anche cercato di rispondere all’intrigante domanda se questi potenziali epitopi fossero ugualmente immunogenici tra le etnie, studiando la distribuzione degli alleli HLA tra diverse popolazioni e la loro quota di epitopi affini. Forniamo prove che è improbabile che le nuove mutazioni in SARS-CoV2 alterino le risposte immunogeniche mediate dalle cellule T tra le popolazioni etniche studiate. Ci si aspetta che il lavoro qui presentato rafforzi la nostra comprensione della pandemia, fornendo approfondimenti sulla risposta immunologica differenziale delle popolazioni etniche al virus e misurando i possibili effetti delle mutazioni in SARS-CoV2 sull’efficacia di potenziali vaccini basati su epitopi attraverso valutazione di 40000 genoma virale.

Ora arriva la parte topica:

È stato determinato il potenziale di ciascuno dei singoli soggetti (comprendenti i 26 gruppi etnici e cinque superpopolazioni) di riconoscere gli epitopi SARS-CoV2 (Tabella supplementare 4). Sulla base di ciò, è stato calcolato il potenziale complessivo di riconoscimento degli epitopi delle etnie e delle superpopolazioni. Le Figure supplementari 5 e 6 illustrano il conteggio medio di epitopi riconosciuti da individui che rappresentano rispettivamente superpopolazione e gruppi etnici. Gli asiatici orientali (EAS) e gli africani (AFR) hanno riportato bassi potenziali per riconoscere sia gli epitopi CD8 che CD4. Al contrario, le etnie che comprendono le superpopolazioni europee (EUR) e dell’Asia meridionale (SAS) hanno mostrato un alto potenziale per riconoscere tutte le forme di epitopi SARS-CoV2. I peruviani di Lima (PEL) hanno mostrato un pattern interessante con CD4 estremamente basso, ma capacità di riconoscimento degli epitopi CD8 molto alta. Sulla base delle osservazioni di cui sopra, abbiamo ulteriormente indagato se ci fossero differenze statisticamente significative tra il potenziale di riconoscimento degli epitopi tra le varie etnie e superpopolazioni (vedi Materiali e metodi). I valori p per il test di Kruskal-Wallis tra tutte le superpopolazioni e i gruppi etnici sono risultati essere 0,005257 e 0,004022 con un intervallo di confidenza del 95%, il che implica una differenza significativa nel potenziale di riconoscimento degli epitopi in almeno una delle cinque superpopolazioni e 26 gruppi etnici. In effetti, i risultati ottenuti dal test dei ranghi con segno di Wilcoxon (vedi Materiali e metodi) hanno indicato differenze sostanziali nei potenziali di riconoscimento degli epitopi CD8 e CD4 tra le superpopolazioni e le etnie ad eccezione della superpopolazione AMR (Tabella supplementare 5). Inoltre, per verificare eventuali differenze importanti nei potenziali di riconoscimento degli epitopi tra individui di diverse etnie, è stato eseguito il test di Dunn (vedi Materiali e metodi). In particolare, tra le etnie SAS, GIH – Indiano Gujarati di Houston, Texas e PJL – Punjabi di Lahore, Pakistan, hanno mostrato significative differenze di rango medio rispetto a STU – Tamil dello Sri Lanka del Regno Unito (Tabella 1 e Tabella supplementare 6). PUR – Portoricani di Porto Rico e PEL – Peruviani di Lima, Perù (tra AMR) e JPT – Giapponesi a Tokyo, Giappone e CHB – cinesi Han a Pechino, Cina (tra EAS) hanno anch’essi mostrato differenze apprezzabili. Al contrario, nonostante le diverse origini, le differenze medie di rango tra alcuni gruppi etnici (come SAS_STU rispetto a EUR_IBS) sono risultate estremamente basse (tabella 1 e tabella supplementare 6). Mentre la prevalenza di specifici alleli HLA nel pool genetico di una popolazione o di un gruppo etnico fornisce un’idea generale di quanto siano ben riconosciuti gli epitopi SARS-CoV2 in quella popolazione, la risposta immunitaria di ciascuno degli individui sarebbe governata in modo indipendente dal proprio bagaglio allelico. I risultati di cui sopra forniscono una stima media della sensibilità immunitaria (mediata da cellule CD4 e CD8) a SARS-CoV2 per individui appartenenti alla popolazione e ne evidenziano le differenze interetniche.

Rappresentazione della media del potenziale di riconoscimento dell’epitopo “pesato” di SARS-CoV2 previsto di individui di diverse popolazioni (gruppi etnici), considerando le diverse varianti del genoma SARS-CoV2 osservate nelle diverse aree geografiche. Per ogni popolazione (gruppo etnico), ci sono due box-plot che indicano il loro potenziale medio di riconoscimento degli epitopi “ponderato” (vedi Materiali e Metodi). Per ogni popolazione, la casella colorata a sinistra corrisponde agli epitopi previsti dai primi 10.000 genomi SARS-CoV2 (su un totale di 40.342 genomi analizzati nello studio) se disposti nell’ordine cronologico delle date di raccolta. Le corrispondenti caselle vuote sulla destra corrispondono agli epitopi previsti dagli ultimi 10.000 genomi SARS-CoV2 in base alle loro date di raccolta. Sebbene i genomi SARS-CoV2 possano evolversi nel tempo, non è stato possibile notare alcuna variazione osservabile nel modo in cui il suo repertorio di epitopi viene riconosciuto dagli individui a livello di popolazione complessiva. La nostra capacità di identificazione tra i diversi gruppi etnici. Ogni punto dati sui grafici rappresenta la media del numero di epitopi in un dato genoma SARS-CoV2 che potrebbe essere identificato da tutti gli individui di una popolazione etnica. Le linee nere scure, per ciascuno dei gruppi etnici, indicano il valore medio di questi punti dati per i 40.342 genomi SARS-CoV2 studiati. I nomi delle superpopolazioni sono abbreviati come AFR-africani; Americani misti AMR-Ad; EAS-Asia orientale; euro-europei; SAS-South East Asians e preceduti da ciascuno dei nomi di popolazione nei grafici, nonché rappresentati con riquadri disegnati in colori specifici. Le abbreviazioni utilizzate per i nomi di diverse popolazioni/gruppi etnici sono conformi a quelle originariamente riportate dal progetto 1000 genomes e dall’International Genome Sample Resource (IGSR) (https://www.internationalgenome.org/faq/which-populations-are -parte-il-tuo-studio/)

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