Integrating Anticipated Nutrigenomics Bioscience Applications with Ethical Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Nutrigenomics is a subspecialty of nutrition science which aims to understand how gene-diet interactions influence individuals' response to food, disease susceptibility, and population health. Yet ethical enquiry into this field is being outpaced by nutrigenomics bioscience. The ethical issues surrounding nutrigenomics face the challenges of a rapidly evolving field which bring forward the additional dimension of crossdisciplinary integrative research between social and biomedical sciences. This article outlines the emerging nutrigenomics definitions and concepts and analyzes the existing ethics literature concerning personalized nutrition and presents "points to consider" over ethical issues regarding future nutrigenomics applications. The interest in nutrigenomics coincides with a shift in emphasis in medicine and biosciences toward prevention of future disease susceptibilities rather than treatment of already established disease. Hence, unique ethical issues emerge concerning the extent to which nutrigenomics can alter our relation to food, boundaries between health and disease, and the folklore of medical practice. Nutrigenomics can result in new social values, norms, and responsibilities for both individuals and societies. Nutrigenomics is not only another new application of "-omics" technologies in the context of gene-diet interactions. Nutrigenomics may fundamentally change the way we perceive human illness while shifting the focus and broadening the scope of health interventions from patients to healthy individuals. In resource- and time-limited healthcare settings, this creates unique ethical dilemmas and distributive justice issues. Ethical aspects of nutrigenomics applications should be addressed proactively, as this new science develops and increasingly coalesces with other applications of genomics in medicine and public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,132 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,045 |
| Communication savante | 0,025 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».