Human rights in the postgenomic era: Challenges and opportunities arising with epigenetics
Notice bibliographique
Résumé
Over the past twenty-five years, international organizations have adopted human rights declarations in an attempt to address emerging ethical, legal and social concerns associated with genetic research and technologies. While these declarations point to important challenges and potential issues in genetics, the focus on genetics has been criticized for promoting the idea that there is something unique about our genes, and that therefore, they deserve special protections in our laws. It is also argued that this ‘genetic exceptionalism’ perspective has contributed to a reinvigoration of genetic essentialism and determinism. In this article, we add to this criticism by pointing out gaps and flaws in current gene-focused human rights declarations in light of recent developments in the field of epigenetics. First, we show that these documents do not provide guidance for a responsible governance of epigenetic data (e.g., privacy protection) and an ethical use of individual epigenetic information (e.g., nondiscrimination). This is particularly concerning given the interest recently demonstrated by insurance companies, forensic scientists and immigration agencies in using epigenetic clock technologies. Second, we argue that findings in epigenetics could contribute to the promotion of second- and third- generation human rights, i.e., respectively, economic, social and cultural rights, and solidarity rights. We conclude by calling for international bioethics and human rights organizations to pay greater attention to epigenetics and other postgenomic sciences in the coming years.
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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 | 0,036 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,075 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».