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Enregistrement W4285275163 · doi:10.7202/1089787ar

CRISPR Gene-Therapy: A Critical Review of Ethical Concerns and a Proposal for Public Decision-Making

2022· review· en· W4285275163 sur OpenAlexvenueno aff
Victor Lange, Klemens Kappel

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Bioethics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenNovo Nordisk
Mots-clésCRISPRMainstreamAutonomyEngineering ethicsBeneficenceEthical decisionPsychologyPolitical scienceBiologyGeneSocial psychologyGeneticsLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CRISPR is currently viewed as the central tool for future gene therapy. Yet, many prominent scientists and bioethicists have expressed ethical concerns around CRISPR gene therapy. This paper provides a critical review of concerns about CRISPR gene therapy as expressed in the mainstream academic literature, paired with replies also generally found in that literature. The expressed concerns can be categorised into three types depending on whether they stress risk/benefit ratio, autonomy and informed consent, or concerns related to various aspects of justice. In the reviewed literature, we found no intrinsic objections to CRISPR gene therapy, even though many such objections were present in discussions of gene editing in the 1990s. The paper then proposes a brief outline for a practically applicable moral framework for public decision-making about CRISPR gene therapy and suggests how such a framework might be supported. We also suggest that this framework should govern public engagement about CRISPR gene therapy in order to reduce the risk that we make decisions about CRISPR gene therapy based on misperceptions, inflated views of risk, or unreasonable moral or religious views.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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