1. 遗传学和基因组学
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观点:生物工程地平线扫描2020

  1. 卢克·坎普 是通讯作者
  2. 劳拉·亚当
  3. 基督教R波姆
  4. Rainer灵
  5. rocco casagrande.
  6. 马尔科姆的卡
  7. Appolinaire Djikeng.
  8. 尼古拉斯·G埃文斯
  9. 理查德·哈蒙德
  10. 凯利山
  11. 劳伦的霍尔特
  12. 托德Kuiken
  13. Alemka Markotić
  14. 皮尔斯·米勒特
  15. Johnathan一纳皮尔
  16. 纳尔逊·卡西迪
  17. 肖恩小号ÓhÉigeartaigh
  18. 安妮奥斯巴恩
  19. 梅根J帕默
  20. 尼古拉J赞助人
  21. 爱德华Perello
  22. Wibool Piyawattanametha
  23. Vanessa Restrepo-SCHILD
  24. 克拉丽莎Rios-Rojas
  25. 凯瑟琳·罗兹
  26. 安娜Roessing
  27. 黛博拉·斯科特
  28. 菲利普Shapira
  29. 克里斯托弗Simuntala
  30. 罗伯特DJ史密斯
  31. Lalitha年代他
  32. Eriko Takano
  33. 格温Uttmark
  34. 邦妮C Wintle
  35. Nadia B Zahra
  36. 威廉J萨瑟兰 是通讯作者
  1. 英国剑桥大学存在风险研究中心(CSER)
  2. ST Catharine's College,英国剑桥大学的生物安全研究倡议
  3. 美国Ebiosec公司
  4. 英国曼彻斯特大学科学与生物工程学院曼彻斯特生物技术研究所
  5. 鹰头狮科学公司,美国
  6. 联合王国布拉德福德大学和平研究与国际发展分工
  7. 联合王国皇家(迪克)兽医学院热带牲畜遗传和健康中心
  8. 美国马萨诸塞大学哲学系
  9. Rogue生物伦理学,美国
  10. 剑桥咨询公司,英国
  11. 美国北卡罗莱纳州立大学遗传工程与社会中心
  12. 克罗地亚大学传染病医院
  13. 克罗地亚里耶卡大学医学院
  14. 克罗地亚天主教大学,克罗地亚
  15. 英国牛津大学人类未来研究所
  16. iGem基金会,美国
  17. 英国洛桑研究所
  18. 英国约翰英尼斯研究中心
  19. 美国斯坦福大学国际安全与合作中心
  20. 美国斯坦福大学生物工程系,美国
  21. 英国厄勒姆研究所
  22. Arkurity有限公司,英国
  23. 泰国拉德克拉邦蒙库特国王理工学院工程学院生物医学工程系
  24. 美国密歇根州立大学数量健康科学与工程研究所
  25. 英国牛津大学化学研究实验室
  26. Ekpa 'Palek:拉丁美洲年轻专业人士赋权,秘鲁
  27. 英国巴斯大学政治、语言和国际研究系
  28. 英国爱丁堡大学社会与政治科学学院,科学、技术188bet网球与创新研究
  29. 曼彻斯特创新研究所,联盟曼彻斯特商学院,英国曼彻188bet网球斯特大学
  30. SYNBIOCHEM,英国曼彻斯特大学
  31. 美国佐治亚理工学院公共政策学院
  32. 赞比亚国家生物安全局
  33. 化学,斯坦福大学,美国系
  34. 澳大利亚墨尔本大学生物科学学院
  35. 巴基斯坦Qarshi大学生物技术系
  36. 英国剑桥大学动物学系
专题文章
引用本文为:188bet体育电竞eLife 2020; 9: e54489 doi:10.7554 188bet体育电竞/ eLife.54489

抽象的

水平扫描旨在识别与技术、监管和社会变革相关的机遇和威胁。2017年,一些目前的作者进行了生物工程水平扫描(Wintle等人,2017)。在这里,我们报告了一项新的视野扫描的结果,该扫描基于来自更大、更国际化的38名参与者的输入。最终的20个议题清单涵盖了从政治(基因组数据的监管、增加的慈善资金和神经化学物质的恶意使用)到环境(气候变化的作物和农业基因驱动)的主题。对这些问题的早期识别与研究人员、政策制定者和更广泛的公众有关。

介绍

随着多个领域应用的增加,成本和准入障碍的降低,生物工程预计将在不久的将来对社会产生深远的影响。这种变化的速度和应用的广度使得预测生物工程影响的任务既紧迫又困难(Guston 2014).2017年,我们发表了“水平扫描”的结果,该结果关注了生物工程中正在出现的问题(Wintle等人,2017年).在这里,我们报告了基于更广泛的输入(来自六大洲和13个国家的38名参与者,相比之下,2017年的测试中来自英国和美国的27名参与者)和更广泛的生物工程定义的更新水平扫描结果。

我们遵循同样的结构化的“调查、讨论、估计和汇总”(IDEA)协议来识别和确定问题的优先次序(Hanea等人,2017年),一些微小的调整(参见方法)。我们在生物工程中识别“新颖,合理和高影响力”问题的专家,他们在83个问题中产生了一长串。然后,参与者匿名对问题进行了评分(超过1,000分,反映了可能性,影响和新奇),抵达在研讨会上讨论的41个问题的简短清单。这与“是/否”问题相结合,以确定这些问题是否是新颖的,根据专家先前是否已经听说过这一问题。经过审议后,参与者重新进入这些问题。最新地平线扫描中确定的问题几乎不同于2017年确定的问题。这种变化可能源于参与者的多样性的增加,从2017年以来,生物工程的方法的更广泛定义,以及自2017年以来的研究景观的变化。.

自该项目开展以来,在2017年生物工程地平线扫描中发现的一些问题上有了进展。2019年底,当研究人员贺建奎宣布两名基因编辑为CRISPR/ cas9的女孩出生时,人类生殖系基因组编辑开始受到关注(希拉诺斯基2019).军方对生物工程项目的资助也相当可观:例如,DARPA资助的项目包括探索利用生物电子技术进行组织修复和再生(BETR)和开发驱蚊皮肤(ReVector)的项目。在利用增强光合作用提高农业生产力方面也取得了突破:2018年的一项研究报告称,代谢工程策略使光合效率提高了17%,导致野外条件下生物量增加了约20% (南方等人,2019年).这项技术目前正在几种作物上应用。由于COVID-19大流行,使用“平台技术应对新出现的疾病大流行”是2017年确定的另一个主题,具有特别重要的意义。目前正在进行临床和临床前评估的许多COVID-19候选疫苗是在流感、SARs和埃博拉等非冠状病毒候选疫苗的平台上开发的(2020年,).

地平线扫描旨在通过系统地识别来自技术、监管和社会变革的即将到来的机遇和威胁,建立社会准备(Sutherland和Woodroof,2009年).利用德尔菲技术进行水平扫描已有很长的历史。它已被用于识别各种领域中正在出现的关键问题,如保护生物学(Sutherland等人,2006年Sutherland等人,2017年),是英国的入侵物种(Ricciardi等人,2017年), 缓解贫困 (Pretty等人,2010年)及生物保安(博迪等人,2015年).在某些领域也进行定期水平扫描:例如,在全球保护中,这些扫描在引起公众注意之前大约6年就发现了微塑料、入侵物种的基因编辑和栽培肉类等问题(Sutherland等人,2017年).与南极及南大洋有关的水平扫描活动(Kennicutt et al., 2014)亦指导拨款及政策(Kennicutt等人,2019年),并协助提供研究路线图的基础(Kennicutt et al., 2015).

在本文中,我们对生物工程视野扫描2020中确定的前20个问题进行了高层次的总结(同时承认所涵盖的主题数量意味着将在广度上牺牲一些深度)。与2017年相比,我们对生物工程有了更广泛的看法,将其定义为思想、原则和技术在生物系统工程中的应用。这意味着我们现在涵盖了生物工程的更多方面,以及促进或导致生物工程进展的问题(如资金)。为了避免给预测精度的错误印象或过分强调评分的微小差异,这些问题没有进行排名,而是分组为在5年内、5-10年内和10年以上的时间尺度上最相关的问题(表1).我们的目的是促使研究人员、政策制定者和更广泛的公众对这些问题进行进一步研究,并进一步讨论它们的影响。

表1
生物工程地平线扫描2020概述。

通过扫描确定的20个问题总结;根据可能实现的时间线对问题进行分组。

< 5年 5 - 10年 > 10年
通过外包获得生物技术 农业基因驱动 生物基材料生产
应对气候变化的作物 神经元探针扩展新的感觉能力 化学信号的活体植物掌柜
基于功能的蛋白质工程设计 分布式制药开发和制造 恶意使用高级神经化学
慈善事业塑造了生物科学研究议程 基因工程噬菌体治疗 提高碳封存
DNA数据库使用的国家和国际规范 人类基因组学与计算机技术的融合 猪的生物工程替代器官
农业中的微生物组工程 认知增强的管理
污染土壤的植物修复
在植物中生产可食用疫苗
细胞疗法等个性化药物的兴起

五年内最重要的问题

通过外包获得生物技术

传统上,生物技术部门有很高的进入门槛,组织需要建立广泛的实物和基于知识的资产。新的“云实验室”和服务实验室正在通过使用机器人、自动化和互联网等技术来绕过这种模式,提供广泛使用的标准化服务,而对物理物质转移的需求有限(jesop - fabre和Sonnenschein, 2019).通过在项目之间共享资金和知识,这有助于更广泛地获取和更快地开发新产品(伦佐斯和因vernizzi, 2019年).它还通过降低参与前沿研究的门槛,帮助增强非传统研究人员的能力。

由于研究活动与目的分离,这种分布式方法造成了生物安全方面的差距:云实验室可能不会寻求有关实验背景的额外细节,包括为什么要进行实验。也缺乏适当的生物安全指南和治理模式来处理这一问题(Palmer et al., 2015Dunlap和Pauwels,2019年).随着未来五年通过云实验室进行外包变得越来越普遍,这些挑战可能需要为负责任的创新和生物安全制定新的指导方针、商业和激励模式。188bet网球

应对气候变化的作物

据预测,气候变化将导致更频繁的干旱和密集的降水事件。这将增加土壤盐度,提高平均温度,并改变传粉者、害虫和病原体的范围、丰度和基因型多样性。所有这些因素都将影响农作物产量。为此,正在加紧努力,利用农业生态战略(Altieri等人,2015年),以及提供遗传工程和新育种技术(适应良好的作物品种Dhankher和Foyer, 2018年):耐旱转基因(GM)植物品种已经达到了市场,更多的是在发展(Nuccio等,2018);植物免疫受体的能力已经通过蛋白质工程(De la Concepcion等人,2019年);对保守的淹没激活基因的鉴定揭示了提高抗洪能力的新遗传靶点(Reynoso等,2019年).这一领域的成功仍然需要技术进步。然而,由于植物科学相对缺乏资金,以及大多数司法管辖区冗长和昂贵的监管制度,部署可能会受到阻碍。为了推进基础研究向该领域的转化,将需要新的公私合作模式,包括不以简单的经济回报为基础的商业模式。新特性对生物多样性和生态系统的影响,在被应用到一个更温暖的世界之前,还需要进一步的审查。

基于功能的蛋白质工程设计

尽管人们对蛋白质结构和功能之间的关系有了越来越多的了解,但高效设计具有预期作用的新蛋白质仍然是一个艰苦的过程。例如,嵌合抗原受体(CAR)胸腺淋巴细胞(T细胞)疗法结合功能蛋白片段激活T细胞以对抗恶性肿瘤,在经过几十年的迭代后,直到最近才被批准用于人类(凡镇等人,2019).持续发展的汇合,包括利用机器学习从氨基酸序列预测蛋白质结构的重大改进(Alquraishi,2019年杨等人,2019a),可以克服以前的技术和计算挑战。这表明了基于功能的蛋白质设计的潜在革命,导致各种有用的工业化合物(例如任何所需有机反应的催化剂的发育)和医学应用(例如选择性地破坏,抑制或刺激任何故障组织的能力,这是治疗许多难治性疾病的关键)。然而,由于这种领域增长,因此刻意滥用的风险将会变得如此。蛋白质工程可用于生产具有比现有药剂更高的致命性或特异性的药剂(包括基于新的动作机制的新试剂)。蛋白质工程还可以简化目前来自天然来源的毒素的生产。

慈善事业塑造了生物科学研究议程

在过去十年中,研究和创新的慈善基金(包括风险慈善)一直在增加(188bet网球Coutts 2019Depecker等人,2018年).这主要是由于财富集中度的增加,以及关键国家内的公共卫生和科学研究倡议的侵蚀。这些投资可以提供特定的研究群体或具有大量资金的研究组或地区,他们还可以支持通常由政府资助的研究领域。慈善投资也可以促进创新,例如允许更多的异国情调的方法通常由各国政府提供资金。188bet网球然而,这些投资也可能影响生物技术的发展,这些方式比政府资助的研究更少的公共授权。慈善投资还经营,没有传统的问责制,透明度或常规监督的传统机制(州法律)(帝国,2018).与健康需求相比,某些医学研究已经欠耗了很大的资金(Rafols和Yegros,2018年),慈善投资可能会在近期未来加剧这种差异。大量投资进入小型演员也可能破坏多样性,特别是在国际一级(Lentzos 2019).一个可能的应对措施是公共和私人投资者之间的伙伴关系,尽管这种伙伴关系可能不会完全解决对问责、透明度或监督的担忧。

脱氧核糖核酸(DNA)数据库使用的国家和国际法规

个人基因组测序的价格继续下降,可获得性增加。这类数据无法真正匿名化,再加上它提供的个人和家庭信息的丰富,使它有别于指纹(可识别但不能提供信息)或购物习惯(芬尼根和霍尔,2017年).价格的下降和云存储等技术的使用,使得不同的参与者能够更广泛地使用DNA数据库。尽管云基础设施的脆弱性令人担忧,但各州和执法部门以安全名义滥用云基础设施的可能性更大。这在针对在中国的维吾尔族穆斯林的血液样本(凌晨,2019),消费者基因数据库允许美国联邦调查局在未经客户同意的情况下,将犯罪现场的基因数据与包含200多万份个人资料的数据库进行比较(Haag 2019).积累和分析大量基因组信息的潜力引起了人们对隐私的担忧,特别是大规模监控(Solove 2011);国家监测权的潜在扩张需要在国内和国际上的对话和政策干预。

5-10年最相关的问题

农业基因驱动

基因驱动最初被提出用于控制人类疾病的昆虫媒介(甘茨等人,2015年粒雪,2018),但最近的研究表明,它们可以为农业部门提供主要的经济利益(柯林斯,2018年粒雪,2018).然而,尽管基因驱动有可能消除或抑制害虫物种,但它们的广泛应用和使用可能导致其应用和治理方面的问题(埃文斯和帕尔默,2018年).一个担忧的是,商业利益将通过配置基因驱动器来维持农用化学品的销售,以减少目标害虫昆虫和杂草中的耐化学性,而不是在这些物种中引起无菌性。第二个问题是,没有适当的监督或召回的单方面部署基因驱动器可能导致快速和意外的生态系统扰动。围绕他们的控制以及缺乏公众咨询(或参与)关于其释放的问题以及如果在群体中删除群体,或者新的基因配置被带到原生位置(黑山德威特,2019年).美国国防部高级研究计划局(DARPA)的安全基因计划(Safe Genes program) (Wegrzyn 2019).随着农业基因驱动变得越来越普遍,决策者将需要警惕更多有问题的应用。

神经元探针扩展新的感觉能力

创造模仿神经元可以实现新型药用和增强应用的新研究,例如新的感官能力。传统上,神经元探针与其神经元靶标具有结构和机械差异,导致神经炎症反应。然而,现在可以制造类似神经元的电子探针(宽度与神经元的宽度类似),并不引人注发地将它们与活神经元熔化(杨等人,2019b).通过植入神经元探针阵列作为视觉皮质假体系统,该技术可能被用于增加新的感觉能力。然而,这种仿生感觉探测器可能会引入意想不到的漏洞,从互联网恶意攻击的风险,到执法部门可能大规模监控植入人体的平民(Yetisen 2018).

分布式制药开发和制造

生物工程领域的外包和准入门槛越来越低,使得制药生产和开发的本地化和地域分布得以扩大。生物工程提供了通过基因改造生物体来生产药物化合物或其前体的能力。非传统医药生产的前景得到了一些推动,但几乎没有切实的成果。广泛采用分布式制药的障碍包括个人或社区使用所需的生产规模;符合适当的生产和管理安全标准;并与药物批准途径相连接。在非传统制药方面的努力,如开放胰岛素项目(Gallegos等人。,2018年)的知名度正在上升,而且很可能会持续下去,无论个别项目是否成功。这得到了开放制药运动的支持,该运动寻求通过开放获取的研究和开发来增强创新能力(188bet网球Munos 2010Gassmann等人,2018年开源制药,2020年).这本身可能形成监管框架,并可能为药品生产提供新的开放或分布式模式。然而,在缺乏适当的规范或条例的情况下(百隆,2010),亦可能导致大规模生产未经安全审查或在适当临床指导下使用的药物(Coleman和Zilinskas, 2010年).

基因工程噬菌体治疗

世界卫生组织(世卫组织)最近报告了一项令人担忧的缺乏新抗生素的情况,以应对现有抗生素耐药性上升的危险趋势(2015年,),抗菌素耐药性已被确定为潜在的全球灾难性风险。噬菌体疗法最近作为抗生素治疗的潜在替代疗法出现了复兴。特别是,快速设计噬菌体序列和噬菌体鸡尾酒的能力为解决遗传多样性感染和克服抗菌素耐药性问题的个性化治疗开辟了前景(施密特,2019).在噬菌体疗法的医学应用中观察到的技术进步也将对作为生物技术的递送系统的噬菌体的其他用途产生影响。通过开发工程噬菌体的更简单方法,努力也得到了显着的推动,以打击细菌中噬菌体抗性的不可避免的进化(皮雷斯等人,2016年).然而,广泛商业用途的障碍持续存在,包括高成本,药物的不稳定性,需要键入感染(而不是给予广谱丸)和免疫原性。这使得噬菌体疗法更有可能用作最后的手段,只要其他治疗失败。

人类基因组学与计算机技术的融合

人类基因组学正在越来越多地结合区块链、云计算和机器学习等技术。亚马逊和谷歌等公司为在线存储的pb级基因数据提供基于云计算的存储和数据分析服务,而Encrypgen和Nebula等公司则在系统中使用区块链,奖励分享基因数据的个人。人工智能和机器学习使对数千种分子的深度分析成为可能,这些分子有可能成为未来的药物(Japsen 2016),以及人类基因组数据(iCarbonX 2018).最近,深度学习利用分子结构来预测候选抗生素的疗效(Stokes等人。,2020年).这些技术的一些应用可能有助于解决当前的隐私问题。这包括使用区块链和“秘密共享”技术,其中敏感信息被分散到多个服务器(Cho等,2018).然而,因为它们适用于日益强大和连接方式的人类基因组数据,更多的道德问题就会出现。跃动并就如何最佳全球讨论,处理社会影响将成为必要(Yakubu等,2018年).

农业中的微生物组工程

微生物组工程和基因组测序的进展可能会带来有益的农业新应用,但也有风险。微生物组工程和合成微生物组的发展为哺乳动物健康以及动植物生产力、土壤健康和疾病管理提供了广泛的应用。微生物组工程的一种自下而上的方法旨在可预测地改变微生物组的性质和设计功能,用于农业和治疗应用。微生物组工程策略可为家畜管理提供抗生素以外的选择(Broaders等人,2013年).这些方法提供了通过对农业土壤本地微生物群进行工程改造来抑制植物疾病的创新、可持续途径的潜力(Foo et al., 2017).基因组测序、宏基因组学和合成生物学的进展已经为构建具有新功能的合成微生物提供了理论框架。新方法,如原位哺乳动物肠道微生物群工程,可以帮助克服现有的限制,并为未来提供新的能力(Ronda等,2019年).这些新方法和进展可以支持在哺乳动物健康和农业生产力中更好地设计微生物组调节策略。然而,大规模的农业微生物群工程也可能造成恶意干预的漏洞。

污染土壤的植物修复

植物修复的研究导致了工程植物的创造,可以帮助恢复受污染的土壤,但还需要进一步的实地试验,并讨论它们的引入和对环境的影响。某些植物具有吸收和耐受自然和人为无机污染物的自然机制。识别、表达和潜在地改造这些性状正受到越来越多的研究兴趣。在实验室中,通过过度表达金属配体、转运体和特定酶对转基因植物进行了初步研究,成功地从植物中提取了爆炸物和重金属等污染物。然而,在污染土壤(Fasani等人,2018年),其中各种污染物的毒性和各种环境因素对植物-微生物相互作用的影响限制了迄今为止植物修复的成功。实现生物技术植物修复将取决于许多因素:对植物-微生物与污染物相互作用的更强有力的系统理解(巴苏等人,2018);这些工程生物在环境中的生存能力;了解和控制环境影响;健全的社会讨论和精心设计的监管制度。

在植物中生产可食用疫苗

工厂为重组疫苗生产提供了一个可扩展的低成本平台(梅林等人,2017年).引进20世纪60年代口服脊髓灰质炎疫苗导致了开发疫苗的巨大兴趣,可以无需注射递送。由于植物被广泛食用,他们提供疫苗交付的有吸引力的手段。植物表达的抗体可以防止蛀牙。类似地,表达诺罗病毒样在转基因马铃薯可以提高抗病毒的抗体颗粒当材料被消耗(塔克特等,2000).植物生产的疫苗也被用于治疗一些动物疾病(Marsian等人,2019年).通过最少的加工,口服给药有可能减少对生产、净化、消毒、包装和分销的广泛框架的要求。一个主要的挑战是需要改进疫苗在肠道运输过程中的化学和物理稳定性,以确保有效性(Berardi等人,2018年).此外,在目前的监管体制下,商业化可能很难(梅林等人,2017年).此外,如果生产规模的扩大,超出原大棚,这将需要刻意环境(场)改造成含有疫苗的植物释放。

细胞疗法等个性化药物的兴起

个性化治疗的发展和批准有一个加速的趋势。这些是针对个人量身定制的医疗方法,根据基因组和表观遗传数据考虑他们可能的反应。2018年,美国食品和药物管理局批准的所有新药中,有42%与这些治疗有关(PMC, 2019).然而,开发和部署个性化药物和细胞疗法面临着重大挑战。这包括配送、物流和成本问题。临床采用个性化药物的关键因素是所有医疗保健利益相关者的价值认可。大多数个性化药物都是基因引导的干预措施,针对的是具有罕见基因突变的相对较小的患者群体。由于治疗方法的复杂性增加和需求降低,有时治疗方法的成本更高。一旦这些障碍被克服,将会有一些潜在的问题需要通过政策来缓解。一是确保公平获取。医疗保险公司等第三方支付方的报销也可能成为靶向治疗的一个问题(Bilkey等人,2019年遗传学家庭参考,2019).公共卫生政策必须适应这一新的卫生保健前沿,同时应对其对平等获得卫生保健和治疗的潜在不利影响。

10年或更久以来最重要的问题

生物基材料生产

生物工程和生产方法有助于将可再生植物原料和微生物转化为各种现有和新材料的替代品,包括由化石燃料生产的塑料和其他材料(欧洲委员会,2017).这些发展是由政府、私人和公民社会为经济脱碳所做的努力推动的。位于这些材料市场附近的小型生物基生产设施和清洁生物炼油厂可能会创造新的机会,有可能取代大部分石化部门,农村地区也有可能在生物基原料的种植中发挥作用。虽然生物基生产有望比现有方法更具可持续性,但仍需要注意解决对原料、能源、水和其他环境和社会因素的具体影响(Matthews等人,2019年).这还伴随着产品加工中的技术壁垒。虽然一些生物基材料已经在市场上,但在未来十年或更长时间内,需要大量的私人投资和支持性公共政策框架(包括但不限于碳定价,以及更投机性的氮定价),以加速全球范围内对这些材料的广泛过渡(2018年英国政府,).

化学信号的活体植物掌柜

植物会发出不稳定的信号,激活附近其他植物的防御反应。近年来,利用转基因植物传递这些信号的概念已经取得了实际进展。这些转基因植物是为了帮助保护周围为消费而种植的传统作物。田间试验评估了转基因小麦击退不同害虫和病毒载体的潜力(Bruce et al., 2015).尽管在实验室中优异的成绩,在报警信息素的合成植物中未能降低蚜虫数量。其他研究已经证实使昆虫性信息素陷阱雄性昆虫的可行性(丁等,2014).可以通过合成生物学实现信息素共混物的进一步清洁。这可能会使植物作为化学生产的绿色工厂或昆虫害虫的田间的破坏者和分散剂的可能性。与当前的通用毒品解决方案不同,信息素的使用是一种非致命和持久的干预,并且在多年来中已经使用了化学制造的信息素。仍然是更广泛的信息素的采用仍将只是将害虫移位到未受保护的作物。

恶意使用高级神经化学

冷战时期曾研究过能攻击中枢神经系统的药物,但由于缺乏相关知识,只能开发镇静剂。对这类代理人和操纵的担忧仍在继续(病房里,2019),但可以通过神经科学和其他领域的进步来实现。推动这些进展的一个因素是政府的重大利益和投资,包括美国政府对“大脑计划”(Brain Initiative)近10亿美元的投资。国家卫生研究院,2019).由此产生的药物和脊髓瘤提供健康益处,但也可能是恶意使用的(Nixdorff等人,2018年).政府可以使用神经化学物质使民众更加顺从。在未宣布的生物战中,先进的应用可能包括在目标人群中培养情感怨恨。这些毒品可能会吸引世界各国政府作为反叛乱或非致命执法的工具。在执法和非传统冲突中使用这些新化学品可能会大大削弱禁止在战场上使用化学剂的准则,从长期来看对《化学武器公约》构成威胁。

提高碳封存

代谢工程通过优化内源性代谢途径或在其他物种中重建这些途径来操纵细胞产生目标分子。“下一阶段”代谢工程旨在从头设计代谢网络,从而绕过进化的瓶颈和低效(Erb 2019).到目前为止,实验成功缺乏。然而,最近在光合作用的研究可能是有希望的,并且示例包括工程新分子,以执行设计的合成光料绕行(特鲁多等人,2018年),以及利用细菌、古菌、植物和人类的酶,开发出优化的二氧化碳固定途径(Schwander等人,2016年).其他的方法包括实验室进化一种能够使用CO的细菌2对经济增长(Gleizer等人,2019年).这些方法具有更有效的碳封存和生物质生产的潜力,以及促进光电技术(光发电)和光持续生物制造的发展。然而,这些进展仍是推测性的。仍然有重大的技术挑战需要克服,要实现广泛的商业部署还有很长的路要走。此外,该领域将需要涉及其社会政治、伦理和环境方面。

猪的生物工程替代器官

猪代表了一个有希望的候选物种,用于生产人类兼容的异种移植替代器官。利用CRISPR/Cas9进行猪基因组编辑的最新进展解决了一个关键的科学挑战:成功灭活猪内源性逆转录病毒,否则会造成跨物种传播的风险(牛等,2017).这些进展有望成为解决全球器官移植短缺的一种技术途径。2017年,仅美国就有超过6500名患者在等待名单上死亡(凯泽本人,2019).一些挑战仍然存在,包括在器官中设计足够的免疫相容性以成功地进行人体移植,以及确定猪器官在人体中的预期寿命。关于异种猪移植的可接受性,主要宗教如伊斯兰教和犹太教(纳菲尔德生物伦理学委员会,1996年).在进行商业开发之前,必须考虑使用动物进行移植的伦理问题、成本和获取途径,以及使用技术解决一个本质上的社会问题,而这个问题本可以通过其他途径解决,比如选择退出器官捐赠计划。

认知增强的管理

提高认知能力已经成为全社会广泛接受的观念——咖啡因是地球上消费最广泛的毒品。新的认知增强方法正在出现,如益智药、觉醒增强剂,或通过植入物或生物技术直接调节大脑功能的潜力。对这些的理解是由以生产力为中心的文化、商业机会和对神经化学日益加深的理解共同推动的。虽然一些认知增强剂需要处方,但其他的只需要满足基本的安全指南,并可在网上购买。虽然许多试验都支持大多数益智药和提神剂的安全性,但很少有长期的纵向研究(Fond et al., 2015).很大一部分接受认知增强的人——“自己动手”的实验者——也可能被研究界忽视。对这些产品和工具安全标准的监管松懈,导致人们呼吁收紧监管漏洞,并要求学术研究人员与社区合作,参与认知增强剂的研究(Wexler 2017).为了尽量降低风险和从最终用户收集长期安全数据,以及为提高认知能力的药物和器械的国际贸易提供健康和安全指导,有必要建立监管框架(Maslen等人,2015年).

讨论

紧急的主题

研讨会讨论中出现了七个潜在的主题:1)政治经济和资金;2)伦理和监管框架;3)气候变化;4)从实验室向现场过渡;5)不平等;6)技术融合;7)滥用技术。这些都没有被准确地判定为水平扫描项目,尽管一些子组件是。这些主题代表了各种问题的潜在共性和驱动因素。

首先,与会者对生物工程的政治经济学(即政治和经济机构如何影响生物工程,包括监管和政治的作用)以及与此相关的资金问题表示关切。这些担忧集中在这样一种观点上,即由军队、工业或慈善机构资助的研究比由政府资助的民间研究更不负责,并可能造成真实的或可感知的利益冲突(见,Licurse等,2010年).

其次,多个问题中反复出现的一个主题是,需要有道德规范和更好的监管框架,以管理预计将出现的技术问题。从碳封存到生物工程替代器官,扫描中强调的大多数问题都是如此。这强调了伦理学家、社会科学家、政策制定者和前沿生物工程之间需要更多的参与。

第三,气候变化可能是未来生物工程的一个关键驱动因素。我们的清单包括适应(应对气候变化的作物)和负排放(封存)的应用。其他的,如活植物分发器,在面对不利的气候影响时,可以作为一种提高农业生产率的方法加以推广。气候政策方面的进展将影响生物工程技术的发展和需求。气候变化的影响也将产生新的问题,这些问题可以通过生物工程和政策来解决。这包括病媒传播疾病范围的变化,例如热带传染病的扩大。

第四个主题是从实验室向现场过渡。有意将一种新的生物工程产品释放到环境中,在实践和观念上都存在风险。对环境释放的意外后果的担忧阻碍了转基因生物的部署,现在在关于基因驱动(Evans等人,2019年).这种担忧也影响了我们已经确定的许多问题,最明显的是可食用疫苗和活植物分发器。生物工程产品的进一步开发将需要适当的监管。此外,需要进行必要的社会、环境和人类健康风险评估,以便将生物工程从实验室过渡到更广泛的世界。

第五个主题是生物工程有可能加剧现有的财富和健康不平等。这导致了一些问题的出现,包括个性化药物的兴起、器官替换和认知增强的调节。相比之下,分布式药物开发和制造是一个新兴领域,部分原因是人们希望提供更公平、更廉价和更容易获得的药物。确保生物工程的好处得到公平和广泛的传播将是未来辩论的一个决定性特征。增强也伴随着风险,尤其是在最初阶段。在向富人推销之前,预计其中许多将由不情愿或不知情的接受者承担(就像CRISPR双胞胎的情况)。这些不平等问题还突出表明,需要进行横向审视,努力让更多受压迫和边缘化群体的代表参与进来。

第六,不同技术的融合对生物工程的未来发展至关重要。该层位扫描的许多问题是由邻近领域的进展推动的。神经科学的进步将使神经元探针和神经化学的恶意使用成为可能,人类基因组学与计算技术的重叠既带来了机遇,也带来了威胁。随着自动化和测量、神经科学、化学和人工智能的继续发展,它们将塑造生物工程的可能性和追求。这给监管机构带来了挑战,他们可能需要考虑将生物工程引入其他领域的政策,比如网络安全。它还强调需要持续的水平扫描和预见演习,以动员广泛的技术专长,以确保交叉和融合的关键点不会被忽视。

最后,我们的扫描强调了对国家或非国家行为体滥用技术的持续关注。例子包括各种生物武器和滥用DNA数据库。

2017年的扫描报告指出了平等、生物信息学和监管的主题,所有这些主题都是2020年扫描报告的突出内容(见《2020年扫描报告》)表2查看上次扫描的摘要)。2017年的演习讨论了生物技术与信息和数字技术之间的交集。技术融合也体现在当前的扫描中,但范围更广,包括神经科学(增加新的感觉能力)和神经化学(恶意使用高级神经化学)以及其他领域。这两种扫描都强调了生物工程放大或缓解不平等的潜力。在2017年的扫描中,这包括人类基因组学创造新的“社会遗传学”阶层的潜力,而医疗保健和认知增强的获取是2020年扫描的旗舰问题。这两种扫描的主题融合表明,生物工程的许多潜在趋势包括涉及伦理和监管的重要结构问题。这些可能会在未来几年影响这个领域。在主题上也存在一些分歧,包括气候变化和政治经济在2020年演习中的更大重要性。这反映了两项研究在问题上的显著偏差。

表2
2017年生物工程地平线扫描概述。

2017年确定的20个问题摘要;根据可能实现的时间线对问题进行分组。

< 5年 5 - 10年 > 10年
用于生产生物燃料的人工光合作用和碳捕捉 再生医学:3D打印身体部位和组织工程 新的制药商扰乱了制药商
提高农业生产力的光合作用 Microbiome-based疗法 解决新出现的流行病的平台技术
合成基因驱动的新方法 在植物中生产疫苗和人类疗法 基于分类法的生物风险描述和管理的挑战
人类基因组编辑 使用工程生物制造非法药物 生物技术所有权模式的转变
加快国防机构生物工程研究 重新分配密码子作为遗传防火墙 确保实现生物经济所需的关键基础设施
生物设计、测试和优化自动化工具的兴起
作为生物信息学:关于全球治理的影响
信息安全与生物自动化的交叉
名古屋议定书对生物工程的影响
企业间谍活动和生物犯罪

2017年的一些问题也出现在2020年的演习中,但形式略有改变:对生物工程军事用途的担忧现在更加具体(例如,“恶意使用高级神经化学”),还有对DNA数据库滥用的新担忧。

这两种扫描都侧重于生产替代器官的不同方法。2017年的试验确定了在器官形状的支架上3D打印细胞,而2020年的试验检验了猪基因组编辑以实现异种移植的潜力。最后,两种扫描都评估了药品制造越来越分散的问题。2017年的演习聚焦于创业企业家和生物黑客社区,而2020年的演习则更广泛地关注了去中心化的可能性。

扫描之间的差异可能是由于三个方面的原因。首先,我们用生物工程的一个更广泛的定义,涵盖如生物力学植入物的问题。在此扫描发现的问题两个就不会被覆盖由2017年的定义:神经探针拓展全新的感官能力和认知提高的治理。二,一半的参与者(19/38)没有参与2017年扫描;新的参与者也更多不同地理位置的(见方法),并列入社会科学家的比例较高。第三,都得以在研究和世界显著的变化。例如,所有的研究托换神经探针的问题发生在过去三年。同样,最近在气候变化研究突出了排放和气候变暖(的持续增加弗里德林斯坦等人,2019年),以及临界点比先前预期更可能(Steffen等人。,2018年莱顿等人,2019年).

局限性和前进方向

水平扫描虽然有用,但也有其局限性。有批评认为,Delphi技术(IDEA协议是最近才发展起来的)可以对结果产生不合理的信心,而这些结果本质上是专家的主观判断(Sackman 1975).然而,在缺乏数据的情况下,专家的启发是有必要的,而Delphi和IDEA协议等结构化方法已被发现可以改善群体判断,并优于其他预测方法,如预测市场(Hanea等人,2017年).由于Delphi技术在应用上的不一致性,很难评估其有效性(de Loë et al., 2016),那些确实存在的则是有希望的。对预测卫生部门发展的长期德尔菲法进行的审查发现,14/18所确定问题的结果是准确的(Parente和Anderson-Parente, 2011年).该方法在准确观察正在出现的事态发展和探索即将出现的潜在问题的影响方面继续显示出显著的效用。

我们承认,在该水平扫描中发现的问题最终代表了参与者。尽管2020年的扫描结果在多样性方面比之前的努力有所改善,但大多数受访者仍来自发达经济体背景。该扫描的确捕捉了生物工程学术子领域的大量横截面,但没有充分代表工业、社区和政策制定者。此外,我们实现了一个大致的性别平衡,21名男性参与者(55%)和17名女性参与者(45%)。我们打算使这个过程在未来三年的迭代中变得越来越全球化和多样化,并通过清楚地描述所使用的方法,使这个过程为其他人所接受。

未来预测生物工程问题的途径是多方面的。该扫描的进一步更新可以配合对其准确性和有效性的系统评价,以及对已确定的问题的更深入的研究。水平扫描过程的扩展可以包括:专注于生物工程的特定领域,如灾难性风险;结合决策支持工具,如故障树;研究生物工程问题与人工智能等交叉技术领域的发展;以及制定一份以政策为重点的扫描报告,这需要更多地与监管机构接触。

方法

我们的研究使用了调查讨论估计聚合(IDEA)协议。在这个过程中,参与者被要求调查和提交候选问题,私下和匿名地给收集到的问题打分,并与他人讨论他们的想法。然后他们提供了第二个分数,这个分数是数学上的总和(Hanea et al., 2018a).讨论的元素是强大的,因为参与者之间的信息共享已被证明可以提高德尔菲式预测的准确性(Hanea等,2018b).相对于早期研究中的预测市场,IDEA方案也表现良好(Hanea等人,2017年).尽管是Delphi技术相对较新的发展,IDEA协议已经成功应用于一系列领域,包括自然资源管理(亨明等人,2018年)及评估传粉者的丰度以回应环境压力(Barons等人,2018年).除了寻求对术语的共同理解和减少语言歧义之外,讨论期间不寻求共识,两轮比分在匿名中保持同意。这样做是为了避免不受欢迎的群体动态和对等压力扭曲各个判断。我们的思想协议的使用可以分为三个阶段:i)招聘和问题收集;ii)初步得分;和iii)研讨会准备,审议和重新评分。

第一阶段:招聘和议题收集

我们的研究招募了来自六大洲的38名参与者。参与者来自英国、美国、加拿大、澳大利亚、德国、克罗地亚、泰国、法国、智利、秘鲁、瑞士、马来西亚、赞比亚和巴基斯坦。招聘是通过6名初始专家(EP、PM、SÓhÉ、CR- r、CR、LS和BW)组成的小组完成的。该小组旨在确保植物科学、医学、生物工业和生物安全等领域的平衡。他们还试图让大约一半的新参与者和一半的2017年锻炼扫描的参与者组成一个组合。选定的生物工程学者和实践者被要求提交每个2到5个问题。我们最初的要求是“新颖、可信和高影响力”的问题。我们要求参与者提供特定粒度级别的问题。和之前的扫描一样,我们要求参与者不要关注一个一般性的主题,比如“功能增益”研究,也不要同时关注多个主题。相反,他们被引导专注于一个一般性主题及其影响的一个领域,比如对转基因生物的监管变化。 After duplicates were merged, a long list of 83 issues was generated from the initial submissions. This included 10 merged issues.

第二阶段:得分

参与者被要求对这些问题的“适宜性”进行投票。这包括给每个问题分配0 - 1000分。参与者被要求确保每个分数都是唯一的(在给定的记分表中没有相同的分数)。适宜性得分反映了可信性、新颖性和影响力的综合。受访者在回答之前是否听说过这个问题时(通过“是/否”的回答)也捕捉到了新鲜感。然后我们计算了听过每个问题的参与者的百分比。这些新颖性评分与候选名单中的所有问题一起公布。这是通过向参与者发送长长的问题列表,连同模板的分数表和说明来进行的。在这个阶段,参与者被提醒:“我们的目标是确定可信的、新颖的、对社会未来有重要影响的生物工程相关问题,这些问题不是太广泛或已经为人所知的。”他们有大约三周的时间来完成评分。 All anonymised score-sheets are provided in补充文件1;该文件还包括2017年扫描确定的前20个问题的z分数。嘉宾也可以就表决单上的不同问题提出意见。这些批评导致了另外八个问题被合并成四个。保留评论以促进今后的讨论。我们计算了每个参与者问题得分的z分数。z分数是通过减去每个问题的平均值并除以参与者集合的标准偏差得到的。这确保了参与者得分范围的变化。然后我们对这些问题的平均z分数进行排名,并选择排名最高的41个问题(大约将长长的列表减半)。

我们讨论了在之前的评分方法上的两个潜在改革:在三个标准上分解评分,并包括不确定性估计。我们决定反对这两项可能的改革。专家们不善于估计自己的不确定性,这可能会刺激过度自信。我们认为,在投票时更大的分散可能会给参与者带来更大的负担,而不会带来额外的好处。此外,保持与2017年扫描相似的方案是比较可取的。

对以前的水平扫描方法做了一个修正:在这个过程中引入了“魔鬼的拥护者”。Goodwin和Wright,2010已经注意到,大多数预测方法对于识别高影响力,低概率事件(某些时候称为“黑色天鹅事件”)不足。但是,如果它包括魔鬼的倡导者,可以更适合任务,可以更好地适合该任务,他们可以倡导不太可能但重要的问题。在进程的第一阶段,我们授权两个人,以提出更具投机和转型性问题。然后在第三阶段(研讨会审议)期间询问两位不同的参与者,以提供更关键的投入,并积极推动讨论期间的普遍优势视图。在每种情况下,他们的指定没有向该组透露。

魔鬼的拥护者似乎是一个有用的补充,并不成比例地成功地提出了问题。他们在第一轮提出的9个议题中,有6个进入了最终候选名单;在第二轮提出的6个议题中,有4个进入了最终候选名单;有38名参与者,我们预计每秒钟参与者只有一个问题能够进入最终名单。68%的参与者听说过魔鬼提倡者提出的问题,这使得这些问题比其他的稍微新奇一些。总的来说,平均70%的参与者听说过每个问题。魔鬼提倡者提出的问题的新奇程度在一定程度上被另外两个更知名的问题所扭曲,这两个问题的得分均为82.35%。当这两个问题都被排除在外时,魔鬼提倡者的建议明显更新颖,平均为61%。

第三阶段:筹备研讨会,审议并重新打分

得分最高的41个问题作为候选名单的一部分。这些文件于2019年9月13日发回参与者。参与者被分配到每个问题的“愤世嫉俗”角色。这涉及到对该主题进行更深入的背景研究。每个问题至少有两个愤世嫉俗者,确保至少有三个参与者(愤世嫉俗者和提议者)对该领域有深入的了解。研讨会于2019年10月9日在剑桥举行,共有25人参加;13人因其他责任不能出席。这就产生了一个与前两个阶段的小组具有大致相同特征的小组。比较两组的特征表3.总体而言,性别平衡得到了维持(尽管略微偏向女性参与者),社会科学家和物理科学家之间的学科划分大致相同,由于秘鲁、赞比亚和马来西亚参与者的流失,地理覆盖变得不那么平衡了。

表3
第一阶段、第二阶段和第三阶段(研讨会)所涉及的小组的比较分析。
特征 第一和第二阶段 第三阶段(车间)
样本大小 38 25
性别平衡 21名男性参与者(55%)和17名女性参与者(45%) 女13名(52%),男12名(48%)。
地理覆盖范围 13个国家(英国、美国、加拿大、澳大利亚、德国、克罗地亚、泰国、法国、智利、秘鲁、瑞士、马来西亚、赞比亚和巴基斯坦) 10个国家(英国,美国,加拿大,澳大利亚,德国,克罗地亚,泰国,法国,智利,瑞士和巴基斯坦)
学科分布 15人来自人文和社会科学(39%),23人来自自然科学(61%) 9名来自人文和社会科学(36%),16名来自自然科学(64%)

这些讨论由经验丰富的协调人(WJS, LK和AR担任记录员)监督,并遵循深思熟虑的结构。在匿名投票之前,每个问题都被讨论了大约十分钟。在讨论过程中,提出这一问题的人被要求在至少有其他三名受访者做出贡献之前不要发言。这样做是为了避免谈话的偏见,并让愤世嫉俗者有时间提供定向的、更中立的干预。每个问题的标准化z分数在研讨会结束时被计算和排名,结果是前20名名单。将名单保留到20个的决定是由研讨会小组协商一致作出的,并受到前20个问题和后20个问题之间的z-分数显著差异的影响,但在前20个问题内的分数差距要小得多。然后,与会者有时间讨论最终名单,以及是否需要进行任何修改。小组对最后名单的传播感到满意,并认为它准确地反映了审议情况,因此决定不需要作任何修改。

第一轮和第二轮评分后的前20个问题的排名对比见补充文件2.这两个排名之间有明显的差异。例如,在最后的前20个问题中,有11个(55%)在第一轮评分中被排除在前20名之外。事实上,前五名中有四名(80%)在第一轮得分后被排除在前20名之外。这表明,深思熟虑在改变参与者的观点和分数方面是有效的。新颖性得分也被总结在补充文件2.最后的问题列表具有稍高的新颖性,但这是次要的。简短的问题列表导致平均得分为70.52%,中位数为73.53%。相比之下,最终名单的平均值为68.97%,中位数为67.75%。

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决定信

  1. 海伦娜·佩雷斯山谷
    审核编辑;188bet体育电竞Elife,英国
  2. 彼得·罗杰斯
    高级编辑;188bet体育电竞Elife,英国
  3. 阿里尔B林德纳
    评论家;国立医学研究所Santé和la Recherche Medicale, Université法国巴黎笛卡尔

为了透明度的利益,Elife出版了最实质性的修订请求和随附的作者回复188bet体育电竞。

感谢您将您的文章“生物工程地平线扫描2020”提交给我们188bet体育电竞.你的文章已经由三位同行审稿人审核过了,评估也由两位来自188bet体育电竞特色团队(Helena Pérez Valle和Peter Rodgers)。以下参与审阅您提交的意见书的人员已同意透露他们的身份:Ariel B Lindner(审稿人#3)。

简介:

Kemp等人对生物工程短期(<5年)到长期(>10)的新兴趋势进行了及时且写得很好的定性分析,并简要描述了障碍以及潜在的积极和消极结果。

这份手稿是2017年进行的一项类似研究的更新。增强的德尔菲过程用于推动自我选择的专家达成共识是很好的描述,它的主要缺陷(“响亮的声音”效应)是通过限制提议者对讨论的贡献来解决的。总的来说,该手稿对一般科学读者来说是容易获得的,对政策制定者来说是可理解的,大部分是普通公众可读的。然而,手稿将受益于解决一些问题-见下文。

必要的修正:

1.重组引言,使其从讨论为什么需要扫描开始,为什么生物工程特别令人感兴趣,以及该工作试图填补的空白。将方法的讨论限制在引言的最后。

2.表1和对20个问题的审查都是结果,因此results部分应该包含在这些元素中。

3.在导言中对问题的评分方式进行更详细的解释(但仍然是简短的),在材料和方法中也进行更详细的解释。还包括为什么选择20作为最后报告的问题数量的截止日期。请提供(在文章中或作为补充数据)初步提出的83个问题的清单和计算的z分数。

4.对于每个描述一个问题的部分(目前在引言中,将移到结果部分,见上面),清楚地确定每个新出现的问题是什么,为什么它是(潜在的)问题(积极的或消极的),问题的驱动因素是什么,以及问题的当前状态,以提供一个更有力的信息,说明为什么每个问题都很重要。

5.关于2017年和2020年扫描的比较:

i)扩展2017年和2020年扫描数据之间的差异,包括讨论2017年出现的问题是否已经生效;或者为什么专家们会转移注意力(包括专家的选择是否会使这种改变产生偏见;或者是否有破坏性的影响或司机改变了专家的关注点)。

ii)使用z得分矩阵将2017扫描地平线从2017扫描地平线的最终问题映射到2020扫描地平线的83个问题的完整列表中,而不是将2017个问题分享为表。如果在上一个出版物中没有公开访问该表,请将其包含在此作为补充数据。

ⅲ)如果可能的话,指定哪些2020年列表上的新问题是由于生物工程的较宽范围定义,否则2017和2020扫描视野之间的比较可以被偏置。

6.与第一个专家小组相比,报告第二次专家小组的性别/地理/纪律偏见,因为第一个小组有38名参与者,而第二小组有26名。

7.分享关于“新奇”是/否答复的统计数据,并简要讨论第1次和第2次评分后的问题的是/禁令的分布,并在最终的20个问题。

8.添加一个讨论,关于在Delphi过程中加入魔鬼的拥护者是否有帮助。新奇和魔鬼的拥护者提出的问题之间有关联吗?魔鬼提倡者的提案有多少百分比通过了每一轮的截流,又有多少百分比通过了最终的清单?

9.报告第一轮选出的41个议题的排名与第二轮选出的议题的排名有何不同。这可能意味着在选择中存在争议,并暴露出是否有“黑天鹅”通过了审查。

https://doi.org/10.7554/188bet体育电竞eLife.54489.sa1

作者的反应

[我们在斜体中重复审稿人的积分,并在纯文本中包含我们的回复。

必要的修正:

1.重组引言,使其从讨论为什么需要扫描开始,为什么生物工程特别令人感兴趣,以及该工作试图填补的空白。将方法的讨论限制在引言的最后。

我们现在打开与一段介绍为什么生物工程感兴趣的(由于速度的变化和社会影响的深度和广度),为什么需要扫描(创建一个定期更新的过程,提高horizon-scans在其他领域如全球保护)。

按照建议,我们将方法的讨论转移到介绍的最后。

2.表1和对20个问题的审查都是结果,因此results部分应该包含在这些元素中。

这在介绍后已直接添加。

3.在导言中对问题的评分方式进行更详细的解释(但仍然是简短的),在材料和方法中也进行更详细的解释。还包括为什么选择20作为最后报告的问题数量的截止日期。请提供(在文章中或作为补充数据)初步提出的83个问题的清单和计算出的z分数。

我们在引言中增加了一些细节,以进一步解释投票协议。

我们已经在方法部分(在“阶段2:评分”下)尽可能全面地提供了评分的进一步细节。我们现在提供更多的信息,包括新颖性评分、评分流程以及参与者被给予的时间。如果评审员希望在评分中看到任何进一步的内容,那么我们将很乐意将其添加进来。

现在我们解释为什么20被选为截止在“第三阶段”部分:“决定保持20是由共识的列表车间小组,并受到显著区别顶部和底部的z得分20个问题,而是一个小得多的成绩排名在前20的传播。”

我们深信透明度,因此所有匿名评分数据(包括长名单、短名单和最终名单的z分数)都已通过开放科学框架(见https://osf.io/ej8p2/)纳入。我们也将提供这些编辑包括作为补充数据。

4.对于每个描述一个问题的部分(目前在引言中,将移到结果部分,见上面),清楚地确定每个新出现的问题是什么,为什么它是(潜在的)问题(积极的或消极的),问题的驱动因素是什么,以及问题的当前状态,以提供一个更有力的信息,说明为什么每个问题都很重要。

我们已经审查了所有的问题并进行了编辑,以确保这些问题满足每个推荐的维度。

5.关于2017年和2020年扫描的比较:

i)扩展2017年和2020年扫描数据之间的差异,包括讨论2017年出现的问题是否已经生效;或者为什么专家们会转移注意力(包括专家的选择是否会使这种改变产生偏见;或者是否有破坏性的影响或司机改变了专家的关注点)。

ii)使用z得分矩阵将2017扫描地平线从2017扫描地平线的最终问题映射到2020扫描地平线的83个问题的完整列表中,而不是将2017个问题分享为表。如果在上一个出版物中没有公开访问该表,请将其包含在此作为补充数据。

ⅲ)如果可能的话,指定哪些2020年列表上的新问题是由于生物工程的较宽范围定义,否则2017和2020扫描视野之间的比较可以被偏置。

i)不幸的是,提供一个全面的分析什么问题已经生效需要一个单独的方法和期刊文章。然而,我们试图强调一些自2017年以来似乎变得更加突出的具体问题。

ii)我们已添加到2017年列表中的Z分数,以提出的补充材料。如上所述,已经通过开放科学框架提供了Z分数和其他评分数据,并且也将作为补充数据发送到编辑器。我们建议,由于在补充数据中提供了z分数,因此保留2017扫描的摘要表。这旨在作为易于消化的摘要,这将允许观众对两种扫描的问题进行比较。没有这种定性摘要,对扫描的相似性和差异的讨论将不那么富有成效。

这是个好主意。现在我们已经标记了哪些问题,我们认为可能会超出2017年扫描的范围,但却进入了2020年的扫描:神经元探针扩大了新的感觉能力和认知增强的治理。

6.与第一个专家小组相比,报告第二次专家小组的性别/地理/纪律偏见,因为第一个小组有38名参与者,而第二小组有26名。

我们在表3中增加了两组在性别平衡、学科分布、地理覆盖和样本量方面的比较分析。我们在文中(在Method: Phase III下)简要提到了这一点,以强调两组在每个特征上都具有很大的可比性。

7.分享关于“新奇”是/否答复的统计数据,并简要讨论第1次和第2次评分后的问题的是/禁令的分布,并在最终的20个问题。

我们现在在方法部分(现在是补充文件2)的最后一段提供了表4中所有41个候选问题的新颖性的统计数据。方法部分的最后一段现在讨论了新颖性的分布。

8.添加一个讨论,关于在Delphi过程中加入魔鬼的拥护者是否有帮助。新奇和魔鬼的拥护者提出的问题之间有关联吗?魔鬼提倡者的提案有多少百分比通过了每一轮的截流,又有多少百分比通过了最终的清单?

我们已经在“第二阶段:得分”的结尾添加了一段,直接在我们最初讨论魔鬼的拥护者之后。正如推荐的那样,这包括了关于y魔鬼倡导者们提出的问题的新奇性和成功性的统计数据。

9.报告第一轮选出的41个议题的排名与第二轮选出的议题的排名有何不同。这可能意味着在选择中存在争议,并暴露出是否有“黑天鹅”通过了审查。

第一轮和第二轮评分后的排名比较现在提供在表4(现在补充文件2)在方法部分的最后。我们将在本节的最后一段进一步讨论这些问题。

https://doi.org/10.7554/188bet体育电竞eLife.54489.sa2

文章和作者信息

作者详情

  1. 卢克·坎普

    卢克·坎普是英国剑桥大学圣凯瑟琳学院存在风险研究中心(CSER)和生物安全研究计划的成员

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    概念化,数据整理,形式分析,调查,方法,写作-初稿,写作-审查和编辑
    为对应
    ltk27@cam.ac.uk
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    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-7447-4335
  2. 劳拉·亚当

    劳拉·亚当在美国西雅图的Ebiosec公司

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    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-4822-2695
  3. 基督教R波姆

    基督教R波姆是英国剑桥大学存在风险研究中心(CSER)的研究人员吗

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    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-6633-7998
  4. Rainer灵

    Rainer灵是在英国曼彻斯特大学科学与生物工程学院的曼彻斯特生物技术研究所

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    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0001-7173-0922
  5. rocco casagrande.

    rocco casagrande.是在Gryphon Scientific,Takoma Park,美国

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  6. 马尔科姆的卡

    马尔科姆的卡是在英国布拉德福德大学和平研究与国际发展部

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  7. Appolinaire Djikeng.

    Appolinaire Djikeng.是在英国爱丁堡大学皇家(迪克)兽医学院的热带牲畜遗传和健康中心

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    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000 - 0002 - 0955 - 171 - x
  8. 尼古拉斯·G埃文斯

    尼古拉斯·G埃文斯是在马萨诸塞州洛厄尔大学哲学系和美国洛厄尔罗格生物伦理学学院

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    在过去五年中,获得了以下组织的资助,用于开展与本文相关的研究和发言:Greenwall基金会;马克斯·普朗克进化生物学研究所;戴维斯的基础;国家科学基金会。在过去五年中多次作为评委和安全委员会成员参加国际基因工程机器(iGem)竞赛。
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-3330-0224
  9. 理查德·哈蒙德

    理查德·哈蒙德是在英国剑桥的剑桥咨询公司

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  10. 凯利山

    凯利山是在美国洛厄尔的罗格生物伦理学

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    5年来多次作为评委和安全委员会成员参加国际基因工程机器(iGem)竞赛;已经接受了马克斯·普朗克进化生物学研究所的旅行资助。
  11. 劳伦的霍尔特

    劳伦的霍尔特是英国剑桥大学圣凯瑟琳学院存在风险研究中心(CSER)和生物安全研究计划的成员

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  12. 托德Kuiken

    托德Kuiken美国北卡罗来纳州立大学基因工程与社会中心

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    持有公开慈善基金会的批准,以研究Diybio,包括基因驱动器;IUCN合成生物学和基因驱动器上的IUCN任务队员的成员;IGEM人为实践委员会的联合主席;MIT Broad Foundry的生物安全/安全咨询委员会成员;已在NC州的侵入性啮齿动物联盟的遗传生物控制隶属,但从未收到任何薪水或其他补偿。
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0001-7851-6232
  13. Alemka Markotić

    Alemka Markotić是在医学院、里耶卡大学、大学传染病医院和克罗地亚天主教大学,克罗地亚

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    相互竞争的利益
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  14. 皮尔斯·米勒特

    皮尔斯·米勒特是在牛津大学,牛津,英国的人类学院的未来,以及美国波士顿的IGEM基金会

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    调查,方法,写作-初稿,写作-审查和编辑
    相互竞争的利益
    Biosecure Ltd.联合创始人
  15. Johnathan一纳皮尔

    Johnathan一纳皮尔是在英国哈彭登洛桑研究所吗

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    相互竞争的利益
    作为多项专利上的发明人;大多数相关专利是美国2019/0323022 A1和家庭。担任巴斯夫顾问(2014-2019)。
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0003-3580-3607
  16. 纳尔逊·卡西迪

    纳尔逊·卡西迪是在英国牛津大学人类研究所的未来

    贡献
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    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0003-0934-8313
  17. 肖恩小号ÓhÉigeartaigh

    肖恩小号ÓhÉigeartaigh是英国剑桥大学圣凯瑟琳学院存在风险研究中心(CSER)和生物安全研究计划的成员

    贡献
    资金收购,调查,方法,写作 - 原始草案,写作 - 审查和编辑
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  18. 安妮奥斯巴恩

    安妮奥斯巴恩在英国诺里奇的约翰·英尼斯研究中心

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    相互竞争的利益
    诺维奇研究园区工业生物技术联盟主任;新植物学家信托基金的受托人
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0003-2195-5810
  19. 梅根J帕默

    梅根J帕默在美国斯坦福大学国际安全与合作中心(CSIAC)和生物工程系

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    相互竞争的利益
    获得了开放慈善基金会(Open Philanthropy Foundation)的赠款和礼物,在斯坦福大学(Stanford university)学习生物安全;国际基因工程机器(iGEM)基金会人类实践委员会志愿者主任;Revive & Restore的董事会成员。
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0001-8310-2325
  20. 尼古拉J赞助人

    尼古拉J赞助人在英国诺里奇的厄勒姆学院

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    相互竞争的利益
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  21. 爱德华Perello

    爱德华Perello在英国伦敦的Arkurity有限公司

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    调查,方法,写作-初稿,写作-审查和编辑
    相互竞争的利益
    持有Celixir Ltd和Arkurity Ltd的股份;已收到Deep Science Ventures Ltd、the Nuclear Threat Initiative、Revive & Restore、Celixir Ltd、Arkurity Ltd、CSIRO、国际自然和生物安全保护联盟的付款。
  22. Wibool Piyawattanametha

    Wibool Piyawattanametha是在生物医学工程系,工程学院,曼谷,泰国Ladkrabang,泰国国王和工程研究所,密歇根州立大学,东兰辛,美国

    贡献
    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-2228-8485
  23. Vanessa Restrepo-SCHILD

    Vanessa Restrepo-SCHILD是在英国牛津大学化学研究实验室

    贡献
    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
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  24. 克拉丽莎Rios-Rojas

    克拉丽莎Rios-Rojas是在存在风险研究中心(CSER),剑桥大学,剑桥,英国,Ekpa 'Palek:增强拉丁美洲年轻专业人士,Huacho,秘鲁

    贡献
    调查,方法,写作-初稿,写作-审查和编辑
    相互竞争的利益
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    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0001-6544-4663
  25. 凯瑟琳·罗兹

    凯瑟琳·罗兹是英国剑桥大学圣凯瑟琳学院存在风险研究中心(CSER)和生物安全研究计划的成员

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    监督,资金获取,调查,方法,写作-初稿,项目管理,写作-审查和编辑
    相互竞争的利益
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    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-7747-2597
  26. 安娜Roessing

    安娜Roessing是在英国巴斯巴斯大学政治、语言和国际研究系

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    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
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    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-2888-3963
  27. 黛博拉·斯科特

    黛博拉·斯科特是英国爱丁堡大学社会与政治科学学院的科学、技术与创新研究188bet网球

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    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    参与era - co - biotech项目(由Horizon 2020资助的ERA-Net网络)的咨询工作。
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-5962-2002
  28. 菲利普Shapira

    菲利普Shapira是在英国曼彻斯特大学曼彻斯特创新研究所、联盟曼彻斯特商学院和SYNB188bet网球IOCHEM,以及美国亚特兰大乔治亚理工学院公共政策学院

    贡献
    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
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  29. 克里斯托弗Simuntala

    克里斯托弗Simuntala在赞比亚卢萨卡的国家生物安全局

    贡献
    调查,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
  30. 罗伯特DJ史密斯

    罗伯特DJ史密斯是科学,技术与创新研究,爱丁堡大学社会与政治学院,爱丁堡188bet网球,联合赌博

    贡献
    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    参与era - co - biotech项目(由Horizon 2020资助的ERA-Net网络)的咨询工作。
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-5814-6032
  31. Lalitha年代他

    Lalitha年代他是英国剑桥大学圣凯瑟琳学院存在风险研究中心(CSER)和生物安全研究计划的成员

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    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-9595-9753
  32. Eriko Takano

    Eriko Takano是在英国曼彻斯特大学科学与生物工程学院的曼彻斯特生物技术研究所

    贡献
    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
    ORCID图标 "此ORCID iD标识本文作者:"0000-0002-6791-3256
  33. 格温Uttmark

    格温Uttmark在美国斯坦福大学化学系

    贡献
    调查,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
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  34. 邦妮C Wintle

    邦妮C Wintle是在澳大利亚墨尔本墨尔本大学生物科学学院

    贡献
    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
  35. Nadia B Zahra

    Nadia B Zahra在巴基斯坦拉合尔卡尔希大学生物技术系

    贡献
    调查,写作 - 原稿草案,写作 - 审查和编辑
    相互竞争的利益
    没有宣布相互竞争的利益
  36. 威廉J萨瑟兰

    威廉J萨瑟兰是ST Catharine的学院和剑桥大学动物园系,剑桥,英国的生物安全研究倡议

    贡献
    概念化,形式分析,监督,资金获取,调查,方法,写作-初稿,项目管理,写作-审查和编辑
    为对应
    w.sutherland@zoo.cam.ac.uk
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资金

Templeton世界慈善基金会(TWCF0128)

  • 卢克·坎普

生物技术和生物科学研究理事会(BB/M017702/1)

  • Rainer灵
  • 菲利普Shapira
  • Eriko Takano

工程和物理科学研究委员会(EP/S01778X/1)

  • 菲利普Shapira
  • Rainer灵
  • Eriko Takano

欧洲研究委员会(ERC 616510)

  • 黛博拉·斯科特
  • 罗伯特·史密斯D.J.

生物技术和生物科学研究理事会(BB/R021554/1)

  • 尼古拉J赞助人

生物技术及生物科学研究局(BB/P010490/1)

  • 尼古拉J赞助人

生物技术和生物科学研究理事会(BB/S020853/1)

  • 尼古拉J赞助人

资助方没有参与研究设计、数据收集和解释,也没有决定是否将研究提交出版。

确认

首先,我们感谢Clare Arnstein为她的不可或缺的工作,帮助组织地平线扫描过程和研讨会。我们感谢Andrew Balmer,乔治教堂,尼克马修斯,罗伯特麦克修,佩妮·波尔森,Fatemeh Salehi和Andrew Watkins参与提交问题。通过支持Templeton世界慈善基金会的补助金,可以实现这一项目。本出版物中表达的意见是作者的意见,不一定反映了Templeton世界慈善基金会的观点。

道德

人类受试者:贡献者在一开始就被告知并同意发表的意图,并且知道他们可以在任何时候退出。通过电子邮件与所有参与者进行初步联系,概述了练习的条件、之前扫描的细节、他们参与的期望(如所需的时间)以及他们作为共同作者发表练习结果的意图。参与者年龄都在18岁以上,并通过电子邮件同意了这些条款。在eLife上发表的决定是由撰稿人达成的共识。188bet体育电竞我们遵循剑桥大学人文和社会科学研究伦理委员会的伦理研究关键原则。董事会的批准被认为是没有必要的,因为该研究不涉及未成年人、弱势群体、操纵或任何英国以外的研究。所有捐助者参加水平扫描讲习班的费用都得到偿还。

高级编辑

  1. 彼得·罗杰斯(Peter Ro188bet体育电竞dgers), eLife,英国

检查编辑器

  1. Helena Pérez Valle, 188bet体育电竞eLife,英国

评论家

  1. Ariel B Lindner,国家医学研究所Santé和la Recherche Medicale, Université法国巴黎笛卡尔

出版的历史

  1. 收稿日期:2019年12月16日
  2. 录用日期:2020年5月14日
  3. 出版版本:2020年5月29日(版本1)

版权

©2020,Kemp等。

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