信じますか？遺伝子は人の外見を「予測」できる

興味深い質問を目にしました。人の DNA 配列を入力として、正面写真を出力として取り、それをディープ ニューラル ネットワークに投入して学習させるのは実現可能でしょうか?

もちろんそれは可能ですし、すでにそれを実行している人もいます。例えば、皆さんも聞いたことがある「遺伝子識別子」について、今日はお話ししたいと思います。

01. 遺伝子識別子は届きましたか?

以前紹介した生物学の巨匠、J・クレイグ・ベンターは、良い評判も悪い評判もある人物ですが、これを行いました。

遺伝子配列解析のゴッドファーザーが、自身の顔予測ソフトウェアの結果に関する論文を発表しました。彼はさまざまな年齢や民族的背景を持つ人々のゲノム全体を配列し、遺伝子データをコンピューターに入力しました。

研究対象集団の年齢構成は、ほとんどの年齢層をカバーしていると言えます。

研究対象者の民族構成は、基本的に主流の民族構成をカバーしています。例えば：

祖先の構成要素はアフリカ系（AFR）です。

ネイティブアメリカン（AMR）

中央南アジア（CSA）

東アジア（EAS）

ヨーロッパ（EUR）

遺伝子配列データは、各研究参加者の推定ゲノム祖先の割合を構成します。

遺伝子識別という偉大な革新が、もうすぐ始まろうとしています...

02. 彼はどうやってそれをやったのですか?

次に、個人の外見情報、例えば、顔の3次元構造、声の特徴、生物学的年齢、身長、体重、BMI指数、目の色、肌の色、ハゲや髪の色などが入力されます。[1]

次のステップは、誰もがよく知っている機械学習である、新しく開発されたアルゴリズムを使用してトレーニングすることです。

結果はどうでしたか？成功したのでしょうか？

03. 結果はどうなりましたか?

彼らのアルゴリズムは、遺伝子データと参加者の高品質な3D写真に基づいて、人々がどのように見えるかについて非常に正確に予測することができました。次の図は、遺伝子予測と顔の 3D 構造のピクセルの変化を示しています。

モデルトレーニング

結果は次のとおりです。下の図は遺伝子予測の結果です。左側が本人の本当の顔、右側が遺伝子予測の結果です。

例えば、公開データベース「Human Longevity (HLI)」からランダムに10人を選んで識別したところ、精度は74%と高く、ほとんどの犯罪捜査の割合を上回りました。

ご存知のとおり、目撃者に犯罪者の外見を説明するよう依頼した調査があり、その正確率は驚くべきものでした。例えば、私はある研究[2]を見つけました。

目的: 目撃者の証言を通じて、容疑者のシミュレーション画像とコンピューター肖像画の組み合わせの技術と精度を検証する。方法 男女15枚の写真から髪型、顎、目などの顔の特徴を別々に削除し、そのうち1枚をターゲット（物体）として特定し、786人の目撃者にその人物の特定を依頼した。結果：目撃者の顔の特徴の識別における全体的な正確さは 17.4% でした。

正解率はわずか17.4%で、基本的には意味がありません。遺伝子予測がすごいことがわかります。顔だけではなく、年齢などの他の要因もあります

例: 目の色

例: 身長、体重、BMI

例: 肌の色

彼はこのモデルの予測精度についても述べました。指標によって精度は異なりますが、全体的にはかなり高いです。

これが本当の血液検査です。

皆さんもご存知のとおりです。血を滴下して親族を特定することは古代人の間で非常に一般的でした。もちろん、現代科学はこれを否定しています。血液による識別は失敗率が高く、技術によって偽造できるため、認識されなかった古代の人々はかわいそうだったのです。

04. 実際の生活ではどのように役立ちますか?

血痕やDNAから犯罪者を見つける方法は、誰もが知っているはずです。ただし、比較対象を見つける必要があるため、これは実際にはかなり困難です。そうでなければ、たとえ犯人の DNA を入手できたとしても、将来運よく犯人の DNA を再び見つけ、その 2 つをオンラインで比較できる日を愚かにも待つことしかできません。犯罪者の DNA を収集できなくなったら、遺伝的証拠によって犯罪者を見つけることは決してできなくなります。

しかし、DNAを使って人の外見を直接予測するのははるかに高度であり、プライバシーという根本的な問題にもつながります。

そのため、この記事が発表されると、大きな論争が巻き起こりました。この記事が間違っていると考える人もいれば、プライバシーを侵害していると考える人もいます。しかし、いずれにせよ、それは大きな発見でした。

将来、より多くのサンプルが収集され、より多くのトレーニングが提供されるようになれば、DNAを通じて直接人を予測できるようになる可能性が非常に高くなります。

【1】リッペルト、クリストフ、他「全ゲノム配列データを用いた形質予測による個体識別」米国科学アカデミー紀要114.38 (2017): 10166-10171.

【2】目撃者の顔の特徴を識別する能力に関する研究[J]。犯罪テクノロジー、2001(05):20-27。