基因组能“预测”你的长相？

利用机器学习技术，研究人员已经能凭借基因组信息“预测”出一个人的脸部图像。这种关联能力可能为法医学提供帮助。反之，面部特征也能显露遗传疾病的征兆，结合已有的面部图像和机器学习算法，这些技术可能被用于改善人类健康。

左图为研究团队通过基因组“预测”的本文原文作者20岁时的样子，右图为作者当年的照片。你觉得是否足够相似？

位于美国圣地亚哥的人类长寿公司（Human Longevity）正在建造世界最大的基因组数据库，公司总裁克雷格·文特尔（Craig Venter）是位“科学狂人”，上世纪90年代，他宣称由公共资金支持的人类基因组测序国际合作项目使用的方法不对，自行开发了一套更便宜快捷的方法。他的最新项目是从基因组数据预测一个人的长相。今年九月，文特尔及同事在《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）上发表论文，描述了这个被称为“基于表型的基因组鉴别”的过程。

研究人员为不同年龄、来自多个族群的1061人做了基因组测序，也取得了相关的体貌特征数据。他们还拍摄了研究对象的脸部高清三维影像，并记录其眼睛和皮肤的颜色、年龄、身高和体重。这些信息被用作“训练集”，来开发一套能根据基因推断外貌的算法。研究者用机器学习工具分析数据，预测基因序列与体貌特征的关联。将此算法应用于未知基因组所生成的人脸图像中，十张里有八张能与真人照片匹配。但当测试仅在单一种族中进行时，准确率就不太出色了，十张图片中仅五张与真人相似。

根据基因组生成人脸图像有多种可能的应用场景，尤其是对于法医学。行凶者遗留的任何基因物质，如血液或体液，都可能用于重建其脸部形象。这让警方能“看到”疑犯的面目。由于基因和面容之间的关联是双向的，面部特征也能显露遗传疾病。据估计，30%至40％的遗传性疾病会导致脸部或头骨形状发生变化。如果能在那些难以通过昂贵的产前检查来筛查遗传疾病的贫困国家应用这一技术，将有望带来公共健康方面的突破。

与其他人脸识别技术一样，这种技术也难免造成争议：人类基因组信息在多大程度上应该成为隐私？