予想される価格低下の理由は、テクノロジーの大幅な進歩です。 30 年以上にわたり、堅牢なサンガー技術が主力であり、1,000 ヌクレオチドのリード長を持つ 100 個の配列を並行して決定できます。 「1 台のマシン実行のスループットは 100,000 ベースです」と Sohn 氏は計算します。しかし現在、いわゆる次世代 DNA 並列配列決定がそのペースを推進しています。「私たちは 100 万から 1 億の配列を並列に決定し、1 回のマシン実行で 100 億から 500 億の塩基を達成します。」さらに俊敏な後継テクノロジーはすでに来年に予定されています。ソン氏: 「チップの性能は 2 年ごとに 2 倍になるという、コンピュータ業界のムーアの法則さえも恥ずべきものにしています。」
ITグループIBMはそれを許さず、10月に小さなDNAトランジスタを実験台に置いた。ヨークタウン・ハイツにあるIBMワトソン研究センターのグスタボ・ストロヴィツキー率いるチームは、直径3ナノメートルの細孔を10月に実験台に置いた。チップドリル加工済み。電圧を印加すると、DNA 鎖がこれらの穴を塩基ごとに通過します。将来的には、まだ存在しないセンサーが遺伝子コードを読み取るようになるでしょう。このようにして、IBMの研究者たちは、従来のプロセスでは一般的だったDNA鎖の複雑な化学操作を巧みに回避しています。したがって、Stolovitzky 氏は、IBM が 1,000 ドルのゲノムをめぐる競争の参加者であるとみなしています。「3 年以内に私たちは完成し、当社の DNA トランジスタによってゲノム解析のコストが 100 ドルに削減される可能性があります。」
しかし、自分自身の遺伝子構造を知ったら何をすべきでしょうか?特定のマーカー遺伝子（ヒトゲノムの約 5 パーセント）は、病気が発生しているかどうかの指標を提供します。たとえば、乳がんの診断では 700 個の遺伝子がマーカーとして機能します。ザールブリュッケンのマックス・プランク情報学研究所のマリオ・アルブレヒト氏は、「医学研究では、患者の治療を個別化するためにゲノム解析を利用することが期待されています」と説明する。 「この方法により、病気の正確な診断と予想される病気の経過の予後の両方が改善される可能性があります。」ゲノムを評価することで、医師は治療に適した薬剤を選択することも容易になり、場合によっては病気の発生を早期に阻止することも可能になるはずです。最終的には、個々の DNA 分析も、オーダーメイドの医薬品開発への道を示します。
しかし、自分自身のゲノムについて知ることには暗い側面もあるかもしれません。アルブレヒトはいくつかの例を挙げています。病気の可能性を知ることはストレスになる可能性があり、職業上の実践や保険への加入が制限される可能性があります。そこで米国議会は1年以上前に、健康保険会社や雇用主による遺伝情報の差別的解釈から国民を守る遺伝情報差別禁止法（GINA）を可決した。 「米国は、遺伝子プロファイルの悪用に関する議論の先駆者です。今後、ドイツでも悪用がますます行われるはずです」とフラウンホーファー研究員のソーン氏は要求する。 「結局のところ、ヒトゲノムの安価かつ迅速な解読はすでに目前に迫っていますが、一般の人々は起こり得る影響の大きさをまだ理解していません。」
