La genética podría pronto revelar nuestros rasgos sin necesidad de una fotografía. Investigadores chinos han desarrollado una IA capaz de modelar un rostro en tres dimensiones a partir de una simple muestra de ADN.
Este avance, llamado Difface, se basa en un análisis detallado de las variaciones genéticas relacionadas con la morfología facial. Si bien sus aplicaciones potenciales en medicina y criminalística son prometedoras, también plantean importantes cuestiones éticas.
Cómo el ADN moldea nuestros rostros
Los genes influyen en la estructura del rostro, desde los pómulos hasta la forma de la nariz. Marcadores genéticos, como los polimorfismos de nucleótido único (SNP), desempeñan un papel clave en estas características. Difface asocia estos datos con un modelo 3D mediante un método de aprendizaje por contraste.
La IA fue entrenada con cerca de 10.000 voluntarios de origen chino, combinando secuenciación genética y escaneos faciales de alta resolución. Los resultados muestran una gran precisión en la reconstrucción: en promedio, el error de reconstrucción fue de 3,5 mm. La inclusión de información como la edad o el sexo mejora aún más la calidad de los modelos.
Algunos rasgos, como la forma de la nariz, siguen siendo discernibles incluso con datos genéticos incompletos. Sin embargo, por debajo del 70% de los SNP analizados, los rostros generados pierden naturalmente especificidad.
a) Esquema del funcionamiento de Difface sobre un conjunto de N pares SNP-rostro. Los codificadores aprenden un espacio común maximizando la similitud de los pares correctos y reduciendo la de los pares incorrectos.
b) Arquitectura del codificador SNP.
c) Arquitectura del codificador de rostro.
d) Estudio de caso comparando imágenes originales y generadas. Una herramienta con implicaciones controvertidas
En criminalística, Difface podría ayudar a identificar sospechosos a partir de ADN dejado en la escena del crimen. En pruebas, los participantes tuvieron que comparar el rostro reconstruido con una muestra de 5 rostros humanos: lograron identificar el correcto en el 75% de los casos. Pero esta precisión disminuye con un mayor número de posibilidades.
El uso de esta tecnología plantea interrogantes sobre la protección de la privacidad. Datos genéticos anonimizados podrían ser reidentificados mediante su traducción facial, abriendo la puerta a abusos. Las legislaciones actuales no están adaptadas a estos desafíos, especialmente en países como China o Estados Unidos.
Por otro lado, en medicina, por ejemplo, Difface podría ayudar a diagnosticar síndromes congénitos o predecir el envejecimiento. Sin embargo, su eficacia sigue limitada a poblaciones genéticamente similares a las utilizadas para su entrenamiento.
Autor del artículo: Cédric DEPOND
Fuente: Advanced Science