فهرست مجلات
دست‌نوشته‌های نویسندگان HHS
PMC7761157

دست‌نوشته نویسنده؛ در دسترس در PMC در 1 ژانویه 2021.
منتشر شده در قالب نهایی ویرایش شده به عنوان:
PMCID: PMC7761157
NIHMSID: NIHMS1654598
چکیده
به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی نویدبخش پیشرفت‌های بزرگی در پزشکی دقیق است و امکان درمان‌های شخصی‌سازی شده و سایر انواع مداخلات را فراهم می‌کند. با این حال، نگرانی‌هایی در مورد حریم خصوصی وجود دارد، زیرا سوء استفاده از داده‌ها می‌تواند منجر به نقض حریم خصوصی افراد و بستگان خونی آن‌ها شود. از آنجایی که داده‌های ژنومی به سرعت در حال رشد هستند و برخی از این داده‌ها در اختیار محققان قرار می‌گیرند، درک چشم‌انداز فعلی حریم خصوصی ژنوم و شناسایی چالش‌ها در توسعه راه حل‌های موثر حفاظت از حریم خصوصی ضروری است. در این مطالعه، ما مروری بر تهدیدات اصلی حریم خصوصی که توسط جامعه تحقیقاتی شناسایی شده است ارائه می‌دهیم و چالش‌های حریم خصوصی را در زمینه برنامه‌های کاربردی مستقیم به مصرف‌کننده بررسی می‌کنیم. ما تکنیک‌های کلی حفاظت از حریم خصوصی برای به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی و کاربردهای بالقوه آن‌ها در آزمایش‌های ژنومی مستقیم به مصرف‌کننده و تجزیه و تحلیل‌های قانونی ارائه می‌دهیم. ما محدودیت‌های روش‌های فعلی حفاظت از حریم خصوصی را مورد بحث قرار می‌دهیم، استراتژی‌های کاهش احتمالی را برجسته می‌کنیم و فرصت‌های تحقیقاتی آینده را برای پیشبرد به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی پیشنهاد می‌کنیم.
مقدمه
در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های فناوری به طور قابل توجهی هزینه توالی‌یابی ژنوم را کاهش داده است و حجم بی‌سابقه‌ای از داده‌های ژنومی را ایجاد کرده است که برای بسیاری از کاربردهای تحقیقاتی ضروری است. چندین طرح تحقیقاتی (به عنوان مثال، NIH All of Us) این داده‌ها را با هدف ارائه منبعی برای تجزیه و تحلیل طیف گسترده‌ای از مطالعات ادغام می‌کنند. در عین حال، گسترش قابل توجهی در برنامه‌های کاربردی مبتنی بر داده‌های ژنومی در بخش خصوصی وجود داشته است، جایی که داده‌های ژنومی شخصی برای ارائه خدمات مرتبط با سلامتی به افراد جمع‌آوری می‌شوند.

چندین ویژگی قابل توجه وجود دارد که داده‌های ژنومی را از سایر داده‌های سلامتی متمایز می‌کند. به عنوان مثال، داده‌های ژنومی حاوی اطلاعاتی هستند که می‌توانند به طور موثری برای پیش‌بینی شرایط سلامتی (به عنوان مثال، بیماری آلزایمر) و طراحی مداخلات پیشگیرانه استفاده شوند. ویژگی مهم دیگر داده‌های ژنومی، وجود شباهت قابل توجهی در بین افراد خویشاوند است. بنابراین، تجزیه و تحلیل ژنوم معمولاً برای آزمایش خطر آسیب‌پذیری، تعیین نسب و برای اهداف قانونی (به عنوان مثال، جستجوی ژنئولوژی قانونی) استفاده می‌شود.

برخی از این ویژگی‌ها نگرانی‌های قابل توجهی در مورد حریم خصوصی هنگام به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی ایجاد می‌کنند. داده‌های ژنومی خط سلولی فرد، اطلاعاتی را ارائه می‌دهد که می‌تواند به طور منحصر به فرد افراد را شناسایی کند و تمایل دارد در طول عمر نسبتاً ثابت بماند و اطلاعات بیومتریک عالی (به عنوان مثال، "اثر انگشت" ژنومی) را ارائه دهد. لین و همکاران نشان دادند که 75 SNP مستقل از نظر آماری برای شناسایی منحصر به فرد یک فرد در سراسر جمعیت جهانی کافی است. به اشتراک‌گذاری داده‌های به ظاهر بی‌ضرر "تجمعی" (به عنوان مثال، آمار آلل) نیز می‌تواند خطرات حریم خصوصی را به همراه داشته باشد.

مدل‌های سنتی حریم خصوصی که برای داده‌های سلامتی طراحی شده‌اند، محافظت محدودی از داده‌های ژنومی ارائه می‌دهند. یک مهاجم ممکن است با بهره‌برداری از وابستگی بین داده‌های ژنومی و اطلاعات عمومی موجود مانند: نام خانوادگی، داده‌های جمعیتی و ویژگی‌های قابل مشاهده (به عنوان مثال، رنگ چشم و مو) اطلاعات حساس در مورد یک فرد هدف را بیاموزد. از آنجایی که داده‌های شخصی به طور گسترده در دسترس هستند (به عنوان مثال، شبکه‌های اجتماعی)، تضمین‌های حریم خصوصی از روش‌های سنتی بعید است که پایدار باشند. علاوه بر این، ظهور شرکت‌های مستقیم به مصرف‌کننده نگرانی‌های جدیدی در مورد حریم خصوصی و اخلاق ایجاد می‌کند. این شرکت‌ها داده‌ها را از تعداد فزاینده‌ای از افراد جمع‌آوری می‌کنند، که برخی از آن‌ها ممکن است داده‌های خود را بدون درک کامل پیامدهای احتمالی برای خود، بستگان خونی فعلی و آینده به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال قابل توجه، استفاده اخیر از داده‌های ژنومی مستقیم به مصرف‌کننده در تجزیه و تحلیل‌های قانونی نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را به اطلاع عموم رسانده است. نقض حریم خصوصی می‌تواند پیامدهای اجتماعی جدی داشته باشد و تأثیر منفی بر تحقیقات مبتنی بر ژنوم بگذارد، مانند محدود کردن جمع‌آوری و به اشتراک‌گذاری داده‌ها. بنابراین، تضمین حریم خصوصی هم به عنوان یک حق اساسی برای افراد و هم به عنوان یک استراتژی توانمندسازی برای حمایت از به اشتراک‌گذاری مسئولانه داده‌ها ضروری است.

در حال حاضر، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی در ایالات متحده باید با قانون حریم خصوصی ایجاد شده تحت قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) مطابقت داشته باشند، که اطلاعات سلامت محافظت شده (PHI) مانند نام و شماره تامین اجتماعی را تعریف می‌کند و بیان می‌کند که چگونه باید از چنین اطلاعاتی محافظت شود. با این حال، حذف PHI نمی‌تواند از شناسایی مجدد جلوگیری کند. برای داده‌های ژنومی، قانون منع تبعیض ژنتیکی سال 2008 (GINA) از تبعیض توسط شرکت‌های بیمه یا کارفرمایان بر اساس اطلاعات ژنتیکی محافظت می‌کند، اما به وضوح تعریف نمی‌کند که کدام اطلاعات نیاز به محافظت دارند و چگونه باید از چنین محافظتی انجام شود. سیاست NIH در مورد حفاظت از داده‌های ژنوم برخی از مقررات را برای پرسنل تحقیق و پیمانکاران در شرایط آموزش و گواهینامه‌ها روشن می‌کند. مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سراسر جهان متفاوت است. به عنوان مثال، قانون مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) برای اعضای اتحادیه اروپا با تنظیم استفاده و ذخیره داده‌های جمع‌آوری شده و اعطای کنترل داده‌های بهتر به افراد (به عنوان مثال، حق حذف داده‌ها) محافظت قوی از حریم خصوصی را فراهم می‌کند. برخی از کشورها مقررات سهل‌گیرانه‌تری بر اساس رضایت دارند یا هنوز مقررات خاصی ندارند. روشن شدن خطرات بالقوه و راه حل‌های کاهش‌دهنده هنگام به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنوم انسان به سیاست‌گذاران کمک می‌کند تا بین دسترسی به داده‌ها و حریم خصوصی افرادی که داده‌های آن‌ها به اشتراک گذاشته می‌شود، تعادل برقرار کنند.

در این مقاله، ما مروری بر چالش‌های اصلی حریم خصوصی و فرصت‌های تحقیقاتی برای به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی ارائه می‌دهیم. در مقایسه با بررسی‌های قبلی در مورد حریم خصوصی ژنوم، هدف ما ارائه یک بررسی فنی دقیق از روش‌های حریم خصوصی یا استفاده کلی از داده‌های ژنومی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی نیست. در عوض، ما خطرات اصلی حریم خصوصی شناخته شده را ارائه می‌دهیم، استراتژی‌های حفظ حریم خصوصی را طبقه‌بندی می‌کنیم و بحث را با ارتباط تهدیدات و راه حل‌های کاهش‌دهنده در زمینه برنامه‌های کاربردی نوظهور مانند آزمایش‌های ژنومی مستقیم به مصرف‌کننده و تجزیه و تحلیل‌های قانونی متنی می‌کنیم.

خطرات حریم خصوصی در به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی انسان
در این بخش، ما به طور خلاصه حملات شناخته شده حریم خصوصی (شکل 1) را نشان می‌دهیم، جایی که یک مهاجم ممکن است از داده‌های عمومی موجود (جدول 1) استفاده کند. ما این حملات را به شناسایی و استنباط پدیدارشناسی طبقه‌بندی می‌کنیم.

شکل 1. طبقه‌بندی حملات شناخته شده حریم خصوصی در به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی. ما بین دو دسته اصلی حملات حریم خصوصی: شناسایی و استنباط پدیدارشناسی تمایز قائل می‌شویم. برای هر نوع حمله، تکنیک‌های شناخته شده اصلی و مثال‌های منتشر شده مربوطه را برجسته می‌کنیم.

جدول 1. مثال‌هایی از اطلاعات کمکی. ما برخی از نمونه‌های اطلاعات کمکی و منابع داده موجود را که یک مهاجم می‌تواند برای انجام حملات شناسایی و استنباط پدیدارشناسی از آن‌ها استفاده کند، گزارش می‌کنیم. PGP: پروژه ژنوم شخصی، CEPH: Centre d’Etude du Polymorphism Humain، GTEx: Genotype-Tissue Expression، dbGaP: پایگاه داده ژنوتیپ‌ها و پدیدارشناسی‌ها، GWAS: مطالعه ارتباط ژنومی در مقیاس ژنوم، UK BioBank: مطالعه بیوبانک در انگلستان.

شناسایی
در حملات شناسایی، یک مهاجم که به داده‌های ژنومی "ناشناس" دسترسی دارد، با موفقیت هویت اهداکنندگان را بازیابی می‌کند. روش فعلی "ناشناس‌سازی" داده‌های ژنومی با حذف اطلاعات سلامت محافظت شده (به عنوان مثال، نام) و اطلاعات شناسایی شبه (به عنوان مثال، کد پستی) انجام می‌شود. در حالی که این فرآیند "حذف شناسایی" ممکن است الزامات نظارتی حریم خصوصی فعلی در ایالات متحده (به عنوان مثال، HIPAA) را برآورده کند، اغلب نمی‌تواند از حملات شناسایی محافظت کند. سوینی و همکاران این آسیب‌پذیری را با شناسایی شرکت‌کنندگان در پروژه ژنوم شخصی (PGP) با استفاده از داده‌های عمومی موجود نشان دادند. حملات شناسایی همچنین می‌توانند مستقیماً بر روی داده‌های ژنومی خام انجام شوند، همانطور که در چندین مطالعه نشان داده شده است. لیپرت و همکاران نشان دادند که یک مهاجم که به داده‌های ژنوم کامل یک فرد دسترسی دارد، ممکن است بتواند ویژگی‌های فیزیکی مانند: رنگ چشم، مو و پوست و ویژگی‌های صورت و صدا را به درستی پیش‌بینی کند. علاوه بر این، هنگامی که داده‌ها به اشتراک گذاشته می‌شوند، پیگیری مقاصد متعدد بالقوه آن‌ها عملاً غیرممکن می‌شود. حملات توسط ملت‌ها یا شرکت‌های مخرب ممکن است به افرادی آسیب برساند که توسط مقررات فعلی پیش‌بینی نشده است. چندین نویسنده از گسترش GINA و مقررات مرتبط فراتر از حمایت از تبعیض بیمه سلامت و کارفرمایی حمایت کرده‌اند. در حالی که GDPR به طور فعال برخی از این خطرات را برطرف می‌کند، مقررات ایالات متحده از ایالتی به ایالت دیگر متفاوت است. با وجود بهبود مقررات حریم خصوصی، چالش‌های فنی قابل توجهی برای برآورده کردن این استانداردهای حریم خصوصی جدید وجود دارد. به عنوان مثال، Rocher و همکاران نشان دادند که بیش از 99 درصد از آمریکایی‌ها در هر مجموعه داده‌ای فقط با استفاده از 15 ویژگی جمعیتی به درستی شناسایی می‌شوند.

استنباط پدیدارشناسی
در یک حمله استنباط پدیدارشناسی، یک مهاجم که به اطلاعات ژنومی جزئی از یک فرد هدف شناخته شده دسترسی دارد، سعی می‌کند برخی از پدیدارشناسی‌های حساس (به عنوان مثال، بیماری) را استنباط کند. هنگامی که داده‌های ژنومی کافی در مورد هدف در دسترس باشد، مهاجم ممکن است با مشاهده وجود نشانگرهای ژنتیکی مشخص، ویژگی‌های حساس را یاد بگیرد. حتی اگر این نشانگرها پوشانده شوند، یک مهاجم ممکن است همچنان بتواند اطلاعات ژنومی اصلی را از طریق استنباط ژنوتیپ بازیابی کند. به عنوان مثال، با بهره‌برداری از عدم تعادل پیوند بین مناطق در ژنوم و از بستگان خونی (به عنوان مثال، استنباط ژنئولوژی). با حجم بی‌سابقه‌ای از اطلاعات ژنومی که در حال جمع‌آوری است، این نوع حمله نگرانی‌های فزاینده‌ای در مورد حریم خصوصی ایجاد می‌کند. افشای حریم خصوصی حتی زمانی ممکن است رخ دهد که فقط آمار تجمعی منتشر شود. به عنوان مثال، هومر و همکاران نشان دادند که تعیین حضور یک فرد هدف در یک گروه با مقایسه فراوانی آلل هدف با فراوانی‌های مشاهده شده در جمعیت استاندارد و فراوانی‌های منتشر شده برای گروه امکان‌پذیر است.

مدل‌های حریم خصوصی سنتی که برای داده‌های سلامتی طراحی شده‌اند، محافظت محدودی از داده‌های ژنومی ارائه می‌دهند. یک مهاجم ممکن است با بهره‌برداری از وابستگی بین داده‌های ژنومی و اطلاعات عمومی موجود مانند: نام خانوادگی، داده‌های جمعیتی و ویژگی‌های قابل مشاهده (به عنوان مثال، رنگ چشم و مو) اطلاعات حساس در مورد یک فرد هدف را بیاموزد. از آنجایی که داده‌های شخصی به طور گسترده در دسترس هستند (به عنوان مثال، شبکه‌های اجتماعی)، تضمین‌های حریم خصوصی از روش‌های سنتی بعید است که پایدار باشند. علاوه بر این، ظهور شرکت‌های مستقیم به مصرف‌کننده نگرانی‌های جدیدی در مورد حریم خصوصی و اخلاق ایجاد می‌کند. این شرکت‌ها داده‌ها را از تعداد فزاینده‌ای از افراد جمع‌آوری می‌کنند، که برخی از آن‌ها ممکن است داده‌های خود را بدون درک کامل پیامدهای احتمالی برای خود، بستگان خونی فعلی و آینده به اشتراک بگذارند. به عنوان مثال قابل توجه، استفاده اخیر از داده‌های ژنومی مستقیم به مصرف‌کننده در تجزیه و تحلیل‌های قانونی نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را به اطلاع عموم رسانده است. نقض حریم خصوصی می‌تواند پیامدهای اجتماعی جدی داشته باشد و تأثیر منفی بر تحقیقات مبتنی بر ژنوم بگذارد، مانند محدود کردن جمع‌آوری و به اشتراک‌گذاری داده‌ها. بنابراین، تضمین حریم خصوصی هم به عنوان یک حق اساسی برای افراد و هم به عنوان یک استراتژی توانمندسازی برای حمایت از به اشتراک‌گذاری مسئولانه داده‌ها ضروری است.

در حال حاضر، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی در ایالات متحده باید با قانون حریم خصوصی ایجاد شده تحت قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) مطابقت داشته باشند، که اطلاعات سلامت محافظت شده (PHI) مانند نام و شماره تامین اجتماعی را تعریف می‌کند و بیان می‌کند که چگونه باید از چنین اطلاعاتی محافظت شود. با این حال، حذف PHI نمی‌تواند از شناسایی مجدد جلوگیری کند. برای داده‌های ژنومی، قانون منع تبعیض ژنتیکی سال 2008 (GINA) از تبعیض توسط شرکت‌های بیمه یا کارفرمایان بر اساس اطلاعات ژنتیکی محافظت می‌کند، اما به وضوح تعریف نمی‌کند که کدام اطلاعات نیاز به محافظت دارند و چگونه باید از چنین محافظتی انجام شود. سیاست NIH در مورد حفاظت از داده‌های ژنوم برخی از مقررات را برای پرسنل تحقیق و پیمانکاران در شرایط آموزش و گواهینامه‌ها روشن می‌کند. مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سراسر جهان متفاوت است. به عنوان مثال، قانون مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) برای اعضای اتحادیه اروپا با تنظیم استفاده و ذخیره داده‌های جمع‌آوری شده و اعطای کنترل داده‌های بهتر به افراد (به عنوان مثال، حق حذف داده‌ها) محافظت قوی از حریم خصوصی را فراهم می‌کند. برخی از کشورها مقررات سهل‌گیرانه‌تری بر اساس رضایت دارند یا هنوز مقررات خاصی ندارند. روشن شدن خطرات بالقوه و راه حل‌های کاهش‌دهنده هنگام به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنوم انسان به سیاست‌گذاران کمک می‌کند تا بین دسترسی به داده‌ها و حریم خصوصی افرادی که داده‌های آن‌ها به اشتراک گذاشته می‌شود، تعادل برقرار کنند.

در این مقاله، ما مروری بر چالش‌های اصلی حریم خصوصی و فرصت‌های تحقیقاتی برای به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی ارائه می‌دهیم. در مقایسه با بررسی‌های قبلی در مورد حریم خصوصی ژنوم، هدف ما ارائه یک بررسی فنی دقیق از روش‌های حریم خصوصی یا استفاده کلی از داده‌های ژنومی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی نیست. در عوض، ما خطرات اصلی حریم خصوصی شناخته شده را ارائه می‌دهیم، استراتژی‌های حفظ حریم خصوصی را طبقه‌بندی می‌کنیم و بحث را با ارتباط تهدیدات و راه حل‌های کاهش‌دهنده در زمینه برنامه‌های کاربردی نوظهور مانند آزمایش‌های ژنومی مستقیم به مصرف‌کننده و تجزیه و تحلیل‌های قانونی متنی می‌کنیم.

خطرات حریم خصوصی در برنامه‌های کاربردی نوظهور داده‌های ژنومی
شکاف حفاظت از حریم خصوصی در برنامه‌های کاربردی مستقیم به مصرف‌کننده وجود دارد، زیرا بخش‌هایی از مقررات فعلی حریم خصوصی اعمال نمی‌شوند و هیچ نهادی بر فرآیند به اشتراک‌گذاری داده‌ها نظارت نمی‌کند. از آنجایی که میلیون‌ها نفر در حال مشارکت در داده‌ها هستند، مهم است که چالش‌های خاص حریم خصوصی برای برنامه‌های کاربردی DTC را درک کنیم. در اینجا، ما نحوه استفاده از داده‌های ژنومی را در زمینه دو برنامه کاربردی نوظهور: آزمایش ژنتیکی تفریحی و تحقیقات قانونی بررسی می‌کنیم.

به اشتراک‌گذاری داده‌ها در آزمایش ژنتیکی مستقیم به مصرف‌کننده
شرکت‌های DTC حجم زیادی از داده‌های ژنومی شخصی را جمع‌آوری می‌کنند که می‌توانند برای اهدافی فراتر از خدمات ارائه شده استفاده شوند. در شرایط خدمات اکثر شرکت‌ها، مشخص نیست که چگونه داده‌ها ممکن است استفاده و به اشتراک گذاشته شوند. اکثر شرکت‌های DTC اغلب به استفاده "مناسب" از اطلاعات ژنتیکی اشاره می‌کنند، بدون ارائه جزئیات کافی در مورد اینکه چه چیزی واجد شرایط "مناسب" است و چه چیزی نیست. در واقع، یک مطالعه اخیر نشان داد که 67 درصد از شرکت‌های DTC در آن مطالعه اطلاعات کافی در مورد نحوه استفاده از داده‌های ژنومی مصرف‌کنندگان ارائه نمی‌دهند.

اکثر شرکت‌های DTC اغلب به انجام تحقیقات اضافی با نمونه‌های مصرف‌کنندگان اشاره می‌کنند، که ممکن است شامل تحقیقات مرتبط با سلامتی و سایر انواع مداخلات باشد. برای تحقیقات غیرمرتبط با سلامتی، اکثر شرکت‌ها هدف از پاسخ به سؤالات در مورد مهاجرت و تاریخچه جمعیت انسان را دارند، در حالی که برخی از شرکت‌ها تحقیقات بازار و سایر تحقیقات نامشخص را نیز انجام می‌دهند. برای تحقیقات مرتبط با سلامتی، شرکت‌ها جزئیات کمی در مورد آنچه این تحقیقات ممکن است شامل شود ارائه می‌دهند. یک سرویس DTC محبوب بیان می‌کند که داده‌ها ممکن است برای درک علل اساسی بیماری، توسعه داروها، طراحی اقدامات پیشگیرانه یا پیش‌بینی خطر بیماری استفاده شوند. تحقیقات انجام شده با نمونه مصرف‌کنندگان تنها زمانی شناخته می‌شود که یک شرکت برای ثبت اختراع یا انتشار یک محصول درخواست دهد. واکنش‌های مشتریان چندان مثبت نبوده است: برخی از مشتریان از سود بردن شرکت از مواد ژنتیکی خود ناراضی بودند و احساس می‌کردند که فرآیند رضایت به اندازه کافی واضح نیست. قابل درک است که شرکت‌ها می‌خواهند از مالکیت معنوی خود محافظت کنند، اما شفافیت بیشتر برای افراد ضروری است تا بتوانند تصمیم بگیرند که آیا با استفاده از داده‌های خود در فعالیت‌های تحقیقاتی موافقت کنند یا خیر.

شرکت‌های DTC همچنین ممکن است داده‌های مصرف‌کنندگان را با اشخاص ثالث به اشتراک بگذارند، اما اظهارات مربوط به به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنتیکی به طور قابل توجهی متفاوت است. اکثر شرکت‌ها حداقل یک بیانیه کلی ارائه می‌دهند که آیا داده‌های مصرف‌کنندگان می‌توانند با اشخاص ثالث به اشتراک گذاشته شوند یا خیر. تنها تعداد کمی فهرستی از اشخاص ثالث را که ممکن است در صورت انتخاب مصرف‌کننده برای افشای اطلاعات، به داده‌ها دسترسی داشته باشند، فهرست می‌کنند. از زمان انتشار اولین مقاله که ارتباطات جدید بین چندین تک‌نوکلئوتید پلی‌مورفیسم و پدیدارشناسی‌ها را با استفاده از داده‌های 23andMe گزارش کرد، مطالعات تحقیقاتی بیشتری با داده‌های DTC انجام شده است. علاوه بر به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی، شرکت‌ها ممکن است نمونه‌های بیولوژیکی را به خارج از کشور برون‌سپاری کنند، جایی که ژنوم‌ها با هزینه کمتری توالی‌یابی می‌شوند. از آنجایی که فرآیند به اشتراک‌گذاری داده‌ها ممکن است شامل نهادهایی در کشورهای مختلف باشد، نیاز به سیاست‌های حفظ حریم خصوصی هماهنگ‌تر وجود دارد که در سراسر کشورها منسجم باشد.

شناسایی افراد در تحقیقات قانونی
مجموعه‌های بزرگ مواد DNA از افراد محکوم یا دستگیر شده، مانند سیستم شاخص DNA ایالات متحده (NDIS) و سیستم شاخص ترکیبی DNA (CODIS)، دهه‌هاست که توسط مجریان قانون برای جستجوی پروفایل‌های DNA که با شواهد ژنومی جمع‌آوری شده از صحنه جرم مطابقت دارند، استفاده می‌شود. با این حال، ما اخیراً شاهد راه جدیدی برای استفاده از داده‌های ژنومی در تسهیل تجزیه و تحلیل قانونی بوده‌ایم: مواد ژنومی از صحنه جرم می‌تواند برای پرس و جو از پایگاه‌های داده ژنئولوژی ژنومی عمومی موجود استفاده شود و امکان شناسایی قربانیان و مجرمان را فراهم کند. پایگاه‌های داده سنتی مواد ژنومی در دسترس مجریان قانون (به عنوان مثال، NDIS، CODIS) فقط شامل افراد با سابقه کیفری و مظنونان جرایم جدی است، در حالی که داده‌های ژنومی از شرکت‌های DTC به عوامل اجازه می‌دهد تا به افراد اضافی دسترسی پیدا کنند و جستجوهای ژنتیکی قدرتمندی را انجام دهند. عوامل می‌توانند پروفایل‌هایی را که با اطلاعات ژنومی جمع‌آوری شده از صحنه جرم مطابقت جزئی دارند، شناسایی کنند و به طور قابل توجهی احتمال شناسایی موفقیت‌آمیز افرادی را که با یک مظنون جنایی خویشاوند هستند، افزایش دهند. به عنوان مثال قابل توجه، در آوریل 2018، جستجوهای خانوادگی دوربرد منجر به دستگیری قاتل ایالتی طلایی شد که مسئول بیش از 13 قتل و 50 تجاوز در کالیفرنیا از سال 1974 تا 1986 بود. جستجوهای خانوادگی دوربرد در تجزیه و تحلیل قانونی توسط شرکت‌های تخصصی محبوبیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند و منجر به حل بیش از سی پرونده سرد از آوریل 2018، از جمله شناسایی مجدد چهار قربانی جرایم خشونت‌آمیز می‌شود. یک خلاصه دقیق از پرونده‌های سرد حل شده از طریق ژنئولوژی ژنتیکی از سال 2018 تا اواخر 2019 در جدول تکمیلی 1 گزارش شده است.

علیرغم مزایای غیرقابل انکار، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و اخلاقی در مورد استفاده از داده‌های ژنومی DTC در تحقیقات قانونی وجود دارد. مقررات فعلی محافظت محدودی در برابر جستجوهای مجریان قانون ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، GINA فقط از تبعیض ژنتیکی در بیمه سلامت و استخدام محافظت می‌کند. شرکت‌های DTC معمولاً در ارائه خدمات بهداشتی درگیر نیستند، بنابراین از نظر قانونی ملزم به رعایت HIPAA نیستند. علاوه بر این، مقررات فعلی برای محافظت از حریم خصوصی فردی در برابر نظارت دولتی (به عنوان مثال، متمم چهارم قانون اساسی ایالات متحده) بر داده‌های ژنومی DTC اعمال نمی‌شود، زیرا این داده‌ها به طور داوطلبانه ارائه می‌شوند. استفاده از داده‌های ژنومی در تحقیقات جنایی آگاهی عمومی را در مورد حریم خصوصی ژنومی افزایش داده است. اخیراً، شرکت‌های DTC سیاست حفظ حریم خصوصی داده‌های خود را تغییر داده‌اند و از افراد خواسته‌اند که برای اجازه دسترسی مجریان قانون به داده‌های خود، انتخاب کنند.

راه‌حل‌های حفاظت از حریم خصوصی برای داده‌های ژنومی
راه‌حل‌های اصلی حفاظت از حریم خصوصی برای داده‌های ژنومی
در اینجا، ما به طور خلاصه تکنیک‌های اصلی حفاظت از حریم خصوصی برای داده‌های ژنومی (جدول 3) را شرح می‌دهیم. برای یک بررسی فنی، به بررسی‌های قبلی مراجعه کنید.

جدول 3. مروری بر تکنیک‌های اصلی مورد استفاده برای پردازش خصوصی داده‌های ژنومی.

| | هدف | تکنیک‌ها | حفاظت از حریم خصوصی | مزایا | معایب | مثال‌هایی از کاربردهای مرتبط |
|---|---|---|---|---|---|---|
| امنیت داده‌ها | جلوگیری از دسترسی کاربران غیرمجاز به داده‌های اصلی | کنترل دسترسی، اعتماد اما تأیید | فقط به کاربران مجاز دسترسی دهید | پیاده‌سازی آسان
امکان نظارت بر استفاده از داده‌ها | در برابر حملات داخلی آسیب‌پذیر است (به عنوان مثال، یک کاربر صادق که به داده‌ها دسترسی دارد) | مخازن داده مانند: dbGaP، EGA و برنامه تحقیقاتی All of Us |
| رمزگذاری همومورفیک (HE) | داده‌ها رمزگذاری می‌شوند و متن رمزگذاری شده تولید می‌شود که می‌توان روی آن عملیات خاصی انجام داد و همان نتایج را به دست آورد که روی داده‌های اصلی رمزگذاری نشده انجام می‌شود | تضمین‌های امنیتی قوی و قابل اثبات | از نظر محاسباتی فشرده | تطبیق توالی ژنومی، برون‌سپاری محاسبات |
| محاسبات چند جانبه امن (SMC) | داده‌ها رمزگذاری می‌شوند و چندین طرف می‌توانند به طور مشترک یک تابع را بدون یادگیری چیزی در مورد داده‌های خصوصی یکدیگر محاسبه کنند | تضمین‌های امنیتی قوی و قابل اثبات | هزینه ارتباطی بالا | مقایسه توالی ژنومی، ارزیابی تست‌های آماری امن، GWAS |
| ناشناس‌سازی داده‌ها | محافظت از هویت/حضور فرد در داده‌های به اشتراک گذاشته شده | k-ناشناس‌سازی از طریق تعمیم و سرکوب SNP | داده‌ها به گونه‌ای تبدیل می‌شوند که برای هر رکورد در خروجی، k-1 رکورد دیگر با مجموعه یکسانی از شناسه‌های شبه وجود داشته باشد | مفهوم شهودی حریم خصوصی | در برابر یک مهاجم آگاه آسیب‌پذیر است
ممکن است منجر به داده‌های بیش از حد تعمیم‌یافته شود | "ناشناس‌سازی" توالی‌های DNA، |
| حریم خصوصی دیفرانسیل (مهاجم می‌خواهد بداند که آیا هدف در پایگاه داده است) از طریق اغتشاش تصادفی | نتایج داده‌ها به گونه‌ای تغییر می‌کنند که یک مهاجم که نتایج را مشاهده می‌کند نتواند تعیین کند که آیا یک رکورد فردی در داده‌ها وجود دارد یا خیر | تضمین‌های حریم خصوصی قوی و قابل اثبات | داده‌های منتشر شده ممکن است به دلیل نویز تزریق شده قابلیت استفاده محدودی داشته باشند | آمار GWAS (به عنوان مثال، χ2) و SNPهای مرتبط با بیماری‌های مورد علاقه |
کنترل دسترسی
روش‌های کنترل دسترسی با محدود کردن افشای داده‌ها با اجازه دادن به دسترسی فقط کاربران مجاز به داده‌های حساس، حریم خصوصی را افزایش می‌دهند. کاربران واجد شرایط باید اطمینان حاصل کنند که داده‌ها به طور مناسب ذخیره می‌شوند، برای شناسایی مشارکت‌کنندگان داده‌ها استفاده نمی‌شوند و ممکن است لازم باشد گزارش‌های دوره‌ای را ارسال کنند.

رمزگذاری
تکنیک‌های رمزگذاری با تکیه بر نتایج از نظریه اعداد، داده‌های اصلی (متن ساده) را به یک قالب رمزگذاری شده (متن رمزگذاری شده) تبدیل می‌کنند. رمزگذاری همومورفیک (HE) نوع خاصی از رمزگذاری است که امکان انجام عملیات ساده (به عنوان مثال، جمع، ضرب) را مستقیماً روی متن رمزگذاری شده فراهم می‌کند. روش‌های HE در بسیاری از راه‌حل‌های حفاظت از حریم خصوصی استفاده می‌شوند، جایی که داده‌ها در فضای ابری به اشتراک گذاشته می‌شوند و در محیط‌های فدرال. حملات حریم خصوصی همچنان ممکن است بر روی داده‌های رمزگذاری شده همومورفیک انجام شود.

محاسبات چند جانبه امن (SMC)
پروتکل‌های محاسبات چند جانبه امن (SMC) روش‌های مبتنی بر رمزنگاری هستند که به یک گروه از طرفین اجازه می‌دهند تا بدون افشای داده‌های خصوصی، یک کار را به طور مشترک انجام دهند. محاسبات می‌توانند بدون نیاز به یک طرف مورد اعتماد انجام شوند و این راه‌حل‌ها را برای تنظیمات توزیع‌شده مناسب می‌سازند. به عنوان مثال، برای انجام مقایسه توالی ژنومی، ارزیابی تست‌های آماری امن و GWAS.

k-ناشناس‌سازی
k-ناشناس‌سازی تضمین می‌کند که برای هر رکورد، حداقل k-1 رکورد دیگر با شناسه‌های شبه یکسان وجود دارد و بنابراین هر رکورد در یک گروه پنهان می‌شود. برای دستیابی به k-ناشناس‌سازی، داده‌های اصلی از طریق سرکوب و تعمیم مقادیر ویژگی (به عنوان مثال، نمایش 3 رقمی برای کد پستی) تبدیل می‌شوند. k-ناشناس‌سازی در ویژگی‌های شناسایی شبه و در سطح SNP اعمال شده است.

حریم خصوصی دیفرانسیل
حریم خصوصی دیفرانسیل با تزریق مکانیسم‌های تصادفی، حریم خصوصی رسمی و قابل اثبات را فراهم می‌کند. حریم خصوصی دیفرانسیل تضمین می‌کند که یک مهاجم که نتایج را مشاهده می‌کند نمی‌تواند تعیین کند که آیا یک فرد در مطالعه شرکت کرده است یا خیر.

یک روش رایج استفاده از چندین تکنیک حریم خصوصی برای مزایای ترکیبی است. به عنوان مثال، Raisaro و همکاران یک راه‌حل را پیشنهاد کردند که HE و حریم خصوصی دیفرانسیل را ترکیب می‌کند. به طور خاص، یک سرور مرکزی داده‌های ژنتیکی بیمار را ذخیره می‌کند (رمزگذاری شده با استفاده از HE)، در حالی که حریم خصوصی دیفرانسیل برای تولید آمار خلاصه برای محققان استفاده می‌شود.

راه‌حل‌های حریم خصوصی قابل اعمال برای DTC
Bruekers و همکاران یک پروتکل تطبیق STR امن را پیشنهاد کردند که می‌تواند آزمایش DNA مبتنی بر صحنه جرم، نسب و اجداد را بدون افشای هویت افراد فعال کند. از روش‌های HE برای رمزگذاری پروفایل‌های STR استفاده می‌شود و با انجام عملیات باینری و منطقی ساده (به عنوان مثال، تفاوت بین پروفایل‌ها)، تعیین می‌شود که آیا افراد مرتبط هستند یا خیر. روش‌های مبتنی بر امنیت همچنین می‌توانند در تحقیقات قانونی برای محافظت از هویت افرادی که سوابق آن‌ها با پروفایل ژنومی جمع‌آوری شده از صحنه جرم مطابقت ندارد، استفاده شوند. به عنوان مثال، Bohannon و همکاران رویکردی را پیشنهاد کردند که پایگاه‌های داده DNA قانونی را رمزگذاری می‌کند و شناسایی یک فرد را فقط زمانی امکان‌پذیر می‌کند که رکورد ژنومی او با پروفایل ژنومی جمع‌آوری شده از صحنه جرم مطابقت داشته باشد. این راه‌حل‌ها افشای هویت را از بین می‌برند اما به طور کامل از حریم خصوصی محافظت نمی‌کنند. به عنوان مثال، هنگامی که مشخص است که توالی یک فرد خاص در یک پایگاه داده گنجانده شده است، می‌توان با عدم وجود تطابق مورد انتظار، عدم نسب را تعیین کرد.

با تکیه بر روش‌های رمزنگاری، Huang و همکاران GenoGuard را پیشنهاد کردند، ابزاری برای ذخیره داده‌های ژنومی. یک فرد رمز عبور و یک نمونه بیولوژیکی را به یک موسسه معتبر برای توالی‌یابی نمونه ارسال می‌کند. سپس، توالی با رمز عبور داده شده رمزگذاری می‌شود و در یک بیوبانک ذخیره می‌شود، جایی که کاربران مجاز (به عنوان مثال، پزشکان) می‌توانند آن را بازیابی و رمزگشایی کنند. در تنظیم DTC، بیوبانک می‌تواند داده‌های ژنومی جمع‌آوری شده توسط شرکت‌های DTC را ذخیره کند و یک فرد می‌تواند برای درخواست آزمایش ژنتیکی مورد نظر، به داده‌های ژنومی ذخیره شده دسترسی داشته باشد. GenoGuard به یک طرح رمزنگاری جدید به نام رمزگذاری عسل متکی است، که در آن یک مهاجم که سعی در رمزگشایی متن رمزگذاری شده دارد، متن ساده نادرست اما معقولی دریافت می‌کند. رمزگذاری عسل محافظت طولانی‌مدت (یعنی کاهش حملات brute-force) را فراهم می‌کند که برای تنظیم ژنومی مناسب است، زیرا حساسیت داده‌های ژنومی در طول زمان تغییر نمی‌کند.

Humbert و همکاران یک تکنیک ناشناس‌سازی داده‌ها را پیشنهاد کردند که به یک فرد اجازه می‌دهد تا داده‌های ژنومی خود را به طور ایمن منتشر کند. چنین تکنیکی در تنظیم DTC کاربرد دارد، جایی که انتشار داده‌های ژنومی یک فرد ممکن است اطلاعات حساسی را در مورد اهداکننده و اعضای خانواده فاش کند. مفهوم حریم خصوصی سلامت برای تعیین اینکه چگونه SNPها در پیش‌بینی بیماری‌های مختلف نقش دارند، استفاده می‌شود. ایده آن‌ها این است که با پنهان کردن SNPها و محدود کردن افشای پدیدارشناسی‌های حساس داده‌ها، حریم خصوصی سلامت را به دست آورند. انتخاب SNPهایی که باید پنهان شوند، با در نظر گرفتن ارتباط شناخته شده بین مناطق ژنومی برای برآوردن ترجیحات حریم خصوصی افراد انجام می‌شود. با این حال، با توجه به سرعت پیشرفت در کشف نشانگرهای ژنتیکی، آنچه امروز غیرحساس تلقی می‌شود ممکن است در آینده حساس شود. هنگامی که ژنوم‌ها فاش می‌شوند، امکان بازگشت وجود ندارد. علاوه بر این، الگوی ناشناس‌سازی SNPها ممکن است نشان دهد که چه نوع اطلاعاتی پنهان می‌شود.

در سمت سیاست، تحولات اخیر در دستورالعمل‌ها و مقررات شروع به پر کردن شکاف حریم خصوصی در تنظیمات DTC کرده‌اند، اما هنوز در مراحل اولیه هستند. سازمان‌های متخصص، مانند کالج آمریکایی ژنتیک پزشکی و ژنومیکس (ACMG) و انجمن اروپایی ژنتیک انسانی (ESHG) در حال پیشنهاد دستورالعمل‌هایی برای ایجاد سطح شفافیت برای همه شرکت‌های DTC هستند. از آنجایی که نقض این دستورالعمل‌ها با مجازات قانونی مواجه نمی‌شود، شرکت‌ها تمایلی به رعایت آن‌ها نداشته‌اند. علاوه بر این، سازمان غذا و دارو (FDA) مشارکت خود را افزایش داده و سیاست‌های خود را در مورد آزمایش ژنتیکی مصرف‌کننده بازنگری کرده است. برجسته‌ترین تغییر، تغییر درک از آزمایش ژنتیکی مصرف‌کننده از یک محصول تجاری به یک محصول پزشکی است که به مقررات و محدودیت‌های HIPAA نیاز دارد. اگرچه مشخص نیست که شرکت‌های DTC در حال حاضر چه مسئولیت‌های اخلاقی یا قانونی دارند، اما این گامی به سوی محافظت از حریم خصوصی مصرف‌کننده با همان استاندارد حریم خصوصی بیمار است. همچنین مقرراتی توسط شرکت‌های DTC پیشرو برای ترویج استفاده مسئولانه و شفاف از داده‌های ژنومی وضع شده است.

فرصت‌های تحقیقاتی
در اینجا، برخی از فرصت‌های تحقیقاتی آینده برای بهبود طراحی رویکردهای حفاظت از حریم خصوصی برای داده‌های ژنومی را مورد بحث قرار می‌دهیم.

استقرار راه‌حل‌های حریم خصوصی.
برای ترویج قابلیت استفاده از روش‌های حریم خصوصی، ایجاد و توزیع طیف گسترده‌ای از ابزارهای حریم خصوصی کاربردی بسیار مهم است. در حالی که چندین طرح تحقیقاتی (به عنوان مثال، چالش حفاظت از حریم خصوصی iDASH بین‌المللی، GenoPri) و ابزارهای حریم خصوصی در دسترس عموم (به عنوان مثال، پروژه ابزارهای حریم خصوصی دانشگاه هاروارد) وجود دارد، بیشتر راه‌حل‌های فنی به ندرت در عمل مستقر می‌شوند. فقدان روش‌های حریم خصوصی عملی حتی در تنظیم DTC بیشتر مشهود است، جایی که راه‌حل‌ها باید با مدل تجاری یک شرکت سازگار باشند. با این حال، توسعه ابزارهای حریم خصوصی احتمالاً فرصت‌هایی را برای آموزش افراد، مؤسسات تحقیقاتی و شرکت‌های خصوصی در مورد تأثیرات مفید حریم خصوصی در به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی فراهم می‌کند. این ابزارها همچنین می‌توانند به ارائه زمینه‌های آزمایشی برای توسعه دستورالعمل‌های اخلاقی و نظارتی جدید کمک کنند.

اندازه‌گیری خطرات حریم خصوصی.
درک خطرات حریم خصوصی در مقابل مزایای بالقوه برای تعیین مناسب‌ترین روش حریم خصوصی یا سیاست در به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی بسیار مهم است. مدل‌سازی خطرات حریم خصوصی چالش‌برانگیز است، زیرا ممکن است به اطلاعات موجود و قدرت مهاجم بستگی داشته باشد. با پیشرفت تحقیقات، معقول است که داده‌های ژنومی عمومی که در حال حاضر خطرات حریم خصوصی را نشان نمی‌دهند، ممکن است در آینده خطراتی را به همراه داشته باشند. رویکرد برخی مبنی بر اینکه فقدان حملات شناخته شده به معنای فقدان حملات است، ساده‌لوحانه است. رویکرد دیگر، اینکه فقط حریم خصوصی کامل قابل قبول است، هر نوع به اشتراک‌گذاری داده‌ها را غیرعملی می‌کند. بنابراین، طراحی راه‌حل‌هایی که از رویکردهای فنی برای ارزیابی ریسک همراه با مقررات مناسب (به عنوان مثال، توافق‌نامه‌های داده، سیاست‌ها) استفاده می‌کنند، می‌تواند به شناسایی خطرات حریم خصوصی مشخص و هدایت توسعه روش‌های جدید برای بهبود قابلیت استفاده از داده‌ها کمک کند.

فناوری برای کنترل جریان داده‌ها.
در چارچوب فعلی به اشتراک‌گذاری داده‌های DTC، افراد می‌توانند مستقیماً داده‌های ژنومی خود را برای دریافت خدمات مرتبط با سلامتی به اشتراک بگذارند. با این حال، کاربران اغلب اطلاعات و کنترل محدودی بر روی داده‌های خود دارند. پیشرفت در حوزه‌های حریم خصوصی و امنیت فعلی می‌تواند این پارادایم را با توانمندسازی افراد برای مالکیت، ردیابی و احتمالاً کسب سود از داده‌های ژنومی خود تغییر دهد. در میان آن‌ها، فناوری بلاک‌چین یک زنجیره تغییرناپذیر از بلوک‌ها را ایجاد می‌کند که تراکنش‌های داده‌ها (یعنی دفتر کل توزیع شده تغییرناپذیر) را ثبت می‌کند که دارای چندین مزیت بالقوه در به اشتراک‌گذاری داده‌ها است. این زنجیره می‌تواند یک تاریخچه کامل از آنچه برای داده‌ها اتفاق افتاده است (یعنی provenance داده‌ها) ارائه دهد و امکان ردیابی داده‌ها و دستیابی به سطح بالاتری از اعتماد را فراهم کند. اخیراً، چندین شرکت پیشنهاد داده‌اند که از فناوری بلاک‌چین برای به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی استفاده کنند، با هدف توانمندسازی افراد برای کنترل بهتر داده‌های خود و احتمالاً دریافت مزایای سلامتی فوری.

ابتکارات حریم خصوصی برای به اشتراک‌گذاری داده‌ها.
صرف نظر از اینکه داده‌های ژنومی برای تحقیقات زیستی یا سایر خدمات به اشتراک گذاشته می‌شوند، نیاز فزاینده‌ای به استانداردسازی داده‌ها و روش‌های حفاظت از حریم خصوصی وجود دارد. برای این منظور، چندین طرح (به عنوان مثال، GA4GH) برای رسیدگی به چالش‌های حریم خصوصی و هماهنگی داده‌ها در تلاش‌های تحقیقاتی مشترک ایجاد شده‌اند. با این حال، در تنظیمات DTC، استانداردهای کیفیت و حریم خصوصی به وضوح تعریف نشده‌اند. ابتکاراتی که هدف آن‌ها ارائه اطلاعات قابل اعتماد، مرتبط و شفاف به افراد است، برای تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد حریم خصوصی ضروری است.

نتیجه‌گیری
پیشرفت قابل تحسینی در سال‌های اخیر در توسعه فناوری‌های حریم خصوصی حاصل شده است که برای گسترش به اشتراک‌گذاری و جمع‌آوری داده‌های ژنومی ضروری هستند. به موازات پیشرفت‌های فناوری، بهبود مستمر مقررات و دستورالعمل‌ها نیز بسیار مهم است. رسیدگی به این چالش‌های فناوری، نظارتی و اخلاقی به طور مشترک می‌تواند افراد را توانمند سازد تا به طور فعال در تحقیقات علمی مشارکت کنند، به اشتراک‌گذاری داده‌های ژنومی را بهبود بخشند و از تحقیقات پزشکی سود ببرند.

مواد تکمیلی
جدول تکمیلی 1
قدردانی
این کار با حمایت از موسسه ملی تحقیقات ژنوم انسانی (NIH) با شماره کمک هزینه K99HG010493، موسسه ملی علوم پزشکی عمومی با شماره کمک هزینه R01GM118609 و موسسه ملی قلب، ریه و خون با شماره کمک هزینه R01HL136835 انجام شد.

یادداشت‌ها
تضاد منافع
نویسندگان هیچ تضاد منافعی را اعلام نمی‌کنند.

مراجع
1. Mardis ER A decade’s perspective on DNA sequencing technology. Nature 470, 198 (2011). [PubMed] [Google Scholar]
2. Metzker ML Sequencing technologies - the next generation. Nat. Rev. Genet 11, 31–46 (2010). [PubMed] [Google Scholar]
3. Investigators, A. of U. R. P. The “All of Us” Research Program. N. Engl. J. Med 381, 668–676 (2019). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
4. Green RC et al. Disclosure of APOE genotype for risk of Alzheimer’s disease. N. Engl. J. Med 361, 245–254 (2009). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
5. Goldman JS et al. Genetic counseling and testing for Alzheimer disease: joint practice guidelines of the American College of Medical Genetics and the National Society of Genetic Counselors. Genet. Med 13, 597 (2011). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
6. Heeney C, Hawkins N, de Vries J, Boddington P & Kaye J Assessing the privacy risks of data sharing in genomics. Public Health Genomics 14, 17–25 (2011). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
7. Wang S et al. Genome privacy: challenges, technical approaches to mitigate risk, and ethical considerations in the united states. Ann. N. Y. Acad. Sci 1387, 73–83 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
8. Lin Z, Owen AB & Altman RB Genomic research and human subject privacy. Science (80-.) 305, 183 (2004). [PubMed] [Google Scholar]
9. Sankararaman S, Obozinski G, Jordan MI & Halperin E Genomic privacy and limits of individual detection in a pool. Nat. Genet 41, 965 (2009). [PubMed] [Google Scholar]
10. Homer N et al. Resolving individuals contributing trace amounts of DNA to highly complex mixtures using high-density SNP genotyping microarrays. PLoS Genet. 4, e1000167 (2008). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
11. Humbert M, Ayday E, Hubaux J-P & Telenti A Addressing the concerns of the lacks family: Quantification of kin genomic privacy. in Proceedings of the 2013 ACM SIGSAC conference on Computer & communications security 1141–1152 (2013). [Google Scholar]
12. Gymrek M, McGuire AL, Golan D, Halperin E & Erlich Y Identifying personal genomes by surname inference. Science (80-.) 339, 321–4 (2013). [PubMed] [Google Scholar]
13. Lippert C et al. Identification of individuals by trait prediction using whole-genome sequencing data. Proc. Natl. Acad. Sci 114, 10166–10171 (2017). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
14. McGuire AL et al. To share or not to share: a randomized trial of consent for data sharing in genome research. Genet. Med 13, 948–955 (2011). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
15. Oliver JM et al. Balancing the risks and benefits of genomic data sharing: genome research participants’ perspectives. Public Health Genomics 15, 106–114 (2012). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
16. Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, 18 USC §264. (1996).
17. Rocher L, Hendrickx JM & de Montjoye Y-A Estimating the success of re-identifications in incomplete datasets using generative models. Nat. Commun 10, 3069 (2019). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
18. Na L et al. Feasibility of Reidentifying Individuals in Large National Physical Activity Data Sets From Which Protected Health Information Has Been Removed With Use of Machine Learning. JAMA Netw. Open 1, e186040–e186040 (2018). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
19. European Parliament and Council. Regulation (eu) 2016/679 of the european parliament and of the coucil of 27 april 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, and repealing directive 95/46/ec (general dat. Official Journal of the European Union L vol. 119 1–88 (2016). [Google Scholar]
20. Erlich Y & Narayanan A Routes for breaching and protecting genetic privacy. Nat. Rev. Genet 15, 409–21 (2014). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
21. Mittos A, Malin B & De Cristofaro E Systematizing Genome Privacy Research: A Privacy-Enhancing Technologies Perspective. Proc. Priv. Enhancing Technol 2019, (2019). [Google Scholar]
22. Akgün M, Bayrak AO, Ozer B & Sağıroğlu MŞ Privacy preserving processing of genomic data: A survey. J. Biomed. Inform 56, 103–111 (2015). [PubMed] [Google Scholar]
23. Gitschier J Inferential genotyping of Y chromosomes in Latter-Day Saints founders and comparison to Utah samples in the HapMap project. Am. J. Hum. Genet 84, 251–258 (2009). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
24. Malin B Re-identification of familial database records in AMIA annual symposium proceedings vol. 2006 524 (American Medical Informatics Association, 2006). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
25. Malin B & Sweeney L How (not) to protect genomic data privacy in a distributed network: using trail re-identification to evaluate and design anonymity protection systems. J. Biomed. Inform 37, 179–192 (2004). [PubMed] [Google Scholar]
26. Sweeney L k-anonymity: A model for protecting privacy. Int. J. Uncertainty, Fuzziness Knowledge-Based Syst 10, 557–570 (2002). [Google Scholar]
27. Erlich Y, Shor T, Pe’er I & Carmi S Identity inference of genomic data using long-range familial searches. Science (80-.) 362, 690–694 (2018). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
28. Kahn SD On the future of genomic data. Science (80-.) 331, 728–729 (2011). [PubMed] [Google Scholar]
29. Areheart BA & Roberts JL GINA, Big Data, and the Future of Employee Privacy. Yale Law J. 128, 3 (2019). [Google Scholar]
30. Lee SS-J & Borgelt E Protecting posted genes: Social networking and the limits of GINA. Am. J. Bioeth 14, 32–44 (2014). [PubMed] [Google Scholar]
31. Wheeler DA et al. The complete genome of an individual by massively parallel DNA sequencing. Nature 452, 872 (2008). [PubMed] [Google Scholar]
32. Nyholt DR, Yu C-E & Visscher PM On Jim Watson’s APOE status: genetic information is hard to hide. Eur. J. Hum. Genet 17, 147–9 (2009). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
33. Humbert M, Ayday E, Hubaux J-P & Telenti A Quantifying interdependent risks in genomic privacy. ACM Trans. Priv. Secur 20, 3 (2017). [Google Scholar]
34. Ayday E & Humbert M Inference attacks against kin genomic privacy. IEEE Secur. Priv 15, 29–37 (2017). [Google Scholar]
35. Shringarpure SS & Bustamante CD Privacy risks from genomic data-sharing beacons. Am. J. Hum. Genet 97, 631–646 (2015). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
36. Wang R, Li YF, Wang X, Tang H & Zhou X Learning your identity and disease from research papers: information leaks in genome wide association study in Proceedings of the 16th ACM conference on Computer and communications security 534–544 (ACM, 2009). [Google Scholar]
37. James R et al. Exploring pathways to trust: a tribal perspective on data sharing. Genet. Med 16, 820–826 (2014). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
38. Harding A et al. Conducting research with tribal communities: Sovereignty, ethics, and data-sharing issues. Environ. Health Perspect 120, 6–10 (2012). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
39. Arquette M et al. Holistic risk-based environmental decision making: a Native perspective. Environ. Health Perspect 110, 259–264 (2002). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
40. Mello MM & Wolf LE The Havasupai Indian tribe case—lessons for research involving stored biologic samples. N. Engl. J. Med 363, 204–207 (2010). [PubMed] [Google Scholar]
41. Christofides E & O’Doherty K Company disclosure and consumer perceptions of the privacy implications of direct-to-consumer genetic testing. New Genet. Soc 35, 101–123 (2016). [Google Scholar]
42. Laestadius LI, Rich JR & Auer PL All your data (effectively) belong to us: data practices among direct-to-consumer genetic testing firms. Genet. Med 19, 513 (2017). [PubMed] [Google Scholar]
43. Niemiec E & Howard HC Ethical issues in consumer genome sequencing: use of consumers’ samples and data. Appl. Transl. genomics 8, 23–30 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
44. Allyse M 23 and Me, We, and You: direct-to-consumer genetics, intellectual property, and informed consent. Trends Biotechnol. 31, 68–69 (2013). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
45. Eriksson N et al. Web-based, participant-driven studies yield novel genetic associations for common traits. PLoS Genet 6, e1000993 (2010). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
46. Ram N, Guerrini CJ & McGuire AL Genealogy databases and the future of criminal investigation. Science (80-.) 360, 1078–1079 (2018). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
47. Greytak EM, Kaye DH, Budowle B, Moore C & Armentrout SL Privacy and genetic genealogy data. Science (80-.) 361, 857 (2018). [PubMed] [Google Scholar]
48. Berkman BE, Miller WK & Grady C Is It Ethical to Use Genealogy Data to Solve Crimes? Ann. Intern. Med (2018). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
49. Erlich Y et al. Redefining genomic privacy: trust and empowerment. PLoS Biol. 12, e1001983 (2014). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
50. Bohannon P, Jakobsson M & Srikwan S Cryptographic approaches to privacy in forensic DNA databases in International Workshop on Public Key Cryptography 373–390 (Springer, 2000). [Google Scholar]
51. Constable SD, Tang Y, Wang S, Jiang X & Chapin S Privacy-Preserving GWAS Analysis on Federated Genomic Datasets. BMC Med. Inf. Decis. Mak 15, S2 (2015). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
52. Chen F et al. Princess: Privacy-protecting rare disease international network collaboration via encryption through software guard extensions. Bioinformatics 33, 871–878 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
53. Lauter K, López-Alt A & Naehrig M Private computation on encrypted genomic data. in 14th Privacy Enhancing Technologies Symposium, Workshop on Genome Privacy. (2014). [Google Scholar]
54. Wang S et al. HEALER: Homomorphic computation of ExAct Logistic rEgRession for secure rare disease variants analysis in GWAS. Bioinformatics 32, 211–218 (2015). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
55. He D et al. Identifying genetic relatives without compromising privacy. Genome Res. 24, 664–672 (2014). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
56. Duverle DA, Kawasaki S, Yamada Y, Sakuma J & Tsuda K Privacy-preserving statistical analysis by exact logistic regression in Security and Privacy Workshops (SPW), 2015 IEEE 7–16 (IEEE, 2015). [Google Scholar]
57. Kamm L, Bogdanov D, Laur S & Vilo J A new way to protect privacy in large-scale genome-wide association studies. Bioinformatics 29, 886–893 (2013). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
58. Cho H, Wu DJ & Berger B Secure genome-wide association analysis using multiparty computation. Nat. Biotechnol 36, 547–551 (2018). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
59. Raisaro JL et al. Protecting privacy and security of genomic data in I2B2 with homomorphic encryption and differential privacy. IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. Bioinforma 15, 1413–1426 (2018). [PubMed] [Google Scholar]
60. Huang Z, Ayday E, Fellay J, Hubaux J-P & Juels A GenoGuard: Protecting Genomic Data against Brute-Force Attacks. in 36th IEEE Symposium on Security and Privacy (2015). [Google Scholar]
61. Juels A & Ristenpart T Honey encryption: Security beyond the brute-force bound in Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques 293–310 (Springer, 2014). [Google Scholar]
62. Humbert M, Ayday E, Hubaux J-P & Telenti A Reconciling utility with privacy in genomics in Proceedings of the 13th Workshop on Privacy in the Electronic Society 11–20 (ACM, 2014). [Google Scholar]
63. Allyse MA, Robinson DH, Ferber MJ & Sharp RR Direct-to-consumer testing 2.0: emerging models of direct-to-consumer genetic testing in Mayo Clinic Proceedings vol. 93 113–120 (Elsevier, 2018). [PubMed] [Google Scholar]
64. Wee R, Henaghan M & Winship I Ethics: Dynamic consent in the digital age of biology: online initiatives and regulatory considerations. J. Prim. Health Care 5, 341–347 (2013). [PubMed] [Google Scholar]
65. Mackey TK et al. ‘Fit-for-purpose?’–challenges and opportunities for applications of blockchain technology in the future of healthcare. BMC Med. 17, 68 (2019). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
66. Maxmen A AI researchers embrace Bitcoin technology to share medical data. Nature 555, (2018). [PubMed] [Google Scholar]
67. Lawler M et al. All the world’s a stage: facilitating discovery science and improved cancer care through the global alliance for genomics and health. Cancer Discov. 5, 1133–1136 (2015). [PubMed] [Google Scholar]
68. Phillips AM Only a click away—DTC genetics for ancestry, health, love… and more: a view of the business and regulatory landscape. Appl. Transl. genomics 8, 16–22 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
69. Simmons S & Berger B Enabling privacy-preserving GWASs in heterogeneous human populations. Cell Syst. 3, 54–61 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
70. Yu F & Fienberg SE Scalable privacy-preserving data sharing methodology for genome-wide association studies. J. Biomed. Inform 50, 133–141 (2014). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
71. Backes M, Berrang P, Humbert M & Manoharan P Membership privacy in MicroRNA-based studies in Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security 319–330 (ACM, 2016). [Google Scholar]
72. Tramèr F, Huang Z, Hubaux J-P & Ayday E Differential privacy with bounded priors: reconciling utility and privacy in genome-wide association studies in Proceedings of the 22nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security 1286–1297 (ACM, 2015). [Google Scholar]
73. Simmons S, Sahinalp C & Berger B Enabling privacy-preserving GWASs in heterogeneous human populations. Cell Syst. 3, 54–61 (2016). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
74. Yu F, Fienberg SE, Slavković AB & Uhler C Scalable privacy-preserving data sharing methodology for genome-wide association studies. J. Biomed. Inform 50, 133–141 (2014). [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]


پرش به محتوا
منوی اصلی
جستجو
ایجاد حساب
ورود
ابزارهای شخصی
مخفی کردن محتوا (بالا)

تعریف
پس‌زمینه
تغییر زیرمجموعه پس‌زمینه
دوره کلاسیک
تغییر زیرمجموعه دوره کلاسیک
خارج از ایالات متحده
نئونویر و انعکاس‌های حالت کلاسیک
تغییر زیرمجموعه نئونویر و انعکاس‌های حالت کلاسیک
پارودی‌ها
ویژگی‌های شناسایی
تغییر زیرمجموعه ویژگی‌های شناسایی
همچنین ببینید
یادداشت‌ها
استنادات
منابع
مطالعه پیشنهادی
گوش دادن پیشنهادی
پیوندهای خارجی

فیلم نوآر
51 زبان
مقاله
بحث
خواندن
ویرایش
مشاهده تاریخچه
ابزارها

از ویکی‌پدیا، دانشنامهٔ آزاد
«فیلم نوآر» به این صفحه ارجاع می‌دهد. برای آلبوم، ببینید Film Noir (آلبوم).

فیلم نوآر
دو شخصیت سایه‌دار در The Big Combo (۱۹۵۵). فیلمبردار این فیلم، جان آلتون، گاهی به عنوان خالق بسیاری از تصاویر استایل‌دار فیلم نوآر شناخته می‌شود.
سال‌های فعال: اوایل ۱۹۲۰ها – اواخر ۱۹۵۰ها
محل: ایالات متحده

تأثیرات
اکسپرسیونیسم آلمانی
رئالیسم شاعرانهٔ فرانسوی
نئورئالیسم ایتالیایی
ادبیات سخت‌سخت آمریکایی

تأثیرگذار بر
نو موج فرانسوی
نئونویر
تک‌نوآر

فیلم نوآر (/nwɑːr/؛ فرانسوی: [film nwaʁ]) اصطلاحی سینمایی است که عمدتاً برای توصیف درام‌های جنایی استیلیزهٔ هالیوودی به‌کار می‌رود، به‌ویژه آنهایی که بر نگرش‌ها و انگیزه‌های بدبینانه تأکید دارند. دهه‌های ۱۹۴۰ و ۱۹۵۰ عموماً به‌عنوان «دورهٔ کلاسیک» فیلم نوآر آمریکایی شناخته می‌شوند. نوآرهای این دوره با سبک بصری سیاه‑سفید کم‌نور همراه است که ریشه در فیلم‌برداری اکسپرسیونیسم آلمانی دارد. بسیاری از داستان‌ها و نگرش‌های نمونهٔ نوآر کلاسیک از مکتب ادبیات سخت‌سخت جنایی ناشی می‌شود که در دوران بحران بزرگ در ایالات متحده پدیدار شد.

اصطلاح film noir، به معنای «فیلم سیاه» (به‌صورت تحت‌اللفظی) یا «فیلم تاریک» (به‌معنای نزدیک‌تر)، برای اولین بار توسط منتقد فرانسوی نینو فرانک در سال ۱۹۴۶ به فیلم‌های هالیوودی اعمال شد، اما در آن زمان توسط اکثر حرفه‌ای‌های صنعت فیلم آمریکایی شناخته نمی‌شد. فرانک احتمالاً از انتشارات ادبی فرانسوی Série noire که در سال ۱۹۴۵ تأسیس شد الهام گرفته بود.

تاریخ‌نگاران سینما و منتقدان این دسته را به‌صورت بازنگری تعریف کردند. پیش از پذیرش گستردهٔ این مفهوم در دههٔ ۱۹۷۰، بسیاری از فیلم‌های نوآر کلاسیک به‌عنوان «ملودراما» شناخته می‌شدند. اینکه آیا فیلم نوآر یک ژانر متمایز است یا باید به‌عنوان یک سبک فیلم‌سازی در نظر گرفته شود، موضوع بحث و جدال فراوانی بین پژوهشگران فیلم است.

فیلم نوآر شامل دامنه‌ای از طرح‌هاست؛ قهرمانان آر archetype رایج شامل کارآگاه خصوصی (The Big Sleep)، افسر پلیس غیرنقاب‌دار (The Big Heat)، بوکسور پیر (The Set‑Up)، کلاهبردار بدشانس (Night and the City)، شهروند قانون‌پذیر که به دنیای جرم کشانده می‌شود (Gun Crazy)، femme fatale (Gilda) یا صرفاً قربانی شرایط (D.O.A.) هستند. اگرچه نوآر در ابتدا با تولیدات آمریکایی مرتبط بود، این اصطلاح برای توصیف فیلم‌های سراسر جهان نیز به‌کار رفته است. بسیاری از فیلم‌های منتشر شده از دههٔ ۱۹۶۰ به بعد ویژگی‌های نوآر دورهٔ کلاسیک را به‌اشتراک می‌گذارند و اغلب به‌صورت خودارجاعی با کنوانسیون‌های آن رفتار می‌کنند. آثار معاصر معمولاً به‌عنوان نئونویر شناخته می‌شوند. کلیشه‌های نوآر از اواسط دههٔ ۱۹۴۰ به‌صورت پارودی الهام گرفته‌اند.

**تعریف**
سوال اینکه چه چیزی فیلم نوآر را تعریف می‌کند و چه نوع دسته‌بندی‌ای است، همچنان منجر به بحث‌های مداوم می‌شود. «اگر فیلم نوآر را یک‌دست، عجیب، اروتیک، دوپهلو و ظالم بنامیم…» این مجموعه ویژگی‌ها اولین تلاش‌های تعریف نوآر توسط منتقدان فرانسوی ریمون بورد و اتین شومتون در کتاب Panorama du film noir américain 1941–1953 (یک پانوراما از فیلم نوآر آمریکایی) بود. آن‌ها تأکید می‌کردند که هر فیلم نوآر همهٔ پنج ویژگی را به‌صورت مساوی به‌کار نمی‌برد؛ ممکن است یکی بیشتر شبیه به خواب باشد، دیگری به‌ویژه خشن.

اگرچه نوآر اغلب با سبک بصری کم‌نور و ترکیب‌های نامتقارن شناخته می‌شود، فیلم‌های شناخته‌شده به‌عنوان نوآر نشان می‌دهند که رویکردهای بصری متنوعی دارند، از جمله آن‌هایی که به‌راحتی در جریان اصلی هالیوود جای می‌گیرند. نوآر همچنین انواع ژانرها را در بر می‌گیرد؛ از فیلم گانگستری تا رمانس گوتیک تا فیلم‌های اجتماعی؛ هر نمونه‌ای از این دوره‌ها که در زمان خود به‌عنوان ملودرام شناخته می‌شد.

**پس‌زمینه**
**منابع سینمایی**
مارلین دیتریش، بازیگری که اغلب برای ایفای نقش femme fatale فراخوانده می‌شود.

زیبایی‌شناسی نوآر تحت تأثیر اکسپرسیونیسم آلمانی، جنبشی هنری در دهه‌های ۱۹۱۰ و ۱۹۲۰ بود که شامل تئاتر، موسیقی، عکاسی، نقاشی، مجسمه‌سازی و معماری و همچنین سینما می‌شد. فرصت‌های ارائه‌شده توسط صنعت فیلم‌سازی هالیوود و سپس تهدید نازیسم منجر به مهاجرت بسیاری از هنرمندان فیلم‌ساز در آلمان شد که در اکسپرسیونیسم مشارکت داشتند یا با آن‌ها تحصیل کرده بودند. فیلم M (۱۹۳۱) که تنها چند سال پیش از خروج فریتز لنگ از آلمان ساخته شد، یکی از اولین فیلم‌های جنایی دورهٔ صدا است که سبک بصری نوآری را با طرحی نوآر ترکیب می‌کند، به‌طوری که شخصیت اصلی یک جنایتکار است (همچنین تعقیب‌کنندگان او نیز موفق‌ترین‌ها هستند). کارگردانانی چون لنگ، ژاک تورنر، رابرت سئودماک و مایکل کورتز سبک نورپردازی سایه‌دار و رویکرد روان‌شناختی به ترکیب بصری (mise‑en‑scène) را به هالیوود آوردند که در آن‌ها برخی از مشهورترین نوآرهای کلاسیک ساخته شد.

تا سال ۱۹۳۱، کورتز نیم‌دهه‌ای در هالیوود بود و سالانه تا شش فیلم می‌ساخت. فیلم‌هایی چون ۲۰٬۰۰۰ سال در سینگ‌سینگ (۱۹۳۲) و کارآگاه خصوصی ۶۲ (۱۹۳۳) از اولین فیلم‌های صدا هستند که می‌توان آن‌ها را نوآر طبقه‌بندی کرد؛ مارک ورنت این فیلم دوم را به‌عنوان مدرکی برای این‌که تاریخ‌گذاری آغاز نوآر در سال ۱۹۴۰ یا هر سال دیگری «دلخواه» است، ارائه می‌دهد.

فیلم‌های ترسناک یونیورسال مانند دراکولا (۱۹۳۱)، مومیایی (۱۹۳۲) — اولی توسط کارل فریند عکاسی شد و دومی توسط او کارگردانی شد — و گربه سیاه (۱۹۳۴) که توسط ادگار جی. اولمر، مهاجر اتریشی، کارگردانی شد، نمونه‌های اکسپرسیونیسم در ژانر ترسناک بودند. فیلمی که بیشترین شباهت را به نوآر از نظر داستان و حس دارد، مرد نامرئی (۱۹۳۳) به کارگردانی جیمز وِیل و عکاسی آرتر ادسون است. ادسون بعدها فیلم فالکون مالتیز (۱۹۴۱) را عکاسی کرد که به‌طور گسترده به‌عنوان اولین فیلم نوآر بزرگ دورهٔ کلاسیک شناخته می‌شود.

ژوزف فون استرنبرگ در همان دوره در هالیوود کار می‌کرد. فیلم‌های او مانند شنگهای اکسپرس (۱۹۳۲) و شیطان زنی است (۱۹۳۵) با اروتیک‌گری گرم و سبک بصری باروک، عناصر مرکزی نوآر کلاسیک را پیش‌بینی کردند. موفقیت تجاری و انتقادی زیرزمینی ساکن (۱۹۲۷) استرنبرگ به‌طور عمده باعث شد موجی از فیلم‌های گانگستری هالیوودی شکل بگیرد. فیلم‌های موفق در این ژانر مانند لیتل سیزار (۱۹۳۱)، دشمن عمومی (۱۹۳۱) و اسکارفیس (۱۹۲۲) نشان دادند که مخاطبی برای درام‌های جنایی با قهرمانان اخلاقاً ناپسند وجود دارد.

یک پیش‌زمینه مهم سینمایی برای نوآر کلاسیک، رئالیسم شاعرانهٔ فرانسوی در دههٔ ۱۹۳۰ بود که با نگرش رمانتیک، سرنوشت‌گرایانه و تجلیل از قهرمانان محکوم به مرگ شناخته می‌شود. حس این جنبش در درام I Am a Fugitive from a Chain Gang (۱۹۳۲) از وارنر بروس بازتاب یافت که پیش‌ساز نوآر بود.

در میان فیلم‌های غیرنوآر، شاید هیچ‌کدام به اندازهٔ سیتیزن کین (۱۹۴۱) تأثیرگذار نبوده باشد؛ ساختار بصری پیچیده و روایت صوتی‌پراکندگی آن در ده‌ها فیلم نوآر کلاسیک بازتاب یافته است.

نئورئالیسم ایتالیایی در دههٔ ۱۹۴۰، با تأکید بر اصالت شبه‌سندیک، تأثیر شناخته‌شده‌ای بر روندهای نوآر آمریکایی داشت. The Lost Weekend (۱۹۴۵) به کارگردانی بیلی وایلدِر، داستان یک الکلی را به‌طرز نوآر نشان می‌دهد. این فیلم یکی از اولین فیلم‌های آمریکایی بود که به‌عنوان نوآر توصیف شد، اما به‌طور عمده از ملاحظات این حوزه حذف شده است.

**منابع ادبی**
شماره اکتبر ۱۹۳۴ مجله Black Mask اولین حضور شخصیت کارآگاهی را که ریموند چاندلر به فیلیپ مارلو مشهور کرد، به نمایش گذاشت.

تأثیر ادبی اصلی بر نوآر، مکتب سخت‌سخت ادبیات جنایی و کارآگاهی آمریکایی بود که در سال‌های اولیه توسط نویسندگانی چون داشیل همت (رمان اول او Red Harvest در ۱۹۲۹) و جیمز ام. کین (The Postman Always Rings Twice پنج سال بعد) رهبری می‌شد و در مجلات پاپیولار مانند Black Mask محبوب شد. نوآرهای کلاسیک The Maltese Falcon (۱۹۴۱) و The Glass Key (۱۹۴۲) بر پایه رمان‌های همت ساخته شدند؛ رمان‌های کین مبنای Double Indemnity (۱۹۴۴)، Mildred Pierce (۱۹۴۵)، The Postman Always Rings Twice (۱۹۶) و Slightly Scarlet (۱۹۵۶) بودند.

ریماند چاندلر که با The Big Sleep در ۱۹۳۹ به‌عنوان رمان‌نویس debut کرد، به زودی مشهورترین نویسنده مکتب سخت‌سخت شد. نه تنها رمان‌های او به نوآرهای بزرگ تبدیل شدند — Murder, My Sweet (۱۹۴۴)، The Big Sleep (۱۹۶) و Lady in the Lake (۱۹۴۷) — بلکه او به‌عنوان فیلمنامه‌نویس مهمی در این ژانر نیز فعالیت کرد؛ فیلمنامه‌های Double Indemnity، The Blue Dahlia (۱۹۴۶) و Strangers on a Train (۱۹۵۱) را نوشت.

**دوره کلاسیک**
دورهٔ کلاسیک فیلم نوآر آمریکایی عموماً دهه‌های ۱۹۴۰ و ۱۹۵۰ محسوب می‌شود. در حالی که City Streets و دیگر ملودرام‌های پیش از جنگ جهانی دوم مانند Fury (۱۹۳۶) و You Only Live Once (۱۹۳۷) توسط برخی به‌عنوان نوآر کامل دسته‌بندی می‌شوند، دیگر منتقدان آن‌ها را «پروتو‑نوآر» می‌نامند.

فیلمی که معمولاً به‌عنوان اولین «فیلم نوآر واقعی» شناخته می‌شود Stranger on the Third Floor (۱۹۴۰) به کارگردانی بوریس اینگستر است. پیتر لوره، مهاجر مجارستانی که در M لنگ بازی کرده بود، در نقش اصلی حضور داشت، اگرچه نقش اصلی را بازی نکرد. این فیلم با بودجه‌ای متوسط در مقیاس B‑movie بود اما استودیوی RKO را ۵۶٬۰۰۰ دلار (معادل ۱٬۲۱۷٬۹۰۰ دلار در ۲۰۲۳) از هزینهٔ کل خود کم کرد.

اکثریت نوآرهای دورهٔ کلاسیک با بودجه کم و بازیگرانی که به‌طور عمده ستاره‌های بزرگ نبودند ساخته شدند؛ این شرایط به نویسندگان، کارگردانان، فیلمبرداران و سایر صنعت‌گران اجازه می‌داد تا از محدودیت‌های بزرگ‌پروژه‌ها رها شوند و آزمایش‌های بصری بیشتری انجام دهند. سبک اکسپرسیونیسم که اکنون به نوآر مرتبط است و سبک نیمه‌سندیک که بعدها ظاهر شد، دو تمایل بسیار متفاوت را نشان می‌دهند. ساختارهای روایت گاهی شامل فلاش‌بک‌های پیچیده‌ای می‌شد که در تولیدات تجاری غیرنوآر رایج نبود.

Out of the Past (۱۹۴۷) به کارگردانی ژاک تورنر، بسیاری از نشانه‌های ژانر را دارد: کارآگاه خصوصی بدبین به‌عنوان قهرمان، femme fatale، فلاش‌بک‌های متعدد با روایت صوتی، عکاسی سایه‌دار، و حال و هوای سرنوشت‌گرایانه.

از نظر تماتیک، نوآرهای کلاسیک به‌طور استثنایی به‌دلیل فراوانی نمایش زنان با فضیلت مشکوک شناخته می‌شوند؛ تمرکز بر این موضوع پس از میانهٔ دههٔ ۱۹۳۰ و پایان دورهٔ پیش‌کد نادر شد. فیلم کلیدی در این زمینه Double Indemnity بود که به کارگردانی بیلی وایلدِر؛ femme fatale باربارا استانویك، فیلیس دیتریچسون، به‌عنوان اشاره‌ای به مارلین دیتریچ بود.

قهرمانان کارآگاه خصوصی در نوآرهای دههٔ ۱۹۵۰ کمتر می‌شوند؛ این دوره با تمرکز بر روان‌شناسی‌های افراطی و اغراق بیشتر شناخته می‌شود. نمونهٔ برجسته Kiss Me Deadly (۱۹۵۵) است؛ بر پایهٔ رمان میکی اسپیلین، قهرمان یک کارآگاه خصوصی به نام مایک همر است.

**کارگردانان و تجارت نوآر**
در حالی که نوآر اولیه، Stranger on the Third Floor، یک B‑picture بود که توسط کارگردان ناشناسی ساخته شد، بسیاری از نوآرهای به یاد مانده A‑list تولیدات کارگردانان مشهور بودند. جان هستون با The Maltese Falcon (۱۹۴۱) شروع کرد و سپس Key Largo (۱۹۴۸) و The Asphalt Jungle (۱۹۵۰) را ساخت.

آلفرد هیچکاک نیز چندین فیلم‌اش در این دوره به‌عنوان نوآر شناخته می‌شوند؛ حداقل چهار فیلم شامل Shadow of a Doubt (۱۹۴۳)، Notorious (۱۹۴۶)، Strangers on a Train (۱۹۵۱) و The Wrong Man (۱۹۵۶) به‌عنوان نوآر در نظر گرفته می‌شوند.

اورسن ولز با مشکلات مالی مواجه بود اما سه نوآر او بود: The Lady from Shanghai (۱۹۴۷) که حمایت «پرستیز» دریافت کرد، The Stranger (۱۹۴۶) و Touch of Evil (۱۹۵۸) که با بودجه کمتر اما همچنان در سطح انتشارهای اصلی بود.

جول داسین قبل از ترک ایالات متحده به‌دلیل فهرست سیاه هالیوود، دو نوآر کلاسیک ساخت: Brute Force (۱۹۴۷) و The Naked City (۱۹۴۸) که توسط مارک هلینگر تولید شد.

بسیاری از نوآرهای کلاسیک در دستهٔ B‑movie قرار می‌گیرند؛ برخی به‌صورت دقیق به‌عنوان B‑movie تولید می‌شدند که در انتهای برنامهٔ دوگانهٔ سینماها نمایش داده می‌شدند. ژاک تورنر پیش از کارگردانی Out of the Past، بیش از سی B‑movie هالیوودی ساخته بود.

فیلم‌های نوآر در دههٔ ۱۹۴۰ و ۱۹۵۰ اغلب در شهرهای بزرگ اتفاق می‌افتادند؛ اما بسیاری از نوآرهای کلاسیک در شهرهای کوچک، حومه‌ها، مناطق روستایی یا جاده‌های باز رخ می‌دادند؛ مکان نه یک عامل تعیین‌کننده بود، همانند ژانر وسترن.

**دوران پساکلاسیک**
بسیاری از نوآرهای معاصر به‌عنوان نئونویر شناخته می‌شوند. این آثار اغلب ویژگی‌های نوآر کلاسیک را به‌صورت خودارجاعی به‌کار می‌برند و گاهی با سبک‌های دیگر ترکیب می‌شوند.

**نئونویر و انعکاس‌های حالت کلاسیک**
نئونویر در میانهٔ جنگ سرد شکل گرفت؛ این روند سینماتیک بازتابی از بدبینی و امکان نابودی هسته‌ای آن دوره بود. این ژانر جدید نوآوری‌هایی را معرفی کرد که در فیلم‌های نوآر قبلی موجود نبود؛ خشونت نیز شدیدتر شد.

در دهه‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰، فیلم‌هایی مانند The Manchurian Candidate (۱۹۶۲)، Shock Corridor (۱۹۶۳) و Brainstorm (۱۹۶۵) به‌موضوعات روانی در چارچوب‌های نوآری پرداختند.

فیلم‌های نئونویر برجسته‌ای چون Chinatown (۱۹۷۴) به کارگردانی رومن پولانسکی، The Long Goodbye (۱۹۷۳) به کارگردانی رابرت آلتمن، و Taxi Driver (۱۹۷۶) به کارگردانی مارتین اسکورسیزی وجود دارند.

در دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰، نئونویر به‌صورت تجاری‌سازی شد؛ فیلم‌هایی مانند Blade Runner (۱۹۸۲)، Basic Instinct (۱۹۹۲) و The Usual Suspects (۱۹۹۵) نمونه‌های مشهور هستند.

**نئونویر نور**
نئونویر نور (Neon‑Noir) به‌ویژه در دهه‌های ۱۹۷۰ و ۱۹۸۰ توسط فیلم‌هایی چون Taxi Driver، Blade Runner و آثار دیوید لینچ مانند Blue Velvet (۱۹۸۶) و Lost Highway (۱۹۹۷) محبوب شد.

**نئونویر قرن ۲۱**
در دهه‌های ۲۰۰۰ و ۲۰۱۰، نئونویرهای متعددی ساخته شد؛ از جمله I Saw the Devil (۲۰۱۰) به کارگردانی کیم جی‑وون، Drive (۲۰۱۱) به کارگردانی نیکلاس وینینگ رِفْن، و Nightcrawler (۲۰۱۴) به کارگردانی دن گیلروی.

**دههٔ ۲۰۲۰**
کانال Science در سال ۲۰۲۱ مستند علمی Killers of the Cosmos را به‌صورت «فضای نوآر» (space noir) پخش کرد؛ در این سری، بازیگر اییدن گیلن به‌صورت انیمیشن به‌عنوان کارآگاه خصوصی که به‌دنبال تهدیدهای مرگبار از سوی کیهان می‌گردد، حضور دارد.

**سینماهای علمی‑نوآر**
در دههٔ ۱۹۶۰، فیلم‌های علمی‑نوآر مانند Alphaville (۱۹۶۵) به کارگردانی ژان‑لوک گودار، The Invisible Man (۱۹۳۳) و Blade Runner (۱۹۸۲) به‌عنوان ترکیبی از نوآر و علم‑تخیلی شناخته می‌شوند.

**پارودی‌ها**
فیلم نوآر بارها به‌صورت پارودی ساخته شده است؛ از جمله Wonder Man (۱۹۴۵) با دنی کِی، Lady on a Train (۱۹۴۵) با دینا دوربین، My Favorite Brunette (۱۹۴۷) با باب هوپ، Hard Boiled Mahoney (۱۹۴۷) و The Cheap Detective (۱۹۷۸) با پیتر فالک.

**ویژگی‌های شناسایی**
برخی ویژگی‌های مشترک نوآر شامل: شب‌هنگام بودن دائمی، قهرمان در هزارتوی جستجو، حضور زن در لحظهٔ بحرانی، خیانت مبهم، نورپردازی کم‌نور، ترکیب‌های نامتقارن، استفاده از فلاش‌بک، روایت صوتی، شخصیت‌های بدبین، femme fatale، کارآگاه خصوصی، شهرهای تاریک، بارها، کافه‌های شبانه، فضاهای صنعتی، و موسیقی اورکسترا با نواهای دیسونی.

**منابع**
(فهرست منابع به‌صورت کامل در متن اصلی ارائه شده است)

**مطالعه پیشنهادی**
(فهرست کتاب‌ها و مقالات پیشنهادی در متن اصلی)

**گوش دادن پیشنهادی**
(آلبوم‌ها و مجموعه‌های صوتی مرتبط با نوآر)

**پیوندهای خارجی**
(فهرست پیوندهای مرتبط با نوآر)


ژانری به اندازه فیلم نوآر مهم و به یاد ماندنی هرگز فراموش نخواهد شد، نه تنها به خاطر جایگاهش در هالیوود در طول دو دهه، بلکه به خاطر تأثیری که بر فیلم‌سازی در دهه‌های پس از آن گذاشت. عناصر فیلم نوآر هنوز هم امروزه در سینمای آمریکایی و خارجی قابل مشاهده است، اما با فناوری‌های به‌روز و مضامینی که در دهه 1940 و 1950 وجود نداشتند، نمی‌توان آن‌ها را به طور کامل بخشی از دوران فیلم نوآر دانست. فیلم‌هایی که پس از دوران کلاسیک ساخته شدند و اکنون با عنوان نئو-نوآر شناخته می‌شوند، معمولاً با رنگ فیلم‌برداری می‌شدند و همیشه از سبک بصری که فیلم نوآر را تعریف می‌کرد پیروی نمی‌کردند، اما از بسیاری از مضامین و طرح‌هایی که این دوران را مشهور کرده بود استفاده می‌کردند. بسیاری از کارگردانان مدرن، از جمله کریستوفر نولان، رومن پولانسکی، کوئنتین تارانتینو و بسیاری دیگر، تأثیرات عمیقی از فیلم نوآر در فیلم‌های خود دارند. در اینجا، ما به چند فیلم از این کارگردانان نگاه خواهیم کرد تا میراثی را که فیلم نوآر همچنان در هالیوود مدرن بر جای می‌گذارد، نشان دهیم.

یکی از اولین فیلم‌های پسا-نوآر، «نامزد مانچوری» (1962) به کارگردانی جان فرانکنهایمر بود. قرار دادن «نامزد مانچوری» در یک ژانر خاص دشوار است، زیرا موضوعات زیادی را پوشش می‌داد. داستانی درباره یک قهرمان جنگ کره به نام سرجوخه ریموند شاو (لورنس هاروی) که شستشوی مغزی شده و به عنوان یک جاسوس شوروی برای ترور یک نامزد ریاست جمهوری برنامه‌ریزی شده است، «نامزد مانچوری» را می‌توان به عنوان یک فیلم ترسناک، یک فیلم جنگی، یک فیلم علمی تخیلی، یک تریلر و یک ملودرام در نظر گرفت، مضامینی که در فیلم نوارهای کلاسیک به طور گسترده‌ای وجود نداشتند. اما فرانکنهایمر سبک «نامزد مانچوری» را در چارچوب سبک‌هایی که توسط فیلم نوآر ایجاد شده بود حفظ کرد و نشان داد که سبک فیلم نوآر می‌تواند فراتر از خطوط داستانی سنتی که فیلم نوآر به خاطر آن مشهور بود، پیش رود.

[صحنه‌ای از فیلم «نامزد مانچوری». توجه کنید که چگونه اسلحه چهره شخصیت را می‌پوشاند و تحریف می‌کند و هویت واقعی شخصیت را پنهان می‌کند.]

سایر کارگردانان تصمیم گرفتند مسیر متفاوتی را در پیش بگیرند و به جای تمرکز بر حفظ مضامین دوران کلاسیک و بازآفرینی سبک آن، به آنچه فیلم نوآر در طول سال‌ها به آن تبدیل شده بود، بپردازند. این فیلم‌ها به عنوان بخشی از دوران نئو-نوآر شناخته شدند. یکی از مهم‌ترین فیلم‌های این دوران، «محله چینی‌ها» (1974) به کارگردانی رومن پولانسکی است. داستان «محله چینی‌ها» که در لس آنجلس دهه 1930 اتفاق می‌افتد، بسیاری از عناصر موضوعی فیلم نوآر، از جمله طرح‌های چند لایه و داستان‌های کارآگاهی را وام می‌گیرد. اما عناصر سبکی با فیلم نوآر کلاسیک متفاوت بود، بزرگترین تفاوت این بود که فیلم با رنگ فیلم‌برداری شده بود و حس سایه و تاریکی که فیلم نوآر به دنبال آن بود را از بین می‌برد. پولانسکی فیلم نوآر را از نظر محیطی مدرن نکرده بود، بلکه لحنی را که نوآر می‌تواند به آن دست یابد، مدرن کرده بود.

اولین فیلم موفقی که واقعاً ژانر نئو-نوآر را مدرن کرد، «راننده تاکسی» (1976) به کارگردانی مارتین اسکورسیزی بود. «راننده تاکسی» اولین فیلمی از این نوع بود که مضامین فیلم نوآر را به یک محیط مدرن آورد. این فیلم زندگی تراویس بیکل (رابرت دنیرو)، یک تفنگدار سابق در جنگ ویتنام را دنبال می‌کند که زندگی انزواطلبی را به عنوان یک راننده تاکسی در شهر نیویورک سپری می‌کند. با دنبال کردن رویدادهایی که در فیلم رخ می‌دهد، از جمله تلاش بیکل برای ترور یک سناتور تا انجام کاری که برای کمک به یک دختر دوازده ساله برای فرار از فحشا لازم بود، مخاطب وظیفه دشواری دارد که بیکل را به عنوان یک قهرمان یا یک شرور بپذیرد. «راننده تاکسی» نشان داد که مضامین رایج در دوره کلاسیک فیلم نوآر می‌توانند در محیط‌های مدرن به نمایش گذاشته شوند و همچنان به همان اندازه موفق باشند.

[صحنه‌ای از فیلم «راننده تاکسی». قهرمان یا شرور؟]

نئو-نوآر در دهه 1980 و 1990 به گسترش خود ادامه داد، با یکی از موفق‌ترین دوئت‌های کارگردانی که از مضامین آن در آثار خود استفاده می‌کردند. جوئل و ایتان کوئن، که در محافل فیلم به عنوان برادران کوئن شناخته می‌شوند، چندین فیلم با تأثیرات عمیق فیلم نوآر کلاسیک ساخته‌اند. «فارگو» (1996) فیلمی از این برادران است که نمونه‌ای عالی است. داستان فیلم مضامین داستانی مشابه بیشتر فیلم‌های فیلم نوآر کلاسیک را دنبال می‌کند و یک فیلم جنایی با لحنی بسیار تاریک است. اما این فیلم عناصر دیگری را نیز اضافه می‌کند که در فیلم نوآر وجود نداشت، از جمله فیلم‌برداری با رنگ و یک عنصر کمدی زیربنایی.

یکی دیگر از کارگردانان برجسته نئو-نوآر در این دهه‌ها کوئنتین تارانتینو است. شاید مستقیم‌ترین ارتباط با فیلم نوآر در میان فیلم‌های او، «پالپ فیکشن» (1994) باشد. «پالپ فیکشن» بر اساس مجلات پالپ فیکشن محبوب در دهه 1930 ساخته شده است که تأثیر قابل توجهی بر دوران فیلم نوآر کلاسیک داشت و زندگی جنایی را در میان چندین شخصیت مختلف در لس آنجلس امروزی دنبال می‌کند. تارانتینو سبک خود را بر سبک‌های فیلم نوآر موجود در «پالپ فیکشن» اضافه کرد، از جمله یک طرح داستانی خارج از ترتیب در سراسر فیلم، همراه با عناصری از کمدی و ارجاعات به فرهنگ عامه.

ظهور فیلم‌های اقتباسی از کتاب‌های کمیک در دهه‌های اخیر نیز چند نمونه از لحن‌های نئو-نوآر را ارائه می‌دهد. در حالی که بیشتر «فیلم‌های کمیک» مسیری بچه‌گانه و سطحی را در پیش گرفته بودند، استثناهایی وجود دارد که به هنجار این ژانر تبدیل شده‌اند. برجسته‌ترین این فیلم‌ها آثار کریستوفر نولان، کارگردان موفق نئو-نوآر است که سکان هدایت فرنچایز بتمن را به دست گرفت. دو فیلم او، «بتمن آغاز» (2005) و «شوالیه تاریکی» (2008)، داستان‌های شوالیه تاریکی را با لحنی بسیار تاریک‌تر از فیلم‌های بتمن سال‌های قبل روایت می‌کنند. نولان شهر گاتهام را به عنوان یک کلانشهر کثیف و خشن به تصویر می‌کشد که توسط سیاستمداران فاسد و سازمان‌های جنایی اداره می‌شود، هر دو از مضامین فیلم‌های نوآر کلاسیک هستند. او همچنین بتمن (کریستین بیل) را به عنوان یک قهرمان دارای نقص به تصویر می‌کشد که عدالت خودسر را برای مبارزه با جرم و جنایت در گاتهام در آغوش می‌گیرد و در عین حال برای حفظ هویت دوگانه خود به عنوان بروس وین تلاش می‌کند. نولان از سبک‌های بصری فیلم نوآر کلاسیک نیز استفاده می‌کند و از رنگ‌های تیره و لحن‌های تیره برای زنده کردن شهر گاتهام به عنوان شهری کثیف که بتمن سوگند محافظت از آن را خورده است، استفاده می‌کند. این فیلم‌ها ثابت کردند که فیلم نوآر هنوز زنده و سالم است و می‌تواند در زنده کردن ابرقهرمانان و شروران روی پرده بزرگ به کار گرفته شود. فیلم‌های بتمن نولان به موفقیت انتقادی عظیمی دست یافتند که هیچ فیلم کمیکی از زمان «بتمن» (1989) تیم برتون به آن نرسیده بود و فیلم‌های این ژانر شروع به پیاده‌سازی سبک‌های خود بر اساس دستاوردهای نولان کرده‌اند.

[صحنه‌ای از فیلم «شوالیه تاریکی». بتمن بر فراز یک ساختمان ویران شده در شهر گاتهام ایستاده است.]

فیلم نوآر همچنان تأثیر عظیمی بر سبک و مضامینی دارد که از دوره کلاسیک خود الهام می‌گیرند، دهه‌ها پس از تولید آخرین فیلم واقعی فیلم نوآر. با گذشت یک دهه جدید، هنوز باید دید که فیلم نوآر چه تجلی جدیدی در هالیوود خواهد داشت. اما همانطور که تاریخ اخیر نشان می‌دهد، کارگردانان راهی برای ادامه تأثیر ماندگاری که فیلم نوآر ایجاد کرده است، پیدا خواهند کرد.

– جان ابوت


عکس: فیلم‌های نوآر
اگر به شبکه‌های اجتماعی دسترسی داشته باشید، می‌دانید که تشخیص تغییر و رشد در طول زمان از همیشه مهم‌تر شده است. زمانی فرا می‌رسد که قدردان کسانی باشیم که مبدأ آنچه امروز می‌دانیم را بنا نهادند و بیاموزیم که دنیای ما با دنیایی که از آن آموختیم یکسان نیست. استانداردها، قوانین، ارزش‌ها و بسیاری چیزهای دیگر در زمانی شکل گرفتند که اگر در آن زندگی می‌کردیم، سردرگم می‌شدیم. زنان به خانه‌ها محدود بودند و در هیچ‌چیز صدایی نداشتند. مردان، زنان و کودکان سیاهپوست با زنجیرها مقید بودند و در هر لحظه از زندگی خود مورد تهدید قرار می‌گرفتند. تنها فناوری که می‌شناختیم لامپ بود و بسیاری چیزهای دیگر که در دنیای امروز غیرعادی به نظر می‌رسند.
مقاله مرتبط: 8 پیشگام زن که سقف شیشه‌ای را در سینما شکستند، از هالیوود قدیم تا امروز
مقاله مرتبط: امید چیزی است که به آن نیاز داریم: یک ویژگی مهم در سینما
فیلم نوآر کلاسیک فراتر از ساختن لامپ بود، اما تفاوت اساسی در هنجارهای اجتماعی همچنان پابرجاست. این فیلم‌ها با آگاهی از هویت خود و استفاده از فیلم‌برداری برای متقاعد کردن راه‌حل مشکلات ساخته می‌شدند. از آغاز فیلم نوآر، دنیای ما شاهد یک اثر گل‌سفیدی از تغییرات با ابزارهایی در خانه و در خیابان‌ها بوده است. این بدان معناست که اگر فیلمی بخواهد خود را به عنوان یک فیلم نوآر کلاسیک طبقه‌بندی کند، باید در دوره فیلم نوآر کلاسیک ساخته شده باشد، از بازیگری گرفته تا فقدان فناوری پیشرفته، تا هر جزئیاتی که در سال‌های بعد تغییر نکرده یا ایجاد نشده باشد.

نگاهی به فیلم نوآر کلاسیک
برای بحث در مورد تفاوت‌ها و تمایزات بین فیلم نوآر کلاسیک (هالیوود قدیم) و نوآر جدید (هالیوود جدید)، باید بتوانید یکی را از دیگری تشخیص دهید. فیلم نوآر کلاسیک در دهه 1940 و 50 طبقه‌بندی می‌شود، با ویژگی‌هایی مانند قهرمانان بدبین، زنان اغواگر، نورپردازی تاریک، فلاش‌بک‌های مکرر و پوچ‌گرایی. بیگانگی، که عنصری دیگر است، را می‌توان به راحتی در شخصیت اصلی دارای نقص یافت که با کابوس‌هایی که به صورت خارجی یا در درون خود وجود دارند، مبارزه می‌کند.

نمونه برجسته یک زن اغواگر، فیلیس دیتریکسون (با بازی باربارا استانویک) در فیلم غرامت مضاعف (1944) به کارگردانی بیلی وایلدر است. استانویک شخصیتی حیله‌گر، فریبنده و جذاب را به تصویر می‌کشد که قلب کارآگاه والتر نف (با بازی فرد مک‌موری) را به دست می‌آورد، که در نهایت از دستان استانویک برای انجام کارهای کثیفش استفاده می‌کند.

مقاله مرتبط: حتماً تماشا کنید - نامه عاشقانه مدیرعامل هالیوود اینسایدر، پریتان آمبروز، به جنبش جان سیاهپوستان - ویدیو
در کانال یوتیوب هالیوود اینسایدر مشترک شوید، اینجا را کلیک کنید.

غرامت مضاعف همچنین با استفاده از نورپردازی کم و تاریک، اضطراب و دستور کار پنهان فیلم را که در چشمان دیتریکسون نهفته است، به خوبی به تصویر می‌کشد. فیلم کلاسیک دیگری که از فلاش‌بک‌ها استفاده می‌کند، اما بیشتر یک توهم احتمالی است که در نهایت پایان فیلم را باز به تفسیر می‌گذارد، لورا (1944) به کارگردانی اتو پرمینگر است. همانطور که بعداً مورد بحث قرار می‌گیرد، لورا در توضیح کلامی مرگ وحشتناک یک زن (که تصور می‌شود لورا هانت با بازی جین تیرنی) در گویش و فیلمنامه بهترین عملکرد را دارد، اما هرگز پایان یا هیچ تصویر وحشتناکی را نشان نمی‌دهد.

این موضوع با کد تولید فیلم و فیلم نوآر کلاسیک که راه‌هایی برای دور زدن قوانین با استفاده از جلوه‌های فریبنده پیدا می‌کردند، در ارتباط است. این افزایش تدریجی صحنه‌های وحشتناک، آغاز بی‌حسی دنیای ما است. تا اوایل دهه 70 با فیلم‌هایی مانند جن‌گیر (1973) به کارگردانی ویلیام فریدکین یا نوآر جدید محله چینی‌ها (1974) به کارگردانی رومن پولانسکی که خشونت گرافیکی را به مخاطب معرفی کردند. این معرفی در ابتدا مخاطبان را دچار تروما کرد، اما امروزه بیشتر آنها از اعمال بی‌رحمانه، مانند آنچه در اینجا بودی هرگز واقعاً (2017) به کارگردانی لین رمزی نشان داده می‌شود، آزرده خاطر نمی‌شوند.

نگاهی مدرن به فیلم نوآر - فیلم‌های نوآر جدید
نوآر جدید به عنوان یک تغییر در دهه 60 در استانداردهای فیلم نوآر کلاسیک با استفاده از فناوری مدرن و ارزش‌های اجتماعی طبقه‌بندی می‌شود. این جنبش جدید بر تمرین قدردانی از فیلم نوآر کلاسیک با استفاده از عناصر نوستالژیک که معمولاً در چنین فیلم‌هایی یافت می‌شود، متمرکز است. این در واقع مدرن‌سازی جنبش فیلم نوآر با به رسمیت شناختن انتخاب‌های انجام شده و تغییر آن برای سرگرم کردن و آگاه کردن مخاطب پسامدرن است. ویژگی‌های نوآر جدید شامل قهرمانان بدبین، شخصیت اصلی عمیقاً دارای نقص، زن اغواگر و عناصر نور و تاریکی است، چه به صورت متنی یا زیرمتنی. برخی از ویژگی‌های نوآر جدید شبیه به ویژگی‌های فیلم نوآر کلاسیک است، بنابراین تفاوت در نحوه اجرای این ویژگی‌ها است.

مقاله مرتبط: قدرت مثبت‌گرایی: ایکورودو بویز + کریس همسورث + برادران روسو + سام هرگراو
پیشنهاد ویژه با زمان محدود - اشتراک رایگان در هالیوود اینسایدر
برای خواندن بیشتر در مورد چشم‌انداز، ارزش‌ها و بیانیه ماموریت هالیوود اینسایدر اینجا را کلیک کنید - رسانه‌ها مسئولیت بهبود دنیای ما را دارند - هالیوود اینسایدر کاملاً بر محتوا و سرگرمی معنادار، در مقابل غیبت و رسوایی، با ترکیب سرگرمی، آموزش و نیکوکاری تمرکز دارد.

بارزترین تفاوت بین فیلم نوآر کلاسیک و نوآر جدید، تبدیل سیاه و سفید به رنگ با لمسی پسامدرن است. محله چینی‌ها و اینجا بودی هرگز واقعاً هر دو شخصیت اصلی عمیقاً دارای نقص و شرایط غیرقابل یافتن برای نجات روحی بی‌گناه که توسط گناهکاران و قاتلان آسیب دیده است را به خوبی به تصویر می‌کشند. همانطور که در بیشتر یا همه فیلم‌های نوآر کلاسیک، محله چینی‌ها در لس‌آنجلس اتفاق می‌افتد و تمام چیزهای ناخوشایند موجود در دنیای زیرین کثیف، مانند زن‌ستیزی و نژادپرستی را به تصویر می‌کشد. با لمس مدرن، محله چینی‌ها باعث می‌شود مخاطب ایولین کراس مالوری (با بازی فی دانوی) را به عنوان زن اغواگر در نظر بگیرد، زیرا او حرکات مشابه یک زن اغواگر در فیلم نوآر کلاسیک را انجام می‌دهد.

با ظاهری تاریک و فریبنده و قتل ناگهانی شوهرش که تقلب می‌کرد و اغوا کردن کارآگاه، جی. جی. "جیک" گیتس (با بازی جک نیکلسون)، همه چیز نشان می‌دهد که او زن اغواگر است. با این حال، محله چینی‌ها او را چیزی بیشتر از آن نشان می‌دهد. در پایان نشان داده می‌شود که مالوری توسط پدرش مورد تجاوز جنسی قرار گرفته است که منجر به داشتن دختر/خواهر و پدرش به عنوان کسی که شوهرش را به قتل رسانده است، شده است. محله چینی‌ها به خوبی نشان می‌دهد که دنیا چقدر می‌تواند وحشتناک و بی‌رحم باشد و در عین حال نشان می‌دهد که چگونه این چیزها زیر فرش به "محله چینی‌ها" پنهان می‌شوند، چیزی بی‌اهمیت و نفرت‌انگیز در نظر کسانی که از مهاجرت متنفرند.

برخلاف فیلم نوآر کلاسیک، محله چینی‌ها حقیقت درونی طبیعت مردی را که کسی را بر اساس جنسیتش تعریف می‌کند، آشکار می‌کند. سازندگان فیلم روایت را تغییر می‌دهند تا مخاطب را به مردانی تبدیل کنند که در ابتدا مالوری را از نظر جنسی طبقه‌بندی می‌کنند تا زمانی که سرنوشت واقعی او را می‌فهمیم. این را به یاد می‌آورم تا نشان دهم که تصویر معمولی یک زن در فیلم نوآر کلاسیک به نشان دادن طبیعت واقعی، همانطور که در محله چینی‌ها نشان داده شده است، تغییر کرده است. اینجا بودی هرگز واقعاً نیز در نشان دادن شرایط زندگی ناگفته عالی عمل می‌کند، اما در عین حال بر روی شخصیت عمیقاً دارای نقص جو (با بازی واکین فینیکس) تمرکز می‌کند.

مقاله مرتبط: مدیرعامل هالیوود اینسایدر، پریتان آمبروز: "اهمیت جشنواره فیلم ونیز به عنوان محافظ سینما"
مقاله مرتبط: آرشیوهای استادان سینما: هالیوود اینسایدر ادای احترام به "زندگی به رنگ صورتی"، مصاحبه اختصاصی با کارگردان الیویه داهان

فیلم نوآر به سمت شخصیت‌های بازنده گرایش دارد و هرگز شادی یا پایانی خوش را تبلیغ نمی‌کند. این موضوع در مورد شخصیت جو و تصویر او به عنوان مردی بی‌ارزش در دنیایی کابوس‌وار صادق‌تر نیست. در این نوآر جدید، جو قاتل است و این وظیفه شخصیت‌ها است که این ایده را آزاد کنند، زیرا ویرانی که در ذهن جو رها می‌شود. این مثال جدید از نوآر جدید به جای تمرکز بر مرگ، مانند لورا، بر روی انزجار و کابوس واقعی که در جهان پرسه می‌زند، تمرکز دارد. جو، مردی که برای پول می‌کشد، تنها مرد با ذهنیت خوب است که دختری جوان، نینا (با بازی یکاترینا سامسونوف) را نجات می‌دهد که مورد تجاوز و سوء استفاده بی‌رحمانه قرار گرفته است.

مخاطب تحت تأثیر قرار می‌گیرد تا اعمال او را ببخشد زیرا در طول فیلم در فلاش‌بک‌ها شاهد رنج او هستیم. مرگ در فیلم نوآر کلاسیک قدرت یکسانی ندارد. در عوض، این یک کابوس واقعی از افرادی است که ما هرگز انتظار نداریم به یک کودک تجاوز و سوء استفاده کنند که ما را تا دیروقت بیدار نگه می‌دارد. این عنصر گرم‌کننده قلب ارتباطی است که ما برای محافظت از جو و نجات او از آنچه او را آزار می‌دهد، داریم. این نوآر جدید جدید به دنیا نشان می‌دهد که قاتل را زیر سوال نبرند، بلکه دنیایی را زیر سوال ببرند که آنها را به قتل سوق داده است.

فیلم نوآر کلاسیک با مردانی آغاز شد که ایده‌آل‌های جنسی زنان خطرناک را در خود جای داده بودند که بر مردان دارای نقص تأثیر می‌گذاشتند و در عین حال بر مسائل جامعه‌شناختی تأثیر می‌گذاشتند. با گذشت زمان، فیلم نوآر نیز رشد می‌کند و عمق داستان‌گویی بیشتر، هدف و معنای عمیق‌تری را ارائه می‌دهد. فیلم نوآر کلاسیک و نوآر جدید دو ژانر کاملاً متفاوت هستند، همانطور که افرادی که در آن دوران‌ها وجود دارند نیز متفاوت هستند.

توسط ایزابلا براونلی
برای خواندن نامه عاشقانه مدیرعامل هالیوود اینسایدر، پریتان آمبروز، به جنبش جان سیاهپوستان، که در آن به بیش از صرفاً اصلاح پلیس، آزادی مطبوعات و موارد دیگر می‌پردازد، اینجا را کلیک کنید - در اینجا یک قطعه از این نامه عاشقانه: مدیرعامل/سردبیر هالیوود اینسایدر، پریتان آمبروز تأیید می‌کند: "هالیوود اینسایدر کاملاً از جنبش ضروری جان سیاهپوستان حمایت می‌کند. ما به طور فعال، فیزیکی و دیجیتالی بخشی از این جنبش جهانی هستیم. ما به گزارش این موضوع مهم خشونت پلیس و قتل‌های قانونی افراد سیاهپوست برای پاسخگو کردن سیستم ادامه خواهیم داد. ما به گزارش این موضوع مهم با مهربانی و احترام به همه افراد سیاهپوست ادامه خواهیم داد، زیرا هر یک از آنها دیده و شنیده می‌شوند. فقط یادآوری می‌کنم که جنبش جان سیاهپوستان فقط در مورد خشونت پلیس نیست و به بانکداری، مسکن، آموزش، پزشکی، زیرساخت‌ها و غیره نیز گسترش می‌یابد. ما فضا و زمان را برای تمام داستان‌های شما داریم. ما معتقدیم به اعتراضات صلح‌آمیز/غیرخشونت‌آمیز و می‌خواهم از سایر رسانه‌ها بخواهمم بر 95 درصد از اعتراضاتی که صلح‌آمیز هستند و تغییرات مثبتی را به طور روزانه ایجاد می‌کنند، تمرکز کنند. رسانه‌ها مسئولیت بهبود جهان را دارند و هالیوود اینسایدر به انجام این کار ادامه خواهد داد."

راه‌های حمایت از جنبش جان سیاهپوستان برای پایان دادن به نژادپرستی سیستماتیک
داستان‌های جالب‌تر از هالیوود اینسایدر
– می‌خواهید موفقیت تضمین‌شده؟ این ده کلمه را از واژگان خود حذف کنید | زندگی خود را فوراً تغییر دهید
– کامپایل: تمام توالی‌های آغازین جیمز باند 007 از شان کانری 1962 تا دنیل کریگ
– آیا می‌دانید پیام‌های پنهان در "دعوت به من با نام خودت" چیست؟ حقایق پشت صحنه را در تفسیر کامل و تحلیل عمیق این شاهکار سینمایی بیابید
– ادای احترام به جوایز اسکار: تمام سخنرانی‌های بهترین بازیگر/بازیگر زن از آغاز اسکار 1929-2019 | از رامی مالک، لئوناردو دی‌کاپریو تا دنزل واشنگتن، هال بری و فراتر از آن | از الیویا کلمن، مریل استریپ تا بت دیویس و فراتر از آن
– در سال 32 ام از دوران حرفه‌ای خود، چهره کیانو ریوز پس از انتشار فیلم‌هایی با درآمد بیش از 4.3 میلیارد دلار در مجموع، از جمله "جان ویک"، "داستان اسباب‌بازی 4"، "ماتریکس" و بسیاری دیگر، به سلطنت خود ادامه می‌دهد.
فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید، فیلم‌های نوآر جدید


www.indeed.com
در حال بررسی هویت شما به عنوان یک انسان هستیم. این ممکن است چند ثانیه طول بکشد.
www.indeed.com برای ادامه باید امنیت اتصال شما را بررسی کند.


توسط امنیت شبکه مسدود شده‌اید.
برای ادامه، به حساب Reddit خود وارد شوید یا از توکن توسعه‌دهنده خود استفاده کنید.
اگر فکر می‌کنید به اشتباه مسدود شده‌اید، یک درخواست پشتیبانی در زیر ثبت کنید تا بررسی شود.
ورود به حساب ثبت درخواست پشتیبانی


از دهه ۱۹۶۰، بیش از ۸.۳ میلیارد تن پلاستیک تولید شده است؛ ۴۰ درصد از این تولید برای بسته‌بندی‌هایی استفاده می‌شود که یک‌بار مصرف بوده و دور ریخته می‌شوند. به تنهایی در ایالات متحده، سالانه حدود ۲۷ میلیون تن پلاستیک به محل‌های دفن زباله منتقل می‌شود. برای حل مشکل رو به رشد آلودگی پلاستیک، محققان به دنبال روش‌هایی برای تجزیه پلاستیک هستند. این امر منجر به کشف قارچ‌های خورنده پلاستیک شد.

در سال ۲۰۱۱، محققان دانشگاه ییل توانایی چند دوجین قارچ را در هضم پلیمر مصنوعی پلی‌استر پلی‌یورتان (PUR)، نوعی پلاستیک، آزمایش کردند. آن‌ها دریافتند که چندین گونه از جنس Pestalotiopsis قادر به تجزیه PUR و تبدیل آن به مواد آلی در حالت تعلیق جامد و مایع هستند. دو گونه از این جنس توانستند فقط با PUR در محیط‌های بی‌هوازی (بدون اکسیژن) و هوازی (دارای اکسیژن) زنده بمانند.

محل‌های دفن زباله مدرن خشک و کم اکسیژن هستند. این امر باعث می‌شود که تجزیه هر چیزی، از جمله مواد آلی، به درستی انجام نشود. با این حال، قارچ‌های Pestalotiopsis قادر به تجزیه پلاستیک در شرایط بی‌هوازی هستند و این آن‌ها را به گزینه مناسبی برای استفاده در محل‌های دفن زباله تبدیل می‌کند. توانایی Pestalotiopsis در زنده ماندن و تجزیه PUR در حالت تعلیق مایع و خاک همچنین نشان می‌دهد که می‌توان از آن‌ها برای حذف پلاستیک از اقیانوس، به ویژه از لکه زباله بزرگ اقیانوس آرام استفاده کرد.

کشف توانایی Pestalotiopsis در تجزیه پلاستیک منجر به تحقیقات بیشتر در مورد تجزیه پلاستیک توسط قارچ‌ها شد. محققان اکنون دریافته‌اند که بسیاری از گونه‌ها قادر به بیورمدیه‌کردن پلاستیک هستند، از جمله قارچ صدف خوراکی رایج. قارچ صدف قادر به تجزیه پلاستیک در حالی که یک قارچ خوراکی تولید می‌کند، است. این امر درهای استفاده از آن را به عنوان یک سیستم بازیافت خانگی باز می‌کند. کاتارینا اونگر، محقق اتریشی، نمونه اولیه یک سیستم بازیافت قارچ صدف خانگی به نام "Fungi Mutarium" را ایجاد کرد. در "Fungi Mutarium"، قطعات پلاستیک در کپسول‌هایی حاوی قارچ صدف قرار می‌گیرند. سپس قارچ‌ها روی کپسول رشد می‌کنند و می‌توان آن‌ها را برای مصرف برداشت کرد.

مهم‌ترین اقدامی که می‌توانید برای مبارزه با مشکل پلاستیک انجام دهید، کاهش مصرف پلاستیک است. با این حال، قارچ‌های خورنده پلاستیک یک راه حل ارگانیک برای حذف پلاستیکی که در حال حاضر محیط زیست ما را آلوده می‌کند، ارائه می‌دهند.