解码生命 守护健康

授权转载自公众号“原理”（ID:principia1687）

上个月，《自然-遗传学》杂志刊登了一则大众很感兴趣的发现：科学家找到了40种影响人类智力的基因。截至到目前，已知的“智力基因”的总数达已到52个。

我们都知道一个人的智力在很大程度上与遗传相关，却不明白这个问题在生物学上的具体细节，例如是什么造成个体之间的智力差异、为什么人常在生命的尽头失智。

这次的研究成果向解开这些谜题迈进重要一步，《纽约时报》评论说这是遗传学上“巨大的成功”，同时它也能给未来研究带来更多的思路。

研究人员使用了一个名为“全基因组关联研究”的设计，通过计算机来梳理大量人类基因数据，从中找出有智力疾病或其他特殊性状的人在基因层面上的不同。随着越来越多的人进行基因组排序，以及计算机在数据分析上越来越成熟的运用，在未来这种类型的研究将会越来越多。

但这项研究也衍生出一些令人不安的忧虑，人们很容易将研究结果误用在种族差异的评断上。《自然》杂志对此特别发表社论说：“环境对智力影响同样重要。智力基因的存在并不意味着对缺乏这些基因的人付诸教育就是种浪费，遗传学家对这类论调从始至终都持否定态度。”

持续不断的发现那些让我们聪明的基因、生病的基因，甚至脱发的基因是科学家们要做的势在必行的研究。但在未来人类能够完美的掌握所有基因功能这件事上，也许多人担心未来会不会出现我们像照单点菜一样给新生婴儿设计功能。

我们高中生物课上的孟德尔豌豆实验中对遗传学有了一个简单的了解。单个基因的变异可以导致遗传出现不同性状，拿孟德尔的豌豆来说，一个基因的差异可以决定种出的豌豆是有褶皱的还是光滑的。有一部分人类性状和疾病都遵循这种规律：比如人的耳垂的是贴近脸部还是自然的悬挂就由一个单一基因决定；导致脑中神经细胞恶化的亨廷顿舞蹈病也是单一基因变异的结果。然而这只是遗传学故事中的一小部分。

大部分的那些让“你”之所以是“你”的特质是由很复杂的基因群决定的，例如身高、个性、智力等等等等。据研究表明，影响智力的基因可能有1000多种。某些疾病的致病基因也是如此，没有单一基因变异能导致精神分裂症、肥胖症、或抑郁症。

在这种情况下，单一基因的变异并不会在显征上产生明显影响。丹尼尔•波斯楚玛(Danielle Posthuma)是阿姆斯特丹自由大学的统计遗传学家，也是这篇论文的作者之一，她解释说：“如果有一个智力基因出现不良变体，那么它可能造成的伤害是使智力下降0.001个百分点。当不良变体的数量达到100或1000个时，显著的智力差异才可能产生。”

全基因组关联研究开始让科学家们看到多基因组合是以怎样的复杂方式相互作用。这项工作是非常繁杂苦难的，需要分析巨大的数据集来列出所有的遗传干扰，从而找出真正导致智力差异的变体。

在英国，研究人员有一个“英国生物银行”，它是一个包含了50万个英国人的遗传、健康和行为信息的数据库。在这项研究中，科学家对78000个进行过智力测试的英国人提取了完整的基因组信息。接着使用计算机程序对数百万个基因代码进行梳理，找出人与人之间的差异，再筛选出与智力相关的部分。

这项研究需要从78000人的基因信息缩减成930万个DNA字符，这种工作量是极大的，直到最近才出现能处理这种规模的分析的计算机。

最近还有一项全基因组分析研究是从52000名男性样本中找到250个与秃顶有关的基因位点（脱发是英国男人内心普遍的恐惧）。同时，他们也在寻找可能与患糖尿病、精神分裂症和抑郁症有关的那些基因，并已经取得一些进展。

这些研究并不只关注性状和疾病，他们也分析遗传和日常生活的关联。 2016年《自然》杂志刊登了一片论文，其中报道了与受教育程度相关的74个基因位点。 据研究作者指出，这些基因似乎与神经元的形成有某种关系。但与此同时，研究也表明这种关联性很微小，这74个基因只能解释任何两人之间的受教育程度差异的3％。因此在个体层面上来讲，如果你没有这些基因，并不代表就读不好书。但当我们把研究扩大到一群人时，就能感受到明显差异。

值得注意的是，波斯楚玛这次的研究的样本是具有欧洲血统的人。她说：“无论我们在欧洲人身上找到什么结论，都不能因此草率推断在亚洲人、南美人和其他团体上也是这样。 这些结果经常被混淆。”

也就是说：让欧洲人产生差异的基因变异不一定能让其他族群间也产生相同的差异。所以，如果我们对非洲人进行基因测试，发现他们的DNA缺乏这些跟智力相关的基因，就认为他们具有较低的智力的话，将是一种非常不负责任的论断。尤其是还有上百个与智力相关的遗传基因尚未被科学家发现。

波斯楚玛等人所做的识别智力基因的研究，并不是为了预测婴儿的聪明程度，她不认为我们可以只从DNA就预测出一个人的受教育能力和智力，这种研究纯粹是智力生物学的逆向工程。

基因编码蛋白质，然后蛋白质接着与其他蛋白质相互作用。研究人员可以一直追踪这一线索直到行为层面。科学家们希望可以在这条线索的某个点上进行干预，来阻断年龄相关的认知衰退，例如阿兹海默（老年痴呆）症。她说：“我们终于开始能看到基因与行为间的强有力的关联，下一步就是证明该基因会衍生成一种疾病，并探寻它是如何做到的。”

研究智力的生物学也有助于为神经退行性疾病的定制个性化的治疗方案。不同阿尔茨海默患者可能是由不同的潜在遗传基因导致的。 波斯楚玛说：“如果知道具体是哪些基因导致的这种疾病，那么就可以定制有针对性的治疗方案。”

随着越来越多全基因组研究的进行，研究人员将能够为人们对某些性状和疾病的易感性进行“多基因风险评分”，从而通过早期干预来进行预防。 但也有人对这些数据是否会遭到滥用表示担心，特别是随着越来越多的人使用像23andME这样的商业公司来分析他们的基因组。

波斯楚玛说：“很多人担心这些数据会被保险公司拿到。 比如说他们通过研究一个人的DNA，发现他尼古丁成瘾的可能性很大，所以他被要求支付更多的保金；或者说，他们发现某人因癌症而早死的风险很高，所以要他在年轻时付更多的钱。而这些都是不合理的，因为科学还根本无法对这么复杂的形状和疾病做出精确的预测。”

我们现在拥有强大的基因剪辑工具CRISPR/Cas9，它可以切出任何特定的基因并用另一个替换。基因工程已经发展到科学家们可以从根本上用设计过的DNA来构建一个完整的生物体。

但这很容易让我们沉迷在自己不切实际的想象中：全基因组研究让预测哪些基因能产生特定性能变得更容易；基因工程让人类根据愿望在身体中组装想要的基因变得更容易——这不就是是设计出“完美新生儿”的方法吗？

波斯楚玛对这种论调表示很谨慎，她认为这种想法与实际研究状况相距甚远。假设你想“设计”一个有着超常智力的人，你选择了52种智力基因的“正确”变体，从遗传学的角度上或许这就意味你设计出了下一位爱因斯坦，但实际上这种设计显然是不可能的，真实的情况比基因远远复杂得多。

首先，可能还有成千上万个对智力有影响的基因还未被发现，而且它们之间还可能以不可预测的方式相互作用。例如一个能提高智力的基因同时也可能增加精神分裂症的患病风险，或改变一些其他性状。科学家发现在基因组中这种“权衡”过的折中处处可见。

我们有大约20000个人类基因，由约30亿个碱基对组成。波斯楚玛说：“如果你要从零开始构建一个人，那么你必须同时建立所有的微小的反应，这是不可能做到的一点。我们也因此永远无法完全根据DNA来预测一个人的成长。”这种想法确实太错综复杂，尤其是环境对我们的有的影响非同寻常。比如说通过基因检测我们发现一个人有很强的患抑郁症倾向，但可能只要不经历重创事件就不会诱发它的发生，而这些都是科学家是预测不到的事情。

而且，有一些事情是全基因组学研究无法做到的。例如，他们发现不了非常非常罕见的基因变异。 试想一下：如果5万人中只有1有人拥有一个能导致疾病A的基因，那这个概率很可能会被当做遗传干扰处理。波斯楚玛说：“就拿精神分裂症来说，我们已经知道有一些基因变体可以减少或增加20倍的患病风险，但这种基因在人群中非常罕见。而且它们也不能被用于对大群人之间的差异进行概括。”

去年，我采访了纽约大学社会科学家保罗·克莱默(Paul Glimcher)，他有一项可被称为创举的研究。 Glimcher计划招募一万名纽约市民，对他们接下来几十年发生的一切进行追踪，其中包括：全基因组数据、医疗记录、饮食、信用卡交易，身体活动、个性测试分数等等等等。他说，这样做的目的是创造一个密集的纵向人类生活数据库，再用机器学习挖掘这些数据，从而获得新的理解。或许这种方法有可能有助于阐明我们为何会罹患诸如阿兹海默症的遗传学、行为和环境相关之间复杂的相互作用。

计算机科学与生物学正在相互结合，让这些大胆的科研变得更加可行。在某种程度上，这些项目的结果有助于调整我们的基因和环境，给人类带来福音。

但需要谨记的是，并非所有这些研究所做的预测都是有意义的。我们不会关心科学家们是否找到那些能提高身高、或身体质量指数(BMI)、或智力低于0.0001％的基因，因为它几乎不具备任何临床意义。但它将有助于我们了解智力是如何产生的的科学认识，而这也是科学家的根本目的，他们做这项工作的并不是为了成为预言家，而为了更好的理解基础科学。