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在芬兰进行的一项基于生物样本库的大规模研究发现了几种新的疾病基因以及关于已知遗传因素如何影响疾病的新见解。该研究强调了遗传变异剂量效应的复杂性被低估了。

由赫尔辛基大学、麻省理工学院博德研究所和哈佛大学的研究人员领导的一个国际科学家团队检查了近 177,000 名芬兰生物库参与者的 44,370 种遗传变异对 2000 多种疾病的影响。该研究的重点是所谓的编码遗传变异，即已知会改变基因蛋白质产物的变异。

该研究结果于 2023 年 1 月 18 日发表在《自然》杂志上，表明基因遗传的现实情况比世界各地生物学课上教授的孟德尔遗传定律更为复杂。

除了数据集的规模之外，这项研究的特别之处在于，该团队专门大规模搜索了只有从父母双方那里继承了功能失调的基因变异(隐性遗传)才会患上的疾病。

“当研究人员试图找到影响疾病风险的常见遗传变异时，他们通常只会寻找加性效应。识别隐性遗传对疾病的影响更具挑战性，因为您需要非常大的样本量才能找到个体具有两个功能失调变异的罕见情况”赫尔辛基大学芬兰 FIMM 分子医学研究所(现为德国 HPI 组长)的第一作者 Henrike Heyne 博士解释说。

然而，从芬兰收集的广泛的 FinnGen 研究样本为此类研究提供了理想的环境。芬兰人口经历了几次历史事件，导致人口规模减少，并且与其他欧洲人口相对孤立。出于这个原因，一部分功能失调并因此可能导致疾病的遗传变异以更高的频率出现，这使得寻找隐性遗传的新罕见疾病关联变得更加容易。

认识到这一好处后，研究人员对来自国家医疗保健登记处的 2,444 种疾病 进行了全基因组关联研究(GWAS)，测试了加性和隐性遗传模型。

因此，该团队能够检测到已知和新的隐性关联，这些关联涉及广泛的特征，例如视网膜营养不良、成人发病的白内障、听力损失和女性不孕症，而传统的加法模型可能会漏掉这些关联。

Henrike Heyne 说：“我们的研究表明，在全基因组关联研究中寻找隐性效应是值得的，特别是如果包括了一些罕见的遗传变异，就像 FinnGen 研究中的情况一样。”