《自然》(Nature) 杂志在网上发布的一篇文章表示，deCODE 科学小组详细阐述了一个重要机制，
遗传因素通过该机制导致了重大的公共健康问题。在从事几十种常见疾病的遗传组成方面的研究中，deCODE 已发现了可显著影响个体感病性和免受疾病的基因变异。这些条件的常见形式有肥胖、第二型
糖尿病和心血管疾病等，deCODE 此前曾宣布基因变异通过上调或下调主要生物途径的功能来确定是增加风险还是减少风险。因此，这些基因变异使得个体存在各种疾病风险，其中大部分人患风险几率处于平均水平，只有较少的人存在风险的几率特别高或特别低。
今天发表的文章表示，deCODE 团队和来自默克 (Merck) 的合作者证明了生物途径的活动从功能上以一个主要方式困扰着一个典型复杂的条件：
肥胖症。通过对肥胖研究阵容中约1700名冰岛参与者的肥胖问题进行分析，deCODE 团队表明，从基因表达（基因如何转变为蛋白质的上调或下调作用）的变异这个人类主要问题中所采集的数据对
临床肥胖的几个参数产生了重大影响。因此，deCODE 团队利用其对全基因组连锁和关联分析的唯一来源来表明基因表达的变异（比如疾病的全部风险）拥有能够与特殊版本的遗传标记连锁的重要的遗传组成。今天《自然》杂志的网站 www.nature.com 发表了《Genetics of gene expression and its effect on disease》，随后这篇文章将刊登在该杂志的印刷版中。
deCODE 首席执行官 Kari Stefansson 表示：“我们在从事分离疾病基因方面的工作中发现，常见疾病的遗传风险常常受到影响基因表达的基因组序列变异的影响。因此，常见疾病研究的处理方式之一是对基因表达进行分析。这篇文章对人类基因表达方面的认知作出了重大贡献，并提供了一个它如何能够用来拓展我们对肥胖这种疾病了解的例子。”
美国、法国、冰岛三国的科学家近日利用一种新的技术，分别在小鼠和人类身上确定出了与肥胖有关的基因网络。这比追踪单个致病基因的传统方法要全面得多，并且已经被用于确定新的药靶。相关两篇
论文3月16日在线发表于《自然》（Nature）上。
领导此次研究的是美国罗赛特制药公司（Rosetta Inpharmatics）的Eric Schadt。他将传统的方法比作寻找疾病的简单基因开关——只要简单地开启或关闭这个基因就可能导致更高或更低的疾病风险。新方法则着眼于已知基因的表达变化上，找到与疾病有关的基因网络，而不是单个的基因开关。
研究小组与冰岛的deCODE公司合作，从几百个冰岛人身上收集了血液和脂肪样本。分析了每个样本中23720个已知基因的表达情况，并将结果与每个参与者的身体质量指数对应起来。
在控制与肥胖有关的常见混淆因素（如年龄、性别等）之后，研究人员发现肥胖人的血细胞中有2000种基因的表达水平改变了，而在脂肪组织中有超过17000种这种基因。研究人员还在基因表达数据中发现了一个共有的模式，这使他们能够将这些基因组织成一个共同调节的基因网络。
接下来，研究人员在基因组中寻找额外的DNA序列变异，这些变异与基因表达的某些变化有关。应用这种方法，研究人员发现了数千个DNA变异，其中大部分都位于表达水平发生改变的基因附近。
研究结果证实，超重是可遗传的——在脂肪细胞中发现的基因表达水平改变中有70%是可遗传的；同时也确定了免疫系统在肥胖等代谢紊乱中的重要作用——小鼠实验证明一组与肥胖有关的基因同时也与炎症有关。
这一研究结果也可用来为其它疾病确定新药靶。美国加州大学洛杉矶分校的生物统计学家Chiara Sabatti说：“通过‘网络’的观点，你能够增加机会，发现你所感兴趣的导致‘显型’的基因。”
Schadt说，这一“基因寻找”技术已经被公司采用，“我们并不是仅仅关注一个基因，因为它们可能无法成药。我们考虑什么是最好的节点，或者说信息控制点。我们要弄清能最大程度影响基因网络的开关是什么。”
法国里尔生物学研究所的生物学家Christian Dina表示，其它一些实验室已经加快了使用这项技术的步伐。他说：“这确实是一个非常大的进步。”他预测这将加速遗传变化导致疾病方式的确定过程。（科学网 梅进/编译）
作者：
2008-3-19