传统上被视为独立疾病实体的心血管疾病(CVD)和癌症，越来越多地显示出共享重叠的生物学特征。例如，对肿瘤细胞生长至关重要的克隆或寡克隆扩增，在斑块形成过程中也会发生在血管平滑肌细胞中。慢性炎症在动脉粥样硬化中至关重要，并且根据具体情况，可能促进或抑制肿瘤进展。共同的风险因素，如吸烟、饮酒和肥胖，加强了共同通路的可能性。此外，人群数据显示，有癌症病史的个体发生心血管事件的比率更高，这可能部分与治疗暴露有关。尚不清楚的是，人类遗传变异是否可能同时影响心血管疾病和癌症。
在最近的《ATVB》(动脉粥样硬化、血栓形成和血管生物学)出版物中，Yarmolinsky及其同事朝着解决这一问题迈出了一步。他们首先进行了全基因组多效性扫描，以测试单个遗传变异是否会影响冠状动脉疾病(CAD)和四种常见癌症（包括乳腺癌、结直肠癌、肺癌和前列腺癌）的多种特征。然后，他们使用共定位分析来测试CAD和癌症信号在某一基因座是否共享相同的因果变异，而不是反映邻近但独立的关联。接下来，他们应用多特征共定位和cis孟德尔随机化，通过整合表达数量性状位点(QTL)和蛋白质QTL资源，来识别候选分子中间体（基因或蛋白质表达）。最后，使用全表型关联研究(PheWAS)将多效性变异与临床测量和生物标志物联系起来。
出现了一个有趣的模式：以相反方式影响CAD和癌症的基因区域通常与血压和血细胞特征相关。相比之下，以相同方向影响两种疾病的位点更多地与中心性肥胖相关。这与流行病学研究一致，表明过多的体脂会增加CAD和多种癌症的风险。到目前为止，关于血压药物是否影响癌症风险的研究结果不一。研究结果还表明，一些共享的遗传变异与载脂蛋白A、高密度脂蛋白胆固醇和其他代谢特征相关。这表明CAD和癌症可能共享一些潜在的代谢通路。然而，当单个变异影响数十种表型时，很难确定它是一次性直接影响多个特征，还是影响一个特征后再影响其他特征。一个著名的例子是15q25处的CHRNA5-A3-B4位点，其中对肺癌风险的遗传影响主要通过更重的吸烟行为发挥作用，而不是直接的致癌机制。因此，功能扰动和纵向数据对于确定因果关系仍然至关重要。
两个因素可能限制研究结果的普遍性。首先，分析的大多数全基因组关联研究(GWAS)样本和QTL资源主要来自欧洲血统，限制了向多样化人群的可转移性。其次，组织和细胞类型特异性很重要：冠状动脉内皮中的变异效应可能与其在肿瘤微环境中的影响不同。更广泛的血统覆盖和细胞解析的功能研究将是下一步的关键步骤。
总的来说，该研究概述了一个全面且实用的序列：识别共享的CAD-癌症位点，验证共享的因果关系，提名分子中介物，并绘制临床特征足迹。对于心血管研究来说，关键点很明确：CVD和癌症的生物学基础比历史观点曾经暗示的更加交织，这种交叉可能揭示机会（药物再利用、双重风险分层）和危害（对不同疾病产生分歧影响的疗法）。对这些遗传重叠的进一步研究对于将其转化为临床益处至关重要。
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