西奈山伊坎医学院的一项新研究表明，社会健康决定因素——包括环境条件、健康行为、资源获取和社会福祉——在预测个人患常见疾病风险方面可发挥与基因同等重要甚至更重要的作用。
这项题为"将社会健康决定因素与基因风险整合到疾病风险模型中"的研究发表在《美国人类遗传学杂志》上，研究考察了遗传基因风险与社会、行为和环境因素如何相互作用，影响不同人群的疾病风险。
研究人员使用了"全民研究计划"(All of Us Research Program)——美国国立卫生研究院(NIH)的一项全国性倡议——的数据，分析了来自全美参与者的遗传信息、电子健康记录和调查问卷回复。他们评估了六种常见疾病：哮喘、慢性肾病、冠心病、高胆固醇、乳腺癌和前列腺癌。
研究人员发现，将社会健康决定因素纳入考量显著改善了仅基于基因的疾病风险预测。在所研究的六种疾病中，有四种疾病的预测中，社会、行为和环境因素的贡献与常用基因风险评分相当甚至更大。
西奈山伊坎医学院遗传学和基因组科学助理教授、该研究的高级通讯作者Samira Asgari博士表示："基因是方程中重要的一部分，但它们并不能决定命运。"
"我们发现，人们生活的环境——他们的环境、行为和社会经历——对预测疾病风险的贡献可以与基因相当。要真正理解健康，我们必须关注整个人，而不仅仅是他们的DNA。"
这些发现突显了塑造健康和疾病的复杂因素。尽管基因学的进步扩大了研究人员评估遗传风险的能力，但新发现表明，将基因信息与社会和环境背景相结合，可能会更全面地理解疾病风险，并有助于指导未来的预防策略。
为了进行这项研究，研究人员分析了100多项与社会和环境条件相关的基于调查和社区层面的测量指标。该团队开发了一个框架，不是专注于少数预定义的风险因素，而是识别人们生活中许多方面的更广泛模式，并评估这些模式如何导致疾病风险。
在显著发现中，研究人员观察到疾病风险与较少在基因和生物研究中检查的因素之间存在关联，包括孤独感。虽然该研究并非旨在确定因果关系，但这些发现突显了值得进一步调查的领域。
领导这项工作的Asgari实验室博士生、第一作者Abhijith Biji表示："像吸烟这样的某些风险因素已经研究了几十年。特别引人注目的是，我们也观察到了与孤独等因素相关的关联。了解这些经历如何在生物学上嵌入可能会开辟研究的新途径，并最终提高我们对疾病的理解。"
作者强调，该研究并未确定疾病的简单原因，不应被解释为显示任何单一因素直接导致疾病。此外，由于许多调查回复是在单一时间点收集的，研究无法确定特定因素是否先于疾病发作。
相反，研究人员表示，该研究提供了一个框架，将遗传和非遗传信息整合起来，构建更全面的疾病风险模型。
研究人员认为，这种方法可以加强人群健康研究，改善疾病预防策略，增强风险评估，并支持未来开发更个性化的医疗保健方法。未来的研究将探索如何将社会健康决定因素与额外的生物测量相结合，并调查可能将社会经历与疾病联系起来的生物机制。
Asgari表示："我们的目标是建立对健康和疾病的更全面理解。通过将遗传学与社会和环境背景相结合，我们可以朝着更能反映人们生活现实的风险模型迈进，并帮助推进更个性化的健康方法。"
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