如果把人体比作一本“说明书”，基因就像写在其中的基础代码。不同人群的说明书看起来大体相似，但在很多关键细节上并不完全相同。正是这些细节，可能影响一个人更容易得什么病、疾病如何发展、同一种治疗方案是否有效，甚至一片药进入身体后会不会带来更高的副作用风险。

过去几十年，许多重要医学发现来自欧美大型人群队列研究。这些研究价值巨大，为疾病预防、风险评估和药物研发提供了重要依据。但问题在于这些结论来自于研究对象所在的人群，并不是所有结论天然适用于世界上所有人。中国人群有自己的遗传背景、生活方式、疾病谱和临床特征。如果把国外研究结果原封不动搬到中国人身上，就像拿别人的体检报告来判断自己的健康状况，可以参考却不能照抄。

一、同样的疾病，为什么中国人可能“更早中招”？

最容易理解的例子，是糖尿病。很多人以为，2型糖尿病主要是“吃得太多、长得太胖”的结果。肥胖确实是重要危险因素，但“胖到什么程度才危险”，不同人群并不一样。欧美研究中常用 BMI 30 kg/m² 作为肥胖的核心标准；然而在中国人和其他东亚人群中，糖尿病风险往往在更低 BMI 水平时就已经明显升高。例如，相关研究以白人 BMI 30 kg/m² 对应的2型糖尿病风险为参照，估计中国人群的相应 BMI 切点约为26.9 kg/m²，仍明显低于欧美常用的肥胖标准^[1]。也就是说，一个在欧美标准下可能只是“超重”或“微胖”的人，在中国人群中未必还处在低风险区间。

原因之一，是脂肪分布不同。同样是体重增加，有些人更容易把脂肪储存在皮下，有些人则更容易出现内脏脂肪堆积。东亚人群相对更容易出现腹型肥胖和内脏脂肪增加，脂肪沉积在肝脏、胰腺等代谢器官周围，会更早干扰血糖调控。换句话说，体重秤上的数字相同，身体内部承受的代谢压力却可能不同^[2]。

另一个关键差异，是胰岛 β 细胞功能。胰岛 β 细胞负责分泌胰岛素，可以理解为人体调节血糖的“电池”。多项研究提示，东亚人群2型糖尿病的发生不仅与肥胖和胰岛素抵抗有关，也与较早出现的胰岛素分泌不足有关[3]。面对同样的高热量饮食和体重增加，有些人群的胰岛还能代偿较长时间，而中国人群中一部分人的胰岛功能可能更早“撑不住”。

这就是为什么，糖尿病风险评估不能只照搬国外标准。对中国人来说，腰围、内脏脂肪、家族史、血糖变化趋势，以及本土人群研究得到的风险阈值，都应成为判断疾病风险的重要依据^[1,3]。

二、不只是糖尿病：癌症和诊断模型也会“水土不服”

人群差异不仅影响疾病风险，也影响疾病表现和诊疗路径。以肺癌为例，在欧美国家，肺癌常常与长期吸烟密切相关，但在中国和其他亚洲国家，临床上可以看到相当多从不吸烟的女性罹患肺腺癌。更重要的是，亚洲肺腺癌患者中 EGFR 基因突变比例明显高于欧美人群^[5]。正是因为这一分子特征，EGFR 靶向药在中国肺腺癌患者中具有非常重要的治疗地位。也就是说，同样叫“肺癌”，背后的分子驱动因素可能并不一样，不了解本土患者的基因特征，就可能错过最适合的治疗机会。

胃癌也是类似的例子。中国及东亚地区胃癌发病负担长期较高^[6,7]，这与幽门螺杆菌感染、饮食习惯、环境暴露以及遗传易感性等多种因素相关。不同地区胃癌的发病率、病理类型和危险因素组合并不完全相同，因此筛查策略、风险分层和预防重点也不能简单照搬低发地区经验^[7]。

即便是诊断模型，也可能因为遗传背景不同而出现偏差。近年来，国外医学界常用多基因风险评分来辅助判断某些疾病风险或疾病类型。但这类模型往往建立在特定人群的遗传数据之上。如果训练数据主要来自高加索人群，直接用于中国患者，预测准确性就可能下降。以1型糖尿病精准诊断为例，HLA 等关键遗传位点在人群间存在差异，因此需要建立更适合中国人群遗传背景的本土化风险评分模型^[4]。

这说明，精准医学并不是把 “先进公式”套到所有人身上，而是要先确认这个公式是用谁的数据训练出来的，它是否真正适合眼前这位患者。

三、同一片药，到了不同人身体里，可能走出不同路线

疾病会“水土不服”，药物也会。药物进入人体后，通常要经历吸收、激活、代谢和清除等过程。这些过程离不开一系列药物代谢酶、药物作用靶点等，而它们的功能常常受基因影响。不同个体相关基因变异可能不同，就可能导致同一种药在不同人身上出现疗效差异或副作用差异^[14]。

肿瘤和血液病用药中的硫嘌呤类药物就是典型例子。硫嘌呤类药物常用于急性淋巴细胞白血病等疾病治疗，也可用于部分免疫相关疾病。在欧美经验中，TPMT 基因长期被视为预测硫嘌呤毒性的重要指标；但在东亚人群中，NUDT15 变异往往更值得关注。相关研究发现，NUDT15 p.Arg139Cys 与硫嘌呤相关白细胞减少高度相关^[10]。中国儿童急性淋巴细胞白血病研究也显示，NUDT15 变异频率高于 TPMT^[11]。若临床只按西方经验重点检测 TPMT，就可能漏掉中国患者中更常见的风险信号。

心血管治疗中的氯吡格雷差异有时更直接。氯吡格雷是一种常用抗血小板药，但它本身需要经过 CYP2C19 酶加工后才能更好发挥作用。东亚人群中 CYP2C19 功能缺失变异较常见，部分患者服用氯吡格雷后，药物活化不足，抗血小板效果可能打折^[8]。中国 CHANCE-2 研究显示，在携带 CYP2C19 功能缺失变异的卒中或短暂性脑缺血发作患者中，与氯吡格雷相比，替格瑞洛方案可进一步降低90天内新发卒中风险^[9]。这并不是说氯吡格雷对中国人都无效，而是提醒我们，在关键人群中，基因信息可能帮助医生选择更合适的抗血小板方案。

糖尿病用药也存在类似问题。磺脲类降糖药的疗效与药物代谢和胰岛功能有关。欧洲队列研究曾提示 CYP2C9 功能缺失变异可能改善磺脲类药物疗效^[12]；而中国香港队列研究则发现，CYP2C19 功能缺失基因型与磺脲类治疗失败风险降低有关^[13]。这些结果提醒我们，药物基因组学不能只依赖单一地区证据。医学要真正做到精准，不能只看“这是什么药”，还要看“吃药的人是谁”。

因此，建立中国人群自己的疾病队列和药物基因组学证据，并不是重复国外研究，而是让药物真正用到合适的人身上。对医生来说，这意味着在某些关键场景下，“先检测、后用药”可能比单纯按照平均指南更安全、更有效^[14]。

四、为什么必须建设中国人自己的健康数据库？

从糖尿病到肺癌，从氯吡格雷到硫嘌呤类药物，一个共同结论越来越清楚：国外研究非常重要，但它不能替代中国人群自己的证据。

要真正回答“中国人更容易得哪些病？”“哪些人更需要早筛？”“哪类患者对某种药更敏感？”“哪些人更容易发生严重副作用？”等问题，就必须依赖大规模、长期、规范的人群队列研究。单靠一家医院、一个城市或一个研究团队，很难看清复杂疾病背后的遗传与环境因素。只有把来自不同地区、不同年龄、不同生活方式人群的数据汇聚起来，科研人员才能发现更可靠的规律，医生才能拥有更适合中国患者的风险预测工具和治疗依据。

这也是人类遗传信息开放共享的重要价值所在。所谓开放共享，并不是把个人隐私随意公开，更不是让数据无序流动，而是在严格管理和安全保护前提下，让经过规范处理的数据服务科学研究、药物研发和公共健康决策。它的目标，是让有限而宝贵的医学数据发挥更大价值，帮助更多患者受益。

当然，一提到“基因数据共享”，很多人会担心隐私泄露、生物安全或数据被滥用。这种担忧可以理解，也正因为风险真实存在，才需要更严格的制度和技术保护。在科研共享中，个人遗传信息通常需要经过脱敏、去标识化等处理，抹去姓名、身份证号、联系方式等能够直接识别个人身份的信息。相关研究还要经过伦理审查、知情同意、数据安全管理等程序。我国也通过《中华人民共和国生物安全法》《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》及其实施细则等法规规章，对人类遗传资源采集、保存、利用和对外提供等环节进行规范管理^[15,16,17]。换句话说，正确的方向不是因为害怕风险而停止研究，也不是为了研究便利而忽视安全，而是在“严守底线、规范流转”的前提下，让数据安全、有序地转化为医学进步。

人类遗传信息就像一座有待开发的健康矿山。没有规则地开采，当然危险；但如果用科学的方法、透明的制度和严格的监管去开发，它就能成为精准医学的重要基础设施。未来，中国人群自己的大规模健康数据库，将帮助我们更早发现疾病风险，更准确选择治疗方案，更安全地使用药物，也让医学从“平均有效”一步步走向“对这个人真正合适”的精准医学。

看病吃药，确实也要“入乡随俗”。这里的“乡”，不是简单的地域标签，而是由遗传背景、生活环境、疾病谱和临床证据共同构成的人群特征。国外研究给了我们重要起点，而中国人群自己的研究，将决定精准医学能否真正落到中国患者身上。

参考文献

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[14] 国家卫生计生委医政医管局. 药物代谢酶和药物作用靶点基因检测技术指南（试行）. 2015.

[15] 全国人民代表大会常务委员会. 中华人民共和国生物安全法（2020年10月17日第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十二次会议通过，自2021年4月15日起施行）. 2020.

[16] 国务院. 中华人民共和国人类遗传资源管理条例（2019年5月28日国务院令第717号公布，根据2024年3月10日《国务院关于修改和废止部分行政法规的决定》修订）. 2024.

[17] 科学技术部. 人类遗传资源管理条例实施细则（科学技术部令第21号）. 2023.