编译 | 莫庄非

部分问题在于对“期望”的管理。在人类基因组计划中，遗传学家原本相信人类可能有10万个基因，而其中一两个基因的变异就可能导致糖尿病、帕金森病、癌症，当然，也可能带来长寿。

可事实证明专家期望过高，最终项目确定，人类只有大约2万个基因，因此疾病更有可能是由几十甚至几百个基因的复杂组合引起的。

为了解这些基因组合怎样发挥作用，遗传学家开始进行大规模的全基因组关联研究（GWAS），但随着样本量扩大，他们越来越难以对常见疾病做出明确、恰当的遗传解释。援引泰伯里的话：

考尔菲尔德说道：“于我而言，个性化医疗保健意味着，医生能准确地告诉病人甲，哪些疗法对他有效，而对乙、丙、丁可能都不起作用。‘个性化’一词肯定存在误导患者的风险。”

生物学家史蒂文·罗斯（Steven Rose）曾表示，如果用买衣服来打比方，精准医疗更像是去优衣库挑一件合身的T恤，而不是在西装店里量身定制行头。

考尔菲尔德和多米尼扎克都认为，针对癌症和冠状动脉疾病的疗法已有显著改进，而关于药物的不良反应和低效性，也有了测试方法，此外，对罕见疾病的治疗亦取得不错进展，例如，伊马替尼（imatinib）是一种治疗慢性粒细胞白血病的药物，已成功将患者的八年生存率从20%提高到了87%。

密歇根州立大学的流行病学家杰尔·帕内斯（Nigel Paneth）表示：“现在大多数60多岁及以上的慢性粒细胞白血病患者，寿命都得以延长，这令人欣喜。不过从公共卫生层面看，此类精准治疗案例只是微不足道的成就。”

帕内斯介绍了一种称作“人群归因风险分数”（PARF）的指标。该指标能反映，若消除特定原因（例如遗传异常），可以多大程度上预防疾病。

“大多数基因组研究的效应很小，而且由于大多数目标基因都很罕见，因此其PARF几乎忽略不计。”

多米尼扎克认为，即使广泛适用的疗法尚未出现，基因研究仍然可以帮助我们更好了解疾病，有助于预测和预防，例如，携带BRCA1突变的女性有60%~80%风险患乳腺癌。“如果一个人知道自己患糖尿病风险更大，他就会有意识地改变生活习惯。”

但帕内斯对此表示怀疑：“相比医生们快速获得的结果，PSG似乎并无多强的预测能力。我引用的一篇论文表明，多基因风险评分对缺血性心脏病预测的贡献仅占1%。”

帕内斯还指出，研究表明，认识到遗传风险未必能改变行为。

泰伯里对精准医疗能否帮助大多数人持怀疑态度，同时也指出，这个领域需要大量资源投入。

制药公司提供了一些投资，他们花费数十亿美元用于开发新药。但如果新药只对少数患者有用，药企就必须制定高价，以求收回成本。约克大学健康经济中心主任马克·斯卡尔弗（Mark Sculpher）如此说道：

一款新药可以为部分患者带来些健康益处，但它的成本也可能最终令其他患者损失健康。为某种药物支付过高费用，会对整体人口健康产生负面影响。

2022年的一项研究发现，自20世纪90年代以来，世界许多地区的50岁以下人群的癌症发病率一直在上升。

研究作者之一、哈佛医学院病理学教授荻野周史（Shuji Ogino）表示：“遗传是推动癌症发病率上升的关键因素，但除此之外，环境因素也不可忽视。我们发现，环境原因造成的散发病例数量大幅增加。”

饮食、污染、睡眠不足和压力等问题对现代人——尤其是社会最贫困人口——的健康造成不利影响。“癌症、心血管疾病、糖尿病、肥胖症、肝病……这些慢性病都越来越普遍了。”

考尔菲尔德表示，我们应给予基因和环境因素同等重视。“此二者是一个共生的生态系统，共同引发疾病。”

不过鉴于怀疑论者认为基因组学研究对整体公共卫生的贡献相对较小，我们是否应以不同的方式分配资源？

斯卡尔弗认为：“我们向基因组学投入了大量资源。投入和回报是否不成比例了？我们先要深入分析预期的好处是什么。我怀疑，在向基因组研究分配过多资源之前，专家没有充分思考它能带来什么回报。”