A型血易感，O型血不易感，這種新冠病毒的研究有什麽用？

最近可能大家都看到一個新聞，說科學家搞出了一個最新研究成果，其內容是A型血人群的新冠感染風險比非A型血人群高45%，O型血人群的新冠感染風險則比非O型血人群低35%。

於是接下來輿論出現了兩種聲音。

一種聲音是，這研究有啥用?難道我是O型血就能免疫新冠病毒了嗎？血型都是天生遺傳的，我又不能改，我是A型血我就不能出門了？

還有一種是說這研究我們國內不是早就有了嗎？今年3月份我國科學家就發現血型與新冠病毒的易感性存在著直接關聯，為什麽過了3個月被國外科學家又發現了一次？

接下來我就在這兩個方向上給大家解讀下這項研究。

先打個預防針，這項研究涉及到了生信分析中的宿主研究方向，特別硬核，我盡量用通俗的語言給大家講解，可能都不嚴謹的地方，大家見諒。

以下是正文部分：

本周四，新英格蘭醫學期刊（NEJM）發布了一篇論文，題目為重症Covid-19合並呼吸衰竭的全基因組關聯研究（Genomewide Association Study of Severe Covid-19 with Respiratory Failure）

論文不長，但是特別難讀懂。我就簡單的概括下論文的研究內容。

論文作者與新冠病毒大流行地區的意大利和西班牙的7家醫院合作，進行了一項全進組的關聯研究（GWAS）。最終分析包括來自意大利的835位患者和1255位對照參與者以及來自西班牙的775位患者和950位對照參與者。

先來解釋下，GWAS是啥？

全基因組關聯分析(Genome-wide association study,GWAS)方法是研究複雜疾病和性狀遺傳易感變異的常用且有效的研究手段。GWAS是利用全基因組範圍內篩選出高密度的分子標記對所研究的群體進行掃描，分析得出的分子標記數據與表型性狀之間關聯關係的方法。各國科學家利用GWAS方法在腫瘤、糖尿病、心髒病、神經精神疾病、自身免疫及免疫相關疾病等複雜疾病以及一些常見性狀如身高、體重、血脂的遺傳易感基因均取得了重大成果。

所以作者通過了這種研究手段，得到了以下的研究結果：

在兩個病例-對照組的薈萃分析中，我們檢測到與基因座3p21.31處的rs11385942以及與基因座9q34.2處的rs657152的交叉複製關聯，其在全基因組水準上具有顯著意義（P

最後作者得出的結論是：

我們發現3p21.31基因簇是Covid-19合並呼吸衰竭患者的遺傳易感基因座，並證實ABO血型系統有可能與Covid-19相關。

是不是感覺每一個字都認識，連一起就不知道作者在說什麽了？

我們先從結論往後前倒著看，作者的結論是發現了一個特定基因簇是新冠病毒的重症患者的易感基因座，證實患者血型與新冠病毒有關聯性。

先來理解一個概念：什麽叫基因座？

基因座可以通俗的理解為基因的座位，我們知道基因或者說我們的DNA是存在於細胞核裡的染色體上的，並且對應的基因所存在的位置是固定的。基因在染色體上對應的位置就叫基因座。

如果大家對高中生物還有印象，還記得一個等位基因的概念的話，其實就更好理解這個定義。我們以前學習的內容是同源染色體上，控制相對性狀的一對基因，叫等位基因。

就像我們在課程中學到的Aa的雙眼皮單眼皮還記得不？

當然這是高中生物，沒有涉及到分子生物學概念，在分子生物學領域，我們定義為編碼在相同基因座上的DNA為等位基因。

是不是一下子覺得基因座很好理解了？就是等位基因的升級版的說法。

然後有了這個知識我們就能看懂論文作者的研究結論，論文作者找到了兩處基因座是跟新冠病毒易感染性相關的，而其中的一個基因座（9q34.2，這個數字你們就通俗理解為給基因座定位用的吧，類似於GPS的經緯度坐標）正好與ABO血型向關聯，比如AA,BB,OO,AO,BO，AB這些，是不是突然發現以前都學過？

那麽媒體報導中的A型血人群的新冠感染風險比非A型血人群高45%，O型血人群的新冠感染風險則比非O型血人群低35%又是怎麽得出來的呢？

這是根據論文中的：A型血患者的患病風險高於其他血型患者（比值比，1.45；95% CI，1.20⁓1.75；P=1.48×10-4）；而O型血與其他血型相比具有保護作用（比值比，0.65；95% CI，0.53⁓0.79；P=1.06×10-5）。這段得到的結論，其實“比值比，1.45”就是A行比別人高45%，，“比值比，0.65”就是O型比是別人的65%，換這個說法就是比別人低35%。所以這麽一看是不是很容易理解了？

好，相信論文大家都能讀懂了，我們來解答文章開頭的第一個問題，這項研究有啥用？

我們知道，同樣的疾病不同的人得了症狀就不同，同樣的病毒感染不同人的時候也有不同的症狀。這裡邊一方面跟病人本身的身體情況有關，比如年紀啊，身體素質等等，但還有一個更大的原因是跟病人的遺傳信息有相關聯。

我們可以通俗的理解為佔比一半一半。比如說你有胃病，可能跟你平時飲食不規律，飲食結構不健康有關係，但同時也可能跟你的基因遺傳有關係，尤其是惡性腫瘤這類。這也是常見的一種情況的解釋：你說為啥我們身體差不多，吃的也一樣，我就胃病了他沒啥事？其實這些都是跟遺傳相關。

那麽說回新冠病毒。

臨床與流行病學證據已顯示新型冠狀病毒有較強的傳染性，但不同個體對病毒的反應差別較大，宿主個體間的遺傳背景差異可能是原因之一。通過分析不同臨床表現確診人群（重症，輕症和無症狀）和潛在抗性人群（密切接觸但未感染）的基因組數據、挖掘與新型冠狀病毒感染症狀相關的宿主遺傳學差異、鑒定與易感性相關的內源性因子。

這就是新冠病毒的宿主特異性分析，目前，世界各國科學家已聯合開展“Covid-19宿主遺傳學計劃”（COVID-19 Host Genetics Initiative），目前已有138個注冊項目。我帶著幾位來自幾個國家的高中生也參加了一個科研團隊的新冠病毒的宿主特異性分析項目，目前還在學習和研究中。

所以這個研究很有用，有助於理解新型冠狀病毒的感染機制，並可能用於患者分層、預後預測等方面，為疫情防控和臨床診療提供理論及數據支撐。

那麽再來回答第二個問題，我國科學家不是很早就提出了這個發現嗎？為什麽又來一次？沒錯，這項研究不光中國科學家做過 ，美國科學家也做過 ，但是都發的是medRxiv的預印本。而且在論文發出後爭議很多，最起碼在知乎上就被一群數學統計黨吵翻了天。為什麽呢？因為大家做的更多是從病例本身的觀察，並沒有切實的證據。

來回顧下當時的研究數據：

武漢市3694名正常人的ABO組分別顯示A、B、AB和O，其分布對應分別為32.16％，24.90％，9.10％和33.84％，而來自武漢金銀潭醫院的1775名COVID-19患者中的A，B，AB和O血型，相對應分布分別為37.75％，26.42％，10.03％和25.80％。

我們當時是從統計學上的觀察發現了這個情況，但是是否統計學過關，以及這裡邊是否有必然的聯繫是無法確認的。

舉個不太恰當的例子，一個家庭有8個子女，3個瘦5個胖，我們就推斷這個家庭是個肥胖易感家庭嗎？有可能，但是不能確定。但是這次的研究是從基因層面確定了，這個家庭確實有肥胖基因，就是容易胖。

同樣這次的研究也能起到這個作用，而且不止，血型只是一個附帶的產品，如果有深入的挖掘可能還有更多的顯隱性基因在相關位點上，比如單眼皮患者易感？或者能把舌頭卷成U型的不易感等等。

總之新冠病毒的分析和研究是一項嚴肅的事情，可能中間會發生一些有趣的插曲，但其目的還是為了能讓我們對病毒有更多的了解，早日使人類擺脫這個困境。

參考資料：

1. https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMoa2020283

2. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.11.20031096v2

3.https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.08.20058073v1