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利用基因与环境之间存在的相互作用来改善生活
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数十年以来，我们一直相信医疗机构正尽可能更好地满足个人需求，同时制药厂商也在努力设计更加个性化的药物。这正是医学遗传学的目标。例如，从病人口中取出一点唾液的样本，然后我们就能确定病人是否患有肥胖症或抑郁症。这种技术上的突破是尤为重要的，因为对肥胖症患者来说，几乎所有节食疗法都不起作用，而抑郁症的治疗基本上都是试错试出来的。临床医师开处方的依据一般只有过往经验、和病人短时间的交流、直觉，还有制药公司的自吹自擂。40因此他们经常会开出错误的药方，没有意识到现有药物可能产生的副作用，而且最根本的是，他们不会根据病人的遗传性状来选择适当的药物。于是，病人白白浪费了好几个星期等待错药起效，最后被迫转去另一家医院，接着试错撞大运。
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精准医疗（precision medicine）作为一个新的研究方向，旨在推翻以往的诊疗方式，尤其是针对抑郁、酗酒、抽烟和肥胖等不健康行为。在不同人身上，出现这些病症的主要潜在原因也是不同的。例如，有一些人是在经历重大伤恸之后患上抑郁症的，而有一些人（如一些西雅图市民）则患有季节性情感障碍（Seasonal Affective Disorder，SAD），可能会在没有阳光的时候极其敏感，41还有一些人可能因为无法理解青春期的发育变化而抑郁。总的来说，这些症状的根源在于基因易感性（genetic vulnerability）。
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不是每个经历过伤恸的人都会患上抑郁症，也不是每个住在西雅图的人都会受到SAD的影响，因此我们需要用理性思考：既然造成抑郁症的遗传和环境两方面的原因有很多，那么是否应该使用更具针对性的药物和治疗手段来治疗抑郁症呢？现阶段治疗抑郁症的药物有很多，它们能阻断不同的神经通路，但是通常情况下我们无法了解其具体机制。例如，郁复伸（Effexor）的原理可能是阻断突触前神经元对于5-羟色胺和去甲肾上腺素的重吸收；42安非他酮（Wellbutrin）可能是作用于烟碱型乙酰胆碱受体；43依地普仑（Lexapro）则可能是直接作用于5-羟色胺来产生疗效。44但是这些药物都有不同的副作用，郁复伸会让年轻的服用者产生自杀的想法，服用安非他酮的患者会有病情突然发作的可能性，而依地普仑会降低服用者的性欲。让我们回到之前提出的抑郁症话题，相比一开始就让医生自己来决定开什么药方，如果在确定药物前将病人分组检查多巴胺和5-羟色胺基因多态性，诊疗是否会更合理呢？事实上，人们正在努力根据生理、环境等因素有针对性地选择治疗方案。45
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人们开始抽烟的原因也各不相同。在美国，几乎所有烟民（至少抽过100盒香烟）都是在14~22岁开始抽烟的。绝大部分人在高中时就开始抽烟了，也有上大学或者参加工作以后才开始抽烟的，很少人是在30岁、40岁甚至50岁之后才开始抽烟。开始抽烟的时间有着明显的年龄模式，戒烟就不一样了。对于很多人来说，成功戒烟需要花费一生的精力，并且每个人都会有很多次失败的尝试。
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吸烟人群的年龄分布曲线与其他影响健康的行为的年龄分布曲线不太一样，从另一个角度看，这或许能解释为什么成功戒烟极其困难。对于大多数人来说，开始吸烟有着很大的社会因素，因为这样在朋友之间会显得合群，也意味着他们愿意接受流行文化。在美国，大多数人开始吸烟并不是由遗传倾向导致的，即使是这样，他们也是在尝了第一口以后才知道。
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虽然大多数人真正开始吸烟的过程是类似的，但是戒烟的过程却存在较大的差异。有一些人能够短时间内迅速戒除烟瘾，而其他人则需要经过无数轮治疗之后才能停止吸烟。与引发吸烟的原因不一样，在戒烟方面，社会因素相较遗传因素的影响要稍逊一筹。虽然毋庸置疑的是，如果周围有吸烟的朋友和同事，甚至自己的另一半也吸烟的话，戒烟的难度的确会增大，但是仍有大量证据表明，成功戒烟离不开遗传因素的影响。然而这并不是说，能否戒烟完全由遗传因素所决定，因此有些人就应该直接放弃。就像治疗抑郁症一样，如果我们能够找到失败背后的生理原因，并设计针对这些原因的治疗方案，那么成功率便会大大提高。换言之，利用基因与环境之间的相互作用，对“环境”（即疗法）进行巧妙的选择，进而降低吸烟率，这可能是一个新的研究方向。
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这些帮助治疗抑郁症和戒烟的新方法，仅仅是精准医疗中发展迅速的领域中的一小部分。在精准医疗中，我们会利用以前临床试验得到的数据，寻找潜在的基因与治疗手段之间的相互作用，同时也会进行新的临床试验，目的是找到对治疗存在影响的基因调节因素，进而理解为什么同样的治疗手段对一些人有效，但是对另一些人却无效。
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遗传药理学临床试验重点关注基因型的不同会如何影响药效。46在试验中，研究人员实施了三种治疗手段——尼古丁贴片、鼻腔喷雾剂、服用安非他酮，并在接下来的1周时间里观察其对戒烟的影响。他们发现，在服用安非他酮的试验对象中，拥有某种基因型（在GALR1基因的多态性rs2717162上至少有一处等位基因为C）的人戒烟概率小于50%，因此他们认为这种与吸收尼古丁有关的基因型会使安非他酮无效。但是，此基因型不会影响其他两种治疗手段对于戒烟的效果。这些结果都表明，对于拥有这一基因型的人群，不应推荐服用安非他酮。47
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如果将基因与环境相互作用方面的研究发现运用到临床实践上，戒烟成功的概率可能就会有所提高。如果没有遗传学信息对医疗实践的某些方面进行指导，很多想要戒烟的人可能会一直失败下去。之所以我们要在这里讨论吸烟的问题，是因为它对于全球人民的健康都带来了负面影响。事实上，世界卫生组织已经将吸烟定为造成全球可预防性死亡的第一大诱因。48另外，新的研究无疑会把目光投向更广阔的领域——从肥胖、饮食习惯到酗酒、吸毒。49当为戒烟、抗抑郁等健康问题选择治疗方案时，基于基因型的靶向治疗已经越来越显示出了自身的实用价值。
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虽然利用遗传差异来有针对性地进行医疗养生存在一定的争议性，但是这种争议并非主要在于伦理道德困境，而在于现在的科学技术能否真正让人信服。接下来会有一整套有意义的重大问题要研究，包括如何实现个体化用药，即从分子水平上设定药物靶点，以及如何实现个体化政策，后者可能会包含人民同政府等机构之间的很多互动行为，例如税收政策、教育集资等。
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美国的烟草税就是一个典型的例子。在过去的一个世纪里，美国国家医学院和疾病控制与预防中心等机构一直认为，该政策是提高公众健康的十大最有影响力举措之一。20世纪60年代中期，在美国卫生局局长做了一次报告之后，美国第一次颁布了烟草税，到现在为止吸烟率已经降低了一半。此外，提高烟草税税率对于政府来说成本不高，因此效益成本比（Benefit Cost Ratio，BCR）是极其可观的。
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但是在过去10年里，情况发生了反转。虽然烟草税在持续增长，但是吸烟状况却未发生本质的变化，难道是经济学法则失效了吗？结合遗传学与社会政策评估学知识的新证据给出了一个解释，20世纪60年代的吸烟人群和现在的吸烟人群相比，两者的基因型是不一样的。不同的人可能有不同的烟碱型受体基因，而这些基因会影响吸烟时多巴胺的释放量，进而影响个体对于吸烟的迷恋程度。另外，这些基因型同样会与吸烟者所处的环境产生相互作用。针对上述情况，一种假说认为，过去的吸烟者其实无须太大的推动力（比如，税收增加或者社会压力大）就能成功戒烟。随着时间的推移，虽然这些推动力不大，那些基因本来就不会“奋起反抗”的人大部分成功戒烟，继续吸烟的就只有那些基因会“奋起反抗”的人了，其中部分原因在于尼古丁给他们带来的快感过于强大。关于烟草税的评估也表明，税率上涨会影响具有低吸烟遗传风险的成年人，而具有高吸烟遗传风险的成年人则不会有任何的改变。50
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那么这对于政策意味着什么呢？我们是应该继续提高烟草税率，让吸烟者仅仅因为拥有“不幸”的基因型而支付更高的烟草税吗？或者因为他们太过迷恋吸烟（部分是因为遗传），我们应该给他们发放补贴吗？抑或是我们应当针对这些人做好预防工作，让他们从一开始就不会沾染香烟呢？
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除了吸烟问题，另一个有时看上去难以解决的问题是子女出生时的身体状况，幸运的是，关于这方面的研究已经有了重大进展。婴儿最重要的登记信息和跟踪指标就是体重，出生体重容易测量，它反映了婴儿刚出生时的健康状况，并且对于婴儿以后的生活也会产生长期的影响。事实上，相较于其他发达国家，美国在降低低体重婴儿的出生率这一方面做得还不够，需要在未来实行进一步的研究调查。
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即使在同卵双生子中，虽然两者基因型相同，但是出生体重高的人在今后的生活中也会更胜一筹。一部分证据直接涉及健康水平以及认知能力，特别是关于智商方面。桑德拉·布莱克（Sandra Black）和她的同事利用挪威档案处的数据，对一个大型的同卵双生子样本进行了分析，发现对于18岁左右的人来说，出生体重增加10%会导致智商提高5%。51在我们早期的研究中发现，与出生体重正常的孩子相比，出生体重轻的孩子高中毕业的比例更低。52其他研究人员也发现，出生体重的差异会影响晚年的身体状况，例如，是否会患Ⅱ型糖尿病，以及细胞衰老的情况。53
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然而，正如之前提到的凯蒲赛等人关于虐待儿童的研究发现一样，适应力在关于出生体重轻婴儿的研究中也扮演着重要的角色，因为并不是所有出生体重轻的孩子都会出现智商偏低、健康不佳的情况。事实上，我们发现，基因层面上的神经可塑性程度（大脑在环境变化时做出反应的能力）似乎会影响儿童在未来摆脱低出生体重带来的不利影响的能力。有一项著名的研究追踪调查了1万多名威斯康星州居民（1957年的高中毕业生）长达50多年，我们对于其中提到的三种基因（BDNF、COMT和APOE）进行整合分析后发现，只有一部分人的出生体重与智商存在关联，而非所有人。54
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在这个例子中，我们也能看到“兰花型”基因和“蒲公英型”基因的作用。对于大多数人来说，更高的出生体重是有益的，但是“蒲公英型”基因不会对成年人智商起任何作用。“兰花型”基因有所不同，只会在出生体重高的人群中发挥作用。对于这个基因型敏感的群体，不仅会在青春期后期影响智商，如果调查对象年龄大于50岁，我们还会发现他们的事业成就和工资也会受到影响。
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如同对烟草税产生差异反应（部分基于遗传因素）的最新证据一样，对于出生体重也有多种可能的政策可供选择。一般来说，这个问题会最先出现在医院，因为婴儿的出生体重和基因型都会在这里被测量。医护人员会从婴儿的脚后跟进行针刺法抽血，接下来对其神经可塑性进行遗传分析，然后用更具针对性的方法来决定对婴儿的干预类型，以便减少出生体重轻可能造成的不利影响。现如今，很多干预措施，例如，补充营养、留院观察等，都被认为对减少死亡率没有实质性的作用，55不过“兰花型”和“蒲公英型”反而做出了两个重要的提示。其一，因为多数接受干预的出生体重轻的个体在基因上都属于“蒲公英型”，所以干预措施定然不会起到多大作用。其二，如果我们能够为他们采取更具针对性的措施，提高干预的效果，就能从本质上提升成本效益。
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这种新型“个体化干预”虽然存在较大的争议，但是在不久的将来有可能走向实用化。就像在实行烟草税个体化政策时出现的问题一样，任何针对基因型的措施都包含着一些道德上说不清道不明的问题。对于那些出生体重轻的孩子来说，难道只是因为其基因型决定了干预措施不会生效，我们就应该停止实施这些措施吗？当我们考虑停止实施干预措施时，基因预测需要达到多大的精度才能够作为参考的依据呢？如果基因预测会受种族影响，那又该如何应对呢？
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在构建“个体化世界”时所面临的另一个难题就是规模的大小。对于人们日常生活中非常私人的问题来说，因为会牵涉到州或者联邦的法律及相关政策，所以对其进行干预难度更大。虽然社保项目，尤其牵涉到福利转移支付方面，对贫困儿童影响程度不一，但是许多项目已经在改善其生活前景和质量方面取得了一定的进展。一方面，很多项目取得了小范围的成功，如佩里学前教育计划，它在20世纪60年代实施，目的是让来自密歇根州的非裔美籍儿童能够接受学前教育和医疗服务。尽管这项计划开销巨大，但是它对这些孩子的很多方面都产生了持续的影响，从犯罪行为减少到健康改善，40年后依旧如此。另一方面，收入所得税减免或现金福利等大范围的项目，随着孩子逐渐长大，也会对其产生程度不一（但一般比前一种小得多）的影响。
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回到研究基因与环境之间相互作用的话题，研究人员开始关注，基于孩子的遗传“天赋”，家庭收入差异是否会对其产生不同的影响。事实上，已有最新的证据初步对这一观点进行了阐释。欧文·汤普森是一位年轻的经济学家，通过对青少年样本进行分析，他发现“战士”基因可能是家庭收入对个人未来学习产生影响减少的原因。56平均来说，在此样本中，来自较为富裕家庭的男性接受的教育较多。因此我们可以认为，一种受政策影响的环境状况（家庭收入）能够解释儿童接受的教育程度。虽然家庭收入和孩子学业之间的关系已经很明显了，57但汤普森还是提出了一个新的问题，如果孩子们拥有不同的基因型，家庭收入会对他们产生不同的影响吗？事实上，他已经发现，对于所有的男孩来说，家庭收入越高对教育成就越有利，尤其是那些拥有低活性MAO-A基因的男孩。对他们来说，家庭收入会显得更为重要，家庭富裕给他们带来的收益是该基因活性较高男孩的3倍。当然，这项研究也存在凯蒲赛等人所遇到的类似问题，那就是环境的内源性和潜在的基因间相互作用，这些因素会隐藏真正的因果关系。但它仍然是一个新的开始，能够帮助我们去理解家庭收入会对孩子产生潜在的不同影响。
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在进一步对基因型、家庭收入和孩子未来成就这三者之间的机制进行深入研究后，有人开始关注家庭压力的潜在重要影响。一支由社会学家、经济学家、儿童发展学家和遗传学家组成的队伍，将经济大衰退的影响同严厉家教结合在一起研究，58他们认为，家庭经济压力会使父母易于暴躁。结果发现，有些母亲携有一种能够影响多巴胺分泌的基因（DRD2），会使她们更易于对孩子大喊大叫，甚至使用暴力，当经济情况好转时，她们才会恢复正常，另外，她们会将这种由经济困难所造成的消极影响传递给下一代。
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目前，一些旨在帮助贫困家庭提高收入的大规模经济政策的基础是他们需要多少收入，而不是可能带来多少影响。这项最新的研究证据，和对出生体重轻婴儿的干预措施研究得到的证据都表明，未来基于遗传因素采取针对性措施是可能的。换言之，如果我们能够利用遗传信息（如与神经可塑性相关的基因）来预测，医院的额外护理对哪些出生体重轻的孩子有效，对哪些又无效，那么我们同样能够预测哪些孩子在家庭收入扶持计划中收益会更多。虽然汤普森利用“战士”基因进行预测就是一个很好的例证，但是如果我们能够利用全基因组数据进行分析，就能得到更好的预测结果。不过，因为我们目前看到的研究都是基于候选基因来考虑的，在设计方面也有一定的局限性，得出的结论似乎有些“极端”，也不太可能在近期实现。然而，随着数据质量的迅速提高，我们需要考虑的是应不应该利用它来进行预测，而不是能不能用它来进行预测。
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基于遗传信息来制定社会政策在现实中可能不太容易让人接受，因为它是从效益最大化的角度，基于可预测的数据模型，阻止某些人接受某些治疗方案。英国国家健康学会（NICE）已经根据成本效益的研究制定了临床护理指南，其中指出，如果某一疗程所带来的健康效益需要花费过多的成本，那么它不会被推荐使用，政府也不会为其买单。59但是该学会仅仅关注某疗程所带来的平均效益，如果它对于一小部分人能够产生巨大的效益，但是对大多数人却不起作用，那又该怎么办呢？能否用遗传分析的方法预测谁是那一小群会受益的人呢？
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