人工智能有助于分析终生环境暴露

生物学不是命运的观点并不新鲜。对双胞胎的研究表明，即使在同卵双胞胎中(100% 共享 DNA)，相同的疾病基因也不会在两个人身上都发展成全面的疾病。

大多数人类疾病都是由遗传和环境因素引起的。基因决定了 1 型糖尿病、高血压、中风或帕金森病等疾病风险的 30% 至 70%。其余的可能源于外部的非生物因素。

这种我们知之甚少的环境变量的混乱，对我们每个人来说都是独一无二的，形成了我们个人的暴露组。

解开这些外部影响以及它们如何与我们的基因相交叉，可以为解开因基因与环境之间的相互作用而产生的复杂疾病之谜提供关键线索。这些知识可以优化科学家预测患者疾病风险和个体化治疗的方式。

但我们接触的环境范围如此广泛，相互作用如此复杂，为了了解人类暴露组，科学家将越来越需要向人工智能寻求帮助。

生物医学副教授、暴露组研究员 Chirag Patel 表示：“我们的一些疾病因果模型正在失败，人们越来越有兴趣了解疾病是如何产生的，以便我们能够开发出考虑环境和行为变异来源的疗法和干预措施。”哈佛医学院布拉瓦尼克研究所信息学。帕特尔说道。

“我们需要评估人工智能方法来重新分类疾病或将暴露历史缝合在一起以拼凑出因果图。”

典型的例子是阿尔茨海默病，这是一种高度遗传的疾病，往往会在晚年出现。

“这种模式意味着，尽管遗传学发挥着重要作用，但数十年的环境暴露也在疾病的发病和进展中发挥着重要作用，”布莱根妇女医院学助理教授 Hyun-Sik Yang 说。

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