2020年世界睡眠日的主題是"Better Sleep, Better Life, Better Planet" （更好的睡眠，更好的生活，更好的星球），強調睡眠作為健康支柱的重要地位，並通過健康的睡眠可以改善生活質量。在過去的幾十年中，人類探索影響睡眠的深層次原因的研究也走過了一段非比尋常的歷程。今天我們就來和大家一起回顧一下在睡眠——這一佔據每個人1/3生命的獨特生理現象的遺傳學研究歷程。
早期的睡眠遺傳學研究
以往普遍認為，健康的睡眠主要是受到文化、社會、經濟和環境的影響，但是隨著遺傳學的出現及研究手段的進步，科學家逐漸發現基因遺傳因素同樣響著我們的睡眠時間和睡眠質量。早在1937年開始，就有研究發現相比於異卵雙胞胎，同卵雙胞胎之間睡眠參數具有更高的一致性。科學家陸續發現許多基因的突變或變異都與睡眠相關，因此人們逐漸意識到就像很多慢性病一樣，大部分睡眠障礙也屬於遺傳性疾病，準確的說是複雜遺傳疾病。
例如嗜睡症，患有這種嗜睡症的犬一旦興奮或者激動，就會馬上入睡。當發現最初病例呈現家系集中發病特點時，斯坦福大學的 William C. Dement 教授就堅信這是一種基因相關的遺傳病。
William C. Dement 教授 (右) 及和他研究患有嗜睡症卡賓犬
全基因組關聯分析（GWAS）與睡眠研究
2001年加拿大蒙特利爾大學的 Guy Rouleau博士選擇了一個龐大的法裔加拿大的不寧腿綜合症患者家系，採用微衛星標記連鎖分析的方法，第一次嘗試從全基因組角度分析睡眠障礙疾病領域的相關基因，但很遺憾的是沒能鑑別到特定基因。
直到全基因組關聯研究(GWAS)的大潮的來臨，不寧腿綜合徵的研究才再次取得突破。全基因組關聯研究 ，最早通過SNP芯片對病例及對照樣本進行全基因組範圍內的SNP分析，再根據連鎖不平衡 (Linkage Disequilibrium, LD) 關係，找到與性狀相關易感基因。迄今為止，人類的基因分型工作已經確定了數千種基因變異與疾病或性狀之間的關聯，繪製出了群體內部獨特變異的圖譜。基因芯片是評估人類基因組中已知標記的理想平臺，使研究人員能夠在數百萬個標記中發現單核苷酸多態性 (SNP) 或較大的結構變化。
Kári Stefánsson - 冰島 deCODE Genetics 公司 CEO
2006年5月，deCODE Genetics 的遺傳學家 Kári Stefánsson 帶領其團隊藉助illumina 31萬個SNP的基因芯片分析了近 16,000 名冰島人的基因組分型數據，其中包括 306 名不寧腿綜合症患者。該項研究最終通過全基因組關聯繫分析 (GWAS) 找到 BTBD9 基因變異與病症存在顯著相關性，並且他們隨後在The New England Journal of Medicine 發表的文章中報道，根據這項研究統計 BTBD9 基因變異佔歐洲的不寧腿綜合徵患者數量的50%左右。巧合的是，與此同時德國慕尼黑的一個研究團隊也發現了 BTBD9 這個基因與疾病的相關性。兩項研究發表後，Science期刊都將兩個團隊的研究成果評價為不寧腿綜合徵研究“向前邁進的重要一步”。
早起——源於消費級基因檢測樣本的睡眠研究
GWAS首次成功用於不寧腿綜合症研究，極大鼓舞了全球範圍內從事睡眠障礙研究的科學家們，包括嗜睡症、阻塞性睡眠呼吸暫停綜合症等一系列研究紛紛取得突破。與此同時，隨著消費級基因檢測的興起，
23andMe藉助基於全基因組測序數據設計的更高密度SNP位點的基因芯片，這一極具性價比的分析工具，來完成大規模消費者基因檢測與解讀，並加以整理分析利用，進而助力健康研究以及生物醫藥創新。也正因為如此，在NGS成為基因組學主流研究手段的今日，SNP芯片依然是各類大型群體遺傳學項目的重要研究工具。2016年， 23andMe 利用其龐大的客戶DNA數據庫，對超過8.9萬個人的遺傳數據信息進行了一項大型針對晨型人（Morningness，即習慣早起人群）全基因關聯研究，確定了 15 個與習慣早起的人群顯著相關的基因位點，而且發現了其中有 7 個是先前被確定在晝夜節律中起關鍵作用的基因。23andMe 調查的數據結果表明：60歲以上的老人更習慣早起；早起的人發生失眠或嗜睡的幾率更小；與那些習慣熬夜的人相比，早起的人患有抑鬱症的風險也更低。在對年齡和性別數據進行校正後還發現，習慣早起的人比習慣熬夜的“夜貓子”身體質量指數 (BMI) 更加接近健康水平。
習慣早起的人群 GWAS曼哈頓圖
NGS時代的睡眠多組學（Multi-Omics）研究
隨著新一代測序技術（NGS)的成本逐年下降，研究人員能夠探究與任何生物的基因組、轉錄組或表觀基因組相關的幾乎所有問題。無論是大規模全基因組測序，單細胞測序，表觀遺傳學還是微生物宏基因組研究，目前花樣繁多的NGS測序方法被應用到了人類健康的研究的方方面面，尤其在針對群體型樣本的大規模研究中。
在2019年，23andMe 再次和UK BioBank 合作了迄今為止最大的失眠相關基因組研究項目，涉及樣本高達133萬，含蓋多個種群。通過這項有史以來最大規模的失眠GWAS研究，科學家發現 202 個基因位點與夜晚失眠顯著密切相關。與此同時，這次大規模群體遺傳學的樣本優勢，也為進一步解釋GWAS所發現的SNP位點與失眠相關性提供了依據，並通過對GWAS發現的SNP的效應值以及Meta分析，作者建立針對失眠的多基因風險評分（Polygenic Risk Score）模型，來實現對人群中的失眠症患者給予更好的預測，並將睡眠障礙與其他一系列精神類障礙進行了關聯研究。
失眠與其他睡眠相關的精神和代謝特徵遺傳性重疊
藉助對模式動物小鼠的單細胞RNA轉錄組測序數據發現，對這些遺傳變異的廣泛功能註釋，最終將失眠的遺傳因素指向了與運動行為密切相關的基因，在腦中的屏狀核、下丘腦、紋狀體和中型多棘神經元這些特定的神經元細胞類型中，失眠相關基因都存在特異性表達的情況。
2019年11月，哈佛大學醫學院的 Susan Redline 教授分析了美國TOPMed項目的487人全基因組測序（WGS）數據。通過定位之前在132個家系中具有連鎖分析證據的染色體8p23上基因區域，他們發現在DLC1基因中就有57個SNP位點會影響到睡眠期間的體內血氧水平。這項研究是基於該課題組以往大量生物樣本基因分型的工作積累之上展開的，在GWAS和家系連鎖分析數據的指引下，即使較少數量的全基因組測序數據，也能夠識別出複雜性狀相關的特定罕見低頻變異 。通過反向變量加權評估和孟德爾迴歸分析，作者利用GTEx 數據庫中的DLC1變異位點構建孟德爾隨機化 (Mendelian randomization) 分析方法，結果說明成纖維細胞的DLC1基因修飾方式與睡眠時血氧水平變化之間存在潛在的因果關係。遺傳變異、基因表達和甲基化等多實驗也都支持 DCL1 與睡眠期間的平均動脈血氧飽和度的相關性。
染色體上與血氧飽和度遺傳連鎖證據
鑑於微生物種群在與睡眠障礙相關疾病發生中的相關作用，人們對腸道微生物種群與睡眠相互影響的興趣日益增加。已經有16S微生物測序的研究表明，由作息時間節律紊亂會引起影響人類腸道菌群功能及其相互作用。但要為臨床干預相關疾病進行可能的微生物療法提供依據，還需要更大規模的長期干預實驗和更多實驗研究數據的支持。
2018年，Achim Kramer 和他的同事利用機器學習開發了一種稱為 BodyTime 的診斷工具，該方法從血樣中採集血液單核細胞的RNA轉錄組測序數據來確定個體的即時晝夜節律，再根據患者的晝夜節律生物鐘表型診斷而改善患者的睡眠質量，並提供個性化醫學診斷和藥物治療的輔助功能。
同樣也有研究者將目光聚焦在了表觀遺傳學層面。婦女健康倡議研究 (Women's Health Initiative) 和 動脈粥樣硬化多種族研究 (Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis) 大型前瞻性隊列研究體內血液
全基因組DNA甲基化水平發現，失眠和作息時間紊亂會加速女性的體內表觀遺傳年齡衰老，從而影響體內免疫系統功能，引發多種疾病對身體健康造成不利影響。
展望
近年來，還有很多上述未提及的遺傳學大型隊列的研究讓我們對睡眠相關遺傳疾病發生的分子機制有了更深入的理解。由於在我們現代社會中社交時差，工作換班，晨起和熬夜引起晝夜節律失調已經相當普遍。如要準確評估睡眠障礙相關基因變異與實際睡眠質量之間的關係，還有許多非遺傳因素需納入考慮，所以多組學研究將是未來的睡眠研究必經之路。
隨著基因組學檢測技術成本降低以及各類群體遺傳學項目所帶來的豐富樣本資源，諸如表觀基因組關聯分析以及空間轉錄組等新興技術將會進一步幫助人類來解鎖睡眠健康的奧秘。
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