我们经常谈论家族遗传下来的特征——比如爸爸的发际线，奶奶的鼻子，或者叔叔的音乐天赋。这些特征可能受到环境或我们遗传的基因构成的影响。我们有可能量化我们的基因构成对某些性状的“遗传性”的影响。这种遗传性是用一个刻度来衡量的，0表示“没有遗传影响”，1表示“完全由遗传决定”。

除了身体特征和技能，我们也遗传了某些疾病的倾向，包括癌症。观察性研究显示血癌在家族中聚集(图1)，特别是多发性骨髓瘤(MM)和慢性淋巴细胞白血病(CLL)的聚集，这表明对这些疾病具有共同的遗传易感性。然而，这些研究不能描述遗传和环境对疾病风险的贡献。

最近，我们的实验室对MM和CLL之间的遗传相关性进行了研究，这使我们能够量化这些疾病的共同遗传易感性的遗传成分。如果一种疾病的遗传力可以被认为是有助于疾病风险的基因组内遗传变异的指纹，那么我们用于量化遗传相关性的技术已经寻求衡量MM和CLL两个“指纹”之间的相似性。我们发现MM和CLL之间的正遗传相关性支持观察性研究，并提供了对这些疾病共享遗传遗传易感性的第一个直接证据。

我们发现MM和CLL之间存在正的遗传相关性

我们用来测量遗传相关性的“单位”是单核苷酸多态性(SNPs)，这是DNA中的一个碱基变化。我们研究了这些变异对疾病风险的频率和影响的相关性。在全基因组关联研究(GWAS)中已经研究了snp频率的变化。在GWAS中大量的SNPs基因型中，与对照组相比，一些共同遗传SNPs(位点)区域在疾病病例中明显更频繁地出现。迄今为止，有45个CLL和23个MM风险基因座。除了发现这些血癌之间的遗传相关性外，我们还在10个已知风险位点上发现了共享遗传易感性的进一步证据(图2)。

GWAS的发现具有很强的复制能力，我们获得的数据是有价值的。从这些风险区域，我们可以量化遗传力，使我们能够解卷环境与基因对疾病的影响，我们可以建立多基因风险评分，使我们能够分层高危个体，他们可能需要更频繁或更早的疾病筛查。

我们的遗传密码支撑着我们所观察到的高等生物学

虽然可以治疗，但目前还没有治愈MM和CLL和疾病的病因仍然了解甚少。除了风险分层，对GWAS发现的进一步研究领域是作为关联基础的功能生物学。这可能会让我们了解这种疾病背后的机制。常见的遗传变异，如单核苷酸多态性，定位于基因组的非编码区域，并被认为通过基因表达的改变影响疾病的发病机制。为了初步了解MM和CLL的生物学基础，我们整合了10个共享风险位点的染色体捕获、组蛋白标记和转录因子结合的调控数据。有趣的是，我们在这些位点上发现了与B细胞发育、基因组稳定性和其他癌症发展有关的基因。这支持了这些区域可以影响任何一种疾病的发展的原则，特别是MM和CLL起源于同一细胞在不同的成熟阶段。在未来，我们的目标是在生物环境中研究GWAS的发现，提供在体外和在活的有机体内相互作用的基因和调节机制的证据。

最终，我们的遗传密码支撑着我们所观察到的从细胞行为到发育和疾病的高等生物学。由于生殖系遗传学在受孕时就已确定，而且被认为是稳定的，它们为理解疾病的病因学提供了坚实的基础。因此，生殖系遗传学的研究为确定疾病发病机制中的干扰基因和途径以及确定潜在的治疗靶点提供了前景。