作者 Luke Jostins，一名致力于复杂自身免疫疾病遗传基础研究的研究生。Jostins 在信息学和统计遗传学领域拥有深厚的背景，并在其博客Genetic Inference上撰写有关遗传流行病学和测序技术的内容。本文的一个不同版本曾发布在群组博客Genomes Unzipped上。
基因医学的伟大希望之一是我们能够预测哪些人会患上某些疾病，然后将预防措施集中在那些有风险的人身上。科学家们早已知道，这一计划的难点之一是我们很少能根据个人的基因确定他/她是否会患上某种疾病——更多时候，我们只能估计其疾病风险。这一认识主要来源于双胞胎研究，该研究考察同卵和异卵双胞胎的疾病史。双胞胎研究利用家庭和人群中已建立的遗传风险模型，以及同卵和异卵双胞胎相似程度的不同，来估计疾病风险中有多少来自遗传因素，有多少来自环境风险因素。（更多细节请参见这篇帖子。）这里存在一些复杂性，具体使用的模型可能会改变结果，但总的来说，主要信息是相同的：遗传风险预测包含大量信息，但不足以保证预测某人是否会患上某种疾病。这不仅仅适用于遗传学：对环境风险因素的平行研究通常也会揭示倾向和概率，而非保证。
这意味着，体重、身高、性别、种族、饮食、童年感染暴露、疫苗接种史、家族史和环境毒素水平完全相同的两个人通常不会患上同一种疾病，但他们患病的可能性远高于在所有这些方面都存在差异的两个人。举个极端例子，**同卵双胞胎，尽管拥有相同的 DNA、社会经济背景、童年环境以及（通常）相同的胎盘，通常也不会死于同一种疾病——但他们比两个随机个体死于同一种疾病的可能性要大得多**。这完美地类比了风险预测的有效性（和不足）：除了知道基因副本的健康结果之外，你永远无法获得更好的预测。另一个版本的你的健康结果将是宝贵的，并能指导你、你的医生和医疗机构（如果他们能恰当利用这些信息）。但它无法让他们确切地知道你将发生什么，因为同卵双胞胎通常不会死于同一种疾病。没有所谓的健康命运：你的身体发生的任何事情都有一个强大的随机组成部分。这并不意味着其中任何事情都不重要；了解你的疾病风险是你为自己未来健康所能做的最重要的事情之一。**但风险并非命运**。而这个核心事实科学家们早已熟知。在此背景下，Bert Vogelstein 及其同事在《Science Translational Medicine》上发表了一篇近期论文，该论文也利用了双胞胎研究数据来探讨基因在疾病预测方面的能力。该研究的要点（或者至少是许多媒体和新闻媒体的理解）是，DNA 并不能完美决定你未来会患上哪些疾病。这篇论文总体来说存在很多缺陷：许多遗传学家对该论文表示不满，Erika Check Hayden 在《Nature News》博客上对该论文进行了彻底调查。简而言之，该研究使用了非标准的、任意的遗传风险模型，并且未能正确地对双胞胎数据进行建模，既没有处理许多环境混杂因素，也没有处理与双胞胎研究相关的大量不确定性。许多遗传学家对作者似乎不知道该主题的现有文献感到恼火，并且他们在一次由美国癌症研究协会年会举办的、出席者众多的新闻发布会上，将他们的研究方法和结果呈现为新颖且有争议的。然而，更令人震惊的是，媒体整体上似乎对这些结果感到多么惊讶，头条新闻如“DNA 检测对预防作用不大”和“你的 DNA 蓝图可能会让你失望”。除 Erika 外，没有记者提到我们已经拥有的关于遗传风险预测局限性的信息。正如 Joe Pickrell 在推特上指出的那样，我们无法真正知道这是真实的惊讶，还是仅仅是报纸在炒作这一消息以使其看起来更像新闻，但与一些记者和公众交谈后，这种惊讶似乎至少有一部分是真实的。公众认知与遗传风险预测既定共识之间的差距在我们看来是出乎意料且令人担忧的。但当然，这种差距的原因相对明显。先前讨论过这个主题的论文是由统计遗传学家撰写的，技术性很强，讨论了技术模型和各种预测措施的优点，并且很少伴随新闻稿或试图与公众沟通其结果。对那些能够阅读的人来说，信息是清晰且已确立的——遗传风险预测（或任何形式的风险预测）永远无法完美预测疾病发病率，也永远不会取代诊断测试。但 Bert Vogelstein 的研究结果对人们来说是意外的，而对我们来说却毫不意外，这表明我们在向公众传达我们的研究成果方面未能履行我们的首要职责之一。该论文在统计遗传学研究方面是失败的，但这与其在公众宣传方面的成功形成了对比。如果我们因为一篇糟糕的论文传达了信息而感到恼火，那么我们也应该因为自己从未妥善沟通我们的研究成果而感到恼火。作为从事技术、统计研究的人，我们需要特别努力地以非专业人士能够直观理解的方式来解释我们的结果。疾病风险的精确概率性质很难理解，但并非不可能。也许如果大多数公众能够了解统计遗传学基本概念和结果，关于遗传并非命运的报道将是旧闻而非大新闻。我们将能够解决更紧迫的问题，即如何利用遗传学来改善人类健康。（顺便说一句，尽管有些反直觉，但实际上只有一小部分人类疾病遗传学研究着眼于利用遗传信息预测患者的疾病。我们的大部分研究都用于利用疾病的遗传预测因素来理解疾病的普遍病理机制，以便我们能够治疗所有患有该疾病的人，而不管其遗传风险如何。这意味着疾病遗传学研究的益处很大程度上独立于遗传学的预测能力。然而，这并不意味着我们完全不在乎风险预测。）
