HELIOS：为亚洲人群量身打造的精密健康地图

发表期刊：Nature Communications（2026）
论文题目：The Health for Life in Singapore (HELIOS) Study: delivering precision medicine research for Asian populations
队列规模：10,004 名亚洲成年人
研究类型：多民族纵向精密医学队列（Precision Medicine Cohort）

一、一个被长期忽视的问题

为什么“精准医学”在亚洲人身上并不精准？

过去十多年，精准医学的核心逻辑是：

用大规模人群数据，拆解疾病的个体差异。

问题在于——

这些“大规模人群”，90% 以上来自欧洲血统。

结果就是：

👉 同样的基因风险评分、饮食评分、肥胖阈值，在亚洲人身上“水土不服”。

HELIOS 研究，正是为了解决这一根本性不公平而诞生。

二、HELIOS 是什么？

不是“又一个队列”，而是一整套亚洲精密医学基础设施
HELIOS（Health for Life in Singapore）是一个深度表型 + 多组学 + 国家级随访的纵向队列。
2.1 队列基本构成

项目
内容
总样本量
10,004 人
年龄范围
30–84 岁
人群构成
华人（~68%）、印度裔（~18%）、马来裔（~14%）
招募时间
2018–2022
随访方式
国家健康数据库长期链接

这三个人群并非简单“族群标签”，而是代表了：
东亚
南亚
东南亚
👉 相当于把“亚洲内部的巨大异质性”直接放进同一个研究框架中。


三、研究设计的真正野心
HELIOS 想做的不是“找差异”，而是“画系统”
HELIOS 的设计理念，可以用一句话概括：
从社会环境 → 行为 → 分子 → 疾病，构建完整因果链条。
3.1 数据层级一览（不是堆数据，是“可联通”）
层级
数据类型
社会与环境
居住环境、公共住房比例、食物可达性
行为
饮食问卷、加速度计体力活动
临床
血糖、血脂、DEXA、动脉影像
基因组
30× 全基因组测序
表观组
83 万 CpG DNA 甲基化
转录组
全血 RNA-seq（12,434 基因）
代谢组
1,073 种血浆代谢物
随访
国家医疗、处方、检验、死亡登记

这意味着什么？
👉 你不仅能看到“谁得病了”，还能看到“为什么会走到这一步”。

四、第一层结果：
同样生活在新加坡，健康结局却截然不同
4.1 慢病负担的真实差异
指标
华人
印度裔
马来裔
2 型糖尿病
低
高
高
肥胖 / 内脏脂肪
低
高
高
抑郁 / 焦虑症状
低
高
高

这些差异并非来自医疗条件，因为三组人群共享同一国家医疗体系。


五、一个“反直觉”的发现
饮食和运动，并不能解释一切
5.1 饮食质量的悖论
HELIOS 使用 DASH、aHEI、aMED 等经典饮食评分，结果却非常“打脸”：
人群
DASH 饮食评分
代谢健康
印度裔
最高
最差
华人
较低
较好

👉 在欧美有效的饮食评分，在亚洲人群中失灵。
5.2 运动更多，代谢却更差？
印度裔、马来裔：
自报体力活动 ↑
加速度计客观测量 ↑
但：
BMI、胰岛素抵抗、HbA1c 仍更高
这一步，作者明确指出：
“行为层面不足以解释族群差异，必须进入分子层。”


六、基因层面：
PRS 几乎“解释不了”亚洲人的糖尿病风险
6.1 一个非常重要的结果
项目
结果
跨族群 T2D PRS
三组人几乎相同
实际 T2D 风险
印度裔/马来裔 ≈ 华人 3 倍
PRS 可解释比例
~5%

👉 换句话说：
目前主流 GWAS 找到的“风险基因”，几乎没解释亚洲人的真实疾病负担。
这是对“直接移植欧美 PRS”的一次正面否定。


七、真正拉开差距的，是表观与代谢层
7.1 DNA 甲基化：族群特异的“基因调控状态”
发现 16,444 个族群高度分化的 CpG 位点
富集于：
启动子 / 增强子
DNase 高敏区
转录因子结合位点（如 PLAG1）
这些位点：
与 未来糖尿病风险 高度重叠
与 饮食质量、教育水平、脂肪分布 强相关
👉 说明：
不是“基因不同”，而是“基因怎么被用不同”。


八、代谢组：
饮食 × 基因 × 疾病的“化学读出”
8.1 153 种显著分化的代谢物
总体模式非常清晰：
特征
印度裔 / 马来裔
华人
脂质代谢物
↓
↑
氨基酸 / 核苷酸
↑
↓

其中 63% 的脂质代谢物 与高血压、肥胖、T2D 呈负相关。
8.2 一个经典例子：FADS1/FADS2
控制脂肪酸代谢
同时影响 39 种代谢物
与红肉、鱼、乳制品摄入强相关
👉 这为 “亚洲精准营养” 提供了真实分子靶点。


九、转录组：
炎症、代谢、神经疾病信号同时浮现
2,972 个基因在族群间差异表达
富集通路包括：
炎症反应
热发生
神经退行性疾病（AD、PD）
甚至发现：
76 个亚洲特异 cis-eQTL
在欧洲主导数据库中完全缺失


十、国家级随访：
HELIOS 不止是“横截面”
95% 参与者成功链接国家健康数据
覆盖：
处方
检验
诊断
发病时间
以糖尿病为例：
基线数据 → 真实发病轨迹
精准识别高风险人群


十一、这篇文章真正的贡献是什么？
不是某个结果，而是三件“基础设施级”的事
1️⃣ 证明：欧美精密医学模型不能直接套用亚洲
2️⃣ 展示：行为 × 表观 × 代谢才是核心通路
3️⃣ 提供：可持续扩展到 10 万人的研究模板（SG100K）


十二、局限与未来
当前局限
微生物组尚未系统整合
精神疾病机制仍偏描述性
多数分析仍为关联而非因果
未来方向
精准营养（Precision Nutrition）
表观干预靶点
亚洲特异 PRS / 分子分型
与脑影像、精神健康深度整合

最后一句话总结
HELIOS 不是在回答“亚洲人和欧洲人哪里不一样”，
而是在重建：什么才是真正属于亚洲人的精准医学。