Ученые исследовали, как среди народа чакхесанг (Нагаленд, Индия) распределены группы крови ABO и резус-фактор, и есть ли связь с гипертонией и диабетом. Этот народ выбрали не случайно — у них раньше уже фиксировали высокие показатели этих болезней. В исследовании участвовали 100 человек, поровну мужчин и женщин. Их разделили на две группы: здоровых и пациентов с диагнозами. Кровь проверили стандартным методом с антителами, а данные проанализировали по формуле Харди-Вайнберга и хи-квадрат.

Формула Харди-Вайнберга — это математическое правило, которое позволяет предсказать, как часто в популяции встречаются разные варианты генов, если на них не действует эволюция (например, нет отбора или мутаций). Если реальные данные сильно отклоняются от расчетов, это сигнал: возможно, ген влияет на выживаемость или скрещивание не случайно.

Оказалось, что у людей с группой крови А гипертония и диабет встречаются чаще, чем у носителей групп B и O. Если точнее, у «А» риск гипертонии в 4.4 раза выше, а диабета — в 4.6. Группа B, наоборот, связана с пониженной вероятностью этих болезней. Группа O хоть и самая распространенная в популяции, но на риски не влияет. Это намекает на генетическую предрасположенность у „А“.

Результаты опубликованы в издании LabMed Discovery.

Дальнейший анализ ДНК показал, что чакхесанги генетически близки к соседним племенам вроде суми, но сильно отличаются от остального населения Индии и мира. Ученые считают, что дело не только в генах — важны и образ жизни, питание, доступ к медицине. Но выводы пока предварительные: выборка маловата, и нужно больше данных.

Польза исследования

• Персонализированная медицина: если связь подтвердится, людей с группой крови А можно заранее брать в группу риска и мониторить давление/сахар.
• Общественное здоровье: в регионе можно запустить скрининги и образовательные программы, акцентируя внимание на профилактике.
• Этногенетика: исследование добавляет данные о малоизученных народах, что полезно для антропологии и истории миграций.

Главная слабость исследования — малая выборка  (100 человек). Для генетических исследований это капля в море: случайные колебания в данных могут исказить результаты.

Например, если в группе пациентов случайно оказалось больше пожилых (а возраст — известный фактор риска), это спутает картину. Нужно повторить исследование на 500–1000 участниках с учетом возраста, пола и сопутствующих болезней.

Ранее ученые выяснили, что группа крови A увеличивает риск рака молочной железы.