为什么性爱?为什么是现在?

的许多方面人类生理性别之间的不同。最常见的疾病发病率显示一定程度的性别差异,发展和/或对治疗的反应1,2,3。这应该提供有针对性的治疗的机会,但临床研究通常不包括性作为一个变量。例如,只有4%的COVID-19临床研究计划这样做,尽管性别差异的证据在感染,死亡率和药物反应4。

故障分析性可能是致命的。一个典型的例子是“教科书”的男性偏见的症状心脏骤停,导致延误诊断和治疗的女性3,5。评估药物反应只在男性也导致不恰当的和潜在的危险剂量的指导方针1,2,3。

性别差异相关动物模型。系统的表型出现的老鼠显示许多生理和行为特征是性二态的,大多数基因突变的影响1,2。然而,许多研究仍在使用单性(通常是雄性)动物。这部分是因为女性数据被认为是更多的变量由于生殖周期;可比可变性最近在男性由于睾丸激素波动和其他因素消除了这一假设1,3。

这未能包括性生理变量创建了一个主要的知识差距:情况资助机构和科学期刊现在寻求纠正,要求男女纳入实验设计和分析。

性别差异超出了性腺

浏览任何解剖学的书,你可能会看到的唯一器官隔离性性腺。然而,大多数非生殖器官解剖和/或不同性别之间的转录2,6。大脑也不例外:没有夸大它的影响,有证据表明在啮齿动物和人类的性别差异在大脑特定的体积、神经元基因表达和生理学2,5,6。

历史上,性别差异在啮齿动物和人类的非生殖器官是完全归功于荷尔蒙的影响。我们现在知道,细胞内在性chromosome-mediated机制也发挥重要的角色还没有得到充分的研究6,7(补充图1)。我们的器官可能会因此知道自己性独立的促性腺激素。

相反,也越来越意识到荷尔蒙等动物模型的机制在起作用果蝇中,性别差异曾经被认为来自专门细胞内在机制2。这个发现提供了一个机会来利用复杂的遗传工具在果蝇研究细胞如何整合内在和外在信号获取、维护和潜在的调节他们的性别差异特点。

细胞和分子的性别

如果内在机制导致性别差异在非生殖器官,甚至细胞体外,和任何过程,可能“性”。有趣的是,基因表达的性别差异、核扩散和/或行为已经报道了原代细胞培养,瀑样,胚胎干细胞和诱导多能干细胞(万能)6,7。其他方面的细胞内生理性别之间也会有所不同;你可能想要记住下次检查生物分子冷凝物,细胞骨架动力学、细胞器沟通或病毒感染的机制。

这些性别差异的机制仍有待建立,在万能的情况下,有些争议7,8。有证据表明来自X -和Y-specific基因和不同的表观遗传机制(补充图1)。

是否观察细胞,器官或动物,缺乏以前的性别差异的证据也不是一个很好的理由排除性在未来实验。一个细胞系或动物模型可能不表现出性别差异,但可能会揭示出一些特定的治疗。此外,男性和女性的相同的表型可能源于性二态的机制。例如,尽管雄性和雌性老鼠可以体验疼痛,慢性疼痛处理更加依赖小胶质细胞在男性和女性的T细胞9。这些sex-dependent机制有明显的影响,当考虑遗传易感性和治疗人类疾病2,3。

你们关心的是纯粹的分子研究可能放心留下这种性二态的细胞环境,但你可能仍需要将性作为一个变量在未来的任何应用程序:工程的目标和/或清除药物两性之间可能有所不同1,3。你可能还需要考虑自己的性:例如,在小鼠和大鼠暴露于男性而不是女性实验者造成压力,减少疼痛感的说法3,9。

为什么只有性?

特别对性是什么?如果目标是开发更有效的治疗方法,我们也不应该考虑的因素如年龄、生育状况、种族或社会经济地位?如果实验考虑允许,当然良好的实践考虑所有相关变量。我认为有三个理由从性开始,然而。

首先,只考虑一方忽视了变异的主要来源与潜在影响近一半的世界人口。其次,揭示性别差异提供了一个入口点进入未来的分层。例如,女性在他们对治疗的反应可能有所不同,因为他们已经怀孕;第二个实验设计现在可以比较他们未出生的孩子的女人。最后,考虑性应该提高认识的实验设计和分析的重要性。这样做可能使我们考虑的模型,我们将使用我们的下一个实验可能概括的生物学,例如,疾病与晚发性或一个更普遍的弱势群体。

性以及性别

宠物之争的许多研究人员感兴趣的性别差异是性别和性别的不正确的使用,特别是使用后者作为前者的同义词。性是指生物属性区分有机体是男性,女性,阴阳人,雌雄同体。性别是一种社会建构,包括各种心理和社会特征,集体个人定义为男性,女性,非二进制或反式3,10。

重要的是要认识到,既适用于人类:性别不否定或覆盖的性别差异,但是,同样的,并不是所有的人类的性别差异的社会建构。或许更令人惊讶的是,性和性别都可以独立或协同调节特定特征(例如,疼痛)和作为疾病的独立危险因素(例如,女性的性别角色与心血管疾病独立的风险更高的性的影响)3。

但这是要花我吗?

另一个常见的假设是将性作为一个实验变量双打研究成本。在某些情况下,它可能仅仅需要分解(也就是说,不是池)员数据,以及选择合适的实验设计/分析1,3。不可否认这个选择并不简单——我们中的许多人无法适当分析和/或解释我们的数据,有可能导致性别的影响数和under-recognition汇集数据集的关键的性别差异10。阶乘设计,性被认为是在感兴趣的其他变量,如基因型和/或治疗,通常是一个合适的选择1,10。

一个明显的数据集可以重新显示显著的性别差异,例如,反应到特定的药物或基因操纵(补充图1 b)。因此,夹杂物性不仅是临床相关的社会责任:它可能增加你的机会检测有意义的和可再生的效果,甚至可以减少实验的总数/动物必需的。

你说服,但仍然困惑于如何将性作为一个变量在你的研究?最近的一些资源提供有用的建议关于如何设计、行为,分析和报告你的实验1,3,10。如果仍有疑问,请联系!