近年来，被坊间称为“减肥神药”的
临床数据显示，部分使用者可实现5%、10%甚至更大幅度的体重减轻。但现实的个体差异却有些“扎心”：同样是打针，有人暴瘦，有人却收效甚微；不良反应方面，有人毫无不适，有人却吐到怀疑人生。
同一支针，为何判若云泥？
2026年4月8日，于国际顶级期刊Nature发布的一项大规模遗传学研究给出了关键线索——个体对GLP-1类药物的反应差异，可能早在基因层面即已注定。
这项题为《GLP-1受体激动剂减重疗效与副作用的遗传预测因子》（Genetic predictors of GLP1 receptor agonist weight loss and side effects）的研究，由23andMe研究团队主导完成。研究旨在从遗传学角度阐释，为何不同患者在使用GLP-1类药物时，减重效果与胃肠道不良反应呈现显著的个体差异。
研究人员分析了超过2.7万名使用这类减肥药的志愿者的基因数据，发现了一个非常关键的基因密码：GLP1R基因的一个微小突变（被科学家命名为rs10305420）。
这个基因主要负责制造我们体内的“饱腹感接收器”。如果你刚好携带了这个基因的特定突变版本（T等位基因），那么你的细胞表面可能会伸出更多的“接收天线”，让药物能更高效地向大脑发送“我吃饱了”的信号。数据表明，每携带一份这种变异，用药者就能平均多减掉大约0.76公斤的体重。
不过，“欲戴王冠，必承其重”，减重效果更好往往也伴随着代价。研究发现，能让你瘦得更多的基因变异，同时也让你更容易感到恶心和
图 基于GLP-1的减重药物在不同个体间的反应存在差异
现在的减肥药还在不断升级，比如GLP-1/
但科学家发现，有些患者身上存在另一个名为GIPR（rs1800437）的基因突变。本来，药物中的GIP成分有一个奇妙的作用：它可以“安抚”中枢神经，缓冲掉GLP-1带来的恶心感。但如果你的GIPR基因发生突变，这个“缓冲系统”就会部分失灵，直接导致患者频频呕吐。
更夸张的是，如果一个人“倒霉地”同时拥有上述两种高风险基因（这种情况在欧洲血统人群中属于极少数，仅占约0.6%），他们发生剧烈呕吐的几率会飙升近14.8倍！
当然，基因并不能决定一切，科学家发现基因加上环境、临床指征等因素，目前大约能解释25%的药效差异。还有哪些因素决定了你能不能顺利掉秤呢？
性别与年龄：数据显示，女性和较年轻的群体对药物的反应往往更好，减重的比例更大。
基础体重：用药前越胖（即初始BMI基数越大）的人，减去的体重比例（或BMI降幅）通常也会更大。
有无糖尿病：如果没有
专家在评价这项研究时指出，这项发现为我们打开了一扇“精准医疗”的大门。或许在不久的将来，我们在开具减肥药之前，只需要做个基因检测，医生就能根据你的基因报告告诉你：“你属于易吐体质，建议用A药；你基因自带增效光环，用B药效果绝佳”。
不过，专家也提醒我们别高兴得太早。这项基因发现还需要在更多不同人种、更多医院的数据中去反复验证才能真正落地。但在攻克
更多研究信息
本项研究题为《GLP-1受体激动剂减重疗效与副作用的遗传预测因子》（Genetic predictors of GLP1 receptor agonist weight loss and side effects），由23andMe研究团队牵头完成，并于2026年4月发表在国际顶级学术期刊《Nature》上。这项研究的核心目的是解开不同患者在使用GLP-1类减重药物时，疗效与胃肠道副作用存在巨大个体差异的基因谜团。
研究团队基于23andMe数据库，对27,885名自我报告使用过GLP-1受体激动剂（包括Ozempic、Wegovy、Mounjaro、Zepbound等）的参与者进行了全基因组关联分析（GWAS）。受试者大多为女性（82.4%），平均年龄52岁，绝大多数（78.3%）为欧洲血统。研究收集了他们的用药类型、剂量、疗程、减重比例以及恶心、呕吐等不良反应数据。
药效与副作用的“双刃剑” 研究首次获得了直接的遗传学证据，证明药物靶点基因的变异会显著影响患者的用药反应：
GLP1R基因变异（rs10305420）：研究发现该基因上的一个错义突变与药物的减重疗效显著相关。每携带一个效应等位基因（T），患者可额外多减去约0.76公斤的体重。但同时，共定位分析证实，带来更好减重效果的基因变异，也与更高的恶心和呕吐发生率相关。
GIPR基因变异（rs1800437）：针对GLP-1/GIP双靶点药物，研究发现GIPR基因上的特定变异会削弱GIP受体原本对恶心、呕吐的生理缓冲作用，导致携带该突变的患者在使用
除了基因，研究明确指出，女性、较年轻、基础BMI较高、使用替尔泊肽、用药剂量较大且时间较长的患者通常能获得更好的减重比例（BMI降幅）。此外，合并患有2型糖尿病（T2D）会显著削弱减重效果。
本项研究最大的临床价值之一，是开发了一个结合遗传特征（基因型）与非遗传特征（人口统计学、临床诊断等）的联合预测模型。该模型能够解释约25%的减重疗效差异。更重要的是，研究人员在独立的电子健康记录（EHR）队列中验证了该模型，证明其能够在患者用药前，精准地将其按预期疗效进行有效分层（如区分为预期减重最多、中等及最少的人群）。
总体而言，这项大规模人群研究不仅揭示了GLP-1药物反应差异的生物学机制，更为未来在肥胖症治疗中实施药物遗传学（Pharmacogenetics）和精准医疗（Precision Medicine）奠定了坚实的基础。
参考文献
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