贝多芬头发的DNA揭示了他的健康状况和家庭秘密

贝多芬头发的DNA揭示了他的健康状况和家庭秘密

从贝多芬的一绺头发中提取的DNA证据显示,他在生命的最后几个月感染了乙型肝炎病毒。

许多极富创造力的人因疾病而不幸夭折。约翰内斯·维米尔,沃尔夫冈·阿玛迪斯·莫扎特,简·奥斯汀,弗朗茨·舒伯特都是一些著名的例子。

路德维希·凡·贝多芬的一生并不非常短暂;他于1827年去世,享年56岁。然而,他短暂的生命足以让我们猜想,如果他身体好一些,他还能取得怎样的成就。

在他成年后的大部分时间里,贝多芬经常受到疼痛和健康状况不佳的折磨,更不用说听力损失了。他痛苦地思考着这些痛苦,尤其是他的听力损失,希望有一天人们能理解这些痛苦,把解释公布于众。

有时他感到绝望,甚至想自杀;有时他完全停止作曲。

根据当时的记录,有很多关于贝多芬健康状况的书籍。我们来看一下贝多芬的基因组——他的DNA——可能提供什么线索。

DNA从何而来?

从死人(或其他动物)的遗体中提取和分析DNA是非常具有挑战性的,比从活体组织中提取和分析DNA要困难得多。尽管如此,巨大的技术进步已经改变了古代DNA研究领域。

一般来说,人类遗骸中最好的DNA来源包括牙齿和头骨中的石骨,但我们没有贝多芬的骨头或牙齿。

可用的是头发。在贝多芬的时代,从名人或爱人那里收集头发是很常见的。许多被认为是贝多芬的头发被公共和私人收藏。

然而,没有根的头发是一个不太容易处理的DNA来源。这种DNA往往存在于短的,有时是退化的序列中。这些片段必须使用专门的计算机软件,煞费苦心地拼凑在一起,以尽可能多地构建一个完整的基因组序列。

贝多芬头发的DNA揭示了他的健康状况和家庭秘密

贝多芬生于1770年至1827年。英国演员加里·奥德曼在1994年的电影《不朽真情》中扮演作曲家。

我们怎么知道这些头发是贝多芬的?

研究项目使用了八个独立来源的贝多芬头发的样本。其中,有五具遗骸的DNA来自同一个男性个体,其受损程度与19世纪早期的起源一致。

研究人员与家谱公司合作,将这个人的祖先追溯到西欧和中欧。他们确信这是贝多芬的头发,因为其中两把头发的来源记录可以追溯到19世纪20年代。

另外三把头发,基因上与另外两把相同,也有很好的(尽管不是完全不间断的)来源记录。

这五个独立来源的头发样本的来源与基因完全一致,这使得很难怀疑这些头发样本来自贝多芬。

还余三缕头发。其中两个在基因上与其他五个明显不同:一个是女性的。我们不知道这些是怎么被认为是贝多芬的。

其中一个错误的归因本身就很重要,因为它是早期研究的基础,得出贝多芬是铅中毒的结论。研究的结果表明,这一结论不再成立。

第八缕的DNA含量太少,无法被认定为真迹。

对贝多芬健康的了解

研究人员并没有期望找到贝多芬最广为人知的健康问题——听力损失——的基因基础,这一点得到了证实。贝多芬患有成年期的听力损失,这种情况很少主要是由遗传原因引起的。

然而,他多年来一直受到其他健康问题的困扰——特别是胃肠道问题(疼痛和腹泻)和肝脏疾病。

研究人员没有发现贝多芬在遗传上特别容易患上任何特定的胃肠道疾病,如炎症性肠病、肠易激综合征、乳糜泻或乳糖不耐症(如一些人假设的那样)。他们的主要发现与肝病有关。

通过文献资料研究人员已经知道贝多芬患有黄疸病。研究表明,贝多芬有两份与肝硬化有关的PNPLA3基因变体。他还携带了一种导致血色素沉着症(一种损害肝脏的疾病)的基因的两个变体。

值得注意的是,分析还显示贝多芬在他生命的最后几个月感染了乙型肝炎病毒(也许更早)。当时乙肝感染在欧洲可能很常见,但这方面的细节很少。

更重要的是,饮酒可能加剧了贝多芬患肝病的风险。关于他饮酒的程度和性质一直存在争议,这在幸存的记录中被提及,但没有量化。

贝多芬的酒精摄入量在当时可能并不罕见,但可能仍然处于现在认为有害的水平。

贝多芬家族的启示

研究人员专注于Y染色体,它只在男性系中遗传(遵循与大多数欧洲传统姓氏相似的模式)。

五名姓贝多芬的男子提供了他们的DNA样本。他们彼此之间没有密切的关系,生活在今天的比利时,那里是姓氏的起源。他们基本上都有相同的Y染色体,这可以归结为一个共同的男性祖先的后代:阿尔伯特·范·贝多芬(1535-1609)。

令人惊讶的是,路德维希·范·贝多芬的头发有一个不同的Y染色体。在考虑了其他解释后,研究人员推断,在Aert和Ludwig之间的七代人的某个时刻,出于社会和法律目的,某人的父亲不是他们的生父。

但根据现有的证据,研究人员无法破译这可能是哪一代。

接下来是什么?

研究人员将公开他们测序的基因组,因为从进一步的分析中可能会有更多的发现。

除了贝多芬,研究人员的项目是DNA分析领域开辟更广阔可能性的一个例子。这表明,即使从历史上的头发这样没有希望的DNA来源中,也可以获得有意义的结果。

迄今为止,群体遗传学很少将其分析降低到单个个体的水平。这很难做到,但研究人员证明这不是不可能的。