Common variants in Alzheimer’s disease and risk stratification by polygenic risk scores

Funder: Funder: Fundación bancaria ‘La Caixa’ Number: LCF/PR/PR16/51110003 Funder: Grifols SA Number: LCF/PR/PR16/51110003 Funder: European Union/EFPIA Innovative Medicines Initiative Joint Number: 115975 Funder: JPco-fuND FP-829-029 Number: 733051061Genetic discoveries of Alzheimer's disease are the drivers of our understanding, and together with polygenetic risk stratification can contribute towards planning of feasible and efficient preventive and curative clinical trials. We first perform a large genetic association study by merging all available case-control datasets and by-proxy study results (discovery n = 409,435 and validation size n = 58,190). Here, we add six variants associated with Alzheimer's disease risk (near APP, CHRNE, PRKD3/NDUFAF7, PLCG2 and two exonic variants in the SHARPIN gene). Assessment of the polygenic risk score and stratifying by APOE reveal a 4 to 5.5 years difference in median age at onset of Alzheimer's disease patients in APOE ɛ4 carriers. Because of this study, the underlying mechanisms of APP can be studied to refine the amyloid cascade and the polygenic risk score provides a tool to select individuals at high risk of Alzheimer's disease

New insights into the genetic etiology of Alzheimer's disease and related dementias

Characterization of the genetic landscape of Alzheimer's disease (AD) and related dementias (ADD) provides a unique opportunity for a better understanding of the associated pathophysiological processes. We performed a two-stage genome-wide association study totaling 111,326 clinically diagnosed/'proxy' AD cases and 677,663 controls. We found 75 risk loci, of which 42 were new at the time of analysis. Pathway enrichment analyses confirmed the involvement of amyloid/tau pathways and highlighted microglia implication. Gene prioritization in the new loci identified 31 genes that were suggestive of new genetically associated processes, including the tumor necrosis factor alpha pathway through the linear ubiquitin chain assembly complex. We also built a new genetic risk score associated with the risk of future AD/dementia or progression from mild cognitive impairment to AD/dementia. The improvement in prediction led to a 1.6- to 1.9-fold increase in AD risk from the lowest to the highest decile, in addition to effects of age and the APOE ε4 allele

Exome sequencing identifies rare damaging variants in ATP8B4 and ABCA1 as novel risk factors for Alzheimers Disease

The genetic component of Alzheimer’s disease (AD) has been mainly assessed using Genome Wide Association Studies (GWAS), which do not capture the risk contributed by rare variants. Here, we compared the gene-based burden of rare damaging variants in exome sequencing data from 32,558 individuals —16,036 AD cases and 16,522 controls— in a two-stage analysis. Next to known genes TREM2, SORL1 and ABCA7, we observed a significant association of rare, predicted damaging variants in ATP8B4 and ABCA1 with AD risk, and a suggestive signal in ADAM10. Next to these genes, the rare variant burden in RIN3, CLU, ZCWPW1 and ACE highlighted these genes as potential driver genes in AD-GWAS loci. Rare damaging variants in these genes, and in particular loss-of-function variants, have a large effect on AD-risk, and they are enriched in early onset AD cases. The newly identified AD-associated genes provide additional evidence for a major role for APP-processing, Aβ-aggregation, lipid metabolism and microglial function in AD

Exome sequencing identifies rare damaging variants in ATP8B4 and ABCA1 as risk factors for Alzheimer’s disease

Alzheimer’s disease (AD), the leading cause of dementia, has an estimated heritability of approximately 70%1. The genetic component of AD has been mainly assessed using genome-wide association studies, which do not capture the risk contributed by rare variants2. Here, we compared the gene-based burden of rare damaging variants in exome sequencing data from 32,558 individuals—16,036 AD cases and 16,522 controls. Next to variants in TREM2, SORL1 and ABCA7, we observed a significant association of rare, predicted damaging variants in ATP8B4 and ABCA1 with AD risk, and a suggestive signal in ADAM10. Additionally, the rare-variant burden in RIN3, CLU, ZCWPW1 and ACE highlighted these genes as potential drivers of respective AD-genome-wide association study loci. Variants associated with the strongest effect on AD risk, in particular loss-of-function variants, are enriched in early-onset AD cases. Our results provide additional evidence for a major role for amyloid-β precursor protein processing, amyloid-β aggregation, lipid metabolism and microglial function in AD

Common variants in Alzheimer's disease and risk stratification by polygenic risk scores.

Funder: Funder: Fundación bancaria ‘La Caixa’ Number: LCF/PR/PR16/51110003 Funder: Grifols SA Number: LCF/PR/PR16/51110003 Funder: European Union/EFPIA Innovative Medicines Initiative Joint Number: 115975 Funder: JPco-fuND FP-829-029 Number: 733051061Genetic discoveries of Alzheimer's disease are the drivers of our understanding, and together with polygenetic risk stratification can contribute towards planning of feasible and efficient preventive and curative clinical trials. We first perform a large genetic association study by merging all available case-control datasets and by-proxy study results (discovery n = 409,435 and validation size n = 58,190). Here, we add six variants associated with Alzheimer's disease risk (near APP, CHRNE, PRKD3/NDUFAF7, PLCG2 and two exonic variants in the SHARPIN gene). Assessment of the polygenic risk score and stratifying by APOE reveal a 4 to 5.5 years difference in median age at onset of Alzheimer's disease patients in APOE ɛ4 carriers. Because of this study, the underlying mechanisms of APP can be studied to refine the amyloid cascade and the polygenic risk score provides a tool to select individuals at high risk of Alzheimer's disease

Multiancestry analysis of the HLA locus in Alzheimer’s and Parkinson’s diseases uncovers a shared adaptive immune response mediated by HLA-DRB1*04 subtypes

Across multiancestry groups, we analyzed Human Leukocyte Antigen (HLA) associations in over 176,000 individuals with Parkinson’s disease (PD) and Alzheimer’s disease (AD) versus controls. We demonstrate that the two diseases share the same protective association at the HLA locus. HLA-specific fine-mapping showed that hierarchical protective effects of HLA-DRB1*04 subtypes best accounted for the association, strongest with HLA-DRB1*04:04 and HLA-DRB1*04:07, and intermediary with HLA-DRB1*04:01 and HLA-DRB1*04:03. The same signal was associated with decreased neurofibrillary tangles in postmortem brains and was associated with reduced tau levels in cerebrospinal fluid and to a lower extent with increased Aβ42. Protective HLA-DRB1*04 subtypes strongly bound the aggregation-prone tau PHF6 sequence, however only when acetylated at a lysine (K311), a common posttranslational modification central to tau aggregation. An HLA-DRB1*04-mediated adaptive immune response decreases PD and AD risks, potentially by acting against tau, offering the possibility of therapeutic avenues

Οptimisatiοn of the detectiοn and interpretatiοn of genοmic variatiοns from whole exome data for case-control studies

Au cours des 20 dernières années, l'évolution des nouvelles technologies a révélé la grande variabilitéde notre génome depuis la simple substitution jusqu'aux réarrangements chromosomiques. Lestechnologies de séquençage à haut débit ont particulièrement amélioré l’identification etl’interprétation des variations de petite taille tout en offrant l’opportunité d’explorer les variations destructure avec une résolution supérieure à celle disponible grâce aux analyses pangénomiques surpuces. Néanmoins, l’identification des variations de structure, et plus particulièrement des variationsdu nombre de copies (CNV) à partir de données de séquençage par capture, a été sous exploitée etpeu évaluée. Notre objectif principal était de mettre en place un pipeline bioinformatique basé sur laprofondeur de lecture pour l’identification des CNV, puis de l’appliquer à une études cas-témoinsd’exome dans le cadre de la recherche sur la maladie d’Alzheimer.La maladie d’Alzheimer (MA) est la maladie neurodégénérative la plus fréquente. Les facteursgénétiques individuels jouent un rôle important dans son déterminisme et de multiples facteurs derisque ont été identifiés, essentiellement des substitutions et petites insertions/délétions. Pourtant,des variations de structure ont déjà été identifiées dans des formes monogéniques de MA, comme lesduplications complètes du gène APP. Les CNV restent très peu étudiés dans la MA et nous avonssouhaité appliquer une approche cas-témoins à partir de données massives d’exomes pour détecterdes CNV contribuant au risque de MA.Dans un premier temps, nous avons établi une stratégie d'analyse basée sur le logiciel CANOES afin dedétecter les CNV à partir de données de NGS issues d’une capture (panel, exomes). Cette approche aété validée à travers deux grands jeux de données de panels et d’exomes comparés à des techniquesindépendantes. Dans le premier jeu de données (panels), la sensibilité et la spécificité étaient de 100%et nous obtenons une sensibilité de 87,25 % et une valeur prédictive positive de 88,5% sur la détectionde CNV sur les données de séquençage d'exomes.Par la suite, nous avons appliqué cette approche aux données d’exomes issues des consortium ADES(Alzheimer Disease Exome Sequencing) et ADSP (Alzheimer Disease Sequencing Project), regroupant,après un contrôle qualité extensif développé dans le cadre de ces travaux, 22 094 individus répartisentre 4077 formes précoces de MA, 8458 formes tardives et 9559 témoins. Nous avons mis au pointdes analyses au niveau des transcrits et appliqué une méthode statistique basée sur les dosagesappliquée aux formes précoces et aux témoins. Nous avons pu identifier plusieurs potentiels nouveauxfacteurs de risque dont la région du chr22q11.21, déjà impliquée dans les troubles duneurodéveloppement (p=3,8x10-4). De plus, nous avons identifié des délétions très rares dans lesgènes ABCA1 et ABCA7 dont les variations perte de fonction sont connues comme facteurs de risquede MA depuis peu, et nous avons réalisé une analyse conjointe des délétions et des variations pertede fonction de petite taille.En conclusion, nous avons montré que la détection de CNV issus de données d’exome est fiable et nousen avons mesuré les performances et les limites avant de les appliquer à un grand jeu de données afind’identifier de nouveaux mécanismes contribuant au développement de la maladie d’Alzheimer.Over the past 20 years, the evolution of new technologies has revealed the great variability of ourgenome, from simple substitutions to chromosomal rearrangements. High-throughput sequencing hasparticularly improved the identification and interpretation of small variations, while offering theopportunity to explore structural variations with a higher resolution than that available with genome-wide microarray analyses. Nevertheless, the identification of structural variations and more specificallycopy number variations (CNVs) from capture sequencing data, has been under exploited and underevaluated. Our main objective was to develop a read depth based bioinformatics pipeline for CNVidentification, and then apply it to a case-control exome study in Alzheimer’s disease research.Alzheimer’s disease (AD) is the most common neurodegenerative disorder. Individual genetic factorsplay an important role in its determinism, and multiple risk factors have been identified, mainlysubstitutions and small insertions/deletions. However, structural variations have already beenidentified in monogenic forms of AD, such as complete duplication of APP gene. CNVs remain largelyunstudied in AD, we set out to apply a case-control approach using massive exome data to detect CNVscontributing to AD risk.As a first step, we established an analysis strategy based on CANOES software to detect CNVs fromNGS data derived from a capture (gene panels, exomes). This approach was validated using 2 largegene panels and exome datasets, compared with independent targeted techniques. In the first dataset(gene panels), sensitivity and specificity were 100%, and we obtained a sensitivity of 87.25% and apredictive positive value of 88.5% for CNV detection in whole exome sequencing data.We then applied this approach to whole exome data from the ADES (Alzheimer Disease ExomeSequencing) and ADSP (Alzheimer Disease Sequencing Project) consortia, grouping, after extensivequality control developed as part of this work, 22,094 samples divided between 4077 early onset cases,8458 late onset and 9559 controls. We developed transcript-level analyses and applied a statisticalmethod based on dosage applied on early onset cases and controls. We were able to identify severalpotential new risk factors, including the 22q11.21 regions, already implicated in neurodevelopmentaldisorders (p=3,8x10-4). In addition, we identified rare deletions in ABCA1 and ABCA7 genes, whoseloss-of-function variations have recently been identified as risk factors for AD, and carried out a jointanalysis of deletions and small loss-of-function variations.In conclusion, we have shown that CNV detection from exome data is reliable, and we have measuredits performance and limitations before applying it to a large dataset to identify new mechanismscontributing to the development of Alzheimer's disease

Optimisation de la détection et de l'interpretation des variations génomiques issues de données d'exomes pour les études cas-contrôles

Over the past 20 years, the evolution of new technologies has revealed the great variability of ourgenome, from simple substitutions to chromosomal rearrangements. High-throughput sequencing hasparticularly improved the identification and interpretation of small variations, while offering theopportunity to explore structural variations with a higher resolution than that available with genome-wide microarray analyses. Nevertheless, the identification of structural variations and more specificallycopy number variations (CNVs) from capture sequencing data, has been under exploited and underevaluated. Our main objective was to develop a read depth based bioinformatics pipeline for CNVidentification, and then apply it to a case-control exome study in Alzheimer’s disease research.Alzheimer’s disease (AD) is the most common neurodegenerative disorder. Individual genetic factorsplay an important role in its determinism, and multiple risk factors have been identified, mainlysubstitutions and small insertions/deletions. However, structural variations have already beenidentified in monogenic forms of AD, such as complete duplication of APP gene. CNVs remain largelyunstudied in AD, we set out to apply a case-control approach using massive exome data to detect CNVscontributing to AD risk.As a first step, we established an analysis strategy based on CANOES software to detect CNVs fromNGS data derived from a capture (gene panels, exomes). This approach was validated using 2 largegene panels and exome datasets, compared with independent targeted techniques. In the first dataset(gene panels), sensitivity and specificity were 100%, and we obtained a sensitivity of 87.25% and apredictive positive value of 88.5% for CNV detection in whole exome sequencing data.We then applied this approach to whole exome data from the ADES (Alzheimer Disease ExomeSequencing) and ADSP (Alzheimer Disease Sequencing Project) consortia, grouping, after extensivequality control developed as part of this work, 22,094 samples divided between 4077 early onset cases,8458 late onset and 9559 controls. We developed transcript-level analyses and applied a statisticalmethod based on dosage applied on early onset cases and controls. We were able to identify severalpotential new risk factors, including the 22q11.21 regions, already implicated in neurodevelopmentaldisorders (p=3,8x10-4). In addition, we identified rare deletions in ABCA1 and ABCA7 genes, whoseloss-of-function variations have recently been identified as risk factors for AD, and carried out a jointanalysis of deletions and small loss-of-function variations.In conclusion, we have shown that CNV detection from exome data is reliable, and we have measuredits performance and limitations before applying it to a large dataset to identify new mechanismscontributing to the development of Alzheimer's disease.Au cours des 20 dernières années, l'évolution des nouvelles technologies a révélé la grande variabilitéde notre génome depuis la simple substitution jusqu'aux réarrangements chromosomiques. Lestechnologies de séquençage à haut débit ont particulièrement amélioré l’identification etl’interprétation des variations de petite taille tout en offrant l’opportunité d’explorer les variations destructure avec une résolution supérieure à celle disponible grâce aux analyses pangénomiques surpuces. Néanmoins, l’identification des variations de structure, et plus particulièrement des variationsdu nombre de copies (CNV) à partir de données de séquençage par capture, a été sous exploitée etpeu évaluée. Notre objectif principal était de mettre en place un pipeline bioinformatique basé sur laprofondeur de lecture pour l’identification des CNV, puis de l’appliquer à une études cas-témoinsd’exome dans le cadre de la recherche sur la maladie d’Alzheimer.La maladie d’Alzheimer (MA) est la maladie neurodégénérative la plus fréquente. Les facteursgénétiques individuels jouent un rôle important dans son déterminisme et de multiples facteurs derisque ont été identifiés, essentiellement des substitutions et petites insertions/délétions. Pourtant,des variations de structure ont déjà été identifiées dans des formes monogéniques de MA, comme lesduplications complètes du gène APP. Les CNV restent très peu étudiés dans la MA et nous avonssouhaité appliquer une approche cas-témoins à partir de données massives d’exomes pour détecterdes CNV contribuant au risque de MA.Dans un premier temps, nous avons établi une stratégie d'analyse basée sur le logiciel CANOES afin dedétecter les CNV à partir de données de NGS issues d’une capture (panel, exomes). Cette approche aété validée à travers deux grands jeux de données de panels et d’exomes comparés à des techniquesindépendantes. Dans le premier jeu de données (panels), la sensibilité et la spécificité étaient de 100%et nous obtenons une sensibilité de 87,25 % et une valeur prédictive positive de 88,5% sur la détectionde CNV sur les données de séquençage d'exomes.Par la suite, nous avons appliqué cette approche aux données d’exomes issues des consortium ADES(Alzheimer Disease Exome Sequencing) et ADSP (Alzheimer Disease Sequencing Project), regroupant,après un contrôle qualité extensif développé dans le cadre de ces travaux, 22 094 individus répartisentre 4077 formes précoces de MA, 8458 formes tardives et 9559 témoins. Nous avons mis au pointdes analyses au niveau des transcrits et appliqué une méthode statistique basée sur les dosagesappliquée aux formes précoces et aux témoins. Nous avons pu identifier plusieurs potentiels nouveauxfacteurs de risque dont la région du chr22q11.21, déjà impliquée dans les troubles duneurodéveloppement (p=3,8x10-4). De plus, nous avons identifié des délétions très rares dans lesgènes ABCA1 et ABCA7 dont les variations perte de fonction sont connues comme facteurs de risquede MA depuis peu, et nous avons réalisé une analyse conjointe des délétions et des variations pertede fonction de petite taille.En conclusion, nous avons montré que la détection de CNV issus de données d’exome est fiable et nousen avons mesuré les performances et les limites avant de les appliquer à un grand jeu de données afind’identifier de nouveaux mécanismes contribuant au développement de la maladie d’Alzheimer

Optimisation de la détection et de l'interpretation des variations génomiques issues de données d'exomes pour les études cas-contrôles

Over the past 20 years, the evolution of new technologies has revealed the great variability of ourgenome, from simple substitutions to chromosomal rearrangements. High-throughput sequencing hasparticularly improved the identification and interpretation of small variations, while offering theopportunity to explore structural variations with a higher resolution than that available with genome-wide microarray analyses. Nevertheless, the identification of structural variations and more specificallycopy number variations (CNVs) from capture sequencing data, has been under exploited and underevaluated. Our main objective was to develop a read depth based bioinformatics pipeline for CNVidentification, and then apply it to a case-control exome study in Alzheimer’s disease research.Alzheimer’s disease (AD) is the most common neurodegenerative disorder. Individual genetic factorsplay an important role in its determinism, and multiple risk factors have been identified, mainlysubstitutions and small insertions/deletions. However, structural variations have already beenidentified in monogenic forms of AD, such as complete duplication of APP gene. CNVs remain largelyunstudied in AD, we set out to apply a case-control approach using massive exome data to detect CNVscontributing to AD risk.As a first step, we established an analysis strategy based on CANOES software to detect CNVs fromNGS data derived from a capture (gene panels, exomes). This approach was validated using 2 largegene panels and exome datasets, compared with independent targeted techniques. In the first dataset(gene panels), sensitivity and specificity were 100%, and we obtained a sensitivity of 87.25% and apredictive positive value of 88.5% for CNV detection in whole exome sequencing data.We then applied this approach to whole exome data from the ADES (Alzheimer Disease ExomeSequencing) and ADSP (Alzheimer Disease Sequencing Project) consortia, grouping, after extensivequality control developed as part of this work, 22,094 samples divided between 4077 early onset cases,8458 late onset and 9559 controls. We developed transcript-level analyses and applied a statisticalmethod based on dosage applied on early onset cases and controls. We were able to identify severalpotential new risk factors, including the 22q11.21 regions, already implicated in neurodevelopmentaldisorders (p=3,8x10-4). In addition, we identified rare deletions in ABCA1 and ABCA7 genes, whoseloss-of-function variations have recently been identified as risk factors for AD, and carried out a jointanalysis of deletions and small loss-of-function variations.In conclusion, we have shown that CNV detection from exome data is reliable, and we have measuredits performance and limitations before applying it to a large dataset to identify new mechanismscontributing to the development of Alzheimer's disease.Au cours des 20 dernières années, l'évolution des nouvelles technologies a révélé la grande variabilitéde notre génome depuis la simple substitution jusqu'aux réarrangements chromosomiques. Lestechnologies de séquençage à haut débit ont particulièrement amélioré l’identification etl’interprétation des variations de petite taille tout en offrant l’opportunité d’explorer les variations destructure avec une résolution supérieure à celle disponible grâce aux analyses pangénomiques surpuces. Néanmoins, l’identification des variations de structure, et plus particulièrement des variationsdu nombre de copies (CNV) à partir de données de séquençage par capture, a été sous exploitée etpeu évaluée. Notre objectif principal était de mettre en place un pipeline bioinformatique basé sur laprofondeur de lecture pour l’identification des CNV, puis de l’appliquer à une études cas-témoinsd’exome dans le cadre de la recherche sur la maladie d’Alzheimer.La maladie d’Alzheimer (MA) est la maladie neurodégénérative la plus fréquente. Les facteursgénétiques individuels jouent un rôle important dans son déterminisme et de multiples facteurs derisque ont été identifiés, essentiellement des substitutions et petites insertions/délétions. Pourtant,des variations de structure ont déjà été identifiées dans des formes monogéniques de MA, comme lesduplications complètes du gène APP. Les CNV restent très peu étudiés dans la MA et nous avonssouhaité appliquer une approche cas-témoins à partir de données massives d’exomes pour détecterdes CNV contribuant au risque de MA.Dans un premier temps, nous avons établi une stratégie d'analyse basée sur le logiciel CANOES afin dedétecter les CNV à partir de données de NGS issues d’une capture (panel, exomes). Cette approche aété validée à travers deux grands jeux de données de panels et d’exomes comparés à des techniquesindépendantes. Dans le premier jeu de données (panels), la sensibilité et la spécificité étaient de 100%et nous obtenons une sensibilité de 87,25 % et une valeur prédictive positive de 88,5% sur la détectionde CNV sur les données de séquençage d'exomes.Par la suite, nous avons appliqué cette approche aux données d’exomes issues des consortium ADES(Alzheimer Disease Exome Sequencing) et ADSP (Alzheimer Disease Sequencing Project), regroupant,après un contrôle qualité extensif développé dans le cadre de ces travaux, 22 094 individus répartisentre 4077 formes précoces de MA, 8458 formes tardives et 9559 témoins. Nous avons mis au pointdes analyses au niveau des transcrits et appliqué une méthode statistique basée sur les dosagesappliquée aux formes précoces et aux témoins. Nous avons pu identifier plusieurs potentiels nouveauxfacteurs de risque dont la région du chr22q11.21, déjà impliquée dans les troubles duneurodéveloppement (p=3,8x10-4). De plus, nous avons identifié des délétions très rares dans lesgènes ABCA1 et ABCA7 dont les variations perte de fonction sont connues comme facteurs de risquede MA depuis peu, et nous avons réalisé une analyse conjointe des délétions et des variations pertede fonction de petite taille.En conclusion, nous avons montré que la détection de CNV issus de données d’exome est fiable et nousen avons mesuré les performances et les limites avant de les appliquer à un grand jeu de données afind’identifier de nouveaux mécanismes contribuant au développement de la maladie d’Alzheimer