SummaryTo determine the prevalence of early-onset Alzheimer disease (EOAD) and of autosomal dominant forms of EOAD (ADEOAD), we performed a population-based study in the city of Rouen (426,710 residents). EOAD was defined as onset of disease at age <61 years, and ADEOAD was defined as the occurrence of at least three EOAD cases in three generations. Using these stringent criteria, we calculated that the EOAD and ADEOAD prevalences per 100,000 persons at risk were 41.2 and 5.3, respectively. We then performed a mutational analysis of the genes for amyloid precursor protein (APP), presenilin 1 (PSEN1), and presenilin 2 (PSEN2) in 34 families with ADEOAD ascertained in France. In 19 (56%) of these families, we identified 16 distinct PSEN1 missense mutations, including 4 (Thr147Ile, Trp165Cys, Leu173Trp, and Ser390Ile) not reported elsewhere. APP mutations, including a novel mutation located at codon 715, were identified in 5 (15%) of the families. In the 10 remaining ADEOAD families and in 9 additional autosomal dominant Alzheimer disease families that did not fulfill the strict criteria for ADEOAD, no PSEN1, PSEN2, or APP mutation was identified. These results show that (1) PSEN1 and APP mutations account for 71% of ADEOAD families and (2) nonpenetrance at age <61 years is probably infrequent for PSEN1 or APP mutations. To determine the prevalence of early-onset Alzheimer disease (EOAD) and of autosomal dominant forms of EOAD (ADEOAD), we performed a population-based study in the city of Rouen (426,710 residents). EOAD was defined as onset of disease at age <61 years, and ADEOAD was defined as the occurrence of at least three EOAD cases in three generations. Using these stringent criteria, we calculated that the EOAD and ADEOAD prevalences per 100,000 persons at risk were 41.2 and 5.3, respectively. We then performed a mutational analysis of the genes for amyloid precursor protein (APP), presenilin 1 (PSEN1), and presenilin 2 (PSEN2) in 34 families with ADEOAD ascertained in France. In 19 (56%) of these families, we identified 16 distinct PSEN1 missense mutations, including 4 (Thr147Ile, Trp165Cys, Leu173Trp, and Ser390Ile) not reported elsewhere. APP mutations, including a novel mutation located at codon 715, were identified in 5 (15%) of the families. In the 10 remaining ADEOAD families and in 9 additional autosomal dominant Alzheimer disease families that did not fulfill the strict criteria for ADEOAD, no PSEN1, PSEN2, or APP mutation was identified. These results show that (1) PSEN1 and APP mutations account for 71% of ADEOAD families and (2) nonpenetrance at age <61 years is probably infrequent for PSEN1 or APP mutations.

Family and twin studies have suggested a genetic component in autism. We performed a genome-wide screen with 264 microsatellites markers in 51 multiplex families, using non-parametric linkage methods. Families were recruited by a collaborative group including clinicians from Sweden, France, Norway, the USA, Italy, Austria and Belgium. Using two-point and multipoint affected sib-pair analyses, 11 regions gave nominal P -values of 0.05 or lower. Four of these regions overlapped with regions on chromosomes 2q, 7q, 16p and 19p identified by the first genome-wide scan of autism performed by the International Molecular Genetic Study of Autism Consortium. Another of our potential susceptibility regions overlapped with the 15q11-q13 region identified in previous candidate gene studies. Our study revealed six additional regions on chromosomes 4q, 5p, 6q, 10q, 18q and Xp. We found that the most significant multipoint linkage was close to marker D6S283 (maximum lod score = 2.23, P = 0.0013).

Rheumatoid arthritis (RA), the most common autoimmune disease, is associated in families with other autoimmune diseases, including insulin-dependent diabetes mellitus (IDDM). Its genetic component has been suggested by familial aggregation (λs = 5), twin studies, and segregation analysis. HLA , which is the only susceptibility locus known, has been estimated to account for one-third of this component. The aim of this paper was to identify new RA loci. A genome scan was performed with 114 European Caucasian RA sib pairs from 97 nuclear families. Linkage was significant only for HLA ( P < 2.5⋅10 −5 ) and nominal for 19 markers in 14 other regions ( P < 0.05). Four of the loci implicated in IDDM potentially overlap with these regions: the putative IDDM6, IDDM9, IDDM13 , and DXS998 loci. The first two of these candidate regions, defined in the RA genome scan by the markers D18S68-D18S61-D18S469 (18q22–23) and D3S1267 (3q13), respectively, were studied in 194 additional RA sib pairs from 164 nuclear families. Support for linkage to chromosome 3 only was extended significantly ( P = 0.002). The analysis of all 261 families provided a linkage evidence of P = 0.001 and suggested an interaction between this putative RA locus and HLA . This locus could account for 16% of the genetic component of RA. Candidate genes include those coding for CD80 and CD86, molecules involved in antigen-specific T cell recognition. In conclusion, this first genome scan in RA Caucasian families revealed 14 candidate regions, one of which was supported further by the study of a second set of families.

The authors carried out a genetic association study of 14 schizophrenia candidate genes (RGS4, DISC1, DTNBP1, STX7, TAAR6, PPP3CC, NRG1, DRD2, HTR2A, DAOA, AKT1, CHRNA7, COMT, and ARVCF). This study tested the hypothesis of association of schizophrenia with common single nucleotide polymorphisms (SNPs) in these genes using the largest sample to date that has been collected with uniform clinical methods and the most comprehensive set of SNPs in each gene.The sample included 1,870 cases (schizophrenia and schizoaffective disorder) and 2,002 screened comparison subjects (i.e. controls), all of European ancestry, with ancestral outliers excluded based on analysis of ancestry-informative markers. The authors genotyped 789 SNPs, including tags for most common SNPs in each gene, SNPs previously reported as associated, and SNPs located in functional domains of genes such as promoters, coding exons (including nonsynonymous SNPs), 3' untranslated regions, and conserved noncoding sequences. After extensive data cleaning, 648 SNPs were analyzed for association of single SNPs and of haplotypes.Neither experiment-wide nor gene-wide statistical significance was observed in the primary single-SNP analyses or in secondary analyses of haplotypes or of imputed genotypes for additional common HapMap SNPs. Results in SNPs previously reported as associated with schizophrenia were consistent with chance expectation, and four functional polymorphisms in COMT, DRD2, and HTR2A did not produce nominally significant evidence to support previous evidence for association.It is unlikely that common SNPs in these genes account for a substantial proportion of the genetic risk for schizophrenia, although small effects cannot be ruled out.

Significance Understanding loci nominated by genome-wide association studies (GWASs) is challenging. Here, we show, using the specific example of Parkinson disease, that identification of protein–protein interactions can help determine the most likely candidate for several GWAS loci. This result illustrates a significant general principle that will likely apply across multiple diseases.

Pathogenic variants in the glucocerebrosidase gene (GBA) encoding the enzyme deficient in Gaucher's disease (GD) are associated with Parkinson's disease (PD). To investigate the sequence variants, their association with PD and the related phenotypes in a large cohort of European, mostly French, patients and controls, we sequenced all exons of GBA in 786 PD patients from 525 unrelated multiplex families, 605 patients with apparently sporadic PD and 391 ethnically matched controls. GBA mutations were significantly more frequent (odds ratio=6.98, 95% confidence interval 2.54-19.21; P=0.00002) in the PD patients (76/1130=6.7%) than in controls (4/391=1.0%) and in patients with family histories of PD (8.4%) than in isolated cases (5.3%). Twenty-eight different mutations were identified in patient and control groups, including seven novel variants. N370S and L444P accounted for 70% of all mutant alleles in the patient group. PD patients with GBA mutations more frequently had bradykinesia as the presenting symptom and levodopa-induced dyskinesias. The phenotype was similar in patients with one, two or complex GBA mutations, although the two patients with c.1263del+RecTL and N370S/RecΔ55 mutations had signs of GD. Segregation analyses in 21 multiplex families showed that 17% of the affected relatives did not carry GBA mutations found in the given family, indicating heterogeneity of the aetiology, but 46% of the unaffected relatives were GBA mutation carriers. These genotype and clinical analyses on the largest homogeneous sample of European patients studied to date confirmed that GBA mutations are the most common genetic risk factor for PD, particularly in familial forms.

Systemic sclerosis (SSc) is an orphan, complex, inflammatory disease affecting the immune system and connective tissue. SSc stands out as a severely incapacitating and life-threatening inflammatory rheumatic disease, with a largely unknown pathogenesis. We have designed a two-stage genome-wide association study of SSc using case-control samples from France, Italy, Germany, and Northern Europe. The initial genome-wide scan was conducted in a French post quality-control sample of 564 cases and 1,776 controls, using almost 500 K SNPs. Two SNPs from the MHC region, together with the 6 loci outside MHC having at least one SNP with a P<10−5 were selected for follow-up analysis. These markers were genotyped in a post-QC replication sample of 1,682 SSc cases and 3,926 controls. The three top SNPs are in strong linkage disequilibrium and located on 6p21, in the HLA-DQB1 gene: rs9275224, P = 9.18×10−8, OR = 0.69, 95% CI [0.60–0.79]; rs6457617, P = 1.14×10−7 and rs9275245, P = 1.39×10−7. Within the MHC region, the next most associated SNP (rs3130573, P = 1.86×10−5, OR = 1.36 [1.18–1.56]) is located in the PSORS1C1 gene. Outside the MHC region, our GWAS analysis revealed 7 top SNPs (P<10−5) that spanned 6 independent genomic regions. Follow-up of the 17 top SNPs in an independent sample of 1,682 SSc and 3,926 controls showed associations at PSORS1C1 (overall P = 5.70×10−10, OR:1.25), TNIP1 (P = 4.68×10−9, OR:1.31), and RHOB loci (P = 3.17×10−6, OR:1.21). Because of its biological relevance, and previous reports of genetic association at this locus with connective tissue disorders, we investigated TNIP1 expression. A markedly reduced expression of the TNIP1 gene and also its protein product were observed both in lesional skin tissue and in cultured dermal fibroblasts from SSc patients. Furthermore, TNIP1 showed in vitro inhibitory effects on inflammatory cytokine-induced collagen production. The genetic signal of association with TNIP1 variants, together with tissular and cellular investigations, suggests that this pathway has a critical role in regulating autoimmunity and SSc pathogenesis.

We performed the largest genome-wide association study of PD to date, involving the analysis of 7.8M SNPs in 37.7K cases, 18.6K UK Biobank proxy-cases, and 1.4M controls. We identified 90 independent genome-wide significant signals across 78 loci, including 38 independent risk signals in 37 novel loci. These variants explained 26-36% of the heritable risk of PD. Tests of causality within a Mendelian randomization framework identified putatively causal genes for 70 risk signals. Tissue expression enrichment analysis suggested that signatures of PD loci were heavily brain-enriched, consistent with specific neuronal cell types being implicated from single cell expression data. We found significant genetic correlations with brain volumes, smoking status, and educational attainment. In sum, these data provide the most comprehensive understanding of the genetic architecture of PD to date by revealing many additional PD risk loci, providing a biological context for these risk factors, and demonstrating that a considerable genetic component of this disease remains unidentified.