ABSTRACT Background Repeat expansion (RE) disorders affect ~1 in 3000 individuals and are clinically heterogeneous diseases caused by expansions of short tandem DNA repeats. Genetic testing is often locus-specific, resulting in under diagnosis of atypical clinical presentations, especially in paediatric patients without a prior positive family history. Whole genome sequencing (WGS) is emerging as a first-line test for rare genetic disorders, but until recently REs were thought to be undetectable by this approach. Methods WGS pipelines for RE disorder detection were deployed by the 100,000 Genomes Project and Illumina Clinical Services Laboratory. Performance was retrospectively assessed across the 13 most common neurological RE loci using 793 samples with prior orthogonal testing (182 with expanded alleles and 611 with alleles within normal size) and prospectively interrogated in 13,331 patients with suspected genetic neurological disorders. Findings WGS RE detection showed minimum 97·3% sensitivity and 99·6% specificity across all 13 disease-associated loci. Applying the pipeline to patients from the 100,000 Genomes Project identified pathogenic repeat expansions which were confirmed in 69 patients, including seven paediatric patients with no reported family history of RE disorders, with a 0.09% false positive rate. Interpretation We show here for the first time that WGS enables the detection of causative repeat expansions with high sensitivity and specificity, and that it can be used to resolve previously undiagnosed neurological disorders. This includes children with no prior suspicion of a RE disorder. These findings are leading to diagnostic implementation of this analytical pipeline in the NHS Genomic Medicine Centres in England. Funding Medical Research Council, Department of Health and Social Care, National Health Service England, National Institute for Health Research, Illumina Inc

ABSTRACT The human genome contains numerous duplicated regions, such as parent-pseudogene pairs, causing sequencing reads to align equally well to either gene. The extent to which this ambiguity complicates transcriptomic analyses is currently unknown. This is concerning as many parent genes have been linked to disease, including GBA1, causally linked to both Parkinson’s and Gaucher disease. We find that most of the short sequencing reads that map to GBA1 , also map to its pseudogene, GBAP1 . Using long-read RNA-sequencing in human brain, where all reads mapped uniquely, we demonstrate significant differences in expression compared to short-read data. We identify novel transcripts from both GBA1 and GBAP1 , including protein-coding transcripts that are translated in vitro and detected in proteomic data, but that lack GCase activity. By combining long-read with single-nuclear RNA-sequencing to analyse brain-relevant cell types we demonstrate that transcript expression varies by brain region with cell-type-selectivity. Taken together, these results suggest a non-lysosomal function for both GBA1 and GBAP1 in brain. Finally, we demonstrate that inaccuracies in annotation are widespread among parent genes, with implications for many human diseases.

ABSTRACT Background Mendelian randomization (MR) is a method for exploring observational associations to find evidence of causality. Objective To apply MR between multiple risk factors/phenotypic traits (exposures) and Parkinson’s disease (PD) in a large, unbiased manner, and to create a public resource for research. Methods We used two-sample MR in which the summary statistics relating to SNPs from genome wide association studies (GWASes) of 5,839 exposures curated on MR Base were used to assess causal relationships with PD. We selected the highest quality exposure GWASes for this report (n=401). For the disease outcome, summary statistics from the largest published PD GWAS were used. For each exposure, the causal effect on PD was assessed using the inverse variance weighted (IVW) method, followed by a range of sensitivity analyses. We used a false discovery rate (FDR) corrected p-value of <0.05 from the IVW analysis to prioritize traits of interest. Results We observed evidence for causal associations between twelve exposures and risk of PD. Of these, nine were causal effects related to increasing adiposity and decreasing risk of PD. The remaining top exposures that affected PD risk were tea drinking, time spent watching television and forced vital capacity, but the latter two appeared to be biased by violations of underlying MR assumptions. Discussion We present a new platform which offers MR analyses for a total of 5,839 GWASes versus the largest PD GWASes available ( https://pdgenetics.shinyapps.io/pdgenetics/ ). Alongside, we report further evidence to support a causal role for adiposity on lowering the risk of PD.

Summary Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative movement disorder that currently has no disease-modifying treatment, partly owing to inefficiencies in drug target identification and validation using human evidence. Here, we use Mendelian randomization to investigate more than 3000 genes that encode druggable proteins, seeking to predict their efficacy as drug targets for PD. We use expression and protein quantitative trait loci for druggable genes to mimic exposure to medications, and we examine the causal effect on PD risk (in two large case-control cohorts), PD age at onset and progression. We propose 23 potential drug targeting mechanisms for PD, of which four are repurposing opportunities of already-licensed or clinical-phase drugs. We identify two drugs which may increase PD risk. Importantly, there is remarkably little overlap between our MR-supported drug targeting mechanisms to prevent PD and those that reduce PD progression, suggesting that molecular mechanisms driving disease risk and progression differ. Drugs with genetic support are considerably more likely to be successful in clinical trials, and we provide compelling genetic evidence and an analysis pipeline that can be used to prioritise drug development efforts for PD.

ABSTRACT Dystonia is a debilitating hyperkinetic movement disorder, frequently transmitted as a monogenic trait. Here, we describe homozygous frameshift, nonsense and missense variants in TSPOAP1 , encoding the active zone RIM-binding protein 1 (RIMBP1), as a novel genetic cause of autosomal recessive dystonia in seven subjects from three unrelated families. Subjects carrying loss-of-function variants presented with juvenile- onset progressive generalized dystonia, associated with intellectual disability and cerebellar atrophy. Conversely, subjects carrying a pathogenic missense variant (p.Gly1808Ser) presented with isolated adult-onset focal dystonia. In mice, complete loss of RIMBP1, known to reduce neurotransmission, led to motor abnormalities reminiscent of dystonia, decreased Purkinje cell dendritic arborization, and reduced numbers of cerebellar synapses. In vitro analysis of the p.Gly1808Ser variant showed larger spike-evoked calcium transients and enhanced neurotransmission, suggesting that RIMBP1-linked dystonia can be caused by either reduced or enhanced rates of spike-evoked release in relevant neural networks. Our findings establish a direct link between presynaptic RIMBP1 dysfunction and dystonia and highlight the critical role played by well-balanced neurotransmission in motor control and disease pathogenesis.

Background: Circadian rhythm may play a role in neurodegenerative diseases such as Parkinson disease (PD). Chronotype is the behavioural manifestation of circadian rhythm and Mendelian randomisation (MR) involves the use of genetic variants to explore causal effects of exposures on outcomes. This study aimed to explore a causal relationship between chronotype and coffee consumption on risk of PD. Methods: Two-sample MR was undertaken using publicly available GWAS data. Associations between genetic instrumental variables (IV) and 'morning person' (one extreme of chronotype) were obtained from the personal genetics company 23andMe, Inc., and UK Biobank, and consisted of the per-allele odds ratio of being a 'morning person' for 15 independent variants. The per-allele difference in log-odds of PD for each variant was estimated from a recent meta-analysis. The inverse variance weight method was used to estimate an odds ratio (OR) for the effect of being a 'morning person' on PD. Additional MR methods were used to check for bias in the IVW estimate, arising through violation of MR assumptions. The results were compared to analyses employing a genetic instrument of coffee consumption, because coffee consumption has been previously inversely linked to PD. Findings: Being a 'morning person' was causally linked with risk of PD (OR 1.27; 95% confidence interval 1.06-1.51; p=0.012). Sensitivity analyses did not suggest that invalid instruments were biasing the effect estimate and there was no evidence for a reverse causal relationship between liability for PD and chronotype. There was no robust evidence for a causal effect of high coffee consumption using IV analysis, but the effect was imprecisely estimated (OR 1.12; 95% CI 0.89-1.42; p=0.22). Interpretation: We observed causal evidence to support the notion that being a 'morning person', a phenotype driven by the circadian clock, is associated with a higher risk of PD. Further work on the mechanisms is warranted and may lead to novel therapeutic targets. Funding: No specific funding source.

Super-resolution and single-molecule microscopy are increasingly applied to complex biological systems. A major challenge of this approach is that fluorescent puncta must be detected in the low signal, high noise, heterogeneous background environments of cells and tissue. We present RASP, Radiality Analysis of Single Puncta, a bioimaging-segmentation method that solves this problem. RASP removes false positive puncta that other analysis methods detect, and detects features over a broad range of spatial scales: from single proteins to complex cell phenotypes. RASP outperforms the state-of-the-art in precision and speed, using image gradients to separate Gaussian-shaped objects from background. We demonstrate RASP’s power by showing it can extract spatial correlations between microglia, neurons, and α -synuclein oligomers in the human brain. This sensitive, computationally efficient approach enables fluorescent puncta and cellular features to be distinguished in cellular and tissue environments with a sensitivity down to the level of the single protein.

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.

Parkinson disease (PD) is a genetically complex disorder. Multiple genes have been shown to contribute to the risk of PD, and currently 90 independent risk variants have been identified by genome-wide association studies. Thus far, a number of genes (including SNCA, LRRK2, and GBA) have been shown to contain variability across a spectrum of frequency and effect, from rare, highly penetrant variants to common risk alleles with small effect sizes. Variants in GBA, encoding the enzyme glucocerebrosidase, are associated with Lewy body diseases such as PD and Lewy body dementia (LBD). These variants, which reduce or abolish enzymatic activity, confer a spectrum of disease risk, from 1.4- to >10-fold. An outstanding question in the field is what other genetic factors that influence GBA-associated risk for disease, and whether these overlap with known PD risk variants. Using multiple, large case-control datasets, totalling 217,165 individuals (22,757 PD cases, 13,431 PD proxy cases, 622 LBD cases and 180,355 controls), we identified 1,772 PD cases, 711 proxy cases and 7,624 controls with a GBA variant (p.E326K, p.T369M or p.N370S). We performed a genome-wide association study and analysed the most recent PD-associated genetic risk score to detect genetic influences on GBA risk and age at onset. We attempted to replicate our findings in two independent datasets, including the personal genetics company 23andMe, Inc. and whole-genome sequencing data. Our analysis showed that the overall PD genetic risk score modifies risk for disease and decreases age at onset in carriers of GBA variants. Notably, this effect was consistent across all tested GBA risk variants. Dissecting this signal demonstrated that variants in close proximity to SNCA and CTSB (encoding cathepsin B) are the most significant contributors. Risk variants in the CTSB locus were identified to decrease mRNA expression of CTSB. Additional analyses suggest a possible genetic interaction between GBA and CTSB and GBA p.N370S neurons were shown to have decreased Cathepsin B expression compared to controls. These data provide a genetic basis for modification of GBA-associated PD risk and age at onset and demonstrate that variability at genes implicated in lysosomal function exerts the largest effect on GBA associated risk for disease. Further, these results have important implications for selection of GBA carriers for therapeutic interventions

Parkinson's disease (PD) is a common neurodegenerative condition characterised by the presence in the brain of large intraneuronal aggregates, known as Lewy bodies and Lewy neurites, containing fibrillar α-synuclein. According to the amyloid hypothesis, these large end-stage species form from smaller soluble protein assemblies, often termed oligomers, which are proposed as early drivers of pathogenesis. To date, however, this hypothesis has remained controversial, at least in part because it has not been possible to directly visualise oligomeric aggregates in human brain tissue. Therefore, their presence, abundance and distributions have remained elusive. Here, we present ASA-PD (Advanced Sensing of Aggregates - Parkinson's Disease), an imaging method to generate large-scale α-synuclein oligomer maps in post-mortem human brain tissue. We combined autofluorescence suppression with single-molecule fluorescence methods, which together, enable the detection of nanoscale α-synuclein aggregates. To demonstrate the utility of this platform, we captured ~1.2 million oligomers from the anterior cingulate cortex in human post-mortem brain samples from PD and healthy control patients. Our data revealed a specific subpopulation of nanoscale oligomers that represent an early hallmark of the proteinopathy that underlies PD. We anticipate that quantitative information about oligomer distributions provided by ASA-PD will enable mechanistic studies to reveal the pathological processes caused by α-synuclein aggregation.