Andy Feinberg and colleagues show in a colon cancer model that most DNA methylation alterations occur in sequence regions distinct from promoters or canonical CpG islands, termed 'CpG island shores', and that this methylation is strongly related to gene expression and can discriminate tissue types regardless of species of origin. For the past 25 years, it has been known that alterations in DNA methylation (DNAm) occur in cancer, including hypomethylation of oncogenes and hypermethylation of tumor suppressor genes. However, most studies of cancer methylation have assumed that functionally important DNAm will occur in promoters, and that most DNAm changes in cancer occur in CpG islands. Here we show that most methylation alterations in colon cancer occur not in promoters, and also not in CpG islands, but in sequences up to 2 kb distant, which we term 'CpG island shores'. CpG island shore methylation was strongly related to gene expression, and it was highly conserved in mouse, discriminating tissue types regardless of species of origin. There was a notable overlap (45–65%) of the locations of colon cancer–related methylation changes with those that distinguished normal tissues, with hypermethylation enriched closer to the associated CpG islands, and hypomethylation enriched further from the associated CpG island and resembling that of noncolon normal tissues. Thus, methylation changes in cancer are at sites that vary normally in tissue differentiation, consistent with the epigenetic progenitor model of cancer, which proposes that epigenetic alterations affecting tissue-specific differentiation are the predominant mechanism by which epigenetic changes cause cancer.

The Psychiatric GWAS Consortium Bipolar Disorder Working Group reports a large-scale genome-wide association study of 7,481 individuals with bipolar disorder with replication in 4,493 cases. The Consortium identifies a new susceptibility locus near ODZ4 and replicates a known association near CACNA1C for bipolar disorder. We conducted a combined genome-wide association study (GWAS) of 7,481 individuals with bipolar disorder (cases) and 9,250 controls as part of the Psychiatric GWAS Consortium. Our replication study tested 34 SNPs in 4,496 independent cases with bipolar disorder and 42,422 independent controls and found that 18 of 34 SNPs had P < 0.05, with 31 of 34 SNPs having signals with the same direction of effect (P = 3.8 × 10−7). An analysis of all 11,974 bipolar disorder cases and 51,792 controls confirmed genome-wide significant evidence of association for CACNA1C and identified a new intronic variant in ODZ4. We identified a pathway comprised of subunits of calcium channels enriched in bipolar disorder association intervals. Finally, a combined GWAS analysis of schizophrenia and bipolar disorder yielded strong association evidence for SNPs in CACNA1C and in the region of NEK4-ITIH1-ITIH3-ITIH4. Our replication results imply that increasing sample sizes in bipolar disorder will confirm many additional loci.

Understanding the consequences of regulatory variation in the human genome remains a major challenge, with important implications for understanding gene regulation and interpreting the many disease-risk variants that fall outside of protein-coding regions. Here, we provide a direct window into the regulatory consequences of genetic variation by sequencing RNA from 922 genotyped individuals. We present a comprehensive description of the distribution of regulatory variation—by the specific expression phenotypes altered, the properties of affected genes, and the genomic characteristics of regulatory variants. We detect variants influencing expression of over ten thousand genes, and through the enhanced resolution offered by RNA-sequencing, for the first time we identify thousands of variants associated with specific phenotypes including splicing and allelic expression. Evaluating the effects of both long-range intra-chromosomal and trans (cross-chromosomal) regulation, we observe modularity in the regulatory network, with three-dimensional chromosomal configuration playing a particular role in regulatory modules within each chromosome. We also observe a significant depletion of regulatory variants affecting central and critical genes, along with a trend of reduced effect sizes as variant frequency increases, providing evidence that purifying selection and buffering have limited the deleterious impact of regulatory variation on the cell. Further, generalizing beyond observed variants, we have analyzed the genomic properties of variants associated with expression and splicing and developed a Bayesian model to predict regulatory consequences of genetic variants, applicable to the interpretation of individual genomes and disease studies. Together, these results represent a critical step toward characterizing the complete landscape of human regulatory variation.

Objective The assessment of response to lithium maintenance treatment in bipolar disorder (BD) is complicated by variable length of treatment, unpredictable clinical course, and often inconsistent compliance. Prospective and retrospective methods of assessment of lithium response have been proposed in the literature. In this study we report the key phenotypic measures of the “Retrospective Criteria of Long-Term Treatment Response in Research Subjects with Bipolar Disorder” scale currently used in the Consortium on Lithium Genetics (ConLiGen) study. Materials and Methods Twenty-nine ConLiGen sites took part in a two-stage case-vignette rating procedure to examine inter-rater agreement [Kappa (κ)] and reliability [intra-class correlation coefficient (ICC)] of lithium response. Annotated first-round vignettes and rating guidelines were circulated to expert research clinicians for training purposes between the two stages. Further, we analyzed the distributional properties of the treatment response scores available for 1,308 patients using mixture modeling. Results Substantial and moderate agreement was shown across sites in the first and second sets of vignettes (κ = 0.66 and κ = 0.54, respectively), without significant improvement from training. However, definition of response using the A score as a quantitative trait and selecting cases with B criteria of 4 or less showed an improvement between the two stages (ICC1 = 0.71 and ICC2 = 0.75, respectively). Mixture modeling of score distribution indicated three subpopulations (full responders, partial responders, non responders). Conclusions We identified two definitions of lithium response, one dichotomous and the other continuous, with moderate to substantial inter-rater agreement and reliability. Accurate phenotypic measurement of lithium response is crucial for the ongoing ConLiGen pharmacogenomic study.

To identify bipolar disorder (BD) genetic susceptibility factors, we conducted two genome-wide association (GWA) studies: one involving a sample of individuals of European ancestry (EA; n=1001 cases; n=1033 controls), and one involving a sample of individuals of African ancestry (AA; n=345 cases; n=670 controls). For the EA sample, single-nucleotide polymorphisms (SNPs) with the strongest statistical evidence for association included rs5907577 in an intergenic region at Xq27.1 (P=1.6 × 10−6) and rs10193871 in NAP5 at 2q21.2 (P=9.8 × 10−6). For the AA sample, SNPs with the strongest statistical evidence for association included rs2111504 in DPY19L3 at 19q13.11 (P=1.5 × 10−6) and rs2769605 in NTRK2 at 9q21.33 (P=4.5 × 10−5). We also investigated whether we could provide support for three regions previously associated with BD, and we showed that the ANK3 region replicates in our sample, along with some support for C15Orf53; other evidence implicates BD candidate genes such as SLITRK2. We also tested the hypothesis that BD susceptibility variants exhibit genetic background-dependent effects. SNPs with the strongest statistical evidence for genetic background effects included rs11208285 in ROR1 at 1p31.3 (P=1.4 × 10−6), rs4657247 in RGS5 at 1q23.3 (P=4.1 × 10−6), and rs7078071 in BTBD16 at 10q26.13 (P=4.5 × 10−6). This study is the first to conduct GWA of BD in individuals of AA and suggests that genetic variations that contribute to BD may vary as a function of ancestry.

Lithium is a first-line treatment in bipolar disorder, but individual response is variable. Previous studies have suggested that lithium response is a heritable trait. However, no genetic markers of treatment response have been reproducibly identified.Here, we report the results of a genome-wide association study of lithium response in 2563 patients collected by 22 participating sites from the International Consortium on Lithium Genetics (ConLiGen). Data from common single nucleotide polymorphisms (SNPs) were tested for association with categorical and continuous ratings of lithium response. Lithium response was measured using a well established scale (Alda scale). Genotyped SNPs were used to generate data at more than 6 million sites, using standard genomic imputation methods. Traits were regressed against genotype dosage. Results were combined across two batches by meta-analysis.A single locus of four linked SNPs on chromosome 21 met genome-wide significance criteria for association with lithium response (rs79663003, p=1·37 × 10(-8); rs78015114, p=1·31 × 10(-8); rs74795342, p=3·31 × 10(-9); and rs75222709, p=3·50 × 10(-9)). In an independent, prospective study of 73 patients treated with lithium monotherapy for a period of up to 2 years, carriers of the response-associated alleles had a significantly lower rate of relapse than carriers of the alternate alleles (p=0·03268, hazard ratio 3·8, 95% CI 1·1-13·0).The response-associated region contains two genes for long, non-coding RNAs (lncRNAs), AL157359.3 and AL157359.4. LncRNAs are increasingly appreciated as important regulators of gene expression, particularly in the CNS. Confirmed biomarkers of lithium response would constitute an important step forward in the clinical management of bipolar disorder. Further studies are needed to establish the biological context and potential clinical utility of these findings.Deutsche Forschungsgemeinschaft, National Institute of Mental Health Intramural Research Program.

Abstract Differential DNA methylation in the brain is associated with many psychiatric diseases, but access to brain tissues is essentially limited to postmortem samples. The use of surrogate tissues has become common in identifying methylation changes associated with psychiatric disease. In this study, we determined the extent to which peripheral tissues can be used as surrogates for DNA methylation in the brain. Blood, saliva, buccal, and live brain tissue samples from 27 patients with medically intractable epilepsy undergoing brain resection were collected (age range 5–61 years). Genome-wide methylation was assessed with the Infinium HumanMethylation450 ( n = 12) and HumanMethylationEPIC BeadChip arrays ( n = 21). For the EPIC methylation data averaged for each CpG across subjects, the saliva–brain correlation ( r = 0.90) was higher than that for blood–brain (r = 0.86) and buccal–brain ( r = 0.85) comparisons. However, within individual CpGs, blood had the highest proportion of CpGs correlated to brain at nominally significant levels (20.8%), as compared to buccal tissue (17.4%) and saliva (15.1%). For each CpG and each gene, levels of brain-peripheral tissue correlation varied widely. This indicates that to determine the most useful surrogate tissue for representing brain DNA methylation, the patterns specific to the genomic region of interest must be considered. To assist in that objective, we have developed a website, IMAGE-CpG, that allows researchers to interrogate DNA methylation levels and degree of cross-tissue correlation in user-defined locations across the genome.

Abstract Pancreatic cancer is projected to become the second leading cause of cancer-related death in the United States by 2020. A familial aggregation of pancreatic cancer has been established, but the cause of this aggregation in most families is unknown. To determine the genetic basis of susceptibility in these families, we sequenced the germline genomes of 638 patients with familial pancreatic cancer and the tumor exomes of 39 familial pancreatic adenocarcinomas. Our analyses support the role of previously identified familial pancreatic cancer susceptibility genes such as BRCA2, CDKN2A, and ATM, and identify novel candidate genes harboring rare, deleterious germline variants for further characterization. We also show how somatic point mutations that occur during hematopoiesis can affect the interpretation of genome-wide studies of hereditary traits. Our observations have important implications for the etiology of pancreatic cancer and for the identification of susceptibility genes in other common cancer types. Significance: The genetic basis of disease susceptibility in the majority of patients with familial pancreatic cancer is unknown. We whole genome sequenced 638 patients with familial pancreatic cancer and demonstrate that the genetic underpinning of inherited pancreatic cancer is highly heterogeneous. This has significant implications for the management of patients with familial pancreatic cancer. Cancer Discov; 6(2); 166–75. ©2015 AACR. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 109

Major depressive disorder (MDD) is a notably complex illness with a lifetime prevalence of 14%. 1 It is often chronic or recurrent and is thus accompanied by considerable morbidity, excess mortality, substantial costs, and heightened risk of suicide. 2-7 MDD is a major cause of disability worldwide. 8 We conducted a genome-wide association (GWA) meta-analysis in 130,664 MDD cases and 330,470 controls, and identified 44 independent loci that met criteria for statistical significance. We present extensive analyses of these results which provide new insights into the nature of MDD. The genetic findings were associated with clinical features of MDD, and implicated prefrontal and anterior cingulate cortex in the pathophysiology of MDD (regions exhibiting anatomical differences between MDD cases and controls). Genes that are targets of antidepressant medications were strongly enriched for MDD association signals (P=8.5×10 −10 ), suggesting the relevance of these findings for improved pharmacotherapy of MDD. Sets of genes involved in gene splicing and in creating isoforms were also enriched for smaller MDD GWA P-values, and these gene sets have also been implicated in schizophrenia and autism. Genetic risk for MDD was correlated with that for many adult and childhood onset psychiatric disorders. Our analyses suggested important relations of genetic risk for MDD with educational attainment, body mass, and schizophrenia: the genetic basis of lower educational attainment and higher body mass were putatively causal for MDD whereas MDD and schizophrenia reflected a partly shared biological etiology. All humans carry lesser or greater numbers of genetic risk factors for MDD, and a continuous measure of risk underlies the observed clinical phenotype. MDD is not a distinct entity that neatly demarcates normalcy from pathology but rather a useful clinical construct associated with a range of adverse outcomes and the end result of a complex process of intertwined genetic and environmental effects. These findings help refine and define the fundamental basis of MDD.

Abstract Background Lithium (Li) remains the treatment of choice for bipolar disorders (BP). Its mood-stabilizing effects help reduce the long-term burden of mania, depression and suicide risk in patients with BP. It also has been shown to have beneficial effects on disease-associated conditions, including sleep and cardiovascular disorders. However, the individual responses to Li treatment vary within and between diagnostic subtypes of BP (e.g. BP-I and BP-II) according to the clinical presentation. Moreover, long-term Li treatment has been linked to adverse side-effects that are a cause of concern and non-adherence, including the risk of developing chronic medical conditions such as thyroid and renal disease. In recent years, studies by the Consortium on Lithium Genetics (ConLiGen) have uncovered a number of genetic factors that contribute to the variability in Li treatment response in patients with BP. Here, we leveraged the ConLiGen cohort (N = 2064) to investigate the genetic basis of Li effects in BP. For this, we studied how Li response and linked genes associate with the psychiatric symptoms and polygenic load for medical comorbidities, placing particular emphasis on identifying differences between BP-I and BP-II. Results We found that clinical response to Li treatment, measured with the Alda scale, was associated with a diminished burden of mania, depression, substance and alcohol abuse, psychosis and suicidal ideation in patients with BP-I and, in patients with BP-II, of depression only. Our genetic analyses showed that a stronger clinical response to Li was modestly related to lower polygenic load for diabetes and hypertension in BP-I but not BP-II. Moreover, our results suggested that a number of genes that have been previously linked to Li response variability in BP differentially relate to the psychiatric symptomatology, particularly to the numbers of manic and depressive episodes, and to the polygenic load for comorbid conditions, including diabetes, hypertension and hypothyroidism. Conclusions Taken together, our findings suggest that the effects of Li on symptomatology and comorbidity in BP are partially modulated by common genetic factors, with differential effects between BP-I and BP-II.