BackgroundData for front-line health-care workers and risk of COVID-19 are limited. We sought to assess risk of COVID-19 among front-line health-care workers compared with the general community and the effect of personal protective equipment (PPE) on risk.MethodsWe did a prospective, observational cohort study in the UK and the USA of the general community, including front-line health-care workers, using self-reported data from the COVID Symptom Study smartphone application (app) from March 24 (UK) and March 29 (USA) to April 23, 2020. Participants were voluntary users of the app and at first use provided information on demographic factors (including age, sex, race or ethnic background, height and weight, and occupation) and medical history, and subsequently reported any COVID-19 symptoms. We used Cox proportional hazards modelling to estimate multivariate-adjusted hazard ratios (HRs) of our primary outcome, which was a positive COVID-19 test. The COVID Symptom Study app is registered with ClinicalTrials.gov, NCT04331509.FindingsAmong 2 035 395 community individuals and 99 795 front-line health-care workers, we recorded 5545 incident reports of a positive COVID-19 test over 34 435 272 person-days. Compared with the general community, front-line health-care workers were at increased risk for reporting a positive COVID-19 test (adjusted HR 11·61, 95% CI 10·93–12·33). To account for differences in testing frequency between front-line health-care workers and the general community and possible selection bias, an inverse probability-weighted model was used to adjust for the likelihood of receiving a COVID-19 test (adjusted HR 3·40, 95% CI 3·37–3·43). Secondary and post-hoc analyses suggested adequacy of PPE, clinical setting, and ethnic background were also important factors.InterpretationIn the UK and the USA, risk of reporting a positive test for COVID-19 was increased among front-line health-care workers. Health-care systems should ensure adequate availability of PPE and develop additional strategies to protect health-care workers from COVID-19, particularly those from Black, Asian, and minority ethnic backgrounds. Additional follow-up of these observational findings is needed.FundingZoe Global, Wellcome Trust, Engineering and Physical Sciences Research Council, National Institutes of Health Research, UK Research and Innovation, Alzheimer's Society, National Institutes of Health, National Institute for Occupational Safety and Health, and Massachusetts Consortium on Pathogen Readiness.

Genome-wide association studies (GWAS) have laid the foundation for investigations into the biology of complex traits, drug development and clinical guidelines. However, the majority of discovery efforts are based on data from populations of European ancestry1–3. In light of the differential genetic architecture that is known to exist between populations, bias in representation can exacerbate existing disease and healthcare disparities. Critical variants may be missed if they have a low frequency or are completely absent in European populations, especially as the field shifts its attention towards rare variants, which are more likely to be population-specific4–10. Additionally, effect sizes and their derived risk prediction scores derived in one population may not accurately extrapolate to other populations11,12. Here we demonstrate the value of diverse, multi-ethnic participants in large-scale genomic studies. The Population Architecture using Genomics and Epidemiology (PAGE) study conducted a GWAS of 26 clinical and behavioural phenotypes in 49,839 non-European individuals. Using strategies tailored for analysis of multi-ethnic and admixed populations, we describe a framework for analysing diverse populations, identify 27 novel loci and 38 secondary signals at known loci, as well as replicate 1,444 GWAS catalogue associations across these traits. Our data show evidence of effect-size heterogeneity across ancestries for published GWAS associations, substantial benefits for fine-mapping using diverse cohorts and insights into clinical implications. In the United States—where minority populations have a disproportionately higher burden of chronic conditions13—the lack of representation of diverse populations in genetic research will result in inequitable access to precision medicine for those with the highest burden of disease. We strongly advocate for continued, large genome-wide efforts in diverse populations to maximize genetic discovery and reduce health disparities. Genetic analyses of ancestrally diverse populations show evidence of heterogeneity across ancestries and provide insights into clinical implications, highlighting the importance of including ancestrally diverse populations to maximize genetic discovery and reduce health disparities.

There is remarkable variation in the incidence of lung cancer among ethnic and racial groups in the United States.

Matthew Freedman and colleagues show that a region on 8q24 associated with colorectal cancer risk functions as an enhancer and undergoes long-range interactions with MYC. They further show that alleles at the risk-associated SNP bind differentially to TCF7L2, a transcription factor in the Wnt pathway. An inherited variant on chromosome 8q24, rs6983267, is significantly associated with cancer pathogenesis. We present evidence that the region harboring this variant is a transcriptional enhancer, that the alleles of rs6983267 differentially bind transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) and that the risk region physically interacts with the MYC proto-oncogene. These data provide strong support for a biological mechanism underlying this non-protein-coding risk variant.

After the recent discovery that common genetic variation in 8q24 influences inherited risk of prostate cancer, we genotyped 2,973 SNPs in up to 7,518 men with and without prostate cancer from five populations. We identified seven risk variants, five of them previously undescribed, spanning 430 kb and each independently predicting risk for prostate cancer (P = 7.9 x 10(-19) for the strongest association, and P < 1.5 x 10(-4) for five of the variants, after controlling for each of the others). The variants define common genotypes that span a more than fivefold range of susceptibility to cancer in some populations. None of the prostate cancer risk variants aligns to a known gene or alters the coding sequence of an encoded protein.

A whole-genome admixture scan in 1,597 African Americans identified a 3.8 Mb interval on chromosome 8q24 as significantly associated with susceptibility to prostate cancer [logarithm of odds (LOD) = 7.1]. The increased risk because of inheriting African ancestry is greater in men diagnosed before 72 years of age ( P < 0.00032) and may contribute to the epidemiological observation that the higher risk for prostate cancer in African Americans is greatest in younger men (and attenuates with older age). The same region was recently identified through linkage analysis of prostate cancer, followed by fine-mapping. We strongly replicated this association ( P < 4.2 × 10 −9 ) but find that the previously described alleles do not explain more than a fraction of the admixture signal. Thus, admixture mapping indicates a major, still-unidentified risk gene for prostate cancer at 8q24, motivating intense work to find it.

Luis Pérez-Jurado, Stephen Chanock and colleagues detect clonal chromosomal abnormalities in peripheral blood or buccal samples from individuals in the general population. They show that the frequency of such events increases with age and is associated with elevated risk of developing subsequent hematological cancers. In an analysis of 31,717 cancer cases and 26,136 cancer-free controls from 13 genome-wide association studies, we observed large chromosomal abnormalities in a subset of clones in DNA obtained from blood or buccal samples. We observed mosaic abnormalities, either aneuploidy or copy-neutral loss of heterozygosity, of >2 Mb in size in autosomes of 517 individuals (0.89%), with abnormal cell proportions of between 7% and 95%. In cancer-free individuals, frequency increased with age, from 0.23% under 50 years to 1.91% between 75 and 79 years (P = 4.8 × 10−8). Mosaic abnormalities were more frequent in individuals with solid tumors (0.97% versus 0.74% in cancer-free individuals; odds ratio (OR) = 1.25; P = 0.016), with stronger association with cases who had DNA collected before diagnosis or treatment (OR = 1.45; P = 0.0005). Detectable mosaicism was also more common in individuals for whom DNA was collected at least 1 year before diagnosis with leukemia compared to cancer-free individuals (OR = 35.4; P = 3.8 × 10−11). These findings underscore the time-dependent nature of somatic events in the etiology of cancer and potentially other late-onset diseases.

Cathy Laurie and colleagues detect mosaicism for large chromosomal abnormalities in peripheral blood in a subset of healthy individuals. They show that the frequency of such events increases with age and is associated with elevated risk of developing a subsequent hematological cancer. We detected clonal mosaicism for large chromosomal anomalies (duplications, deletions and uniparental disomy) using SNP microarray data from over 50,000 subjects recruited for genome-wide association studies. This detection method requires a relatively high frequency of cells with the same abnormal karyotype (>5–10%; presumably of clonal origin) in the presence of normal cells. The frequency of detectable clonal mosaicism in peripheral blood is low (<0.5%) from birth until 50 years of age, after which it rapidly rises to 2–3% in the elderly. Many of the mosaic anomalies are characteristic of those found in hematological cancers and identify common deleted regions with genes previously associated with these cancers. Although only 3% of subjects with detectable clonal mosaicism had any record of hematological cancer before DNA sampling, those without a previous diagnosis have an estimated tenfold higher risk of a subsequent hematological cancer (95% confidence interval = 6–18).

Rosalind Eeles and colleagues report meta-analysis of genome-wide association studies for prostate cancer and genotyping on the custom iCOGS array in 25,074 cases and 24,272 controls from 32 studies available in the PRACTICAL Consortium. They identify 23 new prostate cancer susceptibility loci, 20 of which are associated with both aggressive and non-aggressive disease. Prostate cancer is the most frequently diagnosed cancer in males in developed countries. To identify common prostate cancer susceptibility alleles, we genotyped 211,155 SNPs on a custom Illumina array (iCOGS) in blood DNA from 25,074 prostate cancer cases and 24,272 controls from the international PRACTICAL Consortium. Twenty-three new prostate cancer susceptibility loci were identified at genome-wide significance (P < 5 × 10−8). More than 70 prostate cancer susceptibility loci, explaining ∼30% of the familial risk for this disease, have now been identified. On the basis of combined risks conferred by the new and previously known risk loci, the top 1% of the risk distribution has a 4.7-fold higher risk than the average of the population being profiled. These results will facilitate population risk stratification for clinical studies.