Association analysis identifies 65 new breast cancer risk loci, predicts target genes for known risk loci and demonstrates a strong overlap with somatic driver genes in breast tumours. Genome-wide association studies for breast cancer have identified common genetic variation that influences susceptibility to this disease, but much of the genetic risk remains unexplained. Doug Easton and colleagues report a genome-wide association study for breast cancer in more than 122,000 cases and 105,000 controls. The authors genotyped a subset of these cases using OncoArray, a new, custom genome-wide single-nucleotide polymorphism (SNP) array for cancer genomics. Overall, they identify 65 loci newly associated with breast cancer susceptibility, and estimate that, together with 107 previously identified breast cancer susceptibility loci, these explain about 18 per cent of the familial relative risk of breast cancer. Polygenic risk scores may be used in risk prediction models and may improve early detection and targeted prevention of the disease. Breast cancer risk is influenced by rare coding variants in susceptibility genes, such as BRCA1, and many common, mostly non-coding variants. However, much of the genetic contribution to breast cancer risk remains unknown. Here we report the results of a genome-wide association study of breast cancer in 122,977 cases and 105,974 controls of European ancestry and 14,068 cases and 13,104 controls of East Asian ancestry1. We identified 65 new loci that are associated with overall breast cancer risk at P < 5 × 10−8. The majority of credible risk single-nucleotide polymorphisms in these loci fall in distal regulatory elements, and by integrating in silico data to predict target genes in breast cells at each locus, we demonstrate a strong overlap between candidate target genes and somatic driver genes in breast tumours. We also find that heritability of breast cancer due to all single-nucleotide polymorphisms in regulatory features was 2–5-fold enriched relative to the genome-wide average, with strong enrichment for particular transcription factor binding sites. These results provide further insight into genetic susceptibility to breast cancer and will improve the use of genetic risk scores for individualized screening and prevention.

Background The genetic cause of intellectual disability in most patients is unclear because of the absence of morphological clues, information about the position of such genes, and suitable screening methods. Our aim was to identify de-novo variants in individuals with sporadic non-syndromic intellectual disability. Methods In this study, we enrolled children with intellectual disability and their parents from ten centres in Germany and Switzerland. We compared exome sequences between patients and their parents to identify de-novo variants. 20 children and their parents from the KORA Augsburg Diabetes Family Study were investigated as controls. Findings We enrolled 51 participants from the German Mental Retardation Network. 45 (88%) participants in the case group and 14 (70%) in the control group had de-novo variants. We identified 87 de-novo variants in the case group, with an exomic mutation rate of 1·71 per individual per generation. In the control group we identified 24 de-novo variants, which is 1·2 events per individual per generation. More participants in the case group had loss-of-function variants than in the control group (20/51 vs 2/20; p=0·022), suggesting their contribution to disease development. 16 patients carried de-novo variants in known intellectual disability genes with three recurrently mutated genes (STXBP1, SYNGAP1, and SCN2A). We deemed at least six loss-of-function mutations in six novel genes to be disease causing. We also identified several missense alterations with potential pathogenicity. Interpretation After exclusion of copy-number variants, de-novo point mutations and small indels are associated with severe, sporadic non-syndromic intellectual disability, accounting for 45–55% of patients with high locus heterogeneity. Autosomal recessive inheritance seems to contribute little in the outbred population investigated. The large number of de-novo variants in known intellectual disability genes is only partially attributable to known non-specific phenotypes. Several patients did not meet the expected syndromic manifestation, suggesting a strong bias in present clinical syndrome descriptions. Funding German Ministry of Education and Research, European Commission 7th Framework Program, and Swiss National Science Foundation.

Background Defective cellular transport processes can lead to aberrant accumulation of trace elements, iron, small molecules and hormones in the cell, which in turn may promote the formation of reactive oxygen species, promoting DNA damage and aberrant expression of key regulatory cancer genes. As DNA damage and uncontrolled proliferation are hallmarks of cancer, including epithelial ovarian cancer (EOC), we hypothesized that inherited variation in the cellular transport genes contributes to EOC risk. Methods In total, DNA samples were obtained from 14,525 case subjects with invasive EOC and from 23,447 controls from 43 sites in the Ovarian Cancer Association Consortium (OCAC). Two hundred seventy nine SNPs, representing 131 genes, were genotyped using an Illumina Infinium iSelect BeadChip as part of the Collaborative Oncological Gene-environment Study (COGS). SNP analyses were conducted using unconditional logistic regression under a log-additive model, and the FDR q<0.2 was applied to adjust for multiple comparisons. Results The most significant evidence of an association for all invasive cancers combined and for the serous subtype was observed for SNP rs17216603 in the iron transporter gene HEPH (invasive: OR = 0.85, P = 0.00026; serous: OR = 0.81, P = 0.00020); this SNP was also associated with the borderline/low malignant potential (LMP) tumors (P = 0.021). Other genes significantly associated with EOC histological subtypes (p<0.05) included the UGT1A (endometrioid), SLC25A45 (mucinous), SLC39A11 (low malignant potential), and SERPINA7 (clear cell carcinoma). In addition, 1785 SNPs in six genes (HEPH, MGST1, SERPINA, SLC25A45, SLC39A11 and UGT1A) were imputed from the 1000 Genomes Project and examined for association with INV EOC in white-European subjects. The most significant imputed SNP was rs117729793 in SLC39A11 (per allele, OR = 2.55, 95% CI = 1.5-4.35, p = 5.66x10-4). Conclusion These results, generated on a large cohort of women, revealed associations between inherited cellular transport gene variants and risk of EOC histologic subtypes.

Most studies that have evaluated the association between the body-mass index (BMI) and the risks of death from any cause and from specific causes have been conducted in populations of European origin.We performed pooled analyses to evaluate the association between BMI and the risk of death among more than 1.1 million persons recruited in 19 cohorts in Asia. The analyses included approximately 120,700 deaths that occurred during a mean follow-up period of 9.2 years. Cox regression models were used to adjust for confounding factors.In the cohorts of East Asians, including Chinese, Japanese, and Koreans, the lowest risk of death was seen among persons with a BMI (the weight in kilograms divided by the square of the height in meters) in the range of 22.6 to 27.5. The risk was elevated among persons with BMI levels either higher or lower than that range--by a factor of up to 1.5 among those with a BMI of more than 35.0 and by a factor of 2.8 among those with a BMI of 15.0 or less. A similar U-shaped association was seen between BMI and the risks of death from cancer, from cardiovascular diseases, and from other causes. In the cohorts comprising Indians and Bangladeshis, the risks of death from any cause and from causes other than cancer or cardiovascular disease were increased among persons with a BMI of 20.0 or less, as compared with those with a BMI of 22.6 to 25.0, whereas there was no excess risk of either death from any cause or cause-specific death associated with a high BMI.Underweight was associated with a substantially increased risk of death in all Asian populations. The excess risk of death associated with a high BMI, however, was seen among East Asians but not among Indians and Bangladeshis.

Stratification of women according to their risk of breast cancer based on polygenic risk scores (PRSs) could improve screening and prevention strategies. Our aim was to develop PRSs, optimized for prediction of estrogen receptor (ER)-specific disease, from the largest available genome-wide association dataset and to empirically validate the PRSs in prospective studies. The development dataset comprised 94,075 case subjects and 75,017 control subjects of European ancestry from 69 studies, divided into training and validation sets. Samples were genotyped using genome-wide arrays, and single-nucleotide polymorphisms (SNPs) were selected by stepwise regression or lasso penalized regression. The best performing PRSs were validated in an independent test set comprising 11,428 case subjects and 18,323 control subjects from 10 prospective studies and 190,040 women from UK Biobank (3,215 incident breast cancers). For the best PRSs (313 SNPs), the odds ratio for overall disease per 1 standard deviation in ten prospective studies was 1.61 (95%CI: 1.57–1.65) with area under receiver-operator curve (AUC) = 0.630 (95%CI: 0.628–0.651). The lifetime risk of overall breast cancer in the top centile of the PRSs was 32.6%. Compared with women in the middle quintile, those in the highest 1% of risk had 4.37- and 2.78-fold risks, and those in the lowest 1% of risk had 0.16- and 0.27-fold risks, of developing ER-positive and ER-negative disease, respectively. Goodness-of-fit tests indicated that this PRS was well calibrated and predicts disease risk accurately in the tails of the distribution. This PRS is a powerful and reliable predictor of breast cancer risk that may improve breast cancer prevention programs. Stratification of women according to their risk of breast cancer based on polygenic risk scores (PRSs) could improve screening and prevention strategies. Our aim was to develop PRSs, optimized for prediction of estrogen receptor (ER)-specific disease, from the largest available genome-wide association dataset and to empirically validate the PRSs in prospective studies. The development dataset comprised 94,075 case subjects and 75,017 control subjects of European ancestry from 69 studies, divided into training and validation sets. Samples were genotyped using genome-wide arrays, and single-nucleotide polymorphisms (SNPs) were selected by stepwise regression or lasso penalized regression. The best performing PRSs were validated in an independent test set comprising 11,428 case subjects and 18,323 control subjects from 10 prospective studies and 190,040 women from UK Biobank (3,215 incident breast cancers). For the best PRSs (313 SNPs), the odds ratio for overall disease per 1 standard deviation in ten prospective studies was 1.61 (95%CI: 1.57–1.65) with area under receiver-operator curve (AUC) = 0.630 (95%CI: 0.628–0.651). The lifetime risk of overall breast cancer in the top centile of the PRSs was 32.6%. Compared with women in the middle quintile, those in the highest 1% of risk had 4.37- and 2.78-fold risks, and those in the lowest 1% of risk had 0.16- and 0.27-fold risks, of developing ER-positive and ER-negative disease, respectively. Goodness-of-fit tests indicated that this PRS was well calibrated and predicts disease risk accurately in the tails of the distribution. This PRS is a powerful and reliable predictor of breast cancer risk that may improve breast cancer prevention programs.

Genetic testing for breast cancer susceptibility is widely used, but for many genes, evidence of an association with breast cancer is weak, underlying risk estimates are imprecise, and reliable subtype-specific risk estimates are lacking.

Genetic variations, such as single nucleotide polymorphisms (SNPs) in microRNAs (miRNA) or in the miRNA binding sites may affect the miRNA dependent gene expression regulation, which has been implicated in various cancers, including breast cancer, and may alter individual susceptibility to cancer. We investigated associations between miRNA related SNPs and breast cancer risk. First we evaluated 2,196 SNPs in a case-control study combining nine genome wide association studies (GWAS). Second, we further investigated 42 SNPs with suggestive evidence for association using 41,785 cases and 41,880 controls from 41 studies included in the Breast Cancer Association Consortium (BCAC). Combining the GWAS and BCAC data within a meta-analysis, we estimated main effects on breast cancer risk as well as risks for estrogen receptor (ER) and age defined subgroups. Five miRNA binding site SNPs associated significantly with breast cancer risk: rs1045494 (odds ratio (OR) 0.92; 95% confidence interval (CI): 0.88–0.96), rs1052532 (OR 0.97; 95% CI: 0.95–0.99), rs10719 (OR 0.97; 95% CI: 0.94–0.99), rs4687554 (OR 0.97; 95% CI: 0.95–0.99, and rs3134615 (OR 1.03; 95% CI: 1.01–1.05) located in the 3′ UTR of CASP8, HDDC3, DROSHA, MUSTN1, and MYCL1, respectively. DROSHA belongs to miRNA machinery genes and has a central role in initial miRNA processing. The remaining genes are involved in different molecular functions, including apoptosis and gene expression regulation. Further studies are warranted to elucidate whether the miRNA binding site SNPs are the causative variants for the observed risk effects.

Purpose Recent advances in DNA sequencing have led to the development of breast cancer susceptibility gene panels for germline genetic testing of patients. We assessed the frequency of mutations in 17 predisposition genes, including BRCA1 and BRCA2, in a large cohort of patients with triple-negative breast cancer (TNBC) unselected for family history of breast or ovarian cancer to determine the utility of germline genetic testing for those with TNBC. Patients and Methods Patients with TNBC (N = 1,824) unselected for family history of breast or ovarian cancer were recruited through 12 studies, and germline DNA was sequenced to identify mutations. Results Deleterious mutations were identified in 14.6% of all patients. Of these, 11.2% had mutations in the BRCA1 (8.5%) and BRCA2 (2.7%) genes. Deleterious mutations in 15 other predisposition genes were detected in 3.7% of patients, with the majority observed in genes involved in homologous recombination, including PALB2 (1.2%) and BARD1, RAD51D, RAD51C, and BRIP1 (0.3% to 0.5%). Patients with TNBC with mutations were diagnosed at an earlier age (P < .001) and had higher-grade tumors (P = .01) than those without mutations. Conclusion Deleterious mutations in predisposition genes are present at high frequency in patients with TNBC unselected for family history of cancer. Mutation prevalence estimates suggest that patients with TNBC, regardless of age at diagnosis or family history of cancer, should be considered for germline genetic testing of BRCA1 and BRCA2. Although mutations in other predisposition genes are observed among patients with TNBC, better cancer risk estimates are needed before these mutations are used for clinical risk assessment in relatives.

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.

Wei Zheng and colleagues carried out a genome-wide association study of breast cancer in Chinese women and discovered risk variants on 6q25.1 located upstream of the gene encoding estrogen receptor 1 (ESR1). They also found a similar association between the 6q25.1 locus and breast cancer in samples of European ancestry. We carried out a genome-wide association study among Chinese women to identify risk variants for breast cancer. After analyzing 607,728 SNPs in 1,505 cases and 1,522 controls, we selected 29 SNPs for a fast-track replication in an independent set of 1,554 cases and 1,576 controls. We further investigated four replicated loci in a third set of samples comprising 3,472 cases and 900 controls. SNP rs2046210 at 6q25.1, located upstream of the gene encoding estrogen receptor α (ESR1), showed strong and consistent association with breast cancer across all three stages. Adjusted odds ratio (95% CI) were 1.36 (1.24–1.49) and 1.59 (1.40–1.82), respectively, for genotypes A/G and A/A versus G/G (P for trend 2.0 × 10−15) in the pooled analysis of samples from all three stages. We also found a similar, albeit weaker, association in an independent study comprising 1,591 cases and 1,466 controls of European ancestry (Ptrend = 0.01). These results strongly implicate 6q25.1 as a susceptibility locus for breast cancer.