ABSTRACT Common SNPs are predicted to collectively explain 40-50% of phenotypic variation in human height, but identifying the specific variants and associated regions requires huge sample sizes. Here we show, using GWAS data from 5.4 million individuals of diverse ancestries, that 12,111 independent SNPs that are significantly associated with height account for nearly all of the common SNP-based heritability. These SNPs are clustered within 7,209 non-overlapping genomic segments with a median size of ~90 kb, covering ~21% of the genome. The density of independent associations varies across the genome and the regions of elevated density are enriched for biologically relevant genes. In out-of-sample estimation and prediction, the 12,111 SNPs account for 40% of phenotypic variance in European ancestry populations but only ~10%-20% in other ancestries. Effect sizes, associated regions, and gene prioritization are similar across ancestries, indicating that reduced prediction accuracy is likely explained by linkage disequilibrium and allele frequency differences within associated regions. Finally, we show that the relevant biological pathways are detectable with smaller sample sizes than needed to implicate causal genes and variants. Overall, this study, the largest GWAS to date, provides an unprecedented saturated map of specific genomic regions containing the vast majority of common height-associated variants.

Cognitive impairment is prevalent in patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF), affecting self-care and outcomes. Novel blood-based biomarkers have emerged as potential diagnostic tools for neurodegeneration. This study aimed to assess neurodegeneration in HFrEF by measuring neurofilament light chain (NfL), total tau (t-tau), amyloid beta 40 (Aβ40), and amyloid beta 42 (Aβ42) in a large, well-characterized cohort. The study included 470 patients with HFrEF from a biobank-linked prospective registry at the Medical University of Vienna. High-sensitivity single-molecule assays were used for measurement. Unplanned heart failure (HF) hospitalization and all-cause death were recorded as outcome parameters. All markers, but not the Aβ42:Aβ40 ratio, correlated with HF severity, ie, N-terminal pro–B-type natriuretic peptide and NYHA functional class, and comorbidity burden and were significantly associated with all-cause death and HF hospitalization (crude HR: all-cause death: NfL: 4.44 [95% CI: 3.02-6.53], t-tau: 5.04 [95% CI: 2.97-8.58], Aβ40: 3.90 [95% CI: 2.27-6.72], and Aβ42: 5.14 [95% CI: 2.84-9.32]; HF hospitalization: NfL: 2.48 [95% CI: 1.60-3.85], t-tau: 3.44 [95% CI: 1.95-6.04], Aβ40: 3.13 [95% CI: 1.84-5.34], and Aβ42: 3.48 [95% CI: 1.93-6.27]; P < 0.001 for all). These associations remained statistically significant after multivariate adjustment including N-terminal pro–B-type natriuretic peptide. The discriminatory accuracy of NfL in predicting all-cause mortality was comparable to the well-established risk marker N-terminal pro–B-type natriuretic peptide (C-index: 0.70 vs 0.72; P = 0.225), whereas the C-indices of t-tau, Aβ40, Aβ42, and the Aβ42:Aβ40 ratio were significantly lower (P < 0.05 for all). Neurodegeneration is directly interwoven with the progression of HF. Biomarkers of neurodegeneration, particularly NfL, may help identify patients potentially profiting from a comprehensive neurological work-up. Further research is necessary to test whether early diagnosis or optimized HFrEF treatment can preserve cognitive function.

Abstract Aims To assess whether implementation of the 2019 European Society of Cardiology (ESC)/European Atherosclerosis Society (EAS) dyslipidaemia guidelines observed between 2020 and 2021 improved between 2021 and 2022 in the SANTORINI study. Methods and results Patients with high or very high cardiovascular (CV) risk were recruited across 14 European countries from March 2020 to February 2021, with 1-year prospective follow-up until May 2022. Lipid-lowering therapy (LLT) and 2019 ESC/EAS risk-based low-density lipoprotein (LDL) cholesterol (LDL-C) goal attainment (defined as &lt;1.4 mmol/L for patients at very high CV risk and &lt;1.8 mmol/L for patients at high CV risk) at 1-year follow-up were compared with baseline. Of 9559 patients enrolled, 9136 (2626 high risk and 6504 very high risk) had any available follow-up data, and 7210 (2033 high risk and 5173 very high risk) had baseline and follow-up LDL-C data. Lipid-lowering therapy was escalated in one-third of patients and unchanged in two-thirds. Monotherapy and combination therapy usage rose from 53.6 and 25.6% to 57.1 and 37.9%, respectively. Mean LDL-C levels decreased from 2.4 to 2.0 mmol/L. Goal attainment improved from 21.2 to 30.9%, largely driven by LLT use among those not on LLT at baseline. Goal attainment was greater with combination therapy compared with monotherapy at follow-up (39.4 vs. 25.5%). Conclusion Lipid-lowering therapy use and achievement of risk-based lipid goals increased over 1-year follow-up particularly when combination LLT was used. Nonetheless, most patients remained above goal; hence, strategies are needed to improve the implementation of combination LLT.

We present the results of the largest genome wide association study (GWAS) performed so far in dilated cardiomyopathy (DCM), a leading cause of systolic heart failure and cardiovascular death, with 2,719 cases and 4,440 controls in the discovery population. We identified and replicated two new DCM-associated loci, one on chromosome 3p25.1 (lead SNP rs62232870, p = 8.7 x 10-11 and 7.7 x 10-4 in the discovery and replication step, respectively) and the second on chromosome 22q11.23 (lead SNP rs7284877, p = 3.3 x 10-8 and 1.4 x 10-3 in the discovery and replication step, respectively) while confirming two previously identified DCM loci on chromosome 10 and 1, BAG3 and HSPB7. The genetic risk score constructed from the number of lead risk-alleles at these four DCM loci revealed that individuals with 8 risk-alleles were at a 27% increased risk of DCM compared to individuals with 5 risk alleles (median of the referral population). We estimated the genome wide heritability at 31% +/- 8%. In silico annotation and functional 4C-sequencing analysis on iPSC-derived cardiomyocytes strongly suggest SLC6A6 as the most likely DCM gene at the 3p25.1 locus. This gene encodes a taurine and beta-alanine transporter whose involvement in myocardial dysfunction and DCM is supported by recent observations in humans and mice. Although less easy to discriminate the better candidate at the 22q11.23 locus, SMARCB1 appears as the strongest one. This study provides both a better understanding of the genetic architecture of DCM and new knowledge on novel biological pathways underlying heart failure, with the potential for a therapeutic perspective.

The presence of an early repolarization pattern (ERP) on the surface electrocardiogram (ECG) is associated with risk of ventricular fibrillation and sudden cardiac death. Family studies have shown that ERP is a highly heritable trait but molecular genetic determinants are unknown. We assessed the ERP in 12-lead ECGs of 39,456 individuals and conducted a two-stage meta-analysis of genome-wide association studies (GWAS). In the discovery phase, we included 2,181 cases and 23,641 controls from eight European ancestry studies and identified 19 genome-wide significant (p<5E-8) variants in the KCND3 (potassium voltage gated channel subfamily D member 3) gene with a p-value of 4.6E-10. Replication of two loci in four additional studies including 1,124 cases and 12,510 controls confirmed the association at the KCND3 gene locus with a pooled odds ratio of 0.82, p=7.7E-12 (rs1545300 minor allele T). A subsequent GWAS meta-analysis combining all samples did not reveal additional loci. The lead SNP of the discovery stage (rs12090194) was in strong linkage disequilibrium with rs1545300 (r2=0.96, Dprime=1). Summary statistics based conditional analysis did not reveal any secondary signals. Co-localization analyses indicate causal effects of KCND3 gene expression levels on ERP in both the left ventricle of the heart and in tibial artery. In this study we identified for the first time a genome-wide significant association of a genetic variant with ERP. Our findings of a locus in the KCND3 gene not only provide insights into the genetic determinants but also into the pathophysiological mechanism of ERP, revealing a promising candidate for functional studies.