Background— The American Heart Association (AHA) defined a new concept, cardiovascular health, and determined metrics needed to monitor it over time as part of its 2020 Impact Goal definition. Ideal cardiovascular health is defined by the presence of both ideal health behaviors and ideal health factors. The applicability of this concept to a cohort of children and its relationship with cardiometabolic outcomes in adulthood has not been reported. Methods and Results— The sample comprised 856 participants aged 12 to 18 years (mean age 15.0 years) from the Cardiovascular Risk in Young Finns Study cohort. Participants were followed up for 21 years since baseline (1986) and had data available concerning health factors and behaviors in childhood and cardiometabolic outcomes in adulthood (2007). The number of ideal cardiovascular health metrics present in childhood was associated with reduced risk of hypertension (odds ratio [95% confidence interval] 0.66 [0.52–0.85], P <0.001), metabolic syndrome (0.66 [0.52–0.77], P <0.001), high low-density lipoprotein cholesterol (0.66 [0.52–0.85], P =0.001), and high-risk carotid artery intima-media thickness (0.75 [0.60–0.94], P =0.01) in adulthood. All analyses were age and sex adjusted, and the results were not altered after additional adjustment with socioeconomic status. Conclusions— The number of ideal cardiovascular health metrics present in childhood predicts subsequent cardiometabolic health in adulthood. Our findings suggest that pursuit of ideal cardiovascular health in childhood is important to prevent cardiometabolic outcomes in adulthood.

Importance

 Observational studies have shown associations of birth weight with type 2 diabetes (T2D) and glycemic traits, but it remains unclear whether these associations represent causal associations. 

Objective

 To test the association of birth weight with T2D and glycemic traits using a mendelian randomization analysis. 

Design, Setting, and Participants

 This mendelian randomization study used a genetic risk score for birth weight that was constructed with 7 genome-wide significant single-nucleotide polymorphisms. The associations of this score with birth weight and T2D were tested in a mendelian randomization analysis using study-level data. The association of birth weight with T2D was tested using both study-level data (7 single-nucleotide polymorphisms were used as an instrumental variable) and summary-level data from the consortia (43 single-nucleotide polymorphisms were used as an instrumental variable). Data from 180 056 participants from 49 studies were included. 

Main Outcomes and Measures

 Type 2 diabetes and glycemic traits. 

Results

 This mendelian randomization analysis included 49 studies with 41 155 patients with T2D and 80 008 control participants from study-level data and 34 840 patients with T2D and 114 981 control participants from summary-level data. Study-level data showed that a 1-SD decrease in birth weight due to the genetic risk score was associated with higher risk of T2D among all participants (odds ratio [OR], 2.10; 95% CI, 1.69-2.61;P = 4.03 × 10⁻⁵), among European participants (OR, 1.96; 95% CI, 1.42-2.71;P = .04), and among East Asian participants (OR, 1.39; 95% CI, 1.18-1.62;P = .04). Similar results were observed from summary-level analyses. In addition, each 1-SD lower birth weight was associated with 0.189 SD higher fasting glucose concentration (β = 0.189; SE = 0.060;P = .002), but not with fasting insulin, 2-hour glucose, or hemoglobin A_1cconcentration. 

Conclusions and Relevance

 In this study, a genetic predisposition to lower birth weight was associated with increased risk of T2D and higher fasting glucose concentration, suggesting genetic effects on retarded fetal growth and increased diabetes risk that either are independent of each other or operate through alterations of integrated biological mechanisms.

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.

Abstract Background and Aims Retinal microvasculature characteristics predict cardiovascular morbidity and mortality. This study investigated associations of lifelong cardiovascular risk factors and effects of dietary intervention on retinal microvasculature in young adulthood. Methods The cohort is derived from the longitudinal Special Turku Coronary Risk Factor Intervention Project study. The Special Turku Coronary Risk Factor Intervention Project is a 20-year infancy-onset randomized controlled dietary intervention study with frequent study visits and follow-up extending to age 26 years. The dietary intervention aimed at a heart-healthy diet. Fundus photographs were taken at the 26-year follow-up, and microvascular measures [arteriolar and venular diameters, tortuosity (simple and curvature) and fractal dimensions] were derived (n = 486). Cumulative exposure as the area under the curve for cardiovascular risk factors and dietary components was determined for the longest available time period (e.g. from age 7 months to 26 years). Results The dietary intervention had a favourable effect on retinal microvasculature resulting in less tortuous arterioles and venules and increased arteriolar fractal dimension in the intervention group when compared with the control group. The intervention effects were found even when controlled for the cumulative cardiovascular risk factors. Reduced lifelong cumulative intake of saturated fats, main target of the intervention, was also associated with less tortuous venules. Several lifelong cumulative risk factors were independently associated with the retinal microvascular measures, e.g. cumulative systolic blood pressure with narrower arterioles. Conclusions Infancy-onset 20-year dietary intervention had favourable effects on the retinal microvasculature in young adulthood. Several lifelong cumulative cardiovascular risk factors were independently associated with retinal microvascular structure.

Epicardial adipose tissue (EAT) is the cardiac visceral fat depot proposed to play a role in the etiology of various cardiovascular disease outcomes. Little is known about EAT determinants in a general population. We examined cardiometabolic, dietary, lifestyle and socioeconomic determinants of echocardiograpghically measured EAT in early adulthood. Data on cardiometabolic, dietary, lifestyle and socioeconomic factors were collected from participants of the Cardiovascular Risk in Young Finns Study (YFS; N = 1667; age 34-49 years). EAT thickness was measured from parasternal long axis echocardiograms. Multivariable regression analysis was used to study potential EAT determinants. Possible effect modification of sex was addressed. Mean EAT thickness was 4.07 mm (95% CI 4.00-4.17). Multivariable analysis [β indicating percentage of change in EAT(mm) per one unit increase in determinant variable] indicated female sex (β = 11.0, P < 0.0001), type 2 diabetes (β = 14.0, P = 0.02), waist circumference (cm) (β = 0.38, P < 0.0001), systolic blood pressure (mmHg) (β = 0.18, P = 0.02) and red meat intake (g/day) (β = 0.02, P = 0.05) as EAT determinants. Sex-specific analysis revealed age (year) (β = 0.59, P = 0.01), alcohol intake (drinks/day) (β = 4.69, P = 0.006), heavy drinking (yes/no) (β = 30.4, P < 0.0001) as EAT determinants in women and fruit intake (g/day) (β = -1.0, P = 0.04) in men. In the YFS cohort, waist circumference, systolic blood pressure and red meat intake were directly associated with EAT among all participants. In women, age, alcohol intake, heavy drinking and type 2 diabetes associated directly with EAT, while an inverse association was observed between fruit intake and EAT in men.

Abstract A major challenge of genome-wide association studies (GWAS) is to translate phenotypic associations into biological insights. Here, we integrate a large GWAS on blood lipids involving 1.6 million individuals from five ancestries with a wide array of functional genomic datasets to discover regulatory mechanisms underlying lipid associations. We first prioritize lipid-associated genes with expression quantitative trait locus (eQTL) colocalizations, and then add chromatin interaction data to narrow the search for functional genes. Polygenic enrichment analysis across 697 annotations from a host of tissues and cell types confirms the central role of the liver in lipid levels, and highlights the selective enrichment of adipose-specific chromatin marks in high-density lipoprotein cholesterol and triglycerides. Overlapping transcription factor (TF) binding sites with lipid-associated loci identifies TFs relevant in lipid biology. In addition, we present an integrative framework to prioritize causal variants at GWAS loci, producing a comprehensive list of candidate causal genes and variants with multiple layers of functional evidence. Two prioritized genes, CREBRF and RRBP1 , show convergent evidence across functional datasets supporting their roles in lipid biology.

Abstract Objective Sex, age, and education are associated with the level of cognitive performance. We investigated whether these factors modulate the change in cognitive performance in midlife by leveraging the longitudinal data from the Cardiovascular Risk in Young Finns Study (YFS). Methods Participants of the YFS cohort performed a computer-based Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB) in 2011 and 2018 (n = 1671, age 41–56 years in 2018). Overall cognitive performance and domains representing learning and memory, working memory, reaction time, and information processing were extracted by common principal component analysis from the longitudinal cognitive data. Linear models adjusted for baseline cognitive performance were used to study the association of sex, age, and education with changes in overall cognitive performance and in the cognitive domains. Results Cognitive performance decreased in all domains (overall cognition -0.56 SD, p < 0.001; working memory -0.81 SD, p < 0.001; learning and memory -0.70 SD, p < 0.001; reaction time -0.06 SD, p = 0.019; information processing -0.03 SD, p = 0.016). The decrease in working memory and information processing was greater in females compared to males. Cognitive performance decreased more in older participants in all domains. Education alleviated the decrease in cognitive performance in all domains except reaction time. The beneficial effect of education was greater for males. Conclusions This study describes the natural course of aging-related changes in cognitive performance in midlife, the critical time window for early prevention of clinical cognitive decline. These findings provide a reference for studies focusing on determinants of pathological cognitive decline deviating from normal changes in cognitive performance.

Sequencing read-count data often exhibit sparsity (zero-count inflation) and overdispersion. As most sequencing techniques provide an arbitrary total count, taxon-specific counts should be treated under the compositional data-analytic framework. There is increasing interest in the role of gut microbiome composition in mediating the effects of exposures on health. Previous compositional mediation approaches have focused on identifying mediating taxa among a number of candidates. We here consider compositional causal mediation when a priori knowledge is available about the hierarchy for a restricted number of taxa, building on a single hypothesis structured as contrasts between appropriate sub-compositions. Based on the assumed causal graph and the theory of multiple contemporaneous mediators, we define non-parametric estimands for overall and coordinate-wise mediation effects and show how they are estimated based on parametric linear models. The mediators have straightforward and coherent interpretations, related to causal questions about interrelationships between the sub-compositions. We perform a simulation study focusing on the impact of sparsity on estimation. While unbiased, the estimators' precision depends on sparsity and the relative magnitudes of exposure-to-mediator and mediator-to-outcome effects in a complex manner. In the empirical application we find an inverse association of fibre intake on insulin level, mainly attributable to the direct effects.