JK
Jesper Krogh
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(50% Open Access)
Cited by:
3,470
h-index:
42
/
i10-index:
76
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Identification of common genetic risk variants for autism spectrum disorder

Jakob Grove et al.Feb 25, 2019
Autism spectrum disorder (ASD) is a highly heritable and heterogeneous group of neurodevelopmental phenotypes diagnosed in more than 1% of children. Common genetic variants contribute substantially to ASD susceptibility, but to date no individual variants have been robustly associated with ASD. With a marked sample-size increase from a unique Danish population resource, we report a genome-wide association meta-analysis of 18,381 individuals with ASD and 27,969 controls that identified five genome-wide-significant loci. Leveraging GWAS results from three phenotypes with significantly overlapping genetic architectures (schizophrenia, major depression, and educational attainment), we identified seven additional loci shared with other traits at equally strict significance levels. Dissecting the polygenic architecture, we found both quantitative and qualitative polygenic heterogeneity across ASD subtypes. These results highlight biological insights, particularly relating to neuronal function and corticogenesis, and establish that GWAS performed at scale will be much more productive in the near term in ASD. A genome-wide-association meta-analysis of 18,381 austim spectrum disorder (ASD) cases and 27,969 controls identifies five risk loci. The authors find quantitative and qualitative polygenic heterogeneity across ASD subtypes.
0
Citation1,858
0
Save
0

Genomic Relationships, Novel Loci, and Pleiotropic Mechanisms across Eight Psychiatric Disorders

Phil Lee et al.Dec 1, 2019
Genetic influences on psychiatric disorders transcend diagnostic boundaries, suggesting substantial pleiotropy of contributing loci. However, the nature and mechanisms of these pleiotropic effects remain unclear. We performed analyses of 232,964 cases and 494,162 controls from genome-wide studies of anorexia nervosa, attention-deficit/hyperactivity disorder, autism spectrum disorder, bipolar disorder, major depression, obsessive-compulsive disorder, schizophrenia, and Tourette syndrome. Genetic correlation analyses revealed a meaningful structure within the eight disorders, identifying three groups of inter-related disorders. Meta-analysis across these eight disorders detected 109 loci associated with at least two psychiatric disorders, including 23 loci with pleiotropic effects on four or more disorders and 11 loci with antagonistic effects on multiple disorders. The pleiotropic loci are located within genes that show heightened expression in the brain throughout the lifespan, beginning prenatally in the second trimester, and play prominent roles in neurodevelopmental processes. These findings have important implications for psychiatric nosology, drug development, and risk prediction.
0
Citation1,090
0
Save
0

Autoimmune Diseases and Severe Infections as Risk Factors for Mood Disorders

Michael Benros et al.Jun 12, 2013

Importance

 Mood disorders frequently co-occur with medical diseases that involve inflammatory pathophysiologic mechanisms. Immune responses can affect the brain and might increase the risk of mood disorders, but longitudinal studies of comorbidity are lacking. 

Objective

 To estimate the effect of autoimmune diseases and infections on the risk of developing mood disorders. 

Design

 Nationwide, population-based, prospective cohort study with 78 million person-years of follow-up. Data were analyzed with survival analysis techniques and adjusted for calendar year, age, and sex. 

Setting

 Individual data drawn from Danish longitudinal registers. 

Participants

 A total of 3.56 million people born between 1945 and 1996 were followed up from January 1, 1977, through December 31, 2010, with 91 637 people having hospital contacts for mood disorders. 

Main Outcomes and Measures

 The risk of a first lifetime diagnosis of mood disorder assigned by a psychiatrist in a hospital, outpatient clinic, or emergency department setting. Incidence rate ratios (IRRs) and accompanying 95% CIs are used as measures of relative risk. 

Results

 A prior hospital contact because of autoimmune disease increased the risk of a subsequent mood disorder diagnosis by 45% (IRR, 1.45; 95% CI, 1.39-1.52). Any history of hospitalization for infection increased the risk of later mood disorders by 62% (IRR, 1.62; 95% CI, 1.60-1.64). The 2 risk factors interacted in synergy and increased the risk of subsequent mood disorders even further (IRR, 2.35; 95% CI, 2.25-2.46). The number of infections and autoimmune diseases increased the risk of mood disorders in a dose-response relationship. Approximately one-third (32%) of the participants diagnosed as having a mood disorder had a previous hospital contact because of an infection, whereas 5% had a previous hospital contact because of an autoimmune disease. 

Conclusions and Relevance

 Autoimmune diseases and infections are risk factors for subsequent mood disorder diagnosis. These associations seem compatible with an immunologic hypothesis for the development of mood disorders in subgroups of patients.
0

Genome-wide association analyses identify 44 risk variants and refine the genetic architecture of major depressive disorder

Naomi Wray et al.Jul 24, 2017
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.
0
Citation62
0
Save
0

Common risk variants identified in autism spectrum disorder

Jakob Grove et al.Nov 25, 2017
Autism spectrum disorder (ASD) is a highly heritable and heterogeneous group of neurodevelopmental phenotypes diagnosed in more than 1% of children. Common genetic variants contribute substantially to ASD susceptibility, but to date no individual variants have been robustly associated with ASD. With a marked sample size increase from a unique Danish population resource, we report a genome-wide association meta-analysis of 18,381 ASD cases and 27,969 controls that identifies five genome-wide significant loci. Leveraging GWAS results from three phenotypes with significantly overlapping genetic architectures (schizophrenia, major depression, and educational attainment), seven additional loci shared with other traits are identified at equally strict significance levels. Dissecting the polygenic architecture we find both quantitative and qualitative polygenic heterogeneity across ASD subtypes, in contrast to what is typically seen in other complex disorders. These results highlight biological insights, particularly relating to neuronal function and corticogenesis and establish that GWAS performed at scale will be much more productive in the near term in ASD, just as it has been in a broad range of important psychiatric and diverse medical phenotypes.