The Rotterdam Study is an ongoing prospective cohort study that started in 1990 in the city of Rotterdam, The Netherlands. The study aims to unravel etiology, preclinical course, natural history and potential targets for intervention for chronic diseases in mid-life and late-life. The study focuses on cardiovascular, endocrine, hepatic, neurological, ophthalmic, psychiatric, dermatological, otolaryngological, locomotor, and respiratory diseases. As of 2008, 14,926 subjects aged 45 years or over comprise the Rotterdam Study cohort. Since 2016, the cohort is being expanded by persons aged 40 years and over. The findings of the Rotterdam Study have been presented in over 1700 research articles and reports. This article provides an update on the rationale and design of the study. It also presents a summary of the major findings from the preceding 3 years and outlines developments for the coming period.

Novel prognostic inflammatory markers of cancer survival and cardiovascular disease are; the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), the platelet-to-lymphocyte ratio (PLR) and the systemic immune-inflammation index (SII). As normal values for these markers are unknown, our objective was to obtain reference values in the general population. We obtained data from a population-based prospective cohort study of individuals aged 45 years and over between 2002 and 2014. Absolute blood counts were used to calculate the NLR, PLR and SII. All inflammatory indices followed a log-normal distribution. We calculated the mean and 95% reference intervals in an unselected population. Furthermore we studied whether the inflammatory markers differed between age categories and gender. In total 8,711 participants (57.1% female; mean age 65.9 years, standard deviation 10.5 years) were included. Mean values and corresponding 95% reference intervals for the NLR were: 1.76 (0.83-3.92), for PLR: 120 (61-239) and for SII: 459 (189-1168). The inflammatory markers increased with age. The PLR and SII were higher in females, whilst the NLR was higher in males. In conclusion, we provided reference values for new inflammatory markers. All increase with age and vary with gender. This provides context that allows for proper interpretation of their potential value in future clinical practice and research.

Abstract Vegan or vegetarian diets have been suggested to reduce type 2 diabetes (T2D) risk. However, not much is known on whether variation in the degree of having a plant-based versus animal-based diet may be beneficial for prevention of T2D. We aimed to investigate whether level of adherence to a diet high in plant-based foods and low in animal-based foods is associated with insulin resistance, prediabetes, and T2D. Our analysis included 6798 participants (62.7 ± 7.8 years) from the Rotterdam Study (RS), a prospective population-based cohort in the Netherlands. Dietary intake data were collected with food-frequency questionnaires at baseline of three sub-cohorts of RS (RS-I-1: 1989–1993, RS-II-1: 2000–2001, RS-III-1: 2006–2008). We constructed a continuous plant-based dietary index (range 0–92) assessing adherence to a plant-based versus animal-based diet. Insulin resistance at baseline and follow-up was assessed using homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR). Prediabetes and T2D were collected from general practitioners’ records, pharmacies’ databases, and follow-up examinations in our research center until 2012. We used multivariable linear mixed models to examine association of the index with longitudinal HOMA-IR, and multivariable Cox proportional-hazards regression models to examine associations of the index with risk of prediabetes and T2D. During median 5.7, and 7.3 years of follow-up, we documented 928 prediabetes cases and 642 T2D cases. After adjusting for sociodemographic and lifestyle factors, a higher score on the plant-based dietary index was associated with lower insulin resistance (per 10 units higher score: β = −0.09; 95% CI: − 0.10; − 0.08), lower prediabetes risk (HR = 0.89; 95% CI: 0.81; 0.98), and lower T2D risk [HR = 0.82 (0.73; 0.92)]. After additional adjustment for BMI, associations attenuated and remained statistically significant for longitudinal insulin resistance [β = −0.05 (− 0.06; − 0.04)] and T2D risk [HR = 0.87 (0.79; 0.99)], but no longer for prediabetes risk [HR = 0.93 (0.85; 1.03)]. In conclusion, a more plant-based and less animal-based diet may lower risk of insulin resistance, prediabetes and T2D. These findings strengthen recent dietary recommendations to adopt a more plant-based diet. Clinical Trial Registry number and website NTR6831, http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=6831 .

Abstract High blood cholesterol is typically considered a feature of wealthy western countries 1,2 . However, dietary and behavioural determinants of blood cholesterol are changing rapidly throughout the world 3 and countries are using lipid-lowering medications at varying rates. These changes can have distinct effects on the levels of high-density lipoprotein (HDL) cholesterol and non-HDL cholesterol, which have different effects on human health 4,5 . However, the trends of HDL and non-HDL cholesterol levels over time have not been previously reported in a global analysis. Here we pooled 1,127 population-based studies that measured blood lipids in 102.6 million individuals aged 18 years and older to estimate trends from 1980 to 2018 in mean total, non-HDL and HDL cholesterol levels for 200 countries. Globally, there was little change in total or non-HDL cholesterol from 1980 to 2018. This was a net effect of increases in low- and middle-income countries, especially in east and southeast Asia, and decreases in high-income western countries, especially those in northwestern Europe, and in central and eastern Europe. As a result, countries with the highest level of non-HDL cholesterol—which is a marker of cardiovascular risk—changed from those in western Europe such as Belgium, Finland, Greenland, Iceland, Norway, Sweden, Switzerland and Malta in 1980 to those in Asia and the Pacific, such as Tokelau, Malaysia, The Philippines and Thailand. In 2017, high non-HDL cholesterol was responsible for an estimated 3.9 million (95% credible interval 3.7 million–4.2 million) worldwide deaths, half of which occurred in east, southeast and south Asia. The global repositioning of lipid-related risk, with non-optimal cholesterol shifting from a distinct feature of high-income countries in northwestern Europe, north America and Australasia to one that affects countries in east and southeast Asia and Oceania should motivate the use of population-based policies and personal interventions to improve nutrition and enhance access to treatment throughout the world.

Previous studies have indicated that gut microbiome may be associated with development of type 2 diabetes. However, these studies are limited by small sample size and insufficient for confounding. Furthermore, which specific taxa play a role in the development of type 2 diabetes remains unclear.To examine associations of gut microbiome composition with insulin resistance and type 2 diabetes in a large population-based setting controlling for various sociodemographic and lifestyle factors.This cross-sectional analysis included 2166 participants from 2 Dutch population-based prospective cohorts: the Rotterdam Study and the LifeLines-DEEP study.The 16S ribosomal RNA method was used to measure microbiome composition in stool samples collected between January 1, 2012, and December 31, 2013. The α diversity (Shannon, richness, and Inverse Simpson indexes), β diversity (Bray-Curtis dissimilarity matrix), and taxa (from domain to genus level) were identified to reflect gut microbiome composition.Associations among α diversity, β diversity, and taxa with the Homeostatic Model Assessment of Insulin Resistance (HOMA-IR) and with type 2 diabetes were examined. Glucose and insulin were measured to calculate the HOMA-IR. Type 2 diabetes cases were identified based on glucose levels and medical records from January 2012 to December 2013. Analyses were adjusted for technical covariates, lifestyle, sociodemographic, and medical factors. Data analysis was performed from January 1, 2018, to December 31, 2020.There were 2166 participants in this study: 1418 from the Rotterdam Study (mean [SD] age, 62.4 [5.9] years; 815 [57.5%] male) and 748 from the LifeLines-DEEP study (mean [SD] age, 44.7 [13.4] years; 431 [57.6%] male); from this total, 193 type 2 diabetes cases were identified. Lower microbiome Shannon index and richness were associated with higher HOMA-IR (eg, Shannon index, -0.06; 95% CI, -0.10 to -0.02), and patients with type 2 diabetes had a lower richness than participants without diabetes (odds ratio [OR], 0.93; 95% CI, 0.88-0.99). The β diversity (Bray-Curtis dissimilarity matrix) was associated with insulin resistance (R2 = 0.004, P = .001 in the Rotterdam Study and R2 = 0.005, P = .002 in the LifeLines-DEEP study). A total of 12 groups of bacteria were associated with HOMA-IR or type 2 diabetes. Specifically, a higher abundance of Christensenellaceae (β = -0.08; 95% CI, -0.12 to -0.03: P < .001), Christensenellaceae R7 group (β = -0.07; 95% CI, -0.12 to -0.03; P < .001), Marvinbryantia (β = -0.07; 95% CI, -0.11 to -0.03; P < .001), Ruminococcaceae UCG005 (β = -0.09; 95% CI, -0.13 to -0.05; P < .001), Ruminococcaceae UCG008 (β = -0.07; 95% CI, -0.11 to -0.03; P < .001), Ruminococcaceae UCG010 (β = -0.08; 95% CI, -0.12 to -0.04; P < .001), or Ruminococcaceae NK4A214 group (β = -0.09; 95% CI, -0.13 to -0.05; P < .001) was associated with lower HOMA-IR. A higher abundance of Clostridiaceae 1 (OR, 0.51; 95% CI, 0.41-0.65; P < .001), Peptostreptococcaceae (OR, 0.56; 95% CI, 0.45-0.70; P < .001), C sensu stricto 1 (OR, 0.51; 95% CI, 0.40-0.65; P < .001), Intestinibacter (OR, 0.60; 95% CI, 0.48-0.76; P < .001), or Romboutsia (OR, 0.55; 95% CI, 0.44-0.70; P < .001) was associated with less type 2 diabetes. These bacteria are all known to produce butyrate.In this cross-sectional study, higher microbiome α diversity, along with more butyrate-producing gut bacteria, was associated with less type 2 diabetes and with lower insulin resistance among individuals without diabetes. These findings could help provide insight into the etiology, pathogenesis, and treatment of type 2 diabetes.

The exact etiology of dementia is still unclear, but both genetic and lifestyle factors are thought to be key drivers of this complex disease. The recognition of familial patterns of dementia has led to the discovery of genetic factors that have a role in the pathogenesis of dementia, including the apolipoprotein E (APOE) genotype and a large and still-growing number of genetic variants1,2. Beyond genetic architecture, several modifiable risk factors have been implicated in the development of dementia3. Prevention trials of measures to halt or delay cognitive decline are increasingly recruiting older individuals who are genetically predisposed to dementia. However, it remains unclear whether targeted health and lifestyle interventions can attenuate or even offset increased genetic risk. Here, we leverage long-term data on both genetic and modifiable risk factors from 6,352 individuals aged 55 years and older in the population-based Rotterdam Study. In this study, we demonstrate that, in individuals at low and intermediate genetic risk, favorable modifiable-risk profiles are related to a lower risk of dementia compared to unfavorable profiles. In contrast, these protective associations were not found in those at high genetic risk.

We aimed to evaluate the criterion validity of the 2015 food-based Dutch dietary guidelines, which were formulated based on evidence on the relation between diet and major chronic diseases. We studied 9701 participants of the Rotterdam Study, a population-based prospective cohort in individuals aged 45 years and over [median 64.1 years (95%-range 49.0-82.8)]. Dietary intake was assessed at baseline with a food-frequency questionnaire. For all participants, we examined adherence (yes/no) to fourteen items of the guidelines: vegetables (≥200 g/day), fruit (≥200 g/day), whole-grains (≥90 g/day), legumes (≥135 g/week), nuts (≥15 g/day), dairy (≥350 g/day), fish (≥100 g/week), tea (≥450 mL/day), ratio whole-grains:total grains (≥50%), ratio unsaturated fats and oils:total fats (≥50%), red and processed meat (<300 g/week), sugar-containing beverages (≤150 mL/day), alcohol (≤10 g/day) and salt (≤6 g/day). Total adherence was calculated as sum-score of the adherence to the individual items (0-14). Information on disease incidence and all-cause mortality during a median follow-up period of 13.5 years (range 0-27.0) was obtained from data collected at our research center and from medical records. Using Cox proportional-hazards models adjusted for confounders, we observed every additional component adhered to was associated with a 3% lower mortality risk (HR 0.97, 95% CI 0.95; 0.98), lower risk of stroke (HR 0.95, 95% CI 0.92; 0.99), chronic obstructive pulmonary disease (HR 0.94, 95% CI 0.91; 0.98), colorectal cancer (HR 0.90, 95% CI 0.84; 0.96), and depression (HR 0.97, 95% CI 0.95; 0.999), but not with incidence of coronary heart disease, type 2 diabetes, heart failure, lung cancer, breast cancer, or dementia. These associations were not driven by any of the individual dietary components. To conclude, adherence to the Dutch dietary guidelines was associated with a lower mortality risk and a lower risk of developing some but not all of the chronic diseases on which the guidelines were based.

Vitamin D insufficiency is common, correctable, and influenced by genetic factors, and it has been associated with risk of several diseases. We sought to identify low-frequency genetic variants that strongly increase the risk of vitamin D insufficiency and tested their effect on risk of multiple sclerosis, a disease influenced by low vitamin D concentrations. We used whole-genome sequencing data from 2,619 individuals through the UK10K program and deep-imputation data from 39,655 individuals genotyped genome-wide. Meta-analysis of the summary statistics from 19 cohorts identified in CYP2R1 the low-frequency (minor allele frequency=2.5%) synonymous coding variant g.14900931G>A (p.Asp120Asp) (rs117913124[A]), which conferred a large effect on 25-hydroxyvitamin D (25OHD) levels (−0.43 SD of standardized natural log-transformed 25OHD per A allele; p value=1.5 × 10⁻⁸⁸). The effect on 25OHD was four times larger and independent of the effect of a previously described common variant near CYP2R1. By analyzing 8,711 individuals, we showed that heterozygote carriers of this low-frequency variant have an increased risk of vitamin D insufficiency (odds ratio [OR] = 2.2, 95% confidence interval [CI] = 1.78–2.78, p=1.26 × 10⁻¹²). Individuals carrying one copy of this variant also had increased odds of multiple sclerosis (OR = 1.4, 95% CI=1.19–1.64, p=2.63 × 10⁻⁵) in a sample of 5,927 case and 5,599 control subjects. In conclusion, we describe a low-frequency CYP2R1 coding variant that exerts the largest effect upon 25OHD levels identified to date in the general European population and implicates vitamin D in the etiology of multiple sclerosis.

Abstract We conducted genome-wide association studies (GWAS) of relative intake from the macronutrients fat, protein, carbohydrates, and sugar in over 235,000 individuals of European ancestries. We identified 21 unique, approximately independent lead SNPs. Fourteen lead SNPs are uniquely associated with one macronutrient at genome-wide significance ( P < 5 × 10 −8 ), while five of the 21 lead SNPs reach suggestive significance ( P < 1 × 10 −5 ) for at least one other macronutrient. While the phenotypes are genetically correlated, each phenotype carries a partially unique genetic architecture. Relative protein intake exhibits the strongest relationships with poor health, including positive genetic associations with obesity, type 2 diabetes, and heart disease ( r g ≈ 0.15–0.5). In contrast, relative carbohydrate and sugar intake have negative genetic correlations with waist circumference, waist-hip ratio, and neighborhood deprivation (| r g | ≈ 0.1–0.3) and positive genetic correlations with physical activity ( r g ≈ 0.1 and 0.2). Relative fat intake has no consistent pattern of genetic correlations with poor health but has a negative genetic correlation with educational attainment ( r g ≈−0.1). Although our analyses do not allow us to draw causal conclusions, we find no evidence of negative health consequences associated with relative carbohydrate, sugar, or fat intake. However, our results are consistent with the hypothesis that relative protein intake plays a role in the etiology of metabolic dysfunction.

Evidence for associations between long-term protein intake with mortality is not consistent. We aimed to examine associations of dietary protein from different sources with all-cause and cause-specific mortality. We followed 7786 participants from three sub-cohorts of the Rotterdam Study, a population-based cohort in the Netherlands. Dietary data were collected using food-frequency questionnaires at baseline (1989-1993, 2000-2001, 2006-2008). Deaths were followed until 2018. Associations were examined using Cox regression. Additionally, we performed a highest versus lowest meta-analysis and a dose-response meta-analysis to summarize results from the Rotterdam Study and previous prospective cohorts. During a median follow-up of 13.0 years, 3589 deaths were documented in the Rotterdam Study. In this cohort, after multivariable adjustment, higher total protein intake was associated with higher all-cause mortality [e.g. highest versus lowest quartile of total protein intake as percentage of energy (Q4 versus Q1), HR = 1.12 (1.01, 1.25)]; mainly explained by higher animal protein intake and CVD mortality [Q4 versus Q1, CVD mortality: 1.28 (1.03, 1.60)]. The association of animal protein intake and CVD was mainly contributed to by protein from meat and dairy. Total plant protein intake was not associated with all-cause or cause-specific mortality, mainly explained by null associations for protein from grains and potatoes; but higher intake of protein from legumes, nuts, vegetables, and fruits was associated with lower risk of all-cause and cause-specific mortality. Findings for total and animal protein intake were corroborated in a meta-analysis of eleven prospective cohort studies including the Rotterdam Study (total 64,306 deaths among 350,452 participants): higher total protein intake was associated with higher all-cause mortality [pooled RR for highest versus lowest quantile 1.05 (1.01, 1.10)]; and for dose-response per 5 energy percent (E%) increment, 1.02 (1.004, 1.04); again mainly driven by an association between animal protein and CVD mortality [highest versus lowest, 1.09 (1.01, 1.18); per 5 E% increment, 1.05 (1.02, 1.09)]. Furthermore, in the meta-analysis a higher plant protein intake was associated with lower all-cause and CVD mortality [e.g. for all-cause mortality, highest versus lowest, 0.93 (0.87, 0.99); per 5 E% increment, 0.87 (0.78, 0.98), for CVD mortality, highest versus lowest 0.86 (0.73, 1.00)]. Evidence from prospective cohort studies to date suggests that total protein intake is positively associated with all-cause mortality, mainly driven by a harmful association of animal protein with CVD mortality. Plant protein intake is inversely associated with all-cause and CVD mortality. Our findings support current dietary recommendations to increase intake of plant protein in place of animal protein.Clinical trial registry number and website NTR6831, https://www.trialregister.nl/trial/6645.