Abstract The size of the human head is determined by growth in the first years of life, while the rest of the body typically grows until early adulthood 1 . Such complex developmental processes are regulated by various genes and growth pathways 2 . Rare genetic syndromes have revealed genes that affect head size 3 , but the genetic drivers of variation in head size within the general population remain largely unknown. To elucidate biological pathways underlying the growth of the human head, we performed the largest genome-wide association study on human head size to date (N = 79,107). We identified 67 genetic loci, 50 of which are novel, and found that these loci are preferentially associated with head size and mostly independent from height. In subsequent neuroimaging analyses, the majority of genetic variants demonstrated widespread effects on the brain, whereas the effects of 17 variants could be localized to one or two specific brain regions. Through hypothesis-free approaches, we find a strong overlap of head size variants with both cancer pathways and cancer genes. Gene set analyses showed enrichment for different types of cancer and the p53, Wnt and ErbB signalling pathway. Genes overlapping or close to lead variants – such as TP53 , PTEN and APC – were enriched for genes involved in macrocephaly syndromes (up to 37-fold) and high-fidelity cancer genes (up to 9-fold), whereas this enrichment was not seen for human height variants. This indicates that genes regulating early brain and cranial growth are associated with a propensity to neoplasia later in life, irrespective of height. Our results warrant further investigations of the link between head size and cancer, as well as its clinical implications in the general population.

The cerebral cortex underlies our complex cognitive capabilities, yet we know little about the specific genetic loci influencing human cortical structure. To identify genetic variants, including structural variants, impacting cortical structure, we conducted a genome-wide association meta-analysis of brain MRI data from 51,662 individuals. We analysed the surface area and average thickness of the whole cortex and 34 regions with known functional specialisations. We identified 255 nominally significant loci ( P ≤ 5 × 10−8); 199 survived multiple testing correction ( P ≤ 8.3 × 10−10; 187 surface area; 12 thickness). We found significant enrichment for loci influencing total surface area within regulatory elements active during prenatal cortical development, supporting the radial unit hypothesis. Loci impacting regional surface area cluster near genes in Wnt signalling pathways, known to influence progenitor expansion and areal identity. Variation in cortical structure is genetically correlated with cognitive function, Parkinson’s disease, insomnia, depression and ADHD.One Sentence Summary Common genetic variation is associated with inter-individual variation in the structure of the human cortex, both globally and within specific regions, and is shared with genetic risk factors for some neuropsychiatric disorders.

Genomic copy number variants (CNVs) have been strongly implicated in the etiology of schizophrenia (SCZ). However, apart from a small number of risk variants, elucidation of the CNV contribution to risk has been difficult due to the rarity of risk alleles, all occurring in less than 1% of cases. We sought to address this obstacle through a collaborative effort in which we applied a centralized analysis pipeline to a SCZ cohort of 21,094 cases and 20,227 controls. We observed a global enrichment of CNV burden in cases (OR=1.11, P=5.7e-15), which persisted after excluding loci implicated in previous studies (OR=1.07, P=1.7e-6). CNV burden is also enriched for genes associated with synaptic function (OR = 1.68, P = 2.8e-11) and neurobehavioral phenotypes in mouse (OR = 1.18, P= 7.3e-5). We identified genome-wide significant support for eight loci, including 1q21.1, 2p16.3 (NRXN1), 3q29, 7q11.2, 15q13.3, distal 16p11.2, proximal 16p11.2 and 22q11.2. We find support at a suggestive level for nine additional candidate susceptibility and protective loci, which consist predominantly of CNVs mediated by non-allelic homologous recombination (NAHR).

Abstract While schizophrenia is considered a prototypical network disorder characterized by widespread brain-morphological alterations, it still remains unclear whether distributed structural alterations robustly reflect underlying network layout. Here, we tested whether large-scale structural alterations in schizophrenia relate to normative structural and functional connectome architecture, and systematically evaluated robustness and generalizability of these network-level alterations. Leveraging anatomical MRI scans from 2,439 adults with schizophrenia and 2,867 healthy controls from 26 ENIGMA sites and normative data from the Human Connectome Project (n=207), we evaluated structural alterations of schizophrenia against two network susceptibility models: i) hub vulnerability, which examines associations between regional network centrality and magnitude of disease-related alterations; ii) epicenter mapping, which identify regions whose typical connectivity profile most closely resembles the disease-related morphological alterations. To assess generalizability and specificity, we contextualized the influence of site, disease stages, and individual clinical factors and compared network associations of schizophrenia with that found in affective disorders. Schizophrenia-related structural alterations co-localized with interconnected functional and structural hubs and harbored temporo-paralimbic and frontal epicenters. Findings were robust across sites and related to individual symptom profiles. We observed localized unique epicenters for first-episode psychosis and early stages, and transmodal epicenters that were shared across first-episode to chronic stages. Moreover, transdiagnostic comparisons revealed overlapping epicenters in schizophrenia and bipolar, but not major depressive disorder, yielding insights in pathophysiological continuity within the schizophrenia-bipolar-spectrum. In sum, cortical alterations over the course of schizophrenia robustly follow brain network architecture, emphasizing marked hub susceptibility and temporo-frontal epicenters at both the level of the group and the individual. Subtle variations of epicenters across disease stages suggest interacting pathological processes, while associations with patient-specific symptoms support additional inter-individual variability of hub vulnerability and epicenters in schizophrenia. Our work contributes to recognizing potentially common pathways to better understand macroscale structural alterations, and inter-individual variability in schizophrenia.

Population health research is increasingly focused on the genetic determinants of healthy ageing, but there is no public resource of whole genome sequences and phenotype data from healthy elderly individuals. Here we describe the Medical Genome Reference Bank (MGRB), comprising whole genome sequence and phenotype of 2,570 elderly Australians depleted for cancer, cardiovascular disease, and dementia. We analysed the MGRB for single-nucleotide, indel and structural variation in the nuclear and mitochondrial genomes. Individuals in the MGRB had fewer disease-associated common and rare germline variants, relative to both cancer cases and the gnomAD and UK BioBank cohorts, consistent with risk depletion. Pervasive age-related somatic changes were correlated with grip strength in men, suggesting blood-derived whole genomes may also provide a biologic measure of age-related functional deterioration. The MGRB provides a broadly applicable reference cohort for clinical genetics and genomic association studies, and for understanding the genetics of healthy ageing. This research has been conducted using the UK Biobank Resource under Application Number 17984.

Schizophrenia (SZ) and bipolar disorder (BD) share numerous clinical and biological features as well as environmental risk factors that may be associated with altered DNA methylation. In this study we sought to construct a Poly-Methylomic Profile Score (PMPS) for SZ, representing the degree of epigenome-wide methylation according to previously published findings; we then examined its association with SZ and BD in an independent sample. DNA methylation for 57 SZ, 59 BD cases and 55 healthy controls (HCs) was quantified using the Illumina 450K methylation beadchip. We constructed five PMPSs for different p-value thresholds using summary statistics reported in a large epigenome-wide schizophrenia case-control association study, weighted by individual CpG effect sizes. All SZ PMPSs were significantly elevated in SZ cases relative to HCs, with the score calculated at the most stringent threshold accounting for the greatest amount of variance in SZ (compared to other PMPSs derived at more inclusive p-value thresholds). However, none of the PMPSs were associated with BD, or a combined cohort of BD and SZ cases relative to HCs. Results demonstrating elevated PMPSs in SZ relative to BD did not survive correction for multiple testing. PMPSs were also not associated with positive or negative symptom severity. That this SZ-derived PMPSs was elevated among SZ, but not BD participants, suggests that epigenome-wide methylation patterns associated with schizophrenia may represent distinct pathophysiology that is yet to be elucidated. Whether this PMPS may be associated with neuroanatomical or other biological endophenotypes relevant to SZ and/or BD remains to be determined.