Abstract The genetic basis of Lewy body dementia (LBD) is not well understood. Here, we performed whole-genome sequencing in large cohorts of LBD cases and neurologically healthy controls to study the genetic architecture of this understudied form of dementia and to generate a resource for the scientific community. Genome-wide association analysis identified five independent risk loci, whereas genome-wide gene-aggregation tests implicated mutations in the gene GBA . Genetic risk scores demonstrate that LBD shares risk profiles and pathways with Alzheimer’s and Parkinson’s disease, providing a deeper molecular understanding of the complex genetic architecture of this age-related neurodegenerative condition.

Abstract Several mutations that cause Parkinson’s disease (PD) have been identified over the past decade. These account for 15-25% of PD cases; the rest of the cases are considered sporadic. Currently, it is accepted that PD is not a single monolithic disease but rather a constellation of diseases with some common phenotypes. While rodent models exist for some of the PD-causing mutations, research on the sporadic forms of PD is lagging due to a lack of cellular models. In our study, we differentiated PD patient-derived dopaminergic (DA) neurons from induced pluripotent stem cells (iPSCs) of several PD-causing mutations as well as from sporadic PD patients. Strikingly, we observed a common neurophysiological phenotype: Neurons derived from PD patients had a severe reduction in the rate of synaptic currents compared to those derived from healthy controls. While the relationship between mutations in genes such as the SNCA and LRRK2 and a reduction in synaptic transmission has been investigated before, here we show evidence that the pathogenesis of the synapses in neurons is a general phenotype in PD. Analysis of RNA sequencing results displayed changes in gene expression in different synaptic mechanisms as well as other affected pathways such as extracellular matrix-related pathways. Some of these dysregulated pathways are common to all PD patients (monogenic or idiopathic). Our data, therefore, shows changes that are central and convergent to PD and suggests a strong involvement of the tetra-partite synapse in PD pathophysiology.

Objective: The aim of this study was to search for genes/variants that modify the effect of LRRK2 mutations in terms of penetrance and age-at-onset of Parkinson's disease. Methods: We performed the first genome-wide association study of penetrance and age-at-onset of Parkinson's disease in LRRK2 mutation carriers (776 cases and 1,103 non-cases at their last evaluation). Cox proportional hazard models and linear mixed models were used to identify modifiers of penetrance and age-at-onset of LRRK2 mutations, respectively. We also investigated whether a polygenic risk score derived from a published genome-wide association study of Parkinson's disease was able to explain variability in penetrance and age-at-onset in LRRK2 mutation carriers. Results: A variant located in the intronic region of CORO1C on chromosome 12 (rs77395454; P-value=2.5E-08, beta=1.27, SE=0.23, risk allele: C) met genome-wide significance for the penetrance model. A region on chromosome 3, within a previously reported linkage peak for Parkinson's disease susceptibility, showed suggestive associations in both models (penetrance top variant: P-value=1.1E-07; age-at-onset top variant: P-value=9.3E-07). A polygenic risk score derived from publicly available Parkinson's disease summary statistics was a significant predictor of penetrance, but not of age-at-onset. Interpretation: This study suggests that variants within or near CORO1C may modify the penetrance of LRRK2 mutations. In addition, common Parkinson's disease associated variants collectively increase the penetrance of LRRK2 mutations.

Abstract Background Several reports have identified different patterns of Parkinson’s disease progression in individuals carrying missense variants in the GBA or LRRK2 genes. The overall contribution of genetic factors to the severity and progression of Parkinson’s disease, however, has not been well studied. Objectives To test the association between genetic variants and the clinical features and progression of Parkinson’s disease on a genome-wide scale. Methods We accumulated individual data from 12 longitudinal cohorts in a total of 4,093 patients with 25,254 observations over a median of 3.81 years. Genome-wide associations were evaluated for 25 cross-sectional and longitudinal phenotypes. Specific variants of interest, including 90 recently-identified disease risk variants, were also investigated for the associations with these phenotypes. Results Two variants were genome-wide significant. Rs382940(T>A), within the intron of SLC44A1 , was associated with reaching Hoehn and Yahr stage 3 or higher faster (HR 2.04 [1.58, 2.62], P-value = 3.46E-8). Rs61863020(G>A), an intergenic variant and eQTL for ADRA2A , was associated with a lower prevalence of insomnia at baseline (OR 0.63 [0,52, 0.75], P-value = 4.74E-8). In the targeted analysis, we found nine associations between known Parkinson’s risk variants and more severe motor/cognitive symptoms. Also, we replicated previous reports of GBA coding variants (rs2230288: p.E365K, rs75548401: p.T408M) being associated with greater motor and cognitive decline over time, and APOE E4 tagging variant (rs429358) being associated with greater cognitive deficits in patients. Conclusions We identified novel genetic factors associated with heterogeneity of progression in Parkinson’s disease. The results provide new insights into the pathogenesis of Parkinson’s disease as well as patient stratification for clinical trials.

Late-onset Alzheimers disease (LOAD, onset age > 60 years) is the most prevalent dementia in the elderly, and risk is partially driven by genetics. Many of the loci responsible for this genetic risk were identified by genome-wide association studies (GWAS). To identify additional LOAD risk loci, we performed the largest GWAS to date (89,769 individuals), analyzing both common and rare variants. We confirm 20 previous LOAD risk loci and identify four new genome-wide loci (IQCK, ACE, ADAM10, and ADAMTS1). Pathway analysis of these data implicates the immune system and lipid metabolism, and for the first time tau binding proteins and APP metabolism. These findings show that genetic variants affecting APP and Abeta processing are not only associated with early-onset autosomal dominant AD but also with LOAD. Analysis of AD risk genes and pathways show enrichment for rare variants (P = 1.32 x 10-7) indicating that additional rare variants remain to be identified.