There is considerable variation in disease behavior among patients infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the virus that causes coronavirus disease 2019 (Covid-19). Genomewide association analysis may allow for the identification of potential genetic factors involved in the development of Covid-19.

Systemic lupus erythematosus (SLE) is a genetically complex autoimmune disease characterized by loss of immune tolerance to nuclear and cell surface antigens. Previous genome-wide association studies (GWAS) had modest sample sizes, reducing their scope and reliability. Our study comprised 7,219 cases and 15,991 controls of European ancestry, constituting a new GWAS, a meta-analysis with a published GWAS and a replication study. We have mapped 43 susceptibility loci, including ten new associations. Assisted by dense genome coverage, imputation provided evidence for missense variants underpinning associations in eight genes. Other likely causal genes were established by examining associated alleles for cis-acting eQTL effects in a range of ex vivo immune cells. We found an over-representation (n = 16) of transcription factors among SLE susceptibility genes. This finding supports the view that aberrantly regulated gene expression networks in multiple cell types in both the innate and adaptive immune response contribute to the risk of developing SLE.

Matthew Brown and colleagues identify multiple susceptibility variants for ankylosing spondylitis through an association study based on high-density genotyping of immune-related loci. Their findings implicate numerous biological pathways in the pathogenesis of this disease and highlight shared risk factors with other autoimmune diseases. Ankylosing spondylitis is a common, highly heritable inflammatory arthritis affecting primarily the spine and pelvis. In addition to HLA-B*27 alleles, 12 loci have previously been identified that are associated with ankylosing spondylitis in populations of European ancestry, and 2 associated loci have been identified in Asians. In this study, we used the Illumina Immunochip microarray to perform a case-control association study involving 10,619 individuals with ankylosing spondylitis (cases) and 15,145 controls. We identified 13 new risk loci and 12 additional ankylosing spondylitis–associated haplotypes at 11 loci. Two ankylosing spondylitis–associated regions have now been identified encoding four aminopeptidases that are involved in peptide processing before major histocompatibility complex (MHC) class I presentation. Protective variants at two of these loci are associated both with reduced aminopeptidase function and with MHC class I cell surface expression.

Jane Worthington and colleagues use a high-density genotyping chip to identify new susceptibility loci for rheumatoid arthritis and examine genetic overlap with other autoimmune diseases. Their results increase the number of confirmed rheumatoid arthritis risk loci in individuals of European ancestry and refine the location of many previously identified association signals to single genes. Using the Immunochip custom SNP array, which was designed for dense genotyping of 186 loci identified through genome-wide association studies (GWAS), we analyzed 11,475 individuals with rheumatoid arthritis (cases) of European ancestry and 15,870 controls for 129,464 markers. We combined these data in a meta-analysis with GWAS data from additional independent cases (n = 2,363) and controls (n = 17,872). We identified 14 new susceptibility loci, 9 of which were associated with rheumatoid arthritis overall and five of which were specifically associated with disease that was positive for anticitrullinated peptide antibodies, bringing the number of confirmed rheumatoid arthritis risk loci in individuals of European ancestry to 46. We refined the peak of association to a single gene for 19 loci, identified secondary independent effects at 6 loci and identified association to low-frequency variants at 4 loci. Bioinformatic analyses generated strong hypotheses for the causal SNP at seven loci. This study illustrates the advantages of dense SNP mapping analysis to inform subsequent functional investigations.

Idiopathic membranous nephropathy is a major cause of the nephrotic syndrome in adults, but its etiologic basis is not fully understood. We investigated the genetic basis of biopsy-proven cases of idiopathic membranous nephropathy in a white population.We performed independent genomewide association studies of single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in patients with idiopathic membranous nephropathy from three populations of white ancestry (75 French, 146 Dutch, and 335 British patients). The patients were compared with racially matched control subjects; population stratification and quality controls were carried out according to standard criteria. Associations were calculated by means of a chi-square basic allele test; the threshold for significance was adjusted for multiple comparisons (with the Bonferroni method).In a joint analysis of data from the 556 patients studied (398 men), we identified significant alleles at two genomic loci associated with idiopathic membranous nephropathy. Chromosome 2q24 contains the gene encoding M-type phospholipase A(2) receptor (PLA(2)R1) (SNP rs4664308, P=8.6×10(-29)), previously shown to be the target of an autoimmune response. Chromosome 6p21 contains the gene encoding HLA complex class II HLA-DQ alpha chain 1 (HLA-DQA1) (SNP rs2187668, P=8.0×10(-93)). The association with HLA-DQA1 was significant in all three populations (P=1.8×10(-9), P=5.6×10(-27), and P=5.2×10(-36) in the French, Dutch, and British groups, respectively). The odds ratio for idiopathic membranous nephropathy with homozygosity for both risk alleles was 78.5 (95% confidence interval, 34.6 to 178.2).An HLA-DQA1 allele on chromosome 6p21 is most closely associated with idiopathic membranous nephropathy in persons of white ancestry. This allele may facilitate an autoimmune response against targets such as variants of PLA2R1. Our findings suggest a basis for understanding this disease and illuminate how adaptive immunity is regulated by HLA.

Systemic sclerosis (SSc) is an autoimmune disease characterized by fibrosis of the skin and internal organs that leads to profound disability and premature death. To identify new SSc susceptibility loci, we conducted the first genome-wide association study in a population of European ancestry including a total of 2,296 individuals with SSc and 5,171 controls. Analysis of 279,621 autosomal SNPs followed by replication testing in an independent case-control set of European ancestry (2,753 individuals with SSc (cases) and 4,569 controls) identified a new susceptibility locus for systemic sclerosis at CD247 (1q22-23, rs2056626, P = 2.09 x 10(-7) in the discovery samples, P = 3.39 x 10(-9) in the combined analysis). Additionally, we confirm and firmly establish the role of the MHC (P = 2.31 x 10(-18)), IRF5 (P = 1.86 x 10(-13)) and STAT4 (P = 3.37 x 10(-9)) gene regions as SSc genetic risk factors.

Abstract Systemic lupus erythematosus (SLE) is an autoimmune disease with marked gender and ethnic disparities. We report a large transancestral association study of SLE using Immunochip genotype data from 27,574 individuals of European (EA), African (AA) and Hispanic Amerindian (HA) ancestry. We identify 58 distinct non-HLA regions in EA, 9 in AA and 16 in HA (∼50% of these regions have multiple independent associations); these include 24 novel SLE regions ( P <5 × 10 −8 ), refined association signals in established regions, extended associations to additional ancestries, and a disentangled complex HLA multigenic effect. The risk allele count (genetic load) exhibits an accelerating pattern of SLE risk, leading us to posit a cumulative hit hypothesis for autoimmune disease. Comparing results across the three ancestries identifies both ancestry-dependent and ancestry-independent contributions to SLE risk. Our results are consistent with the unique and complex histories of the populations sampled, and collectively help clarify the genetic architecture and ethnic disparities in SLE.

Abstract Objective Cardiovascular (CV) disease is the most common cause of mortality in patients with rheumatoid arthritis (RA). We assessed the contribution of epidemiologic features, clinical features, routine laboratory markers of inflammation, and HLA–DRB1 alleles to CV mortality in patients with RA prospectively followed at a single referral center in Spain. Methods Patients fulfilling the 1987 American College of Rheumatology classification criteria for RA seen at the rheumatology outpatient clinic of Hospital Xeral‐Calde, Lugo between March and September 1996 were included. HLA–DRB1 phenotype, epidemiologic data, and clinical data were assessed at that time. Patients were prospectively followed and clinical records were examined until patient's death or September 1, 2005. Results A total of 182 consecutive patients were assessed. Compared with the general Spanish population, the age‐ and sex‐standardized mortality ratio by CV cause was 1.78. CV mortality adjusted by age at disease onset and sex was associated with chronic inflammation determined by C‐reactive protein level (CRP; hazard ratio [HR] 1.14, P < 0.001) and erythrocyte sedimentation rate (ESR; HR 1.05, P = 0.003). Patients with HLA–DRB1*04 shared epitope alleles (HR 4.15, P = 0.030), in particular those HLA–DRB1*0404 positive (HR 6.65, P = 0.002), had increased risk of CV mortality. Increased risk of CV events was also associated with CRP level (HR 1.09, P = 0.001), ESR (HR 1.03, P = 0.003), and HLA–DRB1*0404 (HR 4.47, P = 0.002). Conclusion Our results suggest that a chronically high inflammatory response in genetically predisposed individuals promotes an increased risk of CV events and CV mortality in RA.

In this study, 1,833 systemic sclerosis (SSc) cases and 3,466 controls were genotyped with the Immunochip array. Classical alleles, amino acid residues, and SNPs across the human leukocyte antigen (HLA) region were imputed and tested. These analyses resulted in a model composed of six polymorphic amino acid positions and seven SNPs that explained the observed significant associations in the region. In addition, a replication step comprising 4,017 SSc cases and 5,935 controls was carried out for several selected non-HLA variants, reaching a total of 5,850 cases and 9,401 controls of European ancestry. Following this strategy, we identified and validated three SSc risk loci, including DNASE1L3 at 3p14, the SCHIP1-IL12A locus at 3q25, and ATG5 at 6q21, as well as a suggested association of the TREH-DDX6 locus at 11q23. The associations of several previously reported SSc risk loci were validated and further refined, and the observed peak of association in PXK was related to DNASE1L3. Our study has increased the number of known genetic associations with SSc, provided further insight into the pleiotropic effects of shared autoimmune risk factors, and highlighted the power of dense mapping for detecting previously overlooked susceptibility loci. In this study, 1,833 systemic sclerosis (SSc) cases and 3,466 controls were genotyped with the Immunochip array. Classical alleles, amino acid residues, and SNPs across the human leukocyte antigen (HLA) region were imputed and tested. These analyses resulted in a model composed of six polymorphic amino acid positions and seven SNPs that explained the observed significant associations in the region. In addition, a replication step comprising 4,017 SSc cases and 5,935 controls was carried out for several selected non-HLA variants, reaching a total of 5,850 cases and 9,401 controls of European ancestry. Following this strategy, we identified and validated three SSc risk loci, including DNASE1L3 at 3p14, the SCHIP1-IL12A locus at 3q25, and ATG5 at 6q21, as well as a suggested association of the TREH-DDX6 locus at 11q23. The associations of several previously reported SSc risk loci were validated and further refined, and the observed peak of association in PXK was related to DNASE1L3. Our study has increased the number of known genetic associations with SSc, provided further insight into the pleiotropic effects of shared autoimmune risk factors, and highlighted the power of dense mapping for detecting previously overlooked susceptibility loci.