Abstract Liability to alcohol dependence (AD) is heritable, but little is known about its complex polygenic architecture or its genetic relationship with other disorders. To discover loci associated with AD and characterize the relationship between AD and other psychiatric and behavioral outcomes, we carried out the largest GWAS to date of DSM - IV diagnosed AD. Genome - wide data on 14,904 individuals with AD and 37,944 controls from 28 case / control and family - based studies were meta - analyzed, stratified by genetic ancestry (European, N = 46,568; African; N = 6,280). Independent, genome - wide significant effects of different ADH1B variants were identified in European (rs1229984; p = 9.8E - 13) and African ancestries (rs2066702; p = 2.2E - 9). Significant genetic correlations were observed with schizophrenia, ADHD, depression, and use of cigarettes and cannabis. There was only modest genetic correlation with alcohol consumption and inconsistent associations with problem drinking. The genetic underpinnings of AD only partially overlap with those for alcohol consumption, underscoring the genetic distinction between pathological and non - pathological drinking behaviors.

Abstract Background The integration of multi-omics information (e.g., epigenetics and transcriptomics) can be useful for interpreting findings from genome-wide association studies (GWAS). It has additionally been suggested that multi-omics may aid in novel variant discovery, thus circumventing the need to increase GWAS sample sizes. We tested whether incorporating multi-omics information in earlier and smaller sized GWAS boosts true-positive discovery of genes that were later revealed by larger GWAS of the same/similar traits. Methods We applied ten different analytic approaches to integrating multi-omics data from twelve sources (e.g., Genotype-Tissue Expression project) to test whether earlier and smaller GWAS of 4 brain-related traits (i.e., alcohol use disorder/problematic alcohol use [AUD/PAU], major depression [MDD], schizophrenia [SCZ], and intracranial volume [ICV]) could detect genes that were revealed by a later and larger GWAS. Results Multi-omics data did not reliably identify novel genes in earlier less powered GWAS (PPV<0.2; 80% false-positive associations). Machine learning predictions marginally increased the number of identified novel genes, correctly identifying 1-8 additional genes, but only for well-powered early GWAS of highly heritable traits (i.e., ICV and SCZ). Multi-omics, particularly positional mapping (i.e., fastBAT, MAGMA, and H-MAGMA), was useful for prioritizing genes within genome-wide significant loci (PPVs = 0.5 – 1.0). Conclusions Although the integration of multi-omics information, particularly when multiple methods agree, helps prioritize GWAS findings and translate them into information about disease biology, it does not substantively increase novel gene discovery in brain-related GWAS. To increase power for discovery of novel genes and loci, increasing sample size is a requirement.

ABSTRACT Background Rodent paradigms and human genome-wide association studies (GWASs) on drug use have the potential to provide biological insight into the pathophysiology of addiction. Methods Using GeneWeaver, we created rodent alcohol and nicotine gene-sets derived from 19 gene expression studies on alcohol and nicotine outcomes. We partitioned the SNP-heritability of these gene-sets using four large human GWASs: 1) alcoholic drinks per week, 2) problematic alcohol use, 3) cigarettes per day and 4) smoking cessation. We benchmarked our findings with curated human alcoholism and nicotine addiction gene-sets and performed specificity analyses using other rodent gene-sets (e.g., locomotor behavior) and other human GWASs (e.g., height). Results The rodent alcohol gene-set was enriched for heritability of drinks per week, cigarettes per day, and smoking cessation, but not problematic alcohol use. However, the rodent nicotine gene-set was not significantly associated with any of these traits. Both rodent gene-sets showed enrichment for several non-substance use GWASs, and the extent of this relationship tended to increase as a function of trait heritability. In general, larger gene-sets demonstrated more significant enrichment. Finally, when evaluating human traits with similar heritabilities, both rodent gene-sets showed greater enrichment for substance use traits. Conclusion Our results suggest that rodent gene expression studies can help to identify genes that capture heritability of substance use traits in humans, yet the specificity to human substance use was less than expected due to various factors such as the genetic architecture of a trait. We outline various limitations, interpretations and considerations for future research.

Abstract Synonymous and noncoding single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the KCNJ6 gene, encoding G protein-gated inwardly rectifying potassium (GIRK2) channel subunit 2, have been linked with increased electroencephalographic frontal theta event-related oscillations (ERO) in subjects diagnosed with alcohol use disorder (AUD). To identify molecular and cellular mechanisms while retaining the appropriate genetic background, we generated induced excitatory glutamatergic neurons (iN) from iPSCs derived from four AUD-diagnosed subjects with KCNJ6 variants (‘Affected: AF’) and four control subjects without variants (‘Unaffected: UN’). Neurons were analyzed for changes in gene expression, morphology, excitability and physiological properties. Single cell RNA sequencing suggests that KCNJ6 AF variant neurons have altered patterns of synaptic transmission and cell projection morphogenesis. Results confirm that AF neurons express lower levels of GIRK2, have greater neurite area, and elevated excitability. Interestingly, exposure to intoxicating concentrations of ethanol induces GIRK2 expression and reverses functional effects in AF neurons. Ectopic overexpression of GIRK2 alone mimics the effect of ethanol to normalize induced excitability. We conclude that KCNJ6 variants decrease GIRK2 expression and increase excitability and that this effect can be minimized or reduced with ethanol.

Research has identified clinical, genomic, and neurophysiological markers associated with suicide attempts (SA) among individuals with psychiatric illness. However, there is limited research among those with an alcohol use disorder (AUD), despite their disproportionately higher rates of SA. We examined lifetime SA in 4,068 individuals with DSM-IV alcohol dependence from the Collaborative Study on the Genetics of Alcoholism (23% lifetime suicide attempt; 53% female; mean age: 38). Within participants with an AUD diagnosis, we explored risk across other clinical conditions, polygenic scores (PGS) for comorbid psychiatric problems, and neurocognitive functioning for lifetime suicide attempt. Participants with an AUD who had attempted suicide had greater rates of trauma exposure, major depressive disorder, post-traumatic stress disorder, and other substance use disorders compared to those who had not attempted suicide. Polygenic scores for suicide attempt, depression, and PTSD were associated with reporting a suicide attempt (ORs = 1.22 - 1.44). Participants who reported a SA also had decreased right hemispheric frontal-parietal theta and decreased interhemispheric temporal-parietal alpha electroencephalogram resting-state coherences relative to those who did not, but differences were small. Overall, individuals with an AUD who report a lifetime suicide attempt appear to experience greater levels of trauma, have more severe comorbidities, and carry polygenic risk for a variety of psychiatric problems. Our results demonstrate the need to further investigate suicide attempts in the presence of substance use disorders.

Abstract Significance Identification of causal variants and genes underlying genome-wide association study (GWAS) loci is essential to understanding the biology of alcohol use disorder (AUD). Methods Integration of “multi-omics” data is often necessary to nominate candidate causal variants and genes and prioritize them for follow up studies. Here, we used Mendelian randomization to integrate AUD and drinks per week (DPW) GWAS summary statistics with the gene expression and methylation quantitative trait loci (eQTLs and mQTLs) in the largest brain and myeloid datasets. We also used AUD-related single cell epigenetic data to nominate candidate causal variants and genes associated with DPW and AUD. Results Our multi-omics integration analyses prioritized unique as well as shared genes and pathways among AUD and DPW. The GWAS variants associated with both AUD and DPW showed significant enrichment in the promoter regions of fetal and adult brains. The integration of GWAS SNPs with mQTLs from fetal brain prioritized variants on chromosome 11 in both AUD and DPW GWASs. The co-localized variants were found to be overlapping with promoter marks for SPI1, specifically in human microglia, the myeloid cells of the brain. The co-localized SNPs were also strongly associated with SPI1 mRNA expression in myeloid cells from peripheral blood. The prioritized variant at this locus is predicted to alter the binding site for a transcription factor, RXRA, a key player in the regulation of myeloid cell function. Our analysis also identified MAPT as a candidate causal gene specifically associated with DPW. mRNA expression of MAPT was also correlated with daily amounts of alcohol intake in post-mortem brains (frontal cortex) from alcoholics and controls (N = 92). Results may be queried and visualized in an online public resource of these integrative analysis ( https://lcad.shinyapps.io/alc_multiomics/ ). These results highlight overlap between causal genes for neurodegenerative diseases, alcohol use disorder and alcohol consumption. In conclusion integrating GWAS summary statistics with multi-omics datasets from multiple sources identified biological similarities and differences between typical alcohol intake and disordered drinking highlighting molecular heterogeneity that might inform future targeted functional and cross-species studies. Interestingly, overlap was also observed with causal genes for neurodegenerative diseases.

Schizophrenia (SCZ) and bipolar disorder (BD) are highly heritable disorders that share a significant proportion of common risk variation. Understanding the genetic factors underlying the specific symptoms of these disorders will be crucial for improving diagnosis, intervention and treatment. In case-control data consisting of 53,555 cases (20,129 BD, 33,426 SCZ) and 54,065 controls, we identified 114 genome-wide significant loci (GWS) when comparing all cases to controls, of which 41 represented novel findings. Two genome-wide significant loci were identified when comparing SCZ to BD and a third was found when directly incorporating functional information. Regional joint association identified a genomic region of overlapping association in BD and SCZ with disease-independent causal variants indicating a fourth region contributing to differences between these disorders. Regional SNP-heritability analyses demonstrated that the estimated heritability of BD based on the SCZ GWS regions was significantly higher than that based on the average genomic region (91 regions, p = 1.2x10-6) while the inverse was not significant (19 regions, p=0.89). Using our BD and SCZ GWAS we calculated polygenic risk scores and identified several significant correlations with: 1) SCZ subphenotypes: negative symptoms (SCZ, p=3.6x10-6) and manic symptoms (BD, p=2x10-5), 2) BD subphenotypes: psychotic features (SCZ p=1.2x10-10, BD p=5.3x10-5) and age of onset (SCZ p=7.9x10-4). Finally, we show that psychotic features in BD has significant SNP-heritability (h2snp=0.15, SE=0.06), and a significant genetic correlation with SCZ (rg=0.34) in addition there is a significant sign test result between SCZ GWAS and a GWAS of BD cases contrasting those with and without psychotic features (p=0.0038, one-side binomial test). For the first time, we have identified specific loci pointing to a potential role of 4 genes (DARS2, ARFGEF2, DCAKD and GATAD2A) that distinguish between BD and SCZ, providing an opportunity to understand the biology contributing to clinical differences of these disorders. Our results provide the best evidence so far of genomic components distinguishing between BD and SCZ that contribute directly to specific symptom dimensions.

Abstract Polygenic risk scores (PRS) assess genetic susceptibility to Alcohol Use Disorder (AUD), yet their molecular implications remain underexplored. Neuroimmune interactions, particularly in microglia, are recognized as significant contributors to AUD pathophysiology. We investigated the interplay between AUD PRS and ethanol in human microglia derived from iPSCs from individuals with high- or low-PRS (HPRS or LPRS) of AUD. Ethanol exposure induced elevated CD68 expression and morphological changes in microglia, with differential responses between HPRS and LPRS microglial cells. Transcriptomic analysis revealed expression differences in MHCII complex and phagocytosis-related genes following ethanol exposure; HPRS microglial cells displayed enhanced phagocytosis and increased CLEC7A expression, unlike LPRS microglial cells. Synapse numbers in co-cultures of induced neurons with microglia after alcohol exposure were lower in HRPS co-cultures, suggesting possible excess synapse pruning. This study provides insights into the intricate relationship between AUD PRS, ethanol, and microglial function, potentially influencing neuronal functions in developing AUD.

The Psychiatric Genomics Consortium (PGC) is the largest consortium in the history of psychiatry. In the past decade, this global effort has delivered a rapidly increasing flow of new knowledge about the fundamental basis of common psychiatric disorders, particularly given its dedication to rapid progress and open science. The PGC has recently commenced a program of research designed to deliver “actionable” findings - genomic results that (a) reveal the fundamental biology, (b) inform clinical practice, and (c) deliver new therapeutic targets. This is the central idea of the PGC: to convert the family history risk factor into biologically, clinically, and therapeutically meaningful insights. The emerging findings suggest that we are entering into a phase of accelerated translation of genetic discoveries to impact psychiatric practice within a precision medicine framework.

Abstract Memory problems are common among older adults with a history of alcohol use disorder (AUD). Employing a machine learning framework, the current study investigates the use of multi-domain features to classify individuals with and without alcohol-induced memory problems. A group of 94 individuals (ages 50-81 years) with alcohol-induced memory problems ( Memory group) were compared with a matched Control group who did not have memory problems. The Random Forests model identified specific features from each domain that contributed to the classification of Memory vs. Control group (AUC=88.29%). Specifically, individuals from the Memory group manifested a predominant pattern of hyperconnectivity across the default mode network regions except some connections involving anterior cingulate cortex which were predominantly hypoconnected. Other significant contributing features were (i) polygenic risk scores for AUD, (ii) alcohol consumption and related health consequences during the past 5 years, such as health problems, past negative experiences, withdrawal symptoms, and the largest number of drinks in a day during the past 12 months, and (iii) elevated neuroticism and increased harm avoidance, and fewer positive “uplift” life events. At the neural systems level, hyperconnectivity across the default mode network regions, including the connections across the hippocampal hub regions, in individuals with memory problems may indicate dysregulation in neural information processing. Overall, the study outlines the importance of utilizing multidomain features, consisting of resting-state brain connectivity collected ∼18 years ago, together with personality, life experiences, polygenic risk, and alcohol consumption and related consequences, to predict alcohol-related memory problems that arise in later life.