LH
Lawrence Honig
Author with expertise in Comprehensive Integration of Single-Cell Transcriptomic Data
Columbia University, Columbia University Irving Medical Center, New York Hospital Queens
+ 13 more
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(57% Open Access)
Cited by:
9
h-index:
90
/
i10-index:
247
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Genome sequencing analysis identifies new loci associated with Lewy body dementia and provides insights into the complex genetic architecture

Ruth Chia et al.Oct 24, 2023
+151
S
M
R
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.
0

Towards cascading genetic risk in Alzheimer’s disease

André Altmann et al.Sep 6, 2024
+893
L
N
A
Abstract Alzheimer’s disease typically progresses in stages, which have been defined by the presence of disease-specific biomarkers: amyloid (A), tau (T) and neurodegeneration (N). This progression of biomarkers has been condensed into the ATN framework, in which each of the biomarkers can be either positive (+) or negative (−). Over the past decades, genome-wide association studies have implicated ∼90 different loci involved with the development of late-onset Alzheimer’s disease. Here, we investigate whether genetic risk for Alzheimer’s disease contributes equally to the progression in different disease stages or whether it exhibits a stage-dependent effect. Amyloid (A) and tau (T) status was defined using a combination of available PET and CSF biomarkers in the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative cohort. In 312 participants with biomarker-confirmed A−T− status, we used Cox proportional hazards models to estimate the contribution of APOE and polygenic risk scores (beyond APOE) to convert to A+T− status (65 conversions). Furthermore, we repeated the analysis in 290 participants with A+T− status and investigated the genetic contribution to conversion to A+T+ (45 conversions). Both survival analyses were adjusted for age, sex and years of education. For progression from A−T− to A+T−, APOE-e4 burden showed a significant effect [hazard ratio (HR) = 2.88; 95% confidence interval (CI): 1.70–4.89; P &lt; 0.001], whereas polygenic risk did not (HR = 1.09; 95% CI: 0.84–1.42; P = 0.53). Conversely, for the transition from A+T− to A+T+, the contribution of APOE-e4 burden was reduced (HR = 1.62; 95% CI: 1.05–2.51; P = 0.031), whereas the polygenic risk showed an increased contribution (HR = 1.73; 95% CI: 1.27–2.36; P &lt; 0.001). The marginal APOE effect was driven by e4 homozygotes (HR = 2.58; 95% CI: 1.05–6.35; P = 0.039) as opposed to e4 heterozygotes (HR = 1.74; 95% CI: 0.87–3.49; P = 0.12). The genetic risk for late-onset Alzheimer’s disease unfolds in a disease stage-dependent fashion. A better understanding of the interplay between disease stage and genetic risk can lead to a more mechanistic understanding of the transition between ATN stages and a better understanding of the molecular processes leading to Alzheimer’s disease, in addition to opening therapeutic windows for targeted interventions.
0
Paper
Citation2
0
Save
0

Association of CSF α-Synuclein Seeding Amplification Assay Results With Clinical Features of Possible and Probable Dementia With Lewy Bodies

David Coughlin et al.Sep 6, 2024
+18
J
K
D
The clinical diagnosis of dementia with Lewy bodies (DLB) depends on identifying significant cognitive decline accompanied by core features of parkinsonism, visual hallucinations, cognitive fluctuations, and REM sleep behavior disorder (RBD). Hyposmia is one of the several supportive features. α-Synuclein seeding amplification assays (αSyn-SAAs) may enhance diagnostic accuracy by detecting pathologic αSyn seeds in CSF. In this study, we examine how different clinical features associate with CSF αSyn-SAA positivity in a large group of clinically diagnosed participants with DLB.
0

Transcranial blood-brain barrier opening in Alzheimer's disease patients using a portable focused ultrasound system with real-time 2-D cavitation mapping

Sua Bae et al.Sep 12, 2024
+10
A
K
S
: Focused ultrasound (FUS) in combination with microbubbles has recently shown great promise in facilitating blood-brain barrier (BBB) opening for drug delivery and immunotherapy in Alzheimer's disease (AD). However, it is currently limited to systems integrated within the MRI suites or requiring post-surgical implants, thus restricting its widespread clinical adoption. In this pilot study, we investigate the clinical safety and feasibility of a portable, non-invasive neuronavigation-guided FUS (NgFUS) system with integrated real-time 2-D microbubble cavitation mapping.
0

Allele-specific DNA methylation is increased in cancers and its dense mapping in normal plus neoplastic cells increases the yield of disease-associated regulatory SNPs

Catherine Do et al.May 7, 2020
+23
M
E
C
Background Mapping of allele-specific DNA methylation (ASM) can be a post-GWAS strategy for localizing regulatory sequence polymorphisms (rSNPs). However, the advantages of this approach, and the mechanisms underlying ASM in normal and neoplastic cells, remain to be clarified.Results We performed whole genome methyl-seq on diverse normal cells and tissues and three types of cancers (multiple myeloma, lymphoma, glioblastoma multiforme). After excluding imprinting, the data pinpointed 15,114 high-confidence ASM differentially methylated regions (DMRs), of which 1,842 contained SNPs in strong linkage disequilibrium or coinciding with GWAS peaks. ASM frequencies were increased 5 to 9-fold in cancers vs. matched normal tissues, due to widespread allele-specific hypomethylation and focal allele-specific hypermethylation in poised chromatin. Cancers showed increased allele switching at ASM loci, but disruptive SNPs in specific classes of CTCF and transcription factor (TF) binding motifs were similarly correlated with ASM in cancer and non-cancer. Rare somatic mutations affecting these same motif classes tracked with de novo ASM in the cancers. Allele-specific TF binding from ChIP-seq was enriched among ASM loci, but most ASM DMRs lacked such annotations, and some were found in otherwise uninformative “chromatin deserts”.Conclusions ASM is increased in cancers but occurs by a shared mechanism involving disruptive SNPs in CTCF and TF binding sites in both normal and neoplastic cells. Dense ASM mapping in normal plus cancer samples reveals candidate rSNPs that are difficult to find by other approaches. Together with GWAS data, these rSNPs can nominate specific transcriptional pathways in susceptibility to autoimmune, neuropsychiatric, and neoplastic diseases. Custom genome browser tracks with annotated ASM loci can be viewed at a UCSC browser session hosted by our laboratory ( )
0
0
Save
0

Heritability and genetic variance of dementia with Lewy bodies

Rita Guerreiro et al.May 7, 2020
+67
D
V
R
Recent large-scale genetic studies have allowed for the first glimpse of the effects of common genetic variability in dementia with Lewy bodies (DLB), identifying risk variants with appreciable effect sizes. However, it is currently well established that a substantial portion of the genetic heritable component of complex traits is not captured by genome-wide significant SNPs. To overcome this issue, we have estimated the proportion of phenotypic variance explained by genetic variability (SNP heritability) in DLB using a method that is unbiased by allele frequency or linkage disequilibrium properties of the underlying variants. This shows that the heritability of DLB is nearly twice as high as previous estimates based on common variants only (31% vs 59.9%). We also determine the amount of phenotypic variance in DLB that can be explained by recent polygenic risk scores from either Parkinson's disease (PD) or Alzheimer's disease (AD), and show that, despite being highly significant, they explain a low amount of variance. Additionally, to identify pleiotropic events that might improve our understanding of the disease, we performed genetic correlation analyses of DLB with over 200 diseases and biomedically relevant traits. Our data shows that DLB has a positive correlation with education phenotypes, which is opposite to what occurs in AD. Overall, our data suggests that novel genetic risk factors for DLB should be identified by larger GWAS and these are likely to be independent from known AD and PD risk variants.
0

MU-BRAIN: MUltiethnic Brain Rna-seq for Alzheimer INitiative

Zikun Yang et al.May 27, 2024
+24
D
B
Z
Abstract Alzheimer’s Disease (AD) exhibits a complex molecular and phenotypic profile. Investigating gene expression plays a crucial role in unraveling the disease’s etiology and progression. Transcriptome data across ethnic groups lack, negatively impacting equity in intervention and research. We employed 565 brains across six U.S. brain banks ( n= 399 non-Hispanic Whites, n =113 Hispanics, n= 12 African Americans) to generated bulk RNA sequencing from prefrontal cortex. We sought to identify cross-ancestry and ancestry-specific differentially expressed genes (DEG) across Braak stages, adjusting for sex, age at death, and RNA quality metrics. We further validated our findings using the Religious Orders Study/Memory Aging Project brains (ROS/MAP; n= 1,095) and performed metanalysis ( n= 1,660). We conducted Gene Set and Variation and Enrichment analysis (GSVA; GSEA). We employed a machine-learning approach for phenotype prediction and gene prioritization to construct a polytranscriptomics risk score (PTRS) splitting our sample into training and testing sub-samples, either randomly or by ethnicity (“ancestry-agnostic” and “ancestry-aware”, respectively). Lastly, we validated top DEG using single-nucleus RNA sequencing (snRNAseq) data. We identified several DEG associated with Braak staging: AD-known genes VGF ( P adj =3.78E- 07) and ADAMTS2 ( P ad j =1.21E-04) were consistently differentially expressed across statistical models, ethnicities, and replicated in ROS/MAP. Genes from the heat shock protein ( HSP ) family, e.g. HSPB7 ( P adj =3.78E-07), were the top differentially expressed genes and replicated in ROS/MAP. Ethnic-stratified analyses prioritized TNFSF14 and SPOCD1 as top Hispanics DEG. GSEA highlighted “ Alzheimer disease ” ( P adj =4.24E-06) and “ TYROBP causal network in microglia ” ( P adj =1.68E-08) pathways. Up- and down-regulated genes were enriched in several pathways (e.g. “ Immune response activation signal pathways” , “ Vesicle-mediated transport in synapse ”, “ cognition ”). Ancestry-agnostic and ancestry-aware PTRS effectively classified brains (AUC=0.77 and 0.73 respectively) and replicated in ROS/MAP. snRNAseq validated prioritized genes, including VGF ( downregulated in neurons; P adj =1.1 E-07). This is the largest diverse AD transcriptome in post-mortem brain tissue, to our knowledge. We identified perturbated genes, pathways and network expressions in AD brains resulting in cross- ethnic and ethnic-specific findings, ultimately highlighting the diversity within AD pathogenesis. The latter underscores the need for an integrative and personalized approach in AD studies.