David Ellinghaus and colleagues report a combined association analysis of five chronic inflammatory diseases. They identify 27 new associations and highlight disease-specific association patterns at shared susceptibility loci. We simultaneously investigated the genetic landscape of ankylosing spondylitis, Crohn's disease, psoriasis, primary sclerosing cholangitis and ulcerative colitis to investigate pleiotropy and the relationship between these clinically related diseases. Using high-density genotype data from more than 86,000 individuals of European ancestry, we identified 244 independent multidisease signals, including 27 new genome-wide significant susceptibility loci and 3 unreported shared risk loci. Complex pleiotropy was supported when contrasting multidisease signals with expression data sets from human, rat and mouse together with epigenetic and expressed enhancer profiles. The comorbidities among the five immune diseases were best explained by biological pleiotropy rather than heterogeneity (a subgroup of cases genetically identical to those with another disease, possibly owing to diagnostic misclassification, molecular subtypes or excessive comorbidity). In particular, the strong comorbidity between primary sclerosing cholangitis and inflammatory bowel disease is likely the result of a unique disease, which is genetically distinct from classical inflammatory bowel disease phenotypes.

Primary biliary cirrhosis is a chronic granulomatous cholangitis, characteristically associated with antimitochondrial antibodies. Twin and family aggregation data suggest that there is a significant genetic predisposition to primary biliary cirrhosis, but the susceptibility loci are unknown.

Primary sclerosing cholangitis (PSC) is an orphan hepatobiliary disorder associated with inflammatory bowel disease (IBD). We aimed to estimate the risk of disease progression based on distinct clinical phenotypes in a large international cohort of patients with PSC.

Advanced cholangiocarcinoma continues to harbor a difficult prognosis and therapeutic options have been limited. During the course of a clinical trial of whole genomic sequencing seeking druggable targets, we examined six patients with advanced cholangiocarcinoma. Integrated genome-wide and whole transcriptome sequence analyses were performed on tumors from six patients with advanced, sporadic intrahepatic cholangiocarcinoma (SIC) to identify potential therapeutically actionable events. Among the somatic events captured in our analysis, we uncovered two novel therapeutically relevant genomic contexts that when acted upon, resulted in preliminary evidence of anti-tumor activity. Genome-wide structural analysis of sequence data revealed recurrent translocation events involving the FGFR2 locus in three of six assessed patients. These observations and supporting evidence triggered the use of FGFR inhibitors in these patients. In one example, preliminary anti-tumor activity of pazopanib (in vitro FGFR2 IC50≈350 nM) was noted in a patient with an FGFR2-TACC3 fusion. After progression on pazopanib, the same patient also had stable disease on ponatinib, a pan-FGFR inhibitor (in vitro, FGFR2 IC50≈8 nM). In an independent non-FGFR2 translocation patient, exome and transcriptome analysis revealed an allele specific somatic nonsense mutation (E384X) in ERRFI1, a direct negative regulator of EGFR activation. Rapid and robust disease regression was noted in this ERRFI1 inactivated tumor when treated with erlotinib, an EGFR kinase inhibitor. FGFR2 fusions and ERRFI mutations may represent novel targets in sporadic intrahepatic cholangiocarcinoma and trials should be characterized in larger cohorts of patients with these aberrations.

Primary sclerosing cholangitis (PSC) is a rare progressive disorder leading to bile duct destruction; ∼75% of patients have comorbid inflammatory bowel disease (IBD). We undertook the largest genome-wide association study of PSC (4,796 cases and 19,955 population controls) and identified four new genome-wide significant loci. The most associated SNP at one locus affects splicing and expression of UBASH3A, with the protective allele (C) predicted to cause nonstop-mediated mRNA decay and lower expression of UBASH3A. Further analyses based on common variants suggested that the genome-wide genetic correlation (rG) between PSC and ulcerative colitis (UC) (rG = 0.29) was significantly greater than that between PSC and Crohn's disease (CD) (rG = 0.04) (P = 2.55 × 10-15). UC and CD were genetically more similar to each other (rG = 0.56) than either was to PSC (P < 1.0 × 10-15). Our study represents a substantial advance in understanding of the genetics of PSC.

Tom Karlsen and colleagues report a genome-wide association study for primary sclerosing cholangitis, a chronic bile duct disease. They identify susceptibility loci at MST1 and near BCL2L11. Primary sclerosing cholangitis (PSC) is a chronic bile duct disease affecting 2.4–7.5% of individuals with inflammatory bowel disease. We performed a genome-wide association analysis of 2,466,182 SNPs in 715 individuals with PSC and 2,962 controls, followed by replication in 1,025 PSC cases and 2,174 controls. We detected non-HLA associations at rs3197999 in MST1 and rs6720394 near BCL2L11 (combined P = 1.1 × 10−16 and P = 4.1 × 10−8, respectively).

Background: Individuals with major depressive disorder (MDD) and a lifetime history of attempted suicide demonstrate lower antidepressant response rates than those without a prior suicide attempt. Identifying biomarkers of antidepressant response and lifetime history of attempted suicide may help augment pharmacotherapy selection and improve the objectivity of suicide risk assessments. Towards this goal, this study sought to use network science approaches to establish a multi-omics (genomic and metabolomic) signature of antidepressant response and lifetime history of attempted suicide in adults with MDD. Methods: Single nucleotide variants (SNVs) which associated with suicide attempt(s) in the literature were identified and then integrated with a) p180-assayed metabolites collected prior to antidepressant pharmacotherapy and b) a binary measure of antidepressant response at 8 weeks of treatment using penalized regression-based networks in 245 'Pharmacogenomics Research Network Antidepressant Medication Study (PGRN-AMPS)' and 103 'Combining Medications to Enhance Depression Outcomes (CO-MED)' patients with major depressive disorder. This approach enabled characterization and comparison of biological profiles and associated antidepressant treatment outcomes of those with (N = 46) and without (N = 302) a self-reported lifetime history of suicide attempt. Results: 351 SNVs were associated with suicide attempt(s) in the literature. Intronic SNVs in the circadian genes CLOCK and ARNTL (encoding the CLOCK:BMAL1 heterodimer) were amongst the top network analysis features to differentiate patients with and without a prior suicide attempt. CLOCK and ARNTL differed in their correlations with plasma phosphatidylcholines, kynurenine, amino acids, and carnitines between groups. CLOCK and ARNTL-associated phosphatidylcholines showed a positive correlation with antidepressant response in individuals without a prior suicide attempt which was not observed in the group with a prior suicide attempt. Conclusion: Results provide evidence for a disturbance between CLOCK:BMAL1 circadian processes and circulating phosphatidylcholines, kynurenine, amino acids, and carnitines in individuals with MDD who have attempted suicide. This disturbance may provide mechanistic insights for differential antidepressant pharmacotherapy outcomes between patients with MDD with versus without a lifetime history of attempted suicide. Future investigations of CLOCK:BMAL1 metabolic regulation in the context of suicide attempts may help move towards biologically-augmented pharmacotherapy selection and stratification of suicide risk for subgroups of patients with MDD and a lifetime history of attempted suicide.

The development of a biologically-interpretable and robust metric that provides clear insight into the general health status (i.e. healthy or non-healthy) of ones gut microbiome remains an important target in human microbiome research. We introduce the Gut Microbiome Health Index (GMHI), a mathematical formula that determines the degree to which a gut microbiome profile reflects good or adverse health. GMHI was formulated based on microbial species specific to healthy gut ecosystems. These species were identified through a multi-study, integrative analysis on 4,347 human stool metagenomes from 34 published studies across healthy and 12 different disease or abnormal bodyweight conditions. When demonstrated on our population-scale meta-dataset, GMHI is the most robust and consistent predictor of general health compared to alpha-diversity indices commonly considered as markers for gut health. Validation of GMHI on 679 samples from 9 additional studies resulted in remarkable reproducibility in distinguishing healthy and non-healthy groups. Our findings suggest that gut taxonomic signatures can indeed serve as robust predictors of general health, and highlight the importance of how data sharing efforts can provide broadly-applicable novel discoveries.

Background: The pathogenesis of primary sclerosing cholangitis (PSC) is unclear, although studies implicate IL-17A as an inflammatory mediator in this disease. However, a direct assessment of IL-17 signaling in PSC cholangiocytes is lacking. In this study, we aimed to investigate and characterize the response of PSC extrahepatic cholangiocyte organoids (ECO) to IL-17A stimulation. Methods: Cholangiocytes obtained from patients with PSC and without PSC by endoscopic retrograde cholangiography were cultured as ECO. The ECO were treated with vehicle or IL-17A and assessed by transcriptomics, secretome analysis, and genome sequencing. Results: Unsupervised clustering of all integrated single-cell RNA sequencing data identified 8 cholangiocyte clusters that did not differ between PSC and non-PSC ECO. However, PSC ECO cells demonstrated a robust response to IL-17 treatment, as noted by an increased number of differentially expressed genes by transcriptomics and more abundant chemokine and cytokine expression and secretion. After rigorous filtering, genome sequencing identified candidate somatic variants shared among PSC ECO from unrelated individuals. However, no candidate rare variants in genes regulating the IL-17 pathway were identified, but rare variants regulating the MAPK signaling pathway were present in all PSC ECO. Conclusions: PSC and non-PSC patient-derived ECO respond differently to IL-17 stimulation, implicating this pathway in the pathogenesis of PSC.

Abstract Background Though next-generation sequencing (NGS) tests like exome sequencing (ES), genome sequencing (GS), and panels derived from exome and genome data (EGBP) are effective for rare diseases, the ideal diagnostic approach is debated. Limited research has explored reanalyzing raw ES and GS data post-negative EGBP results for diagnostics. Results: We analyzed complete ES/GS raw sequencing data from Mayo Clinic's Program for Rare and Undiagnosed Diseases (PRaUD) patients to assess whether supplementary findings could augment diagnostic yield. ES data from 80 patients (59 adults) and GS data from 20 patients (10 adults), averaging 43 years in age, were analyzed. Most patients had renal ( n =44) and auto-inflammatory ( n =29) phenotypes. Ninety-six cases had negative findings and in four cases additional genetic variants were found, including a variant related to a recently described disease (RRAGD-related hypomagnesemia), a variant missed due to discordant inheritance pattern ( COL4A3 ), a variant with high allelic frequency ( NPHS2 ) in the general population, and a variant associated with an initially untargeted phenotype ( HNF1A ). Conclusion: ES and GS show diagnostic yields comparable to EGBP for single-system diseases. However, EGBP's limitations in detecting new disease-associated genes underscore the necessity for periodic updates.