The Million Veteran Program (MVP) was established in 2011 as a national research initiative to determine how genetic variation influences the health of US military veterans. Here we genotyped 312,571 MVP participants using a custom biobank array and linked the genetic data to laboratory and clinical phenotypes extracted from electronic health records covering a median of 10.0 years of follow-up. Among 297,626 veterans with at least one blood lipid measurement, including 57,332 black and 24,743 Hispanic participants, we tested up to around 32 million variants for association with lipid levels and identified 118 novel genome-wide significant loci after meta-analysis with data from the Global Lipids Genetics Consortium (total n > 600,000). Through a focus on mutations predicted to result in a loss of gene function and a phenome-wide association study, we propose novel indications for pharmaceutical inhibitors targeting PCSK9 (abdominal aortic aneurysm), ANGPTL4 (type 2 diabetes) and PDE3B (triglycerides and coronary disease). Analysis of genetic data and blood lipid measurements from over 300,000 participants in the Million Veteran Program identifies new associations for blood lipid traits.

In this trans-ethnic multi-omic study, we reinterpret the genetic architecture of blood pressure to identify genes, tissues, phenomes and medication contexts of blood pressure homeostasis. We discovered 208 novel common blood pressure SNPs and 53 rare variants in genome-wide association studies of systolic, diastolic and pulse pressure in up to 776,078 participants from the Million Veteran Program (MVP) and collaborating studies, with analysis of the blood pressure clinical phenome in MVP. Our transcriptome-wide association study detected 4,043 blood pressure associations with genetically predicted gene expression of 840 genes in 45 tissues, and mouse renal single-cell RNA sequencing identified upregulated blood pressure genes in kidney tubule cells. Analysis of blood pressure data from the Million Veteran Program trans-ethnic cohort identifies common and rare variants, and genetically predicted gene expression across multiple tissues associated with systolic, diastolic and pulse pressure in over 775,000 individuals.

Background Diabetes mellitus is a risk factor for cardiovascular disease ( CVD ) and has been associated with 2- to 4-fold higher mortality. Diabetes mellitus-related mortality has not been reassessed in individuals receiving routine care in the United States in the contemporary era of CVD risk reduction. Methods and Results We retrospectively studied 963 648 adults receiving care in the US Veterans Affairs Healthcare System from 2002 to 2014; mean follow-up was 8 years. We estimated associations of diabetes mellitus status and hemoglobin A1c (HbA1c) with all-cause and CVD mortality using covariate-adjusted incidence rates and multivariable Cox proportional hazards regression. Of participants, 34% had diabetes mellitus. Compared with nondiabetic individuals, patients with diabetes mellitus had 7.0 (95% CI , 6.7-7.4) and 3.5 (95% CI, 3.3-3.7) deaths/1000-person-years higher all-cause and CVD mortality, respectively. The age-, sex-, race-, and ethnicity-adjusted hazard ratio for diabetes mellitus-related mortality was 1.29 (95% CI, 1.28-1.31), and declined with adjustment for CVD risk factors (hazard ratio, 1.18 [95% CI, 1.16-1.19]) and glycemia (hazard ratio, 1.03 [95% CI, 1.02-1.05]). Among individuals with diabetes mellitus, CVD mortality increased as HbA1c exceeded 7% (hazard ratios, 1.11 [95% CI, 1.08-1.14], 1.25 [95% CI, 1.22-1.29], and 1.52 [95% CI, 1.48-1.56] for HbA1c 7%-7.9%, 8%-8.9%, and ≥9%, respectively, relative to HbA1c 6%-6.9%). HbA1c 6% to 6.9% was associated with the lowest mortality risk irrespective of CVD history or age. Conclusions Diabetes mellitus remains significantly associated with all-cause and CVD mortality, although diabetes mellitus-related excess mortality is lower in the contemporary era than previously. We observed a gradient of mortality risk with increasing HbA1c >6% to 6.9%, suggesting HbA1c remains an informative predictor of outcomes even if causality cannot be inferred.

Importance

 The unprecedented increase in unintentional overdose events that has occurred in tandem with escalating sales of prescription opioids over the past 2 decades has raised concerns about whether the therapeutic use of opioids has contributed to increases in overdose injury. Few controlled studies have examined the extent to which ecologic measures of increases in opioid prescribing and overdose injuries reflect risk among patients prescribed opioids, let alone whether some opioid regimens are safer than others. 

Objective

 To examine whether the risk of unintentional overdose injury is associated with the duration of opioid action (ie, long-acting vs short-acting formulations). 

Design, Setting, and Participants

 A propensity score–adjusted cohort study was conducted using population-based health care utilization data from the Veterans Administration Healthcare System. The patients were veterans with chronic painful conditions who began therapy with opioid analgesics between January 1, 2000, and December 31, 2009. 

Main Outcomes and Measures

 Unintentional overdoses that are explicitly coded usingInternational Classification of Disease, Ninth Revisioncodes as drug or medication poisonings of accidental intent (E850.x-860.x) or undetermined intent (E980.x or drug poisoning [960.x-980.x] without an accompanying external cause of injury code). 

Results

 A total of 319 unintentional overdose events were observed. Patients initiating therapy with long-acting opioids were more than twice as likely to overdose compared with persons initiating therapy with short-acting opioids. After adjustment for age, sex, opioid dose, and other clinical characteristics, patients receiving long-acting opioids had a significantly higher rate of overdose injury than did those receiving short-acting opioids (hazard ratio [HR], 2.33; 95% CI, 1.26-4.32). The risk associated with long-acting agents was particularly marked during the first 2 weeks after initiation of treatment (HR, 5.25; 1.88-14.72). 

Conclusions and Relevance

 To our knowledge, the findings of the present study provide the first evidence that the risk of unintentional overdose injury is related to the prescribed opioid’s duration of action. If replicated in other cohorts, our findings suggest that clinicians weighing the benefits and risks of initiating different opioid regimens should consider not only the daily dose prescribed but also the duration of opioid action, favoring short-acting agents whenever possible, especially during the first 2 weeks of therapy.

One of the justifiable criticisms of human genetic studies is the underrepresentation of participants from diverse populations. Lack of inclusion must be addressed at-scale to identify causal disease factors and understand the genetic causes of health disparities. We present genome-wide associations for 2068 traits from 635,969 participants in the Department of Veterans Affairs Million Veteran Program, a longitudinal study of diverse United States Veterans. Systematic analysis revealed 13,672 genomic risk loci; 1608 were only significant after including non-European populations. Fine-mapping identified causal variants at 6318 signals across 613 traits. One-third ( n = 2069) were identified in participants from non-European populations. This reveals a broadly similar genetic architecture across populations, highlights genetic insights gained from underrepresented groups, and presents an extensive atlas of genetic associations.

Abstract We conduct a large-scale meta-analysis of heart failure genome-wide association studies (GWAS) consisting of over 90,000 heart failure cases and more than 1 million control individuals of European ancestry to uncover novel genetic determinants for heart failure. Using the GWAS results and blood protein quantitative loci, we perform Mendelian randomization and colocalization analyses on human proteins to provide putative causal evidence for the role of druggable proteins in the genesis of heart failure. We identify 39 genome-wide significant heart failure risk variants, of which 18 are previously unreported. Using a combination of Mendelian randomization proteomics and genetic cis-only colocalization analyses, we identify 10 additional putatively causal genes for heart failure. Findings from GWAS and Mendelian randomization-proteomics identify seven ( CAMK2D , PRKD1 , PRKD3 , MAPK3 , TNFSF12 , APOC3 and NAE1 ) proteins as potential targets for interventions to be used in primary prevention of heart failure.

Abstract We conduct a large-scale meta-analysis of heart failure genome-wide association studies (GWAS) consisting of over 90,000 heart failure cases and more than 1 million control individuals of European ancestry to uncover novel genetic determinants for heart failure. Using the GWAS results and blood protein quantitative loci, we perform Mendelian randomization and colocalization analyses on human proteins to provide putative causal evidence for the role of druggable proteins in the genesis of heart failure. We identify 39 genome-wide significant heart failure risk variants, of which 18 are previously unreported. Using a combination of Mendelian randomization proteomics and genetic cis-only colocalization analyses, we identify 10 additional putatively causal genes for heart failure. Findings from GWAS and Mendelian randomization-proteomics identify seven ( CAMK2D , PRKD1 , PRKD3 , MAPK3 , TNFSF12 , APOC3 and NAE1 ) proteins as potential targets for interventions to be used in primary prevention of heart failure.

Frailty, a syndrome of physiologic vulnerability, increases cardiovascular disease (CVD) risk. Whether in person or automated frailty tools are ideal for identifying CVD risk remains unclear. We calculated 3 distinct frailty scores and examined their associations with mortality and CVD events in the Million Veteran Program, a prospective cohort of nearly 1 million US veterans.

Abstract A major challenge of genome-wide association studies (GWAS) is to translate phenotypic associations into biological insights. Here, we integrate a large GWAS on blood lipids involving 1.6 million individuals from five ancestries with a wide array of functional genomic datasets to discover regulatory mechanisms underlying lipid associations. We first prioritize lipid-associated genes with expression quantitative trait locus (eQTL) colocalizations, and then add chromatin interaction data to narrow the search for functional genes. Polygenic enrichment analysis across 697 annotations from a host of tissues and cell types confirms the central role of the liver in lipid levels, and highlights the selective enrichment of adipose-specific chromatin marks in high-density lipoprotein cholesterol and triglycerides. Overlapping transcription factor (TF) binding sites with lipid-associated loci identifies TFs relevant in lipid biology. In addition, we present an integrative framework to prioritize causal variants at GWAS loci, producing a comprehensive list of candidate causal genes and variants with multiple layers of functional evidence. Two prioritized genes, CREBRF and RRBP1 , show convergent evidence across functional datasets supporting their roles in lipid biology.

Background: Observational studies have reported strongly protective effects of bariatric surgery on cardiovascular disease, but with oversimplified definitions of the intervention, eligibility criteria, and follow-up, which deviate from those in a randomized trial. We describe an attempt to estimate the effect of bariatric surgery on cardiovascular disease without introducing these sources of bias, which may not be entirely possible with existing observational data. Methods: We propose two target trials among persons with diabetes: (1) bariatric operation (vs. no operation) among individuals who have undergone preoperative preparation (lifestyle modifications and screening) and (2) preoperative preparation and a bariatric operation (vs. neither preoperative nor operative component). We emulated both target trials using observational data of US veterans. Results: Comparing bariatric surgery with no surgery (target trial #1; 8,087 individuals), the 7-year cardiovascular risk was 18.0% (95% CI = 6.9, 32.7) in the surgery group and 18.9% (95% CI = 17.7, 20.1) in the no-surgery group (risk difference −0.9, 95% CI = −12.0, 14.0). Comparing preoperative components plus surgery vs. neither (target trial #2; 10,065 individuals), the 7-year cardiovascular risk was 17.4% (95% CI = 13.6, 22.0) in the surgery group and 18.8% (95% CI = 17.8, 19.9) in the no-surgery group (risk difference −1.4, 95% CI = −5.1, 3.2). Body mass index and hemoglobin A1c were reduced with bariatric interventions in both emulations. Conclusions: Within limitations of available observational data, our estimates do not provide evidence that bariatric surgery reduces cardiovascular disease and support equipoise for a randomized trial of bariatric surgery for cardiovascular disease prevention.