Pituitary adenylate cyclase-activating polypeptide (PACAP) is known to broadly regulate the cellular stress response. In contrast, it is unclear if the PACAP-PAC1 receptor pathway has a role in human psychological stress responses, such as post-traumatic stress disorder (PTSD). Here we find, in heavily traumatized subjects, a sex-specific association of PACAP blood levels with fear physiology, PTSD diagnosis and symptoms in females. We examined 44 single nucleotide polymorphisms (SNPs) spanning the PACAP (encoded by ADCYAP1) and PAC1 (encoded by ADCYAP1R1) genes, demonstrating a sex-specific association with PTSD. A single SNP in a putative oestrogen response element within ADCYAP1R1, rs2267735, predicts PTSD diagnosis and symptoms in females only. This SNP also associates with fear discrimination and with ADCYAP1R1 messenger RNA expression in human brain. Methylation of ADCYAP1R1 in peripheral blood is also associated with PTSD. Complementing these human data, ADCYAP1R1 mRNA is induced with fear conditioning or oestrogen replacement in rodent models. These data suggest that perturbations in the PACAP-PAC1 pathway are involved in abnormal stress responses underlying PTSD. These sex-specific effects may occur via oestrogen regulation of ADCYAP1R1. PACAP levels and ADCYAP1R1 SNPs may serve as useful biomarkers to further our mechanistic understanding of PTSD.

Childhood maltreatment is likely to influence fundamental biological processes and engrave long-lasting epigenetic marks, leading to adverse health outcomes in adulthood. We aimed to elucidate the impact of different early environment on disease-related genome-wide gene expression and DNA methylation in peripheral blood cells in patients with posttraumatic stress disorder (PTSD). Compared with the same trauma-exposed controls ( n = 108), gene-expression profiles of PTSD patients with similar clinical symptoms and matched adult trauma exposure but different childhood adverse events ( n = 32 and 29) were almost completely nonoverlapping (98%). These differences on the level of individual transcripts were paralleled by the enrichment of several distinct biological networks between the groups. Moreover, these gene-expression changes were accompanied and likely mediated by changes in DNA methylation in the same loci to a much larger proportion in the childhood abuse (69%) vs. the non-child abuse-only group (34%). This study is unique in providing genome-wide evidence of distinct biological modifications in PTSD in the presence or absence of exposure to childhood abuse. The findings that nonoverlapping biological pathways seem to be affected in the two PTSD groups and that changes in DNA methylation appear to have a much greater impact in the childhood-abuse group might reflect differences in the pathophysiology of PTSD, in dependence of exposure to childhood maltreatment. These results contribute to a better understanding of the extent of influence of differences in trauma exposure on pathophysiological processes in stress-related psychiatric disorders and may have implications for personalized medicine.

This study was undertaken to increase understanding of environmental risk factors for posttraumatic stress disorder (PTSD) and major depressive disorder (MDD) within an urban, impoverished, population. This study examined the demographic characteristics, patterns of trauma exposure, prevalence of PTSD and MDD, and predictors of posttraumatic stress and depressive symptomatology using a verbally presented survey and structured clinical interviews administered to low-income, primarily African-American (>93%) women and men seeking care in the primary care and obstetrics–gynecology clinics of an urban public hospital. Of the sample, 87.8% (n=1256) reported some form of significant trauma in their lifetime. Accidents were the most common form of trauma exposure followed by interpersonal violence and sexual assault. Childhood level of trauma and adult level of trauma separately, and in combination, predicted level of adult PTSD and depressive symptomatology. The lifetime prevalence of PTSD was 46.2% and the lifetime prevalence of MDD was 36.7%. These data document high levels of childhood and adult trauma exposure, principally interpersonal violence, in a large sample of an inner-city primary care population. Within this group of subjects, PTSD and depression are highly prevalent conditions.

Chronic psychological stress is associated with accelerated aging and increased risk for aging-related diseases, but the underlying molecular mechanisms are unclear. We examined the effect of lifetime stressors on a DNA methylation-based age predictor, epigenetic clock. After controlling for blood cell-type composition and lifestyle parameters, cumulative lifetime stress, but not childhood maltreatment or current stress alone, predicted accelerated epigenetic aging in an urban, African American cohort (n = 392). This effect was primarily driven by personal life stressors, was more pronounced with advancing age, and was blunted in individuals with higher childhood abuse exposure. Hypothesizing that these epigenetic effects could be mediated by glucocorticoid signaling, we found that a high number (n = 85) of epigenetic clock CpG sites were located within glucocorticoid response elements. We further examined the functional effects of glucocorticoids on epigenetic clock CpGs in an independent sample with genome-wide DNA methylation (n = 124) and gene expression data (n = 297) before and after exposure to the glucocorticoid receptor agonist dexamethasone. Dexamethasone induced dynamic changes in methylation in 31.2 % (110/353) of these CpGs and transcription in 81.7 % (139/170) of genes neighboring epigenetic clock CpGs. Disease enrichment analysis of these dexamethasone-regulated genes showed enriched association for aging-related diseases, including coronary artery disease, arteriosclerosis, and leukemias. Cumulative lifetime stress may accelerate epigenetic aging, an effect that could be driven by glucocorticoid-induced epigenetic changes. These findings contribute to our understanding of mechanisms linking chronic stress with accelerated aging and heightened disease risk.

Abstract DNA methylation may mediate persistent changes in gene function following chronic stress. To examine this hypothesis, we evaluated African American subjects matched by age and sex, and stratified into four groups by post‐traumatic stress disorder (PTSD) diagnosis and history of child abuse. Total Life Stress (TLS) was also assessed in all subjects. We evaluated DNA extracted from peripheral blood using the HumanMethylation27 BeadChip and analyzed both global and site‐specific methylation. Methylation levels were examined for association with PTSD, child abuse history, and TLS using a linear mixed model adjusted for age, sex, and chip effects. Global methylation was increased in subjects with PTSD. CpG sites in five genes ( TPR , CLEC9A , APC5 , ANXA2 , and TLR8 ) were differentially methylated in subjects with PTSD. Additionally, a CpG site in NPFFR2 was associated with TLS after adjustment for multiple testing. Notably, many of these genes have been previously associated with inflammation. Given these results and reports of immune dysregulation associated with trauma history, we compared plasma cytokine levels in these subjects and found IL4, IL2, and TNFα levels associated with PTSD, child abuse, and TLS. Together, these results suggest that psychosocial stress may alter global and gene‐specific DNA methylation patterns potentially associated with peripheral immune dysregulation. Our results suggest the need for further research on the role of DNA methylation in stress‐related illnesses. © 2011 Wiley‐Liss, Inc.

DNA methylation has become increasingly recognized in the etiology of psychiatric disorders. Because brain tissue is not accessible in living humans, epigenetic studies are most often conducted in blood. Saliva is often collected for genotyping studies but is rarely used to examine DNA methylation because the proportion of epithelial cells and leukocytes varies extensively between individuals. The goal of this study was to evaluate whether saliva DNA is informative for studies of psychiatric disorders. DNA methylation (HumanMethylation450 BeadChip) was assessed in saliva and blood samples from 64 adult African Americans. Analyses were conducted using linear regression adjusted for appropriate covariates, including estimated cellular proportions. DNA methylation from brain tissues (cerebellum, frontal cortex, entorhinal cortex, and superior temporal gyrus) was obtained from a publically available dataset. Saliva and blood methylation was clearly distinguishable though there was positive correlation overall. There was little correlation in CpG sites within relevant candidate genes. Correlated CpG sites were more likely to occur in areas of low CpG density (i.e., CpG shores and open seas). There was more variability in CpG sites from saliva than blood, which may reflect its heterogeneity. Finally, DNA methylation in saliva appeared more similar to patterns from each of the brain regions examined overall than methylation in blood. Thus, this study provides a framework for using DNA methylation from saliva and suggests that DNA methylation of saliva may offer distinct opportunities for epidemiological and longitudinal studies of psychiatric traits. © 2014 Wiley Periodicals, Inc.

Comparison between groups of monozygotic (MZ) and dizygotic (DZ) twins enables an estimation of the relative contribution of genetic and shared and nonshared environmental factors to phenotypic variability. Using DNA methylation profiling of ∼20,000 CpG sites as a phenotype, we have examined discordance levels in three neonatal tissues from 22 MZ and 12 DZ twin pairs. MZ twins exhibit a wide range of within-pair differences at birth, but show discordance levels generally lower than DZ pairs. Within-pair methylation discordance was lowest in CpG islands in all twins and increased as a function of distance from islands. Variance component decomposition analysis of DNA methylation in MZ and DZ pairs revealed a low mean heritability across all tissues, although a wide range of heritabilities was detected for specific genomic CpG sites. The largest component of variation was attributed to the combined effects of nonshared intrauterine environment and stochastic factors. Regression analysis of methylation on birth weight revealed a general association between methylation of genes involved in metabolism and biosynthesis, providing further support for epigenetic change in the previously described link between low birth weight and increasing risk for cardiovascular, metabolic, and other complex diseases. Finally, comparison of our data with that of several older twins revealed little evidence for genome-wide epigenetic drift with increasing age. This is the first study to analyze DNA methylation on a genome scale in twins at birth, further highlighting the importance of the intrauterine environment on shaping the neonatal epigenome.

Gestational age is often used as a proxy for developmental maturity by clinicians and researchers alike. DNA methylation has previously been shown to be associated with age and has been used to accurately estimate chronological age in children and adults. In the current study, we examine whether DNA methylation in cord blood can be used to estimate gestational age at birth. We find that gestational age can be accurately estimated from DNA methylation of neonatal cord blood and blood spot samples. We calculate a DNA methylation gestational age using 148 CpG sites selected through elastic net regression in six training datasets. We evaluate predictive accuracy in nine testing datasets and find that the accuracy of the DNA methylation gestational age is consistent with that of gestational age estimates based on established methods, such as ultrasound. We also find that an increased DNA methylation gestational age relative to clinical gestational age is associated with birthweight independent of gestational age, sex, and ancestry. DNA methylation can be used to accurately estimate gestational age at or near birth and may provide additional information relevant to developmental stage. Further studies of this predictor are warranted to determine its utility in clinical settings and for research purposes. When clinical estimates are available this measure may increase accuracy in the testing of hypotheses related to developmental age and other early life circumstances.

Individual genotypes at specific loci can result in different patterns of DNA methylation. These methylation quantitative trait loci (meQTLs) influence methylation across extended genomic regions and may underlie direct SNP associations or gene-environment interactions. We hypothesized that the detection of meQTLs varies with ancestral population, developmental stage, and tissue type. We explored this by analyzing seven datasets that varied by ancestry (African American vs. Caucasian), developmental stage (neonate vs. adult), and tissue type (blood vs. four regions of postmortem brain) with genome-wide DNA methylation and SNP data. We tested for meQTLs by constructing linear regression models of methylation levels at each CpG site on SNP genotypes within 50 kb under an additive model controlling for multiple tests. Most meQTLs mapped to intronic regions, although a limited number appeared to occur in synonymous or nonsynonymous coding SNPs. We saw significant overlap of meQTLs between ancestral groups, developmental stages, and tissue types, with the highest rates of overlap within the four brain regions. Compared with a random group of SNPs with comparable frequencies, meQTLs were more likely to be 1) represented among the most associated SNPs in the WTCCC bipolar disorder results and 2) located in microRNA binding sites. These data give us insight into how SNPs impact gene regulation and support the notion that peripheral blood may be a reliable correlate of physiological processes in other tissues.

DNA methylation is an important epigenetic mechanism that has been linked to complex diseases and is of great interest to researchers as a potential link between genome, environment, and disease. As the scale of DNA methylation association studies approaches that of genome-wide association studies, issues such as population stratification will need to be addressed. It is well-documented that failure to adjust for population stratification can lead to false positives in genetic association studies, but population stratification is often unaccounted for in DNA methylation studies. Here, we propose several approaches to correct for population stratification using principal components (PCs) from different subsets of genome-wide methylation data. We first illustrate the potential for confounding due to population stratification by demonstrating widespread associations between DNA methylation and race in 388 individuals (365 African American and 23 Caucasian). We subsequently evaluate the performance of our PC-based approaches and other methods in adjusting for confounding due to population stratification. Our simulations show that (1) all of the methods considered are effective at removing inflation due to population stratification, and (2) maximum power can be obtained with single-nucleotide polymorphism (SNP)-based PCs, followed by methylation-based PCs, which outperform both surrogate variable analysis and genomic control. Among our different approaches to computing methylation-based PCs, we find that PCs based on CpG sites chosen for their potential to proxy nearby SNPs can provide a powerful and computationally efficient approach to adjust for population stratification in DNA methylation studies when genome-wide SNP data are unavailable.