Background— High-throughput profiling of circulating metabolites may improve cardiovascular risk prediction over established risk factors. Methods and Results— We applied quantitative nuclear magnetic resonance metabolomics to identify the biomarkers for incident cardiovascular disease during long-term follow-up. Biomarker discovery was conducted in the National Finnish FINRISK study (n=7256; 800 events). Replication and incremental risk prediction was assessed in the Southall and Brent Revisited (SABRE) study (n=2622; 573 events) and British Women’s Health and Heart Study (n=3563; 368 events). In targeted analyses of 68 lipids and metabolites, 33 measures were associated with incident cardiovascular events at P <0.0007 after adjusting for age, sex, blood pressure, smoking, diabetes mellitus, and medication. When further adjusting for routine lipids, 4 metabolites were associated with future cardiovascular events in meta-analyses: higher serum phenylalanine (hazard ratio per standard deviation, 1.18; 95% confidence interval, 1.12–1.24; P =4×10 –10 ) and monounsaturated fatty acid levels (1.17; 1.11–1.24; P =1×10 –8 ) were associated with increased cardiovascular risk, while higher omega-6 fatty acids (0.89; 0.84–0.94; P =6×10 –5 ) and docosahexaenoic acid levels (0.90; 0.86–0.95; P =5×10 –5 ) were associated with lower risk. A risk score incorporating these 4 biomarkers was derived in FINRISK. Risk prediction estimates were more accurate in the 2 validation cohorts (relative integrated discrimination improvement, 8.8% and 4.3%), albeit discrimination was not enhanced. Risk classification was particularly improved for persons in the 5% to 10% risk range (net reclassification, 27.1% and 15.5%). Biomarker associations were further corroborated with mass spectrometry in FINRISK (n=671) and the Framingham Offspring Study (n=2289). Conclusions— Metabolite profiling in large prospective cohorts identified phenylalanine, monounsaturated fatty acids, and polyunsaturated fatty acids as biomarkers for cardiovascular risk. This study substantiates the value of high-throughput metabolomics for biomarker discovery and improved risk assessment.

Summary

Background

 Early menopause is linked to an increased risk of cardiovascular disease mortality; however, the association between early menopause and incidence and timing of cardiovascular disease is unclear. We aimed to assess the associations between age at natural menopause and incidence and timing of cardiovascular disease. 

Methods

 We harmonised and pooled individual-level data from 15 observational studies done across five countries and regions (Australia, Scandinavia, the USA, Japan, and the UK) between 1946 and 2013. Women who had reported their menopause status, age at natural menopause (if postmenopausal), and cardiovascular disease status (including coronary heart disease and stroke) were included. We excluded women who had hysterectomy or oophorectomy and women who did not report their age at menopause. The primary endpoint of this study was the occurrence of first non-fatal cardiovascular disease, defined as a composite outcome of incident coronary heart disease (including heart attack and angina) or stroke (including ischaemic stroke or haemorrhagic stroke). We used Cox proportional hazards models to estimate multivariate hazard ratios (HRs) and 95% CIs for the associations between age at menopause and incident cardiovascular disease event. We also adjusted the model to account for smoking status, menopausal hormone therapy status, body-mass index, and education levels. Age at natural menopause was categorised as premenopausal or perimenopausal, younger than 40 years (premature menopause), 40–44 years (early menopause), 45–49 years (relatively early), 50–51 years (reference category), 52–54 years (relatively late), and 55 years or older (late menopause). 

Findings

 Overall, 301 438 women were included in our analysis. Of these 301 438 women, 12 962 (4·3%) had a first non-fatal cardiovascular disease event after menopause, of whom 9369 (3·1%) had coronary heart disease and 4338 (1·4%) had strokes. Compared with women who had menopause at age 50–51 years, the risk of cardiovascular disease was higher in women who had premature menopause (age <40 years; HR 1·55, 95% CI 1·38–1·73; p<0·0001), early menopause (age 40–44 years; 1·30, 1·22–1·39; p<0·0001), and relatively early menopause (age 45–49 years; 1·12, 1·07–1·18; p<0·0001), with a significantly reduced risk of cardiovascular disease following menopause after age 51 years (p<0·0001 for trend). The associations persisted in never smokers, and were strongest before age 60 years for women with premature menopause (HR 1·88, 1·62–2·20; p<0·0001) and early menopause (1·40, 1·27–1·54; p<0·0001), but were attenuated at age 60–69 years, with no significant association observed at age 70 years and older. 

Interpretation

 Compared with women who had menopause at age 50–51 years, women with premature and early menopause had a substantially increased risk of a non-fatal cardiovascular disease event before the age of 60 years, but not after age 70 years. Women with earlier menopause need close monitoring in clinical practice, and age at menopause might also be considered as an important factor in risk stratification of cardiovascular disease for women. 

Funding

 Australian National Health and Medical Research Council.

Summary

Background

 Metformin might reduce insulin requirement and improve glycaemia in patients with type 1 diabetes, but whether it has cardiovascular benefits is unknown. We aimed to investigate whether metformin treatment (added to titrated insulin therapy) reduced atherosclerosis, as measured by progression of common carotid artery intima-media thickness (cIMT), in adults with type 1 diabetes at increased risk for cardiovascular disease. 

Methods

 REMOVAL was a double-blind, placebo-controlled trial undertaken at 23 hospital diabetes clinics in five countries (Australia, Canada, Denmark, the Netherlands, and the UK). Adults aged 40 years and older with type 1 diabetes of at least 5 years' duration and at least three of ten specific cardiovascular risk factors were randomly assigned (via an interactive voice response system) to oral metformin 1000 mg twice daily or placebo. Participants and site staff were masked to treatment allocation. The primary outcome was averaged mean far-wall cIMT, quantified annually for 3 years, analysed in a modified intention-to-treat population (all randomly assigned participants with post-randomisation data available for the outcome of interest at any given timepoint, irrespective of subsequent adherence or study participation), using repeated measures regression. Secondary outcomes were HbA_1c, LDL cholesterol, estimated glomerular filtration rate (eGFR), incident microalbuminuria (not reported), incident retinopathy, bodyweight, insulin dose, and endothelial function, also analysed in all participants with post-randomisation data available for the outcome of interest at any given timepoint. This trial is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT01483560. 

Findings

 Between Dec 14, 2011, and June 24, 2014, 493 participants entered a 3 month run-in to optimise risk factor and glycaemic control (single-blind placebo in the final month). Of 428 randomly assigned patients, 219 were allocated to metformin and 209 to placebo. Progression of mean cIMT was not significantly reduced with metformin (−0·005 mm per year, 95% CI −0·012 to 0·002; p=0·1664), although maximal cIMT (a prespecified tertiary outcome) was significantly reduced (−0·013 mm per year, −0·024 to −0·003; p=0·0093). HbA_1c (mean 8·1% [SD 0·9] for metformin and 8·0% [0·8] for placebo at baseline) was reduced on average over 3 years by metformin (−0·13%, 95% CI −0·22 to −0·037; p=0·0060), but this was accounted for by a reduction at the 3-month timepoint (−0·24%, −0·34 to −0·13; p<0·0001) that was not sustained thereafter (p=0·0163 for visit-by-treatment interaction). Bodyweight (−1·17 kg, 95% CI −1·66 to −0·69; p<0·0001) and LDL cholesterol (−0·13 mmol/L, −0·24 to −0·03; p=0·0117) were reduced with metformin over 3 years of treatment, and eGFR was increased (4·0 mL/min per 1·73m², 2·19 to 5·82; p<0·0001). Insulin requirement was not reduced on average over 3 years (−0·005 units per kg, 95% CI −0·022 to 0·012; p=0·545), but there was a significant visit-by-treatment interaction (p=0·0018). There was no effect on endothelial function as measured by reactive hyperaemia index, or on retinopathy. Discontinuation of treatment in 59 (27%) participants on metformin versus 26 (12%) on placebo (p=0·0002) was mainly due to an excess of gastrointestinal adverse effects, and there was no increase in hypoglycaemia with metformin. Five deaths occurred among patients allocated to metformin and two occurred among those allocated to placebo; none were judged by site principal investigators to be related to study medication. 

Interpretation

 These data do not support use of metformin to improve glycaemic control in adults with long-standing type 1 diabetes as suggested by current guidelines, but suggest that it might have a wider role in cardiovascular risk management. 

Funding

 JDRF.

Abstract Biological ageing estimators derived from DNA methylation (DNAm) data are heritable and correlate with morbidity and mortality. Leveraging DNAm and SNP data from >41,000 individuals, we identify 137 genome-wide significant loci (113 novel) from meta-analyses of four epigenetic clocks and epigenetic surrogate markers for granulocyte proportions and plasminogen activator inhibitor 1 levels, respectively. We report strong genetic correlations with longevity and lifestyle factors such as smoking, education, and obesity. Significant associations are observed in polygenic risk score analysis and to a lesser extent in Mendelian randomization analyses. This study illuminates the genetic architecture underlying epigenetic ageing and its shared genetic contributions with lifestyle factors and longevity.

Abstract Variation in DNA methylation (DNAm) is associated with multiple biological processes that track growth and development, ageing and age-related diseases. However, there is little understanding of what constitutes typical patterns of DNAm variation and how these patterns change across the life course. In this study, we synthesised a map of the human methylome across the life course, focussing on changes in variability and mean DNAm. Harmonizing DNAm datasets across eight longitudinal and cross-sectional UK-based studies, we meta-analysed n=13,215 blood samples from n=7,037 unique individuals from birth to 98 years of age. Changes in CpG-specific variability and means were described across the life course using a meta-regression framework. CpG-specific associations of variability or mean DNAm in relation to the likelihood of association with 100 traits linked to environmental exposures, health and disease were tested within and across ten developmental age bins across the life course. Age was linked to DNAm variability at 29,212 CpG sites. On average, we observed a 1.26 fold increase in DNAm variability per year across the life course. 33,730 CpGs displayed changes in mean DNAm, with 64% of these loci showing decreases in DNAm over time. CpG sites linked to traits were in general more variable across the life course. Our study provides, for the first time, a map of the human methylome across the life course, which is publicly accessible through a searchable online database. This resource allows researchers to query CpG-specific trajectories from birth to old age and link these to health and disease.

Incidental findings on brain MR and variation of the circle of Willis (CoW) are relatively common among the general population. Ethnic differences have been described before, but few studies have explored the prevalence of incidental intracranial cerebrovascular findings and CoW variants in the setting of a single multi-ethnic cohort. The purpose of this investigation is to describe both incidental cerebrovascular findings and the morphology of the CoW on high-resolution 3T time-of-flight MR angiography (ToF MRA) in a UK tri-ethnic population-based cohort and to present updated prevalence estimates and morphologic reference values.

Background: CETP inhibition reduces vascular event rates but confusion surrounds its low-density lipoprotein (LDL)-cholesterol effects. We sought to clarify associations of genetic inhibition of CETP on detailed lipoproteins. Methods and Results: We used variants associated with CETP (rs247617) and HMGCR (rs12916) expression in 62,400 Europeans with detailed lipoprotein profiling from nuclear magnetic resonance spectroscopy. Genetic associations were scaled to 10% lower risk of coronary heart disease (CHD). Associations of lipoprotein measures with risk of incident CHD in three population-based cohorts (770 cases) were examined. CETP and HMGCR had near-identical associations with LDL-cholesterol concentration estimated by Friedewald-equation. HMGCR had a relatively consistent effect on cholesterol concentrations across all apolipoprotein B-containing lipoproteins. CETP had stronger effects on remnant and very-low-density lipoprotein cholesterol but no effect on cholesterol concentrations in LDL defined by particle size (diameter 18-26 nm) (-0.02SD 95%CI: -0.10, 0.05 for CETP versus -0.24SD, 95%CI -0.30, -0.18 for HMGCR). CETP had profound effects on lipid compositions of lipoproteins, with strong reductions in the triglyceride content of all high-density lipoprotein (HDL) particles. These alterations in triglyceride composition within HDL subclasses were observationally associated with risk of CHD, independently of total cholesterol and triglycerides (strongest HR per 1-SD higher triglyceride composition in very-large HDL 1.35; 95%CI: 1.18, 1.54). Conclusion: CETP inhibition does not affect size-specific LDL cholesterol but may lower CHD risk by lowering cholesterol in other apolipoprotein-B containing lipoproteins and lowering triglyceride content of HDL particles. Conventional composite lipid assays may mask heterogeneous effects of lipid-altering therapies.

Immunoglobulin G (IgG) is the most abundant serum antibody and is a key determinant of humoral immune response. Its structural characteristics and effector functions are modulated through the attachment of various sugar moieties called glycans. IgG N-glycome patterns change with the age of individual and in different diseases. Variability of IgG glycosylation within a population is well studied and is affected by a combination of genetic and environmental factors. However, global inter-population differences in IgG glycosylation have never been properly addressed. Here we present population-specific N-glycosylation patterns of whole IgG, analysed in 5 different populations totalling 10,482 IgG glycomes, and of IgG fragment crystallisable region (Fc), analysed in 2,530 samples from 27 populations sampled across the world. We observed that country of residence associates with many N-glycan features and is a strong predictor of monogalactosylation variability. IgG galactosylation also strongly correlated with the development level of a country, defined by United Nations health and socioeconomic development indicators. We found that subjects from developing countries had low IgG galactosylation levels, characteristic for inflammation and ageing. Our results suggest that citizens of developing countries may be exposed to country-specific environmental factors that can cause low-grade chronic inflammation and the apparent increase in biological age.

The Dementias Platform UK (DPUK) Data Portal is a data repository facilitating access to data for 3 370 929 individuals in 42 cohorts. The Data Portal is an end-to-end data management solution providing a secure, fully auditable, remote access environment for the analysis of cohort data. All projects utilising the data are by default collaborations with the cohort research teams generating the data.The Data Portal uses UK Secure eResearch Platform (UKSeRP) infrastructure to provide three core utilities: data discovery, access, and analysis. These are delivered using a 7 layered architecture comprising: data ingestion, data curation, platform interoperability, data discovery, access brokerage, data analysis and knowledge preservation. Automated, streamlined, and standardised procedures reduce the administrative burden for all stakeholders, particularly for requests involving multiple independent datasets, where a single request may be forwarded to multiple data controllers. Researchers are provided with their own secure ‘lab’ using VMware which is accessed using two factor authentication.Over the last 2 years, 160 project proposals involving 579 individual cohort data access requests were received. These were received from 268 applicants spanning 72 institutions (56 academic, 13 commercial, 3 government) in 16 countries with 84 requests involving multiple cohorts. Project are varied including multi-modal, machine learning, and Mendelian randomisation analyses. Data access is usually free at point of use although a small number of cohorts require a data access fee.