SH
Sarah Hartz
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
11
(64% Open Access)
Cited by:
1,504
h-index:
35
/
i10-index:
60
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Transancestral GWAS of alcohol dependence reveals common genetic underpinnings with psychiatric disorders

Raymond Walters et al.Nov 19, 2018
Liability to alcohol dependence (AD) is heritable, but little is known about its complex polygenic architecture or its genetic relationship with other disorders. To discover loci associated with AD and characterize the relationship between AD and other psychiatric and behavioral outcomes, we carried out the largest genome-wide association study to date of DSM-IV-diagnosed AD. Genome-wide data on 14,904 individuals with AD and 37,944 controls from 28 case–control and family-based studies were meta-analyzed, stratified by genetic ancestry (European, n = 46,568; African, n = 6,280). Independent, genome-wide significant effects of different ADH1B variants were identified in European (rs1229984; P = 9.8 × 10–13) and African ancestries (rs2066702; P = 2.2 × 10–9). Significant genetic correlations were observed with 17 phenotypes, including schizophrenia, attention deficit–hyperactivity disorder, depression, and use of cigarettes and cannabis. The genetic underpinnings of AD only partially overlap with those for alcohol consumption, underscoring the genetic distinction between pathological and nonpathological drinking behaviors. Different functional variants in ADH1B (and elsewhere) in Europeans and Africans strongly affect risk for alcohol dependence. Dependence only partly genetically correlates with consumption, with strong correlations to other psychiatric disorders.
1
Citation577
0
Save
0

Detectable clonal mosaicism from birth to old age and its relationship to cancer

Cathy Laurie et al.May 6, 2012
Cathy Laurie and colleagues detect mosaicism for large chromosomal abnormalities in peripheral blood in a subset of healthy individuals. They show that the frequency of such events increases with age and is associated with elevated risk of developing a subsequent hematological cancer. We detected clonal mosaicism for large chromosomal anomalies (duplications, deletions and uniparental disomy) using SNP microarray data from over 50,000 subjects recruited for genome-wide association studies. This detection method requires a relatively high frequency of cells with the same abnormal karyotype (>5–10%; presumably of clonal origin) in the presence of normal cells. The frequency of detectable clonal mosaicism in peripheral blood is low (<0.5%) from birth until 50 years of age, after which it rapidly rises to 2–3% in the elderly. Many of the mosaic anomalies are characteristic of those found in hematological cancers and identify common deleted regions with genes previously associated with these cancers. Although only 3% of subjects with detectable clonal mosaicism had any record of hematological cancer before DNA sampling, those without a previous diagnosis have an estimated tenfold higher risk of a subsequent hematological cancer (95% confidence interval = 6–18).
0
Citation543
0
Save
0

Comorbidity of Severe Psychotic Disorders With Measures of Substance Use

Sarah Hartz et al.Jan 1, 2014
Although early mortality in severe psychiatric illness is linked to smoking and alcohol, to our knowledge, no studies have comprehensively characterized substance use behavior in severe psychotic illness. In particular, recent assessments of substance use in individuals with mental illness are based on population surveys that do not include individuals with severe psychotic illness.To compare substance use in individuals with severe psychotic illness with substance use in the general population.We assessed comorbidity between substance use and severe psychotic disorders in the Genomic Psychiatry Cohort. The Genomic Psychiatry Cohort is a clinically assessed, multiethnic sample consisting of 9142 individuals with the diagnosis of schizophrenia, bipolar disorder with psychotic features, or schizoaffective disorder, and 10,195 population control individuals.Smoking (smoked >100 cigarettes in a lifetime), heavy alcohol use (>4 drinks/day), heavy marijuana use (>21 times of marijuana use/year), and recreational drug use.Relative to the general population, individuals with severe psychotic disorders have increased risks for smoking (odds ratio, 4.6; 95% CI, 4.3-4.9), heavy alcohol use (odds ratio, 4.0; 95% CI, 3.6-4.4), heavy marijuana use (odds ratio, 3.5; 95% CI, 3.2-3.7), and recreational drug use (odds ratio, 4.6; 95% CI, 4.3-5.0). All races/ethnicities (African American, Asian, European American, and Hispanic) and both sexes have greatly elevated risks for smoking and alcohol, marijuana, and drug use. Of specific concern, recent public health efforts that have successfully decreased smoking among individuals younger than age 30 years appear to have been ineffective among individuals with severe psychotic illness (interaction effect between age and severe mental illness on smoking initiation, P = 4.5 × 105).In the largest assessment of substance use among individuals with severe psychotic illness to date, we found the odds of smoking and alcohol and other substance use to be dramatically higher than recent estimates of substance use in mild mental illness.
0
Citation361
0
Save
0

Trans-ancestral GWAS of alcohol dependence reveals common genetic underpinnings with psychiatric disorders

Raymond Walters et al.Mar 10, 2018
Abstract Liability to alcohol dependence (AD) is heritable, but little is known about its complex polygenic architecture or its genetic relationship with other disorders. To discover loci associated with AD and characterize the relationship between AD and other psychiatric and behavioral outcomes, we carried out the largest GWAS to date of DSM - IV diagnosed AD. Genome - wide data on 14,904 individuals with AD and 37,944 controls from 28 case / control and family - based studies were meta - analyzed, stratified by genetic ancestry (European, N = 46,568; African; N = 6,280). Independent, genome - wide significant effects of different ADH1B variants were identified in European (rs1229984; p = 9.8E - 13) and African ancestries (rs2066702; p = 2.2E - 9). Significant genetic correlations were observed with schizophrenia, ADHD, depression, and use of cigarettes and cannabis. There was only modest genetic correlation with alcohol consumption and inconsistent associations with problem drinking. The genetic underpinnings of AD only partially overlap with those for alcohol consumption, underscoring the genetic distinction between pathological and non - pathological drinking behaviors.
0
Citation20
0
Save
0

Genome-wide analysis of self-reported risk-taking behaviour and cross-disorder genetic correlations in the UK Biobank cohort

Rona Strawbridge et al.Aug 16, 2017
Abstract Risk-taking behaviour is a key component of several psychiatric disorders and could influence lifestyle choices such as smoking, alcohol use and diet. As a phenotype, risk-taking behaviour therefore fits within a Research Domain Criteria (RDoC) approach, whereby identifying genetic determinants of this trait has the potential to improve our understanding across different psychiatric disorders. Here we report a genome wide association study in 116 255 UK Biobank participants who responded yes/no to the question “Would you consider yourself a risk-taker?” Risk-takers (compared to controls) were more likely to be men, smokers and have a history of psychiatric disorder. Genetic loci associated with risk-taking behaviour were identified on chromosomes 3 (rs13084531) and 6 (rs9379971). The effects of both lead SNPs were comparable between men and women. The chromosome 3 locus highlights CADM2 , previously implicated in cognitive and executive functions, but the chromosome 6 locus is challenging to interpret due to the complexity of the HLA region. Risk-taking behaviour shared significant genetic risk with schizophrenia, bipolar disorder, attention deficit hyperactivity disorder and post-traumatic stress disorder, as well as with smoking and total obesity. Despite being based on only a single question, this study furthers our understanding of the biology of risk-taking behaviour, a trait which has a major impact on a range of common physical and mental health disorders.
0
Citation3
0
Save
0

Leveraging genome-wide data to investigate differences between opioid use vs. opioid dependence in 41,176 individuals from the Psychiatric Genomics Consortium

Renato Polimanti et al.Sep 11, 2019
To provide novel insights into the biology of opioid dependence (OD) and opioid use (i.e., exposure, OE), we completed a genome-wide analysis comparing up to 4,503 OD cases, 4,173 opioid-exposed controls, and 32,500 opioid-unexposed controls. Among the variants identified, rs9291211 was associated with OE (a comparison of exposed vs. unexposed controls; z=-5.39, p=7.2x10-8). This variant regulates the transcriptomic profiles of SLC30A9 and BEND4 in multiple brain tissues and was previously associated with depression, alcohol consumption, and neuroticism. A phenome-wide scan of rs9291211 in the UK Biobank (N>360,000) found association of this variant with propensity to use dietary supplements (p=1.68x10-8). With respect to the same OE phenotype in the gene-based analysis, we identified SDCCAG8 (z=4.69, p=10-6), which was previously associated with educational attainment, risk-taking behaviors, and schizophrenia. In addition, rs201123820 showed a genome-wide significant difference between OD cases and unexposed controls (z=5.55, p=2.9x10-8) and a significant association with musculoskeletal disorders in the UK Biobank (p=4.88x10-7). A polygenic risk score (PRS) based on a GWAS of risk-tolerance (N=466,571) was positively associated with OD (OD cases vs. unexposed controls, p=8.1x10-5; OD cases vs. exposed controls, p=0.054) and OE (exposed controls vs. unexposed controls, p=3.6x10-5). A PRS based on a GWAS of neuroticism (N=390,278) was positively associated with OD (OD cases vs. unexposed controls, p=3.2x10-5; OD cases vs. exposed controls, p=0.002) but not with OE (p=0.671). Our analyses highlight the difference between dependence and exposure and the importance of considering the definition of controls (exposed vs. unexposed) in studies of addiction.
0

Hippocampal volumes in UK Biobank are associated with APOE only in older adults

Ariya Chaloemtoem et al.Oct 1, 2024
Abstract INTRODUCTION The hippocampus atrophies with age and is implicated in neurodegenerative disorders including Alzheimer's disease (AD). We examined the interplay between age and apolipoprotein E ( APOE ) genotype on total hippocampal volume. METHODS Using neuroimaging data from 37,463 UK Biobank participants, we applied linear regression to quantify the association of age and APOE with hippocampal volume and identified the age when volumes of ε2/ε3, ε3/ε4, and ε4/ε4 carriers significantly deviated from ε3/ε3 using generalized additive modeling. RESULTS Total hippocampal volume declined with age, with significant differences by APOE genotype emerging after age 60. ε3/ε4 and ε4/ε4 carriers displayed reduced volumes from ages 69 and 61, respectively, while ε2/ε3 showed delayed decline starting at the age of 76. DISCUSSION The association of APOE and hippocampal volume is age‐dependent, with differences in volumes of ε4/ε4 carriers detected as early as age 61. This work underscores the importance of APOE genotype in determining when to begin screening for AD. Highlights Apolipoprotein E ( APOE ) genotype shows an age‐dependent association with total hippocampal volume. No association between APOE and total hippocampal volume was detected before age 60. Accelerated decline was observed in ε4/ε4 carriers at age 61 and ε3/ε4 at age 69. Delayed decline was evident in ε2/ε3 carriers starting at age 76.
0

Components Of Alcohol Use And All-Cause Mortality

Sarah Hartz et al.Apr 21, 2017
Importance: Current recommendations for low-risk drinking are based on drinking quantity: up to one drink daily for women and two drinks daily for men. Drinking frequency has not been independently examined for its contribution to mortality. Objective: To evaluate the impact of drinking frequency on all-cause mortality after adjusting for drinks per day and binge drinking behavior. Design: Two independent observational studies with self-reported alcohol use and subsequent all-cause mortality: the National Health Interview Survey (NHIS), and data from Veteran's Health Administration clinics (VA). Setting: Epidemiological sample (NHIS) and VA outpatient database (VA Corporate Data Warehouse). Participants: 208,661 individuals from the NHIS interviewed between 1997 and 2009 at the age of 30 to 70 with mortality follow-up in the last quarter of 2011; 75,515 VA outpatients born between 1948 and 1968 who completed an alcohol survey in 2008 with mortality follow-up in June 2016. Exposures: Quantity of alcohol use when not binging (1-2 drinks on typical day, 3-4 drinks on typical day), frequency of non-binge drinking (never, weekly or less, 2-3 times weekly, 4 or more times weekly), and frequency of binge drinking (never, less than weekly, 1-3 times weekly, 4 or more times weekly). Covariates included age, sex, race, and comorbidity. Main Outcomes and Measures: All-cause mortality. Results: After adjusting for binge drinking behavior, survival analysis showed an increased risk for all-cause mortality among people who typically drink 1-2 drinks four or more times weekly, relative to people who typically drink 1-2 drinks at a time weekly or less (NHIS dataset HR=1.15, 95% CI 1.06-1.26; VA dataset HR=1.31, 95% CI 1.15-1.49). Conclusions and Relevance: Drinking four or more times weekly increased risk of all-cause mortality, even among those who drank only 1 or 2 drinks daily. This was seen in both a large epidemiological database and a large hospital-based database, suggesting that the results can be generalized.
0

Shared Genetic Risk between Eating Disorder- and Substance-Use-Related Phenotypes: Evidence from Genome-Wide Association Studies

Melissa Munn‐Chernoff et al.Aug 23, 2019
Eating disorders and substance use disorders frequently co-occur. Twin studies reveal shared genetic variance between liabilities to eating disorders and substance use, with the strongest associations between symptoms of bulimia nervosa (BN) and problem alcohol use (genetic correlation [rg], twin-based=0.23-0.53). We estimated the genetic correlation between eating disorder and substance use and disorder phenotypes using data from genome-wide association studies (GWAS). Four eating disorder phenotypes (anorexia nervosa [AN], AN with binge-eating, AN without binge-eating, and a BN factor score), and eight substance-use-related phenotypes (drinks per week, alcohol use disorder [AUD], smoking initiation, current smoking, cigarettes per day, nicotine dependence, cannabis initiation, and cannabis use disorder) from eight studies were included. Significant genetic correlations were adjusted for variants associated with major depressive disorder (MDD). Total sample sizes per phenotype ranged from ~2,400 to ~537,000 individuals. We used linkage disequilibrium score regression to calculate single nucleotide polymorphism-based genetic correlations between eating disorder and substance-use-related phenotypes. Significant positive genetic associations emerged between AUD and AN (rg=0.18; false discovery rate q=0.0006), cannabis initiation and AN (rg=0.23; q<0.0001), and cannabis initiation and AN with binge-eating (rg=0.27; q=0.0016). Conversely, significant negative genetic correlations were observed between three non-diagnostic smoking phenotypes (smoking initiation, current smoking, and cigarettes per day) and AN without binge-eating (rgs=-0.19 to -0.23; qs<0.04). The genetic correlation between AUD and AN was no longer significant after co-varying for MDD loci. The patterns of association between eating disorder- and substance-use-related phenotypes highlights the potentially complex and substance-specific relationships between these behaviors.
7

Predicting alcohol-related memory problems in older adults: A machine learning study with multi-domain features

Chella Kamarajan et al.Jan 2, 2023
Abstract Memory problems are common among older adults with a history of alcohol use disorder (AUD). Employing a machine learning framework, the current study investigates the use of multi-domain features to classify individuals with and without alcohol-induced memory problems. A group of 94 individuals (ages 50-81 years) with alcohol-induced memory problems ( Memory group) were compared with a matched Control group who did not have memory problems. The Random Forests model identified specific features from each domain that contributed to the classification of Memory vs. Control group (AUC=88.29%). Specifically, individuals from the Memory group manifested a predominant pattern of hyperconnectivity across the default mode network regions except some connections involving anterior cingulate cortex which were predominantly hypoconnected. Other significant contributing features were (i) polygenic risk scores for AUD, (ii) alcohol consumption and related health consequences during the past 5 years, such as health problems, past negative experiences, withdrawal symptoms, and the largest number of drinks in a day during the past 12 months, and (iii) elevated neuroticism and increased harm avoidance, and fewer positive “uplift” life events. At the neural systems level, hyperconnectivity across the default mode network regions, including the connections across the hippocampal hub regions, in individuals with memory problems may indicate dysregulation in neural information processing. Overall, the study outlines the importance of utilizing multidomain features, consisting of resting-state brain connectivity collected ∼18 years ago, together with personality, life experiences, polygenic risk, and alcohol consumption and related consequences, to predict alcohol-related memory problems that arise in later life.
Load More