Danielle Posthuma and colleagues perform a large meta-analysis for intelligence and determine genetic overlap with several neuropsychiatric and metabolic traits. They find 15 new significant loci and implicate 40 new genes, most of which are predominantly expressed in the brain. Intelligence is associated with important economic and health-related life outcomes1. Despite intelligence having substantial heritability2 (0.54) and a confirmed polygenic nature, initial genetic studies were mostly underpowered3,4,5. Here we report a meta-analysis for intelligence of 78,308 individuals. We identify 336 associated SNPs (METAL P < 5 × 10−8) in 18 genomic loci, of which 15 are new. Around half of the SNPs are located inside a gene, implicating 22 genes, of which 11 are new findings. Gene-based analyses identified an additional 30 genes (MAGMA P < 2.73 × 10−6), of which all but one had not been implicated previously. We show that the identified genes are predominantly expressed in brain tissue, and pathway analysis indicates the involvement of genes regulating cell development (MAGMA competitive P = 3.5 × 10−6). Despite the well-known difference in twin-based heritability2 for intelligence in childhood (0.45) and adulthood (0.80), we show substantial genetic correlation (rg = 0.89, LD score regression P = 5.4 × 10−29). These findings provide new insight into the genetic architecture of intelligence.

General cognitive function is a prominent human trait associated with many important life outcomes 1,2 , including longevity 3 . The substantial heritability of general cognitive function is known to be polygenic, but it has had little explication in terms of the contributing genetic variants 4,5,6 . Here, we combined cognitive and genetic data from the CHARGE and COGENT consortia, and UK Biobank (total N=280,360; age range = 16 to 102). We found 9,714 genome-wide significant SNPs ( P <5 x 10 −8 ) in 99 independent loci. Most showed clear evidence of functional importance. Among many novel genes associated with general cognitive function were SGCZ , ATXN1 , MAPT , AUTS2 , and P2RY6 . Within the novel genetic loci were variants associated with neurodegenerative disorders, neurodevelopmental disorders, physical and psychiatric illnesses, brain structure, and BMI. Gene-based analyses found 536 genes significantly associated with general cognitive function; many were highly expressed in the brain, and associated with neurogenesis and dendrite gene sets. Genetic association results predicted up to 4% of general cognitive function variance in independent samples. There was significant genetic overlap between general cognitive function and information processing speed, as well as many health variables including longevity.

Intelligence is highly heritable and a major determinant of human health and well-being. Recent genome-wide meta-analyses have identified 24 genomic loci linked to intelligence, but much about its genetic underpinnings remains to be discovered. Here, we present the largest genetic association study of intelligence to date (N=279,930), identifying 206 genomic loci (191 novel) and implicating 1,041 genes (963 novel) via positional mapping, expression quantitative trait locus (eQTL) mapping, chromatin interaction mapping, and gene-based association analysis. We find enrichment of genetic effects in conserved and coding regions and identify 89 nonsynonymous exonic variants. Associated genes are strongly expressed in the brain and specifically in striatal medium spiny neurons and cortical and hippocampal pyramidal neurons. Gene-set analyses implicate pathways related to neurogenesis, neuron differentiation and synaptic structure. We confirm previous strong genetic correlations with several neuropsychiatric disorders, and Mendelian Randomization results suggest protective effects of intelligence for Alzheimer's dementia and ADHD, and bidirectional causation with strong pleiotropy for schizophrenia. These results are a major step forward in understanding the neurobiology of intelligence as well as genetically associated neuropsychiatric traits.

Background: Cognitive traits demonstrate significant genetic correlations with many psychiatric disorders and other health-related traits, and many neuropsychiatric and neurodegenerative disorders are marked by cognitive deficits. Therefore, genome-wide association studies (GWAS) of general cognitive ability might suggest potential targets for nootropic drug repurposing. Our previous effort to identify "druggable genes" (i.e., GWAS-identified genes that produce proteins targeted by known small molecules) was modestly powered due to the small cognitive GWAS sample available at the time. Since then, two large cognitive GWAS meta-analyses have reported 148 and 205 genome-wide significant loci, respectively. Additionally, large-scale gene expression databases, derived from post-mortem human brain, have recently been made available for GWAS annotation. Here, we 1) reconcile results from these two cognitive GWAS meta-analyses to further enhance power for locus discovery; 2) employ several complementary transcriptomic methods to identify genes in these loci with variants that are credibly associated with cognition, and 3) further annotate the resulting genes to identify "druggable" targets. Methods: GWAS summary statistics were harmonized and jointly analysed using Multi-Trait Analysis of GWAS [MTAG], which is optimized for handling sample overlaps. Downstream gene identification was carried out using MAGMA, S-PrediXcan/S-TissueXcan Transcriptomic Wide Analysis, and eQTL mapping, as well as more recently developed methods that integrate GWAS and eQTL data via Summary-statistics Mendelian Randomization [SMR] and linkage methods [HEIDI]. Available brain-specific eQTL databases included GTEXv7, BrainEAC, CommonMind, ROSMAP, and PsychENCODE. Intersecting credible genes were then annotated against multiple chemoinformatic databases [DGIdb, KI, and a published review on "druggability"]. Results: Using our meta-analytic data set (N = 373,617) we identified 241 independent cognition-associated loci (29 novel), and 76 genes were identified by 2 or more methods of gene identification. 26 genes were associated with general cognitive ability via SMR, 16 genes via STissueXcan/S-PrediXcan, 47 genes via eQTL mapping, and 68 genes via MAGMA pathway analysis. The use of the HEIDI test permitted the exclusion of candidate genes that may have been artifactually associated to cognition due to linkage, rather than direct causal or indirect pleiotropic effects. Actin and chromatin binding gene sets were identified as novel pathways that could be targeted via drug repurposing. Leveraging on our various transcriptome and pathway analyses, as well as available chemoinformatic databases, we identified 16 putative genes that may suggest drug targets with nootropic properties. Discussion: Results converged on several categories of significant drug targets, including serotonergic and glutamatergic genes, voltage-gated ion channel genes, carbonic anhydrase genes, and phosphodiesterase genes. The current results represent the first efforts to apply a multi-method approach to integrate gene expression and SNP level data to identify credible actionable genes for general cognitive ability.

Neurocognitive ability is a fundamental readout of brain function, and cognitive deficits are a critical component of neuropsychiatric disorders, yet neurocognition is poorly understood at the molecular level. In the present report, we present the largest genome-wide association studies (GWAS) of cognitive ability to date (N=107,207), and further enhance signal by combining results with a large-scale GWAS of educational attainment. We identified 70 independent genomic loci associated with cognitive ability, 34 of which were novel. A total of 350 genes were implicated, and this list showed significant enrichment for genes associated with Mendelian disorders with an intellectual disability phenotype. Competitive pathway analysis of gene results implicated the biological process of neurogenesis, as well as the gene targets of two pharmacologic agents: cinnarizine, a T-type calcium channel blocker; and LY97241, a potassium channel inhibitor. Transcriptome-wide analysis revealed that the implicated genes were strongly expressed in neurons, but not astrocytes or oligodendrocytes, and were more strongly associated with fetal brain expression than adult brain expression. Several tissue-specific gene expression relationships to cognitive ability were observed (for example, DAG1 levels in the hippocampus). Finally, we report novel genetic correlations between cognitive ability and disparate phenotypes such as maternal age at first birth and number of children, as well as several autoimmune disorders.

Liability to schizophrenia is inversely correlated with general cognitive ability at both the phenotypic and genetic level. Paradoxically, a modest but consistent positive genetic correlation has been reported between schizophrenia and educational attainment, despite the strong positive genetic correlation between cognitive ability and educational attainment. Here we leverage published GWAS in cognitive ability, education, and schizophrenia to parse biological mechanisms underlying these results. Association analysis based on subsets (ASSET), a pleiotropic meta-analytic technique, allowed jointly associated loci to be identified and characterized. Specifically, we identified subsets of variants associated in the expected ("Concordant") direction across all three phenotypes (i.e., greater risk for schizophrenia, lower cognitive ability, and lower educational attainment); these were contrasted with variants demonstrating the counterintuitive ("Discordant") relationship between education and schizophrenia (i.e., greater risk for schizophrenia and higher educational attainment). ASSET analysis revealed 235 independent loci associated with cognitive ability, education and/or schizophrenia at p<5x10^-8. Pleiotropic analysis successfully identified more than 100 loci that were not significant in the input GWASs, and many of these have been validated by larger, more recent single-phenotype GWAS. Leveraging the joint genetic correlations of cognitive ability, education, and schizophrenia, we were able to dissociate two distinct biological mechanisms: early neurodevelopmental pathways that characterize concordant allelic variation, and adulthood synaptic pruning pathways that were linked to the paradoxical positive genetic association between education and schizophrenia. Further, genetic correlation analyses revealed that these mechanisms contribute not only to the etiopathogenesis of schizophrenia but also to the broader biological dimensions that are implicated in both general health outcomes and psychiatric illness.

Age-related hearing impairment (ARHI) is the most common sensory impairment in the aging population; a third of individuals are affected by disabling hearing loss by the age of 65. ARHI is a multifactorial condition caused by both genetic and environmental factors, with estimates of heritability between 35% and 55%. The genetic risk factors and underlying biological pathology of ARHI are largely unknown, meaning that targets for new therapies remain elusive. We performed genome-wide association studies (GWAS) for two self-reported hearing phenotypes, hearing difficulty (HDiff) and hearing aid use (HAid), using over 250,000 UK Biobank volunteers aged between 40-69 years. We identified 44 independent genome-wide significant loci (P<5E-08), 33 of which have not previously been associated with any form of hearing loss. Gene sets from these loci are enriched in auditory processes such as synaptic activities, nervous system processes, inner ear morphology and cognition. Immunohistochemistry for protein localisation in adult mouse cochlea indicate metabolic, sensory and neuronal functions for NID2, CLRN2 and ARHGEF28 identified in the GWAS. These results provide new insight into the genetic landscape underlying susceptibility to ARHI.