DD
Dorothée Diogo
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Takeda (France), Takeda (United States), MSD (United States)
+ 7 more
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(50% Open Access)
Cited by:
8
h-index:
26
/
i10-index:
33
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Phenome-wide association studies (PheWAS) across large “real-world data” population cohorts support drug target validation

Dorothée Diogo et al.May 6, 2020
+29
C
C
D
Abstract Phenome-wide association studies (PheWAS), which assess whether a genetic variant is associated with multiple phenotypes across a phenotypic spectrum, have been proposed as a possible aid to drug development through elucidating mechanisms of action, identifying alternative indications, or predicting adverse drug events (ADEs). Here, we evaluate whether PheWAS can inform target validation during drug development. We selected 25 single nucleotide polymorphisms (SNPs) linked through genome-wide association studies (GWAS) to 19 candidate drug targets for common disease therapeutic indications. We independently interrogated these SNPs through PheWAS in four large “real-world data” cohorts (23andMe, UK Biobank, FINRISK, CHOP) for association with a total of 1,892 binary endpoints. We then conducted meta-analyses for 145 harmonized disease endpoints in up to 697,815 individuals and joined results with summary statistics from 57 published GWAS. Our analyses replicate 70% of known GWAS associations and identify 10 novel associations with study-wide significance after multiple test correction (P<1.8x10 -6 ; out of 72 novel associations with FDR<0.1). By leveraging directionality and point estimate of the effect sizes, we describe new associations that may predict ADEs, e.g., acne, high cholesterol, gout and gallstones for rs738409 (p.I148M) in PNPLA3 ; or asthma for rs1990760 (p.T946A) in IFIH1 . We further propose how quantitative estimates of genetic safety/efficacy profiles can be used to help prioritize candidate targets for a specific indication. Our results demonstrate PheWAS as a powerful addition to the toolkit for drug discovery. One Sentence Summary Matching genetics with phenotypes in 800,000 individuals predicts efficacy and on-target safety of future drugs.
0

Using genotype data to distinguish pleiotropy from heterogeneity: deciphering coheritability in autoimmune and neuropsychiatric diseases

Byoung Han et al.May 7, 2020
+17
K
J
B
Shared genetic architecture between phenotypes may be driven by a common genetic basis (pleiotropy) or a subset of genetically similar individuals (heterogeneity). We developed BUHMBOX, a well-powered statistical method to distinguish pleiotropy from heterogeneity using genotype data. We observed a shared genetic basis between 11 of 17 tested autoimmune diseases and type I diabetes (T1D, p<10 12) and 11 of 17 tested autoimmune diseases and rheumatoid arthritis (RA, p<10-7). This sharing could not be explained by heterogeneity (corrected pBUHMBOX>0.2 using 6,670 T1D cases and 7,279 RA cases), suggesting that shared genetic features in autoimmunity are due to pleiotropy. We observed a shared genetic basis between seronegative and seropostive RA (p<10-22), explained by heterogeneity (pBUHMBOX=0.008 in 2,406 seronegative RA cases). Consistent with previous observations, we observed genetic sharing between major depressive disorder (MDD) and schizophrenia (p<10 9). This sharing is not explained by heterogeneity (pBUHMBOX=0.28 in 9,238 MDD cases).