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.

Summary

 N⁶-methyladenosine (m⁶A) and N⁶,2′-O-dimethyladenosine (m⁶Am) are abundant mRNA modifications that regulate transcript processing and translation. The role of both, here termed m⁶A/m, in the stress response in the adult brain in vivo is currently unknown. Here, we provide a detailed analysis of the stress epitranscriptome using m⁶A/m-seq, global and gene-specific m⁶A/m measurements. We show that stress exposure and glucocorticoids region and time specifically alter m⁶A/m and its regulatory network. We demonstrate that deletion of the methyltransferase Mettl3 or the demethylase Fto in adult neurons alters the m⁶A/m epitranscriptome, increases fear memory, and changes the transcriptome response to fear and synaptic plasticity. Moreover, we report that regulation of m⁶A/m is impaired in major depressive disorder patients following glucocorticoid stimulation. Our findings indicate that brain m⁶A/m represents a novel layer of complexity in gene expression regulation after stress and that dysregulation of the m⁶A/m response may contribute to the pathophysiology of stress-related psychiatric disorders.

Substantial sex differences have been reported in the physiological response to stress at multiple levels, including the release of the stress hormone, cortisol. Here, we explore the genomic variants in 93 females and 196 males regulating the initial transcriptional response to cortisol via glucocorticoid receptor (GR) activation. Gene expression levels in peripheral blood were obtained before and after GR-stimulation with the selective GR agonist dexamethasone to identify differential expression following GR-activation. Sex stratified analyses revealed that while the transcripts responsive to GR-stimulation were mostly overlapping between males and females, the quantitative trait loci (eQTLs) regulation differential transcription to GR-stimulation was distinct. Sex-stratified eQTL SNPs (eSNPs) were located in different functional genomic elements and sex-stratified transcripts were enriched within postmortem brain transcriptional profiles associated with Major Depressive Disorder (MDD) specifically in males and females in the cingulate cortex. Female eSNPs were enriched among SNPs linked to MDD in genome-wide association studies. Finally, transcriptional sensitive genetic profile scores derived from sex-stratified eSNPS regulating differential transcription to GR-stimulation were predictive of depression status and depressive symptoms in a sex-concordant manner in a child and adolescent cohort (n = 584). These results suggest the potential of eQTLs regulating differential transcription to GR-stimulation as biomarkers of sex-specific biological risk for stress-related psychiatric disorders.

Abstract Genome-wide gene expression analyses are invaluable tools for increasing our knowledge of biological and disease processes, allowing a hypothesis-free comparison of gene expression profiles across experimental groups, tissues and cell types. Traditionally, transcriptomic data analysis has focused on gene-level effects found by differential expression. In recent years, network analysis has emerged as an important additional level of investigation, providing information on molecular connectivity, especially for diseases associated with a large number of linked effects of smaller magnitude, like neuropsychiatric disorders and their risk factors, including stress. In this manuscript, we describe how combined differential expression and prior-knowledge-based differential network analysis can be used to explore complex datasets. As an example, we analyze the transcriptional responses following administration of the glucocorticoid/stress hormone receptor agonist dexamethasone in C57Bl/6 mice, in 8 brain regions important for stress processing: the prefrontal cortex, the amygdala, the paraventricular nucleus of the hypothalamus, the cerebellar cortex, and sub regions of the hippocampus: the dorsal and ventral Cornu Ammonis 1, the dorsal and ventral dentate gyrus. By applying a combination of differential network- and differential expression-analyses, we find that these explain distinct but complementary aspects and biological mechanisms of the responses to the stimulus. In addition, network analysis identifies new differentially connected partners of important genes and can be used to generate hypotheses on specific molecular pathways affected. With this work, we provide an analysis framework and a publicly available resource for the study of the transcriptional landscape of the mouse brain: DiffBrainNet ( http://diffbrainnet.psych.mpg.de ), which can identify molecular pathways important for basic functioning and response to glucocorticoids in a brain-region specific manner.

Background: Microarray technologies are established approaches for high throughput gene expression, methylation and genotyping analysis. An accurate mapping of the array probes is essential to generate reliable biological findings. Manufacturers typically provide incomplete and outdated annotation tables, which often rely on older genome and transcriptome versions differing substantially from up-to-date sequence databases. Results: Here, we present the Re-Annotator, a re-annotation pipeline for microarrays. It is primarily designed for gene expression microarrays but can be adapted to other types of microarrays. The Re-Annotator is based on a custom-built mRNA reference, used to identify the positions of gene expression array probe sequences. A comparison of our re-annotation of the Human-HT12-v4 microarray to the manufacturer's annotation led to over 25% differently interpreted probes. Conclusions: A thorough re-annotation of probe information is crucial to any microarray analysis. The Re-Annotator pipeline consists of Perl and Shell scripts, freely available at (http://sourceforge.net/projects/reannotator). Re-annotation files for Illumina microarrays Human HT-12 v3/v4 and MouseRef-8 v2 are available as well.

Abstract Aging is a complex biological process and represents the largest risk factor for neurodegenerative disorders. The risk for neurodegenerative disorders is also increased in individuals with psychiatric disorders. Here, we characterized age-related transcriptomic changes in the brain by profiling ~800,000 nuclei from the orbitofrontal cortex from 87 individuals with and without psychiatric diagnoses and replicated findings in an independent cohort with 32 individuals. Aging affects all cell types, with LAMP5 + LHX6 + interneurons, a cell-type abundant in primates, by far the most affected. Disrupted synaptic transmission emerged as a convergently affected pathway in aged tissue. Age-related transcriptomic changes overlapped with changes observed in Alzheimer’s disease across multiple cell types. We find evidence for accelerated transcriptomic aging in individuals with psychiatric disorders and demonstrate a converging signature of aging and psychopathology across multiple cell types. Our findings shed light on cell-type-specific effects and biological pathways underlying age-related changes and their convergence with effects driven by psychiatric diagnosis.

ABSTRACT Identification and characterisation of novel targets for treatment is a priority in the field of psychiatry. FKBP5 is a gene with decades of evidence suggesting its pathogenic role in a subset of psychiatric patients, with potential to be leveraged as a therapeutic target for these individuals. While it is widely reported that FKBP5 /FKBP51 mRNA/protein ( FKBP5 /1) expression is impacted by psychiatric disease state, risk genotype and age, it is not known in which cell-types and sub-anatomical areas of the human brain this occurs. This knowledge is critical to propel FKBP5 /1-targeted treatment development. Here, we performed an extensive, large-scale postmortem study (n=1024) of FKBP5 /1 examining prefrontal cortex (BA9, BA11, BA24) derived from subjects that lived with schizophrenia, major depression or bipolar disorder. With an extensive battery of RNA (bulk RNA sequencing, single-nucleus RNA sequencing, microarray, qPCR, RNAscope) and protein (immunoblot, immunohistochemistry) analysis approaches, we thoroughly investigated the effects of disease-state, aging and genotype on cortical FKBP5 /1 expression including in a cell-type specific manner. We identified consistently heightened FKBP5 /1 levels in psychopathology and with age, but not genotype, with these effects strongest in schizophrenia. Using single-nucleus RNA sequencing (snRNAseq) and targeted histology, we established that these disease- and aging-effects on FKBP5 /1 expression were most pronounced in excitatory supragranular neurons. We then found that this increase in FKBP5 levels likely impacts on synaptic plasticity, as FKBP5 gex levels strongly and inversely correlated with dendritic mushroom spine density and brain-derived neurotrophic factor ( BDNF ) levels in supragranular neurons. These findings pinpoint a novel cellular and molecular mechanism that has significant potential to open a new avenue of FKBP51 drug development to treat cognitive symptoms in psychiatric disorders.

Abstract Background Stress is associated with elevated risk for overweight and obesity, especially in women. Since body mass index (BMI) is correlated with increased inflammation and reduced baseline cortisol, obesity may lead to altered stress responses. However, it is not well understood whether stress-induced changes in brain function scale with BMI and if peripheral inflammation contributes to this. Methods We investigated the subjective, autonomous, endocrine, and neural stress response in a transdiagnostic sample (N=192, 120 women, M BMI =23.7±4.0 kg/m 2 ; N=148, 89 women, with cytokines). First, we used regression models to examine effects of BMI on stress reactivity. Second, we predicted BMI based on stress-induced changes in activation and connectivity using cross-validated elastic-nets. Third, to link stress responses with inflammation, we quantified the association of BMI-related cytokines with model predictions. Results BMI was associated with higher negative affect after stress and an increased response to stress in the substantia nigra and the bilateral posterior insula ( p FWE <.05). Moreover, stress-induced changes in activation of the hippocampus, dACC, and posterior insula predicted BMI in women ( p perm <.001), but not in men. BMI was associated with higher baseline cortisol while cytokines were not associated with predicted BMI scores. Conclusions Stress-induced changes in the hippocampus and posterior insula predicted BMI in women, indicating that acute brain responses to stress might be more strongly related to a higher BMI in women compared to men. Altered stress-induced changes were associated with baseline cortisol but independent of cytokines, suggesting that the endocrine system and not inflammation contributes to stress-related changes in BMI.

Severe psychological stress is one of the most potent risk factors for developing a mood or psychotic disorder, yet the underlying molecular mechanisms are poorly understood. Astrocytes are a key brain cell type associated with stress and psychiatric phenotypes in animals, but how this translates to humans is largely unknown. Here, we show that cortical astrocytes are persistently changed both physically and molecularly in humans with psychiatric disorders exposed to profound stress before diagnosis. By profiling the diversity of human astrocytes with single nucleus and spatial transcriptomics, we identified distinct alterations to glutamate-related synaptic functions, supported by histological quantification of >20,000 astrocytes. Alterations were pronounced in females compared to males and in cases exposed to profound stress during childhood. The use of human pluripotent stem cell-derived astrocytes confirmed that glutamate signalling is directly impacted by glucocorticoid activation. Our findings suggest that astrocytes are strategic pharmacological targets for future intervention strategies.

Genome-wide association studies (GWAS) identify genetic variants associated with quantitative traits or disease. Thus, GWAS never directly link variants to regulatory mechanisms, which, in turn, are typically inferred during post-hoc analyses. In parallel, a recent deep learning-based method allows for prediction of regulatory effects per variant on currently up to 1,000 cell type-specific chromatin features. We here describe "DeepWAS", a new approach that directly integrates predictions of these regulatory effects of single variants into a multivariate GWAS setting. As a result, single variants associated with a trait or disease are, by design, coupled to their impact on a chromatin feature in a cell type. Up to 40,000 regulatory single-nucleotide polymorphisms (SNPs) were associated with multiple sclerosis (MS, 4,888 cases and 10,395 controls), major depressive disorder (MDD, 1,475 cases and 2,144 controls), and height (5,974 individuals) to each identify 43-61 regulatory SNPs, called deepSNPs, which are shown to reach at least nominal significance in large GWAS. MS- and height-specific deepSNPs resided in active chromatin and introns, whereas MDD-specific deepSNPs located mostly to intragenic regions and repressive chromatin states. We found deepSNPs to be enriched in public or cohort-matched expression and methylation quantitative trait loci and demonstrate the potential of the DeepWAS method to directly generate testable functional hypotheses based on genotype data alone. DeepWAS is an innovative GWAS approach with the power to identify individual SNPs in non-coding regions with gene regulatory capacity with a joint contribution to disease risk. DeepWAS is available at https://github.com/cellmapslab/DeepWAS.