Anhedonia is a core feature of several psychiatric disorders but its biological underpinnings are poorly understood. We performed a genome-wide association study of anhedonia in 375,275 UK Biobank participants and assessed for genetic correlation between anhedonia and neuropsychiatric conditions (major depressive disorder, schizophrenia, bipolar disorder, obsessive compulsive disorder and Parkinson's Disease). We then used a polygenic risk score approach to test for association between genetic loading for anhedonia and both brain structure and brain function. This included: magnetic resonance imaging (MRI) assessments of total grey matter volume, white matter volume, cerebrospinal fluid volume, and 15 cortical/subcortical regions of interest; diffusion tensor imaging (DTI) measures of white matter tract integrity; and functional MRI activity during an emotion processing task. We identified 11 novel loci associated at genome-wide significance with anhedonia, with a SNP heritability estimate (h2SNP) of 5.6%. Strong positive genetic correlations were found between anhedonia and major depressive disorder, schizophrenia and bipolar disorder; but not with obsessive compulsive disorder or Parkinson's Disease. Polygenic risk for anhedonia was associated with poorer brain white matter integrity, smaller total grey matter volume, and smaller volumes of brain regions linked to reward and pleasure processing, including nucleus accumbens, caudate and medial frontal cortex. In summary, the identification of novel anhedonia-associated loci substantially expands our current understanding of the biological basis of anhedonia and genetic correlations with several psychiatric disorders confirm the utility of this trait as a transdiagnostic marker of vulnerability to mental illness. We also provide the first evidence that genetic risk for anhedonia influences brain structure, particularly in regions associated with reward and pleasure processing.

Chronic pain is highly prevalent worldwide, contributing a significant socioeconomic and public health burden. Several aspects of chronic pain, for example back pain and a severity-related phenotype, chronic pain grade, have been shown to be complex, heritable traits with a polygenic component. Additional pain-related phenotypes capturing aspects of an individuals overall sensitivity to experiencing and reporting chronic pain have also been suggested. We have here made use of a measure of the number of sites of chronic pain in individuals within the general UK population. This measure, termed Multisite Chronic Pain (MCP), is also a complex trait, but its genetic architecture has not previously been investigated. To address this, a large-scale genome-wide association study (GWAS) of MCP was carried out in ~380,000 UK Biobank participants to identify associated genetic variants. Findings were consistent with MCP having a significant polygenic component with a SNP heritability of 10.2%, and 76 independent lead single nucleotide polymorphisms (SNPs) at 39 risk loci were identified. Additional gene-level association analyses identified neurogenesis, synaptic plasticity, nervous system development, cell-cycle progression and apoptosis genes as being enriched for genetic association with MCP. Genetic correlations were observed between MCP and a range of psychiatric, autoimmune and anthropometric traits including major depressive disorder (MDD), asthma and BMI. Furthermore, in Mendelian randomisation (MR) analyses a bi-directional causal relationship was observed between MCP and MDD. A polygenic risk score (PRS) for MCP was found to significantly predict chronic widespread pain (pain all over the body), indicating the existence of genetic variants contributing to both of these pain phenotypes. These findings support the proposition that chronic pain involves a strong nervous system component and have implications for our understanding of the physiology of chronic pain and for the development of novel treatment strategies.

Genome-wide association studies (GWAS) of psychiatric phenotypes have tended to focus on categorical diagnoses, but to understand the biology of mental illness it may be more useful to study traits which cut across traditional boundaries. Here we report the results of a GWAS of mood instability as a trait in a large population cohort (UK Biobank, n = 363,705). We also assess the clinical and biological relevance of the findings, including whether genetic associations show enrichment for nervous system pathways. Forty six unique loci associated with mood instability were identified with a SNP heritability estimate of 9%. Linkage Disequilibrium Score Regression (LDSR) analyses identified genetic correlations with Major Depressive Disorder (MDD), Bipolar Disorder (BD), Schizophrenia, anxiety and Post Traumatic Stress Disorder (PTSD). Gene-level and gene set analyses identified 244 significant genes and 6 enriched gene sets. Tissue expression analysis of the SNP-level data found enrichment in multiple brain regions, and eQTL analyses highlighted an inversion on chromosome 17 plus two brain-specific eQTLs. Additionally, we used a Phenotype Linkage Network (PLN) analysis and community analysis to assess for enrichment of nervous system gene sets using mouse orthologue databases. The PLN analysis found enrichment in nervous system PLNs for a community containing serotonin and melatonin receptors. In summary, this work has identified novel loci, tissues and gene sets contributing to mood instability. These findings may be relevant for the identification of novel trans-diagnostic drug targets and could help to inform future precision medicine innovations in mental health.

Abstract: Background: Suicide is a major issue for global public health. ‘Suicidality’ describes a broad clinical spectrum of thoughts and behaviours, some of which are common in the general population. Methods: UK Biobank recruited ∼0·5 million middle age individuals from the UK, of whom 157,000 completed an assessment of suicidality. Mutually exclusive groups were assessed in an ordinal genome-wide association study of suicidality: ‘no suicidality’ controls (N=83,557); ‘thoughts that life was not worth living’ (N=21,063); ‘ever contemplated self-harm’ (N=13,038); ‘an act of deliberate self-harm in the past’ (N=2,498); and ‘a previous suicide attempt’ (N=2,666). Linkage of UK Biobank to death certification records identified a small sub-group of ‘completed suicide’ (N=137). Outcomes: We identified three novel genome-wide significant loci for suicidality (on Chromosomes 9, 11 and 13) and moderate-to-strong genetic correlations between suicidality and a range of psychiatric disorders, most notably depression (r g 0·81). Higher polygenic risk scores for suicidality were associated with increased risk of completed suicide relative to controls in an independent sub-group (N=137 vs N=5,330, OR 1·23, 95%CI 1·06 to 1·41, p=0.03). Rs598046-G (chromosome 11) demonstrated a similar effect size and direction (p=0·05) within a Danish suicidality study. Interpretation: These findings have significant implications for our understanding of genetic vulnerability to suicidal thoughts and behaviours. Future work should assess the extent to which polygenic risk scores for suicidality, in combination with non-genetic risk factors, may be useful for stratified approaches to suicide prevention at a population level. Funding: UKRI Innovation-HDR-UK Fellowship (MR/S003061/1). MRC Mental Health Data Pathfinder Award (MC_PC_17217).

Chronic pain is highly prevalent worldwide, with a significant socioeconomic burden, and also contributes to excess mortality. Chronic pain is a complex trait that is moderately heritable and genetically, as well as phenotypically, correlated with major depressive disorder (MDD). Use of the Conditional False Discovery Rate (cFDR) approach, which leverages pleiotropy identified from existing GWAS outputs, has been successful in discovering novel associated variants in related phenotypes. Here, genome-wide association study outputs for both von Korff chronic pain grade as a quasi-quantitative trait and for MDD were used to identify variants meeting a cFDR threshold for each outcome phenotype separately, as well as a conjunctional cFDR (ccFDR) threshold for both phenotypes together. Using a moderately conservative threshold, we identified a total of 11 novel single nucleotide polymorphisms (SNPs), six of which were associated with chronic pain grade and nine of which were associated with MDD. Four SNPs on chromosome 14 were associated with both chronic pain grade and MDD. SNPs associated only with chronic pain grade were located within SLC16A7 on chromosome 12. SNPs associated only with MDD were located either in a gene-dense region on chromosome 1 harbouring LINC01360, LRRIQ3, FPGT and FPGT-TNNI3K, or within/close to LRFN5 on chromosome 14. The SNPs associated with both outcomes were also located within LRFN5. Several of the SNPs on chromosomes 1 and 14 were identified as being associated with expression levels of nearby genes in the brain and central nervous system. Overall, using the cFDR approach, we identified several novel genetic loci associated with chronic pain and we describe likely pleiotropic effects of a recently identified MDD locus on chronic pain.

Background: Circadian rhythms are fundamental to health and are particularly important for mental wellbeing. Disrupted rhythms of rest and activity are recognised as risk factors for major depressive disorder and bipolar disorder. Methods: We conducted a genome-wide association study (GWAS) of low relative amplitude (RA), an objective measure of circadian rhythmicity derived from the accelerometer data of 71 500 UK Biobank participants. Polygenic risk scores (PRS) for low RA were used to investigate potential associations with psychiatric phenotypes. Outcomes: Two independent genetic loci were associated with low RA, within genomic regions for Neurofascin (NFASC) and Solute Carrier Family 25 Member 17 (SLC25A17). A secondary GWAS of RA as a continuous measure identified a locus within Meis Homeobox 1 (MEIS1). There were no significant genetic correlations between low RA and any of the psychiatric phenotypes assessed. However, PRS for low RA was significantly associated with mood instability across multiple PRS thresholds (at PRS threshold 0.05: OR=1.02, 95% CI=1.01-1.02, p=9.6x10-5), and with major depressive disorder (at PRS threshold 0.1: OR=1.03, 95% CI=1.01-1.05, p=0.025) and neuroticism (at PRS threshold 0.5: Beta=0.02, 95% CI=0.007-0.04, p=0.021). Interpretation: Overall, our findings contribute new knowledge on the complex genetic architecture of circadian rhythmicity and suggest a putative biological link between disrupted circadian function and mood disorder phenotypes, particularly mood instability, but also major depressive disorder and neuroticism.

Objectives: Atherosclerosis is the underlying cause of most cardiovascular disease, but mechanisms underlying atherosclerosis are incompletely understood. Ultra-sound measurement of the carotid artery intima-media thickness (cIMT) can be used to measure vascular remodelling, which is indicative of atherosclerosis. Genome-wide association studies have identified a number of genetic loci associated with cIMT, but heterogeneity of measurements collected by many small cohorts have been a major limitation in these efforts. Here we conducted genome-wide association analyses in UK Biobank (N=22,179), the largest single study with consistent cIMT measurements. Approach and results: We used BOLT-LMM to run linear regression of cIMT in UK Biobank, adjusted for age, sex, genotyping platform and population structure. In white British participants, we identified 4 novel loci associated with cIMT and replicated most previously reported loci. In the first sex-specific analyses of cIMT, we identified a female-specific locus on Chromosome 5, associated with cIMT in women only and highlight VCAN as a good candidate gene at this locus. Genetic correlations with body-mass index and glucometabolic traits were also observed. Conclusion: These findings replicate previously reported associations, highlight novel biology and provide new directions for investigating the sex differences observed in cardiovascular disease presentation and progression.

Previous epidemiological research has linked posttraumatic stress disorder (PTSD) with specific physical health problems, but the comprehensive landscape of medical conditions associated with PTSD remains uncharacterized. Electronic health records provide an opportunity to overcome clinical knowledge gaps and uncover associations with biological relevance that potentially vary by sex.