Douglas Easton, Per Hall and colleagues report meta-analyses of genome-wide association studies for breast cancer, including 10,052 cases and 12,575 controls, followed by genotyping using the iCOGS array in an additional 52,675 cases and 49,436 controls from studies within the Breast Cancer Association Consortium (BCAC). They identify 41 loci newly associated with susceptibility to breast cancer. Breast cancer is the most common cancer among women. Common variants at 27 loci have been identified as associated with susceptibility to breast cancer, and these account for ∼9% of the familial risk of the disease. We report here a meta-analysis of 9 genome-wide association studies, including 10,052 breast cancer cases and 12,575 controls of European ancestry, from which we selected 29,807 SNPs for further genotyping. These SNPs were genotyped in 45,290 cases and 41,880 controls of European ancestry from 41 studies in the Breast Cancer Association Consortium (BCAC). The SNPs were genotyped as part of a collaborative genotyping experiment involving four consortia (Collaborative Oncological Gene-environment Study, COGS) and used a custom Illumina iSelect genotyping array, iCOGS, comprising more than 200,000 SNPs. We identified SNPs at 41 new breast cancer susceptibility loci at genome-wide significance (P < 5 × 10−8). Further analyses suggest that more than 1,000 additional loci are involved in breast cancer susceptibility.

Common variation on 14q24.1, close to RAD51B, has been associated with breast cancer: rs999737 and rs2588809 with the risk of female breast cancer and rs1314913 with the risk of male breast cancer. The aim of this study was to investigate the role of RAD51B variants in breast cancer predisposition, particularly in the context of familial breast cancer in Finland. We sequenced the coding region of RAD51B in 168 Finnish breast cancer patients from the Helsinki region for identification of possible recurrent founder mutations. In addition, we studied the known rs999737, rs2588809, and rs1314913 SNPs and RAD51B haplotypes in 44,791 breast cancer cases and 43,583 controls from 40 studies participating in the Breast Cancer Association Consortium (BCAC) that were genotyped on a custom chip (iCOGS). We identified one putatively pathogenic missense mutation c.541C>T among the Finnish cancer patients and subsequently genotyped the mutation in additional breast cancer cases (n = 5259) and population controls (n = 3586) from Finland and Belarus. No significant association with breast cancer risk was seen in the meta-analysis of the Finnish datasets or in the large BCAC dataset. The association with previously identified risk variants rs999737, rs2588809, and rs1314913 was replicated among all breast cancer cases and also among familial cases in the BCAC dataset. The most significant association was observed for the haplotype carrying the risk-alleles of all the three SNPs both among all cases (odds ratio (OR): 1.15, 95% confidence interval (CI): 1.11-1.19, P = 8.88 x 10-16) and among familial cases (OR: 1.24, 95% CI: 1.16-1.32, P = 6.19 x 10-11), compared to the haplotype with the respective protective alleles. Our results suggest that loss-of-function mutations in RAD51B are rare, but common variation at the RAD51B region is significantly associated with familial breast cancer risk.

Genetic variations, such as single nucleotide polymorphisms (SNPs) in microRNAs (miRNA) or in the miRNA binding sites may affect the miRNA dependent gene expression regulation, which has been implicated in various cancers, including breast cancer, and may alter individual susceptibility to cancer. We investigated associations between miRNA related SNPs and breast cancer risk. First we evaluated 2,196 SNPs in a case-control study combining nine genome wide association studies (GWAS). Second, we further investigated 42 SNPs with suggestive evidence for association using 41,785 cases and 41,880 controls from 41 studies included in the Breast Cancer Association Consortium (BCAC). Combining the GWAS and BCAC data within a meta-analysis, we estimated main effects on breast cancer risk as well as risks for estrogen receptor (ER) and age defined subgroups. Five miRNA binding site SNPs associated significantly with breast cancer risk: rs1045494 (odds ratio (OR) 0.92; 95% confidence interval (CI): 0.88–0.96), rs1052532 (OR 0.97; 95% CI: 0.95–0.99), rs10719 (OR 0.97; 95% CI: 0.94–0.99), rs4687554 (OR 0.97; 95% CI: 0.95–0.99, and rs3134615 (OR 1.03; 95% CI: 1.01–1.05) located in the 3′ UTR of CASP8, HDDC3, DROSHA, MUSTN1, and MYCL1, respectively. DROSHA belongs to miRNA machinery genes and has a central role in initial miRNA processing. The remaining genes are involved in different molecular functions, including apoptosis and gene expression regulation. Further studies are warranted to elucidate whether the miRNA binding site SNPs are the causative variants for the observed risk effects.

Doug Easton and colleagues report the results of a large-scale genome-wide association study of breast cancer. They discover 15 new susceptibility loci and highlight likely target genes in several of the newly associated regions. Genome-wide association studies (GWAS) and large-scale replication studies have identified common variants in 79 loci associated with breast cancer, explaining ∼14% of the familial risk of the disease. To identify new susceptibility loci, we performed a meta-analysis of 11 GWAS, comprising 15,748 breast cancer cases and 18,084 controls together with 46,785 cases and 42,892 controls from 41 studies genotyped on a 211,155-marker custom array (iCOGS). Analyses were restricted to women of European ancestry. We generated genotypes for more than 11 million SNPs by imputation using the 1000 Genomes Project reference panel, and we identified 15 new loci associated with breast cancer at P < 5 × 10−8. Combining association analysis with ChIP-seq chromatin binding data in mammary cell lines and ChIA-PET chromatin interaction data from ENCODE, we identified likely target genes in two regions: SETBP1 at 18q12.3 and RNF115 and PDZK1 at 1q21.1. One association appears to be driven by an amino acid substitution encoded in EXO1.

PurposeBreast cancer (BC) risk prediction allows systematic identification of individuals at highest and lowest risk. We extend the Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm (BOADICEA) risk model to incorporate the effects of polygenic risk scores (PRS) and other risk factors (RFs).MethodsBOADICEA incorporates the effects of truncating variants inBRCA1, BRCA2, PALB2, CHEK2, and ATM; a PRS based on 313 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) explaining 20% of BC polygenic variance; a residual polygenic component accounting for other genetic/familial effects; known lifestyle/hormonal/reproductive RFs; and mammographic density, while allowing for missing information.ResultsAmong all factors considered, the predicted UK BC risk distribution is widest for the PRS, followed by mammographic density. The highest BC risk stratification is achieved when all genetic and lifestyle/hormonal/reproductive/anthropomorphic factors are considered jointly. With all factors, the predicted lifetime risks for women in the UK population vary from 2.8% for the 1st percentile to 30.6% for the 99th percentile, with14.7% of women predicted to have a lifetime risk of ≥17–<30% (moderate risk according to National Institute for Health and Care Excellence [NICE] guidelines) and 1.1% a lifetime risk of ≥30% (high risk).ConclusionThis comprehensive model should enable high levels of BC risk stratification in the general population and women with family history, and facilitate individualized, informed decision-making on prevention therapies and screening.

Stig Bojesen, Georgia Chenevix-Trench, Alison Dunning and colleagues report common variants at the TERT-CLPTM1L locus associated with mean telomere length measured in whole blood. They also identify associations at this locus to breast or ovarian cancer susceptibility and report functional studies in breast and ovarian cancer tissue and cell lines. TERT-locus SNPs and leukocyte telomere measures are reportedly associated with risks of multiple cancers. Using the Illumina custom genotyping array iCOGs, we analyzed ∼480 SNPs at the TERT locus in breast (n = 103,991), ovarian (n = 39,774) and BRCA1 mutation carrier (n = 11,705) cancer cases and controls. Leukocyte telomere measurements were also available for 53,724 participants. Most associations cluster into three independent peaks. The minor allele at the peak 1 SNP rs2736108 associates with longer telomeres (P = 5.8 × 10−7), lower risks for estrogen receptor (ER)-negative (P = 1.0 × 10−8) and BRCA1 mutation carrier (P = 1.1 × 10−5) breast cancers and altered promoter assay signal. The minor allele at the peak 2 SNP rs7705526 associates with longer telomeres (P = 2.3 × 10−14), higher risk of low-malignant-potential ovarian cancer (P = 1.3 × 10−15) and greater promoter activity. The minor alleles at the peak 3 SNPs rs10069690 and rs2242652 increase ER-negative (P = 1.2 × 10−12) and BRCA1 mutation carrier (P = 1.6 × 10−14) breast and invasive ovarian (P = 1.3 × 10−11) cancer risks but not via altered telomere length. The cancer risk alleles of rs2242652 and rs10069690, respectively, increase silencing and generate a truncated TERT splice variant.

Data for multiple common susceptibility alleles for breast cancer may be combined to identify women at different levels of breast cancer risk. Such stratification could guide preventive and screening strategies. However, empirical evidence for genetic risk stratification is lacking. We investigated the value of using 77 breast cancer-associated single nucleotide polymorphisms (SNPs) for risk stratification, in a study of 33 673 breast cancer cases and 33 381 control women of European origin. We tested all possible pair-wise multiplicative interactions and constructed a 77-SNP polygenic risk score (PRS) for breast cancer overall and by estrogen receptor (ER) status. Absolute risks of breast cancer by PRS were derived from relative risk estimates and UK incidence and mortality rates. There was no strong evidence for departure from a multiplicative model for any SNP pair. Women in the highest 1% of the PRS had a three-fold increased risk of developing breast cancer compared with women in the middle quintile (odds ratio [OR] = 3.36, 95% confidence interval [CI] = 2.95 to 3.83). The ORs for ER-positive and ER-negative disease were 3.73 (95% CI = 3.24 to 4.30) and 2.80 (95% CI = 2.26 to 3.46), respectively. Lifetime risk of breast cancer for women in the lowest and highest quintiles of the PRS were 5.2% and 16.6% for a woman without family history, and 8.6% and 24.4% for a woman with a first-degree family history of breast cancer. The PRS stratifies breast cancer risk in women both with and without a family history of breast cancer. The observed level of risk discrimination could inform targeted screening and prevention strategies. Further discrimination may be achievable through combining the PRS with lifestyle/environmental factors, although these were not considered in this report.

Douglas Easton and colleagues report results of a large multistage genome-wide association study of breast cancer. The study identifies two new breast cancer risk loci on chromosomes 3p24 and 17q23.2. Genome-wide association studies (GWAS) have identified seven breast cancer susceptibility loci, but these explain only a small fraction of the familial risk of the disease. Five of these loci were identified through a two-stage GWAS involving 390 familial cases and 364 controls in the first stage, and 3,990 cases and 3,916 controls in the second stage1. To identify additional loci, we tested over 800 promising associations from this GWAS in a further two stages involving 37,012 cases and 40,069 controls from 33 studies in the CGEMS collaboration and Breast Cancer Association Consortium. We found strong evidence for additional susceptibility loci on 3p (rs4973768: per-allele OR = 1.11, 95% CI = 1.08–1.13, P = 4.1 × 10−23) and 17q (rs6504950: per-allele OR = 0.95, 95% CI = 0.92–0.97, P = 1.4 × 10−8). Potential causative genes include SLC4A7 and NEK10 on 3p and COX11 on 17q.

Montserrat Garcia-Closas and colleagues report a meta-analysis of three genome-wide association studies for estrogen receptor (ER)-negative breast cancer, including 4,193 ER-negative breast cancer cases and 35,194 controls, with replication using the iCOGS custom genotyping array in 40 studies, including 6,514 cases and 41,455 controls. They identify four loci associated with ER-negative but not ER-positive breast cancer. Estrogen receptor (ER)-negative tumors represent 20–30% of all breast cancers, with a higher proportion occurring in younger women and women of African ancestry1. The etiology2 and clinical behavior3 of ER-negative tumors are different from those of tumors expressing ER (ER positive), including differences in genetic predisposition4. To identify susceptibility loci specific to ER-negative disease, we combined in a meta-analysis 3 genome-wide association studies of 4,193 ER-negative breast cancer cases and 35,194 controls with a series of 40 follow-up studies (6,514 cases and 41,455 controls), genotyped using a custom Illumina array, iCOGS, developed by the Collaborative Oncological Gene-environment Study (COGS). SNPs at four loci, 1q32.1 (MDM4, P = 2.1 × 10−12 and LGR6, P = 1.4 × 10−8), 2p24.1 (P = 4.6 × 10−8) and 16q12.2 (FTO, P = 4.0 × 10−8), were associated with ER-negative but not ER-positive breast cancer (P > 0.05). These findings provide further evidence for distinct etiological pathways associated with invasive ER-positive and ER-negative breast cancers.