We analyzed summary-level data from genome-wide association studies (GWAS) of European ancestry across fourteen cancer sites to estimate the number of common susceptibility variants (polygenicity) contributing to risk, as well as the distribution of their associated effect sizes. All cancers evaluated showed polygenicity, involving at a minimum thousands of independent susceptibility variants. For some malignancies, particularly chronic lymphoid leukemia (CLL) and testicular cancer, susceptibility variants have a larger proportion of variants with larger effect sizes than those for other cancers. In contrast, most variants for lung and breast cancers have very small associated effect sizes. We estimate a wide range of GWAS sample sizes for different cancer sites required to explain 80% of GWAS heritability, varying from 60,000 cases for CLL to over 1,000,000 cases for lung cancer. The maximum relative risk achievable for subjects at the 99th risk percentile of underlying polygenic risk-scores, compared to average risk, ranges from 12 for testicular to 2.5 for ovarian cancer. We show that polygenic risk scores have substantial potential for risk stratification for relatively common cancers such as breast, prostate and colon, but limited potential for other cancer sites because of modest heritability and lower disease incidence.

Mosaic loss of chromosome Y (LOY) in circulating white blood cells is the most common form of clonal mosaicism, yet our knowledge of the causes and consequences of this is limited. Using a newly developed approach, we estimate that 20% of the UK Biobank male population (N=205,011) has detectable LOY. We identify 156 autosomal genetic determinants of LOY, which we replicate in 757,114 men of European and Japanese ancestry. These loci highlight genes involved in cell-cycle regulation, cancer susceptibility, somatic drivers of tumour growth and cancer therapy targets. Genetic susceptibility to LOY is associated with non-haematological health outcomes in both men and women, supporting the hypothesis that clonal haematopoiesis is a biomarker of genome instability in other tissues. Single-cell RNA sequencing identifies dysregulated autosomal gene expression in leukocytes with LOY, providing insights into how LOY may confer cellular growth advantage. Collectively, these data highlight the utility of studying clonal mosaicism to uncover fundamental mechanisms underlying cancer and other ageing-related diseases.

Incidence of glioma is approximately 50% higher in males. Previous analyses have examined exposures related to sex hormones in women as potential protective factors for these tumors, with inconsistent results. Previous glioma genome-wide association studies (GWAS) have not stratified by sex. Potential sex-specific genetic effects were assessed in autosomal SNPs and sex chromosome variants for all glioma, GBM and non-GBM patients using data from four previous glioma GWAS. Datasets were analyzed using sex-stratified logistic regression models and combined using meta-analysis. There were 4,831 male cases, 5,216 male controls, 3,206 female cases and 5,470 female controls. A significant association was detected at rs11979158 (7p11.2) in males only. Association at rs55705857 (8q24.21) was stronger in females than in males. A large region on 3p21.31 was identified with significant association in females only. The identified differences in effect of risk variants do not fully explain the observed incidence difference in glioma by sex.

Background: Genome-wide association studies (GWAS) have identified 25 risk variants for glioma, which explain ~30% of heritable risk. Most glioma histologies occur with significantly higher incidence in males. A sex-stratified analysis identified sex-specific glioma risk variants, and further analyses using gene- and pathway-based approaches may further elucidate risk variation by sex. Methods: Results from the Glioma International Case-Control Study were used as a testing set, and results from three GWAS were combined via meta-analysis and used as a validation set. Using summary statistics for autosomal SNPs found to be nominally significant (p<0.01) in a previous meta-analysis and X chromosome SNPs with nominally significant association (p<0.01), three algorithms (Pascal, BimBam, and GATES) were used to generate gene-scores, and Pascal was used to generate pathway scores. Results were considered significant when p<3.3x10-6 in 2/3 algorithms. Results: 25 genes within five regions and 19 genes within six regions reached the set significance threshold in at least 2/3 algorithms in males and females, respectively. EGFR and RTEL1-TNFRSF6B were significantly associated with all glioma and glioblastoma in males only, and a female-specific association in TERT, all of which remained nominally significant after conditioning on known risk loci. There were nominal associations with the Telomeres, Telomerase, Cellular Aging, and Immortality pathway in both males and females. Conclusions: These results suggest that there may be biologically relevant significant differences by sex in genetic risk for glioma. Additional gene- and pathway-based analyses may further elucidate the biological processes through which this risk is conferred.

Quantifying the genetic correlation between cancers can provide important insights into the mechanisms driving cancer etiology. Using genome-wide association study summary statistics across six cancer types based on a total of 296,215 cases and 301,319 controls of European ancestry, we estimate the pair-wise genetic correlations between breast, colorectal, head/neck, lung, ovary and prostate cancer, and between cancers and 38 other diseases. We observed statistically significant genetic correlations between lung and head/neck cancer (rg=0.57, p=4.6x10-8), breast and ovarian cancer (rg=0.24, p=7x10-5), breast and lung cancer (rg=0.18, p=1.5x10-6) and breast and colorectal cancer (rg=0.15, p=1.1x10-4). We also found that multiple cancers are genetically correlated with non-cancer traits including smoking, psychiatric diseases and metabolic characteristics. Functional enrichment analysis revealed a significant excess contribution of conserved and regulatory regions to cancer heritability. Our comprehensive analysis of cross-cancer heritability suggests that solid tumors arising across tissues share in part a common germline genetic basis.