Menopausal hormone therapy continues in clinical use but questions remain regarding its risks and benefits for chronic disease prevention.To report a comprehensive, integrated overview of findings from the 2 Women's Health Initiative (WHI) hormone therapy trials with extended postintervention follow-up.A total of 27,347 postmenopausal women aged 50 to 79 years were enrolled at 40 US centers.Women with an intact uterus received conjugated equine estrogens (CEE; 0.625 mg/d) plus medroxyprogesterone acetate (MPA; 2.5 mg/d) (n = 8506) or placebo (n = 8102). Women with prior hysterectomy received CEE alone (0.625 mg/d) (n = 5310) or placebo (n = 5429). The intervention lasted a median of 5.6 years in CEE plus MPA trial and 7.2 years in CEE alone trial with 13 years of cumulative follow-up until September 30, 2010.Primary efficacy and safety outcomes were coronary heart disease (CHD) and invasive breast cancer, respectively. A global index also included stroke, pulmonary embolism, colorectal cancer, endometrial cancer, hip fracture, and death.During the CEE plus MPA intervention phase, the numbers of CHD cases were 196 for CEE plus MPA vs 159 for placebo (hazard ratio [HR], 1.18; 95% CI, 0.95-1.45) and 206 vs 155, respectively, for invasive breast cancer (HR, 1.24; 95% CI, 1.01-1.53). Other risks included increased stroke, pulmonary embolism, dementia (in women aged ≥65 years), gallbladder disease, and urinary incontinence; benefits included decreased hip fractures, diabetes, and vasomotor symptoms. Most risks and benefits dissipated postintervention, although some elevation in breast cancer risk persisted during cumulative follow-up (434 cases for CEE plus MPA vs 323 for placebo; HR, 1.28 [95% CI, 1.11-1.48]). The risks and benefits were more balanced during the CEE alone intervention with 204 CHD cases for CEE alone vs 222 cases for placebo (HR, 0.94; 95% CI, 0.78-1.14) and 104 vs 135, respectively, for invasive breast cancer (HR, 0.79; 95% CI, 0.61-1.02); cumulatively, there were 168 vs 216, respectively, cases of breast cancer diagnosed (HR, 0.79; 95% CI, 0.65-0.97). Results for other outcomes were similar to CEE plus MPA. Neither regimen affected all-cause mortality. For CEE alone, younger women (aged 50-59 years) had more favorable results for all-cause mortality, myocardial infarction, and the global index (nominal P < .05 for trend by age). Absolute risks of adverse events (measured by the global index) per 10,000 women annually taking CEE plus MPA ranged from 12 excess cases for ages of 50-59 years to 38 for ages of 70-79 years; for women taking CEE alone, from 19 fewer cases for ages of 50-59 years to 51 excess cases for ages of 70-79 years. Quality-of-life outcomes had mixed results in both trials.Menopausal hormone therapy has a complex pattern of risks and benefits. Findings from the intervention and extended postintervention follow-up of the 2 WHI hormone therapy trials do not support use of this therapy for chronic disease prevention, although it is appropriate for symptom management in some women.clinicaltrials.gov Identifier: NCT00000611.

Health outcomes from the Women's Health Initiative Estrogen Plus Progestin and Estrogen-Alone Trials have been reported, but previous publications have generally not focused on all-cause and cause-specific mortality.

By contrast with many observational studies, women in the Women's Health Initiative (WHI) trial who were randomly allocated to receive oestrogen alone had a lower incidence of invasive breast cancer than did those who received placebo. We aimed to assess the influence of oestrogen use on longer term breast cancer incidence and mortality in extended follow-up of this cohort.Between 1993 and 1998, the WHI enrolled 10,739 postmenopausal women from 40 US clinical centres into a randomised, double-masked, placebo-controlled trial. Women aged 50-79 years who had undergone hysterectomy and had expected 3-year survival and mammography clearance were randomly allocated by a computerised, permuted block algorithm, stratified by age group and centre, to receive oral conjugated equine oestrogen (0·625 mg per day; n=5310) or matched placebo (n=5429). The trial intervention was terminated early on Feb 29, 2004, because of an adverse effect on stroke. Follow-up continued until planned termination (March 31, 2005). Consent was sought for extended surveillance from the 9786 living participants in active follow-up, of whom 7645 agreed. Using data from this extended follow-up (to Aug 14, 2009), we assessed long-term effects of oestrogen use on invasive breast cancer incidence, tumour characteristics, and mortality. We used Cox regression models to estimate hazard ratios (HRs) in the intention-to-treat population. This study is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT00000611.After a median follow-up of 11·8 years (IQR 9·1-12·9), the use of oestrogen for a median of 5·9 years (2·5-7·3) was associated with lower incidence of invasive breast cancer (151 cases, 0·27% per year) compared with placebo (199 cases, 0·35% per year; HR 0·77, 95% CI 0·62-0·95; p=0·02) with no difference (p=0·76) between intervention phase (0·79, 0·61-1·02) and post-intervention phase effects (0·75, 0·51-1·09). In subgroup analyses, we noted breast cancer risk reduction with oestrogen use was concentrated in women without benign breast disease (p=0·01) or a family history of breast cancer (p=0·02). In the oestrogen group, fewer women died from breast cancer (six deaths, 0·009% per year) compared with controls (16 deaths, 0·024% per year; HR 0·37, 95% CI 0·13-0·91; p=0·03). Fewer women in the oestrogen group died from any cause after a breast cancer diagnosis (30 deaths, 0·046% per year) than did controls (50 deaths, 0·076%; HR 0·62, 95% CI 0·39-0·97; p=0·04).Our findings provide reassurance for women with hysterectomy seeking relief of climacteric symptoms in terms of the effects of oestrogen use for about 5 years on breast cancer incidence and mortality. However, our data do not support use of oestrogen for breast cancer risk reduction because any noted benefit probably does not apply to populations at increased risk of such cancer.US National Heart, Lung, and Blood Institute; Wyeth.

Although studies have shown that physically active breast cancer survivors have lower all-cause mortality, the association between change in physical activity from before to after diagnosis and mortality is not clear. We examined associations among pre- and postdiagnosis physical activity, change in pre- to postdiagnosis physical activity, and all-cause and breast cancer-specific mortality in postmenopausal women. A longitudinal study of 4,643 women diagnosed with invasive breast cancer after entry into the Women's Health Initiative study of postmenopausal women. Physical activity from recreation and walking was determined at baseline (prediagnosis) and after diagnosis (assessed at the 3 or 6 years post-baseline visit). Women participating in 9 MET-h/wk or more (∼ 3 h/wk of fast walking) of physical activity before diagnosis had a lower all-cause mortality (HR = 0.61; 95% CI, 0.44-0.87; P = 0.01) compared with inactive women in multivariable adjusted analyses. Women participating in ≥ 9 or more MET-h/wk of physical activity after diagnosis had lower breast cancer mortality (HR = 0.61; 95% CI, 0.35-0.99; P = 0.049) and lower all-cause mortality (HR = 0.54; 95% CI, 0.38-0.79; P < 0.01). Women who increased or maintained physical activity of 9 or more MET-h/wk after diagnosis had lower all-cause mortality (HR = 0.67; 95% CI, 0.46-0.96) even if they were inactive before diagnosis. High levels of physical activity may improve survival in postmenopausal women with breast cancer, even among those reporting low physical activity prior to diagnosis. Women diagnosed with breast cancer should be encouraged to initiate and maintain a program of physical activity.

Background— Framingham-based and Reynolds Risk scores for cardiovascular disease (CVD) prediction have not been directly compared in an independent validation cohort. Methods and Results— We selected a case-cohort sample of the multiethnic Women's Health Initiative Observational Cohort, comprising 1722 cases of major CVD (752 myocardial infarctions, 754 ischemic strokes, and 216 other CVD deaths) and a random subcohort of 1994 women without prior CVD. We estimated risk using the Adult Treatment Panel III (ATP-III) score, the Reynolds Risk Score, and the Framingham CVD model, reweighting to reflect cohort frequencies. Predicted 10-year risk varied widely between models, with ≥10% risk in 6%, 10%, and 41% of women with the ATP-III, Reynolds, and Framingham CVD models, respectively. Calibration was adequate for the Reynolds model, but the ATP-III and Framingham CVD models overestimated risk for coronary heart disease and major CVD, respectively. After recalibration, the Reynolds model demonstrated improved discrimination over the ATP-III model through a higher c statistic (0.765 versus 0.757; P =0.03), positive net reclassification improvement (NRI; 4.9%; P =0.02), and positive integrated discrimination improvement (4.1%; P <0.0001) overall, excluding diabetics (NRI=4.2%; P =0.01), and in white (NRI=4.3%; P =0.04) and black (NRI=11.4%; P =0.13) women. The Reynolds (NRI=12.9%; P <0.0001) and ATP-III (NRI=5.9%; P =0.0001) models demonstrated better discrimination than the Framingham CVD model. Conclusions— The Reynolds Risk Score was better calibrated than the Framingham-based models in this large external validation cohort. The Reynolds score also showed improved discrimination overall and in black and white women. Large differences in risk estimates exist between models, with clinical implications for statin therapy.

Background: ChREBP (carbohydrate responsive element binding protein) is a transcription factor that responds to sugar consumption. Sugar-sweetened beverage (SSB) consumption and genetic variants in the CHREBP locus have separately been linked to HDL-C (high-density lipoprotein cholesterol) and triglyceride concentrations. We hypothesized that SSB consumption would modify the association between genetic variants in the CHREBP locus and dyslipidemia. Methods: Data from 11 cohorts from the Cohorts for Heart and Aging Research in Genomic Epidemiology consortium (N=63 599) and the UK Biobank (N=59 220) were used to quantify associations of SSB consumption, genetic variants, and their interaction on HDL-C and triglyceride concentrations using linear regression models. A total of 1606 single nucleotide polymorphisms within or near CHREBP were considered. SSB consumption was estimated from validated questionnaires, and participants were grouped by their estimated intake. Results: In a meta-analysis, rs71556729 was significantly associated with higher HDL-C concentrations only among the highest SSB consumers (β, 2.12 [95% CI, 1.16–3.07] mg/dL per allele; P <0.0001), but not significantly among the lowest SSB consumers ( P =0.81; P Diff <0.0001). Similar results were observed for 2 additional variants (rs35709627 and rs71556736). For triglyceride, rs55673514 was positively associated with triglyceride concentrations only among the highest SSB consumers (β, 0.06 [95% CI, 0.02–0.09] ln-mg/dL per allele, P =0.001) but not the lowest SSB consumers ( P =0.84; P Diff =0.0005). Conclusions: Our results identified genetic variants in the CHREBP locus that may protect against SSB-associated reductions in HDL-C and other variants that may exacerbate SSB-associated increases in triglyceride concentrations. Registration: URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT00005133, NCT00005121, NCT00005487, and NCT00000479.

Abstract Large-scale gene sequencing studies for complex traits have the potential to identify causal genes with therapeutic implications. We performed gene-based association testing of blood lipid levels with rare (minor allele frequency<1%) predicted damaging coding variation using sequence data from >170,000 individuals from multiple ancestries: 97,493 European, 30,025 South Asian, 16,507 African, 16,440 Hispanic/Latino, 10,420 East Asian, and 1,182 Samoan. We identified 35 genes associated with circulating lipid levels. Ten of these: ALB , SRSF2 , JAK2, CREB3L3 , TMEM136 , VARS , NR1H3 , PLA2G12A , PPARG and STAB1 have not been implicated for lipid levels using rare coding variation in population-based samples. We prioritize 32 genes identified in array-based genome-wide association study (GWAS) loci based on gene-based associations, of which three: EVI5, SH2B3 , and PLIN1 , had no prior evidence of rare coding variant associations. Most of the associated genes showed evidence of association in multiple ancestries. Also, we observed an enrichment of gene-based associations for low-density lipoprotein cholesterol drug target genes, and for genes closest to GWAS index single nucleotide polymorphisms (SNP). Our results demonstrate that gene-based associations can be beneficial for drug target development and provide evidence that the gene closest to the array-based GWAS index SNP is often the functional gene for blood lipid levels.

Abstract Plasma lipids are heritable modifiable causal factors for coronary artery disease, the leading cause of death globally. Despite the well-described monogenic and polygenic bases of dyslipidemia, limitations remain in discovery of lipid-associated alleles using whole genome sequencing, partly due to limited sample sizes, ancestral diversity, and interpretation of potential clinical significance. Increasingly larger whole genome sequence datasets with plasma lipids coupled with methodologic advances enable us to more fully catalog the allelic spectrum for lipids. Here, among 66,329 ancestrally diverse (56% non-European ancestry) participants, we associate 428M variants from deep-coverage whole genome sequences with plasma lipids. Approximately 400M of these variants were not studied in prior lipids genetic analyses. We find multiple lipid-related genes strongly associated with plasma lipids through analysis of common and rare coding variants. We additionally discover several significantly associated rare non-coding variants largely at Mendelian lipid genes. Notably, we detect rare LDLR intronic variants associated with markedly increased LDL-C, similar to rare LDLR exonic variants. In conclusion, we conducted a systematic whole genome scan for plasma lipids expanding the alleles linked to lipids for multiple ancestries and characterize a clinically-relevant rare non-coding variant model for lipids.

Abstract Large-scale whole-genome sequencing studies have enabled analysis of noncoding rare variants’ (RVs) associations with complex human traits. Variant set analysis is a powerful approach to study RV association, and a key component of it is constructing RV sets for analysis. However, existing methods have limited ability to define analysis units in the noncoding genome. Furthermore, there is a lack of robust pipelines for comprehensive and scalable noncoding RV association analysis. Here we propose a computationally-efficient noncoding RV association-detection framework that uses STAAR (variant-set test for association using annotation information) to group noncoding variants in gene-centric analysis based on functional categories. We also propose SCANG (scan the genome)-STAAR, which uses dynamic window sizes and incorporates multiple functional annotations, in a non-gene-centric analysis. We furthermore develop STAARpipeline to perform flexible noncoding RV association analysis, including gene-centric analysis as well as fixed-window-based and dynamic-window-based non-gene-centric analysis. We apply STAARpipeline to identify noncoding RV sets associated with four quantitative lipid traits in 21,015 discovery samples from the Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) program and replicate several noncoding RV associations in an additional 9,123 TOPMed samples.

Abstract A major challenge of genome-wide association studies (GWAS) is to translate phenotypic associations into biological insights. Here, we integrate a large GWAS on blood lipids involving 1.6 million individuals from five ancestries with a wide array of functional genomic datasets to discover regulatory mechanisms underlying lipid associations. We first prioritize lipid-associated genes with expression quantitative trait locus (eQTL) colocalizations, and then add chromatin interaction data to narrow the search for functional genes. Polygenic enrichment analysis across 697 annotations from a host of tissues and cell types confirms the central role of the liver in lipid levels, and highlights the selective enrichment of adipose-specific chromatin marks in high-density lipoprotein cholesterol and triglycerides. Overlapping transcription factor (TF) binding sites with lipid-associated loci identifies TFs relevant in lipid biology. In addition, we present an integrative framework to prioritize causal variants at GWAS loci, producing a comprehensive list of candidate causal genes and variants with multiple layers of functional evidence. Two prioritized genes, CREBRF and RRBP1 , show convergent evidence across functional datasets supporting their roles in lipid biology.