Abstract High blood cholesterol is typically considered a feature of wealthy western countries 1,2 . However, dietary and behavioural determinants of blood cholesterol are changing rapidly throughout the world 3 and countries are using lipid-lowering medications at varying rates. These changes can have distinct effects on the levels of high-density lipoprotein (HDL) cholesterol and non-HDL cholesterol, which have different effects on human health 4,5 . However, the trends of HDL and non-HDL cholesterol levels over time have not been previously reported in a global analysis. Here we pooled 1,127 population-based studies that measured blood lipids in 102.6 million individuals aged 18 years and older to estimate trends from 1980 to 2018 in mean total, non-HDL and HDL cholesterol levels for 200 countries. Globally, there was little change in total or non-HDL cholesterol from 1980 to 2018. This was a net effect of increases in low- and middle-income countries, especially in east and southeast Asia, and decreases in high-income western countries, especially those in northwestern Europe, and in central and eastern Europe. As a result, countries with the highest level of non-HDL cholesterol—which is a marker of cardiovascular risk—changed from those in western Europe such as Belgium, Finland, Greenland, Iceland, Norway, Sweden, Switzerland and Malta in 1980 to those in Asia and the Pacific, such as Tokelau, Malaysia, The Philippines and Thailand. In 2017, high non-HDL cholesterol was responsible for an estimated 3.9 million (95% credible interval 3.7 million–4.2 million) worldwide deaths, half of which occurred in east, southeast and south Asia. The global repositioning of lipid-related risk, with non-optimal cholesterol shifting from a distinct feature of high-income countries in northwestern Europe, north America and Australasia to one that affects countries in east and southeast Asia and Oceania should motivate the use of population-based policies and personal interventions to improve nutrition and enhance access to treatment throughout the world.

Five modifiable risk factors are associated with cardiovascular disease and death from any cause. Studies using individual-level data to evaluate the regional and sex-specific prevalence of the risk factors and their effect on these outcomes are lacking.We pooled and harmonized individual-level data from 112 cohort studies conducted in 34 countries and 8 geographic regions participating in the Global Cardiovascular Risk Consortium. We examined associations between the risk factors (body-mass index, systolic blood pressure, non-high-density lipoprotein cholesterol, current smoking, and diabetes) and incident cardiovascular disease and death from any cause using Cox regression analyses, stratified according to geographic region, age, and sex. Population-attributable fractions were estimated for the 10-year incidence of cardiovascular disease and 10-year all-cause mortality.Among 1,518,028 participants (54.1% of whom were women) with a median age of 54.4 years, regional variations in the prevalence of the five modifiable risk factors were noted. Incident cardiovascular disease occurred in 80,596 participants during a median follow-up of 7.3 years (maximum, 47.3), and 177,369 participants died during a median follow-up of 8.7 years (maximum, 47.6). For all five risk factors combined, the aggregate global population-attributable fraction of the 10-year incidence of cardiovascular disease was 57.2% (95% confidence interval [CI], 52.4 to 62.1) among women and 52.6% (95% CI, 49.0 to 56.1) among men, and the corresponding values for 10-year all-cause mortality were 22.2% (95% CI, 16.8 to 27.5) and 19.1% (95% CI, 14.6 to 23.6).Harmonized individual-level data from a global cohort showed that 57.2% and 52.6% of cases of incident cardiovascular disease among women and men, respectively, and 22.2% and 19.1% of deaths from any cause among women and men, respectively, may be attributable to five modifiable risk factors. (Funded by the German Center for Cardiovascular Research (DZHK); ClinicalTrials.gov number, NCT05466825.).

Identification of coding variant associations for complex diseases offers a direct route to biological insight, but is dependent on appropriate inference concerning the causal impact of those variants on disease risk. We aggregated coding variant data for 81,412 type 2 diabetes (T2D) cases and 370,832 controls of diverse ancestry, identifying 40 distinct coding variant association signals (at 38 loci) reaching significance (p<2.2x10-7). Of these, 16 represent novel associations mapping outside known genome-wide association study (GWAS) signals. We make two important observations. First, despite a threefold increase in sample size over previous efforts, only five of the 40 signals are driven by variants with minor allele frequency <5%, and we find no evidence for low-frequency variants with allelic odds ratio >1.29. Second, we used GWAS data from 50,160 T2D cases and 465,272 controls of European ancestry to fine-map these associated coding variants in their regional context, with and without additional weighting to account for the global enrichment of complex trait association signals in coding exons. At the 37 signals for which we attempted fine-mapping, we demonstrate convincing support (posterior probability >80% under the 'annotation-weighted' model) that coding variants are causal for the association at 16 (including novel signals involving POC5 p.His36Arg, ANKH p.Arg187Gln, WSCD2 p.Thr113Ile, PLCB3 p.Ser778Leu, and PNPLA3 p.Ile148Met). However, at 13 of the 37 loci, the associated coding variants represent 'false leads' and naïve analysis could have led to an erroneous inference regarding the effector transcript mediating the signal. Accurate identification of validated targets is dependent on correct specification of the contribution of coding and non-coding mediated mechanisms at associated loci.

Body fat distribution is a heritable risk factor for a range of adverse health consequences, including hyperlipidemia and type 2 diabetes. To identify protein-coding variants associated with body fat distribution, assessed by waist-to-hip ratio adjusted for body mass index, we analyzed 228,985 predicted coding and splice site variants available on exome arrays in up to 344,369 individuals from five major ancestries for discovery and 132,177 independent European-ancestry individuals for validation. We identified 15 common (minor allele frequency, MAF ≥ 5%) and 9 low frequency or rare (MAF < 5%) coding variants that have not been reported previously. Pathway/gene set enrichment analyses of all associated variants highlight lipid particle, adiponectin level, abnormal white adipose tissue physiology, and bone development and morphology as processes affecting fat distribution and body shape. Furthermore, the cross-trait associations and the analyses of variant and gene function highlight a strong connection to lipids, cardiovascular traits, and type 2 diabetes. In functional follow-up analyses, specifically in Drosophila RNAi-knockdown crosses, we observed a significant increase in the total body triglyceride levels for two genes (DNAH10 and PLXND1). By examining variants often poorly tagged or entirely missed by genome-wide association studies, we implicate novel genes in fat distribution, stressing the importance of interrogating low-frequency and protein-coding variants.