Cannabinoid CB(1) receptor blockade decreases weight and hyperinsulinemia in obese animals and humans in a way greatly independent from food intake.The objective of this study was to investigate the regulation and function of the endocannabinoid system in adipocytes and pancreatic beta-cells.Mouse 3T3-F442A adipocytes and rat insulinoma RIN-m5F beta-cells, pancreas and fat from mice with diet-induced obesity, visceral and sc fat from patients with body mass index equal to or greater than 30 kg/m(2), and serum from normoglycemic and type 2 diabetes patients were studied.Endocannabinoid enzyme and adipocyte protein expression, and endocannabinoid and insulin levels were measured.Endocannabinoids are present in adipocytes with levels peaking before differentiation, and in RIN-m5F beta-cells, where they are under the negative control of insulin. Chronic treatment of adipocytes with insulin is accompanied by permanently elevated endocannabinoid signaling, whereas culturing of RIN-m5F beta-cells in high glucose transforms insulin down-regulation of endocannabinoid levels into up-regulation. Epididymal fat and pancreas from mice with diet-induced obesity contain higher endocannabinoid levels than lean mice. Patients with obesity or hyperglycemia caused by type 2 diabetes exhibit higher concentrations of endocannabinoids in visceral fat or serum, respectively, than the corresponding controls. CB(1) receptor stimulation increases lipid droplets and decreases adiponectin expression in adipocytes, and it increases intracellular calcium and insulin release in RIN-m5F beta-cells kept in high glucose.Peripheral endocannabinoid overactivity might explain why CB(1) blockers cause weight-loss independent reduction of lipogenesis, of hypoadiponectinemia, and of hyperinsulinemia in obese animals and humans.

Objective The assessment of response to lithium maintenance treatment in bipolar disorder (BD) is complicated by variable length of treatment, unpredictable clinical course, and often inconsistent compliance. Prospective and retrospective methods of assessment of lithium response have been proposed in the literature. In this study we report the key phenotypic measures of the “Retrospective Criteria of Long-Term Treatment Response in Research Subjects with Bipolar Disorder” scale currently used in the Consortium on Lithium Genetics (ConLiGen) study. Materials and Methods Twenty-nine ConLiGen sites took part in a two-stage case-vignette rating procedure to examine inter-rater agreement [Kappa (κ)] and reliability [intra-class correlation coefficient (ICC)] of lithium response. Annotated first-round vignettes and rating guidelines were circulated to expert research clinicians for training purposes between the two stages. Further, we analyzed the distributional properties of the treatment response scores available for 1,308 patients using mixture modeling. Results Substantial and moderate agreement was shown across sites in the first and second sets of vignettes (κ = 0.66 and κ = 0.54, respectively), without significant improvement from training. However, definition of response using the A score as a quantitative trait and selecting cases with B criteria of 4 or less showed an improvement between the two stages (ICC1 = 0.71 and ICC2 = 0.75, respectively). Mixture modeling of score distribution indicated three subpopulations (full responders, partial responders, non responders). Conclusions We identified two definitions of lithium response, one dichotomous and the other continuous, with moderate to substantial inter-rater agreement and reliability. Accurate phenotypic measurement of lithium response is crucial for the ongoing ConLiGen pharmacogenomic study.

In people suffering from schizophrenia, major areas of everyday life are impaired, including independent living, productive activities and social relationships. Enhanced understanding of factors that hinder real-life functioning is vital for treatments to translate into more positive outcomes. The goal of the present study was to identify predictors of real-life functioning in people with schizophrenia, and to assess their relative contribution. Based on previous literature and clinical experience, several factors were selected and grouped into three categories: illness-related variables, personal resources and context-related factors. Some of these variables were never investigated before in relationship with real-life functioning. In 921 patients with schizophrenia living in the community, we found that variables relevant to the disease, personal resources and social context explain 53.8% of real-life functioning variance in a structural equation model. Neurocognition exhibited the strongest, though indirect, association with real-life functioning. Positive symptoms and disorganization, as well as avolition, proved to have significant direct and indirect effects, while depression had no significant association and poor emotional expression was only indirectly and weakly related to real-life functioning. Availability of a disability pension and access to social and family incentives also showed a significant direct association with functioning. Social cognition, functional capacity, resilience, internalized stigma and engagement with mental health services served as mediators. The observed complex associations among investigated predictors, mediators and real-life functioning strongly suggest that integrated and personalized programs should be provided as standard treatment to people with schizophrenia.

Abstract Background Lithium (Li) remains the treatment of choice for bipolar disorders (BP). Its mood-stabilizing effects help reduce the long-term burden of mania, depression and suicide risk in patients with BP. It also has been shown to have beneficial effects on disease-associated conditions, including sleep and cardiovascular disorders. However, the individual responses to Li treatment vary within and between diagnostic subtypes of BP (e.g. BP-I and BP-II) according to the clinical presentation. Moreover, long-term Li treatment has been linked to adverse side-effects that are a cause of concern and non-adherence, including the risk of developing chronic medical conditions such as thyroid and renal disease. In recent years, studies by the Consortium on Lithium Genetics (ConLiGen) have uncovered a number of genetic factors that contribute to the variability in Li treatment response in patients with BP. Here, we leveraged the ConLiGen cohort (N = 2064) to investigate the genetic basis of Li effects in BP. For this, we studied how Li response and linked genes associate with the psychiatric symptoms and polygenic load for medical comorbidities, placing particular emphasis on identifying differences between BP-I and BP-II. Results We found that clinical response to Li treatment, measured with the Alda scale, was associated with a diminished burden of mania, depression, substance and alcohol abuse, psychosis and suicidal ideation in patients with BP-I and, in patients with BP-II, of depression only. Our genetic analyses showed that a stronger clinical response to Li was modestly related to lower polygenic load for diabetes and hypertension in BP-I but not BP-II. Moreover, our results suggested that a number of genes that have been previously linked to Li response variability in BP differentially relate to the psychiatric symptomatology, particularly to the numbers of manic and depressive episodes, and to the polygenic load for comorbid conditions, including diabetes, hypertension and hypothyroidism. Conclusions Taken together, our findings suggest that the effects of Li on symptomatology and comorbidity in BP are partially modulated by common genetic factors, with differential effects between BP-I and BP-II.

Schizophrenia is a severe psychiatric disorder, associated with a reduction in life expectancy of 15-20 years. Available treatments are at least partially effective in most affected individuals, and personal resources such as resilience (successful adaptation despite adversity) and coping abilities (strategies used to deal with stressful or threatening situations), are important determinants of disease outcomes and long-term sustained recovery. Published findings support the existence of a genetic background underlying resilience and coping, with variable heritability estimates. However, genome-wide analyses concerning the genetic determinants of these personal resources, especially in the context of schizophrenia, are lacking. Here, we performed a genome-wide association study coupled with accessory analyses to investigate potential genetic determinants of resilience, coping and self-esteem in 490 schizophrenia patients. Results revealed a complex genetic background partly overlapping with that of neuroticism, worry and schizophrenia itself and support the importance of social aspects in shapingthese psychological constructs. Hippocampal neurogenesis and lipid metabolism appear to be potentially relevant biological underpinnings, and specific miRNAs such as miR-124 and miR-137 may warrant further studies as potential biomarkers. In conclusion, this study represents an important first step in the identification of genetic and biological correlates shaping resilience, coping resources and self-esteem in schizophrenia.

Bipolar disorder (BD) is a genetically complex mental illness characterized by severe oscillations of mood and behavior. Genome-wide association studies (GWAS) have identified several risk loci that together account for a small portion of the heritability. To identify additional risk loci, we performed a two-stage meta-analysis of >9 million genetic variants in 9,784 bipolar disorder patients and 30,471 controls, the largest GWAS of BD to date. In this study, to increase power we used ~2,000 lithium-treated cases with a long-term diagnosis of BD from the Consortium on Lithium Genetics, excess controls, and analytic methods optimized for markers on the X-chromosome. In addition to four known loci, results revealed genome-wide significant associations at two novel loci: an intergenic region on 9p21.3 (rs12553324, p = 5.87×10-9; odds ratio = 1.12) and markers within ERBB2 (rs2517959, p = 4.53×10-9; odds ratio = 1.13). No significant X-chromosome associations were detected and X-linked markers explained very little BD heritability. The results add to a growing list of common autosomal variants involved in BD and illustrate the power of comparing well-characterized cases to an excess of controls in GWAS.

Background: Lithium is a first-line medication for bipolar disorder (BD), but only ~30% of patients respond optimally to the drug. Since genetic factors are known to mediate lithium treatment response, we hypothesized whether polygenic susceptibility to the spectrum of depression traits is associated with treatment outcomes in patients with BD. In addition, we explored the potential molecular underpinnings of this relationship. Methods: Weighted polygenic scores (PGSs) were computed for major depressive disorder (MDD) and depressive symptoms (DS) in BD patients from the Consortium on Lithium Genetics (ConLi+Gen; n=2,586) who received lithium treatment. Lithium treatment outcome was assessed using the ALDA scale. Summary statistics from genome-wide association studies (GWAS) in MDD (130,664 cases and 330,470 controls) and DS (n=161,460) were used for PGS weighting. Associations between PGSs of depression traits and lithium treatment response were assessed by binary logistic regression. We also performed a cross-trait meta-GWAS, followed by Ingenuity Pathway Analysis. Outcomes: BD patients with a low polygenic load for depressive traits were more likely to respond well to lithium, compared to patients with high polygenic load (MDD: OR =1.64 [95%CI: 1.26-2.15], lowest vs highest PGS quartiles; DS: OR=1.53 [95%CI: 1.18-2.00]). Associations were significant for type 1, but not type 2 BD. Cross-trait GWAS and functional characterization implicated voltage-gated potassium channels, insulin-related pathways, mitogen-activated protein-kinase (MAPK) signaling, and miRNA expression. Interpretation: Genetic loading to depression traits in BD patients lower their odds of responding optimally to lithium. Our findings support the emerging concept of a lithium-responsive biotype in BD. Funding: see attached details. Keywords: lithium treatment, Major depressive disorder, depressive symptoms, depressive traits, bipolar disorder, polygenic score, pharmacogenomics, Voltage-gated potassium channel, insulin, MAPK.

Eating disorders and substance use disorders frequently co-occur. Twin studies reveal shared genetic variance between liabilities to eating disorders and substance use, with the strongest associations between symptoms of bulimia nervosa (BN) and problem alcohol use (genetic correlation [rg], twin-based=0.23-0.53). We estimated the genetic correlation between eating disorder and substance use and disorder phenotypes using data from genome-wide association studies (GWAS). Four eating disorder phenotypes (anorexia nervosa [AN], AN with binge-eating, AN without binge-eating, and a BN factor score), and eight substance-use-related phenotypes (drinks per week, alcohol use disorder [AUD], smoking initiation, current smoking, cigarettes per day, nicotine dependence, cannabis initiation, and cannabis use disorder) from eight studies were included. Significant genetic correlations were adjusted for variants associated with major depressive disorder (MDD). Total sample sizes per phenotype ranged from ~2,400 to ~537,000 individuals. We used linkage disequilibrium score regression to calculate single nucleotide polymorphism-based genetic correlations between eating disorder and substance-use-related phenotypes. Significant positive genetic associations emerged between AUD and AN (rg=0.18; false discovery rate q=0.0006), cannabis initiation and AN (rg=0.23; q<0.0001), and cannabis initiation and AN with binge-eating (rg=0.27; q=0.0016). Conversely, significant negative genetic correlations were observed between three non-diagnostic smoking phenotypes (smoking initiation, current smoking, and cigarettes per day) and AN without binge-eating (rgs=-0.19 to -0.23; qs<0.04). The genetic correlation between AUD and AN was no longer significant after co-varying for MDD loci. The patterns of association between eating disorder- and substance-use-related phenotypes highlights the potentially complex and substance-specific relationships between these behaviors.

Lithium is a first-line mood stabilizer for the maintenance treatment of Bipolar Disorder (BPD). However, the efficacy of lithium varies widely, with a non-response rate of up to 30%. Biological response markers and predictors are lacking. Objective: Genetic factors are thought to mediate lithium treatment response, and the previously reported genetic overlap between BPD and schizophrenia (SCZ) led us to test whether a polygenic score (PGS) for SCZ could predict lithium treatment response in BPD. Further, we explored the potential molecular underpinnings of this association. Design: Weighted SCZ PGSs were computed at ten p-value thresholds (PT) using summary statistics from a genome-wide association study (GWAS) of 36,989 SCZ cases, and genotype data for BPD patients from the Consortium on Lithium Genetics (ConLi+Gen). For functional exploration, we performed a cross-trait meta-GWAS and pathway analysis, combining GWAS summary statistics on SCZ and lithium treatment response. Setting: International multicenter GWAS. Participants: Patients with BPD who had undergone lithium treatment were genotyped and retrospectively assessed for long-term treatment response (n=2,586). Main outcome measures: Clinical treatment response to lithium was defined on both the categorical and continuous scales using the ALDA score. The effect measures include odds ratios (ORs) and the proportion of variance explained (R2), and a significant association was determined at p<0.05. Results: The PGS for SCZ was inversely associated with lithium treatment response in the categorical outcome (p=8x10-5), at PT <5x10-2. Patients with BPD who had low polygenic load for SCZ responded better to lithium, with ORs for lithium response ranging from 3.46 [95%CI: 1.42-8.41 at 1st decile] to 2.03 [95%CI: 0.86-4.81 at the 9th decile], compared to the patients in the 10th decile of SCZ risk. In the cross-trait meta-GWAS, 15 genetic loci that may have overlapping effects on lithium treatment response and susceptibility to SCZ were identified. Functional pathway and network analysis of these loci point to the HLA complex and inflammatory cytokines (TNFα, IL-4, IFNγ) as molecular contributors to lithium treatment response in BPD. Conclusions and Relevance: The study provides, for the first-time, evidence for a negative association between high genetic loading for SCZ and poor response to lithium in patients with BPD. These results suggest the potential for translational research aimed at personalized prescribing of lithium.

Anorexia nervosa (AN) is a complex and serious eating disorder, occurring in ~1% of individuals. Despite having the highest mortality rate of any psychiatric disorder, little is known about the aetiology of AN, and few effective treatments exist. Global efforts to collect large sample sizes of individuals with AN have been highly successful, and a recent study consequently identified the first genome-wide significant locus involved in AN. This result, coupled with other recent studies and epidemiological evidence, suggest that previous characterizations of AN as a purely psychiatric disorder are over-simplified. Rather, both neurological and metabolic pathways may also be involved. In order to elucidate more of the system-specific aetiology of AN, we applied transcriptomic imputation methods to 3,495 cases and 10,982 controls, collected by the Eating Disorders Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium (PGC-ED). Transcriptomic Imputation (TI) methods approaches use machine-learning methods to impute tissue-specific gene expression from large genotype data using curated eQTL reference panels. These offer an exciting opportunity to compare gene associations across neurological and metabolic tissues. Here, we applied CommonMind Consortium (CMC) and GTEx-derived gene expression prediction models for 13 brain tissues and 12 tissues with potential metabolic involvement (adipose, adrenal gland, 2 colon, 3 esophagus, liver, pancreas, small intestine, spleen, stomach). We identified 35 significant gene-tissue associations within the large chromosome 12 region described in the recent PGC-ED GWAS. We applied forward stepwise conditional analyses and FINEMAP to associations within this locus to identify putatively causal signals. We identified four independently associated genes; RPS26, C12orf49, SUOX, and RDH16. We also identified two further genome-wide significant gene-tissue associations, both in brain tissues; REEP5, in the dorso-lateral pre-frontal cortex (DLPFC; p=8.52x10-07), and CUL3, in the caudate basal ganglia (p=1.8x10-06). These genes are significantly enriched for associations with anthropometric phenotypes in the UK BioBank, as well as multiple psychiatric, addiction, and appetite/satiety pathways. Our results support a model of AN risk influenced by both metabolic and psychiatric factors.