Anorexia nervosa (AN) is a complex and heritable eating disorder characterized by dangerously low body weight. Neither candidate gene studies nor an initial genome-wide association study (GWAS) have yielded significant and replicated results. We performed a GWAS in 2907 cases with AN from 14 countries (15 sites) and 14 860 ancestrally matched controls as part of the Genetic Consortium for AN (GCAN) and the Wellcome Trust Case Control Consortium 3 (WTCCC3). Individual association analyses were conducted in each stratum and meta-analyzed across all 15 discovery data sets. Seventy-six (72 independent) single nucleotide polymorphisms were taken forward for in silico (two data sets) or de novo (13 data sets) replication genotyping in 2677 independent AN cases and 8629 European ancestry controls along with 458 AN cases and 421 controls from Japan. The final global meta-analysis across discovery and replication data sets comprised 5551 AN cases and 21 080 controls. AN subtype analyses (1606 AN restricting; 1445 AN binge–purge) were performed. No findings reached genome-wide significance. Two intronic variants were suggestively associated: rs9839776 (P=3.01 × 10−7) in SOX2OT and rs17030795 (P=5.84 × 10−6) in PPP3CA. Two additional signals were specific to Europeans: rs1523921 (P=5.76 × 10−6) between CUL3 and FAM124B and rs1886797 (P=8.05 × 10−6) near SPATA13. Comparing discovery with replication results, 76% of the effects were in the same direction, an observation highly unlikely to be due to chance (P=4 × 10−6), strongly suggesting that true findings exist but our sample, the largest yet reported, was underpowered for their detection. The accrual of large genotyped AN case-control samples should be an immediate priority for the field.

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.

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.

Abstract Introduction Anorexia nervosa (AN) is characterised by limited remission rates and emotional dimensions are often neglected. Cognitive remediation and emotional skills training (CREST) protocol aims to address cognitive and emotional factors. This study evaluates the feasibility and effectiveness of a modified rolling‐group CREST protocol in an inpatient setting. Methods Quasi‐experimental design evaluated CREST protocol in a rehabilitation programme. A total of 116 females diagnosed with AN were included, of whom 63 were included in the CREST protocol and 53 in the standard rehabilitation treatment. Various standardized measures were employed to assess psychopathology. Data collection occurred longitudinally, before and after CREST implementation. Results No significant differences emerged between groups regarding changes in specific eating psychopathology. CREST group exhibited significant improvements in emotion regulation ( p = 0.002) and social skills ( p = 0.014), besides a reduction in alexithymia ( p < 0.001) and cognitive rigidity ( p = 0.013). Empathic features remained stable. Participants reported positive perceptions of the CREST intervention. Discussion The study highlights the potential benefits of integrating emotional training within multidisciplinary intensive treatment for AN. Results emphasise the importance of treatment protocol with more affective and hot‐cognition‐related interventions, beyond weight‐related psychopathology. Implementing a rolling‐group CREST protocol in an inpatient setting showed promise in enhancing the emotional abilities of AN patients.

Background Negative body image and adverse body self-evaluation represent key psychological constructs within the realm of weight bias (WB), potentially intertwined with the negative self-evaluation characteristic of depressive symptomatology. Although WB encapsulates an implicit form of self-critical assessment, its exploration among people with mood disorders (MD) has been under-investigated. Our primary goal is to comprehensively assess both explicit and implicit WB, seeking to reveal specific dimensions that could interconnect with the symptoms of MDs. Methods A cohort comprising 25 MD patients and 35 demographically matched healthy peers (with 83% female representation) participated in a series of tasks designed to evaluate the congruence between various computer-generated body representations and a spectrum of descriptive adjectives. Our analysis delved into multiple facets of body image evaluation, scrutinizing the associations between different body sizes and emotionally charged adjectives (e.g., active, apple-shaped, attractive). Results No discernible differences emerged concerning body dissatisfaction or the correspondence of different body sizes with varying adjectives. Interestingly, MD patients exhibited a markedly higher tendency to overestimate their body weight (p = 0.011). Explicit WB did not show significant variance between the two groups, but MD participants demonstrated a notable implicit WB within a specific weight rating task for BMI between 18.5 and 25 kg/m 2 (p = 0.012). Conclusions Despite the striking similarities in the assessment of participants’ body weight, our investigation revealed an implicit WB among individuals grappling with MD. This bias potentially assumes a role in fostering self-directed negative evaluations, shedding light on a previously unexplored facet of the interplay between WB and mood disorders.