Compared to other common complex diseases, it has proved remarkably difficult to establish the genetic basis of blood-pressure elevation. A multi-stage genome-wide association study involving 200,000 individuals of European descent provides some of the missing detail in the genetic picture. The study identified 16 relevant loci, of which only 6 contain genes previously known or suspected to regulate blood pressure. An association was found between hypertension, the thickness of the left ventricular wall, stroke and coronary artery disease, but not kidney disease or kidney function. Comparison with data from more than 75,000 people of East Asian, South Asian and African ancestries confirmed that many of the variants identified in European-ancestry subjects also influence blood pressure in other populations. Blood pressure is a heritable trait1 influenced by several biological pathways and responsive to environmental stimuli. Over one billion people worldwide have hypertension (≥140 mm Hg systolic blood pressure or ≥90 mm Hg diastolic blood pressure)2. Even small increments in blood pressure are associated with an increased risk of cardiovascular events3. This genome-wide association study of systolic and diastolic blood pressure, which used a multi-stage design in 200,000 individuals of European descent, identified sixteen novel loci: six of these loci contain genes previously known or suspected to regulate blood pressure (GUCY1A3–GUCY1B3, NPR3–C5orf23, ADM, FURIN–FES, GOSR2, GNAS–EDN3); the other ten provide new clues to blood pressure physiology. A genetic risk score based on 29 genome-wide significant variants was associated with hypertension, left ventricular wall thickness, stroke and coronary artery disease, but not kidney disease or kidney function. We also observed associations with blood pressure in East Asian, South Asian and African ancestry individuals. Our findings provide new insights into the genetics and biology of blood pressure, and suggest potential novel therapeutic pathways for cardiovascular disease prevention.

Coronary artery disease (CAD) has substantial heritability and a polygenic architecture. However, the potential of genomic risk scores to help predict CAD outcomes has not been evaluated comprehensively, because available studies have involved limited genomic scope and limited sample sizes. This study sought to construct a genomic risk score for CAD and to estimate its potential as a screening tool for primary prevention. Using a meta-analytic approach to combine large-scale, genome-wide, and targeted genetic association data, we developed a new genomic risk score for CAD (metaGRS) consisting of 1.7 million genetic variants. We externally tested metaGRS, both by itself and in combination with available data on conventional risk factors, in 22,242 CAD cases and 460,387 noncases from the UK Biobank. The hazard ratio (HR) for CAD was 1.71 (95% confidence interval [CI]: 1.68 to 1.73) per SD increase in metaGRS, an association larger than any other externally tested genetic risk score previously published. The metaGRS stratified individuals into significantly different life course trajectories of CAD risk, with those in the top 20% of metaGRS distribution having an HR of 4.17 (95% CI: 3.97 to 4.38) compared with those in the bottom 20%. The corresponding HR was 2.83 (95% CI: 2.61 to 3.07) among individuals on lipid-lowering or antihypertensive medications. The metaGRS had a higher C-index (C = 0.623; 95% CI: 0.615 to 0.631) for incident CAD than any of 6 conventional factors (smoking, diabetes, hypertension, body mass index, self-reported high cholesterol, and family history). For men in the top 20% of metaGRS with >2 conventional factors, 10% cumulative risk of CAD was reached by 48 years of age. The genomic score developed and evaluated here substantially advances the concept of using genomic information to stratify individuals with different trajectories of CAD risk and highlights the potential for genomic screening in early life to complement conventional risk prediction.

Hugh Watkins and colleagues meta-analyze data from the UK Biobank along with recent genome-wide association studies for coronary artery disease. They identify 13 new loci that were genome-wide significant and 243 loci at a 5% false discovery rate. Genome-wide association studies (GWAS) in coronary artery disease (CAD) had identified 66 loci at 'genome-wide significance' (P < 5 × 10−8) at the time of this analysis, but a much larger number of putative loci at a false discovery rate (FDR) of 5% (refs. 1,2,3,4). Here we leverage an interim release of UK Biobank (UKBB) data to evaluate the validity of the FDR approach. We tested a CAD phenotype inclusive of angina (SOFT; ncases = 10,801) as well as a stricter definition without angina (HARD; ncases = 6,482) and selected cases with the former phenotype to conduct a meta-analysis using the two most recent CAD GWAS2,3. This approach identified 13 new loci at genome-wide significance, 12 of which were on our previous list of loci meeting the 5% FDR threshold2, thus providing strong support that the remaining loci identified by FDR represent genuine signals. The 304 independent variants associated at 5% FDR in this study explain 21.2% of CAD heritability and identify 243 loci that implicate pathways in blood vessel morphogenesis as well as lipid metabolism, nitric oxide signaling and inflammation.

Objective To investigate the risk of incident myocardial infarction, congestive heart failure, and all cause mortality associated with prescription of oral antidiabetes drugs. Design Retrospective cohort study. Setting UK general practice research database, 1990-2005. Participants 91 521 people with diabetes. Main outcome measures Incident myocardial infarction, congestive heart failure, and all cause mortality. Person time intervals for drug treatment were categorised by drug class, excluding non-drug intervals and intervals for insulin. Results 3588 incident cases of myocardial infarction, 6900 of congestive heart failure, and 18 548 deaths occurred. Compared with metformin, monotherapy with first or second generation sulphonylureas was associated with a significant 24% to 61% excess risk for all cause mortality (P<0.001) and second generation sulphonylureas with an 18% to 30% excess risk for congestive heart failure (P=0.01 and P<0.001). The thiazolidinediones were not associated with risk of myocardial infarction; pioglitazone was associated with a significant 31% to 39% lower risk of all cause mortality (P=0.02 to P<0.001) compared with metformin. Among the thiazolidinediones, rosiglitazone was associated with a 34% to 41% higher risk of all cause mortality (P=0.14 to P=0.01) compared with pioglitazone. A large number of potential confounders were accounted for in the study; however, the possibility of residual confounding or confounding by indication (differences in prognostic factors between drug groups) cannot be excluded. Conclusions Our findings suggest a relatively unfavourable risk profile of sulphonylureas compared with metformin for all outcomes examined. Pioglitazone was associated with reduced all cause mortality compared with metformin. Pioglitazone also had a favourable risk profile compared with rosiglitazone; although this requires replication in other studies, it may have implications for prescribing within this class of drugs.

Background— The relationship between levels of circulating inflammatory markers and risk of progressive atherosclerosis is relatively undetermined. We therefore studied inflammatory markers as predictors of peripheral atherosclerotic progression, measured by the ankle-brachial index (ABI) at 3 consecutive time points over 12 years. Methods and Results— The Edinburgh Artery Study is a population cohort study of 1592 men and women aged 55 to 74 years. C-reactive protein (CRP), interleukin-6 (IL-6), intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1), vascular adhesion molecule-1 (VCAM-1), and E-selectin were measured at baseline. Valid ABI measurements were obtained on 1582, 1081, and 813 participants at baseline and 5-year and 12-year follow-up examinations, respectively. At baseline, a significant trend was found between higher plasma levels of CRP ( P ≤0.05) and increasing severity of peripheral arterial disease (PAD), after adjustment for baseline cardiovascular risk factors. IL-6 at baseline ( P ≤0.001) was associated with progressive atherosclerosis at 5 years (ABI change from baseline), and CRP ( P ≤0.01), IL-6 ( P ≤0.001), and ICAM-1 ( P ≤0.01) were associated with changes at 12 years, independently of baseline ABI, cardiovascular risk factors, and baseline cardiovascular disease. Only IL-6 independently predicted ABI change at 5 years ( P ≤0.01) and 12 years ( P ≤0.05) in analyses of all inflammatory markers simultaneously and adjusted for baseline ABI, cardiovascular risk factors, and cardiovascular disease at baseline. Conclusions— These findings suggest that CRP, IL-6, and ICAM-1 are molecular markers associated with atherosclerosis and its progression. IL-6 showed more consistent results and stronger independent predictive value than other inflammatory markers.

Objectives To evaluate how often newly developed risk prediction models undergo external validation and how well they perform in such validations. Study Design and Setting We reviewed derivation studies of newly proposed risk models and their subsequent external validations. Study characteristics, outcome(s), and models' discriminatory performance [area under the curve, (AUC)] in derivation and validation studies were extracted. We estimated the probability of having a validation, change in discriminatory performance with more stringent external validation by overlapping or different authors compared to the derivation estimates. Results We evaluated 127 new prediction models. Of those, for 32 models (25%), at least an external validation study was identified; in 22 models (17%), the validation had been done by entirely different authors. The probability of having an external validation by different authors within 5 years was 16%. AUC estimates significantly decreased during external validation vs. the derivation study [median AUC change: −0.05 (P < 0.001) overall; −0.04 (P = 0.009) for validation by overlapping authors; −0.05 (P < 0.001) for validation by different authors]. On external validation, AUC decreased by at least 0.03 in 19 models and never increased by at least 0.03 (P < 0.001). Conclusion External independent validation of predictive models in different studies is uncommon. Predictive performance may worsen substantially on external validation.

Importance

 The incremental value of polygenic risk scores in addition to well-established risk prediction models for coronary artery disease (CAD) is uncertain. 

Objective

 To examine whether a polygenic risk score for CAD improves risk prediction beyond pooled cohort equations. 

Design, Setting, and Participants

 Observational study of UK Biobank participants enrolled from 2006 to 2010. A case-control sample of 15 947 prevalent CAD cases and equal number of age and sex frequency–matched controls was used to optimize the predictive performance of a polygenic risk score for CAD based on summary statistics from published genome-wide association studies. A separate cohort of 352 660 individuals (with follow-up to 2017) was used to evaluate the predictive accuracy of the polygenic risk score, pooled cohort equations, and both combined for incident CAD. 

Exposures

 Polygenic risk score for CAD, pooled cohort equations, and both combined. 

Main Outcomes and Measures

 CAD (myocardial infarction and its related sequelae). Discrimination, calibration, and reclassification using a risk threshold of 7.5% were assessed. 

Results

 In the cohort of 352 660 participants (mean age, 55.9 years; 205 297 women [58.2%]) used to evaluate the predictive accuracy of the examined models, there were 6272 incident CAD events over a median of 8 years of follow-up. CAD discrimination for polygenic risk score, pooled cohort equations, and both combined resulted in C statistics of 0.61 (95% CI, 0.60 to 0.62), 0.76 (95% CI, 0.75 to 0.77), and 0.78 (95% CI, 0.77 to 0.79), respectively. The change in C statistic between the latter 2 models was 0.02 (95% CI, 0.01 to 0.03). Calibration of the models showed overestimation of risk by pooled cohort equations, which was corrected after recalibration. Using a risk threshold of 7.5%, addition of the polygenic risk score to pooled cohort equations resulted in a net reclassification improvement of 4.4% (95% CI, 3.5% to 5.3%) for cases and −0.4% (95% CI, −0.5% to −0.4%) for noncases (overall net reclassification improvement, 4.0% [95% CI, 3.1% to 4.9%]). 

Conclusions and Relevance

 The addition of a polygenic risk score for CAD to pooled cohort equations was associated with a statistically significant, yet modest, improvement in the predictive accuracy for incident CAD and improved risk stratification for only a small proportion of individuals. The use of genetic information over the pooled cohort equations model warrants further investigation before clinical implementation.

AimsThe hypothesis of ‘metabolically healthy obesity’ implies that, in the absence of metabolic dysfunction, individuals with excess adiposity are not at greater cardiovascular risk. We tested this hypothesis in a large pan-European prospective study.

Abstract Objectives To investigate the role of body mass index (BMI), systolic blood pressure, and smoking behaviour in explaining the effect of education on the risk of cardiovascular disease outcomes. Design Mendelian randomisation study. Setting UK Biobank and international genome-wide association study data. Participants Predominantly participants of European ancestry. Exposure Educational attainment, BMI, systolic blood pressure, and smoking behaviour in observational analysis, and randomly allocated genetic variants to instrument these traits in mendelian randomisation. Main outcomes measure The risk of coronary heart disease, stroke, myocardial infarction, and cardiovascular disease (all subtypes; all measured in odds ratio), and the degree to which this is mediated through BMI, systolic blood pressure, and smoking behaviour respectively. Results Each additional standard deviation of education (3.6 years) was associated with a 13% lower risk of coronary heart disease (odds ratio 0.86, 95% confidence interval 0.84 to 0.89) in observational analysis and a 37% lower risk (0.63, 0.60 to 0.67) in mendelian randomisation analysis. As a proportion of the total risk reduction, BMI was estimated to mediate 15% (95% confidence interval 13% to 17%) and 18% (14% to 23%) in the observational and mendelian randomisation estimates, respectively. Corresponding estimates were 11% (9% to 13%) and 21% (15% to 27%) for systolic blood pressure and 19% (15% to 22%) and 34% (17% to 50%) for smoking behaviour. All three risk factors combined were estimated to mediate 42% (36% to 48%) and 36% (5% to 68%) of the effect of education on coronary heart disease in observational and mendelian randomisation analyses, respectively. Similar results were obtained when investigating the risk of stroke, myocardial infarction, and cardiovascular disease. Conclusions BMI, systolic blood pressure, and smoking behaviour mediate a substantial proportion of the protective effect of education on the risk of cardiovascular outcomes and intervening on these would lead to reductions in cases of cardiovascular disease attributable to lower levels of education. However, more than half of the protective effect of education remains unexplained and requires further investigation.

Key Points Question What is the role of body mass index, systolic blood pressure and smoking in mediating the effect of education on cardiovascular disease risk? Finding We find consistent evidence that body mass index, systolic blood pressure and smoking mediate the effect of education, explaining up to 18%, 27% and 33% respectively. Including all three risk factors in a model together explains around 40% of the effect of education. Meaning Intervening on body mass index, systolic blood pressure and smoking would lead to reductions in cases of CVD attributable to lower levels of education. Over half of the effect of education on risk of cardiovascular disease is not mediated through these risk factors. Importance Lower levels of education are causally related to higher cardiovascular risk, but the extent to which this is driven by modifiable risk factors also associated with education is unknown. Objective To investigate the role of body mass index, systolic blood pressure and smoking in explaining the effect of education on risk of cardiovascular disease outcomes. Design Multivariable regression analysis of observational data and Mendelian randomization (MR) analysis of genetic data. Setting UK Biobank and international genome-wide association study consortia. Participants Predominantly individuals of European ancestry. Main outcomes and measures The effects of education (per 1-standard deviation increase, equivalent to 3.6 years) on coronary heart disease, cardiovascular disease (all subtypes), myocardial infarction and stroke risk (all measured in odds ratio, OR), and the degree to which this is mediated through body mass index, systolic blood pressure and smoking. Results Each additional standard deviation of education associated with 13% lower risk of coronary heart disease (OR 0.87, 95% confidence interval [CI] 0.84 to 0.89) in observational analysis and 37% lower risk (OR 0.63, 95% CI 0.60 to 0.67) in Mendelian randomization analysis. As a proportion of the total risk reduction, body mass index mediated 15% (95% CI 13% to 17%) and 18% (95% CI 14% to 23%) in the observational and Mendelian randomization estimates, respectively. Corresponding estimates for systolic blood pressure were 11% (95% CI 9% to 13%) and 21% (95% CI 15% to 27%), and for smoking, 19% (15% to 22%) and 33% (95% CI 17% to 49%). All three risk factors combined mediated 42% (95% CI 36% to 48%) and 36% (95 % CI 16% to 63%) of the effect of education on coronary heart disease in observational and Mendelian randomization respectively. Similar results were obtained when investigating risk of stroke, myocardial infarction and all-cause cardiovascular disease. Conclusions and relevance BMI, SBP and smoking mediate a substantial proportion of the protective effect of education on risk of cardiovascular outcomes and intervening on these would lead to reductions in cases of CVD attributable to lower levels of education. However, more than half of the protective effect of education remains unexplained and requires further investigation.