Osteoarthritis affects over 300 million people worldwide. Here, we conduct a genome-wide association study meta-analysis across 826,690 individuals (177,517 with osteoarthritis) and identify 100 independently associated risk variants across 11 osteoarthritis phenotypes, 52 of which have not been associated with the disease before. We report thumb and spine osteoarthritis risk variants and identify differences in genetic effects between weight-bearing and non-weight-bearing joints. We identify sex-specific and early age-at-onset osteoarthritis risk loci. We integrate functional genomics data from primary patient tissues (including articular cartilage, subchondral bone, and osteophytic cartilage) and identify high-confidence effector genes. We provide evidence for genetic correlation with phenotypes related to pain, the main disease symptom, and identify likely causal genes linked to neuronal processes. Our results provide insights into key molecular players in disease processes and highlight attractive drug targets to accelerate translation.

Abstract Background Observational data indicates a connection between emotional discomfort, such as anxiety and depression, and uterine fibroids (UFs). However, additional investigation is required to establish the causal relationship between them. Hence, we assessed the reciprocal causality between four psychological disorders and UFs utilizing two-sample Mendelian randomization (MR). Methods To evaluate the causal relationship between four types of psychological distress (depressive symptoms, severe depression, anxiety or panic attacks, mood swings) and UFs, bidirectional two-sample MR was employed, utilizing single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with these conditions. Both univariate MR (UVMR) and multivariate MR (MVMR) primarily applied inverse variance weighted (IVW) as the method for estimating potential causal effects. Complementary approaches such as MR Egger, weighted median, simple mode, and weighted mode were utilized to validate the findings. To assess the robustness of our MR results, we conducted sensitivity analyses using Cochran’s Q-test and the MR Egger intercept test. Results The results of our UVMR analysis suggest that genetic predispositions to depressive symptoms (Odds Ratio [OR] = 1.563, 95% Confidence Interval [CI] = 1.209–2.021, P = 0.001) and major depressive disorder (MDD) (OR = 1.176, 95% CI = 1.044–1.324, P = 0.007) are associated with an increased risk of UFs. Moreover, the IVW model showed a nominally significant positive correlation between mood swings (OR: 1.578; 95% CI: 1.062–2.345; P = 0.024) and UFs risk. However, our analysis did not establish a causal relationship between UFs and the four types of psychological distress. Even after adjusting for confounders like body mass index (BMI), smoking, alcohol consumption, and number of live births in the MVMR, the causal link between MDD and UFs remained significant (OR = 1.217, 95% CI = 1.039–1.425, P = 0.015). Conclusions Our study presents evidence supporting the causal relationship between genetic susceptibility to MDD and the incidence of UFs. These findings highlight the significance of addressing psychological health issues, particularly depression, in both the prevention and treatment of UFs.