Recently, many new approaches, study designs, and statistical and analytical methods have emerged for studying gene-environment interactions (G×Es) in large-scale studies of human populations. There are opportunities in this field, particularly with respect to the incorporation of -omics and next-generation sequencing data and continual improvement in measures of environmental exposures implicated in complex disease outcomes. In a workshop called "Current Challenges and New Opportunities for Gene-Environment Interaction Studies of Complex Diseases," held October 17-18, 2014, by the National Institute of Environmental Health Sciences and the National Cancer Institute in conjunction with the annual American Society of Human Genetics meeting, participants explored new approaches and tools that have been developed in recent years for G×E discovery. This paper highlights current and critical issues and themes in G×E research that need additional consideration, including the improved data analytical methods, environmental exposure assessment, and incorporation of functional data and annotations.

BACKGROUND: Dietary acculturation, or adoption of dominant culture diet by migrant groups, influences human health. We aimed to examine dietary acculturation and its relationships with cardiovascular disease (CVD), gut microbiota, and blood metabolites among US Hispanic and Latino adults. METHODS: In the HCHS/SOL (Hispanic Community Health Study/Study of Latinos), US exposure was defined by years in the United States (50 states and Washington, DC) and US nativity. A dietary acculturation pattern was derived from 14 172 participants with two 24-hour dietary recalls at baseline (2008–2011) using least absolute shrinkage and selection operator regression, with food groups as predictors of US exposure. We evaluated associations of dietary acculturation with incident CVD across ≈7 years of follow-up (n=211/14 172 cases/total) and gut microbiota (n=2349; visit 2, 2014 to 2017). Serum metabolites associated with both dietary acculturation–related gut microbiota (n=694) and incident CVD (n=108/5256 cases/total) were used as proxy measures to assess the association of diet-related gut microbiome with incident CVD. RESULTS: We identified an empirical US-oriented dietary acculturation score that increased with US exposure. Higher dietary acculturation score was associated with higher risk of incident CVD (hazard ratio per SD, 1.33 [95% CI, 1.13–1.57]), adjusted for sociodemographic, lifestyle, and clinical factors. Sixty-nine microbial species (17 enriched from diverse species, 52 depleted mainly from fiber-utilizing Clostridia and Prevotella species) were associated with dietary acculturation, driven by lower intakes of whole grains, beans, and fruits and higher intakes of refined grains. Twenty-five metabolites, involved predominantly in fatty acid and glycerophospholipid metabolism (eg, branched-chain 14:0 dicarboxylic acid** and glycerophosphoethanolamine), were associated with both diet acculturation-related gut microbiota and incident CVD. Proxy association analysis based on these metabolites suggested a positive relationship between diet acculturation-related microbiome and risk of CVD ( r =0.70, P <0.001). CONCLUSIONS: Among US Hispanic and Latino adults, greater dietary acculturation was associated with elevated CVD risk, possibly through alterations in gut microbiota and related metabolites. Diet and microbiota-targeted interventions may offer opportunities to mitigate CVD burdens of dietary acculturation.

Abstract Air pollution and noise exposure may synergistically contribute to increased cardiometabolic disorders; however, few studies have examined this potential interaction nor considered exposures beyond residential location. This study investigates the combined impact of dynamic air pollution and transportation noise on cardiometabolic disorders in San Diego County. Using the Community of Mine Study (2014-2017), 602 ethnically diverse participants were assessed for obesity, dyslipidemia, hypertension, and metabolic syndrome (MetS) using anthropometric measurements and biomarkers from blood samples. Time-weighted measures of exposure to PM2.5, NO2, road and aircraft noise were calculated using global positioning system (GPS) mobility data and Kernel Density Estimation. Generalized estimating equation models were used to analyze associations. Interactions were assessed on the multiplicative and additive scales using relative excess risk due to interaction (RERI). We found that air pollution and noise interact to affect metabolic disorders on both multiplicative and additive scales. The effect of noise on obesity and MetS was higher when air pollution was higher. The RERI of aircraft noise and NO2 on obesity and MetS were 0.13 (95%CI 0.03, 0.22) and 0.13 (95%CI 0.02, 0.25), respectively. This finding suggests that aircraft noise and air pollution may have synergistic effects on obesity and MetS.

Skin autofluorescence (sAF) measurement is a non-invasive method used to assess tissue advanced glycation end product (AGE) accumulation. This study aims to characterize sAF’s association with (1) glycated hemoglobin (HbA1c) values, (2) cardiovascular risk markers, and (3) common comorbidities (autoimmune thyroiditis, celiac disease) in children with type 1 diabetes (T1D). Materials and methods: A total of 348 children with T1D aged 3–18 years and 85 age- and gender-matched control subjects were enrolled. sAF was quantified using an AGE Reader (Diagnoptics BV, The Netherlands). The analysis covered HbA1c, blood lipid, and C-reactive protein (CRP) levels, ambulatory blood pressure monitoring records, and body composition parameters. The associations between variables and sAF were assessed using the Mann–Whitney U test and Spearman correlation. Results: We observed significantly higher sAF values in the T1D group compared to the control (1.40 [1.27–1.53] vs. 1.20 [1.07–1.30, AU]; p = 0.004), consistent across all tested age groups. In the T1D group, sAF was positively correlated with current HbA1c, mean of historical HbA1c values, and T1D duration (r values, respectively: 0.27, 0.22, 0.14, all p < 0.01). Percentage of body fat was positively correlated with sAF (r = 0.120; p = 0.044). No significant correlations were found between sAF and lipid fractions, Z-score of BMI, parameters from 24 h ambulatory blood pressure monitoring, or the amount of albumin excreted in urine. sAF was positively correlated with CRP (r = 0.17, p < 0.05). sAF was significantly higher in patients with concomitant celiac disease (1.53 [1.43–1.63] vs. 1.40 [1.27–1.53, AU], p = 0.001). Conclusion: Among young T1D patients with relatively brief diabetes duration, sAF effectively mirrors prior glycemic control, as presented by historical average HbA1c. However, associations with conventional CV risk markers are not evident. The higher sAF values in patients with celiac disease warrant further exploration.