Finnish Geriatric Intervention Study to Prevent Cognitive Impairment and Disability (FINGER) is a multi-center, randomized, controlled trial ongoing in Finland.Participants (1200 individuals at risk of cognitive decline) are recruited from previous population-based non-intervention studies. Inclusion criteria are CAIDE Dementia Risk Score ≥6 and cognitive performance at the mean level or slightly lower than expected for age (but not substantial impairment) assessed with the Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease (CERAD) neuropsychological battery. The 2-year multidomain intervention consists of: nutritional guidance; exercise; cognitive training and social activity; and management of metabolic and vascular risk factors. Persons in the control group receive regular health advice. The primary outcome is cognitive performance as measured by the modified Neuropsychological Test Battery, Stroop test, and Trail Making Test. Main secondary outcomes are: dementia (after extended follow-up); disability; depressive symptoms; vascular risk factors and outcomes; quality of life; utilization of health resources; and neuroimaging measures.Screening began in September 2009 and was completed in December 2011. All 1200 persons are enrolled and the intervention is ongoing as planned. Baseline clinical characteristics indicate that several vascular risk factors and unhealthy lifestyle-related factors are present, creating a window of opportunity for prevention. The intervention will be completed during 2014.The FINGER is at the forefront of international collaborative efforts to solve the clinical and public health problems of early identification of individuals at increased risk of late-life cognitive impairment, and of developing intervention strategies to prevent or delay the onset of cognitive impairment and dementia.

Given the anthropometric differences between men and women and previous evidence of sex-difference in genetic effects, we conducted a genome-wide search for sexually dimorphic associations with height, weight, body mass index, waist circumference, hip circumference, and waist-to-hip-ratio (133,723 individuals) and took forward 348 SNPs into follow-up (additional 137,052 individuals) in a total of 94 studies. Seven loci displayed significant sex-difference (FDR<5%), including four previously established (near GRB14/COBLL1, LYPLAL1/SLC30A10, VEGFA, ADAMTS9) and three novel anthropometric trait loci (near MAP3K1, HSD17B4, PPARG), all of which were genome-wide significant in women (P<5×10−8), but not in men. Sex-differences were apparent only for waist phenotypes, not for height, weight, BMI, or hip circumference. Moreover, we found no evidence for genetic effects with opposite directions in men versus women. The PPARG locus is of specific interest due to its role in diabetes genetics and therapy. Our results demonstrate the value of sex-specific GWAS to unravel the sexually dimorphic genetic underpinning of complex traits.

Samuli Ripatti and colleagues report the results of a genome-wide association study for circulating lipid levels based on 1000 Genomes Project imputation. Their results implicate several new loci, refine the association signals at many established loci and highlight the impact of low-frequency variants on lipid traits. Using a genome-wide screen of 9.6 million genetic variants achieved through 1000 Genomes Project imputation in 62,166 samples, we identify association to lipid traits in 93 loci, including 79 previously identified loci with new lead SNPs and 10 new loci, 15 loci with a low-frequency lead SNP and 10 loci with a missense lead SNP, and 2 loci with an accumulation of rare variants. In six loci, SNPs with established function in lipid genetics (CELSR2, GCKR, LIPC and APOE) or candidate missense mutations with predicted damaging function (CD300LG and TM6SF2) explained the locus associations. The low-frequency variants increased the proportion of variance explained, particularly for low-density lipoprotein cholesterol and total cholesterol. Altogether, our results highlight the impact of low-frequency variants in complex traits and show that imputation offers a cost-effective alternative to resequencing.

Ruth Loos and colleagues use genome-wide association to identify common variants influencing body fat percentage. Unexpectedly, they show that a body-fat–decreasing allele near IRS1 is associated with an impaired metabolic profile, including increased risk of type 2 diabetes and coronary artery disease. Genome-wide association studies have identified 32 loci influencing body mass index, but this measure does not distinguish lean from fat mass. To identify adiposity loci, we meta-analyzed associations between ∼2.5 million SNPs and body fat percentage from 36,626 individuals and followed up the 14 most significant (P < 10−6) independent loci in 39,576 individuals. We confirmed a previously established adiposity locus in FTO (P = 3 × 10−26) and identified two new loci associated with body fat percentage, one near IRS1 (P = 4 × 10−11) and one near SPRY2 (P = 3 × 10−8). Both loci contain genes with potential links to adipocyte physiology. Notably, the body-fat–decreasing allele near IRS1 is associated with decreased IRS1 expression and with an impaired metabolic profile, including an increased visceral to subcutaneous fat ratio, insulin resistance, dyslipidemia, risk of diabetes and coronary artery disease and decreased adiponectin levels. Our findings provide new insights into adiposity and insulin resistance.