Abstract Critical COVID-19 is caused by immune-mediated inflammatory lung injury. Host genetic variation influences the development of illness requiring critical care 1 or hospitalization 2–4 after infection with SARS-CoV-2. The GenOMICC (Genetics of Mortality in Critical Care) study enables the comparison of genomes from individuals who are critically ill with those of population controls to find underlying disease mechanisms. Here we use whole-genome sequencing in 7,491 critically ill individuals compared with 48,400 controls to discover and replicate 23 independent variants that significantly predispose to critical COVID-19. We identify 16 new independent associations, including variants within genes that are involved in interferon signalling ( IL10RB and PLSCR1 ), leucocyte differentiation ( BCL11A ) and blood-type antigen secretor status ( FUT2 ). Using transcriptome-wide association and colocalization to infer the effect of gene expression on disease severity, we find evidence that implicates multiple genes—including reduced expression of a membrane flippase ( ATP11A ), and increased expression of a mucin ( MUC1 )—in critical disease. Mendelian randomization provides evidence in support of causal roles for myeloid cell adhesion molecules ( SELE , ICAM5 and CD209 ) and the coagulation factor F8 , all of which are potentially druggable targets. Our results are broadly consistent with a multi-component model of COVID-19 pathophysiology, in which at least two distinct mechanisms can predispose to life-threatening disease: failure to control viral replication; or an enhanced tendency towards pulmonary inflammation and intravascular coagulation. We show that comparison between cases of critical illness and population controls is highly efficient for the detection of therapeutically relevant mechanisms of disease.

Abstract Extrachromosomal DNA (ecDNA) is a major contributor to treatment resistance and poor outcome for patients with cancer 1,2 . Here we examine the diversity of ecDNA elements across cancer, revealing the associated tissue, genetic and mutational contexts. By analysing data from 14,778 patients with 39 tumour types from the 100,000 Genomes Project, we demonstrate that 17.1% of tumour samples contain ecDNA. We reveal a pattern highly indicative of tissue-context-based selection for ecDNAs, linking their genomic content to their tissue of origin. We show that not only is ecDNA a mechanism for amplification of driver oncogenes, but it also a mechanism that frequently amplifies immunomodulatory and inflammatory genes, such as those that modulate lymphocyte-mediated immunity and immune effector processes. Moreover, ecDNAs carrying immunomodulatory genes are associated with reduced tumour T cell infiltration. We identify ecDNAs bearing only enhancers, promoters and lncRNA elements, suggesting the combinatorial power of interactions between ecDNAs in trans . We also identify intrinsic and environmental mutational processes linked to ecDNA, including those linked to its formation, such as tobacco exposure, and progression, such as homologous recombination repair deficiency. Clinically, ecDNA detection was associated with tumour stage, more prevalent after targeted therapy and cytotoxic treatments, and associated with metastases and shorter overall survival. These results shed light on why ecDNA is a substantial clinical problem that can cooperatively drive tumour growth signals, alter transcriptional landscapes and suppress the immune system.