Identifying reliable biomarkers of aging is a major goal in geroscience.While the first generation of epigenetic biomarkers of aging were developed using chronological age as a surrogate for biological age, we hypothesized that incorporation of composite clinical measures of phenotypic age that capture differences in lifespan and healthspan may identify novel CpGs and facilitate the development of a more powerful epigenetic biomarker of

The management of warfarin therapy is complicated by a wide variation among patients in drug response. Variants in the gene encoding vitamin K epoxide reductase complex 1 (VKORC1) may affect the response to warfarin.

It was unknown whether plasma protein levels can be estimated based on DNA methylation (DNAm) levels, and if so, how the resulting surrogates can be consolidated into a powerful predictor of lifespan. We present here, seven DNAm-based estimators of plasma proteins including those of plasminogen activator inhibitor 1 (PAI-1) and growth differentiation factor 15. The resulting predictor of lifespan, DNAm GrimAge (in units of years), is a composite biomarker based on the seven DNAm surrogates and a DNAm-based estimator of smoking pack-years. Adjusting DNAm GrimAge for chronological age generated novel measure of epigenetic age acceleration, AgeAccelGrim.Using large scale validation data from thousands of individuals, we demonstrate that DNAm GrimAge stands out among existing epigenetic clocks in terms of its predictive ability for time-to-death (Cox regression P=2.0E-75), time-to-coronary heart disease (Cox P=6.2E-24), time-to-cancer (P= 1.3E-12), its strong relationship with computed tomography data for fatty liver/excess visceral fat, and age-at-menopause (P=1.6E-12). AgeAccelGrim is strongly associated with a host of age-related conditions including comorbidity count (P=3.45E-17). Similarly, age-adjusted DNAm PAI-1 levels are associated with lifespan (P=5.4E-28), comorbidity count (P= 7.3E-56) and type 2 diabetes (P=2.0E-26). These DNAm-based biomarkers show the expected relationship with lifestyle factors including healthy diet and educational attainment.Overall, these epigenetic biomarkers are expected to find many applications including human anti-aging studies.

Genome-wide association studies (GWAS) have laid the foundation for investigations into the biology of complex traits, drug development and clinical guidelines. However, the majority of discovery efforts are based on data from populations of European ancestry1–3. In light of the differential genetic architecture that is known to exist between populations, bias in representation can exacerbate existing disease and healthcare disparities. Critical variants may be missed if they have a low frequency or are completely absent in European populations, especially as the field shifts its attention towards rare variants, which are more likely to be population-specific4–10. Additionally, effect sizes and their derived risk prediction scores derived in one population may not accurately extrapolate to other populations11,12. Here we demonstrate the value of diverse, multi-ethnic participants in large-scale genomic studies. The Population Architecture using Genomics and Epidemiology (PAGE) study conducted a GWAS of 26 clinical and behavioural phenotypes in 49,839 non-European individuals. Using strategies tailored for analysis of multi-ethnic and admixed populations, we describe a framework for analysing diverse populations, identify 27 novel loci and 38 secondary signals at known loci, as well as replicate 1,444 GWAS catalogue associations across these traits. Our data show evidence of effect-size heterogeneity across ancestries for published GWAS associations, substantial benefits for fine-mapping using diverse cohorts and insights into clinical implications. In the United States—where minority populations have a disproportionately higher burden of chronic conditions13—the lack of representation of diverse populations in genetic research will result in inequitable access to precision medicine for those with the highest burden of disease. We strongly advocate for continued, large genome-wide efforts in diverse populations to maximize genetic discovery and reduce health disparities. Genetic analyses of ancestrally diverse populations show evidence of heterogeneity across ancestries and provide insights into clinical implications, highlighting the importance of including ancestrally diverse populations to maximize genetic discovery and reduce health disparities.

Epigenetic biomarkers of aging (the "epigenetic clock") have the potential to address puzzling findings surrounding mortality rates and incidence of cardio-metabolic disease such as: (1) women consistently exhibiting lower mortality than men despite having higher levels of morbidity; (2) racial/ethnic groups having different mortality rates even after adjusting for socioeconomic differences; (3) the black/white mortality cross-over effect in late adulthood; and (4) Hispanics in the United States having a longer life expectancy than Caucasians despite having a higher burden of traditional cardio-metabolic risk factors.We analyzed blood, saliva, and brain samples from seven different racial/ethnic groups. We assessed the intrinsic epigenetic age acceleration of blood (independent of blood cell counts) and the extrinsic epigenetic aging rates of blood (dependent on blood cell counts and tracks the age of the immune system). In blood, Hispanics and Tsimane Amerindians have lower intrinsic but higher extrinsic epigenetic aging rates than Caucasians. African-Americans have lower extrinsic epigenetic aging rates than Caucasians and Hispanics but no differences were found for the intrinsic measure. Men have higher epigenetic aging rates than women in blood, saliva, and brain tissue.Epigenetic aging rates are significantly associated with sex, race/ethnicity, and to a lesser extent with CHD risk factors, but not with incident CHD outcomes. These results may help elucidate lower than expected mortality rates observed in Hispanics, older African-Americans, and women.

Myocardial infarction (MI), a leading cause of death around the world, displays a complex pattern of inheritance. When MI occurs early in life, genetic inheritance is a major component to risk. Previously, rare mutations in low-density lipoprotein (LDL) genes have been shown to contribute to MI risk in individual families, whereas common variants at more than 45 loci have been associated with MI risk in the population. Here we evaluate how rare mutations contribute to early-onset MI risk in the population. We sequenced the protein-coding regions of 9,793 genomes from patients with MI at an early age (≤50 years in males and ≤60 years in females) along with MI-free controls. We identified two genes in which rare coding-sequence mutations were more frequent in MI cases versus controls at exome-wide significance. At low-density lipoprotein receptor (LDLR), carriers of rare non-synonymous mutations were at 4.2-fold increased risk for MI; carriers of null alleles at LDLR were at even higher risk (13-fold difference). Approximately 2% of early MI cases harbour a rare, damaging mutation in LDLR; this estimate is similar to one made more than 40 years ago using an analysis of total cholesterol. Among controls, about 1 in 217 carried an LDLR coding-sequence mutation and had plasma LDL cholesterol > 190 mg dl(-1). At apolipoprotein A-V (APOA5), carriers of rare non-synonymous mutations were at 2.2-fold increased risk for MI. When compared with non-carriers, LDLR mutation carriers had higher plasma LDL cholesterol, whereas APOA5 mutation carriers had higher plasma triglycerides. Recent evidence has connected MI risk with coding-sequence mutations at two genes functionally related to APOA5, namely lipoprotein lipase and apolipoprotein C-III (refs 18, 19). Combined, these observations suggest that, as well as LDL cholesterol, disordered metabolism of triglyceride-rich lipoproteins contributes to MI risk.

DNA methylation (DNAm)-based biomarkers of aging have been developed for many tissues and organs. However, these biomarkers have sub-optimal accuracy in fibroblasts and other cell types used in ex vivo studies. To address this challenge, we developed a novel and highly robust DNAm age estimator (based on 391 CpGs) for human fibroblasts, keratinocytes, buccal cells, endothelial cells, lymphoblastoid cells, skin, blood, and saliva samples. High age correlations can also be observed in sorted neurons, glia, brain, liver, and even bone samples. Gestational age correlates with DNAm age in cord blood. When used on fibroblasts from Hutchinson Gilford Progeria Syndrome patients, this age estimator (referred to as the skin & blood clock) uncovered an epigenetic age acceleration with a magnitude that is below the sensitivity levels of other DNAm-based biomarkers. Furthermore, this highly sensitive age estimator accurately tracked the dynamic aging of cells cultured ex vivo and revealed that their proliferation is accompanied by a steady increase in epigenetic age. The skin & blood clock predicts lifespan and it relates to many age-related conditions. Overall, this biomarker is expected to become useful for forensic applications (e.g. blood or buccal swabs) and for a quantitative ex vivo human cell aging assay.

Ezetimibe lowers plasma levels of low-density lipoprotein (LDL) cholesterol by inhibiting the activity of the Niemann-Pick C1-like 1 (NPC1L1) protein. However, whether such inhibition reduces the risk of coronary heart disease is not known. Human mutations that inactivate a gene encoding a drug target can mimic the action of an inhibitory drug and thus can be used to infer potential effects of that drug.We sequenced the exons of NPC1L1 in 7364 patients with coronary heart disease and in 14,728 controls without such disease who were of European, African, or South Asian ancestry. We identified carriers of inactivating mutations (nonsense, splice-site, or frameshift mutations). In addition, we genotyped a specific inactivating mutation (p.Arg406X) in 22,590 patients with coronary heart disease and in 68,412 controls. We tested the association between the presence of an inactivating mutation and both plasma lipid levels and the risk of coronary heart disease.With sequencing, we identified 15 distinct NPC1L1 inactivating mutations; approximately 1 in every 650 persons was a heterozygous carrier for 1 of these mutations. Heterozygous carriers of NPC1L1 inactivating mutations had a mean LDL cholesterol level that was 12 mg per deciliter (0.31 mmol per liter) lower than that in noncarriers (P=0.04). Carrier status was associated with a relative reduction of 53% in the risk of coronary heart disease (odds ratio for carriers, 0.47; 95% confidence interval, 0.25 to 0.87; P=0.008). In total, only 11 of 29,954 patients with coronary heart disease had an inactivating mutation (carrier frequency, 0.04%) in contrast to 71 of 83,140 controls (carrier frequency, 0.09%).Naturally occurring mutations that disrupt NPC1L1 function were found to be associated with reduced plasma LDL cholesterol levels and a reduced risk of coronary heart disease. (Funded by the National Institutes of Health and others.).

Exome sequencing studies in complex diseases are challenged by the allelic heterogeneity, large number and modest effect sizes of associated variants on disease risk and the presence of large numbers of neutral variants, even in phenotypically relevant genes. Isolated populations with recent bottlenecks offer advantages for studying rare variants in complex diseases as they have deleterious variants that are present at higher frequencies as well as a substantial reduction in rare neutral variation. To explore the potential of the Finnish founder population for studying low-frequency (0.5–5%) variants in complex diseases, we compared exome sequence data on 3,000 Finns to the same number of non-Finnish Europeans and discovered that, despite having fewer variable sites overall, the average Finn has more low-frequency loss-of-function variants and complete gene knockouts. We then used several well-characterized Finnish population cohorts to study the phenotypic effects of 83 enriched loss-of-function variants across 60 phenotypes in 36,262 Finns. Using a deep set of quantitative traits collected on these cohorts, we show 5 associations (p<5×10−8) including splice variants in LPA that lowered plasma lipoprotein(a) levels (P = 1.5×10−117). Through accessing the national medical records of these participants, we evaluate the LPA finding via Mendelian randomization and confirm that these splice variants confer protection from cardiovascular disease (OR = 0.84, P = 3×10−4), demonstrating for the first time the correlation between very low levels of LPA in humans with potential therapeutic implications for cardiovascular diseases. More generally, this study articulates substantial advantages for studying the role of rare variation in complex phenotypes in founder populations like the Finns and by combining a unique population genetic history with data from large population cohorts and centralized research access to National Health Registers.

Recombination, together with mutation, gives rise to genetic variation in populations. Here we leverage the recent mixture of people of African and European ancestry in the Americas to build a genetic map measuring the probability of crossing over at each position in the genome, based on about 2.1 million crossovers in 30,000 unrelated African Americans. At intervals of more than three megabases it is nearly identical to a map built in Europeans. At finer scales it differs significantly, and we identify about 2,500 recombination hotspots that are active in people of West African ancestry but nearly inactive in Europeans. The probability of a crossover at these hotspots is almost fully controlled by the alleles an individual carries at PRDM9 (P value < 10−245). We identify a 17-base-pair DNA sequence motif that is enriched in these hotspots, and is an excellent match to the predicted binding target of PRDM9 alleles common in West Africans and rare in Europeans. Sites of this motif are predicted to be risk loci for disease-causing genomic rearrangements in individuals carrying these alleles. More generally, this map provides a resource for research in human genetic variation and evolution. Genetic maps measure the probability of crossovers at each position in a genome and are valuable tools for the study of variation in populations. A genetic map has now been constructed using data from 18,000 African American individuals. Comparison with European genetic maps reveals more than 2,000 recombination hot spots that are active in people of West African ancestry but inactive in most Europeans. The probability of crossover at these hot spots is controlled at the PRDM9 locus. A 17-base-pair DNA sequence motif is enriched at these hot spots, a source of risk for disease-causing genomic rearrangements.