Human ageing is accompanied by characteristic metabolic and endocrine changes, including altered hormone profiles, insulin resistance and deterioration of skeletal muscle. Obesity and diabetes may themselves drive an accelerated ageing phenotype. Untangling the causal web between ageing, obesity and diabetes is a priority in order to understand their aetiology and improve prevention and management. The role of biological ageing in determining the risk of obesity and associated conditions has often been examined using mean leukocyte telomere length (LTL), a marker of replicative fatigue and senescence. However, considering phenotypes which represent different domains of biological and functional ageing as exposures for obesity and related traits could allow the elucidation of new understudied phenotypes relevant to cardio-metabolic risk in the wider population. This PhD considers the causal role of (1) hand grip strength (HGS), a marker of overall strength and physical functioning, and (2) resting energy expenditure, an indicator of overall energy metabolism and the major component of daily energy expenditure, in cardio-metabolic risk. I also characterise a new and readily-quantifiable marker of age-related genomic instability, mosaic loss of the Y chromosome (mLOY). Observational evidence implicates each of these phenotypes in cardio-metabolic conditions and intermediate phenotypes. However, it is not possible to infer causality from these observational associations due to confounding and reverse-causality. Mendelian randomisation offers a solution to these limitations and can allow the causal nature of these relationships to be investigated. Using population-based data including UK Biobank, this thesis presents the first large-scale genetic discovery effort for each trait and provides new biological insight into their shared and separate aetiology. I used identified variants to investigate the bidirectional causal associations of each trait with cardio-metabolic outcomes, intermediate phenotypes and other related traits such as frailty and mortality. In total I identified 16 loci for hand grip strength, 19 for mLOY, and one signal for REE. I have shown that HGS is likely to be causally linked to fracture risk, and I have identified the important shared genetic architecture between mLOY, glycaemic traits and cancer. I have also demonstrated that at least one known genetic variant contributing to obesity risk acts partially via reduced REE. Overall the findings of my PhD contribute to our wider understanding of the aetiological role of ageing processes in metabolic dysfunction, and have implications for both basic science and translational applications.

Introduction : La fibrillation auriculaire (FA) est l’arythmie la plus répandue au monde avec une prévalence estimée autour de 1-2% pour la population générale. Il s’agit d’une maladie complexe de causes multifactorielles, telles que la génétique, l’environnement et les habitudes de vie. Il est aussi important de prendre en compte que les risques de FA augmentent drastiquement avec l’âge. La fibrillation auriculaire post-opératoire (POAF) est la complication la plus commune à la suite d’une chirurgie cardiaque. Elle est associée avec une prolongation de la durée d’hospitalisation et à une augmentation du risque d’accident vasculaire cérébral (AVC) et de la mortalité. Il devient donc une priorité d’identifier les individus à risque de POAF et d’AVC causés par la FA, surtout en considérant l’existence d’interventions simples qui peuvent atténuer ces risques, comme certaines thérapies pharmacologiques. Hypothèse : L’hypothèse de ce projet est qu’un score polygénique (PGS) aurait un impact sur l’identification des individus à plus haut risque de FA à la suite d’une chirurgie cardiaque, mais aussi sur l’identification des individus à risque de récidive de FA lors d’un premier épisode de FA après une chirurgie. Objectifs : Ce projet se divise en 2 objectifs principaux. Dans un premier temps, nous cherchons à évaluer la capacité prédictive d’un PGS déjà validé (mais jamais utilisé pour la POAF) pour la POAF après une chirurgie cardiaque dans une population québécoise. Dans un second temps, nous cherchons à évaluer la capacité prédictive du même PGS au niveau de la récidive à distance de la FA chez le sous-groupe de personnes qui ont eu un épisode de POAF. Méthodes : Nous avons inclus 2340 participants de la Biobanque hospitalière de l’Institut de Cardiologie de Montréal (ICM) qui ont subi une chirurgie cardiaque entre 2005 et 2020 et qui n’avaient pas de FA diagnostiquée avant la chirurgie. La POAF a été définie comme une FA survenant jusqu’à 30 jours après la chirurgie. Le génotypage de la cohorte a été effectué à l’aide d’une puce de génotypage pangénomique, suivi d’une imputation avec l’aide du panel de référence TOPMed. Le PGS déjà validé et corrigé pour les principales composantes génétiques (PGS-AF) a été calculé à l’aide des poids d’un PGS publié (identifiant du PGS catalog : PGS000016). L’association entre le PGS-AF et la POAF a été évaluée par une régression logistique avec et sans la correction pour les facteurs de risque cliniques connus de la FA, y compris le score de risque clinique CHARGE-AF. Pour valider la valeur prédictive du PGS-AF indépendamment des prédicteurs cliniques, un indice de reclassement net (NRI) a été calculé. L’association entre le PGS-AF et le CHARGE-AF au niveau de la récidive de FA à distance, à plus de 30 jours après la chirurgie, au sein du sous-groupe de patients atteints de POAF a été évaluée avec un modèle de régression de Cox. Résultats : Sur les 2340 participants inclus dans l’étude rétrospective (80% d’hommes; âgés de 66 ans [59-71] au moment de la chirurgie cardiaque), 871 (37%) ont développé de la POAF. La POAF était plus fréquente après une chirurgie valvulaire que les autres chirurgies cardiaques (43% contre 32%, P<0,001) et avec une augmentation dans le score de risque clinique CHARGE-AF (P<0,001). Le PGS-AF était significativement associé à la POAF (P<0,001; augmentation du risque de POAF de 46% par augmentation de 1 écart-type du PGS-AF; statistique C = 0,61). L’incidence de la POAF était significativement plus élevée chez les patients avec PGS-AF au-dessus du 95e percentile (62%) comparativement aux patients avec PGS-AF en dessous du 95% percentile (36%; ratio de cote 2.3, intervalle de confiance 95% 1.6-3.4; P<0,001). Dans un modèle combinant le PGS-AF avec des prédicteurs cliniques (CHARGE-AF et chirurgie valvulaire), l’association du PGS-AF avec la POAF reste significative (P<0,001). De plus, par rapport à la prédiction clinique uniquement, l’ajout du PGS-AF entraine une amélioration significative du modèle (statistique C de 0,68 contre 0,65; test du rapport de vraisemblance P<0,001; NRI = 35%). Parmi les patients atteints de POAF, 235 (27%) ont développé de la FA au cours d’un suivi médian de 4,4 ans. Le PGS-AF et le CHARGE-AF étaient à la fois associés de manière significative et indépendante à la récidive de FA à distance (P<0,05), où chaque augmentation d’écart-type du PGS-AF augmente le risque de récidive de FA de 19%. Discussion et conclusion : Un score de risque polygénique précédemment validé pour la fibrillation auriculaire (PGS-AF) est significativement associé à la FA survenant comme une complication de la chirurgie cardiaque, indépendamment des prédicteurs de risque cliniques. Bien que la capacité discriminative soit modeste globalement, le PGS-AF permet d’identifier 5% de la population de patients avec risque de POAF 2,3 fois plus élevé, une magnitude d’effet de pertinence clinique. Le PGS-AF est également associé à la récidive à distance de la FA et, s’il est validé, pourrait aider à identifier les patients plus susceptibles de bénéficier d’une anticoagulation à long terme pour prévenir les AVC. Plus globalement, ces données impliquent le risque polygénique pour expliquer la variance de scénarios cliniques complexes tels que les complications chirurgicales. / Introduction: Atrial fibrillation (AF) is the most common arrhythmia in the world with an estimated prevalence of around 1-2% of the general population. It is a complex disease with multifactorial causes, such as genetics, environment, and lifestyle. It is also important to consider that the risk of AF increases drastically with age. Postoperative atrial fibrillation (POAF) is the most common complication following cardiac surgery. It is associated with a prolonged hospital stay length and an increased risk of cerebrovascular accident (CVA) and mortality. It therefore becomes a priority to identify individuals at higher risk of POAF and stroke caused by AF, especially considering the existence of simple interventions that can mitigate these risks, such as certain pharmacological therapies. Hypothesis: The project hypothesis is that a polygenic score (PGS) would have an impact on the identification of individuals at higher risk of AF following cardiac surgery, but also on the identification of individuals at higher risk of recurrence of AF within the subgroup of patients who had a first episode of AF after surgery. Aims: This project is divided into 2 main objectives. First, we seek to assess the predictive ability of an already validated PGS (but never used before for POAF) for POAF after cardiac surgery in a Quebec population. In a second step, we seek to assess the predictive capacity of the same PGS for distant recurrence of AF within the subgroup of people who have had an episode of POAF. Methods: We included 2,340 participants from the Montreal Heart Institute (MHI) hospital Biobank who underwent heart surgery from 2005 to 2020 and did not have an AF diagnosis before surgery. POAF was defined as AF occurring in up to 30 days after surgery. Cohort genotyping was performed using a genome-wide genotyping array, followed by imputation using the TOPMed reference panel. The PGS already validated and corrected for the main genetic components (PGS-AF) was calculated using weights of a published PGS (PGS catalog ID: PGS000016). The association between PGS-AF and POAF was assessed by logistic regression with and without correction for known AF clinical risk factors, including the CHARGE-AF clinical score. To validate the predictive ability of PGS-AF independently of clinical predictors, a net reclassification index (NRI) was calculated. The association between PGS-AF and CHARGE-AF in remote AF recurrence, more than 30 days after cardiac surgery, within the subgroup of patients with POAF was assessed using a Cox Proportional Hazards Model. Results: Of the 2,340 participants included in the retrospective study (80% males; aged 66 years old [59-71] at the time of cardiac surgery), 871 (37%) developed POAF. POAF was more common after valve surgery than other cardiac surgeries (43% vs 32%, P<0.001) and with an increase in the CHARGE-AF clinical risk score (P<0.001). PGS-AF was significantly associated with POAF (P<0.001; POAF risk increased by 46% per each standard deviation increase in PGS-AF; C-statistic = 0.61). The incidence of POAF was significantly higher in patients with PGS-AF above the 95th percentile (62%) compared to patients with PGS-AF below the 95% percentile (36%; odds ratio 2.3, range 95% confidence interval 1.6-3.4; P<0.001). In a model combining PGS-AF with clinical predictors (CHARGE-AF and valve surgery), the association of PGS-AF with POAF remains significant (P<0.001). Moreover, compared to the clinical predictors only, the addition of PGS-AF leads to a significant improvement in the model (C-statistic of 0.68 vs 0.65; likelihood ratio test P<0.001; NRI = 35%). Among patients with POAF, 235 (27%) developed AF during a median follow-up of 4.4 years. PGS-AF and CHARGE-AF were both significantly and independently associated with distant recurrence of AF (P<0.05 for both), where each standard deviation increase in PGS-AF increases the risk of distant AF recurrence by 19%. Discussion and conclusion: A previously validated polygenic risk score for atrial fibrillation (PGS-AF) is significantly associated with AF occurring as a complication of cardiac surgery, independently of clinical risk predictors. Although the discriminative ability is modest overall, the PGS-AF identifies 5% of the patient population with a 2.3 times higher risk of POAF, an effect size of clinical relevance. PGS-AF is also associated with distant recurrence of AF and, if validated, could help identify patients who could most likely benefit from long-term anticoagulation to prevent stroke. More broadly, these data implicate polygenic risk to explain the variance of complex clinical scenarios such as surgical complications.

Peripheral blood biomarkers can inform clinical care and drug development. Establishing causality between biomarker and disease is often critical for such applications, but epidemiological studies are limited due to biases from confounding and reverse causation. Mendelian randomization analysis leverages random inheritance of genetic variants at conception to mimic properties of randomized studies and estimate unconfounded effects between biomarker and disease, or vice-versa. This thesis demonstrates the utility of Mendelian randomization as a complementary tool to elucidate observational studies, predict drug safety and repurposing opportunities, and improve diagnostic biomarkers for cardiometabolic diseases. First, we characterized the hypothesized relationship between lipoprotein(a) and atrial fibrillation. We demonstrated both observed and genetically predicted lipoprotein(a) levels were associated with higher risk of atrial fibrillation across multiple independent cohorts. Importantly, risk was partly mediated independent of atherosclerotic cardiovascular disease, a known consequence of elevated lipoprotein(a) and itself a risk factor for atrial fibrillation. Next, we explored the lifelong effects of endogenous testosterone across a comprehensive set of 461 health outcomes in 161,268 males from the UK Biobank cohort. Using Mendelian randomization analysis, we found higher testosterone had beneficial effects on body composition and bone mineral density but adverse effects on prostate cancer, androgenic alopecia, spinal stenosis, and hypertension. Finally, we applied Mendelian randomization with the intention of discovering biomarkers caused by disease, which are expected to represent markers of early disease. As a proof-of-concept, we applied this framework to identify biomarkers associated with genetic predisposition to kidney function among 238 biomarkers measured in the ORIGIN trial. We discovered reduced kidney function caused increased trefoil factor 3 and showed its addition to models with known risk factors improved discrimination of incident early-stage chronic kidney disease. Taken together, Mendelian randomization identified biomarkers that warrant further study, with promising implications for screening, prevention, and treatment of different cardiometabolic diseases. / Thesis / Doctor of Philosophy (PhD) / Biological markers associated with disease can inform novel therapeutics or diagnostics but distinguishing causation from correlation is challenging. Mendelian randomization – a technique that leverages random inheritance of genetic variation to infer causality – was used to examine the role of biomarkers in cardiometabolic diseases. First, we implicated lipoprotein(a) as a risk factor for atrial fibrillation that acts independent of atherosclerotic cardiovascular disease. Second, we comprehensively characterized the lifelong effects of testosterone on health outcomes in males, where we found evidence of both beneficial and adverse effects on disease. Finally, we discovered trefoil factor 3 as a diagnostic marker for early-stage chronic kidney disease. Altogether, this thesis demonstrated different applications of Mendelian randomization that showcase its utility as a complementary tool to reveal causal biomarkers, and served to identify biomarkers for cardiometabolic diseases that merit further studies to evaluate their potential benefit on patient care.

La mise en banque d’échantillons humains et de données connexes n’est pas une pratique récente. Toutefois, dans les dernières décennies, ce phénomène a pris une ampleur sans précédent avec la création des biobanques populationnelles. Défini comme étant des infrastructures de recherche conçues pour durer plusieurs décennies, ce type de biobanques invite des milliers et, dans certains cas, des centaines de milliers de personnes à y participer en fournissant des échantillons, en se soumettant à des tests physiques et biochimiques, et en répondant à diverses questions sur leur santé et leur environnement sociodémographique. Mais quelles sont les obligations des biobanques et de leurs chercheurs face aux participants? Considérant leur longue durée, quel est l’encadrement juridique de ces biobanques populationnelles au Québec? Ce sont les deux questions que pose ce mémoire. Quant à l’encadrement, nous utilisons trois axes d’analyse : i) les lois, les règlements, la déontologie professionnelle et les normes applicables; ii) la qualification juridique de l’acte de mise en banque d’échantillons et de données; et iii) les obligations découlant de la nature même de l’objet de la relation juridique. Notre analyse révèle que cet encadrement est une mosaïque législative, contractuelle, déontologique et normative qui, malgré ses complexités et ses défis d’accessibilité pour les participants, assure une certaine protection pour ces derniers. Quant aux obligations incombant à la biobanque et à ses chercheurs, elles sont pour la majorité teintées par des caractéristiques particulières aux biobanques populationnelles. Ainsi, il existe des défis particuliers en ce qui concerne notamment le consentement, le devoir d’information, le retour de résultats et la sécurité des échantillons et des données. Étant donné la nature évolutive de ces obligations, nous proposons une approche basée sur le meilleur intérêt du participant pour déterminer la nature et l’intensité des obligations incombant à une biobanque et à ses chercheurs. / The collection of human samples and related data is not a recent practice. However, in the last few decades, such practices have taken much importance mainly due to the creation of population type biobanks. Defined as research infrastructures, they are conceived to last several decades. They invite thousands and, in some cases, hundreds of thousands of participants to contribute their samples, undergo physical and biochemical tests and answer various questions regarding their health and socio-demographic environment. In this context, what are the obligations of these initiatives and the researchers involved therein towards the participants? Considering their duration, what is the legal setting surrounding such biobanks in Québec? These are the two questions addressed by this study. With respect to the legal setting, we propose an analysis based on three axes: i) laws, rules, professional deontology and norms; ii) the legal qualification of the act of banking samples and data; and iii) obligations resulting from the nature of the object of the legal relation. Our analysis reveals that the legal setting surrounding biobanks is a mosaic composed of legislative, contractual, deontological and normative obligations that, despite its complexities and challenges of accessibility for the participant, ensure a certain level of protection for the latter. Regarding the obligations of the biobank and its researchers, they are, for the majority, affected by particularities of population type biobanks. Indeed, specific challenges exist with respect to consent, the obligation to inform, the return of results and the security of samples and data. Given the evolving nature of the theses obligations, we propose to consider an approach based on the best interests of the participants when determining the nature and the intensity of the different obligations applicable to the biobank and its researchers.

La mise en banque d’échantillons humains et de données connexes n’est pas une pratique récente. Toutefois, dans les dernières décennies, ce phénomène a pris une ampleur sans précédent avec la création des biobanques populationnelles. Défini comme étant des infrastructures de recherche conçues pour durer plusieurs décennies, ce type de biobanques invite des milliers et, dans certains cas, des centaines de milliers de personnes à y participer en fournissant des échantillons, en se soumettant à des tests physiques et biochimiques, et en répondant à diverses questions sur leur santé et leur environnement sociodémographique. Mais quelles sont les obligations des biobanques et de leurs chercheurs face aux participants? Considérant leur longue durée, quel est l’encadrement juridique de ces biobanques populationnelles au Québec? Ce sont les deux questions que pose ce mémoire. Quant à l’encadrement, nous utilisons trois axes d’analyse : i) les lois, les règlements, la déontologie professionnelle et les normes applicables; ii) la qualification juridique de l’acte de mise en banque d’échantillons et de données; et iii) les obligations découlant de la nature même de l’objet de la relation juridique. Notre analyse révèle que cet encadrement est une mosaïque législative, contractuelle, déontologique et normative qui, malgré ses complexités et ses défis d’accessibilité pour les participants, assure une certaine protection pour ces derniers. Quant aux obligations incombant à la biobanque et à ses chercheurs, elles sont pour la majorité teintées par des caractéristiques particulières aux biobanques populationnelles. Ainsi, il existe des défis particuliers en ce qui concerne notamment le consentement, le devoir d’information, le retour de résultats et la sécurité des échantillons et des données. Étant donné la nature évolutive de ces obligations, nous proposons une approche basée sur le meilleur intérêt du participant pour déterminer la nature et l’intensité des obligations incombant à une biobanque et à ses chercheurs. / The collection of human samples and related data is not a recent practice. However, in the last few decades, such practices have taken much importance mainly due to the creation of population type biobanks. Defined as research infrastructures, they are conceived to last several decades. They invite thousands and, in some cases, hundreds of thousands of participants to contribute their samples, undergo physical and biochemical tests and answer various questions regarding their health and socio-demographic environment. In this context, what are the obligations of these initiatives and the researchers involved therein towards the participants? Considering their duration, what is the legal setting surrounding such biobanks in Québec? These are the two questions addressed by this study. With respect to the legal setting, we propose an analysis based on three axes: i) laws, rules, professional deontology and norms; ii) the legal qualification of the act of banking samples and data; and iii) obligations resulting from the nature of the object of the legal relation. Our analysis reveals that the legal setting surrounding biobanks is a mosaic composed of legislative, contractual, deontological and normative obligations that, despite its complexities and challenges of accessibility for the participant, ensure a certain level of protection for the latter. Regarding the obligations of the biobank and its researchers, they are, for the majority, affected by particularities of population type biobanks. Indeed, specific challenges exist with respect to consent, the obligation to inform, the return of results and the security of samples and data. Given the evolving nature of the theses obligations, we propose to consider an approach based on the best interests of the participants when determining the nature and the intensity of the different obligations applicable to the biobank and its researchers.

No description available.