Whole-exome sequencing identifies a polymorphism in the BMP5 gene associated with SSRI treatment response in major depression
Notice bibliographique
Résumé
Although antidepressants are widely used in the pharmacotherapy of major depressive disorder (MDD), their efficacy is still insufficient as approximately one-third of the patients do not fully recover even after several treatment trials. Inter-individual genetic differences are thought to contribute to the variability in antidepressant response; however, current findings from pharmacogenetic studies are uncertain or not clearly replicated. Here we report the first application of full exome sequencing for the analysis of pharmacogenomics on antidepressant treatment. After 12 weeks of treatment with the selective serotonin re-uptake inhibitor escitalopram, we selected five clear responders and five clear non-responders for exome sequencing. By comparing the allele counts of previously known single nucleotide polymorphisms and novel polymorphisms we selected 38 markers for further genotyping in two independent patient samples treated with escitalopram (n=116 and n=394). The A allele, carried by approximately 30% of the patients with MDD, of rs41271330 in the bone morphogenetic protein (BMP5) gene showed strong association with worse treatment response in both sample sets (p=0.001), indicating that this is an promising pharmacogenetic marker for prediction of antidepressant therapeutic outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».