DNA methylation in interleukin-11 predicts clinical response to antidepressants in GENDEP
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptional differences in interleukin-11 (IL11) after antidepressant treatment have been found to correspond to clinical response in major depressive disorder (MDD) patients. Expression differences were partly mediated by a single-nucleotide polymorphism (rs1126757), identified as a predictor of antidepressant response as part of a genome-wide association study. Here we attempt to identify whether DNA methylation, another baseline factor known to affect transcription factor binding, might also predict antidepressant response, using samples collected from the Genome-based Therapeutic Drugs for Depression project (GENDEP). DNA samples from 113 MDD individuals from the GENDEP project, who were treated with either escitalopram (n=80) or nortriptyline (n=33) for 12 weeks, were randomly selected. Percentage change in Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale scores between baseline and week 12 were utilized as our measure of antidepressant response. The Sequenom EpiTYPER platform was used to assess DNA methylation across the only CpG island located in the IL11 gene. Regression analyses were then used to explore the relationship between CpG unit methylation and antidepressant response. We identified a CpG unit predictor of general antidepressant response, a drug by CpG unit interaction predictor of response, and a CpG unit by rs1126757 interaction predictor of antidepressant response. The current study is the first to investigate the potential utility of pharmaco-epigenetic biomarkers for the prediction of antidepressant response. Our results suggest that DNA methylation in IL11 might be useful in identifying those patients likely to respond to antidepressants, and if so, the best drug suited to each individual.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».