The one and the many: effects of the cell adhesion molecule pathway on neuropsychological function in psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic studies of single gene variants have been criticized as providing a simplistic characterization of the genetic basis of illness risk that ignores the effects of other variants within the same biological pathways. Of candidate biological pathways for schizophrenia (SZ), the cell adhesion molecule (CAM) pathway has repeatedly been linked to both psychosis and neurocognitive dysfunction. Here we tested, using risk allele scores derived from the Schizophrenia Psychiatric Genome-Wide Association Study Consortium (PGC-SCZ), whether alleles within the CAM pathway were correlated with poorer neuropsychological function in patients. METHOD: In total, 424 patients with psychosis were assessed in areas of cognitive ability typically found to be impaired in SZ: intelligence quotient, memory, working memory and attentional control. CAM pathway genes were identified using the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) database. Alleles within these genes identified as significantly associated with SZ risk in the PGC-SCZ were then used to calculate a CAM pathway-based polygenic risk allele score for each patient and these scores were tested for association with cognitive ability. RESULTS: Increased CAM pathway polygenic risk scores were significantly associated with poorer performance on measures of memory and attention, explaining 1-3% of variation on these measures. Notably, the most strongly associated single nucleotide polymorphism (SNP) in the CAM pathway (rs9272105 within HLA-DQA1) explained a similar amount of variance in attentional control, but not memory, as the polygenic risk analysis. CONCLUSIONS: These data support a role for the CAM pathway in cognitive function, both at the level of individual SNPs and the wider pathway. In so doing these data highlight the value of pathway-based polygenic risk score studies as well as single gene studies for understanding SZ-associated deficits in cognition.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».