Serotonin transporter clustering in blood lymphocytes predicts the outcome on anhedonia scores in naïve depressive patients treated with antidepressant medication
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have shown that serotonin transporter (SERT) clustering in blood lymphocytes is altered in major depression and correlates with pharmacological therapeutic responses measured with the Hamilton scale. In the present report, we extend these results to the self-assessment anhedonia scale, as anhedonia is a cardinal symptom of major depression that is difficult to treat with first-line antidepressants. METHODS: We collected blood samples from 38 untreated depression patients at the time of enrolment and 8 weeks after pharmacological treatment. We used the self-assessment anhedonia scale to evaluate anhedonia symptoms before and after treatment. We also used quantitative immunocytochemistry to measure SERT clusters in blood lymphocytes. RESULTS: Evaluation of the distribution of SERT clusters size in the plasma membrane of lymphocytes identified two subpopulations of naive depression patients: Depression I (D-I) and Depression II (D-II). While naïve D-I and D-II patients initially showed similar anhedonia scores, D-II patients showed a good response in anhedonia symptoms after 8 weeks of psychopharmacological treatment, whereas D-I patients failed to show any improvement. Psychopharmacological treatment also induced an increase in the number of SERT clusters in lymphocytes in the D-II group, and this increase correlated with the improvement in anhedonia symptoms. CONCLUSIONS: SERT clustering in peripheral lymphocytes can be used to identify patient response to antidepressant therapy as ascertained by anhedonia scores.
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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) | 0,002 | 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 ».