Absolute Measurements of Macrophage Migration Inhibitory Factor and Interleukin-1-β mRNA Levels Accurately Predict Treatment Response in Depressed Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased levels of inflammation have been associated with a poorer response to antidepressants in several clinical samples, but these findings have had been limited by low reproducibility of biomarker assays across laboratories, difficulty in predicting response probability on an individual basis, and unclear molecular mechanisms. METHODS: Here we measured absolute mRNA values (a reliable quantitation of number of molecules) of Macrophage Migration Inhibitory Factor and interleukin-1β in a previously published sample from a randomized controlled trial comparing escitalopram vs nortriptyline (GENDEP) as well as in an independent, naturalistic replication sample. We then used linear discriminant analysis to calculate mRNA values cutoffs that best discriminated between responders and nonresponders after 12 weeks of antidepressants. As Macrophage Migration Inhibitory Factor and interleukin-1β might be involved in different pathways, we constructed a protein-protein interaction network by the Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins. RESULTS: We identified cutoff values for the absolute mRNA measures that accurately predicted response probability on an individual basis, with positive predictive values and specificity for nonresponders of 100% in both samples (negative predictive value=82% to 85%, sensitivity=52% to 61%). Using network analysis, we identified different clusters of targets for these 2 cytokines, with Macrophage Migration Inhibitory Factor interacting predominantly with pathways involved in neurogenesis, neuroplasticity, and cell proliferation, and interleukin-1β interacting predominantly with pathways involved in the inflammasome complex, oxidative stress, and neurodegeneration. CONCLUSION: We believe that these data provide a clinically suitable approach to the personalization of antidepressant therapy: patients who have absolute mRNA values above the suggested cutoffs could be directed toward earlier access to more assertive antidepressant strategies, including the addition of other antidepressants or antiinflammatory drugs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».