The genome‐wide expression effects of escitalopram and its relationship to neurogenesis, hippocampal volume, and antidepressant response
Notice bibliographique
Résumé
Antidepressant-induced hippocampal neurogenesis (AHN) is hypothesized to contribute to increases in hippocampal volume among major depressive disorder patients after long-term treatment. Furthermore, rodent studies suggest AHN may be the cellular mechanism mediating the therapeutic benefits of antidepressants. Here, we perform the first investigation of genome-wide expression changes associated with AHN in human cells. We identify gene expression networks significantly activated during AHN, and we perform gene set analyses to probe the molecular relationship between AHN, hippocampal volume, and antidepressant response. The latter were achieved using genome-wide association summary data collected from 30,717 individuals as part of the ENIGMA Consortium (genetic predictors of hippocampal volume dataset), and data collected from 1,222 major depressed patients as part of the NEWMEDS Project (genetic predictors of response to antidepressants dataset). Our results showed that the selective serotonin reuptake inhibitor, escitalopram evoked AHN in human cells; dose-dependently increasing the differentiation of cells into neuroblasts, as well as increasing gliogenesis. Activated genome-wide expression networks relate to axon and microtubule formation, and ribosomal biogenesis. Gene set analysis revealed that gene expression changes associated with AHN were nominally enriched for genes predictive of hippocampal volume, but not for genes predictive of therapeutic response.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».