Investigation of correlations between DNA methylation, suicidal behavior and aging
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Suicidal behavior ( SB ) is a major cause of mortality for patients diagnosed with bipolar disorder ( BD ). In this study, we investigated epigenetic differences in BD participants with and without a history of SB . Methods We used suicidality scores constructed from Schedule for Clinical Assessments in Neuropsychiatry ( SCAN ) interview questions about suicidal thought and behavior to identify individuals from a BD cohort of n=452; participants with the most extreme high (H‐ SB , n=18) and most extreme low (L‐ SB , n=22) scores were used as cases and controls, respectively. Epigenome‐wide DNA methylation patterns were compared between the two groups using the Illumina Infinium Human Methylation 450 BeadChip microarray. DNA methylation age was compared to chronological tissue age. Results We observed highly significant differences in methylation between cases and controls in three genomic regions enriched for epigenetic modifications corresponding to gene regulatory regions. BD participants with a history of SB showed less overall methylation in the 5′ untranslated region of Membrane palmitoylated protein 4 ( MPP 4 ) ( P =7.42×10 −7 ) and in intron 3 of TRE2/BUB2/CDC16 domain family member 16 ( TBC 1D16 ) ( P =6.47×10 −7 ), while exon 1 of Nucleoporin 133 ( NUP 133 ) was less methylated in controls ( P =1.17x10 ‐6 ). Moreover, we observed a greater correlation between DNA methylation age and tissue age in controls ( r =.91, P <.0001) than in the H‐ SB group ( r =.83, P <.0001). Conclusions We report significant findings at three loci based on a methylome scan of participants with BD for an SB phenotype, and potentially altered molecular aging in suicide attempters. Despite the small sample size, our proof‐of‐concept study highlights the potential for epigenetic factors to be useful in understanding the molecular underpinnings of suicide with the ultimate aim of its prevention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».