Peripheral Levels of the Micro-RNA MiR-1202 are Correlated with Changes in Brain Activity and Connectivity During an Antidepressant Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Micro-RNAs are short non-coding sequences playing a major role in regulating gene expression. Peripheral levels of the micro-RNA miR-1202 have been shown to predict antidepressant response and to change during treatment. However, it is not clear to what extent these peripheral measures reflect central neural changes in vivo. Objectives We aimed at investigating a potential link between peripheral micro-RNA and neuroimaging measures. Methods At baseline and after 8 weeks of desvenlafaxine (50–100 mg die), twenty depressed patients were scanned with 3 T magnetic resonance imaging, first at rest then during the Go/NoGo task, a classical test of response inhibition. Blood samples were taken for RNA extraction. Results During resting state, baseline miR-1202 levels were predictive of decreased connectivity between the posterior cingulate and the prefrontal, occipital and parietal cortices. Changes in miR-1202 levels were correlated with changes in activity in right precuneus within the default-mode network, and with decreased connectivity between the posterior cingulate and the temporal and prefrontal cortices, and the precuneus. During the Go/NoGo task, baseline levels and changes in these levels were correlated with activity changes in different regions, including bilateral prefrontal, insular, cingulate, and temporal cortices. Finally, secondary analyses suggest an association between miR-1202 levels and glutamate levels measured by spectroscopy in dorsomedial prefrontal cortex. Conclusions This is the first study showing that baseline and changes in peripheral levels of one micro-RNA were associated with changes in brain activity and connectivity during an antidepressant treatment. MiR-1202 may act through the modulation of the glutamatergic system.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».