MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2795131857 · doi:10.1093/schbul/sby017.726

F195. ENRICHMENT OF PATHOGENIC VARIANTS ASSOCIATED WITH TREATABLE GENETIC DISEASES IN LARGE SCHIZOPHRENIA, BIPOLAR AND DEPRESSION COHORTS

2018· article· en· W2795131857 sur OpenAlexaff
Venuja Sriretnakumar, Ricardo Harripaul, John B. Vincent, James L. Kennedy, Joyce So

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Rare Diseases
Établissements canadiensUniversity Health NetworkCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)Depression (economics)Bipolar disorderPsychiatryMedicineGeneticsClinical psychologyBiologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic diseases are individually rare but collectively common. Many genetic conditions can mimic mental health disorders, with psychiatric symptoms that are difficult to treat with regular medications. Treatment of the underlying genetic disease can cure the associated psychiatric symptoms or help regular medications work better. Discovery of rare genetic diseases in psychiatric patients would reveal specific treatment options, and give information about the chances of other family members being affected. In this study, we test the hypothesis that psychiatric populations are enriched for pathogenic variants associated with selected treatable inborn errors of metabolism (IEMs). Using targeted next-generation sequencing, we screened schizophrenia (n=1132), bipolar (n=719) and major depressive disorder (n=195) patients for variants in genes associated with Niemann-Pick disease type C (NPC), Wilson disease (WD), homocystinuria (HOM) and acute intermittent porphyria (AIP), and compared the frequency of known and predicted pathogenic variants found to 123 136 samples from the gnomAD consortium. Our study is the first to explore the prevalence of NPC, WD, HOM and AIP gene variants in well-defined psychiatric cohorts. Among 2046 cases (male, n=1106; female, n=940), carrier rates of 0·93%, 0·98% and 0·20% for NPC, WD and HOM were seen, respectively. The carrier rate for NPC was marginally enriched in the SCZ cohort (1·15%) compared to general (95% CI, 0·007 – 0·021; p=0·084) and comparison (95% CI, 1·967 – 5·272; p=5·16e-05) populations. AIP affected rate of 0·29% was observed across the entire psychiatric cohort relative to the general (95% CI, 0·001 – 0·006; p=3·47e-13) and comparison (95% CI, 1·572 – 10·044; p=0·012) populations, an almost 300x enrichment in comparison to what is expected in the general population. An enrichment of known and predicted pathogenic variants associated with NPC and AIP was found in the psychiatric cohort, especially in SCZ patients. The results of this proof-of-principle study support that rare genetic disease variants, such as those associated with treatable IEMs, may contribute to the pathogenesis and treatment responsiveness of psychiatric disorders. Discovering genetic diseases in psychiatric patients will shift how health care is delivered to these vulnerable patients by addressing underlying conditions rather than masking symptoms with medications, and has the potential to especially help patients who don’t respond to regular psychotropic medications. Further studies screening large psychiatric cohorts for pathogenic variants in a large panel of treatable IEM genes will reveal the full impact of such disorders for psychiatric patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSchizophrenia BulletinMême sujetGenomics and Rare DiseasesTravaux en français237 207