Genome-wide association study of suicide attempt in psychiatric disorders identifies association with major depression polygenic risk scores
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Over 90% of suicide attempters have a psychiatric diagnosis, however twin and family studies suggest that the genetic etiology of suicide attempt (SA) is partially distinct from that of the psychiatric disorders themselves. Here, we present the largest genome-wide association study (GWAS) on suicide attempt using major depressive disorder (MDD), bipolar disorder (BIP) and schizophrenia (SCZ) cohorts from the Psychiatric Genomics Consortium. Method Samples comprise 1622 suicide attempters and 8786 non-attempters with MDD, 3264 attempters and 5500 non-attempters with BIP and 1683 attempters and 2946 non-attempters with SCZ. SA GWAS were performed comparing attempters to non-attempters in each disorder followed by meta-analysis across disorders. Polygenic risk scoring investigated the genetic relationship between SA and the psychiatric disorders. Results Three genome-wide significant loci for SA were found: one associated with SA in MDD, one in BIP, and one in the meta-analysis of SA in mood disorders. These associations were not replicated in independent mood disorder cohorts from the UK Biobank and i PSYCH. Polygenic risk scores for major depression were significantly associated with SA in MDD (P=0.0002), BIP (P=0.0006) and SCZ (P=0.0006). Conclusions This study provides new information on genetic associations and the genetic etiology of SA across psychiatric disorders. The finding that polygenic risk scores for major depression predict suicide attempt across disorders provides a possible starting point for predictive modelling and preventative strategies. Further collaborative efforts to increase sample size hold potential to robustly identify genetic associations and gain biological insights into the etiology of suicide attempt.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».