Enrichment of pathogenic variants in genes associated with inborn errors of metabolism in psychiatric populations
Notice bibliographique
Résumé
Many genetic conditions can mimic mental health disorders, with psychiatric symptoms that are difficult to treat with standard psychotropic medications. This study tests the hypothesis that psychiatric populations are enriched for pathogenic variants associated with selected inborn errors of metabolism (IEMs). Using next-generation sequencing, 2046 psychiatric patients were screened for pathogenic variants in genes associated with four IEMs, Niemann-Pick disease type C (NPC), Wilson disease (WD), homocystinuria (HOM), and acute intermittent porphyria (AIP). Among the 2046 cases, carrier rates of 0.83, 0.98, and 0.20%, for NPC, WD and HOM, and affected rates of 0.10 and 0.24% for NPC and AIP were seen, respectively. An enrichment of known and predicted pathogenic variants in the genes associated with NPC and AIP was found in the psychiatric cohort and especially in schizophrenia patients. The results of this study support that pathogenic variants in genes associated with IEMs are enriched in psychiatric populations. Underlying undiagnosed IEMs could account for the psychiatric symptomatology in a subset of psychiatric patients. Further studies are warranted to investigate the possibility that carriers for IEMs may have an increased risk for psychiatric disorders, particularly in the context of poor treatment 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».