Pharmacogenetics of Major Depressive Disorder (MDD): Progress in Two Serotonergic Targets
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is a multifaceted, debilitating condition affecting over 300 million people worldwide. It contributes significantly to social, psychological and economic burdens on individuals and on society at large. Currently, the most widely prescribed antidepressant medications are selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs), which act by blocking serotonin (5-HT) reuptake into presynaptic neurons, thereby increasing the extracellular 5-HT concentration in the brain. However, response to SSRIs and other psychotropic medications used to treat depression is highly variable, with only about one third of patients responding to treatment with an SSRI. This may reflect, at least in part, the genetic heterogeneity of depressed individuals. Studies investigating the genetic components of depression aim to improve treatment outcomes and possibly pave the way for personalized medicine in which the first medication prescribed is the one most likely to result in remission. This review presents the results of several studies on two 5-HT related genes: SLC6A4 and HTR2A, which encode for the serotonin transporter and the serotonin-2A receptor, respectively. Extensive studies have demonstrated that possessing two copies of the long allele (L/L) of the SLC6A4 gene can predict better responses to the SSRI Escitalopram. However, this finding was significant only in the Caucasian population. In addition to this, several single nucleotide polymorphisms in the HTR2A gene also predict clinical outcome, although molecular mechanisms remain unclear. Hence, the results indicate that while there is significant potential for predicting treatment response associated with these and other genetic targets, there is much work left to be done to establish conclusive evidence for and feasibility of pharmacogenetic testing.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».