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Enregistrement W2976906159 · doi:10.1016/j.bpsgos.2021.07.008

Identifying the Common Genetic Basis of Antidepressant Response

2021· article· en· W2976906159 sur OpenAlexafffund
Oliver Pain, Karen Hodgson, Vassily Trubetskoy, Stephan Ripke, Victoria Marshe, Mark J. Adams, Enda M. Byrne, Adrián I. Campos, Tania Carrillo‐Roa, Annamaria Cattaneo, Thomas D. Als, Daniel Souery, Mojca Zvezdana Dernovšek, Chiara Fabbri, Caroline Hayward, Neven Henigsberg, Joanna Hauser, James L. Kennedy, Eric J. Lenze, Glyn Lewis, Daniel J. Müller, Nicholas G. Martin, Benoit H. Mulsant, Ole Mors, Nader Perroud, David J. Porteous, Miguel E. Rentería, Charles F. Reynolds, Marcella Rietschel, Rudolf Uher, Eleanor M. Wigmore, Wolfgang Maier, Naomi R. Wray, Katherine J. Aitchison, Volker Arolt, Bernhard T. Baune, Joanna M. Biernacka, Guido Bondolfi, Katharina Domschke, Masaki Kato, Qingqin S. Li, Yu‐Li Liu, Alessandro Serretti, Shih‐Jen Tsai, Gustavo Turecki, Richard M. Weinshilboum, Siegfried Kasper, Joseph Zohar, Stuart Montgomery, Diego Albani, Gianluigi Forloni, Panagiotis Ferentinos, Dan Rujescu, Julien Mendlewicz, Manuel Mattheisen, Maciej Trzaskowski, Abdel Abdellaoui, Esben Agerbo, Tracy Air, Till F. M. Andlauer, Silviu‐Alin Bacanu, Marie Bækvad‐Hansen, Aartjan T.F. Beekman, Tim B. Bigdeli, Elisabeth B. Binder, Julien Bryois, Henriette N. Buttenschøn, Jonas Bybjerg‐Grauholm, Na Cai, Enrique Castelao, Jane Christensen, Toni‐Kim Clarke, Jonathan R. I. Coleman, Lucía Colodro‐Conde, Baptiste Couvy‐Duchesne, Nick Craddock, Gregory E. Crawford, Gail Davies, Ian J. Deary, Franziska Degenhardt, Eske M. Derks, Neşe Direk, Conor V. Dolan, Erin C. Dunn, Thalia C. Eley, Valentina Escott‐Price, Farnush Farhadi Hassan Kiadeh, Hilary K. Finucane, Jerome C. Foo, Andreas J. Forstner, Josef Frank, Héléna A. Gaspar, Michael Gill, Fernando S. Goes, Scott D. Gordon, Jakob Grove, Lynsey S. Hall, Christine Søholm Hansen, Thomas Folkmann Hansen, Stefan Herms, Ian B. Hickie, Per Hoffmann, Georg Homuth, Carsten Horn, Jouke‐Jan Hottenga, David M. Hougaard, David M. Howard, Marcus Ising, Rick Jansen, Ian Jones, Lisa Jones, Eric Jorgenson, James A. Knowles, Isaac S. Kohane, Julia Kraft, Warren W. Kretzschmar, Zoltán Kutalik, Yihan Li, Penelope A. Lind, Donald J. MacIntyre, Dean F. MacKinnon, Robert Maier, Jonathan Marchini, Hamdi Mbarek, Patrick J. McGrath, Peter McGuffin, Sarah E. Medland, Divya Mehta, Christel M. Middeldorp, Evelin Mihailov, Yuri Milaneschi, Lili Milani, Francis M. Mondimore, Grant W. Montgomery, Sara Mostafavi, Niamh Mullins, Matthias Nauck, Bernard Ng, Michel G. Nivard, Dale R. Nyholt, Paul F. O’Reilly, Högni Óskarsson, Michael J. Owen, Jodie N. Painter, Carsten Bøcker Pedersen, Marianne Giørtz Pedersen, Roseann E. Peterson, Wouter J. Peyrot, Giorgio Pistis, Daniëlle Posthuma, Jorge Quiroz, Per Qvist, John P. Rice, Brien P. Riley, Margarita Rivera, Saira Saeed Mirza, Robert A. Schoevers, Eva C. Schulte, Ling Shen, Jianxin Shi, Stanley I. Shyn, Engilbert Sigurðsson, Grant Sinnamon, Johannes H. Smit, Daniel J. Smıth, Hreinn Stefánsson, Stacy Steinberg, Fabian Streit, Jana Strohmaier, Katherine E. Tansey, Henning Teismann, Alexander Teumer, Wesley Thompson, Pippa A. Thomson, Thorgeir E. Thorgeirsson, Matthew Traylor, Jens Treutlein, André G. Uitterlinden, Daniel Umbricht, Sandra Van der Auwera, Albert M. van Hemert, Alexander Viktorin, Peter M. Visscher, Yunpeng Wang, Bradley T. Webb, Shantel Weinsheimer, Jürgen Wellmann, Gonneke Willemsen, Stephanie H. Witt, Yang Wu, Hualin Simon Xi, Jian Yang, Futao Zhang, Dorret I. Boomsma, Sven Cichon, Udo Dannlowski, Eco J. C. de Geus, J. Raymond DePaulo, Enrico Domenici, Tõnu Esko, Hans J. Grabe, Steven P. Hamilton, Andrew C. Heath, Kenneth S. Kendler, Stefan Kloiber, Susanne Lucae, Pamela A. F. Madden, Patrik K. E. Magnusson, Andres Metspalu, Preben Bo Mortensen, Bertram Müller‐Myhsok, Merete Nordentoft, Markus M. Nöthen, Michael O‘Donovan, Sara A. Paciga, Nancy L. Pedersen, Brenda W.J.H. Penninx, Roy H. Perlis, James B. Potash, Martin Preisig, Catherine Schaefer, Thomas G. Schulze, Jordan W. Smoller, Henning Tiemeier, Henry Völzke, Myrna M. Weissman, Thomas Werge, Cathryn M. Lewis, Douglas F. Levinson, Gerome Breen, Anders D. Børglum, Patrick F. Sullivan

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry Global Open Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteWomen and Children’s Health Research InstituteDalhousie UniversityUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesJanssen Research and DevelopmentNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthHôpitaux Universitaires de GenèveLundbeck CanadaSveučilište u ZagrebuOtsuka Canada PharmaceuticalBerlin Institute of HealthIstituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri - IRCCSItalfarmacoWashington University School of Medicine in St. LouisTaipei Veterans General HospitalH. Lundbeck A/SMedicinski Fakultet, Sveučilište u ZagrebuFreie Universität BerlinOtsuka PharmaceuticalHLS TherapeuticsRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnJanssen CanadaDalhousie UniversityHumboldt-Universität zu BerlinMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonNational Yang-Ming UniversityWestfälische Wilhelms-Universität MünsterNational Health Research InstitutesKansai Medical UniversityUniversity of AlbertaImperial College LondonUniversity of TorontoGlaxoSmithKlineAarhus UniversitetshospitalLundbeckfondenAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgServierMedical Research CouncilAstraZenecaUniversità di BolognaMassachusetts General HospitalSackler TrustEli Lilly and CompanySanofiBroad InstituteUniwersytet Medyczny im. Karola Marcinkowskiego w PoznaniuInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of ChinaAarhus UniversitetQIMR Berghofer Medical Research InstituteWellcome TrustCampbell Family Mental Health Research InstituteMcGill UniversityUniversity of PittsburghPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésAntidepressantBasis (linear algebra)Computer sciencePsychologyNeuroscienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antidepressants are a first-line treatment for depression. However, only a third of individuals experience remission after the first treatment. Common genetic variation, in part, likely regulates antidepressant response, yet the success of previous genome-wide association studies has been limited by sample size. This study performs the largest genetic analysis of prospectively assessed antidepressant response in major depressive disorder to gain insight into the underlying biology and enable out-of-sample prediction. Genome-wide analysis of remission (nremit = 1852, nnonremit = 3299) and percentage improvement (n = 5218) was performed. Single nucleotide polymorphism–based heritability was estimated using genome-wide complex trait analysis. Genetic covariance with eight mental health phenotypes was estimated using polygenic scores/AVENGEME. Out-of-sample prediction of antidepressant response polygenic scores was assessed. Gene-level association analysis was performed using MAGMA and transcriptome-wide association study. Tissue, pathway, and drug binding enrichment were estimated using MAGMA. Neither genome-wide association study identified genome-wide significant associations. Single nucleotide polymorphism–based heritability was significantly different from zero for remission (h2 = 0.132, SE = 0.056) but not for percentage improvement (h2 = −0.018, SE = 0.032). Better antidepressant response was negatively associated with genetic risk for schizophrenia and positively associated with genetic propensity for educational attainment. Leave-one-out validation of antidepressant response polygenic scores demonstrated significant evidence of out-of-sample prediction, though results varied in external cohorts. Gene-based analyses identified ETV4 and DHX8 as significantly associated with antidepressant response. This study demonstrates that antidepressant response is influenced by common genetic variation, has a genetic overlap schizophrenia and educational attainment, and provides a useful resource for future research. Larger sample sizes are required to attain the potential of genetics for understanding and predicting antidepressant response.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations133
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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