Gut Microbiome Patterns Associated With Treatment Response in Patients With Major Depressive Disorder: Changements du microbiote intestinal associés à la réponse au traitement chez des patients souffrant de trouble dépressif majeur
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Compelling animal data exists examining the impact of the gut microbiome on the brain, but work is required to translate these findings in a clinical population. We sought to do this by exploring the effects of antidepressant medications on the gut microbiota, and establishing a baseline Major Depressive Disorder (MDD) gut phenotype. Methods: Participants with a primary diagnosis of MDD (n = 15) who were nonmedicated were recruited and followed over 6 months. Stool samples were collected prior to treatment initiation and 3 and 6 months following treatment. 16S rRNA sequencing was employed in order to analyze the gut microbial community profile. Symptom severity was measured by the Beck Depression Inventory. Alpha diversity metrics revealed no significant difference in the community diversity across any of the time-points. Results: Comparison of within-group versus between-group distances revealed a lack of clustering of samples based on time-point, suggesting no significant change in the microbiota across treatment duration. When analyzed based on treatment response, however, patients in the responder group exhibited greater phylogenetic diversity than non-responders (Mann-Whitney U = 5, p = 0.026). At 3-months, 35 Operational Taxonomic Units (OTUs) were significantly different between groups and at 6-months, 42 OTUs were significantly different between responders and non-responders. Conclusions: These observations indicate that antidepressant medications alter the gut microbiota of patients with MDD, with disparate effects in responders versus non responders. This supports the concept of a microbiota phenotype associate with treatment response in MDD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».