A261 MICROBIOTA PROFILES OF PATIENTS WITH MENTAL DISODERS DIFFER FROM THOSE OF HEALTHY CONTROLS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mental disorders are the leading cause of disabilities worldwide, with depression and anxiety among the most common ones, affecting up to 1/3 of the worldwide population at least once in their lifetime. In both preclinical models and clinical studies, gut microbiota has been associated with altered behavior and anxiety or depression, respectively. Aims To investigate 1) whether the microbial profiles of patients with generalized anxiety disorder (GAD) and major depression disorder (MDD) differ from those of healthy controls (HC), and 2) whether specific bacterial taxa associate with GAD or MDD. Methods 118 patients with primary GAD (n=82, 83.3 % female) or MDD (n=36, 62.9 % female) and 99 matched HC (66.6 % female) were recruited through the Anxiety Treatment and Research Centre. Anxiety, depression and stress levels were assessed by DASS-21 questionnaire. Stool samples were collected anaerobically and analysed for 16S rRNA gene sequencing through Illumina technique. The data was divided in 4 groups: 1) mental health disorder (MHD) combining GAD and MDD, 2) GAD, 3) MDD, and 4) HC. The data was analyzed following the pipelines of dada2 and QIIME2. RandomForest plugin for QIIME2 was used to investigate predictive characteristics of MHD, GAD or MDD microbiota. SPSS software v.23 was used to perform Spearman correlations and logistic regressions between microbial taxa and clinical scores. Results The mean anxiety score was 16.2 (severe anxiety) for GAD patients and 9.8 (moderate anxiety) for MDD patients; the mean depression score was 19.2 (moderate depression) for MDD patients and 16.0 (moderate depression) for GAD patients, while healthy controls averaged only 1.5 (normal anxiety) and 1.7 (normal depression) for anxiety and depression, respectively. The microbiota profile of the MHD group was predictive of the patients’ disease state with an 83.3% accuracy. In particular, increased relative abundance of Bacteroides ovatus and Bacteroides spp. and decreased relative abundance of Dialister spp. (Veilonellaceae), Haemophilus parainfluenzae and Bifidobacterium adolescentis, were predictive of MHD. Neither the GAD or MDD group microbiota profiles alone were accurate in the prediction of the patients’ disease state. There was a positive correlation between the relative abundance of Bacteroides spp. and a negative correlation between the relative abundance of Clostridium sensu stricto spp. and Sutterella, and the clinical scores of combined MDH and HC groups. Conclusions Our data suggest that patients with mental health disorders have different microbiota profiles compared to healthy controls. We have identified specific bacterial signatures that will inform mechanistic studies in gnotobiotic mouse models to investigate further the role of microbiome in mental disorders. Funding Agencies NIH
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».