Molecular Characterization of Depression Trait and State
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Major Depressive disorder (MDD) is a chronic and recurrent brain disorder characterized by episode and remission phases, and poor therapeutic responses. The molecular correlates of MDD have been investigated in case-control settings, but the biological changes associated with trait (regardless of episode/remission) or state (illness phases) remains largely unknown, hence preventing therapeutic opportunities. To address this gap, we generated transcriptome profiles in the subgenual anterior cingulate cortex of MDD subjects who died during a single or recurrent episode or when in remission. We show that biological changes associated with MDD trait (inflammation, immune activation, reduced bioenergetics) are distinct from those associated with MDD phases or state (neuronal structure and function, neurotransmission). On the cell-type level, gene variability in subsets of GABAergic interneurons positive for corticotropin-releasing hormone, somatostatin or vasoactive-intestinal peptide was associated with MDD phases. Applying a probabilistic Bayesian network approach, we next show that gene modules enriched for immune system activation, cytokine response and oxidative stress, may exert causal roles across MDD phases. Finally, using a database of drug-induced transcriptome perturbations, we show that MDD-induced changes in putative causal pathways are antagonized by families of drugs associated with clinical response, including dopaminergic and monoaminergic ligands, and uncover potential novel therapeutic targets. Collectively, these integrative transcriptome analyses provide novel insight into cellular and molecular pathologies associated with trait and state MDD, and a method of drug discovery focused on disease-causing pathways. One Sentence Summary Integrating transcriptomic with various in-silico analyses identified cellular, molecular and putative biological causal pathways in trait and state depression
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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 | 0,000 |
| 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 ».