Exploring the Role of Gut Microbiota in Major Depressive Disorder and in Treatment Resistance to Antidepressants
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is a common severe psychiatric illness, exhibiting sub-optimal response to existing pharmacological treatments. Although its etiopathogenesis is still not completely understood, recent findings suggest that an altered composition of the gut microbiota might play a role. Here we aimed to explore potential differences in the composition of the gut microbiota between patients with MDD and healthy controls (HC) and to identify possible signatures of treatment response by analyzing two groups of MDD patients characterized as treatment-resistant (TR) or responders (R) to antidepressants. Stool samples were collected from 34 MDD patients (8 TR, 19 R and 7 untreated) and 20 HC. Microbiota was characterized using the 16S metagenomic approach. A penalized logistic regression analysis algorithm was applied to identify bacterial populations that best discriminate the diagnostic groups. Statistically significant differences were identified for the families of Paenibacillaceae and Flavobacteriaceaea, for the genus Fenollaria, and the species Flintibacter butyricus, Christensenella timonensis, and Eisenbergiella massiliensis among others. The phyla Proteobacteria, Tenericutes and the family Peptostreptococcaceae were more abundant in TR, whereas the phylum Actinobacteria was enriched in R patients. Moreover, a number of bacteria only characterized the microbiota of TR patients, and many others were only detected in R. Our results confirm that dysbiosis is a hallmark of MDD and suggest that microbiota of TR patients significantly differs from responders to antidepressants. This finding further supports the relevance of an altered composition of the gut microbiota in the etiopathogenesis of MDD, suggesting a role in response to antidepressants.
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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) | 0,001 | 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 ».