Long-term effects of stress early in life on microRNA-30a and its network: Preventive effects of lurasidone and potential implications for depression vulnerability
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to early life stress can interfere with neurodevelopmental trajectories to increase the vulnerability for psychiatric disorders later in life. With this respect, epigenetic mechanisms play a key role for the long-lasting changes in brain functions that may elicit and sustain psychopathologic outcomes. Here, we investigated DNA methylation changes as possible epigenetic mechanism mediating the effect of prenatal stress (PNS), an experimental paradigm associated with behavioral and molecular alterations relevant for psychiatric disorders. We identified 138 genes as being differentially methylated in the prefrontal cortex (PFC) and in the hippocampus (HIP) of male and female adult rats exposed to PNS. Among these genes, miR-30a and Neurod1 emerged as potential players for the negative outcomes associated with PNS exposure. Indeed, in addition to showing consistent methylation differences in both brain regions and in both sexes, and interacting with each other, they are both involved in Axon guidance and Neurotrophin signaling, which are important to neurodevelopmental disorders. We also found a significant reduction in the expression of a panel of genes (CAMK2A, c-JUN, LIMK1, MAP2K1, MAP2K2, PIK3CA and PLCG1) that belong to these two biological pathways and are also validated targets of miR-30a, pointing to a down-regulation of these pathways as a consequence of PNS exposure. Interestingly, we also found that miR-30a levels were significantly upregulated in depressed patients exposed to childhood trauma, as compared to control individuals. Importantly, we also found that a sub-chronic treatment with the atypical antipsychotic drug, lurasidone, during adolescence was able to prevent the up-regulation of miR-30a and normalized the expression of its target genes in response to PNS exposure. Our results demonstrate that miR-30a undergoes epigenetic changes following early life stress exposure and suggest that this miRNA could play a key role in producing broad and long-lasting alterations in neuroplasticity-related pathways, contributing to the etiology of psychiatric disorders.
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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 ».