Combined polygenic risk scores of different psychiatric traits predict general and specific psychopathology in childhood
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polygenic risk scores (PRSs) operationalize genetic propensity toward a particular mental disorder and hold promise as early predictors of psychopathology, but before a PRS can be used clinically, explanatory power must be increased and the specificity for a psychiatric domain established. To enable early detection, it is crucial to study these psychometric properties in childhood. We examined whether PRSs associate more with general or with specific psychopathology in school-aged children. Additionally, we tested whether psychiatric PRSs can be combined into a multi-PRS score for improved performance. METHODS: We computed 16 PRSs based on GWASs of psychiatric phenotypes, but also neuroticism and cognitive ability, in mostly adult populations. Study participants were 9,247 school-aged children from three population-based cohorts of the DREAM-BIG consortium: ALSPAC (UK), The Generation R Study (Netherlands), and MAVAN (Canada). We associated each PRS with general and specific psychopathology factors, derived from a bifactor model based on self-report and parental, teacher, and observer reports. After fitting each PRS in separate models, we also tested a multi-PRS model, in which all PRSs are entered simultaneously as predictors of the general psychopathology factor. RESULTS: Seven PRSs were associated with the general psychopathology factor after multiple testing adjustment, two with specific externalizing and five with specific internalizing psychopathology. PRSs predicted general psychopathology independently of each other, with the exception of depression and depressive symptom PRSs. Most PRSs associated with a specific psychopathology domain, were also associated with general child psychopathology. CONCLUSIONS: The results suggest that PRSs based on current GWASs of psychiatric phenotypes tend to be associated with general psychopathology, or both general and specific psychiatric domains, but not with one specific psychopathology domain only. Furthermore, PRSs can be combined to improve predictive ability. PRS users should therefore be conscious of nonspecificity and consider using multiple PRSs simultaneously, when predicting psychiatric disorders.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».