Penetrance and Pleiotropy of Polygenic Risk Scores for Schizophrenia, Bipolar Disorder, and Depression in the VA Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Serious mental illnesses, including schizophrenia, bipolar disorder and depression are heritable, highly multifactorial disorders and major causes of disability worldwide. Polygenic risk scores (PRS) aggregate variants identified from genome-wide association studies (GWAS) into individual-level estimates of liability, and are a promising tool for clinical risk stratification. Methods By leveraging the VA’s extensive electronic health record (EHR) and a cohort of 9,378 individuals with confirmed diagnoses of schizophrenia or bipolar I disorder, we validated automated case-control assignments based on ICD-9/10 codes, and benchmarked the performance of current PRS for schizophrenia, bipolar disorder, and major depression in 400,000 Million Veteran Program (MVP) participants. We explored broader relationships between PRS and 1,650 disease categories via phenome-wide association studies (PheWAS). Finally, we applied genomic structural equation modeling (gSEM) to derive novel PRS indexing common and disorder-specific latent genetic factors. Findings Among 3,953 and 5,425 individuals with diagnoses of schizophrenia or bipolar disorder type I that were confirmed by structured clinical interviews, 95% were correctly identified using ICD-9/10 codes (2 or more). Current PRS were robustly associated with case status in European (p<10 −254 ) and African (p<10 −5 ) participants and were higher among more frequently hospitalized patients (p<10 −4 ). PheWAS confirmed previous associations among higher neuropsychiatric PRS and elevated risk for psychiatric and physical health problems and extended these findings to African Americans. Interpretation Using diagnoses confirmed by in-person structured clinical interviews and current neuropsychiatric PRS, we demonstrated the validity of an EHR-based phenotyping approach in US veterans, highlighting the potential of PRS for disentangling biological and mediated pleiotropy. Funding Department of Veterans Affairs Cooperative Studies Program (CSP) #572; Million Veteran Program (MVP-000, MVP-006); Office of Research and Development, Department of Veterans Affairs.
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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».