MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320724584 · doi:10.3389/fpsyt.2023.1075250

DNA methylation in cocaine use disorder–An epigenome-wide approach in the human prefrontal cortex

2023· article· en· W4320724584 sur OpenAlexaff
Eric Poisel, Lea Zillich, Fabian Streit, Josef Frank, Marion M. Friske, Jerome C. Foo, Naguib Mechawar, Gustavo Turecki, Anita C. Hansson, Markus M. Nöthen, Marcella Rietschel, Rainer Spanagel, Stephanie H. Witt

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésDNA methylationEpigeneticsEpigenomeCpG siteMethylationPrefrontal cortexdNaMBiologyDifferentially methylated regionsHuman brainNeuroscienceBioinformaticsGeneticsGeneCognitionGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cocaine use disorder (CUD) is characterized by a loss of control over cocaine intake and is associated with structural, functional, and molecular alterations in the human brain. At the molecular level, epigenetic alterations are hypothesized to contribute to the higher-level functional and structural brain changes observed in CUD. Most evidence of cocaine-associated epigenetic changes comes from animal studies while only a few studies have been performed using human tissue. Methods We investigated epigenome-wide DNA methylation (DNAm) signatures of CUD in human post-mortem brain tissue of Brodmann area 9 (BA9). A total of N = 42 BA9 brain samples were obtained from N = 21 individuals with CUD and N = 21 individuals without a CUD diagnosis. We performed an epigenome-wide association study (EWAS) and analyzed CUD-associated differentially methylated regions (DMRs). To assess the functional role of CUD-associated differential methylation, we performed Gene Ontology (GO) enrichment analyses and characterized co-methylation networks using a weighted correlation network analysis. We further investigated epigenetic age in CUD using epigenetic clocks for the assessment of biological age. Results While no cytosine-phosphate-guanine (CpG) site was associated with CUD at epigenome-wide significance in BA9, we detected a total of 20 CUD-associated DMRs. After annotation of DMRs to genes, we identified Neuropeptide FF Receptor 2 (NPFFR2) and Kalirin RhoGEF Kinase (KALRN) for which a previous role in the behavioral response to cocaine in rodents is known. Three of the four identified CUD-associated co-methylation modules were functionally related to neurotransmission and neuroplasticity. Protein-protein interaction (PPI) networks derived from module hub genes revealed several addiction-related genes as highly connected nodes such as Calcium Voltage-Gated Channel Subunit Alpha1 C (CACNA1C) , Nuclear Receptor Subfamily 3 Group C Member 1 (NR3C1) , and Jun Proto-Oncogene, AP-1 Transcription Factor Subunit (JUN) . In BA9, we observed a trend toward epigenetic age acceleration (EAA) in individuals with CUD remaining stable even after adjustment for covariates. Conclusion Results from our study highlight that CUD is associated with epigenome-wide differences in DNAm levels in BA9 particularly related to synaptic signaling and neuroplasticity. This supports findings from previous studies that report on the strong impact of cocaine on neurocircuits in the human prefrontal cortex (PFC). Further studies are needed to follow up on the role of epigenetic alterations in CUD focusing on the integration of epigenetic signatures with transcriptomic and proteomic data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PsychiatryMême sujetEpigenetics and DNA MethylationTravaux en français237 207