Longitudinal MicroRNA Signature of Conversion to Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: The emergence of psychosis in ultra-high-risk subjects (UHR) is influenced by gene-environment interactions that rely on epigenetic mechanisms such as microRNAs. However, whether they can be relevant pathophysiological biomarkers of psychosis' onset remains unknown. STUDY DESIGN: We present a longitudinal study of microRNA expression, measured in plasma by high-throughput sequencing at baseline and follow-up, in a prospective cohort of 81 UHR, 35 of whom developed psychosis at follow-up (converters). We combined supervised machine learning and differential graph analysis to assess the relative weighted contribution of each microRNA variation to the difference in outcome and identify outcome-specific networks. We then applied univariate models to the resulting microRNA variations common to both strategies, to interpret them as a function of demographic and clinical covariates. STUDY RESULTS: We identified 207 microRNA variations that significantly contributed to the classification. The differential network analysis found 276 network-specific correlations of microRNA variations. The combination of both strategies identified 25 microRNAs, whose gene targets were overrepresented in cognition and schizophrenia genome-wide association studies findings. Interpretable univariate models further supported the relevance of miR-150-5p and miR-3191-5p variations in psychosis onset, independent of age, sex, cannabis use, and medication. CONCLUSIONS: In this first longitudinal study of microRNA variation during conversion to psychosis, we combined 2 methodologically independent data-driven strategies to identify a dynamic epigenetic signature of the emergence of psychosis that is pathophysiologically relevant.
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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 | 0,002 |
| 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 ».