Multiomics and blood-based biomarkers of electroconvulsive therapy in severe and treatment-resistant depression: study protocol of the DetECT study
Notice bibliographique
Résumé
Electroconvulsive therapy (ECT) is commonly used to treat treatment-resistant depression (TRD). However, our knowledge of the ECT-induced molecular mechanisms causing clinical improvement is limited. To address this issue, we developed the single-center, prospective observational DetECT study ("Multimodal Biomarkers of ECT in TRD"; registered 18/07/2022, www.clinicalTrials.gov , NCT05463562). Its objective is to identify molecular, psychological, socioeconomic, and clinical biomarkers of ECT response in TRD. We aim to recruit n = 134 patients in 3 years. Over the course of 12 biweekly ECT sessions (± 7 weeks), participant blood is collected before and 1 h after the first and seventh ECT and within 1 week after the twelfth session. In pilot subjects (first n = 10), additional blood draws are performed 3 and 6 h after the first ECT session to determine the optimal post-ECT blood draw interval. In blood samples, multiomic analyses are performed focusing on genotyping, epigenetics, RNA sequencing, neuron-derived exosomes, purines, and immunometabolics. To determine clinical response and side effects, participants are asked weekly to complete four standardized self-rating questionnaires on depressive and somatic symptoms. Additionally, clinician ratings are obtained three times (weeks 1, 4, and 7) within structured clinical interviews. Medical and sociodemographic data are extracted from patient records. The multimodal data collected are used to perform the conventional statistics as well as mixed linear modeling to identify clusters that link biobehavioural measures to ECT response. The DetECT study can provide important insight into the complex mechanisms of ECT in TRD and a step toward biologically informed and data-driven-based ECT biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».