Transcriptional signatures of early-life stress and antidepressant treatment efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with a history of early-life stress (ELS) tend to have an altered course of depression and lower treatment response rates. Research suggests that ELS alters brain development, but the molecular changes in the brain following ELS that may mediate altered antidepressant response have not been systematically studied. Sex and gender also impact the risk of depression and treatment response. Here, we leveraged existing RNA sequencing datasets from 1) blood samples from depressed female- and male-identifying patients treated with escitalopram or desvenlafaxine and assessed for treatment response or failure; 2) the nucleus accumbens (NAc) of female and male mice exposed to ELS and/or adult stress; and 3) the NAc of mice after adult stress, antidepressant treatment with imipramine or ketamine, and assessed for treatment response or failure. We find that transcriptomic signatures of adult stress after a history of ELS correspond with transcriptomic signatures of treatment nonresponse, across species and multiple classes of antidepressants. Transcriptomic correspondence with treatment outcome was stronger among females and weaker among males. We next pharmacologically tested these predictions in our mouse model of early-life and adult social defeat stress and treatment with either chronic escitalopram or acute ketamine. Among female mice, the strongest predictor of behavior was an interaction between ELS and ketamine treatment. Among males, however, early experience and treatment were poor predictors of behavior, mirroring our bioinformatic predictions. These studies provide neurobiological evidence for molecular adaptations in the brain related to sex and ELS that contribute to antidepressant treatment response.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».