Modelling Latent Environmental Modifiers of Polygenic Risk for Late‐Life Depression Using Structural Equation Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Our understanding of the interplay between genetic and environmental factors (Gene x Environment Interaction, or GxE) determining mental health disorders has improved through the proliferation of genome‐wide interaction association studies (GWIAS) and targeted GxE analyses. Moreover, multivariate modelling approaches, such as structural equation modelling (SEM) and polygenic risk scores (PRS), offer opportunities for the integration of clinical and genome‐wide genotype data in building improved biopsychosocial models of mental illness aetiology and their response to treatment. Method We propose to construct a SEM framework to uncover the inter‐correlation and directed structure of mental health phenotypes by leveraging the joint predictive capacity of PRS for comorbid traits that share underlying biological and environmental risk pathways. The proposed model will be capable of linking latent constructs to their observed measurements; these will include disease severity, comorbidities and clinical histories, and behaviours and lifestyle factors such as physical and social activity. Result Our gene‐by‐environment SEM (GESEM) will be initially developed and tested using four well‐characterized clinical cohorts for older adults diagnosed with late‐life depression and treated with antidepressants (CAN‐BIND, IRL‐GREY, STOP‐PD II and IMPACT; n = 1,238). The primary outcome will be antidepressant remission. Multiple PRS will be calculated to capture underlying genetic risk across vulnerable pathways which contribute to comorbidities. This selection will be made based on new, largely unpublished work from our group on the impact of PRS and targeted GxE studies on psychiatric outcomes across the lifespan. Each PRS will be calculated using both clumping and thresholding ( PRSice ‐2) and continuous shrinkage (PRS‐CS‐auto) methods across selected cohorts using well‐powered publicly available GWAS summary statistics. The multilevel GESEM model will include interactions between symptoms and comorbidities (i.e., observed measurements), which are caused by unobserved factors (i.e., latent constructs), and are subject to modification by background PRS. We will compare our GESEM model against existing SEM‐based approaches to GxE, including local SEM (LOSEM). Conclusion An open‐source R package of the analytical code will be created and shared with the research community. This work has the potential to improve upon existing PRS‐based predictive models in a clinical setting.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».