Glucose dysregulation in antipsychotic-naive first-episode psychosis: in silico exploration of gene expression signatures
Notice bibliographique
Résumé
Antipsychotic (AP)-naive first-episode psychosis (FEP) patients display early dysglycemia, including insulin resistance and prediabetes. Metabolic dysregulation may therefore be intrinsic to psychosis spectrum disorders (PSDs), independent of the metabolic effects of APs. However, the potential biological pathways that overlap between PSDs and dysglycemic states remain to be identified. Using meta-analytic approaches of transcriptomic datasets, we investigated whether AP-naive FEP patients share overlapping gene expression signatures with non-psychiatrically ill early dysglycemia individuals. We meta-analyzed peripheral transcriptomic datasets of AP-naive FEP patients and non-psychiatrically ill early dysglycemia subjects to identify common gene expression signatures. Common signatures underwent pathway enrichment analysis and were then used to identify potential new pharmacological compounds via Integrative Library of Integrated Network-Based Cellular Signatures (iLINCS). Our search results yielded 5 AP-naive FEP studies and 4 early dysglycemia studies which met inclusion criteria. We discovered that AP-naive FEP and non-psychiatrically ill subjects exhibiting early dysglycemia shared 221 common signatures, which were enriched for pathways related to endoplasmic reticulum stress and abnormal brain energetics. Nine FDA-approved drugs were identified as potential drug treatments, of which the antidiabetic metformin, the first-line treatment for type 2 diabetes, has evidence to attenuate metabolic dysfunction in PSDs. Taken together, our findings support shared gene expression changes and biological pathways associating PSDs with dysglycemic disorders. These data suggest that the pathobiology of PSDs overlaps and potentially contributes to dysglycemia. Finally, we find that metformin may be a potential treatment for early metabolic dysfunction intrinsic to PSDs.
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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 ».