GDNF and miRNA-29a as biomarkers in the first episode of psychosis: uncovering associations with psychosocial factors
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Schizophrenia involves complex interactions between biological and environmental factors, including childhood trauma, cognitive impairments, and premorbid adjustment. Predicting its severity and progression remains challenging. Biomarkers like glial cell line-derived neurotrophic factor (GDNF) and miRNA-29a may bridge biological and environmental aspects. The goal was to explore the connections between miRNAs and neural proteins and cognitive functioning, childhood trauma, and premorbid adjustment in the first episode of psychosis (FEP). Method: This study included 19 FEP patients who underwent clinical evaluation with: the Childhood Trauma Questionnaire (CTQ), the Premorbid Adjustment Scale (PAS), the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), and the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA). Multiplex assays for plasma proteins were conducted with Luminex xMAP technology. Additionally, miRNA levels were quantitatively determined through RNA extraction, cDNA synthesis, and RT-qPCR on a 7500 Fast Real-Time PCR System. Results: Among miRNAs, only miR-29a-3p exhibited a significant correlation with PAS-C scores (r = -0.513, p = 0.025) and cognitive improvement (r = -0.505, p = 0.033). Among the analyzed proteins, only GDNF showed correlations with MoCA scores at the baseline and after 3 months (r = 0.533, p = 0.0189 and r = 0.598, p = 0.007), cognitive improvement (r = 0.511, p = 0.025), and CTQ subtests. MIF concentrations correlated with the PAS-C subscale (r = -0.5670, p = 0.011). Conclusion: GDNF and miR-29a-3p are promising as biomarkers for understanding and addressing cognitive deficits in psychosis. This study links miRNA and MIF to premorbid adjustment and reveals GDNF's unique role in connection with childhood trauma.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».