The genetic landscape of kynurenine predicts neurovascular pathology and disrupted white matter integrity in patients with mood disorders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low-grade systemic inflammation is linked to cardiometabolic diseases and increased cardiovascular risk. Patients with mood disorders, such as Major Depressive Disorder (MDD) and Bipolar Disorder (BD), also show elevated cardiovascular risk and inflammatory markers, suggesting shared biological pathways between mood and cardiometabolic conditions. The kynurenine (KYN) pathway, activated by inflammatory cytokines and involved in neurotransmitter systems linked to mood, provides a promising area to explore inflammatory-related genetic overlaps in these disorders, with increasing interest in the SH2B3 rs3184504 SNP. Imaging markers like white matter hyperintensities (WMHs) and white matter (WM) microstructure alterations are associated with mood and cardiovascular disorders. This study aimed to investigate the genetic load link to KYN levels, such as KYN polygenic risk score (PRS) and its effect on white matter hyperintensities (WMHs), outcomes of presumed vascular suffering, and WM microstructure in a sample of 95 MDD and 80 BD patients. Higher PRS for KYN was associated with increased circulating KYN levels and KYN/TRP ratio. KYN PRS predicted the presence of WMHs. The SH2B3 rs3184504 T variant was associated with increased PRS for KYN and a higher number of WMHs. KYN levels and KYN/TRP ratio were not associated with WMHs, while KYN PRS positively correlated with higher axial (AD) and mean diffusivity (MD), with a nominal significance for radial diffusivity (RD). The findings support a genetic contribution to elevated KYN and WM integrity alterations in mood disorders. PRS for KYN indicates a potential predisposition to inflammatory and vascular dysregulation, and SH2B3 rs3184504 may modulate this risk.
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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 | 0,000 | 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 ».