Using multiomic integration to improve blood biomarkers of major depressive disorder: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is a leading cause of disability, with a twofold increase in prevalence in women compared to men. Over the last few years, identifying molecular biomarkers of MDD has proven challenging, reflecting interactions among multiple environmental and genetic factors. Recently, epigenetic processes have been proposed as mediators of such interactions, with the potential for biomarker development. METHODS: We characterised gene expression and two mechanisms of epigenomic regulation, DNA methylation (DNAm) and microRNAs (miRNAs), in blood samples from a cohort of individuals with MDD and healthy controls (n = 169). Case-control comparisons were conducted for each omic layer. We also defined gene coexpression networks, followed by step-by-step annotations across omic layers. Third, we implemented an advanced multiomic integration strategy, with covariate correction and feature selection embedded in a cross-validation procedure. Performance of MDD prediction was systematically compared across 6 methods for dimensionality reduction, and for every combination of 1, 2 or 3 types of molecular data. Feature stability was further assessed by bootstrapping. FINDINGS: Results showed that molecular and coexpression changes associated with MDD were highly sex-specific and that the performance of MDD prediction was greater when the female and male cohorts were analysed separately, rather than combined. Importantly, they also demonstrated that performance progressively increased with the number of molecular datasets considered. INTERPRETATION: Informational gain from multiomic integration had already been documented in other medical fields. Our results pave the way toward similar advances in molecular psychiatry, and have practical implications for developing clinically useful MDD biomarkers. FUNDING: This work was supported by the Centre National de la Recherche Scientifique (contract UPR3212), the University of Strasbourg, the Université Sorbonne Paris Nord, the Université Paris Cité, the Fondation de France (FdF N° Engt:00081244 and 00148126; ECI, IY, RB, PEL), the French National Research Agency (ANR-18-CE37-0002, BE, CMC, ADD, PEL, ECI; ANR-18-CE17-0009, ADD; ANR-19-CE37-0010, PEL; ANR-21-RHUS-009, ADD, BE, CMC, CCB; ANR-22-PESN-0013, ADD), the Fondation pour la Recherche sur le Cerveau (FRC 2019, PEL), Fondation de France (2018, BE, CMC, ADD) and American Foundation for Suicide Prevention (AFSP YIG-1-102-19; PEL).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».