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Enregistrement W4407885594 · doi:10.1093/ijnp/pyaf012

Altered proteomics in brain extracellular vesicles from depressed individuals who died by suicide implicates synaptic processes

2025· article· en· W4407885594 sur OpenAlexafffund
Pascal Ibrahim, Haruka Mitsuhashi, Lorne Taylor, Jenna Cleyle, Naguib Mechawar, Corina Nagy, Gustavo Turecki

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Neuropsychopharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMajor depressive disorderIn silicoProteomicsNeuroscienceProteomeBiologySynaptic vesicleBioinformaticsPsychologyVesicleBiochemistryGeneCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is a common and debilitating disorder whose molecular neurobiology remains unclear. Extracellular vesicles (EVs) are small vesicles that are released by cells and are involved in intercellular communication. They carry bioactive molecules, such as proteins, that reflect the state of their cell of origin. In this study, we sought to investigate the proteomic cargo of brain EVs from depressed individuals as compared to EVs from matched neurotypical individuals. In addition, we investigated how the EV proteomic cargo compares to the proteomic profile of bulk tissue. METHODS: Using mass spectrometry and label-free quantification, we investigated the EV and bulk tissue protein profile from anterior cingulate cortex samples from 86 individuals. We performed differential expression analysis to compare cases and controls, followed by in silico analysis to determine potential implicated functions of dysregulated proteins. RESULTS: Extracellular vesicles display distinct proteomic profiles compared to bulk tissue. Differential expression analysis showed that 70 proteins were differentially packaged in EVs in MDD, while there was no significant difference in protein levels between groups in bulk tissue. In silico analysis points to a strong role of these differential EV proteins in synaptic functions. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first study to profile EV proteins in depression, providing novel information to better understand the pathophysiology of MDD. This work paves the way for discovering new therapeutic targets for MDD and prompts more investigations into EVs in MDD and other psychiatric disorders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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