Altered proteomics in brain extracellular vesicles from depressed individuals who died by suicide implicates synaptic processes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».