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Enregistrement W4411632185 · doi:10.1016/j.bpsgos.2025.100558

Pathway-Specific Polygenic Scores for Predicting Clinical Lithium Treatment Response in Patients With Bipolar Disorder

2025· article· en· W4411632185 sur OpenAlexaff
Nigussie Tadesse Sharew, Scott R. Clark, Sergi Papiol, Urs Heilbronner, Franziska Degenhardt, Janice M. Fullerton, Liping Hou, Tatyana Shekhtman, Mazda Adli, Nirmala Akula, Kazufumi Akiyama, Raffaella Ardau, Bárbara Arias, Roland Hasler, Hélène Richard-Lepouriel, Nader Perroud, Lena Backlund, Abesh Kumar Bhattacharjee, Frank Bellivier, Antonio Benabarre, Susanne Bengesser, Joanna M. Biernacka, Armin Birner, Cynthia Marie‐Claire, Pablo Cervantes, Hsi‐Chung Chen, Caterina Chillotti, Sven Cichon, Cristiana Cruceanu, Piotr M. Czerski, Nina Dalkner, Maria Del Zompo, J. Raymond DePaulo, Bruno Étain, Stéphane Jamain, Peter Falkai, Andreas J. Forstner, Louise Frisén, Mark A. Frye, Sébastien Gard, Julie Garnham, Fernando S. Goes, Maria Grigoroiu‐Serbânescu, Andreas J. Fallgatter, Sophia Stegmaier, Thomas Ethofer, Silvia Biere, Kristiyana Petrova, Ceylan Schuster, Kristina Adorjan, Monika Budde, Maria Heilbronner, János Kálmán, Mojtaba Oraki Kohshour, Daniela Reich‐Erkelenz, Sabrina K. Schaupp, Eva C. Schulte, Fanny Senner, Thomas Vogl, Ion‐George Anghelescu, Volker Arolt, Udo Dannlowski, Detlef E. Dietrich, Christian Figge, Markus Jäger, Fabian Lang, Georg Juckel, Carsten Konrad, Jens Reimer, Max Schmauß, Andrea Schmitt, Carsten Spitzer, Martin von Hagen, Jens Wiltfang, Jörg Zimmermann, Till F. M. Andlauer, André Fischer, Felix Bermpohl, Philipp Ritter, Silke Matura, Irina Falkenberg, Cüneyt Yildiz, Tilo Kircher, Julia Schmidt, Marius Koch, Kathrin Gade, Sarah Trost, Ida S. Haussleiter, Martin Lambert, Anja Rohenkohl, Vivien Kraft, Paul Grof, Ryota Hashimoto, Joanna Hauser, Stefan Herms, Per Hoffmann, Esther Jiménez, Jean‐Pierre Kahn, Layla Kassem, Po‐Hsiu Kuo, Tadafumi Kato, John R. Kelsoe, Sarah Kittel‐Schneider, Ewa Ferensztajn-Rochowiak, Barbara König, Ichiro Kusumi, Gonzalo Laje, Mikael Landén, Catharina Lavebratt, Marion Leboyer, Susan G. Leckband, Alfonso Tortorella, Mirko Manchia, Lina Martinsson, Michael J. McCarthy, Susan L. McElroy, Francesc Colom, Vincent Millischer, Marina Mitjans, Francis M. Mondimore, Palmiero Monteleone, Caroline M. Nievergelt, Markus M. Nöthen, Tomáš Novák, Claire O’Donovan, Norio Ozaki, Andrea Pfennig, Claudia Pisanu, James B. Potash, Andreas Reif, Eva Z. Reininghaus, Guy A. Rouleau, Janusz Rybakowski, Martin Schalling, Peter R. Schofield, Barbara Schweizer, Giovanni Severino, Paul D. Shilling, Katzutaka Shimoda, Christian Simhandl, Claire Slaney, Alessio Squassina, Thomas Stamm, Pavla Stopková, Mario Maj, Gustavo Turecki, Julia Veeh, Biju Viswanath, Stephanie H. Witt, A. Jordan Wright, Peter P. Zandi, Philip B. Mitchell, Michael Bauer, Martin Alda, Marcella Rietschel, Francis J. McMahon, Thomas G. Schulze, Bernhard T. Baune, Klaus Oliver Schubert, Azmeraw T. Amare

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry Global Open Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalDalhousie UniversityMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Health and Medical Research CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftHorizon 2020 Framework ProgrammeBundesministerium für Bildung und ForschungUniversity of Adelaide
Mots-clésLithium (medication)Bipolar disorderInternal medicinePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Polygenic scores (PGSs) hold the potential to identify patients who respond favourably to specific psychiatric treatments. However, their biological interpretation remains unclear. In this study, we developed pathway-specific PGSs (PS PGS ) for lithium response and assessed their association with clinical lithium response in patients with bipolar disorder. Methods Using sets of genes involved in pathways affected by lithium, we developed nine PS PGSs and evaluated their associations with lithium response in the International Consortium on Lithium Genetics (ConLi + Gen: N=2367), validated in combined PsyCourse (N=105) and BipoLife (N=102) cohorts. The association between each PS PGS and lithium response — defined both as a continuous ALDA score and a categorical outcome (good vs poor responses) — was evaluated using regression models, adjusted for confounders. A significant association was determined after multiple testing correction at p<0.05. Results The PGS for acetylcholine, GABA and mitochondria were associated with response to lithium both in categorical and continuous outcomes. However, the PGS for calcium channel, circadian rhythm and GSK were associated only with the continuous outcome. Each score explained 0.29%–1.91% of variance in categorical and 0.30–1.54% in continuous outcomes. A multivariate modelling combining PS PGS that showed significant associations in the univariate analysis (combined PS PGS ), has increased the R 2 to 3.71% (categorical) and 3.18% (continuous) outcomes. Associations for PGSs for GABA and circadian rhythm were replicated. Patients with the highest genetic loading (10 th decile) for acetylcholine variants were 3.03 times more likely (95%CI: 1.95– 4.69) to show a good lithium response (categorical outcome) than those in the lowest (1 st decile). Conclusion PS PGSs achieved predictive performance comparable to the conventional genome-wide PGSs, with the added advantage of biological interpretability using a smaller list of genetic variants.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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