Leveraging transdiagnostic genetic liability to psychiatric disorders to dissect clinical outcomes of anorexia nervosa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anorexia nervosa (AN) has extensive genetic correlations with other psychiatric disorders, and genetic risk for different psychiatric disorders was associated with distinct clinical courses in AN. Uncovering associations between transdiagnostic psychiatric genetic liability and AN outcomes can facilitate its personalized treatment. In this study, we investigated the associations between transdiagnostic psychiatric genetic liability and outcomes of AN. Genomic structural equation models were fitted to genome-wide association data for AN and psychiatric disorders with high genetic correlations with AN (obsessive-compulsive symptoms [OCS], major depressive disorder [MDD], schizophrenia, and anxiety disorders) to extract one shared and five trait-specific genetic components. Next, we calculated the polygenic risk scores (PRS) for these components, including PRS shared , PRS AN-specific , PRS OCS-specific , PRS MDD-specific , PRS SCZ-specific and PRS ANX-specific , which index the shared genetic liability to all five psychiatric traits, and genetic liability specific to AN, OCS, MDD, SCZ and ANX, respectively. We then tested associations between these PRSs and clinical outcomes reported between 1997 and 2018 among AN cases from the Anorexia Nervosa Genetics Initiative (ANGI), linked to Swedish National Registers. The clinical outcomes included cumulative disease burden (i.e., number of diagnoses, medication prescriptions, and inpatient days), risks of psychiatric comorbidities, and AN symptomatology. Among 4028 included AN cases, the mean (SD) birth year was 1985 (9), and 3947 (98.0%) were female. Within AN, +1 SD increase of PRS shared was associated with 9–39% excess risk of disease burden and psychiatric comorbidity, whereas the associations between PRS AN-specific and most clinical outcomes were statistically non-significant. +1 SD increase of PRS MDD-specific was associated with 3–29% increased risk of AN disease burden. Our findings show that shared psychiatric liability is associated with more adverse AN outcomes, whereas AN-specific liability is not a good indicator for its clinical course. This study provides a novel perspective on factors influencing heterogeneity in AN clinical course.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».