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Enregistrement W4415295457 · doi:10.1038/s41398-025-03643-6

White matter free water and depressive symptoms in medication-free depressed adolescents: moderation by peripheral inflammation

2025· article· en· W4415295457 sur OpenAlexaff
Weicheng Li, Zerui You, Chengyu Wang, Xiaofeng Lan, Fan Zhang, Zhibo Hu, Xiaoyu Chen, Zhanjie Luo, Yexian Zeng, Yiying Chen, Yifang Chen, Siming Mai, Robin Shao, Hanna Lu, Roger S. McIntyre, Xiangdong Sun, Yuping Ning, Yanling Zhou

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity Health Network
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWhite matterMajor depressive disorderPeripheralModerationPathophysiologyInflammationMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major Depressive Disorder (MDD) often emerges during adolescence and significantly impacts psychological and social functioning. Increasing evidence links both peripheral inflammation and white matter abnormalities to the pathophysiology of MDD. Free-water (FW) imaging, sensitive to neuroinflammatory and microstructural changes, enables investigation of their interplay in depression. However, the role of FW imaging in adolescents with MDD, along with its clinical and inflammatory associations, remains underexplored. Here, we conducted a cross-sectional analysis and exploratory analysis of the relationship between white matter FW, peripheral inflammation, and depressive symptoms in adolescents. 3-T multi-shell diffusion-weighted magnetic resonance imaging data and peripheral cytokine were collected from 147 participants aged 12-18 years, including 63 medication-free adolescents with MDD and 84 healthy controls (HC). FW maps were generated using the DIPY toolbox, followed by voxel-wise analyses conducted with Tract-Based Spatial Statistics in FSL. Our findings reveal that adolescents with MDD exhibited lower levels of inflammatory cytokines, including IFN-γ, IL-2, TNF-α, and IL-4 (all p < 0.05), along with significantly reduced white matter FW (family-wise error-corrected p < 0.05). Importantly, IFN-γ levels significantly moderated the relationship between altered white matter FW and depressive symptoms (β = 0.46, p = 0.003). Specifically, in adolescents with MDD and higher IFN-γ levels, greater white matter FW was associated with more severe depressive symptoms, while in those with lower IFN-γ levels, higher FW was linked to less severe symptoms. These results suggest that peripheral inflammation, particularly IFN-γ, may be associated with the relationship between white matter FW and the severity of depressive symptoms. This highlights the importance of considering an individual's inflammatory status when interpreting the biological and psychological functioning of adolescents with MDD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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