Epigenetic aging and DNA methylation biomarker changes following ketamine treatment in patients with MDD and PTSD: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) and posttraumatic stress disorder (PTSD) are debilitating psychiatric conditions associated with poor health outcomes similarly observed in non-pathological aging. Ketamine is a dissociative anesthetic and NMDA receptor antagonist with demonstrated rapid reduction in symptoms associated with Treatment Resistant Depression (TRD) and PTSD. Ketamine's effects on biological aging have not been extensively studied among patients with moderate to severe symptoms of depression and/or trauma. To address this gap, this study looked at the changes in non-epigenetic measures, DNA methylation levels, immune cell composition, and biological age based on various epigenetic biomarkers of aging, of 20 participants at baseline and after completion of a course of six ketamine 0.5 mg/kg infusions in individuals with MDD or PTSD. As expected, depression and PTSD scores decreased in participants following ketamine infusion treatments as measured by the PHQ-9 and PCL-5. We observed a reduction in epigenetic age in the OMICmAge, GrimAge V2, and PhenoAge biomarkers. In order to better understand the changes in epigenetic age, we also looked at the underlying levels of various Epigenetic Biomarker Proxies (EBPs) and surrogate protein markers and found significant changes following ketamine treatment. The results are consistent with existing literature on ketamine's effects on different biomarkers. These results underline the ability of GrimAge V2, PhenoAge, and OMICmAge in particular, to capture signals associated with key clinical biomarkers, and add to the growing body of literature on ketamine's epigenetic mechanisms and their effect on biological aging. Clinical Trial Code. NCT05294835.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».