Integrative neuroimmunology reveals leukocyte-expressing PAX6 as a critical predictor of major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is a multifaceted psychiatric illness with profound global consequences. To illuminate its molecular underpinnings, we employed a genome-driven integrative systems neuroimmunology approach to analyze transcriptomic profiles from 3114 individuals (1877 MDD patients and 1237 controls). This analysis uncovered coordinated neuroimmune transcriptomic shifts, marked by altered expression of genes involved in innate immune regulation, suppression of inflammatory responses, and pathways related to sensory perception, visual system development, and synaptic signaling. These alterations were consistently observed in both peripheral blood leukocytes (PBLs) and brain regions implicated in MDD. Among 31 genes jointly dysregulated in blood and brain, four stood out as robust predictors of MDD in PBLs: NEGR1, PPP6C, SORCS3, and PAX6. Of these, PAX6, a gene previously linked to MDD by GWAS, also exhibited differential expression in the amygdala and was functionally enriched in pathways governing immune modulation, vesicle trafficking, and neurodevelopmental processes, such as neuronal fate determination. In contrast, NEGR1, PPP6C, and SORCS3 showed no significant changes in brain expression, suggesting a predominantly peripheral role. Importantly, these transcriptomic insights were reinforced in a murine model of chronic stress, where immunophenotyping revealed elevated PAX6 expression in peripheral myeloid cells. Together, these findings reveal a shared neuroimmune signature across the brain and immune system in MDD, highlighting PAX6 as a promising mechanistic link and potential biomarker for this disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».