Prenatal maternal mood and child mental health: A perspective of gene-by-environment interplay in socioemotional development
Notice bibliographique
Résumé
La dépression maternelle prénatale est associée à des difficultés socioémotionnelles et comportementales chez la progéniture, apportant un soutien à l'hypothèse des origines fœtales de la santé mentale.Cependant, l'intensité de cette association varie considérablement d'un individu à l'autre.Les facteurs génétiques influençant l'activité de divers réseaux de gènes peuvent jouer un rôle dans la détermination de la vulnérabilité individuelle ou de la résilience face aux adversités précoces de la vie telles que la dépression maternelle prénatale.Les scores de risque polygénique (PRS) sont des mesures génomiques du risque génétique cumulatif pour un trait donné, de plus en plus appliquées pour comprendre les phénotypes psychiatriques.Cependant, peu d'études à grande échelle ont examiné la contribution des PRS de l'enfant à l'association entre la dépression maternelle prénatale et la santé mentale de l'enfant/adolescent.La présente thèse a examiné l'association entre les symptômes dépressifs maternels pendant la grossesse et les symptômes émotionnels/comportementaux ultérieurs de l'enfant et a appliqué des approches polygéniques pour mieux comprendre le rôle de la génétique en tant que modérateur de l'association.Plus précisément, ma thèse aborde trois objectifs principaux: 1) le développement d'un nouvel outil pour calculer les PRS, 2) évaluer si les PRS modèrent l'association entre la dépression maternelle prénatale et la santé mentale de l'enfant, et 3) tester de nouvelles approches basées sur les PRS pour mieux évaluer la contribution génomique à l'hypothèse des origines fœtales de la santé mentale.Je le fais en exploitant quatre cohortes prospectives v longitudinales fournissant des mesures de la santé mentale maternelle et infantile (Avon Longitudinal Study of Parents and Children, ALSPAC, n = 4,980; Basal Influences on Baby Development, BIBO, n = 132; Maternal Adversity, Vulnerability and Neurodevelopment, MAVAN, n = 187; Prediction and Prevention of Preeclampsia and Intrauterine Growth Restriction, PREDO, n = 514).J'ai développé un nouveau logiciel pour calculer les PRS et validé l'utilisation de ce logiciel dans la prédiction de la dépression maternelle prénatale.Ensuite, en utilisant la vaste cohorte ALSPAC, j'ai montré que les PRS conventionnels ne modèrent pas l'association entre la dépression maternelle prénatale et la santé mentale de l'enfant, des effets qui ont été reproduits dans une cohorte indépendante (PREDO).Enfin, en utilisant une approche novatrice, les scores de risque polygénique d'interaction (xPRS), j'ai montré que la variation génétique de l'enfant peut modérer l'association entre la dépression maternelle prénatale et les résultats de l'enfant; des effets qui ont été mieux observés en utilisant les xPRS qu'avec les PRS conventionnels.Cette thèse apporte les preuves les plus solides à ce jour que l'association entre la dépression maternelle prénatale et la santé mentale de l'enfant et de l'adolescent n'est pas expliquée par des facteurs de risque génétiques partagés entre la mère et l'enfant, tandis que le développement des xPRS met en lumière une nouvelle approche pour mieux étudier comment la variation génétique de l'enfant peut modérer l'impact de la dépression maternelle prénatale et les mesures du développement de l'enfant.Les résultats soulignent davantage la nécessité de soutenir les femmes enceintes pour améliorer à la fois les résultats en matière de santé mentale maternelle et infantile ainsi vi que l'importance de faire progresser les initiatives ciblées de prévention et d'intervention en identifiant les enfants les plus vulnérables aux adversités précoces de la vie.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».