Molecular Signatures of Early-Onset Bipolar Disorder and Schizophrenia: Transcriptomic and Machine-Learning Insights into Calcium and cAMP Signaling, Including Sex-Specific Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Early age of onset is a major predictor of poor disease course in Bipolar Disorder (BD) and Schizophrenia (SCZ), often associated with greater symptom severity, cognitive decline, and worse outcomes. However, the biological mechanisms that shape age- and sex-specific vulnerability remain unclear, limiting progress toward early identification and intervention. To address this gap, we conducted an integrative transcriptomic study of 369 postmortem dorsolateral prefrontal cortex samples from the CommonMind Consortium. Differential gene expression, Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, and gene set enrichment analysis were applied to identify pathways associated with age of onset, complemented by sex-stratified models and cellular deconvolution. To assess predictive signals, we applied a rigorous two-stage machine-learning framework using nested cross-validation, with Lasso feature selection followed by L2-regularized logistic classification. Performance was evaluated solely on held-out test folds. Genes and modules linked to earlier onset showed consistent enrichment for calcium signaling, with downregulation of CACNA1C and multiple adenylate-cyclase-related transcripts, while female-specific analyses revealed selective dysregulation of cyclase-associated pathways. Network analysis identified a calcium-enriched module associated with onset and sex, and diagnosis-specific modeling highlighted MAP2K7 in early-onset BD. The predictive model achieved an AUC of 0.63, and the top 50 machine-learning features were significantly enriched in calcium signaling pathway. These findings converge on calcium–cAMP signaling networks as key drivers of early psychiatric vulnerability and suggest biomarkers for precision-targeted interventions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».