Epigenetic biomarkers of inflammation in studies on mental health: Current applications, limitations, and future directions
Notice bibliographique
Résumé
• Epigenetic biomarkers of inflammation may advance immune-mental health research. • 29 EWAS studies of inflammatory proteins provide source data for DNA methylation (DNAm) biomarkers. • 14 studies examined DNAm markers of inflammatory proteins (mostly CRP or IL-6) in relation to mental health, neuroimaging measures and cognition. • Training data characteristics strongly impact DNAm marker performance and interpretation. • Further research is warranted on epigenetic biomarkers of inflammation for prediction and potentially mechanistic insights in mental health. Inflammation has emerged as a potentially modifiable risk factor for mental illness, warranting further research. Epidemiological studies have primarily relied on measuring blood levels of single inflammatory proteins, but these have proven limited in detecting robust long-term associations with mental health. DNA methylation (DNAm)-based epigenetic biomarkers of inflammation have demonstrated greater predictive performance than protein markers of several physical health outcomes and hold potential to increase understanding of the immune-mental health link. We conducted a comprehensive literature review of mental health studies using DNAm markers of inflammation. First, PubMed and EMBASE were searched for epigenome-wide association studies (EWAS) of inflammation, providing source data for deriving DNAm biomarkers. Second, we identified studies that used DNAm markers of inflammation to study mental health-related outcomes. We address technical considerations, biological implications, and future research directions. We identified 29 EWAS studies of circulating inflammatory proteins, of which C-reactive protein (CRP) was the most frequently studied. In addition, 14 studies examined epigenetic biomarkers of inflammation in relation to mental health, cognition or neuroimaging outcomes, where higher levels of DNA methylation (DNAm) markers of CRP and interleukin-6 (IL-6) were consistently associated with reduced cognitive function, lower brain volumes, and reduced white matter integrity. In contrast, findings for mental health (most often studying depression) were less conclusive, with studies reporting either positive or null associations. Epigenetic biomarkers of inflammation are emerging as valuable tools in mental health research. Further study on the value of these markers for mental health prediction is warranted, evaluating shared and distinct relations across mental illnesses. Advances may also come from developing novel epigenetic biomarkers that capture inflammatory processes with greater resolution, and from examining altered inflammatory states in relation to mental health risk exposures across the lifecourse.
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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 | 0,249 | 0,281 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».