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Enregistrement W7132936615

Advancing Precision Medicine in Psychiatry: Genetic Insights into Antidepressant Treatment Outcomes

2025· dissertation· W7132936615 sur OpenAlexaboutno aff
Leen Magarbeh

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMajor depressive disorderEscitalopramAntidepressantPharmacogeneticsCYP2C19Depression (economics)AripiprazolePrecision medicinePharmacogenomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major Depressive Disorder (MDD) is a clinically heterogeneous disorder with substantial interindividual variability in antidepressant treatment response and tolerability. Genetic variation, particularly in pharmacokinetic genes such as CYP2C19 (drug metabolizing enzyme) and ABCB1 (encoding the drug-efflux transporter P-glycoprotein), and broader polygenic liability may partly explain this variability. Recent advances in psychiatric genomics have enabled the use of polygenic risk scores (PRSs) to quantify the cumulative genetic predisposition to MDD and treatment outcomes. This thesis investigated the impact of both common pharmacogenetic variants and PRSs on antidepressant response, side effects, and serum exposure using a well-characterized clinical trial from the Canadian Biomarker Integration Network in Depression (CAN-BIND-1) and conducting a meta-analysis. In the CAN-BIND-1 trial (N=178), all participants received 8 weeks of open-label escitalopram (ESC, Phase I). At Week 8, participants with <50% symptom improvement from baseline were augmented with aripiprazole (ARI) for an additional 8 weeks, while responders continued ESC monotherapy until trial end or Week 16 (Phase II). The meta-analysis showed a significant association between ABCB1 rs1128503 variant and antidepressant response, with T-allele carriers having higher odds of treatment response. No consistent associations were found for other ABCB1 variants or with ESC or ARI serum levels. As for CYP2C19, intermediate and poor metabolizers exhibited the most consistent effects on ESC pharmacokinetics, showing 1.4–2.3-fold higher ESC concentrations and reduced metabolic conversion compared to normal metabolizers. For the recently discovered CYP2C:TG haplotype, we observed that homozygous TG carriers exhibited higher dose-adjusted ESC concentrations and reduced metabolic ratios. However, these effects diminished when adjusting for CYP2C19 metabolizer status. Our PRS analysis showed that increased polygenic loading for post-traumatic stress syndrome (PTSD), schizophrenia, MDD, and attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) was nominally associated with poorer antidepressant treatment outcomes, while PRS for anxiety was associated with greater early symptom improvement. These associations varied across treatment phases, suggesting that genetic risk may influence antidepressant response trajectories. Overall, while CYP2C19 genotyping remains clinically actionable for ESC pharmacokinetics, integrating polygenic and pharmacogenetic information may enhance personalized treatment strategies. Our findings underscore the potential benefit of incorporating targeted and genome-wide approaches into models of antidepressant response.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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