Hostname: page-component-77c89778f8-vsgnj Total loading time: 0 Render date: 2024-07-20T05:06:22.008Z Has data issue: false hasContentIssue false

Comment les gènes s’expriment au cours de la réponse aux antidépresseurs ?

Published online by Cambridge University Press:  17 April 2020

R. Belzeaux*
Affiliation:
Hôpital Sainte-Marguerite, AP–HM, psychiatrie universitaire, Marseille, France
*

Abstract

Parmi les outils utilisés dans la recherche de marqueurs biologiques en dépression, l’étude de l’expression génétique dans des tissus périphériques a permis d’obtenir des résultats prometteurs. Plusieurs travaux ont démontré, à partir de l’étude du tissu sanguin, que l’expression de certains gènes pouvait distinguer les patients des sujets sains et/ou être prédictive de la réponse au traitement à venir [1,2]. Mais les différences d’expression peuvent concerner également l’ensemble du génome à l’échelle des réseaux de gènes. Nous présenterons ici les résultats d’une étude des réseaux de gènes chez des sujets souffrant de dépression à l’aide d’analyses bio-informatiques appelés « Weighted Gene Co-expression Networks Analyses » [3].

L’objectif principal est de démontrer s’il existe des différences dans l’architecture et le niveau d’expression des ces réseaux entre les patients et les témoins sains, mais aussi entre les patients qui seront répondeurs et les non-répondeurs. Nous nous baserons sur les résultats obtenus à partir de trois cohortes différentes (n = 67, n = 63, n = 18).

Les résultats de cette étude démontrent qu’il existe à la fois des différences qualitative et quantitative de l’expression des réseaux de gène entre les patients futur répondeurs et non-répondeurs. Ces réseaux de gènes sont associés à de nombreuses fonctions biologiques qui impliquent l’inflammation et la régulation immunitaire. La reproductibilité de ces résultats sera discutée et ces résultats seront mis en perspective avec d’autres études en cours d’analyse.

Enfin, leur portée sur la compréhension de la notion de réponse thérapeutique sera abordée.

Type
S15C
Copyright
Copyright © European Psychiatric Association 2014

Déclaration d’intérêts

L’auteur déclare ne pas avoir de conflits d’intérêts en relation avec cet article.

References

Références

Mamdani, F.Berlim, M.T.Beaulieu, M.M.Turecki, G.Pharmacogenomic predictors of citalopram treatment outcome in major depressive disorder. World J Biol Psychiatry 2014;15:(2)135144[PubMed PMID: 23530732]CrossRefGoogle ScholarPubMed
Belzeaux, R.Bergon, A.Jeanjean, V.Loriod, B.Formisano-Tréziny, C.Verrier, L., et al.Responder and non-responder patients exhibit different peripheral transcriptional signatures during major depressive episode. Transl Psychiatry 2012;2:e18510.1038/tp.2012.112[PubMed PMID: 23149449]CrossRefGoogle Scholar
Langfelder, P.Horvath, S.Eigengene networks for studying the relationships between co-expression modules. BMC Syst Biol 1 2007; 54CrossRefGoogle ScholarPubMed
Submit a response

Comments

No Comments have been published for this article.