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Evaluation of metabolomics-based urinary biomarker models for recognizing major depression disorder and bipolar disorder

代谢组学 重性抑郁障碍 双相情感障碍 生物标志物 尿 接收机工作特性 诊断生物标志物 曲线下面积 萧条(经济学) 泌尿系统 代谢物 医学 生物标志物发现 代谢组 内科学 生物信息学 蛋白质组学 化学 癌症 生物 生物化学 宏观经济学 经济 扁桃形结构 锂(药物) 基因
作者
Tianjiao Wang,Jingzhi Yang,Yuncheng Zhu,Na Niu,Binbin Ding,Ping Wang,Hongxia Zhao,Na Li,Yufan Chao,Songyan Gao,Xin Dong,Zuowei Wang
出处
期刊:Journal of Affective Disorders [Elsevier BV]
卷期号:356: 1-12 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.jad.2024.03.114
摘要

Major depressive disorder (MDD) and bipolar disorder (BD) are psychiatric disorders with overlapping symptoms, leading to high rates of misdiagnosis due to the lack of biomarkers for differentiation. This study aimed to identify metabolic biomarkers in urine samples for diagnosing MDD and BD, as well as to establish unbiased differential diagnostic models. We utilized a metabolomics approach employing ultra-high performance liquid chromatography-mass spectrometry (UHPLC-MS) to analyze the metabolic profiles of urine samples from individuals with MDD (n = 50), BD (n = 12), and healthy controls (n = 50). The identification of urine metabolites was verified using MS data analysis tools and online metabolite databases. Two diagnostic panels consisting of a combination of metabolites and clinical indicators were identified—one for MDD and another for BD. The discriminative capacity of these panels was assessed using the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve, yielding an Area Under the Curve (AUC) of 0.9084 for MDD and an AUC value of 0.9017 for BD. High-resolution mass spectrometry-based assays show promise in identifying urinary biomarkers for depressive disorders. The combination of urine metabolites and clinical indicators is effective in differentiating healthy controls from individuals with MDD and BD. The metabolic pathway indicating oxidative stress is seen to significantly contribute to depressive disorders.
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