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In a genome-wide association study (GWAS) meta-analysis of 688,808 individuals with major depression (MD) and 4,364,225 controls from 29 countries across diverse and admixed ancestries, we identify 697 associations at 635 loci, 293 of which are novel. Using fine-mapping and functional tools, we find 308 high-confidence gene associations and enrichment of postsynaptic density and receptor clustering. A neural cell-type enrichment analysis utilizing single-cell data implicates excitatory, inhibitory, and medium spiny neurons and the involvement of amygdala neurons in both mouse and human single-cell analyses. The associations are enriched for antidepressant targets and provide potential repurposing opportunities. Polygenic scores trained using European or multi-ancestry data predicted MD status across all ancestries, explaining up to 5.8% of MD liability variance in Europeans. These findings advance our global understanding of MD and reveal biological targets that may be used to target and develop pharmacotherapies addressing the unmet need for effective treatment.
Adams, M.J., Streit, F., Meng, X., Awasthi, S., Adey, B.N., Choi, K.W., et al. (2025). Trans-ancestry genome-wide study of depression identifies 697 associations implicating cell types and pharmacotherapies. CELL, 188(3), 640-652 [10.1016/j.cell.2024.12.002].
Trans-ancestry genome-wide study of depression identifies 697 associations implicating cell types and pharmacotherapies
Adams M. J.;Streit F.;Meng X.;Awasthi S.;Adey B. N.;Choi K. W.;Chundru V. K.;Coleman J. R. I.;Ferwerda B.;Foo J. C.;Gerring Z. F.;Giannakopoulou O.;Gupta P.;Hall A. S. M.;Harder A.;Howard D. M.;Hubel C.;Kwong A. S. F.;Levey D. F.;Mitchell B. L.;Ni G.;Ota V. K.;Pain O.;Pathak G. A.;Schulte E. C.;Shen X.;Thorp J. G.;Walker A.;Yao S.;Zeng J.;Zvrskovec J.;Aarsland D.;Actkins K. V.;Adli M.;Agerbo E.;Aichholzer M.;Aiello A.;Air T. M.;Als T. D.;Andersson E.;Andlauer T. F. M.;Arolt V.;Ask H.;Backman J.;Badola S.;Ballard C.;Banasik K.;Bass N. J.;Beekman A. T. F.;Belangero S.;Bigdeli T. B.;Binder E. B.;Bjerkeset O.;Bjornsdottir G.;Borte S.;Brann E.;Braun A.;Brodersen T.;Bruckl T. M.;Brunak S.;Bruun M. T.;Burmeister M.;Buspavanich P.;Bybjerg-Grauholm J.;Byrne E. M.;Cai J.;Campbell A.;Campbell M. L.;Campos A. I.;Castelao E.;Cervilla J.;Chaumette B.;Chen C. -Y.;Chen H. -C.;Chen Z.;Cichon S.;Colodro-Conde L.;Corbett A.;Corfield E. C.;Couvy-Duchesne B.;Craddock N.;Dannlowski U.;Davies G.;de Geus E. J. C.;Deary I. J.;Degenhardt F.;Dehghan A.;DePaulo J. R.;Deuschle M.;Didriksen M.;Dinh K. M.;Direk N.;Djurovic S.;Docherty A. R.;Domschke K.;Dowsett J.;Drange O. K.;Dunn E. C.;Eaton W.;Einarsson G.;Eley T. C.;Elsheikh S. S. M.;Engelmann J.;Benros M. E.;Erikstrup C.;Escott-Price V.;Fabbri C.;Fang Y.;Finer S.;Frank J.;Free R. C.;Gallo L.;Gao H.;Gill M.;Gilles M.;Goes F. S.;Gordon S. D.;Grove J.;Gudbjartsson D. F.;Gutierrez B.;Hahn T.;Hall L. S.;Hansen T. F.;Haraldsson M.;Hartman C. A.;Havdahl A.;Hayward C.;Heilmann-Heimbach S.;Herms S.;Hickie I. B.;Hjalgrim H.;Hjerling-Leffler J.;Hoffmann P.;Homuth G.;Horn C.;Hottenga J. -J.;Hougaard D. M.;Hovatta I.;Huang Q. Q.;Hucks D.;Huider F.;Hunt K. A.;Ialongo N. S.;Ising M.;Isometsa E.;Jansen R.;Jiang Y.;Jones I.;Jones L. A.;Jonsson L.;Kanai M.;Karlsson R.;Kasper S.;Kendler K. S.;Kessler R. C.;Kloiber S.;Knowles J. A.;Koen N.;Kraft J.;Kranzler H. R.;Krebs K.;Kallak T. K.;Kutalik Z.;Lahtela E.;Lake M.;Larsen M. H.;Lenze E. J.;Lewins M.;Lewis G.;Li L.;Lin B. D.;Lin K.;Lind P. A.;Liu Y. -L.;MacIntyre D. J.;MacKinnon D. F.;Maher B. S.;Maier W.;Marshe V. S.;Martinez-Levy G. A.;Matsuda K.;Mbarek H.;McGuffin P.;Medland S. E.;Meinert S.;Mikkelsen C.;Mikkelsen S.;Milaneschi Y.;Millwood I. Y.;Molina E.;Mondimore F. M.;Mortensen P. B.;Mulsant B. H.;Naamanka J.;Najman J. M.;Nauck M.;Nenadic I.;Nielsen K. R.;Nolt I. M.;Nordentoft M.;Nothen M. M.;Nyegaard M.;O'Donovan M. C.;Oddsson A.;Oliveira A. M.;Olsen C. M.;Oskarsson H.;Ostrowski S. R.;Owen M. J.;Packer R.;Palviainen T.;Pan P. M.;Pato C. N.;Pato M. T.;Pedersen N. L.;Pedersen O. B.;Peyrot W. J.;Potash J. B.;Preisig M.;Preuss M. H.;Quiroz J. A.;Renteria M. E.;Reynolds III C. F.;Rice J. P.;Sakaue S.;Santoro M. L.;Schoevers R. A.;Schork A.;Schulze T. G.;Send T. S.;Shi J.;Sigurdsson E.;Singh K.;Sinnamon G. C. B.;Sirignano L.;Smeland O. B.;Smith D. J.;Sofer T.;Sorensen E.;Srinivasan S.;Stefansson H.;Stefansson K.;Straub P.;Su M. -H.;Tadic A.;Teismann H.;Teumer A.;Thapar A.;Thomson P. A.;Thorner L. W.;Topaloudi A.;Tsai S. -J.;Tzoulaki I.;Uhl G.;Uitterlinden A. G.;Ullum H.;Umbricht D.;Ursano R. J.;Van der Auwera S.;van Hemert A. M.;Veluchamy A.;Viktorin A.;Volzke H.;Walters G. B.;Wang X.;Wani A.;Weissman M. M.;Wellmann J.;Whiteman D. C.;Wildman D.;Willemsen G.;Williams A. T.;Winsvold B. S.;Witt S. H.;Xiong Y.;Zillich L.;Zwart J. -A.;Twenty-Three and Me Research Team;China Kadoorie Biobank Collaborative Group;Estonian Biobank Research Team;Genes &;Health Research Team;HUNT All-In Psychiatry;The BioBank Japan Project;VA Million Veteran Program;Andreassen O. A.;Baune B. T.;Berger K.;Boomsma D. I.;Borglum A. D.;Breen G.;Cai N.;Coon H.;Copeland W. E.;Creese B.;Cruz-Fuentes C. S.;Czamara D.;Davis L. K.;Derks E. M.;Domenici E.;Elliott P.;Forstner A. J.;Gawlik M.;Gelernter J.;Grabe H. J.;Hamilton S. P.;Hveem K.;John C.;Kaprio J.;Kircher T.;Krebs M. -O.;Kuo P. -H.;Landen M.;Lehto K.;Levinson D. F.;Li Q. S.;Lieb K.;Loos R. J. F.;Lu Y.;Lucae S.;Luykx J. J.;Maes H. H. M.;Magnusson P. K.;Martin H. C.;Martin N. G.;McQuillin A.;Middeldorp C. M.;Milani L.;Mors O.;Muller D. J.;Muller-Myhsok B.;Okada Y.;Oldehinkel A. J.;Paciga S. A.;Palmer C. N. A.;Paschou P.;Penninx B. W. J. H.;Perlis R. H.;Peterson R. E.;Pistis G.;Polimanti R.;Porteous D. J.;Posthuma D.;Rabinowitz J. A.;Reichborn-Kjennerud T.;Reif A.;Rice F.;Ricken R.;Rietschel M.;Rivera M.;Ruck C.;Salum G. A.;Schaefer C.;Sen S.;Serretti A.;Skalkidou A.;Smoller J. W.;Stein D. J.;Stein F.;Stein M. B.;Sullivan P. F.;Tesli M.;Thorgeirsson T. E.;Tiemeier H.;Timpson N. J.;Uddin M.;Uher R.;van Heel D. A.;Verweij K. J. H.;Walters R. G.;Wassertheil-Smoller S.;Wendland J. R.;Werge T.;Zwinderman A. H.;Kuchenbaecker K.;Wray N. R.;Ripke S.;Lewis C. M.;McIntosh A. M.
2025
Abstract
In a genome-wide association study (GWAS) meta-analysis of 688,808 individuals with major depression (MD) and 4,364,225 controls from 29 countries across diverse and admixed ancestries, we identify 697 associations at 635 loci, 293 of which are novel. Using fine-mapping and functional tools, we find 308 high-confidence gene associations and enrichment of postsynaptic density and receptor clustering. A neural cell-type enrichment analysis utilizing single-cell data implicates excitatory, inhibitory, and medium spiny neurons and the involvement of amygdala neurons in both mouse and human single-cell analyses. The associations are enriched for antidepressant targets and provide potential repurposing opportunities. Polygenic scores trained using European or multi-ancestry data predicted MD status across all ancestries, explaining up to 5.8% of MD liability variance in Europeans. These findings advance our global understanding of MD and reveal biological targets that may be used to target and develop pharmacotherapies addressing the unmet need for effective treatment.
Adams, M.J., Streit, F., Meng, X., Awasthi, S., Adey, B.N., Choi, K.W., et al. (2025). Trans-ancestry genome-wide study of depression identifies 697 associations implicating cell types and pharmacotherapies. CELL, 188(3), 640-652 [10.1016/j.cell.2024.12.002].
Adams, M. J.; Streit, F.; Meng, X.; Awasthi, S.; Adey, B. N.; Choi, K. W.; Chundru, V. K.; Coleman, J. R. I.; Ferwerda, B.; Foo, J. C.; Gerring, Z. F....espandi
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
