[ca] La depressió és un trastorn mental cada vegada més comú associat amb dèficits substancials en la qualitat de vida del pacient i un major risc de mortalitat. S'han realitzat diversos estudis d'associació genòmica (GWAS) per identificar gens associats amb la depressió, però la seva heretabilitat parcial entre altres característiques suggereix l'existència de canvis epigenètics en l'origen de la malaltia. Atès que s'ha demostrat una discrepància entre la cognició objectiva i subjectiva en pacients amb trastorn depressiu major (MDD), cal trobar un sistema per detectar la malaltia des d'una perspectiva biològica. Utilitzant una cohort basada en una comunitat canadenca (n = 94) que conté dades de metilació de l'ADN, estratificada per a l'estat socioeconòmic d'hora i avaluada per símptomes depressius amb l'escala per Depressió el Centre per a Estudis Epidemiològics (CES-D), es va realitzar una anàlisi de metilació diferencial. A partir d'aquesta anàlisi, es van identificar 31 dinucleòtids citosina-guanina (CpG) com metilats diferencialment en pacients que mostren símptomes depressius contra pacients que no mostren aquests símptomes. L'anàlisi es va realitzar separant als pacients per gènere i prenent la variable edat com una covariable. A partir de les variables socioeconòmiques i biomoleculars, i els llocs de CpG identificats, es va desenvolupar un classificador Random Forest amb l'objectiu de crear una eina de predicció de símptomes depressius. L'algorisme resultant té una precisió de l'73,74% (validació 15 vegades creuada amb 3 repeticions). L'aplicació web Desypre (http://desypre.000webhostapp.com/) es va crear per permetre l'ús públic de el classificador.

[en] Depression is an increasingly common mental disorder associated with substantial deficits in the quality of life of the patient and increased mortality risk. Several Genomic-Wide Association Studies (GWAS) have been performed to identify genes associated with depression, but its partial heritability among other characteristics suggests the involvement of epigenetic changes in the origin of the disease. Since has been proven a discrepancy between objective and subjective cognition in Major Depressive Disorder (MDD) patients, it is necessary to find a system to detect the disease from a biological perspective. Using a Canadian community-based cohort (n=94) containing DNA methylation data, stratified for early-life socioeconomic status, and assessed for depressive symptoms with the Center for Epidemiologic Studies Depression (CES-D) scale, a differential methylation analysis was performed. From this analysis, 31 cytosine guanine dinucleotides (CpG) were identified as differentially methylated in patients showing depressive symptoms from patients not showing those symptoms. The analysis was performed separating patients by gender and taking the variable age as a covariate. From the socioeconomic and biomolecular variables, and identified CpG sites, a random forest classifier was developed to create a depressive symptoms prediction tool. The resulting algorithm has an accuracy of 73.74% (repeated 15-fold cross-validation, with 3 repeats). The web application Desypre (http://desypre.000webhostapp.com/) was created to allow the public use of the classifier.