[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.

[es] La depresión es un trastorno mental cada vez más común asociado con déficits sustanciales en la calidad de vida del paciente y un mayor riesgo de mortalidad. Se han realizado varios estudios de asociación genómica (GWAS) para identificar genes asociados con la depresión, pero su heredabilidad parcial entre otras características sugiere la existencia de cambios epigenéticos en el origen de la enfermedad. Dado que se ha demostrado una discrepancia entre la cognición objetiva y subjetiva en pacientes con trastorno depresivo mayor (MDD), es necesario encontrar un sistema para detectar la enfermedad desde una perspectiva biológica. Utilizando una cohorte basada en una comunidad canadiense (n = 94) que contiene datos de metilación del ADN, estratificada para el estado socioeconómico temprano y evaluada para síntomas depresivos con la escala para Depresión del Centro para Estudios Epidemiológicos (CES-D), se realizó un análisis de metilación diferencial. A partir de este análisis, se identificaron 31 dinucleótidos citosina-guanina (CpG) como metilados diferencialmente en pacientes que muestran síntomas depresivos contra pacientes que no muestran esos síntomas. El análisis se realizó separando a los pacientes por género y tomando la variable edad como una covariable. A partir de las variables socioeconómicas y biomoleculares, y los sitios de CpG identificados, se desarrolló un clasificador Random Forest con el objetivo de crear una herramienta de predicción de síntomas depresivos. El algoritmo resultante tiene una precisión del 73,74% (validación 15 veces cruzada con 3 repeticiones). La aplicación web Desypre (http://desypre.000webhostapp.com/) se creó para permitir el uso público del clasificador.