Biochemical and molecular predictors for prognosis in nonketotic hyperglycinemia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nonketotic hyperglycinemia is a neurometabolic disorder characterized by intellectual disability, seizures, and spasticity. Patients with attenuated nonketotic hyperglycinemia make variable developmental progress. Predictive factors have not been systematically assessed. METHODS: We reviewed 124 patients stratified by developmental outcome for biochemical and molecular predictive factors. Missense mutations were expressed to quantify residual activity using a new assay. RESULTS: Patients with severe nonketotic hyperglycinemia required multiple anticonvulsants, whereas patients with developmental quotient (DQ) > 30 did not require anticonvulsants. Brain malformations occurred mainly in patients with severe nonketotic hyperglycinemia (71%) but rarely in patients with attenuated nonketotic hyperglycinemia (7.5%). Neonatal presentation did not correlate with outcome, but age at onset ≥ 4 months was associated with attenuated nonketotic hyperglycinemia. Cerebrospinal fluid (CSF) glycine levels and CSF:plasma glycine ratio correlated inversely with DQ; CSF glycine > 230 μM indicated severe outcome and CSF:plasma glycine ratio ≤ 0.08 predicted attenuated outcome. The glycine index correlated strongly with outcome. Molecular analysis identified 99% of mutant alleles, including 96 novel mutations. Mutations near the active cleft of the P-protein maintained stable protein levels. Presence of 1 mutation with residual activity was necessary but not sufficient for attenuated outcome; 2 such mutations conferred best outcome. Divergent outcomes for the same genotype indicate a contribution of other genetic or nongenetic factors. INTERPRETATION: Accurate prediction of outcome is possible in most patients. A combination of 4 factors available neonatally predicted 78% of severe and 49% of attenuated patients, and a score based on mutation severity predicted outcome with 70% sensitivity and 97% specificity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».