GATA2 deficiency in children and adults with severe pulmonary alveolar proteinosis and hematologic disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of cases with severe pulmonary alveolar proteinosis (PAP) are caused by auto-antibodies against GM-CSF. A multitude of genetic and exogenous causes are responsible for few other cases. Goal of this study was to determine the prevalence of GATA2 deficiency in children and adults with PAP and hematologic disorders. METHODS: Of 21 patients with GM-CSF-autoantibody negative PAP, 13 had no other organ involvement and 8 had some form of hematologic disorder. The latter were sequenced for GATA2. RESULTS: Age at start of PAP ranged from 0.3 to 64 years, 4 patients were children. In half of the subjects GATA2-sequence variations were found, two of which were considered disease causing. Those two patients had the typical phenotype of GATA2 deficiency, one of whom additionally showed a previously undescribed feature - a cholesterol pneumonia. Hematologic disorders included chronic myeloic leukemia, juvenile myelo-monocytic leukemia, lymphoblastic leukemia, sideroblastic anemia and two cases of myelodysplastic syndrome (MDS). A 4 year old child with MDS and DiGeorge Syndrome Type 2 was rescued with repetitive whole lung lavages and her PAP was cured with heterologous stem cell transplant. CONCLUSIONS: In children and adults with severe GM-CSF negative PAP a close cooperation between pneumologists and hemato-oncologists is needed to diagnose the underlying diseases, some of which are caused by mutations of transcription factor GATA2. Treatment with whole lung lavages as well as stem cell transplant may be successful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».