MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2164952242 · doi:10.1093/brain/awp336

Glucose transporter-1 deficiency syndrome: the expanding clinical and genetic spectrum of a treatable disorder

2010· article· en· W2164952242 sur OpenAlexaff
Willemijn G. Leen, Jörg Klepper, Marcel M. Verbeek, Maike Leferink, Tom Hofste, Baziel G.M. van Engelen, Ron A. Wevers, Todd M. Arthur, Nadia Bahi‐Buisson, Diana Ballhausen, Jolita Bekhof, Patrick Van Bogaert, Inês Carrilho, B. Chabrol, Mike Champion, James G. Coldwell, Peter T. Clayton, Elizabeth Donner, Athanasios Evangeliou, Friedrich Ebinger, K Farrell, Rob Forsyth, Christian G E L De Goede, S. Groß, Stephanie Grünewald, Hans Holthausen, Sandeep Jayawant, Katherine Lachlan, Vincent Laugel, Kathleen A. Leppig, Ming Lim, G.M.S. Mancini, Adela Della Marina, Loreto Martorell, Joe McMenamin, Marije Meuwissen, Helen Mundy, Nils‐Otto Nilsson, Axel Panzer, Bwee Tien Poll‐The, C. Rauscher, C. M. R. Rouselle, Inger Sandvig, T Scheffner, E. Sheridan, N. B. Simpson, Peter Sýkora, RJ Tomlinson, J Q Trounce, David Webb, Bernhard Weschke, Hans Scheffer, Michèl A.A.P. Willemsen

Notice bibliographique

RevueBrain · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensBC Children's HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésMissense mutationGlucose transporterEpilepsyNonsense mutationExonMedicineGlucose Transporter Type 1Sanger sequencingGeneticsPhenotypeMutationInternal medicineEndocrinologyBiologyGeneGLUT1PsychiatryInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucose transporter-1 deficiency syndrome is caused by mutations in the SLC2A1 gene in the majority of patients and results in impaired glucose transport into the brain. From 2004-2008, 132 requests for mutational analysis of the SLC2A1 gene were studied by automated Sanger sequencing and multiplex ligation-dependent probe amplification. Mutations in the SLC2A1 gene were detected in 54 patients (41%) and subsequently in three clinically affected family members. In these 57 patients we identified 49 different mutations, including six multiple exon deletions, six known mutations and 37 novel mutations (13 missense, five nonsense, 13 frame shift, four splice site and two translation initiation mutations). Clinical data were retrospectively collected from referring physicians by means of a questionnaire. Three different phenotypes were recognized: (i) the classical phenotype (84%), subdivided into early-onset (<2 years) (65%) and late-onset (18%); (ii) a non-classical phenotype, with mental retardation and movement disorder, without epilepsy (15%); and (iii) one adult case of glucose transporter-1 deficiency syndrome with minimal symptoms. Recognizing glucose transporter-1 deficiency syndrome is important, since a ketogenic diet was effective in most of the patients with epilepsy (86%) and also reduced movement disorders in 48% of the patients with a classical phenotype and 71% of the patients with a non-classical phenotype. The average delay in diagnosing classical glucose transporter-1 deficiency syndrome was 6.6 years (range 1 month-16 years). Cerebrospinal fluid glucose was below 2.5 mmol/l (range 0.9-2.4 mmol/l) in all patients and cerebrospinal fluid : blood glucose ratio was below 0.50 in all but one patient (range 0.19-0.52). Cerebrospinal fluid lactate was low to normal in all patients. Our relatively large series of 57 patients with glucose transporter-1 deficiency syndrome allowed us to identify correlations between genotype, phenotype and biochemical data. Type of mutation was related to the severity of mental retardation and the presence of complex movement disorders. Cerebrospinal fluid : blood glucose ratio was related to type of mutation and phenotype. In conclusion, a substantial number of the patients with glucose transporter-1 deficiency syndrome do not have epilepsy. Our study demonstrates that a lumbar puncture provides the diagnostic clue to glucose transporter-1 deficiency syndrome and can thereby dramatically reduce diagnostic delay to allow early start of the ketogenic diet.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations413
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrainMême sujetDiet and metabolism studiesTravaux en français237 207