Consensus recommendations for the diagnosis, treatment and follow‐up of inherited methylation disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Inherited methylation disorders are a group of rarely reported, probably largely underdiagnosed disorders affecting transmethylation processes in the metabolic pathway between methionine and homocysteine. These are methionine adenosyltransferase I/III, glycine N-methyltransferase, S-adenosylhomocysteine hydrolase and adenosine kinase deficiencies. This paper provides the first consensus recommendations for the diagnosis and management of methylation disorders. Following search of the literature and evaluation according to the SIGN-methodology of all reported patients with methylation defects, graded recommendations are provided in a structured way comprising diagnosis (clinical presentation, biochemical abnormalities, differential diagnosis, newborn screening, prenatal diagnosis), therapy and follow-up. Methylation disorders predominantly affect the liver, central nervous system and muscles, but clinical presentation can vary considerably between and within disorders. Although isolated hypermethioninemia is the biochemical hallmark of this group of disorders, it is not always present, especially in early infancy. Plasma S-adenosylmethionine and S-adenosylhomocysteine are key metabolites for the biochemical clarification of isolated hypermethioninemia. Mild hyperhomocysteinemia can be present in all methylation disorders. Methylation disorders do not qualify as primary targets of newborn screening. A low-methionine diet can be beneficial in patients with methionine adenosyltransferase I/III deficiency if plasma methionine concentrations exceed 800 μmol/L. There is some evidence that this diet may also be beneficial in patients with S-adenosylhomocysteine hydrolase and adenosine kinase deficiencies. S-adenosylmethionine supplementation may be useful in patients with methionine adenosyltransferase I/III deficiency. Recommendations given in this article are based on general principles and in practice should be adjusted individually according to patient's age, severity of the disease, clinical and laboratory findings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle