Genetics and genotype–phenotype correlations in early onset epileptic encephalopathy with burst suppression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We sought to identify genetic causes of early onset epileptic encephalopathies with burst suppression (Ohtahara syndrome and early myoclonic encephalopathy) and evaluate genotype-phenotype correlations. METHODS: We enrolled 33 patients with a referral diagnosis of Ohtahara syndrome or early myoclonic encephalopathy without malformations of cortical development. We performed detailed phenotypic assessment including seizure presentation, electroencephalography, and magnetic resonance imaging. We confirmed burst suppression in 28 of 33 patients. Research-based exome sequencing was performed for patients without a previously identified molecular diagnosis from clinical evaluation or a research-based epilepsy gene panel. RESULTS: In 17 of 28 (61%) patients with confirmed early burst suppression, we identified variants predicted to be pathogenic in KCNQ2 (n = 10), STXBP1 (n = 2), SCN2A (n = 2), PNPO (n = 1), PIGA (n = 1), and SEPSECS (n = 1). In 3 of 5 (60%) patients without confirmed early burst suppression, we identified variants predicted to be pathogenic in STXBP1 (n = 2) and SCN2A (n = 1). The patient with the homozygous PNPO variant had a low cerebrospinal fluid pyridoxal-5-phosphate level. Otherwise, no early laboratory or clinical features distinguished the cases associated with pathogenic variants in specific genes from each other or from those with no prior genetic cause identified. INTERPRETATION: We characterize the genetic landscape of epileptic encephalopathy with burst suppression, without brain malformations, and demonstrate feasibility of genetic diagnosis with clinically available testing in >60% of our cohort, with KCNQ2 implicated in one-third. This electroclinical syndrome is associated with pathogenic variation in SEPSECS. Ann Neurol 2017;81:419-429.
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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 ».