SA94. When Rare Meets Common: Burden and Impact of Treatable Rare Genetic Diseases in Primary Psychiatric Populations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many rare genetic syndromes are known to phenotypically manifest with psychiatric symptoms that can be indistinguishable from primary psychiatric disorders. While the majority of ongoing psychiatric genetic research has been dedicated to the identification and characterization of genes involved in primary psychiatric disorders, little research has been done to determine the extent to which rare genetic variants contribute to the overall psychiatric disease load. Within schizophrenia and bipolar populations, we are conducting the first study of its kind to determine the prevalence of 4 treatable genetic syndromes (Niemann Pick disease type C [NPC], Wilson disease, acute intermittent porphyria [AIP], and homocystinuria [HOM]) manifesting as primary psychiatric disorders. We hypothesize that a significant subpopulation of patients with psychiatric disorders have underlying rare genetic conditions. Methods: We are screening 1323 schizophrenia and 1200 bipolar disorder samples, along with 980 sex- and age-matched healthy controls, all with available DNA and extensive phenotype data. We are using a matrix-type pooled targeted deep sequencing of the genes NPC1, NPC2, ATP7B, HMBS, and CBS to screen for the 4 genetic diseases. Pathogenic variants within the targeted genes will be identified using an in-house analytic pipeline with quality control, variant discovery designed specifically for identifying variants in the matrix pooled targeted sequencing approach, and functionality prediction programs to determine variant pathogenicity. Sanger sequencing will be used to validate identified mutations and decrease false-positive calls. Results: A total of 1024 schizophrenia samples have been sequenced (average read depth = 468× per sample, average read length = 190 bp) using our matrix pooled targeted sequencing method. Sequencing of an additional 1024 schizophrenia and bipolar samples is currently underway. In our initial screening of 1024 schizophrenia patients, we found a significant overrepresentation of carrier/affected status among the screened patients (P < .0001, χ2 = 38.147, df = 4). Specifically, in total for all 4 genetic diseases, we identified 11 previously known pathogenic variants based on the ClinVar database and 34 predicted pathogenic variants based on four variant pathogenicity prediction softwares (Sift, PolyPhen 2, Mutation Taster, Condel). Conclusion: Screening for treatable genetic diseases, such as NPC, WD, AIP, and HOM, within schizophrenia and bipolar samples could provide a possible explanation for severe treatment resistance and treating the genetic condition can effectively “cure” patients of their otherwise difficult-to-treat psychiatric symptoms. Ultimately, this proof-of-principle study will lead to the development of molecular diagnostic tools for detection of underlying genetic disorders in psychiatric patients and will allow for precision medicine.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».