Diagnostic Yield of Next-generation Sequencing in Very Early-onset Inflammatory Bowel Diseases: A Multicentre Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: An expanding number of monogenic defects have been identified as causative of severe forms of very early-onset inflammatory bowel diseases [VEO-IBD]. The present study aimed at defining how next-generation sequencing [NGS] methods can be used to improve identification of known molecular diagnosis and to adapt treatment. METHODS: A total of 207 children were recruited in 45 paediatric centres through an international collaborative network [ESPGHAN GENIUS working group] with a clinical presentation of severe VEO-IBD [n = 185] or an anamnesis suggestive of a monogenic disorder [n = 22]. Patients were divided at inclusion into three phenotypic subsets: predominantly small bowel inflammation, colitis with perianal lesions, and colitis only. Methods to obtain molecular diagnosis included functional tests followed by specific Sanger sequencing, custom-made targeted NGS, and in selected cases whole exome sequencing [WES] of parents-child trios. Genetic findings were validated clinically and/or functionally. RESULTS: Molecular diagnosis was achieved in 66/207 children [32%]: 61% with small bowel inflammation, 39% with colitis and perianal lesions, and 18% with colitis only. Targeted NGS pinpointed gene mutations causative of atypical presentations, and identified large exonic copy number variations previously missed by WES. CONCLUSIONS: Our results lead us to propose an optimised diagnostic strategy to identify known monogenic causes of severe IBD.
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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 | 0,001 |
| 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 ».