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Enregistrement W2911493108 · doi:10.1002/humu.23721

A sensitive and scalable microsatellite instability assay to diagnose constitutional mismatch repair deficiency by sequencing of peripheral blood leukocytes

2019· article· en· W2911493108 sur OpenAlexaff
Richard Gallon, Barbara Mühlegger, Sören-Sebastian Wenzel, Harsh Sheth, Christine Hayes, Stefan Aretz, Karin Dahan, William D. Foulkes, Christian P. Kratz, Tim Ripperger, Amedeo A. Azizi, Hagit Baris Feldman, Anne‐Laure Chong, Uğur Demırsoy, Benoît Florkin, Thomas Imschweiler, Danuta Januszkiewicz‐Lewandowska, Stephan Lobitz, Michaela Nathrath, Hans-Jürgen Pander, Vanesa Pérez‐Alonso, Claudia Perne, Iman Ragab, Thorsten Rosenbaum, Daniel Rueda, Markus G. Seidel, Manon Suerink, Julia Taeubner, Stefanie Zimmermann, Johannes Zschocke, Gillian M. Borthwick, John Burn, Michael S. Jackson, Mauro Santibanez‐Koref, Katharina Wimmer

Notice bibliographique

RevueHuman Mutation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesBarbour FoundationKWF KankerbestrijdingNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésPMS2Microsatellite instabilityMicrosatelliteGenotypingBiologyLynch syndromeDNA mismatch repairGenetic testingCancerGeneticsAlleleGenotypeGeneColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Constitutional mismatch repair deficiency (CMMRD) is caused by germline pathogenic variants in both alleles of a mismatch repair gene. Patients have an exceptionally high risk of numerous pediatric malignancies and benefit from surveillance and adjusted treatment. The diversity of its manifestation, and ambiguous genotyping results, particularly from PMS2, can complicate diagnosis and preclude timely patient management. Assessment of low-level microsatellite instability in nonneoplastic tissues can detect CMMRD, but current techniques are laborious or of limited sensitivity. Here, we present a simple, scalable CMMRD diagnostic assay. It uses sequencing and molecular barcodes to detect low-frequency microsatellite variants in peripheral blood leukocytes and classifies samples using variant frequencies. We tested 30 samples from 26 genetically-confirmed CMMRD patients, and samples from 94 controls and 40 Lynch syndrome patients. All samples were correctly classified, except one from a CMMRD patient recovering from aplasia. However, additional samples from this same patient tested positive for CMMRD. The assay also confirmed CMMRD in six suspected patients. The assay is suitable for both rapid CMMRD diagnosis within clinical decision windows and scalable screening of at-risk populations. Its deployment will improve patient care, and better define the prevalence and phenotype of this likely underreported cancer syndrome.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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