Targeted therapies for congenital myasthenic syndromes: systematic review and steps towards a treatabolome
Notice bibliographique
Résumé
Despite recent scientific advances, most rare genetic diseases - including most neuro-muscular diseases - do not currently have curative gene-based therapies available. However, in some cases, such as vitamin, cofactor or enzyme deficiencies, channelopathies and disorders of the neuromuscular junction, a confirmed genetic diagnosis provides guidance on treatment, with drugs available that may significantly alter the disease course, improve functional ability and extend life expectancy. Nevertheless, many treatable patients remain undiagnosed or do not receive treatment even after genetic diagnosis. The growth of computer-aided genetic analysis systems that enable clinicians to diagnose their undiagnosed patients has not yet been matched by genetics-based decision-support systems for treatment guidance. Generating a 'treatabolome' of treatable variants and the evidence for the treatment has the potential to increase treatment rates for treatable conditions. Here, we use the congenital myasthenic syndromes (CMS), a group of clinically and genetically heterogeneous but frequently treatable neuromuscular conditions, to illustrate the steps in the creation of a treatabolome for rare inherited diseases. We perform a systematic review of the evidence for pharmacological treatment of each CMS type, gathering evidence from 207 studies of over 1000 patients and stratifying by genetic defect, as treatment varies depending on the underlying cause. We assess the strength and quality of the evidence and create a dataset that provides the foundation for a computer-aided system to enable clinicians to gain easier access to information about treatable variants and the evidence they need to consider.
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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 | 0,014 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».