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Enregistrement W2966321577 · doi:10.1136/jmedgenet-2019-106102

Hypolipidaemia among patients with PMM2-CDG is associated with low circulating PCSK9 levels: a case report followed by observational and experimental studies

2019· article· en· W2966321577 sur OpenAlexafffund
Michael Chong, Grace Yoon, Delia Susan‐Resiga, Ann Chamberland, David Cheillan, Guillaume Paré, Nabil G. Seidah

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Genetics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensMontreal Clinical Research InstituteHospital for Sick ChildrenHamilton Health SciencesUniversity of TorontoMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsFondation Leducq
Mots-clésPCSK9LDL receptorKexinInternal medicineProbandGlycosylationEndocrinologyProprotein convertaseMedicineBiologyCholesterolLipoproteinMutationGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) inhibitors are novel therapeutics for reducing low-density lipoprotein cholesterol (LDLc). While serious side-effects have not been observed in short-term clinical trials, there remain concerns that long-term PCSK9 inhibition may cause neurocognitive side-effects. METHODS AND RESULTS: An adult male with childhood-onset global developmental delay, cerebellar atrophy and severe hypolipidaemia underwent extensive biochemical and genetic investigations. Initial testing revealed low circulating PCSK9 levels and a common loss-of-function PCSK9 polymorphism, but these findings did not fully account for severe hypolipidaemia. Whole-exome sequencing was subsequently performed and identified two pathogenic phosphomannose mutase 2 (PMM2) variants (p.Arg141His and p.Pro69Ser) known to cause PMM2-associated congenital disorder of glycosylation (PMM2-CDG). A diagnosis of PMM2-CDG was consistent with the proband's neurological symptoms and severe hypolipidaemia. Given that PMM2-CDG is characterised by defective protein N-glycosylation and that PCSK9 is a negative regulator of LDLc, we postulated that loss of PCSK9 N-glycosylation mediates hypolipidaemia among patients with PMM2-CDG. First, in an independent cohort of patients with PMM2-CDG (N=8), we verified that circulating PCSK9 levels were significantly lower in patients than controls (p=0.0006). Second, we conducted in vitro experiments in hepatocyte-derived cells to evaluate the effects of PCSK9 N-glycosylation loss on LDL receptor (LDLR) activity. Experimental results suggest that defective PCSK9 N-glycosylation reduces the ability of circulating PCSK9 to degrade LDLR. CONCLUSION: Life-long exposure to genetically lower PCSK9 per se is unlikely to cause neurocognitive impairment. Both observational and experimental findings suggest that hypolipidaemia in PMM2-CDG may be partially mediated by loss of PCSK9 N-glycosylation and/or its regulators.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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