Complexity in unclassified auto-inflammatory disease: a case report illustrating the potential for disease arising from the allelic burden of multiple variants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite recent advances in the diagnosis and understanding of many autoinflammatory diseases, there are still a great number of patients with phenotypes that do not fit any clinically- and/or genetically-defined disorders. CASE PRESENTATION: We describe a fourteen-year-old boy who presented at two and a half years of age with recurrent febrile episodes. Over the course of the disease, the episodes increased in frequency and severity, with new signs and symptoms continuing to appear. Most importantly, these included skin changes, splenomegaly and transaminitis. Only partial control of the disease was achieved with anti-IL-1 therapy. Extensive investigation showed generalized inflammation without immune deficiency, with increased levels of serum amyloid A and several pro-inflammatory cytokines including interferon-γ, as well as an increased type I interferon score. Exome sequence analysis identified P369S and R408Q variants in the MEFV innate immunity regulator, pyrin (MEFV) gene and T260 M and T320 M variants in the NLR family pyrin domain containing 12 (NLRP12) gene. CONCLUSION: Patients with unclassified and/or unexplained autoinflammatory syndromes present diagnostic and therapeutic challenges and collectively form a substantial part of every cohort of patients with autoinflammatory diseases. Therefore, it is important to acquire their full genomic profile through whole exome and/or genome sequencing and present their cases to a broader audience, to facilitate characterization of similar patients. A critical mass of well-characterized cases will lead to improved diagnosis and informed treatment.
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 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 ».