Use of a rare disease registry for establishing phenotypic classification of previously unassigned <i>GLA</i> variants: a consensus classification system by a multispecialty Fabry disease genotype–phenotype workgroup
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Background Fabry disease (α-galactosidase deficiency) is an X-linked genetic disease caused by a variety of pathogenic GLA variants. The phenotypic heterogeneity is considerable, with two major forms, classic and later-onset disease, but adjudication of clinical phenotype is currently lacking for many variants. We aimed to determine consensus phenotypic classification for previously unclassified GLA variants from the GLA -specific fabry-database.org database. Methods A Fabry disease genotype–phenotype workgroup developed a five-stage iterative system based on expert clinical assessment, published literature and clinical evidence of pathogenicity using a 2-point scoring system based on clinical hallmarks of classic disease. Kaplan–Meier (KM) analysis of severe clinical event-free survival was used as final validation. Results were compared with those from web-based disease databases and in silico pathogenicity prediction programmes. Results Final consensus on classifications of ‘pathogenic’ was achieved for 32 of 33 GLA variants (26 ‘classic’ phenotype, 171 males; 6 ‘later-onset’ phenotype, 57 males). One variant remained of uncertain significance. KM curves were similar for the known fabry-database.org database phenotypes and when workgroup consensus classifications were added, and the curves retained the same separation between ‘classic’ and ‘later-onset’ phenotypes. Conclusion The iterative system implemented by a Fabry disease genotype–phenotype workgroup achieved phenotypic classifications for variants that were previously unclassified. Clinical pathogenicity associated with a particular GLA variant defined in affected males appears to have predictive value and also generally correlates with risk for affected females. The newly established classifications can be of benefit to the clinical care of Fabry patients harbouring these variants.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle