Novel manifestations of immune dysregulation and granule defects in gray platelet syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gray platelet syndrome (GPS) is a rare recessive disorder caused by variants in NBEAL2 and characterized by bleeding symptoms, the absence of platelet ɑ-granules, splenomegaly and bone marrow (BM) fibrosis. Due to its rarity, it has been difficult to fully understand the pathogenic processes that lead to these clinical sequelae. To discern the spectrum of pathological features, we performed a detailed clinical genotypic and phenotypic study of 47 GPS patients. We identified 33 new causal variants in NBEAL2 . Our GPS patient cohort exhibited known phenotypes, including macro-thrombocytopenia, BM fibrosis, megakaryocyte emperipolesis of neutrophils, splenomegaly, and elevated serum vitamin B12 levels. We also observed novel clinical phenotypes; these include reduced leukocyte counts and increased presence of autoimmune disease and positive autoantibodies. There were widespread differences in the transcriptome and proteome of GPS platelets, neutrophils, monocytes, and CD4-lymphocytes. Proteins less abundant in these cells were enriched for constituents of granules, supporting a role for Nbeal2 in the function of these organelles across a wide range of blood cells. Proteomic analysis of GPS plasma showed increased levels of proteins associated with inflammation and immune response. One quarter of plasma proteins increased in GPS are known to be synthesized outside of hematopoietic cells, predominantly in the liver. In summary, our data demonstrate that, in addition to the well-described platelet defects in GPS, there are also immune defects. The abnormal immune cells may be the drivers of systemic abnormalities, such as autoimmune disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».