Phenotypic and genetic spectrum of epilepsy with myoclonic atonic seizures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to describe the extent of neurodevelopmental impairments and identify the genetic etiologies in a large cohort of patients with epilepsy with myoclonic atonic seizures (MAE). METHODS: We deeply phenotyped MAE patients for epilepsy features, intellectual disability, autism spectrum disorder, and attention-deficit/hyperactivity disorder using standardized neuropsychological instruments. We performed exome analysis (whole exome sequencing) filtered on epilepsy and neuropsychiatric gene sets to identify genetic etiologies. RESULTS: We analyzed 101 patients with MAE (70% male). The median age of seizure onset was 34 months (range = 6-72 months). The main seizure types were myoclonic atonic or atonic in 100%, generalized tonic-clonic in 72%, myoclonic in 69%, absence in 60%, and tonic seizures in 19% of patients. We observed intellectual disability in 62% of patients, with extremely low adaptive behavioral scores in 69%. In addition, 24% exhibited symptoms of autism and 37% exhibited attention-deficit/hyperactivity symptoms. We discovered pathogenic variants in 12 (14%) of 85 patients, including five previously published patients. These were pathogenic genetic variants in SYNGAP1 (n = 3), KIAA2022 (n = 2), and SLC6A1 (n = 2), as well as KCNA2, SCN2A, STX1B, KCNB1, and MECP2 (n = 1 each). We also identified three new candidate genes, ASH1L, CHD4, and SMARCA2 in one patient each. SIGNIFICANCE: MAE is associated with significant neurodevelopmental impairment. MAE is genetically heterogeneous, and we identified a pathogenic genetic etiology in 14% of this cohort by exome analysis. These findings suggest that MAE is a manifestation of several etiologies rather than a discrete syndromic entity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».