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Enregistrement W3087910839 · doi:10.1093/brain/awz307

Defining the clinical, molecular and imaging spectrum of adaptor protein complex 4-associated hereditary spastic paraplegia

2019· article· en· W3087910839 sur OpenAlexaff
Darius Ebrahimi‐Fakhari, Julian Teinert, Robert Behne, Miriam Wimmer, Angelica D’Amore, Kathrin Eberhardt, Barbara Brechmann, M. L. ZIEGLER, Dana M. Jensen, Premsai Nagabhyrava, Gregory Geisel, Erin Carmody, Uzma Shamshad, Kira A. Dies, Christopher J. Yuskaitis, Catherine L. Salussolia, Daniel Ebrahimi‐Fakhari, Toni S. Pearson, Afshin Saffari, Andreas Ziegler, Stefan Kölker, Jens Volkmann, Antje Wiesener, David Bearden, Shenela Lakhani, Devorah Segal, Anaita Hegde, Andrea Martinuzzi, Jennifer Hirst, Seth J. Perlman, Yoshihisa Takiyama, Georgia Xiromerisiou, Katharina Vill, William O. Walker, Anju Shukla, Rachana Dubey Gupta, Niklas Dahl, Ayşe Aksoy, Hélène Verhelst, Mauricio R. Delgado, Radka Kremlíková Pourová, Abdelrahim A. Sadek, Nour Elkhateeb, Lubov Blumkin, Alejandro Brea‐Fernández, David Dacruz-Álvarez, Thomas Smol, Jamal Ghoumid, Diego Miguel, Constanze Heine, Jan-Ulrich Schlump, Hendrik Langen, Jonathan Baets, Saskia Bulk, Hossein Darvish, Somayeh Bakhtiari, Michael C. Kruer, Elizabeth Lim-Melia, Nur Aydınli̇, Yasemin Alanay, Omnia Fathy El-Rashidy, Sheela Nampoothiri, Chirag Patel, Christian Beetz, Peter Bauer, Grace Yoon, M Guillot, Steven P. Miller, Thomas Bourinaris, Henry Houlden, Laura Robelin, Mathieu Anheim, Abdullah Alamri, Adel Mahmoud, Soroor Inaloo, Parham Habibzadeh, Mohammad Ali Faghihi, Anna Jansen, Stefanie Brock, Agathe Roubertie, Basil T. Darras, Pankaj B. Agrawal, Filippo M. Santorelli, Joseph G. Gleeson, Maha S. Zaki, Sarah Sheikh, James T. Bennett, Mustafa Şahin

Notice bibliographique

RevueBrain · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHereditary Neurological Disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHereditary spastic paraplegiaVentriculomegalyHypotoniaCorpus callosumMicrocephalyPediatricsPseudobulbar palsyMedicineSpasticPsychologyAudiologyPhysical medicine and rehabilitationCerebral palsyNeuroscienceGeneticsBiologyPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bi-allelic loss-of-function variants in genes that encode subunits of the adaptor protein complex 4 (AP-4) lead to prototypical yet poorly understood forms of childhood-onset and complex hereditary spastic paraplegia: SPG47 (AP4B1), SPG50 (AP4M1), SPG51 (AP4E1) and SPG52 (AP4S1). Here, we report a detailed cross-sectional analysis of clinical, imaging and molecular data of 156 patients from 101 families. Enrolled patients were of diverse ethnic backgrounds and covered a wide age range (1.0-49.3 years). While the mean age at symptom onset was 0.8 ± 0.6 years [standard deviation (SD), range 0.2-5.0], the mean age at diagnosis was 10.2 ± 8.5 years (SD, range 0.1-46.3). We define a set of core features: early-onset developmental delay with delayed motor milestones and significant speech delay (50% non-verbal); intellectual disability in the moderate to severe range; mild hypotonia in infancy followed by spastic diplegia (mean age: 8.4 ± 5.1 years, SD) and later tetraplegia (mean age: 16.1 ± 9.8 years, SD); postnatal microcephaly (83%); foot deformities (69%); and epilepsy (66%) that is intractable in a subset. At last follow-up, 36% ambulated with assistance (mean age: 8.9 ± 6.4 years, SD) and 54% were wheelchair-dependent (mean age: 13.4 ± 9.8 years, SD). Episodes of stereotypic laughing, possibly consistent with a pseudobulbar affect, were found in 56% of patients. Key features on neuroimaging include a thin corpus callosum (90%), ventriculomegaly (65%) often with colpocephaly, and periventricular white-matter signal abnormalities (68%). Iron deposition and polymicrogyria were found in a subset of patients. AP4B1-associated SPG47 and AP4M1-associated SPG50 accounted for the majority of cases. About two-thirds of patients were born to consanguineous parents, and 82% carried homozygous variants. Over 70 unique variants were present, the majority of which are frameshift or nonsense mutations. To track disease progression across the age spectrum, we defined the relationship between disease severity as measured by several rating scales and disease duration. We found that the presence of epilepsy, which manifested before the age of 3 years in the majority of patients, was associated with worse motor outcomes. Exploring genotype-phenotype correlations, we found that disease severity and major phenotypes were equally distributed among the four subtypes, establishing that SPG47, SPG50, SPG51 and SPG52 share a common phenotype, an 'AP-4 deficiency syndrome'. By delineating the core clinical, imaging, and molecular features of AP-4-associated hereditary spastic paraplegia across the age spectrum our results will facilitate early diagnosis, enable counselling and anticipatory guidance of affected families and help define endpoints for future interventional trials.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations75
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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