Assessing the role of rare genetic variants in drug‐resistant, non‐lesional focal epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Resistance to antiseizure medications (ASMs) is one of the major concerns in the treatment of epilepsy. Despite the increasing number of ASMs available, the proportion of individuals with drug-resistant epilepsy remains unchanged. In this study, we aimed to investigate the role of rare genetic variants in ASM resistance. METHODS: We performed exome sequencing of 1,128 individuals with non-familial non-acquired focal epilepsy (NAFE) (762 non-responders, 366 responders) and were provided with 1,734 healthy controls. We undertook replication in a cohort of 350 individuals with NAFE (165 non-responders, 185 responders). We performed gene-based and gene-set-based kernel association tests to investigate potential enrichment of rare variants in relation to drug response status and to risk for NAFE. RESULTS: We found no gene or gene set that reached genome-wide significance. Yet, we identified several prospective candidate genes - among them DEPDC5, which showed a potential association with resistance to ASMs. We found some evidence for an enrichment of truncating variants in dominant familial NAFE genes in our cohort of non-familial NAFE and in association with drug-resistant NAFE. INTERPRETATION: Our study identifies potential candidate genes for ASM resistance. Our results corroborate the role of rare variants for non-familial NAFE and imply their involvement in drug-resistant epilepsy. Future large-scale genetic research studies are needed to substantiate these findings.
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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 | 0,000 |
| 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 ».