Genetic epidemiology approach to estimating birth incidence and current disease prevalence for rhizomelic chondrodysplasia punctata
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rhizomelic chondrodysplasia punctata (RCDP) is an inherited ultra-rare disease which results in severely impaired physical and mental development. Mutations in one of five genes involved in plasmalogen biosynthesis have been reported to drive disease pathology. Estimates of disease incidence have been extremely challenging due to the rarity of the disorder, preventing an understanding of the unmet medical need. To address this, we have prepared a disease incidence and prevalence model based on genetic epidemiology approaches to estimate the total number of RCDP patients affected, and their demographic characteristics. RESULTS: Extraction of allelic frequencies for known and predicted pathogenic variants in PEX7, GNPAT, AGPS, FAR1, PEX5 (limited to the PTS2 domain encoding region) genes, from large-scale human genetic diversity datasets (TopMed and gnomAD) revealed the mutational landscape contributing to the RCDP patient population in the US and Europe. We computed genetic prevalence to derive birth incidence for RCDP and modeled the impact to life expectancy to obtain high confidence estimates of disease prevalence. Our population genetics-based model indicates PEX7 variants are expected to contribute to the majority of RCDP cases in both the US and Europe; closely aligning with clinical reports. Furthermore, this model provides estimates for RCDP subtypes due to mutations in other genes, including exceedingly rare subtypes. CONCLUSION: In total, the estimated number of RCDP patients in the US and the five largest European countries (UK, Germany, France, Italy and Spain) is between 516 and 847 patients, all under the age of 35 years old. This model provides a quantitative framework for better understanding the unmet medical need in RCDP, to help guide disease awareness and diagnosis efforts for this specific patient group.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».