The commercial genetic testing landscape for Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There have been no specific guidelines regarding which genes should be tested in the clinical setting for Parkinson's disease (PD) or parkinsonism. We evaluated the types of clinical genetic testing offered for PD as the first step of our gene curation. METHODS: The National Institutes of Health (NIH) Genetic Testing Registry (GTR) was queried on 12/7/2020 to identify current commercial PD genetic test offerings by clinical laboratories, internationally. RESULTS: We identified 502 unique clinical genetic tests for PD, from 28 Clinical Laboratory Improvement Amendments (CLIA)-approved clinical laboratories. These included 11 diagnostic PD panels. The panels were notable for their differences in size, ranging from 5 to 62 genes. Five genes for variant query were included in all panels (SNCA, PRKN, PINK-1, PARK7 (DJ1), and LRRK2). Notably, the addition of the VPS35 and GBA genes was variable. Panel size differences stemmed from inclusion of genes linked to atypical parkinsonism and dystonia disorders, and genes in which the link to PD causation is controversial. CONCLUSION: There is an urgent need for expert opinion regarding which genes should be included in a commercial laboratory multi-gene panel for PD.
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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 | 0,034 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».