Prevalence and phenotypic features of diabetes due to recessive, non-syndromic WFS1 mutations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recessive WFS1 mutations are known to cause Wolfram syndrome, a very rare systemic disorder. However, they were also found in non-syndromic diabetes in Han Chinese misdiagnosed with type 1 diabetes (T1D), a molecular cause that appears to be considerably more common than the fully expressed syndrome. We aimed to better define the incidence and clinical features of non-syndromic diabetes due to recessive WFS1 mutation. DESIGN: We analyzed the genotype and phenotype of 320 consecutive incident Chinese pediatric diabetic patients diagnosed from 2016 to 2019 to search for non-syndromic diabetic cases due to recessive WFS1 mutation. METHODS: A cohort of 105 pancreatic autoantibody-negative patients were recruited for exome sequencing. All patients tested positive for pathogenic diallelic WFS1 mutations were examined for phenotypic features (fundoscopy, audiogram, and urine density). RESULTS: We found three cases of non-syndromic diabetes due to recessive WFS1 mutations (incidence = 0.94% (95% CI: 0.25-2.7%)). All three cases only had mild diabetes when diagnosed. All patients had well-conserved fasting C-peptide when diagnosed but one of them progressed to T1D-like insulin deficiency. In addition, we found a fourth case with previously undetected features of Wolfram syndrome. CONCLUSIONS: Non-syndromic diabetes due to WFS1 mutation may be common among Chinese pediatric patients with diabetes. It is important to differentiate it from other maturity-onset diabetes in the young subtypes with similar phenotype by molecular diagnosis because of different prognosis and, potentially, therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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.
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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 ».