Gain-of-function and loss-of-function GABRB3 variants lead to distinct clinical phenotypes in patients with developmental and epileptic encephalopathies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many patients with developmental and epileptic encephalopathies present with variants in genes coding for GABA A receptors. These variants are presumed to cause loss-of-function receptors leading to reduced neuronal GABAergic activity. Yet, patients with GABA A receptor variants have diverse clinical phenotypes and many are refractory to treatment despite the availability of drugs that enhance GABAergic activity. Here we show that 44 pathogenic GABRB3 missense variants segregate into gain-of-function and loss-of-function groups and respective patients display distinct clinical phenotypes. The gain-of-function cohort ( n = 27 patients) presented with a younger age of seizure onset, higher risk of severe intellectual disability, focal seizures at onset, hypotonia, and lower likelihood of seizure freedom in response to treatment. Febrile seizures at onset are exclusive to the loss-of-function cohort ( n = 47 patients). Overall, patients with GABRB3 variants that increase GABAergic activity have more severe developmental and epileptic encephalopathies. This paradoxical finding challenges our current understanding of the GABAergic system in epilepsy and how patients should be treated.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».