Integrative Approach to Predict Severity in Nonketotic Hyperglycinemia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Glycine encephalopathy, also known as nonketotic hyperglycinemia (NKH), is an inherited neurometabolic disorder with variable clinical course and severity, ranging from infantile epileptic encephalopathy to psychiatric disorders. A precise phenotypic characterization and an evaluation of predictive approaches are needed. METHODS: Longitudinal clinical and biochemical data of 25 individuals with NKH from the patient registry of the International Working Group on Neurotransmitter Related Disorders were studied with in silico analyses, pathogenicity scores, and molecular modeling of GLDC and AMT variants. RESULTS: Symptom onset (p < 0.01) and diagnosis occur earlier in life in severe NKH (p < 0.01). Presenting symptoms affect the age at diagnosis. Psychiatric problems occur predominantly in attenuated NKH. Onset age ≥ 3 months (66% specificity, 100% sensitivity, area under the curve [AUC] = 0.87) and cerebrospinal fluid (CSF)/plasma glycine ratio ≤ 0.09 (57% specificity, 100% sensitivity, AUC = 0.88) are sensitive indicators for attenuated NKH, whereas CSF glycine concentration ≥ 116.5μmol/l (100% specificity, 93% sensitivity, AUC = 0.97) and CSF/plasma glycine ratio ≥ 0.15 (100% specificity, 64% sensitivity, AUC = 0.88) are specific for severe forms. A ratio threshold of 0.128 discriminates the overlapping range. We present 10 new GLDC variants. Two mild variants resulted in attenuated, whereas 2 severe variants or 1 mild and 1 severe variant led to severe phenotype. Based on clinical, biochemical, and genetic parameters, we propose a severity prediction model. INTERPRETATION: This study widens the phenotypic spectrum of attenuated NKH and expands the number of pathogenic variants. The multiparametric approach provides a promising tool to predict disease severity, helping to improve clinical management strategies. ANN NEUROL 2022;92:292-303.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».