MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283395401 · doi:10.3389/fendo.2022.802351

Mitchell–Riley Syndrome: Improving Clinical Outcomes and Searching for Functional Impact of RFX-6 Mutations

2022· article· en· W4283395401 sur OpenAlexaff
Caroline Passone, Gaëlle Vermillac, Willem Staels, Alix Besançon, Dulanjalee Kariyawasam, Cécile Godot, Cécile Lambe, Cécile Talbotec, M Girard, Christophe Chardot, Laureline Berteloot, Taymme Hachem, Alexandre Lapillonne, Amélie Poidvin, Caroline Storey, Mathieu Neve, Cosmina Stan, E. Dugelay, Anne‐Laure Fauret‐Amsellem, Yline Capri, Hélène Cavé, Marina Ybarra, Vikash Chandra, Raphaël Scharfmann, Élise Bismuth, Michel Polak, Jean‐Claude Carel, Bénédicte Pigneur, Jacques Beltrand

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesVlaamse regeringUniversité de GenèveFonds Wetenschappelijk OnderzoekAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMedicineInternal medicineHypoglycemiaInsulinType 2 diabetesEndocrinologyCompound heterozygosityCongenital hyperinsulinismBioinformaticsNeonatal hypoglycemiaDiabetes mellitusGastroenterologyPediatricsMutationGestational diabetesInsulin resistanceGeneBiologyGeneticsHyperinsulinismPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims/Hypothesis Caused by biallelic mutations of the gene encoding the transcription factor RFX6, the rare Mitchell–Riley syndrome (MRS) comprises neonatal diabetes, pancreatic hypoplasia, gallbladder agenesis or hypoplasia, duodenal atresia, and severe chronic diarrhea. So far, sixteen cases have been reported, all with a poor prognosis. This study discusses the multidisciplinary intensive clinical management of 4 new cases of MRS that survived over the first 2 years of life. Moreover, it demonstrates how the mutations impair the RFX6 function. Methods Clinical records were analyzed and described in detail. The functional impact of two RFX6R181W and RFX6V506G variants was assessed by measuring their ability to transactivate insulin transcription and genes that encode the L-type calcium channels required for normal pancreatic beta-cell function. Results All four patients were small for gestational age (SGA) and prenatally diagnosed with duodenal atresia. They presented with neonatal diabetes early in life and were treated with intravenous insulin therapy before switching to subcutaneous insulin pump therapy. All patients faced recurrent hypoglycemic episodes, exacerbated when parenteral nutrition (PN) was disconnected. A sensor-augmented insulin pump therapy with a predictive low-glucose suspension system was installed with good results. One patient had a homozygous c.1517T>G (p.Val506Gly) mutation, two patients had a homozygous p.Arg181Trp mutation, and one patient presented with new compound heterozygosity. The RFX6V506G and RFX6R181W mutations failed to transactivate the expression of insulin and genes that encode L-type calcium channel subunits required for normal pancreatic beta-cell function. Conclusions/Interpretation Multidisciplinary and intensive disease management improved the clinical outcomes in four patients with MRS, including adjustment of parenteral/oral nutrition progression and advanced diabetes technologies. A better understanding of RFX6 function, in both intestine and pancreas cells, may break ground in new therapies, particularly regarding the use of drugs that modulate the enteroendocrine system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in EndocrinologyMême sujetPancreatic function and diabetesTravaux en français237 207