Long-term prognosis of 35 patients with methionine adenosyltransferase deficiency based on newborn screening in China
Notice bibliographique
Résumé
Methionine adenosyltransferase deficiency (MATD) is a rare metabolic disorder caused by mono- or biallelic MAT1A mutations that are not yet well understood. Of the 4,065,644 neonates screened between November 2010 and December 2021, 35 individuals have been diagnosed with an estimated incidence of 1: 116,161 by a cutoff value of methionine 82.7 μmol/L and follow-up over 11 years. MATD patients with autosomal recessive (AR) type had higher clinical and genetic heterogeneity than those with autosomal dominant (AD) type. Fifteen unrelated AD patients harbored one well-known dominant variant, c.791 G>A or c.776 C>T, and were clinically unaffected with a mean plasma methionine (Met) value <300 μmol/L. Twenty AR cases have unique genotypes and presented a wide range of clinical abnormalities from asymptomatic to white matter lesions. Of them, 10 AR patients displayed severe manifestations, such as verbal difficulty, motor delay, development delay, and white matter lesions, with mean Met >500 μmol/L and thereby were treated with a methionine-restricted diet alone or in combination with betaine, folate, or vitamin B6, and were healthy finally. Neurological abnormalities were evidenced in two patients (P16 and P27) with Met values >800 μmol/L by MRI scan. Neurological abnormalities were reversed here by liver transplantation or by the determination of S-adenosylmethionine supplementation. Additionally, 38 variants of MAT1A were distributed within patients and carriers, of which 24 were novel and mostly predicted to be damaged. Our findings with an extensive clinical and genetic dataset provided new insights into its diagnosis and treatment and will be helpful for its optimal management in the future.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».