Specifications of the ACMG/AMP Variant Classification Guidelines for Germline DICER1 Variant Curation
Notice bibliographique
Résumé
Germline pathogenic variants in DICER1 predispose individuals to develop a variety of benign and malignant tumors. Accurate variant curation and classification are essential for reliable diagnosis of DICER1-related tumor predisposition and the identification of individuals who may benefit from surveillance. Since 2015, most labs have followed the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology (ACMG/AMP) sequence variant classification guidelines for DICER1 germline variant curation. However, these general guidelines lack gene-specific nuances and leave room for subjectivity. Consequently, a group of DICER1 experts joined ClinGen to form the DICER1 and miRNA-Processing Genes Variant Curation Expert Panel (VCEP) to create DICER1-specific ACMG/AMP guidelines for germline variant curation. The VCEP followed the FDA-approved ClinGen protocol for adapting and piloting these guidelines. A diverse set of 40 DICER1 variants were selected for piloting, including 14 known pathogenic/likely pathogenic (P/LP) variants, 12 known benign/likely benign (B/LB) variants, and 14 variants classified as variants of uncertain significance (VUS) or with conflicting interpretations in ClinVar. Clinically meaningful classifications (i.e., P, LP, LB, or B) were achieved for 82.5% (33/40) of the pilot variants, with 100% concordance among the known P/LP and known B/LB variants. Half of the VUS or conflicting variants were resolved with four variants classified as LB and three as LP. These results demonstrate that the DICER1-specific guidelines for germline variant curation effectively classify known pathogenic and benign variants while reducing the frequency of uncertain classifications. Individuals and labs curating DICER1 variants should consider adopting this classification framework to encourage consistency and improve objectivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 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 ».