Reclassification of two germline DICER1 splicing variants leads to DICER1 syndrome diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
DICER1 syndrome is an inherited condition associated with an increased risk of developing hamartomatous and neoplastic lesions in diverse organs, mainly at early ages. Germline pathogenic variants in DICER1 cause this condition. Detecting a variant of uncertain significance in DICER1 or finding uncommon phenotypes complicate the diagnosis and can negatively impact patient care. We present two unrelated patients suspected to have DICER1 syndrome. Both females (aged 13 and 15 years) presented with multinodular goiter (thyroid follicular nodular disease) and ovarian tumours. One was diagnosed with an ovarian Sertoli-Leydig cell tumour (SLCT) and the other, with an ovarian juvenile granulosa cell tumour, later reclassified as a retiform variant of SLCT. Genetic screening showed no germline pathogenic variants in DICER1. However, two potentially splicing variants were found, DICER1 c.5365-4A>G and c.5527+3A>G. Also, typical somatic DICER1 RNase IIIb hotspot mutations were detected in the thyroid and ovarian tissues. In silico splicing algorithms predicted altered splicing for both germline variants and skipping of exon 25 was confirmed by RNA assays for both variants. The reclassification of the ovarian tumour, leading to recognition of the association with DICER1 syndrome and the characterization of the germline intronic variants were all applied to recently described DICER1 variant classification rules. This ultimately resulted in confirmation of DICER1 syndrome in the two teenage girls.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».