Deep phenotyping of the neuroimaging and skeletal features in KBG syndrome: a study of 53 patients and review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Background KBG syndrome is caused by haploinsufficiency of ANKRD11 and is characterised by macrodontia of upper central incisors, distinctive facial features, short stature, skeletal anomalies, developmental delay, brain malformations and seizures. The central nervous system (CNS) and skeletal features remain poorly defined. Methods CNS and/or skeletal imaging were collected from molecularly confirmed individuals with KBG syndrome through an international network. We evaluated the original imaging and compared our results with data in the literature. Results We identified 53 individuals, 44 with CNS and 40 with skeletal imaging. Common CNS findings included incomplete hippocampal inversion and posterior fossa malformations; these were significantly more common than previously reported (63.4% and 65.9% vs 1.1% and 24.7%, respectively). Additional features included patulous internal auditory canal, never described before in KBG syndrome, and the recurrence of ventriculomegaly, encephalic cysts, empty sella and low-lying conus medullaris. We found no correlation between these structural anomalies and epilepsy or intellectual disability. Prevalent skeletal findings comprised abnormalities of the spine including scoliosis, coccygeal anomalies and cervical ribs. Hand X-rays revealed frequent abnormalities of carpal bone morphology and maturation, including a greater delay in ossification compared with metacarpal/phalanx bones. Conclusion This cohort enabled us to describe the prevalence of very heterogeneous neuroradiological and skeletal anomalies in KBG syndrome. Knowledge of the spectrum of such anomalies will aid diagnostic accuracy, improve patient care and provide a reference for future research on the effects of ANKRD11 variants in skeletal and brain development.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».