MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386818355 · doi:10.1093/brain/awad315

Clinical and genetic characterisation of a large Indian congenital myasthenic syndrome cohort

2023· article· en· W4386818355 sur OpenAlexafffund
Kiran Polavarapu, B. Sunitha, Ana Töpf, Veeramani Preethish‐Kumar, Rachel Thompson, Seena Vengalil, Saraswati Nashi, Mainak Bardhan, Sai Bhargava Sanka, Akshata Huddar, Gopikrishnan Unnikrishnan, Gautham Arunachal, Manu Santhappan Girija, Anna Porter, Yoshiteru Azuma, Paulo José Lorenzoni, Dipti Baskar, Ram Murthy Anjanappa, Madassu Keertipriya, Hansashree Padmanabh, Ganaraja Valakunja Harikrishna, Steven Laurie, Leslie Matalonga, Rita Horváth, Atchayaram Nalini, Hanns Lochmüller

Notice bibliographique

RevueBrain · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsGovernment of CanadaMuscular Dystrophy CanadaNewton FundCanada Foundation for InnovationEuropean CommissionBroad Institute
Mots-clésCohortCongenital myasthenic syndromeMedicineExome sequencingGenetic testingGeneticsInternal medicinePediatricsPhenotypeGeneBiologyMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Congenital myasthenic syndromes (CMS) are a rare group of inherited disorders caused by gene defects associated with the neuromuscular junction and potentially treatable with commonly available medications such as acetylcholinesterase inhibitors and β2 adrenergic receptor agonists. In this study, we identified and genetically characterized the largest cohort of CMS patients from India to date. Genetic testing of clinically suspected patients evaluated in a South Indian hospital during the period 2014-19 was carried out by standard diagnostic gene panel testing or using a two-step method that included hotspot screening followed by whole-exome sequencing. In total, 156 genetically diagnosed patients (141 families) were characterized and the mutational spectrum and genotype-phenotype correlation described. Overall, 87 males and 69 females were evaluated, with the age of onset ranging from congenital to fourth decade (mean 6.6 ± 9.8 years). The mean age at diagnosis was 19 ± 12.8 (1-56 years), with a mean diagnostic delay of 12.5 ± 9.9 (0-49 years). Disease-causing variants in 17 CMS-associated genes were identified in 132 families (93.6%), while in nine families (6.4%), variants in genes not associated with CMS were found. Overall, postsynaptic defects were most common (62.4%), followed by glycosylation defects (21.3%), synaptic basal lamina genes (4.3%) and presynaptic defects (2.8%). Other genes found to cause neuromuscular junction defects (DES, TEFM) in our cohort accounted for 2.8%. Among the individual CMS genes, the most commonly affected gene was CHRNE (39.4%), followed by DOK7 (14.4%), DPAGT1 (9.8%), GFPT1 (7.6%), MUSK (6.1%), GMPPB (5.3%) and COLQ (4.5%). We identified 22 recurrent variants in this study, out of which eight were found to be geographically specific to the Indian subcontinent. Apart from the known common CHRNE variants p.E443Kfs*64 (11.4%) and DOK7 p.A378Sfs*30 (9.3%), we identified seven novel recurrent variants specific to this cohort, including DPAGT1 p.T380I and DES c.1023+5G>A, for which founder haplotypes are suspected. This study highlights the geographic differences in the frequencies of various causative CMS genes and underlines the increasing significance of glycosylation genes (DPAGT1, GFPT1 and GMPPB) as a cause of neuromuscular junction defects. Myopathy and muscular dystrophy genes such as GMPPB and DES, presenting as gradually progressive limb girdle CMS, expand the phenotypic spectrum. The novel genes MACF1 and TEFM identified in this cohort add to the expanding list of genes with new mechanisms causing neuromuscular junction defects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrainMême sujetMyasthenia Gravis and ThymomaTravaux en français237 207