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Enregistrement W4388536081 · doi:10.2217/frd-2023-0013

Plain language summary of a study looking at whether genetic testing can help doctors diagnose the severity of mucopolysaccharidosis type I (MPS I)

2023· article· en· W4388536081 sur OpenAlexaff
L. Clarke, Roberto Giugliani, Joseph Muenzer

Notice bibliographique

RevueFuture Rare Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMucopolysaccharidosis type IEnzyme replacement therapyPhenotypeMissense mutationGenotypeGeneGeneticsMucopolysaccharidosis IDiseaseGenotype-phenotype distinctionEnzymeBiologyMedicineBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is MPS I & what is this study about? Mucopolysaccharidosis type I (MPS I) is a rare genetic condition, resulting from disease-causing changes in the IDUA gene called pathogenic variants. There are two different types of variants: Null variants – cells cannot make the alpha-L-iduronidase enzyme Missense variants – cells make a partly functional or severely reduced amount of the fully functional enzyme The alpha-L-iduronidase enzyme breaks down large sugar molecules called glycosaminoglycans (GAGs). In people with MPS I, the enzyme is unable to break down GAGs and they build up in cells. Based on the severity of the condition, doctors categorise MPS I into two types, called phenotypes: Attenuated MPS I Severe MPS I Treatment options differ depending on MPS I phenotype. There are currently no tests that accurately determine MPS I phenotype. Using information from the MPS I Registry, researchers wanted to find out whether knowing the specific combination of the 2 disease-causing gene variants (genotype) can help predict whether a person has an attenuated or severe phenotype. What were the results? In people with attenuated MPS I: 19 in 20 had genotypes where at least one of the gene copies was a missense variant. The cell makes a partly functional or a severely reduced amount of the fully functional enzyme, and is unable to completely break down GAG No-one had 2 null variants 2 in 5 had unique genotypes (their genotype was only seen in one person) In people with severe MPS I: 2 in 3 had genotypes where both copies of the gene contained null variants. The cell is not able to make any enzyme 1 in 5 had unique genotypes What do the results mean? This study showed that genotype can predict phenotype in some people with MPS I. For example, if a person has inherited two copies of the genes containing null variants, they will have severe MPS I. However, due to the large number of unique gene variants found in this study, doctors cannot predict the severity of MPS I from just the genotype for some people.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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