Identification of a novel mosaic <i>MTOR</i> variant in purified neuronal DNA from depth electrodes in a patient with focal cortical dysplasia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recent studies have identified brain somatic variants as a cause of focal epilepsy. These studies relied on resected tissue from epilepsy surgery which is not available in most patients. The use of trace tissue adherent to depth electrodes used for stereo electroencephalography (stereo EEG) has been proposed as an alternative but is hampered by the low cell quality and contamination by non-brain cells. Here, we use our improved depth electrode harvesting technique that purifies neuronal nuclei to achieve molecular diagnosis in a patient with focal cortical dysplasia (FCD). Methods Depth electrode tips were collected, pooled by brain region and seizure onset zone, nuclei isolated and sorted using fluorescence-activated nuclei sorting (FANS). Somatic DNA was amplified from neuronal and astrocyte nuclei using primary template amplification followed by exome sequencing of neuronal DNA from the affected pool, unaffected pool, and saliva. The identified variant was validated using droplet digital PCR. Results An adolescent male with drug-resistant genetic-structural epilepsy due to left anterior insula FCD had daily focal aware seizures. Stereo EEG confirmed seizure onset in the left anterior insula. The two anterior insula electrodes were combined as the affected pool and three frontal electrodes as the unaffected pool. FANS isolated 140 neuronal nuclei from the affected and 245 neuronal nuclei from the unaffected pool. A novel somatic missense MTOR variant (p.Leu489Met, CADD score 23.7) was identified in the affected neuronal sample. Droplet digital PCR confirmed a mosaic gradient (VAF 0.78% in affected neuronal sample, variant was absent in all other samples). Conclusions Our finding confirms that harvesting neuronal DNA from depth electrodes followed by molecular analysis to identify brain somatic variants is feasible. Our novel method represents a significant improvement compared to the previous method by focusing the analysis on high quality cells of the cell type of interest.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».