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Enregistrement W4391873481 · doi:10.1093/jcag/gwad061.281

A281 CASE REPORT: STEATOTIC LIVER DISEASE DIAGNOSED IN A 24-YEAR-OLD FEMALE WITH RETT SYNDROME

2024· article· en· W4391873481 sur OpenAlexaff
Larissa Albino, Brendan P. Halloran, Aducio Thiesen, A K Adatia, Victor Dong, Carlos Moctezuma‐Velázquez

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRett syndromeMedicinePediatricsDiseaseLiver diseaseInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Rett syndrome (RTT) is a rare, severe neurodevelopmental disorder seen almost exclusively in females that is caused by spontaneous loss-of-function mutations in the methyl CpG binding protein 2 (MECP2) gene. Girls with RTT typically demonstrate normal development for the first 6-18 months of life before displaying evidence of variable levels of developmental milestone regression and physical disability. Although perturbed lipid metabolism in the nervous system is the main contributor to the pathophysiology of RTT, mutations to the MECP2 gene also contribute to disease burden by causing perturbations to peripheral systems, leading to consequences such as dyslipidemia (DLD) and steatotic liver disease (SLD). Although DLD has been described in human cell lines and girls with RTT, SLD has only been described in RTT mouse models. Aims This report aims to present a case of a patient with RTT who was diagnosed with SLD on liver biopsy in the context of DLD but without insulin resistance or other comorbidities associated with metabolic syndrome. Methods Retrospective review of one patient. Results A 24-year-old woman with genetically proven RTT (T158M point mutation to MECP2) complicated by several physical disabilities was seen at a tertiary care center clinic for evaluation of abnormal liver enzymes (ALT 163, AST 51, ALP 258, total bilirubin 6). Abdominal ultrasound demonstrated moderately echogenic liver parenchyma consistent with hepatic steatosis. Additional investigations for an etiology were unremarkable and the patient had no history of alcohol misuse or the use of new medications or supplements. Regarding risk factors for SLD, her homeostatic model assessment for insulin resistance (HOMA-IR) score was 1.8, hemoglobin A1c was 4.8%, and her lipid profile demonstrated elevated triglycerides and LDL, in keeping with DLD. The decision was made to proceed with a liver biopsy. This demonstrated moderate steatosis and no ballooning, categorized as grade A1 and stage F1. Conclusions This case demonstrates that RTT patients have similar lipid metabolism perturbations to those seen in MECP2-null mouse models, resulting in similar metabolic abnormalities such as DLD and SLD. The absence of insulin resistance and other comorbidities associated with metabolic syndrome further support these perturbations are caused by a pathophysiologic mechanism specific to RTT. This demonstrates the importance of screening RTT patients for DLD and SLD despite their young age to detect these conditions before complications arise. It also demonstrates that MECP2-null mice can be used as reliable models to identify future therapies for RTT, such as ketogenic diet, ω-3 PUFAs supplementation, and lipid-lowering statin therapy. Funding Agencies None

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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