Unraveling the diagnostic enigma: laboratory diagnosis of sphingolipid activator protein deficiencies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Sphingolipids are degraded by specific lysosomal acid hydrolases. Efficient degradation of glycosphingolipids with short carbohydrate chains by those enzymes relies on the assistance of sphingolipid activator proteins (SAPs), including GM2 activator and four saposins (Saposin A, B, C, and D). Deficiencies in these enzymes or SAPs lead to the accumulation of specific sphingolipids. While enzyme activity assays are diagnostic for sphingolipidoses caused by enzyme deficiencies, the laboratory diagnosis of SAP deficiencies presents challenges due to the complexity of directly assessing these proteins’ functions. Given the exceptional rarity of SAP deficiencies and the clinical similarities to the corresponding enzyme deficiencies, there is an increased risk of oversight and misdiagnosis. Biomarkers such as GM2 ganglioside (34:1), sulfatide, glucosylsphingosine (lyso-Gb1), globotriaosylsphingosine (lyso-Gb3), and psychosine are important in addressing this diagnostic complexity, with molecular genetic analysis serving as the essential confirmatory test. In GM2 activator, saposin B, and saposin C deficiencies, enzyme activity assays using regular synthetic substrates typically demonstrate normal enzyme activities. The discrepancy between an abnormal biomarker level and a normal enzyme activity may strongly suggest an activator defect. In cases of saposin A and prosaposin deficiencies, abnormal enzyme activities may be observed even when using regular synthetic substrates, potentially leading to the misdiagnosis of corresponding enzyme deficiencies. In such scenarios, if molecular genetic analyses of the genes encoding those enzymes return negative results, it may be necessary to conduct follow-up molecular testing targeting the PSAP gene for diagnostic purposes. This review paper delves into biochemical laboratory techniques to illuminate the intricacies involved in diagnosing SAP deficiencies. The aim is to streamline the laboratory diagnostic process and reduce diagnostic uncertainties.
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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 | 0,002 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».