Next Generation Sequencing to Determine Etiology of Renal Disease: A Canadian Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent data suggest that monogenic (single gene) diseases are underestimated in chronic kidney disease (CKD), particularly in adults with CKD of unknown etiology (CKDu). Retrospective research-based studies show that up to 70% pediatric and 30% adult-onset CKD is monogenic. Prospective studies are needed to help guide nephrologists on the integrating next generation sequencing into routine clinical settings. Methods: This study is an ongoing prospective, cohort study to evaluate the diagnostic yield of next generation sequencing testing in a Canadian clinic. The secondary objective is to determine the outcomes following establishment of a genetic diagnosis, to help guide physicians and policymakers on implementation of next generation sequencing diagnostic into routine clinical care. A targeted phenotype driven gene panel was performed if the subtype of CKD was evident at time of presentation. Exome sequencing was utilized for patients with non-diagnostic panels or in whom the subtype of CKD was unknown (i.e. CKDu). Results: To date, 148 families (209 individuals) have been recruited. We report on 72 families with CKD in whom next generation sequencing testing results are currently available. The median age of onset of CKD was 44 years (IQR 35-52). In 55% the subtype of CKD was unknown. A genetic diagnosis was confirmed in 42% of families. Exome sequencing yielded a genetic diagnosis in a further 10% who had a negative phenotype driven gene panel or had CKDu. Conclusions: This is the first study to prospectively characterize monogenic causation of CKD in a Canadian cohort. Genetic sequencing demonstrates a high prevalence of monogenic disease in CKD. Both gene-panel and exome sequencing identified pathogenic mutations associated with renal disease. Genetic sequencing informed prognosis and resolved diagnostic confusion in all positive cases, while in some cases help guide management or facilitate decision making in biologically related living donors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».