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Enregistrement W4401206289 · doi:10.1093/brain/awae188

Relevance of genetic testing in the gene-targeted trial era: the Rostock Parkinson’s disease study

2024· article· en· W4401206289 sur OpenAlexaff
Ana Westenberger, Volha Skrahina, Tatiana Usnich, Christian Beetz, Eva-Juliane Vollstedt, Björn‐Hergen Laabs, Jefri J Paul, Filipa Curado, Snezana Skobalj, Hanaa Gaber, Maria Olmedillas, Xenia Bogdanović, Najim Ameziane, Nathalie Schell, Jan Aasly, Mitra Afshari, Pinky Agarwal, Jason Aldred, Fernando Alonso‐Frech, Roderick Anderson, Rui Araújo, David Arkadir, Micol Avenali, Mehmet Balal, Sandra Benizri, Sagari Betté, Perminder Bhatia, Michael Bonello, Pedro Braga‐Neto, Sarah Brauneis, Francisco Cardoso, Francesco Cavallieri, Joseph Claßen, Lisa J. Cohen, Della Coletta, David Crosiers, Paskal Cullufi, Khashayar Dashtipour, Meltem Demirkıran, Patrícia de Carvalho Aguiar, Anna De Rosa, Ruth Djaldetti, Okan Doğu, Maria Gabriela dos Santos Ghilardi, Carsten Eggers, Bülent Elibol, Aaron Ellenbogen, Sibel Ertan, G Fabiani, Björn Falkenburger, S. Farrow, Tsviya Fay-Karmon, Gerald J Ferencz, Erich Talamoni Fonoff, Yára Dadalti Fragoso, Gençer Genç, A Gorospe, Francisco Grandas, Doreen Gruber, Mark Gudesblatt, Tanya Gurevich, Johann Hagenah, Haşmet Hanağası, Sharon Hassin-Baer, Robert A. Hauser, Jorge Hernández‐Vara, Birgit Herting, Vanessa K. Hinson, Elliot Hogg, Eduardo Hummelgen, Kelly Hussey, Jon Infante, Stuart Isaacson, Serge Jaumà, Natalia Koleva‐Alazeh, Gregor Kuhlenbäumer, Andrea A. Kühn, Irene Litvan, Lydia López Manzanares, McKenzie Luxmore, Sujeena Manandhar, V. Marcaud, Katerina Markopoulou, Connie Marras, Mark McKenzie, Michele Matarazzo, Marcelo Merello, Brit Mollenhauer, John C. Morgan, Stephen Mullin, Thomas Musacchio, Bennett Myers, Anna Negrotti, Anette Nieves, Zeev Nitsan, Nader Oskooilar, Özgür Öztop Çakmak, Gian Pal, Nicola Pavese, Antonio Percesepe, Tommaso Piccoli, Carolina Pinto Souza, Tino Prell, Mark Pulera, Jason Raw, Kathrin Reetz, Johnathan Reiner, David Rosenberg, Marta Ruíz-López, Javier Ruiz-Martı́nez, Esther Sammler, Bruno Lopes Santos‐Lobato, Rachel Saunders‐Pullman, Ilana Schlesinger, Christine Schofield, Artur Francisco Schumacher Schuh, B.L. Scott, Ángel Sesar, S. James Shafer, Ray Sheridan, Monty Silverdale, Rani Sophia, Mariana Spitz, Pantelis Stathis, Fabrizio Stocchi, Michele Tagliati, Yen Tai, Annelies Terwecoren, Sven Thonke, Lars Tönges, Giulia Toschi, Vítor Tumas, Péter Urbán, Laura Vacca, Wim Vandenberghe, Enza Maria Valente, Franco Valzania, Lydia Vela, Caroline Weill, David Weise, Joanne Wojcieszek, Martin Wolz, Gilad Yahalom, Gül Yalçın Çakmaklı, Simone Zittel, Yair Zlotnik, Krishna Kumar Kandaswamy, Alexander Balck, Henrike Hanßen, Max Borsche, Lara M. Lange, Ilona Csóti, Katja Lohmann, Meike Kasten, Norbert Brüggemann, Arndt Rolfs, Christine Klein, Peter Bauer

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeDenali Therapeutics
Mots-clésLRRK2Genetic testingDiseaseMedicineParkinson's diseaseClinical trialGeneticsOncologyBioinformaticsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimates of the spectrum and frequency of pathogenic variants in Parkinson's disease (PD) in different populations are currently limited and biased. Furthermore, although therapeutic modification of several genetic targets has reached the clinical trial stage, a major obstacle in conducting these trials is that PD patients are largely unaware of their genetic status and, therefore, cannot be recruited. Expanding the number of investigated PD-related genes and including genes related to disorders with overlapping clinical features in large, well-phenotyped PD patient groups is a prerequisite for capturing the full variant spectrum underlying PD and for stratifying and prioritizing patients for gene-targeted clinical trials. The Rostock Parkinson's disease (ROPAD) study is an observational clinical study aiming to determine the frequency and spectrum of genetic variants contributing to PD in a large international cohort. We investigated variants in 50 genes with either an established relevance for PD or possible phenotypic overlap in a group of 12 580 PD patients from 16 countries [62.3% male; 92.0% White; 27.0% positive family history (FH+), median age at onset (AAO) 59 years] using a next-generation sequencing panel. Altogether, in 1864 (14.8%) ROPAD participants (58.1% male; 91.0% White, 35.5% FH+, median AAO 55 years), a PD-relevant genetic test (PDGT) was positive based on GBA1 risk variants (10.4%) or pathogenic/likely pathogenic variants in LRRK2 (2.9%), PRKN (0.9%), SNCA (0.2%) or PINK1 (0.1%) or a combination of two genetic findings in two genes (∼0.2%). Of note, the adjusted positive PDGT fraction, i.e. the fraction of positive PDGTs per country weighted by the fraction of the population of the world that they represent, was 14.5%. Positive PDGTs were identified in 19.9% of patients with an AAO ≤ 50 years, in 19.5% of patients with FH+ and in 26.9% with an AAO ≤ 50 years and FH+. In comparison to the idiopathic PD group (6846 patients with benign variants), the positive PDGT group had a significantly lower AAO (4 years, P = 9 × 10-34). The probability of a positive PDGT decreased by 3% with every additional AAO year (P = 1 × 10-35). Female patients were 22% more likely to have a positive PDGT (P = 3 × 10-4), and for individuals with FH+ this likelihood was 55% higher (P = 1 × 10-14). About 0.8% of the ROPAD participants had positive genetic testing findings in parkinsonism-, dystonia/dyskinesia- or dementia-related genes. In the emerging era of gene-targeted PD clinical trials, our finding that ∼15% of patients harbour potentially actionable genetic variants offers an important prospect to affected individuals and their families and underlines the need for genetic testing in PD patients. Thus, the insights from the ROPAD study allow for data-driven, differential genetic counselling across the spectrum of different AAOs and family histories and promote a possible policy change in the application of genetic testing as a routine part of patient evaluation and care in PD.

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 enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations89
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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