Exome Sequencing in Patients with Loin Pain Hematuria Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Background: Loin pain hematuria syndrome (LPHS) is a rare clinical syndrome with a reported prevalence of ~1 in 10,000 characterized by severe pain localized to the kidney, and gross or microscopic hematuria. Because of an inadequate understanding of the pathophysiology of the disease, the goal of management has been limited to symptomatic pain management. We used whole exome sequencing to investigate the genetic factors affecting the glomerular filtration barrier, contributing to hematuria in patients with LPHS. We describe herein their phenotypes and variant spectra. Methods: In this single-center study, 17 consecutive patients with LPHS underwent whole exome sequencing (WES) from Jan 2022 to Jan 2023. A bioinformatically created hematuria gene panel (n = 143) was evaluated. American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) guidelines were followed for interpreting the identified variants. Results: Among the 17 patients, 13 exhibited overt hematuria, while 4 had microscopic hematuria. 9/17 (53%) patients had a preceding history of kidney stones, but none had an obstructing stone on imaging at the time. Analysis of pedigree charts revealed that 8/17 (43%) patients had a family history of kidney stones, and 3/17 (18%) had a family history of hematuria. None of the 17 patients had a family history of LPHS. A total of 35 variants were identified in 25 of 143 hematuria gene panel genes in 14 patients. 29 of the 35 were variants of uncertain significance. We detected 3 pathogenic or likely pathogenic mutations, including two heterozygous missense variants and a frameshift deletion in COL4A3/4 genes. Conclusion: In 17 patients with LPHS, 35 variants of uncertain significance were identified among 25 genes reported to impact the glomerular basement membrane and cause hematuria. Determining the causality of these variants is challenging.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».