Overcoming genetic neuromuscular diagnostic pitfalls in a middle-income country
Notice bibliographique
Résumé
Neuromuscular disorders affect almost 20 million people worldwide. Advances in molecular diagnosis have provided valuable insights into neuromuscular disorders, allowing for improved standards of care and targeted therapeutic approaches. Despite this progress, access to genomic diagnosis remains scarce and inconsistent in middle-income countries such as Brazil. The lack of public health policies to enable feasible genetic diagnosis and the shortage of neuromuscular disorders specialists are the main reasons in this process. We report our experience in a transcontinental genomic consortium for neuromuscular disorders highlighting how collaborative efforts have helped overcome various obstacles in diagnosing our patients. We describe several challenging cases categorized into three major themes, underlining significant gaps in genetic diagnosis: (i) reverse phenotyping and variant validation, (ii) deep phenotyping and identifying a bespoke molecular approach, and (iii) exploring the use of genomic tests beyond whole exome sequencing. We applied a qualitative case-based approach to exemplify common pitfalls in genomic diagnosis in a middle-income country. Our experience has shown that establishing a virtual transcontinental partnership is viable, offering effective exchange of scientific experiences, providing both guidance for rational decision-making and specialized training on a local level and access to diverse molecular diagnosis strategies and functional analyses. Collaborative efforts such as these have the potential to overcome local obstacles, strengthen scientific capabilities, foster diverse multi-ethnic cohorts, and ultimately provide improved care for patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».