Enhancing variant of uncertain significance (VUS) interpretation in neurogenetics: collaborative experiences from a tertiary care centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The findings of variants of uncertain significance (VUS) on a clinical genetic testing report pose a challenge for attending healthcare professionals (HCPs) in patient care. Here, we describe the outcomes of multidisciplinary VUS Rounds, implemented at a neurological disease tertiary care centre, which aid in interpreting and communicating VUS identified in our neurogenetics patient population. METHODS: VUS Rounds brought together genetic counsellors, molecular geneticists and scientists to evaluate VUS against genomic and phenotypic evidence and assign an internal temperature classification of 'VUS Hot', 'True VUS' or 'VUS Cold', corresponding to potential pathogenicity. Biweekly meetings were held among the committee to deliberate variant classifications, determine additional clinical management actions and discuss nuances of VUS result communication. RESULTS: In total, 143 VUS identified in 72 individuals with neurological disease were curated between October 2022 and December 2023. Of these, 12.6% were classified as VUS Hot, carried by 22.2% of the individuals, allowing for prioritisation of additional evaluation to determine potential pathogenicity of the variants, such as clinical follow-up or segregation analysis. In contrast, 45.4% of VUS were Cold and could be eliminated from further consideration in the carrier's care. We thoroughly evaluated the various evidence that contributed to our VUS classifications and resulting clinical actions. CONCLUSIONS: The assessment of VUS leveraging multidisciplinary collaboration allowed us to delineate required follow-up analyses for our neurology patient population. Integration of VUS Rounds into healthcare practices ensures equitable knowledge dissemination among HCPs and effective incorporation of uncertain genetic results into patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».