Giant axonal neuropathy (GAN): cross-sectional data on phenotypes, genotypes, and proteomic signature from a German cohort
Notice bibliographique
Résumé
Giant axonal neuropathy (GAN) is a progressive neurodegenerative disease affecting the peripheral and central nervous system and is caused by bi-allelic variants in the GAN gene, leading to loss of functional gigaxonin protein. A treatment does not exist, but a first clinical trial using a gene therapy approach has recently been completed. Here, we conducted the first systematic study of GAN patients treated by German-speaking child neurologists. We collected clinical, genetic, and epidemiological data from a total of 15 patients representing one of the largest cohorts described thus far. Average age of patients was 11.7 years at inclusion. The most frequently reported symptoms (HPO coded) were gait disturbance and muscle weakness, abnormality of muscle size, and abnormal reflexes. In line with the frequency of homozygous variants, in five families, parents reported being at least distantly related. In 14 patients, diagnosis was confirmed by molecular genetic testing, revealing eight different GAN variants, four being reported as pathogenic in the literature. Proteomics of white blood cells derived from four patients was conducted to obtain unbiased insights into the underlying pathophysiology and revealed dysregulation of 111 proteins implicated in diverse biological processes. Of note, diverse of these proteins is known to be crucial for proper synaptic function and transmission and affection of intermediate filament organisation and proteolysis, which is in line with the known functions of gigaxonin.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».