Imaging flow cytometry-based cellular screening elucidates pathophysiology in individuals with Variants of Uncertain Significance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deciphering variants of uncertain significance (VUS) represents a major diagnostic challenge, partially due to the lack of easy-to-use and versatile cellular readouts that aid the interpretation of pathogenicity and pathophysiology. To address this challenge, we propose a high-throughput screening of cellular functionality through an imaging flow cytometry (IFC)-based platform. METHODS: Six assays to evaluate autophagic-, lysosomal-, Golgi- health, mitochondrial function, ER stress, and NF-κβ activity were developed in fibroblasts. Assay sensitivity was verified with compounds (N = 5) and positive control patients (N = 6). Eight healthy controls and 20 individuals with VUS were screened. RESULTS: All molecular compounds and positive controls showed significant changes on their cognate assays, confirming assay sensitivity. Simultaneous screening of positive control patients on all six assays revealed distinct phenotypic profiles. In addition, individuals with VUS(es) in well-known disease genes showed distinct - but similar-phenotypic profiles compared to patients with pathogenic variants in the same gene.. For all individuals with VUSes in Genes of Uncertain Significance (GUS), we found one or more of six assays were significantly altered. Broadening the screening to an untargeted approach led to the identification of two clusters that allowed for the recognition of altered cell cycle dynamics and DNA damage repair defects. Experimental follow-up of the 'DNA damage repair defect cluster' led to the discovery of highly specific defects in top2cc release from double-strand DNA breaks in one of these individuals, harboring a VUS in the RAD54L2 gene. CONCLUSIONS: Our high-throughput IFC-based platform simplifies the process of identifying VUS pathogenicity through six assays and allows for the recognition of useful pathophysiological markers that structure follow-up experiments, thereby representing a novel valuable tool for precise functional diagnostics in genomics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».