Screening rare genetic diagnoses for amenability to bespoke antisense oligonucleotide therapy development: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose To estimate the proportion of molecular genetic diagnoses in a real-world, phenotypically heterogeneous patient cohort that are amenable to antisense oligonucleotide (ASO) treatment. Methods We retrospectively applied the N=1 Collaborative’s VARIANT ( V ariant A ssessments towa r ds El i gibility for An tisense Oligonucleotide T reatment) guidelines to all diagnostic variants found by clinical genome-wide sequencing at a single pediatric hospital in 532 patients over a 6-year period. Variants were classified as either “eligible”, “likely eligible”, “unlikely eligible”, or “not eligible” in relation to the different ASO approaches, or “unable to assess”. Results In total, 25 unique variants across 26 patients (4.9% of 532 patients) were eligible or likely eligible for ASO treatment at a molecular genetic level, via canonical exon skipping (4), splice correction (3), or mRNA knockdown (18). Only eight of these molecular genetic diagnoses were made within a year of symptom onset. After considering disease and delivery related factors, 11 diagnoses were still considered candidates for bespoke ASO development. Conclusion A meaningful proportion of genetic diagnoses identified by genome-wide sequencing may be amenable to ASO treatment. These results underscore the importance of timely diagnosis, and the proactive identification and accelerated functional testing of genetic variants amenable to ASO treatments.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».