Whole exome sequencing enhances diagnosis of hereditary bronchiectasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hereditary bronchiectasis refers to a subset of bronchiectasis related to genetic mutations, presenting with common clinical features. Historically, diagnosing this condition has been difficult due to the inaccessibility of diagnostic services coupled with a lack of awareness of the syndrome. We hypothesize that whole exome sequencing (WES) in patients with supporting clinical features, combined with non-genetic testing methods, will enhance the diagnosis of hereditary bronchiectasis. RESULTS: In total, 87 patients with clinical features suggestive of hereditary bronchiectasis, such as diffuse bronchiectasis (≥ 2 lobes) combined with early onset symptoms, recurrent otitis media, rhinosinusitis, infertility, organ laterality defects or a family history of bronchiectasis, were included in this study. Among them, 49.4% (43/87) were diagnosed with hereditary bronchiectasis, including 15 patients with cystic fibrosis, 27 patients with primary ciliary dyskinesia, and 1 patient with immunodeficiency-21. The combined use of WES and non-genetic testing methods significantly improved the diagnostic rate of hereditary bronchiectasis compared to non-genetic testing alone (47.1% vs. 25.3%, P = 0.005). Re-analysis of negative commercial genetic tests led to two additional diagnoses, though this increase was not statistically significant (47.1% vs. 49.4%, P = 0.879). CONCLUSIONS: We have described the supporting clinical features of patients with hereditary bronchiectasis. Clinicians should recommend WES for patients exhibiting these characteristics, in combination with accessible non-genetic testing methods, to maximize diagnostic accuracy. For patients with negative initial genetic test results, re-analysis of WES data may facilitate obtaining a new diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».