Estimation of PEX1-mediated Zellweger spectrum disorder births and population prevalence by population genetics modeling
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Zellweger Spectrum Disorder (ZSD) is a rare syndromic disorder characterized by impaired peroxisome assembly and function. Many cases are due to pathogenic variants in the PEX1 gene and are inherited in an autosomal recessive manner. As with many rare diseases, understanding the disease burden and scale of unmet need is challenging but required to support diagnosis, disease management, and development of therapies. We present a population-genetics-based model to estimate births and overall disease prevalence for patients in the United States, European countries, and Japan. Methods We utilized large-scale genetic diversity data sets to estimate the mutational burden per region and integrated genotype-phenotype relationships with real-world survival data to provide patient number estimates for severe, intermediate, and mild segments per age and country. Results We observed regional differences in the variant landscapes expected to contribute to PEX1 -mediated ZSD ( PEX1 -ZSD). Conservative prevalence estimates for the United States, United Kingdom, Germany, France, Italy, Spain, and Japan based solely on known pathogenic variants indicates nearly 500 patients in total. Incorporating predicted pathogenic variants into our model suggests an additional 260 patients with intermediate phenotype and 930 patients with mild phenotype, under the age of 30, across these countries. Conclusion Notably, our model indicates that a significant proportion of patients with intermediate/mild phenotype may go unrecognized by current diagnostic practices. This diagnosis independent model of patient number estimates provides additional insights into the broad spectrum of PEX1 -ZSD on a more global scale and can be used to inform health care strategies for these patients.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».