Glycerol Kinase Gene Variant as a Cause of Pseudohypertriglyceridemia and Apparent Poor Response to Plozasiran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Severe hypertriglyceridemia (HTG) is characterized by plasma triglyceride (TG) levels >500 mg/dL (SI: 5.7 mmol/L) (reference range, <150 mg/dL [SI: <1.7 mmol/L]) and is linked to cardiovascular disease and pancreatitis risk. Treatment typically involves dietary restrictions and lipid-lowering medications. Glycerol kinase deficiency (GKD) is a rare genetic disorder that causes pseudo-HTG. In SHASTA-2, a study of patients with severe HTG, most subjects (>90%) treated with plozasiran, an apolipoprotein C-III (APOC3) small interfering RNA (siRNA), achieved TG levels <500 mg/dL (SI: 5.7 mmol/L), below the risk threshold for acute pancreatitis. We report herein a case study of a 65-year-old male apparently not responding to plozasiran. The patient was shown to carry a loss-of-function variant in the GK gene resulting in GKD, with high free glycerol (40.24 mg/dL or 4.37 mmol/L) (reference range, 0.03-0.13 mmol/L) that contributed to an overestimation of TG concentration. After correcting for free glycerol, the patient was noted to have had mild HTG, with plozasiran treatment decreasing real TG values by up to 71%. This case report suggests that in the absence of response to APOC3 inhibition, measuring free glycerol could be clinically relevant. It also highlights that APOC3 inhibition has no effect on free glycerol concentration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».