Genotype–Phenotype Correlations in PRPH2 Retinopathies: A Comprehensive Analysis of 36 Patients from the Oxford Eye Hospital, UK
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate genotype–phenotype correlations in PRPH2-retinopathies in a cohort of 36 patients from the Oxford Eye Hospital and report on novel pathogenic variants. Methods: Clinical data, including best corrected visual acuities (BCVA), fundus autofluorescence (FAF), and optical coherence tomography (OCT) imaging, were analysed. Genetic testing was performed using next-generation sequencing (NGS). Results: In this cohort, 26 different PRPH2 variants, including 8 novel variants, were identified. Variants were clustered in the D2 loop of the protein. A diverse range of phenotypes were observed: pseudo-Stargardt pattern dystrophy (PSPD) (47.2%), adult-onset vitelliform macular dystrophy (AVMD) (22.2%), pattern dystrophy (PD) (25.0%), atypical macular dystrophy (2.8%), and retinitis pigmentosa (RP) (2.8%). The mean age of symptom onset was 44.0 ± 14.4 years. Mean BCVA was 0.20 ± 0.54 logMAR OD and 0.14 ± 0.29 logMAR OS at baseline and 0.33 ± 0.40 logMAR OD and 0.32 ± 0.40 logMAR OS after a mean follow up duration of 6.0 ± 3.2 years (range 1–11 years). A thickened ellipsoid zone (EZ) was noted in 34/36 patients with a mean EZ thickness of 44.3 ± 11.3 µm OD and 42.7 ± 11.6 µm OS. No clear genotype–phenotype correlations were observed. Conclusions: The significant phenotypic range described in this study is consistent with the previously reported phenotypic variability in PRPH2 retinopathy and emphasises the complexity of establishing genotype–phenotype correlations in this disease. The thickness of the EZ on OCT may serve as a useful biomarker in distinguishing PRPH2 retinopathy from other phenocopies. These findings contribute to improved understanding of PRPH2 retinopathy and help inform diagnosis and genetic counselling.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».