Delineating the pathogenic threshold and phenotypic spectrum of SCA27B: findings from a large French–Canadian cohort
Notice bibliographique
Résumé
Autosomal dominant spinocerebellar ataxia 27B (SCA27B), caused by an intronic (GAA•TTC) repeat expansion in FGF14 , is a common cause of late-onset cerebellar ataxia, but its genotypic and phenotypic spectrum remains to be fully established. We analysed the FGF14 (GAA•TTC) repeat expansion in a cohort of 134 patients with ataxia and 822 controls from Quebec. We conducted segregation study in large families to further characterize intergenerational repeat instability. We found a significant enrichment of (GAA•TTC) ≥200 alleles in the ataxia cohort compared to controls (53.0%, 71/134, vs 3.6%, 30/822, p < 0.0001), including for (GAA•TTC) 200–249 alleles (8.2% vs 2.6%, p = 0.0026). We identified 12 ataxic patients with a phenotype compatible with SCA27B carrying a (GAA•TTC) 200–249 expansion supporting the pathogenicity of these alleles in some patients. We further delineated the phenotype of 125 symptomatic individuals from 69 families who carried an FGF14 (GAA•TTC) ≥200 repeat expansion. Patients with (GAA•TTC) 200–249 , (GAA•TTC) 250–299 , and (GAA•TTC) ≥300 had a similar phenotype. We observed that 14% of patients with episodic symptoms (13/92) had severe episodes that were initially misdiagnosed as stroke, vestibular neuritis, Wernicke’s encephalopathy, or seizures. This large cohort demonstrates that (GAA•TTC) 200–249 alleles are enriched in patients with ataxia compared to controls and can be pathogenic for SCA27B, supporting the need to define a lower pathogenic threshold in the presence of specific clinical criteria.
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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 | 0,001 |
| 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 ».