Three-dimensional craniofacial imaging in children with achondroplasia treated with vosoritide
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Achondroplasia is the most common form of disproportionate short-stature skeletal dysplasia. Constitutively activated FGFR3 signaling disrupts endochondral ossification, affecting long bone growth, as well as the craniofacial skeleton and skull base. This results in the distinctive craniofacial features of achondroplasia, such as midface hypoplasia and nasal bridge depression. Vosoritide is a precision medicine that acts through the C-type natriuretic peptide pathway to counteract overactive FGFR3 signaling, including its inhibitory effects on chondrocyte differentiation and proliferation. The aim of this study was to investigate the potential effects of vosoritide treatment on the craniofacial skeleton in achondroplasia. Methods: We used longitudinal 3D facial surface imaging in children aged 5 to 10 years receiving vosoritide to test for differences in face shape over the course of treatment. We used nonlinear registration to standardize a dense measurement of all facial meshes. Finally, we defined the achondroplasia phenotype by scoring participant faces based on their shape similarity to the distinctive facial presentation of achondroplasia. Results: We measured the change in achondroplasia score for all participants recruited in this study. Using a linear mixed model approach to account for individual differences, we detected a small but significant reduction in the achondroplasia phenotype score over the course of vosoritide treatment. Conclusion: Our findings indicate that vosoritide treatment leads to a measurable improvement in facial phenotype in achondroplasia, highlighting its potential utility beyond enhancing linear growth. We discuss the role of pathway-disrupting medications, such as vosoritide, in addressing the broader spectrum of medical issues experienced by children with achondroplasia.
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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 ».