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Enregistrement W4415453632 · doi:10.1210/jendso/bvaf149.1735

OR03-03 Whole Exome Sequencing (WES) in a Large Prospective Cohort of Idiopathic Short Stature (ISS): New Genes Implicated in the ISS Phenotype

2025· article· en· W4415453632 sur OpenAlexaff
Laurana de Polli Cellin, Nathalia Liberatoscioli Menezes De Andrade, Alexsandra C. Malaquias, Raíssa Rezende, Patricia Volpon Santos Atique, Camila Luz, Gabriela A. Vasques, Vinícius Castro Souza, Elisangela P S Quedas, Paulo Ferrez Collett‐Solberg, Sonir Roberto Rauber Antonini, Carlos Alberto Longui, Renata Da Cunha Scalco, Alexander A.L. Jorge

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShort statureExome sequencingIdiopathic short staturePhenotypePTPN11GeneExomeProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: L.D. Cellin: None. N.L. Andrade: None. A.C. Malaquias: None. R.C. Rezende: None. G.J. Kim: None. P.V. Atique: None. C.C. Luz: None. G.A. Vasques: None. V. Souza: None. E. Quedas: None. P.F. Collett-Solberg: None. S.R. Rauber Antonini: None. C. Longui: None. R.D. Scalco: None. A.A. Jorge: Novo Nordisk. Introduction: Most children evaluated for short stature are classified as having idiopathic short stature (ISS) due to the absence of clinical or laboratory findings that suggest a specific underlying cause. In this context, genetic testing has emerged as a valuable diagnostic tool. Objective: To assess the diagnostic yield of whole exome sequencing (WES) and identify novel genes implicated in short stature among children diagnosed with ISS. Patients and Methods: From 2021 to 2024, we prospectively enrolled 233 children with ISS (defined as normal birth weight, height SDS < -2, normal neurodevelopment, adequate nutrition, and the absence of malformations, dysmorphisms, endocrine, or chronic diseases). Genetic evaluation involved WES to analyze single nucleotide variants (SNVs) and copy number variations (CNVs). Segregation analysis was performed in family members for positive cases, and identified variants were classified according to ACMG criteria. Results: We identified 30 pathogenic (P) or likely pathogenic (LP) variants, including 11 loss-of-function (LoF) mutations. These variants were categorized into three groups: 1. Genes/pathways previously associated with ISS: Growth plate-related genes [e.g., SHOX (4x), IHH (4x), FGFR3 (2x), COL2A1 (2x), FBN1, and ACAN] and the RAS-MAPK pathway [e.g., NF1, PTPN11 (2x), and BRAF]; 2. Genes associated with skeletal dysplasia: Variants potentially explaining a milder phenotype [e.g., LTBP3 (2x), PTHLH, ERF, POLR1A, and RPL13]; 3. Genes linked to complex growth disorders: [e.g., CSNK2A1 (2x), SPTBN1, PMM2, and ZNF292], including one variant in THRA. All variants were heterozygous except one case in PMM2, which was compound heterozygous. Patient phenotype reassessment confirmed the absence of typical features associated with these genes. In at least 50% of cases, the genetic diagnosis influenced treatment and/or follow-up strategies. Variants of uncertain significance (VUS) were identified in 28 cases, with at least 4 showing evidence of pathogenicity (VUSp). Notably, three patients carried LoF variants in SMAD6, a gene not previously associated with growth disorders. Burden analysis, including comparisons with internal and public databases, and familial segregation studies suggest that SMAD6 represents a novel gene implicated in ISS. Conclusion: Our findings reveal that a significant proportion of children classified as having ISS have an identifiable monogenic cause of growth disturbance, with a diagnostic yield of 12.9% (95% CI: 8.6%–17.2%). A gene panel restricted to those traditionally associated with ISS would yield a maximum diagnostic rate of 7.3%, underscoring the advantages of hypothesis-free approaches such as WES or WGS. Furthermore, we expanded the genetic landscape of ISS by implicating SMAD6 LoF variants as a potential novel cause of this condition. Presentation: Saturday, July 12, 2025

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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