Exome Sequencing Identifies a Novel Splicing Variant in <i>COL9A3</i> Resulting in Multiple Epiphyseal Dysplasia: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple epiphyseal dysplasia (MED, OMIM #600969) is sometimes a mild skeletal dysplasia with diverse clinical findings, including early-onset osteoarthritis and short stature. Radiographic surveys can identify delayed epiphyseal ossification and cartilaginous changes. Due to genetic heterogeneity in MED, with dominant or recessive inheritance, molecular testing is essential for its diagnosis. METHODS: The clinical manifestations, the results of laboratory examinations, and genetic analysis of a 14-year-old Pakistani male with MED are reported. CASE PRESENTATION: Here we present a male patient with type-1 diabetes and hypothyroidism with bilateral knee effusions, right knee flexion contracture, and chronic arthralgias in his elbows and wrists. Given his symptomatology, a diagnosis of juvenile idiopathic arthritis (JIA) was initially suspected. Radiographs revealed sclerotic changes and fragments in the femoral and tibial epiphyses, suggesting destructive arthropathy. Genetic testing identified a COL9A3 variant (c.148-1G>C), as well as CTLA4 deficiency. The COL9A3 gene produces type IX collagen, and mutations in this gene can disrupt collagen folding or its interaction with other cartilage components. Complications include joint damage and early osteoarthritis, possibly requiring surgery. DISCUSSION: To date, only three COL9A3 splice-site mutations have been linked to MED. Our patient's splicing variant (c.148-1G>C) is novel and is likely causative, based on similar pathogenic mutations. Our patient presented with symptoms suggestive of JIA, but radiographic findings were inconsistent with this diagnosis. Genetic testing revealed a new pathogenic splicing variant in the COL9A3 gene, confirming MED. CONCLUSION: This case highlights the importance of early molecular testing if radiographic sclerotic changes are seen in the epiphyses due to the clinical and genetic heterogeneity of MED.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».