Leber Hereditary Optic Neuropathy-Associated Novel Mutation in MT-RNR2 Gene: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Leber hereditary optic neuropathy (LHON) is a hereditary optic neuropathy mainly caused by mutations at 1,178, 14,484, and 3,460 in mitochondrial DNA. Patients with LHON have a higher risk of developing multiple sclerosis (MS), a coexistence also known as Harding’s syndrome. A growing body of evidence shows that other mitochondrial and non-mitochondrial mutations can lead to LHON and Harding’s syndrome. Herein, we report a novel mutation in MT-RNR2 resulting in LHON. Case Presentation: A 35-year-old woman with bilateral painless optic neuropathy presented to neuro-ophthalmology clinic. Her blood work-up did not reveal any nutritional deficiencies, and she did not respond to steroid therapy. Genetic test revealed a m.1737A>G mutation in MT-RNR2 gene with 99.9% penetrance; therefore, she was diagnosed with LHON. Conclusion: MT-RNR2 gene mutation was the possible cause for LHON in this patient. Herein, we describe a novel mutation and associated clinical features. This case report also underscores the importance of considering LHON as a differential diagnosis for optic neuritis, even in a patient with an established MS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».