TBC1D24 genotype-phenotype correlation: Epilepsies and other neurologic features
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the phenotypic spectrum associated with mutations in TBC1D24. Methods: We acquired new clinical, EEG, and neuroimaging data of 11 previously unreported and 37 published patients. TBC1D24 mutations, identified through various sequencing methods, can be found online (http://lovd.nl/TBC1D24). Results: Forty-eight patients were included (28 men, 20 women, average age 21 years) from 30 independent families. Eighteen patients (38%) had myoclonic epilepsies. The other patients carried diagnoses of focal (25%), multifocal (2%), generalized (4%), and unclassified epilepsy (6%), and early-onset epileptic encephalopathy (25%). Most patients had drug-resistant epilepsy. We detail EEG, neuroimaging, developmental, and cognitive features, treatment responsiveness, and physical examination. In silico evaluation revealed 7 different highly conserved motifs, with the most common pathogenic mutation located in the first. Neuronal outgrowth assays showed that some TBC1D24 mutations, associated with the most severe TBC1D24-associated disorders, are not necessarily the most disruptive to this gene function. Conclusions: TBC1D24-related epilepsy syndromes show marked phenotypic pleiotropy, with multisystem involvement and severity spectrum ranging from isolated deafness (not studied here), benign myoclonic epilepsy restricted to childhood with complete seizure control and normal intellect, to early-onset epileptic encephalopathy with severe developmental delay and early death. There is no distinct correlation with mutation type or location yet, but patterns are emerging. Given the phenotypic breadth observed, TBC1D24 mutation screening is indicated in a wide variety of epilepsies. A TBC1D24 consortium was formed to develop further research on this gene and its associated phenotypes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».