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Enregistrement W7161937866 · doi:10.82308/24364

Genetics of hereditary spastic paraplegia

2021· dissertation· en· W7161937866 sur OpenAlexaboutno aff
Parizad Varghaei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHereditary Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHereditary spastic paraplegiaGenetic heterogeneitySanger sequencingExome sequencingSpasticityGeneGenetic counselingGenetic testingSpastic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hereditary spastic paraplegias (HSPs) are a heterogeneous group of rare neurodegenerative disorders characterized by lower limb spasticity and weakness, with over 80 causative genes and loci described. The most common type of HSP, caused by heterozygous SPAST mutations, is spastic paraplegia type 4 (SPG4), with highly heterogeneous clinical manifestations.A genetic diagnosis cannot be made for over half of HSP cases, even with the use of whole exome sequencing (WES). There are some potential explanations for these undiagnosed cases: WES cannot detect some genetic alterations such as copy number variations (CNVs); variants may be in new genes or genes associated with other conditions, such as GCH1, which has been described in dopa-responsive dystonia and Parkinson’s disease.Objectives: The general objective of this study was to better understand HSP and its novel features and improve its genetic diagnostic yield. Aim 1) Studying the genotype-phenotype correlation and clarifying novel clinical and genetic aspects of SPG4. Aim 2) Identifying the genetic diagnosis of three genetically unsolved HSP cases and introducing possible treatment options.Methods: As a part of CanHSP, a Canadian consortium for the study of HSP, 696 HSP patients from 431 families were recruited and assessed. HSP-gene panel sequencing was performed on 379 cases, and 400 patients from 291 families underwent WES. To analyze the WES data, a list of HSP-related genes or genes associated with similar neurological disorders was used. The suspicious mutations were validated by Sanger sequencing. For detection of CNVs, Multiplex ligation-dependent probe amplification was used.Results: In the SPG4 study, 157 SPG4 patients from 65 families were identified to carry 41 different SPAST mutations, 6 of which were never reported before, as well as 6 CNVs. We reported three de novo cases, a family with probable compound heterozygous mutation, a case with homozygous mutation, three cases with pathogenic synonymous mutations, and novel or rarely reported signs and symptoms seen in SPG4 patients.Among undiagnosed cases, we identified three patients with heterozygous GCH1 mutations: monozygotic twins carrying a novel, in-frame deletion, p.(Ser77_Leu82del); and a case with a p.(Val205Glu) variant. The variants were predicted to be likely pathogenic and pathogenic respectively. All patients presented with childhood-onset lower limb spasticity, abnormal plantar responses, and hyperreflexia. The monozygotic twins presented with different manifestations, and both responded well to levodopa treatment. Structural analysis of the variants indicated a disruptive effect, and pathway enrichment analysis suggested that GCH1 shares processes and pathways with other HSP-associated genes.Conclusion: As a heterogeneous type of HSP, SPG4 could present with diverse clinical manifestations and genetic features. In some cases, CNVs, de novo mutation, pathogenic synonymous mutations, and biallelic inheritance should be considered.We suggest considering mutation in genes associated with other disorders, such as GCH1, in the diagnosis process of patients presenting with HSP symptoms, as well as levodopa trials in their treatment. The clinical differences seen between the monozygotic twins could suggest the role of environmental factors, epigenetics, and stochasticity in the presentation of HSP

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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