开发和验证预测模型的早期诊断SCN1A相关的癫痫病
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文摘
背景和目标致病性变异的神经细胞钠离子通道α1亚基基因(SCN1A)是最常见的单基因引起的癫痫。表型包括广泛的临床表现,包括严重的儿童癫痫;Dravet综合症,表现为耐药性癫痫、智力残疾,和高死亡率;和温和的基因与发热性癫痫发作+ (gef +),特点是正常的认知。早期识别孩子的风险开发Dravet综合症与gef +是关键实现疾病修饰治疗认知障碍出现之前当可用。我们的目标是开发和验证预测模型使用的临床早期诊断和基因生物标记SCN1A有关的癫痫病。
方法我们进行了回顾性多中心队列研究由来自患者的数据SCN1A患者艾滋病Dravet综合症和gef +连续称为基因检测(2001年3月——2020年6月),包括癫痫发病年龄和新开发的SCN1A遗传的分数。训练队列用于开发多个预测模型,验证使用2独立军团蒙蔽了。主要结果是判别模型预测精度Dravet综合症和其他gef +表型。
结果共有1018名参与者被包括在内。Dravet综合症的频率是616/743(83%)的队列训练,验证队列1中147/203(72%),验证队列2中,60/72 (83%)。一个高SCN1A遗传得分(133.4(标准差78.5)和52.0(标准差57.5);p发病年龄< 0.001)和年轻的(6.0(标准差3.0)和14.8(标准差11.8)个月;p< 0.001)都与Dravet综合症与gef +。一个组合SCN1A遗传得分和癫痫发作模型更有效地分离Dravet综合症从gef +(曲线下的面积(AUC) 0.89 (95% CI 0.86 - -0.92))和优于其他模型(AUC 0.79 - -0.85;p< 0.001)。模型在两个验证群体间的表现1 (AUC 0.94 (95% CI 0.91 - -0.97))和2 (AUC 0.92 (95% CI 0.82 - -1.00))。
讨论在疾病发病预测模型允许客观评估孩子是否将开发Dravet综合症与gef +,帮助临床医生早期预后咨询和决策机构的精密治疗(http://scn1a-prediction-model.broadinstitute.org/)。
证据的分类这项研究提供了二级组合的证据SCN1A遗传得分和癫痫发作模型Dravet综合症有别于其他gef +表型。
术语表
- AUC=
- 曲线下的面积;
- CADD=
- 结合注释相关的损耗;
- gef +=
- 遗传与发热性癫痫发作;
- 异丙醇=
- 指数的预测精度;
- 净现值=
- 消极的预测价值;
- PPV=
- 阳性预测值;
- PTV=
- 蛋白质删除变体;
- 陶醉=
- 罕见的外显子组变异系综的学习者;
- 癫痫=
- 癫痫突然意外死亡
脚注
去首页Neurology.org/N为充分披露。资金信息和披露认为作者相关的,如果有的话,年底提供这篇文章。
↵*这些作者的贡献同样co-first作家这个工作。
↵__这些作者的贡献同样作为文章的第二作者。
类的证据:NPub.org/coe
- 收到了2021年6月22日。
- 接受的最终形式2022年1月3日。
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