Prévalence et caractérisation phénotypique des causes génétiques d’ataxie cérébelleuse sporadique tardive au sein d’une cohorte de 307 patients - 19/03/25
, Thomas Bogdan 2, Clarisse Delvalee 3, Christine Tranchant 2, Mathieu Anheim 2, Thomas Wirth 2Résumé |
Introduction |
Le diagnostic des ataxies cérébelleuses sporadiques tardives (SLOCA) est complexe, en raison de l’hétérogénéité étiologique et phénotypique. De nouvelles causes moléculaires pourraient surpasser en fréquence l’atrophie multisystématisée (AMS-c).
Objectifs |
Estimer la prévalence, caractériser le phénotype des causes génétiques de SLOCA et développer un modèle d’apprentissage automatisé pour optimiser le choix des explorations moléculaires.
Méthodes |
Nous avons inclus 307 patients SLOCA, effectué un phénotypage profond (clinique, électrophysiologie, imagerie) et des analyses génétiques exhaustives. Les données d’inclusions ont été comparés entre les causes moléculaires et les autres. Des clusters phénotypiques ont été isolés par analyse factorielle multiple et clustering hiérarchique.
Un modèle prédictif du diagnostic génétique à partir des données cliniques basé sur un modèle de relevance binaire a été élaboré et comparé aux performances d’experts.
Résultats |
Les causes génétiques représentaient 25 % de nos patients dont 60 % de CANVAS et SCA27b, surpassant les 20 % d’AMS-c. 5 clusters phénotypiques ont été identifiés chevauchant les diagnostics de CANVAS et de SCA27b. La précision du modèle de relevance binaire était de 80 % contre 60 % pour les experts (p<0,01) (Figure 1, Figure 2).
Discussion |
La fréquence des causes moléculaires justifie des analyses génétiques dans le bilan initial. La fréquence et le phénotype identifiable de SCA27b et CANVAS justifient une analyse ciblée. La rareté des autres causes moléculaires suggère la réalisation d’analyses larges de type génome. Notre modèle offre un outil utile pour orienter la décision sur le type d’analyse génétique approprié.
Conclusion |
Les causes génétiques, souvent négligées, sont fréquentes dans les SLOCA. Un modèle d’apprentissage automatisé peut rationaliser leur exploration et améliorer la stratégie diagnostique.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Mots clés : Génétique, Ataxie cérébelleuse, Phénotypage profond
Plan
Vol 181 - N° S
P. S21-S22 - avril 2025 Retour au numéro
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