隐性共济失调诊断的临床算法验证 (BASE-AAR)
利用遗传数据（通过下一代测序获得）来验证用于诊断隐性小脑性共济失调的临床算法
隐性小脑共济失调 (ARCA) 的临床诊断领域特别复杂，下一代测序 (NGS) 技术彻底改变了这一神经遗传领域。 当前的挑战是优化 NGS 生成的遗传数据分析，因为： 数据处理仍然非常费力；诊断产率低于 50%；变体的解释有时非常困难。 出于这种优化目的，斯特拉斯堡大学医院的团队开发了一种基于 124 个临床和准临床参数（源自文献数据）的计算机算法，有助于指导遗传基因优先靶向的基因在怀疑 ARCA 的情况下进行分析（> 60 个已知基因）；该算法在 834 名经基因证实的 ARCA 患者（92% Sense，95% Spec）中进行了回顾性验证。 然而，这 834 名患者通常与文献中描述的相同，并用于详细说明算法。 这在算法的初始评估中引入了偏差，因此需要在临床实践中从一组因疑似 ARCA（发现或未发现基因突变）转诊的患者中进行验证。 同时，蒙彼利埃遗传学实验室开发了一种生物信息学方法，用于搜索拷贝数变异 (CNV)，可以有针对性地应用于算法预测的基因。
本研究的主要目的是验证用于 ARCA 的 NGS 分子诊断的半自动化临床算法；次要目标是评估将该算法与靶向生物信息学分析相结合的应用是否可以提高 NGS 分析的诊断率。
研究概览
地位
条件
详细说明
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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Montpellier、法国、34295
- UH Montpellier
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 具有可能遗传起源的纯或复杂小脑性共济失调的主要表型（排除获得性、炎症、肿瘤、感染或毒性形式后） - 在 50 岁之前开始； - 引发隐性传播方式（散发病例、受累的兄弟或姐妹、父母的血缘关系） - 由于 CAG 扩展（SCA1、SCA2、SCA3、SCA6、SCA7）和 FMR1 基因的预突变，显性遗传形式（如果在 45 岁之后发病）
排除标准：
- 反对计算机处理医疗文件中包含的数据。
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：仅案例
- 时间观点：追溯
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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算法预测与标准 NGS 分析结果的一致性
大体时间：1天
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为了在临床实践中验证旨在指导通过下一代测序 (NGS) 对疑似常染色体隐性小脑性共济失调 (ARCA) 患者进行分子诊断的半自动临床算法，我们将测量算法预测之间的一致性以及标准NGS分析的结果。
对于每个患者，一致性定义为：1）算法预测的前 5 个基因中概率最高的一个也是 NGS 分析后发现的突变基因； 2) 如果算法没有预测到任何基因（=没有一个基因的预测分数 > 20）并且在 NGS 分析后没有发现突变。
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1天
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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基于算法的预测建议正确诊断，而标准 NGS 分析没有提供信息的患者百分比
大体时间：1天
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次要目标是评估与以传统方式执行的 NGS 分析相比，该算法的应用与有针对性的生物信息学分析相结合是否会改变诊断率。
因此，次要结果将是基于算法的预测建议正确诊断的患者百分比（在应用靶向生物信息学分析后审查来自 NGS 的遗传数据后第二次确认），同时标准的 NGS 分析（对算法预测不知情）没有提供信息
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1天
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Cecilia Marelli, MD、University Hospitals of Montpellier
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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