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Enregistrement W2013100047 · doi:10.2337/db14-0365

Blood and Islet Phenotypes Indicate Immunological Heterogeneity in Type 1 Diabetes

2014· article· en· W2013100047 sur OpenAlexaff
Sefina Arif, Pia Leete, Vy Nguyen, Katherine Marks, Nurhanani Mohamed Nor, Megan Estorninho, Deborah Kronenberg‐Versteeg, Polly J. Bingley, John A. Todd, Catherine Guy, David B. Dunger, Jake Powrie, Abby Willcox, Alan K. Foulis, Sarah J. Richardson, Emanuele de Rinaldis, Noel G. Morgan, Anna Lorenc, Mark Peakman

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensJuvenile Diabetes Research Foundation
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute for Health and Care ResearchNational Center for Research ResourcesU.S. National Library of MedicineWellcome Trust
Mots-clésImmunologyImmune systemType 1 diabetesPhenotypeAutoantibodyMedicineDiseaseIsletAutoimmunityDiabetes mellitusAutoimmune diseaseEndotypeBiologyInternal medicineEndocrinologyAntibodyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies in type 1 diabetes indicate potential disease heterogeneity, notably in the rate of β-cell loss, responsiveness to immunotherapies, and, in limited studies, islet pathology. We sought evidence for different immunological phenotypes using two approaches. First, we defined blood autoimmune response phenotypes by combinatorial, multiparameter analysis of autoantibodies and autoreactive T-cell responses in 33 children/adolescents with newly diagnosed diabetes. Multidimensional cluster analysis showed two equal-sized patient agglomerations characterized by proinflammatory (interferon-γ-positive, multiautoantibody-positive) and partially regulated (interleukin-10-positive, pauci-autoantibody-positive) responses. Multiautoantibody-positive nondiabetic siblings at high risk of disease progression showed similar clustering. Additionally, pancreas samples obtained post mortem from a separate cohort of 21 children/adolescents with recently diagnosed type 1 diabetes were examined immunohistologically. This revealed two distinct types of insulitic lesions distinguishable by the degree of cellular infiltrate and presence of B cells that we termed "hyper-immune CD20Hi" and "pauci-immune CD20Lo." Of note, subjects had only one infiltration phenotype and were partitioned by this into two equal-sized groups that differed significantly by age at diagnosis, with hyper-immune CD20Hi subjects being 5 years younger. These data indicate potentially related islet and blood autoimmune response phenotypes that coincide with and precede disease. We conclude that different immunopathological processes (endotypes) may underlie type 1 diabetes, carrying important implications for treatment and prevention strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations239
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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