Predictive Models of Type 1 Diabetes Progression: Understanding T-Cell Cycles and Their Implications on Autoantibody Release
Notice bibliographique
Résumé
Defining the role of T-cell avidity and killing efficacy in forming immunological response(s), leading to relapse-remission and autoantibody release in autoimmune type 1 diabetes (T1D), remains incompletely understood. Using competition-based population models of T- and B-cells, we provide a predictive tool to determine how these two parametric quantities, namely, avidity and killing efficacy, affect disease outcomes. We show that, in the presence of T-cell competition, successive waves along with cyclic fluctuations in the number of T-cells are exhibited by the model, with the former induced by transient bistability and the latter by transient periodic orbits. We hypothesize that these two immunological processes are responsible for making T1D a relapsing-remitting disease within prolonged but limited durations. The period and the number of peaks of these two processes differ, making them potential candidates to determine how plausible waves and cyclic fluctuations are in producing such effects. By assuming that T-cell and B-cell avidities are correlated, we demonstrate that autoantibodies associated with the higher avidity T-cell clones are first to be detected, and they reach their detectability level faster than those associated with the low avidity clones, independent of what T-cell killing efficacies are. Such outcomes are consistent with experimental observations in humans and they provide a rationale for observing rapid and slow progressors of T1D in high risk subjects. Our analysis of the models also reveals that it is possible to improve disease outcomes by unexpectedly increasing the avidity of certain subclones of T-cells. The decline in the number of β-cells in these cases still occurs, but it terminates early, leaving sufficient number of functioning β-cells in operation and the affected individual asymptomatic. These results indicate that the models presented here are of clinical relevance because of their potential use in developing predictive algorithms of rapid and slow progression to clinical T1D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».