Analysis of T-Cell Assays to Measure Autoimmune Responses in Subjects With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes is a chronic autoimmune disease mediated by autoreactive T-cells. Several experimental therapies targeting T-cells are in clinical trials. To understand how these therapies affect T-cell responses in vivo, assays that directly measure human T-cell function are needed. In a blinded, multicenter, case-controlled study conducted by the Immune Tolerance Network, we tested responses in an immunoblot and T-cell proliferative assay to distinguish type 1 diabetic patients from healthy control subjects. Peripheral blood cells from 39 healthy control subjects selected for DR4 and 23 subjects with recently diagnosed type 1 diabetes were studied. Autoantibody responses were measured in serum samples. Positive responses in both assays were more common in peripheral blood mononuclear cells from new-onset type 1 diabetic patients compared with control subjects. The proliferative, immunoblot, and autoantibody assays had sensitivities of 58, 91, and 78% with specificities of 94, 83, and 85%, respectively. When cellular assays were combined with autoantibody measurements, the sensitivity of the measurements was 75% with 100% specificity. We conclude that cellular assays performed on peripheral blood have a high degree of accuracy in discriminating responses in subjects with type 1 diabetes from healthy control subjects. They may be useful for assessment of cellular autoimmune responses involved in type 1 diabetes.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».