Measurement of Pro-Islet Amyloid Polypeptide (1–48) in Diabetes and Islet Transplants
Notice bibliographique
Résumé
Context: Islet amyloid is a feature of β-cell failure in type 2 diabetes (T2D) and type 1 diabetes (T1D) recipients of islet transplants. Islet amyloid contains islet amyloid polypeptide (IAPP; amylin), a circulating peptide that is produced in β cells by processing of its precursor, proIAPP1-67, via an intermediate form, proIAPP1-48. Elevated proinsulin to C-peptide ratios in the plasma of persons with diabetes suggest defects in β-cell prohormone processing. Objective: Determine whether plasma levels of precursor forms of IAPP are elevated in diabetes. Design, Setting, and Patients: We developed an immunoassay to detect proIAPP1-48 in human plasma, and we determined the ratio of proIAPP1-48 to mature IAPP in subjects with T1D, T2D, recipients of islet transplants, and healthy controls. Results: The proIAPP1-48 immunoassay had a limit of detection of 0.18 ± 0.06 pM and cross-reactivity with intact proIAPP1-67 <15%. Healthy individuals had plasma concentrations of proIAPP1-48 immunoreactivity of 1.5 ± 0.2 pM and a proIAPP1-48 to total IAPP ratio of 0.28 ± 0.03. Plasma concentrations of proIAPP1-48 immunoreactivity were not significantly different in subjects with T2D but were markedly increased in T1D recipients of islet transplants. Children and adults with T1D had reduced mature IAPP levels relative to age-matched controls but an elevated ratio of proIAPP1-48 to total IAPP. Conclusion: The β cells in T1D and islet transplants have impaired processing of the proIAPP1-48 intermediate. The ratio of proIAPP1-48-to-IAPP immunoreactivity may have value as a biomarker of β-cell stress and dysfunction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».