Association of Anti-GAD Antibody Positivity Measured by RIA and ELISA with Clinical Characteristics in Patients with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Serum anti-GAD antibody (GADA) is a diagnostic marker of immune-mediated type 1 diabetes mellitus. Discrepancies have been reported between GADA positivity assessed by radioimmunoassay (RIA) and enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). To analyze heterogeneity in type 1 diabetes, this study investigated patients with this discrepancy. Subjects and Method: This study included 65 patients with acute-onset type 1 diabetes (AT1D) and 32 with slowly progressive type 1 diabetes (SPIDDM), all weakly positive (1.5-10 U/mL) for GADA, as measured by RIA in 2013-2015. GADA was measured in the same samples, stored at -80°C, by ELISA in 2016-2017. GADA concentrations ≥ 5 U/mL and < 5 U/mL on ELISA were defined as positive and negative, respectively. Postprandial C-peptide was measured at the time of RIA. Results: Of the patients with A1TD and SPIDDM, 86% and 59%, respectively, were ELISA-positive. Duration of diabetes did not differ significantly between positive and negative patients in each subtype. Postprandial C-peptide index was significantly lower in positive than negative patients with SPIDDM (0.39±0.48 vs. 1.56±1.16, p<0.001), but not with AT1D. HLA was assessed in 15 patients with SPIDDM, nine positive and six negative for GADA. Seven of the nine positive, but none of the five negative, patients had HLA-DR9 (p=0.007). HLA was also assessed in 39 patients with AT1D, 33 positive and six negative for GADA. Eleven of the 33 positive, but none of the six negative, patients had HLA-DR9 (p=0.158). Discussion: In SPIDDM patients weakly positive for GADA by RIA, ELISA positivity was significantly associated with lower insulin secretion, suggesting that more cytotoxic epitopes of GAD are recognized by ELISA than by RIA. ELISA positivity in SPIDDM is associated with HLA-DR9, a haplotype linked to cytotoxicity against pancreatic β-cells. Measuring GADA by RIA and ELISA may predict insulin secretion in patients with SPIDDM. Disclosure S. Takagi: Stock/Shareholder; Self; Astellas Pharma Inc., Mitsubishi Tanabe Pharma Corporation. J. Miura: None. S. Hoshina: None. Y. Uchigata: None. T. Babazono: Research Support; Self; Abbott, Arkray, Inc.. Speaker's Bureau; Self; Asahi Kasei Corporation, AstraZeneca. Research Support; Self; Baxter, Becton, Dickinson and Company, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc.. Speaker's Bureau; Self; Eli Lilly and Company. Research Support; Self; Kowa Pharmaceuticals America, Inc., Kissei Pharmaceutical Co., Ltd., Kyowa Hakko Kirin Co., Ltd., MSD K.K., Nippon Boehringer Ingelheim Co. Ltd.. Board Member; Self; Japan Diabetes Society. Research Support; Self; Johnson & Johnson Diabetes Institute, LLC., Novartis Pharma K.K., Novo Nordisk Inc., Ono Pharmaceutical Co., Ltd.. Speaker's Bureau; Self; Otsuka Holdings Co., Ltd.. Research Support; Self; Sanofi K.K., Sumitomo Dainippon Pharma Co., Ltd., Takeda Canada Inc., Taisho Pharmaceutical Co., Ltd., Takeda Pharmaceuticals U.S.A., Inc., Teijin Pharma Limited, Terumo Medical Corporation.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».