Tetraspanin 7 autoantibodies predict progressive decline of beta cell function in individuals with LADA
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/HYPOTHESIS: The aim of this work was to investigate whether tetraspanin 7 autoantibodies (TSPAN7A) are valuable in predicting poor beta cell function in individuals with latent autoimmune diabetes in adults (LADA). METHODS: The cross-sectional study involved participants with LADA (n = 173), type 1 diabetes (n = 158), type 2 diabetes (n = 204) and healthy control participants (n = 170). The longitudinal study involved 53 participants with LADA, with a 3-year follow-up. In both cohorts, TSPAN7A in the sera were measured by a luciferase immunoprecipitation system assay, and physical and clinical characteristics were recorded. RESULTS: The prevalence of TSPAN7A in LADA, type 1 diabetes, type 2 diabetes and healthy control participants was 21.4% (37/173), 26% (41/158), 0.5% (1/204) and 1.2% (2/170), respectively. Importantly, measurement of TSPAN7A significantly increased the number of individuals with LADA found to be positive for multiple antibodies (32.4% vs 22%; p < 0.001). Further logistic regression analysis demonstrated that positivity for TSPAN7A (OR 2.87, p = 0.034), disease duration (OR 1.83, p = 0.019) and GAD antibody titre (OR 2.67, p = 0.009) were risk factors for beta cell function in LADA, while BMI (OR 0.34, p = 0.001) was a protective factor. In the prospective study in individuals with LADA, the median annual decrease in rates of fasting C-peptide and 2 h postprandial C-peptide in individuals who were positive for TSPAN7A was significantly higher when compared with the decrease in those who were negative for TSPAN7A (34.6% vs 7.9%, p = 0.043 and 33.2% vs 11%, p = 0.041, respectively). CONCLUSIONS/INTERPRETATION: TSPAN7A are valid islet autoantibodies for use in East Asian populations with autoimmune diabetes and can discriminate individuals with LADA who have lower beta cell function after disease progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».