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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».