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Enregistrement W3034391868 · doi:10.2337/db20-1635-p

1635-P: Recurrent Mosaicism in Memory T-Cells from Newly Diagnosed Patients with Type 1 Diabetes

2020· article· en· W3034391868 sur OpenAlexaboutno aff
Maha Alriyami, Luc Marchand, Constantin Polychronakos

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyImmunologyNOD miceSomatic cellT cellGeneticsGeneNodImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 1 diabetes (T1D) is an autoimmune disease resulting in destruction of pancreatic beta cells by infiltrating self-reactive T-cells into the islets. The concordance rate of T1D is far from 100% in monozygotic twins and in the inbred NOD mice, despite genetic identity and shared environment during the years of peak incidence. This suggests stochastic determinants such as, somatic mutations in the expanding autoantigen-specific T cell lineages, parallel to what is seen in the expanding tumor lineages in cancer. Here, using comparative genomic hybridization (CGH), we found that ∼67% of our study subjects (newly diagnosed patients with T1D) carry somatic copy number aberrations (CNAs) in proinsulin- reactive CD3+ T cell clones. Some of the mutated genes reoccurred independently in cells from two or three different patients which is a substantial evidence for a pathogenic contribution. These include genes with T cell expression and a proliferation or regulatory function, such as IKZF1, CHD7 and SMARCA2. Moreover, we identified genes, such as SAMD1 and CASZ1 that were previously identified in T cells of diabetic NOD mice and also have a proliferative and a regulatory function. The level of TCR clonality of the tested lymphocytes shows that these somatic mutations can occur both pre- and post- to the thymic selection. CNAs in T cells involved in host defense (reaction to Tetanus Toxoid) obtained from the same patients were significantly smaller in size. Our data provide evidence of a potential role of somatic mutations in the pathogenesis of T1D and, potentially, other autoimmune diseases. Disclosure M. Al-Riyami: None. L. Marchand: None. C. Polychronakos: Employee; Self; MaiDa Gene Technology, Zhoushan, Zhejiang Province, China. Funding Canadian Institutes of Health Research (MOP-137050); Canadian Diabetes Association (OG-3-11-3429CP); Sultan Qaboos University (to M.A-R.)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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