531-P: Metabolomics Identifies Novel Plasma Metabolomic Signatures Associated with Diabetic Neuropathy in a Cohort with Screen-Tested Type 2 Diabetes: ADDITION-Denmark
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral neuropathy (PN) is a common complication of diabetes that develops in up to 50% of people with diabetes. Obesity and the metabolic syndrome are risk factors for PN in patients with type 2 diabetes (T2D). However, the lipid metabolites associated with PN development are unknown. We compared the metabolomic profile of plasma from T2D patients with and without PN compared to lean control patients to identify metabolic changes that underlie PN associated with T2D. PN was evaluated in a cohort of T2D patients from the Danish portion of the Anglo-Danish-Dutch study of Intensive Treatment of Diabetes in Primary Care (ADDITION). The Toronto criteria was used to assess PN based on symptoms of neuropathy and abnormal nerve conduction studies. To identify metabolomic signatures that associate with PN, plasma samples from 9 lean control, 49 T2D, and 48 T2D patients with PN were submitted to Metabolon® for a global metabolomics analysis. We used least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and Welch’s two-sample t-test to identify metabolites that differed between PN and non-PN subjects. Metabolomics identified plasma lipid metabolites that were dysregulated in T2D including cholesterol, sphingolipids, and acylcarnitines. Cholesterol and three classes of sphingolipid metabolites (dihydrosphingomyelin, glucosylceramide, and sphingomyelin) were significantly lower in plasma from T2D patients irrespective of PN compared to lean controls. Interestingly, long-chain and very long-chain acylcarnitines were also reduced in T2D patients while short-chain acylcarnitines were unchanged. Only a small number of metabolites were uniquely regulated by PN; of these, two very long-chain acylcarnitine species (C26:1 and C24) were significantly diminished in T2D patients with PN compared to those without. These results suggest an association with lipid markers of impaired mitochondrial β-oxidation and PN in T2D. Disclosure A.E. Rumora: None. F. Alakwaa: None. S.T. Andersen: None. M.E. Jørgensen: Research Support; Self; Amgen, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals, Inc., Sanofi-Aventis. Stock/Shareholder; Self; Novo Nordisk A/S. M. Charles: Other Relationship; Self; Novo Nordisk A/S. B.C. Callaghan: None. T.S. Jensen: None. E.L. Feldman: Consultant; Self; Novartis Pharmaceuticals Corporation. Funding American Diabetes Association (7-12-BS-045 to E.L.F.); Novo Nordisk Foundation (NNF14OC0011633); National Institutes of Health (1R24082841, 1DP3DK094292); National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (T32DK101357, F32DK112642, K99DK119366); NeuroNetwork for Emerging Therapies; A. Alfred Taubman Medical Research Institute
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».