Monogenic Causes in the Type 1 Diabetes Genetics Consortium Cohort: Low Genetic Risk for Autoimmunity in Case Selection
Notice bibliographique
Résumé
HYPOTHESIS: About 1% of patients clinically diagnosed as type 1 diabetes have non-autoimmune monogenic diabetes. The distinction has important therapeutic implications but, given the low prevalence and high cost of testing, selecting patients to test is important. We tested the hypothesis that low genetic risk for type 1 diabetes can substantially contribute to this selection. METHODS: As proof of principle, we examined by exome sequencing families with 2 or more children, recruited by the Type 1 Diabetes Genetics Consortium (T1DGC) and selected for negativity for 2 autoantibodies and absence of risk human leukocyte antigen haplotypes. RESULTS: We examined 46 families that met the criteria. Of the 17 with an affected parent, 7 (41.2%) had actionable monogenic variants. Of 29 families with no affected parent, 14 (48.3%) had such variants, including 5 with recessive pathogenic variants of WFS1 but no report of other features of Wolfram syndrome. Our approach diagnosed 55.8% of the estimated number of monogenic families in the entire T1DGC cohort, by sequencing only 11.1% of the autoantibody-negative ones. CONCLUSIONS: Our findings justify proceeding to large-scale prospective screening studies using markers of autoimmunity, even in the absence of an affected parent. We also confirm that nonsyndromic WFS1 variants are common among cases of monogenic diabetes misdiagnosed as type 1 diabetes.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».