Abatacept for Delay of Type 1 Diabetes Progression in Stage 1 Relatives at Risk: A Randomized, Double-Masked, Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies showed that inhibiting lymphocyte costimulation reduces declining β-cell function in individuals newly diagnosed with type 1 diabetes. We tested whether abatacept would delay or prevent progression of type 1 diabetes from normal glucose tolerance (NGT) to abnormal glucose tolerance (AGT) or to diabetes and the effects of treatment on immune and metabolic responses. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a phase 2, randomized, placebo-controlled, double-masked trial of abatacept in antibody-positive participants with NGT who received monthly abatacept/placebo infusions for 12 months. The end point was AGT or diabetes, assessed by oral glucose tolerance tests. RESULTS: A total of 101 participants received abatacept and 111 placebo. Of these, 81 (35 abatacept and 46 placebo) met the end point of AGT or type 1 diabetes diagnosis (hazard ratio 0.702; 95% CI 0.452, 1.09; P = 0.11) The C-peptide responses to oral glucose tolerance tests were higher in the abatacept arm (P < 0.03). Abatacept reduced the frequency of inducible T-cell costimulatory (ICOS)+ PD1+ T-follicular helper (Tfh) cells during treatment (P < 0.0001), increased naive CD4+ T cells, and also reduced the frequency of CD4+ regulatory T cells (Tregs) from the baseline (P = 0.0067). Twelve months after treatment, the frequency of ICOS+ Tfh, naive CD4+ T cells, and Tregs returned to baseline. CONCLUSIONS: Although abatacept treatment for 1 year did not significantly delay progression to glucose intolerance in at-risk individuals, it impacted immune cell subsets and preserved insulin secretion, suggesting that costimulation blockade may modify progression of 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».