MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381378250 · doi:10.2337/db23-1095-p

1095-P: Proteomic Analyses Identify Novel Predictors of Loss of Glycemic Control in Youth-Onset Type 2 Diabetes

2023· article· en· W4381378250 sur OpenAlexaboutno aff
Tim Vigers, Laure El ghormli, IAN DE BOER, Robert G. Nelson, Kumar Sharma, Sushrut S. Waikar, Hiddo J.L. Heerspink, Neil H. White, Kalie L. Tommerdahl, Lori M. Laffel, AMY S. SHAH, KIMBERLY DREWS, Justin R. Ryder, Rose Gubitosi‐Klug, Petter Bjornstad, Laura Pyle

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycemicType 2 diabetesMedicineDiabetes mellitusInternal medicineBody mass indexInsulinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The basis for the more aggressive loss of β-cell function in youth-onset type 2 diabetes (Y-T2D) compared to adult-onset T2D and its unresponsiveness to interventions remain incompletely understood. Given the increasing incidence of Y-T2D, there is an urgent need to better understand its pathophysiology and develop appropriate interventions. Accordingly, we sought to identify multiprotein signatures that predict loss of glycemic control in Y-T2D. We measured 7604 Aptamers in 374 baseline plasma samples from the Treatment Options for type 2 Diabetes in Adolescents and Youth (TODAY) study, using the SomaScan 7K Proteomic (SomaLogic) platform. Loss of glycemic control was defined as HbA1c ≥8% for 6 months or inability to wean from temporary insulin after acute metabolic decompensation. We evaluated associations with time to loss of glycemic control in Cox proportional hazards models adjusted for body mass index (BMI) and estimated insulin sensitivity. Gene set enrichment analysis identified pathways of interest. The false discovery rate was controlled at 5% and we report q-values. Participants were 14±2 years of age, 37% male; 72% experienced loss of glycemic control. Seventy-four proteins were associated with time to loss of glycemic control, with sixty-seven proteins remaining associated with time to loss of glycemic control after multivariable adjustments, such as: plexin-B2 (HR: 1.54 per 1 SD [95% CI 1.35, 1.76], q<0.0001) and Ephrin-A3 (HR: 1.25 [1.13, 1.39], q=0.012). Twenty gene sets, including HIF-1 signaling, metabolic and cell adhesion pathways, were positively related and 13 gene sets were negatively related to time to loss of glycemic control. Novel proteins, including those involved in regulation of insulin secretion and ligand-receptor pairing in β-cells, predict loss of glycemic control in Y-T2D, independently of BMI and estimated insulin sensitivity. Future work should include validation of these findings and investigating potential therapeutic targets. Disclosure T.B.Vigers: None. L.M.Laffel: Advisory Panel; Medtronic, Lilly Diabetes, Novo Nordisk, Vertex Pharmaceuticals Incorporated, Roche Diagnostics, Provention Bio, Inc., Consultant; Dexcom, Inc., Janssen Pharmaceuticals, Inc., Medscape. A.S.Shah: None. K.Drews: None. J.R.Ryder: None. R.Gubitosi-klug: None. P.Bjornstad: Advisory Panel; AstraZeneca, Novo Nordisk, Lilly, Horizon Therapeutics plc, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., LG Chem, Consultant; Bayer Inc., Bristol-Myers Squibb Company. L.Pyle: None. L.El ghormli: None. I.De boer: Advisory Panel; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim and Eli Lilly Alliance, Boehringer Ingelheim International GmbH, Otsuka America Pharmaceutical, Inc., Bayer Inc., Consultant; George Clinical, Gilead Sciences, Inc., Medscape, Research Support; Dexcom, Inc. R.G.Nelson: None. K.Sharma: Advisory Panel; Reata Pharmaceuticals, Inc., Otsuka America Pharmaceutical, Inc. S.Waikar: None. H.L.Heerspink: Consultant; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Bayer Inc., Eli Lilly and Company, Chinook Therapeutics Inc., CSL Behring, Gilead Sciences, Inc., George Clinical, Merck & Co., Inc., Janssen Research & Development, LLC, Traveere Pharmaceuticals, Novo Nordisk. N.White: None. K.L.Tommerdahl: None.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,270 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetesMême sujetPancreatic function and diabetesTravaux en français237 207