1096-P: Plasma Metabolites Predict Loss of Glycemic Control in Youth with Type 2 Diabetes (T2D)
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to identify metabolites that predict the loss of glycemic control in youth-onset T2D (Y-T2D), a disease characterized by more rapid decline in β-cell function than adults-onset T2D. The increasing incidence of Y-T2D highlights the need to understand its pathophysiology and develop appropriate interventions. We measured 40 plasma metabolites in 374 baseline and 10-year follow-up samples from the Treatment Options for type 2 Diabetes in Adolescents and Youth (TODAY) study, using mass spectrometry with a targeted ZipChip based assay. 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 HbA1c, triglycerides, systolic blood pressure, and estimated insulin sensitivity. Participants were 14±2 years of age, 63% female; 72% experienced loss of glycemic control. Five baseline plasma metabolites (threonine, asparagine, glycine, glutamine, L-alpha-aminobutyrate) associated with lower risk of loss of glycemic control, and one baseline plasma metabolite (citrate) associated with higher risk of loss of glycemic control. After multivariable adjustments, only plasma citrate remained statistically significant (HR: 1.16 per 1 SD [95% CI 1.04, 1.30]). At 10-year follow-up, of these plasma metabolites only threonine (logFC: -0.28, p=3.8×10-11) and glycine (logFC: -0.17, p=5.7×10-5) were significantly lower. Plasma metabolites, such as citrate that might originate from an excess of fatty acids, predicted loss of glycemic control in youth with T2D. Future work should validate these findings and investigate their response to promising therapies. Disclosure P.Bjornstad: Advisory Panel; AstraZeneca, Novo Nordisk, Lilly, Horizon Therapeutics plc, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., LG Chem, Consultant; Bayer Inc., Bristol-Myers Squibb Company. R.Gubitosi-klug: None. K.Drews: None. K.L.Tommerdahl: None. J.B.Tryggestad: None. E.M.Isganaitis: None. F.Bacha: Other Relationship; Takeda Pharmaceutical Co., Ltd., AstraZeneca. L.Pyle: None. K.Sharma: Advisory Panel; Reata Pharmaceuticals, Inc., Otsuka America Pharmaceutical, Inc. T.B.Vigers: 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. L.El ghormli: 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. 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. J.R.Ryder: None. A.S.Shah: None. J.L.Lynch: Research Support; Novo Nordisk. Funding National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».