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Enregistrement W4388622760 · doi:10.3389/fcdhc.2023.1269758

Impact of GAD65 and IA2 autoantibodies on islet allograft survival

2023· article· en· W4388622760 sur OpenAlexaboutno aff
Joana R. N. Lemos, Raffaella Poggioli, Jonathan Ambut, Nujen Çolak Bozkurt, Ana Alvarez, Nathalia Padilla, Francesco Vendrame, Camillo Ricordi, David A. Baidal, Rodolfo Alejandro

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Clinical Diabetes and Healthcare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Center for Advancing Translational SciencesMiami Clinical and Translational Science Institute, University of MiamiNational Institutes of HealthUniversity of MiamiDiabetes Research Institute FoundationJuvenile Diabetes Research Foundation International
Mots-clésAutoantibodyMedicineIsletInternal medicineTacrolimusImmunosuppressionCohortCyclophosphamideTransplantationImmunologyGastroenterologyInsulinAntibodyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Islet transplantation (ITx) shows promise in treating T1D, but the role of islet autoantibodies on graft survival has not been clearly elucidated. We aimed to analyze the effect of GAD65 and IA2 autoantibody status on graft survival and attainment of insulin independence in subjects with T1D who underwent ITx. Method: We conducted a retrospective cohort study on 47 ITx recipients from 2000 to 2018. Islet infusion was performed via intrahepatic portal (n=44) or onto the omentum via laparoscopic approach (n=3). Immunosuppression involved anti-IL2 receptor antibody, anti-TNF, and dual combinations of sirolimus, tacrolimus, or mycophenolate mofetil (Edmonton-like) in 38 subjects (80.9%). T-cell depletion induction with Edmonton-like maintenance was used in 9 subjects (19%). GAD65 and IA2 autoantibodies were assessed pre-transplant and post-transplant (monthly) until graft failure, and categorized as persistently negative, persistently positive, or seroconverters. Graft survival was analyzed using U-Mann-Whitney test, and Quade's nonparametric ANCOVA adjusted for confounders. Kaplan-Meier and Log-Rank tests were employed to analyze attainment of insulin independence. P value <0.05 indicated statistical significance. Results: ITx recipients with persistent autoantibody negativity (n = 21) showed longer graft function (98 [61 - 182] months) than those with persistent autoantibody positivity (n = 18; 38 [13 - 163] months), even after adjusting for immunosuppressive induction protocol (P = 0.027). Seroconverters (n=8) had a median graft survival time of 73 (7.7 - 167) months, which did not significantly differ from the other 2 groups. Subjects with persistently single antibody positivity to GAD65 (n = 8) had shorter graft survival compared to negative islet autoantibody (GAD65/IA2) subjects (n = 21; P = 0.016). Time of graft survival did not differ in subjects with single antibody positivity to IA2. The proportion of insulin independence attainment was similar irrespective of autoantibody status. Conclusion: The persistence of islet autoantibodies, as markers of islet autoimmunity, may represent an underappreciated contributing factor to the failure of transplanted β cells. Whether induction with T-cell depletion may lead to improved graft survival, independent of islet autoantibody status, could not be evaluated in our cohort. Larger prospective studies are needed to further address the role of islet autoantibody status on islet graft survival.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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