DNA methylation and type 2 diabetes: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: DNA methylation influences gene expression and function in the pathophysiology of type 2 diabetes mellitus (T2DM). Mapping of T2DM-associated DNA methylation could aid early detection and/or therapeutic treatment options for diabetics. DESIGN: A systematic literature search for associations between T2DM and DNA methylation was performed. Prospero registration ID: CRD42020140436. METHODS: PubMed and ScienceDirect databases were searched (till October 19, 2023). Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and New Castle Ottawa scale were used for reporting the selection and quality of the studies, respectively. RESULT: Thirty-two articles were selected. Four of 130 differentially methylated genes in blood, adipose, liver or pancreatic islets (TXNIP, ABCG1, PPARGC1A, PTPRN2) were reported in > 1 study. TXNIP was hypomethylated in diabetic blood across ethnicities. Gene enrichment analysis of the differentially methylated genes highlighted relevant disease pathways (T2DM, type 1 diabetes and adipocytokine signaling). Three prospective studies reported association of methylation in IGFBP2, MSI2, FTO, TXNIP, SREBF1, PHOSPHO1, SOCS3 and ABCG1 in blood at baseline with incident T2DM/hyperglycemia. Sex-specific differential methylation was reported only for HOOK2 in visceral adipose tissue (female diabetics: hypermethylated, male diabetics: hypomethylated). Gene expression was inversely associated with methylation status in 8 studies, in genes including ABCG1 (blood), S100A4 (adipose tissue), PER2 (pancreatic islets), PDGFA (liver) and PPARGC1A (skeletal muscle). CONCLUSION: This review summarizes available evidence for using DNA methylation patterns to unravel T2DM pathophysiology. Further validation studies in diverse populations will set the stage for utilizing this knowledge for identifying early diagnostic markers and novel druggable pathways.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».