Methylglyoxal-Induced Glycation of Plasma Albumin: From Biomarker Discovery to Clinical Use for Prediction of New-Onset Diabetes in Individuals with Prediabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methylglyoxal (MGO) is a potent glycating agent that contributes to the pathogenesis of diabetes. However, MGO is unstable in plasma without demanding sample preparation at blood collection, limiting its clinical utility as a biomarker. We aimed to discover reliable MGO-glycated albumin (ALB)-derived biomarkers and to assess their association with new-onset diabetes (NOD) in people with prediabetes. METHODS: Bottom-up mass spectrometry-based proteomics was used to discover peptide biomarkers of MGO-glycated ALB, including MGO-derived hydroimidazolone (MGH)-ALB219-225, which proved to be biologically stable and reliable for large-scale analyses in human plasma. After assay validation, the IT-DIAB (Innovation Thérapeutique DIABète) prospective study, conducted in 300 individuals with impaired fasting plasma glucose (FPG) levels (110 to 125 mg/dL, 6.1 to 6.9 mmol/L), was used to assess the association between plasma MGH-ALB219-225 and NOD, defined as FPG ≥126 mg/dL (7 mmol/L), using Kaplan-Meier curves and Cox models. RESULTS: In total, 113 participants of the IT-DIAB study developed NOD during a median follow-up of 5 years. There was a graded association between the baseline plasma MGH-ALB219-225 concentration and incident NOD (log-rank P < 0.0001), in contrast to a lack of association for plasma MGO and total or glycated ALB (commercial kit). After adjustment for age, sex, body mass index, FPG, hemoglobin (Hb) A1c, and ALB, the plasma levels of MGH-ALB219-225 were associated with NOD (hazard ratio [HR] per one SD [95% CI] = 1.50 [1.26-1.78]; P < 0.0001). CONCLUSIONS: MGH-ALB219-225 is a novel and stable peptide biomarker of MGO-glycated ALB, whose plasma levels are positively associated with an increased risk of NOD in individuals with prediabetes, independently of traditional risk factors. ClinicalTrials.gov Registration Number: NCT01218061.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».