Genetic and Clinical Characteristics of Monogenic Diabetes in Japan: A Nationwide Study by the Japan Diabetes Society
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Monogenic diabetes is often underdiagnosed because of limited genetic testing opportunities and varying screening criteria. OBJECTIVE: To investigate the genetic and clinical characteristics of monogenic diabetes in Japan and assess the utility of classical screening criteria and the maturity-onset diabetes of the young (MODY) probability calculator. DESIGN AND SETTING: This study included 232 probands with diabetes onset before age 35, body mass index <30 kg/m2, and negative islet autoantibodies, recruited from 2019 to 2024. Targeted sequencing of 11 causal genes was performed, followed by multiplex ligation-dependent probe amplification when indicated. RESULTS: Pathogenic or likely pathogenic (P/LP) variants were identified in 67 (28.9%) probands: 25 in GCK, 22 in HNF1A, 7 in HNF1B, 6 in HNF4A, 4 in ABCC8, and 1 each in NEUROD1, PDX1, and INSR. Of these, 64 (95.5%) carried P/LP variants in actionable genes potentially affecting treatment strategies (GCK, HNF1A, HNF1B, HNF4A, ABCC8). P/LP variant carriers were younger at diagnosis, had lower body mass index, and better metabolic control than noncarriers. However, clinical heterogeneity was substantial. Notably, 35 cases (52.2%) did not meet classical screening criteria of young onset (≤25 years) and a three-generation family history. Although MODY probability scores were higher in probands with P/LP variants (median: 75.5% vs 58.0%; P < .001), early insulin initiation substantially lowered the probability scores, warranting caution. CONCLUSION: We established a nationwide genetic testing platform and identified carriers of actionable variants, offering possibilities for precision medicine. Neither classical criteria nor the MODY probability calculator identified all monogenic cases, highlighting the need for broader genetic testing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».