Common genetic variants near <i>SLC2A2</i> and glycemic response to glimepiride in the GRADE comparative effectiveness clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Optimizing second-line therapy for type 2 diabetes is challenging due to interindividual variability in response. We conducted a pharmacogenomic genome-wide association study (GWAS) in the Glycemia Reduction Approaches in Type 2 Diabetes: A Comparative Effectiveness (GRADE) Study to identify genetic predictors of glycemic response to insulin glargine, glimepiride, liraglutide, and sitagliptin, when added to metformin in a diverse population. We identified 21 genome-wide significant loci associated with treatment response. rs1905505, a non-coding variant near SLC2A2 , the gene encoding the glucose transporter GLUT2, was enriched in Africans/African Americans and conferred a 36% increased risk of treatment failure on glimepiride ( p =4.83×10). Carriers had impaired β-cell function, evidenced by a lower C-peptide index during OGTT, and diminished glucose-lowering response to an acute sulfonylurea challenge. Genetic manipulation in zebrafish confirmed that slc2a2 disruption attenuates the glucose-lowering effect of glimepiride. In conclusion, genetic variation influences glycemic response to medications, with SLC2A2 emerging as a key determinant of sulfonylurea response. Clinical Trial registration number: NCT01794143
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».