Circulating senescence-associated secretory phenotype factors across the stages of type 1 diabetes in a cross-sectional cohort
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes (T1D) results from a chronic autoimmune disease that leads to pancreatic beta cell death and states of dysfunction such as senescence. Cellular senescence is a programmed stress response involving cell cycle arrest, apoptosis resistance and secretion of immunogenic molecules referred to as the senescence-associated secretory phenotype (SASP). Histologic evidence indicates the accumulation of senescent beta cells in T1D, however, there are no biomarkers to noninvasively detect senescent beta cells. Circulating SASP factors have been used as a biomarker for senescent cell accumulation in age-related diseases, but a similar approach has not been explored in T1D. Here, we measured a panel of 7 previously identified human islet-secreted SASP factors (GDF15, CXCL1, CXCL5, CXCL8, CCL20, IGFBP4 and TNFRSF10C) in a blinded cohort of pediatric and young adult plasma samples from TrialNet including autoantibody-negative controls, single autoantibody-positive, and clinical stages of T1D progression (n = 20 donors per group). SASP factor concentrations were higher in stages 1, 2 and 3 recent onset T1D donors versus controls and effectively discriminated stages 2 and 3 disease status. SASP factor concentration did not associate with the extent of beta cell dysfunction, autoantibody titre or donor age. Analysis of matched plasma and pancreas samples from an independent cohort of control donors supported a relationship between senescent beta cells and circulating SASP markers. These results suggest that senescent beta cell burden may be reflected by the circulating levels of specific islet-associated SASP factors and could represent a novel biomarker for senescence in T1D.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».