Роль динамического измерения аутоантител в прогнозировании сахарного диабета 1-го типа у детей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Прогнозирование сахарного диабета 1-го типа (СД1) на доклинической стадии позволяет своевременно инициировать профилактические терапевтические вмешательства и предотвратить прогрессирование заболевания.

Цель. Оценить возможность прогнозирования СД1 на основе концентраций аутоантител и их динамики.

Методы. Проспективное когортное продольное исследование проведено в трёх региональных детских больницах: Нижнего Новгорода, Чувашской Республики и Республики Марий Эл. В исследование были включены дети в возрасте 0–18 лет, госпитализированные с впервые выявленным СД1 в период с 2017 по 2020 год, а также (одновременно) их здоровые братья и сёстры (сибсы). В анализ вошли данные 517 участников: 314 детей с впервые диагностированным СД1 и 203 здоровых сибсов. Для анализа повторных измерений применяли регрессионное моделирование. Определяли антитела к глутаматдекарбоксилазе, тирозинфосфатазе и транспортёру цинка 8.

Результаты. Среди здоровых сибсов высокий риск развития СД1 ассоциировался с: 1) высокой исходной концентрацией всех трёх антител (в среднем в 57,5–92 раза выше референсных значений); 2) значительным и быстрым снижением концентрации глутаматдекарбоксилазы и тирозинфосфатазы на −23,29 и −43,3 МЕ/мл в месяц соответственно; 3) незначительным и очень медленным снижением концентрации транспортёра цинка 8 на −5,3 Ед./мл в месяц.

Заключение. Моделирование динамических профилей глутаматдекарбоксилазы, тирозинфосфатазы и транспортёра цинка 8 может служить основой для разработки более сложных и точных диагностических систем. Такой подход представляется перспективным, однако требует дальнейшего изучения.

Об авторах

Ксения Георгиевна Корнева

Приволжский исследовательский медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: ksenkor@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3293-4636
SPIN-код: 5945-3266

канд. мед. наук, доцент

Россия, 603000, Нижний Новгород, пл. Минина и Пожарского, д.10/1

Дмитрий Андреевич Чичеватов

Пензенский государственный университет

Email: chichevatov69@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6436-3386
SPIN-код: 9518-2170

д-р мед. наук

Россия, Пенза

Леонид Григорьевич Стронгин

Приволжский исследовательский медицинский университет

Email: malstrong@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2645-2729
SPIN-код: 9641-8130

д-р мед. наук, профессор

Россия, Нижний Новгород

Владимир Евгеньевич Загайнов

Приволжский исследовательский медицинский университет

Email: zagainov@mail.com
ORCID iD: 0000-0002-5769-0378
SPIN-код: 6477-0291

д-р мед. наук

Россия, Нижний Новгород

Список литературы

  1. O'Donovan AJ, Gorelik S, Nally LM. Shifting the paradigm of type 1 diabetes: a narrative review of disease modifying therapies. Front Endocrinol (Lausanne). 2024;15:1477101. doi: 10.3389/fendo.2024.1477101 EDN: CGEGYK
  2. Insel RA, Dunne JL, Atkinson MA, et al. Staging presymptomatic type 1 diabetes: a scientific statement of JDRF, the Endocrine Society, and the American Diabetes Association. Diabetes Care. 2015;38(10):1964–1974. doi: 10.2337/dc15-1419
  3. Vehik K, Bonifacio E, Lernmark Å, et al. Hierarchical order of distinct autoantibody spreading and progression to type 1 diabetes in the TEDDY Study. Diabetes Care. 2020;43(9):2066–2073. doi: 10.2337/dc19-2547 EDN: AGERRL
  4. Ziegler AG, Rewers M, Simell O, et al. Seroconversion to multiple islet autoantibodies and risk of progression to diabetes in children. JAMA. 2013;309(23):2473–2479. doi: 10.1001/jama.2013.6285
  5. Krischer JP; Type 1 Diabetes TrialNet Study Group. The use of intermediate endpoints in the design of type 1 diabetes prevention trials. Diabetologia. 2013;56(9):1919–1924. doi: 10.1007/s00125-013-2960-7 EDN: XALQKS
  6. Quinn LM, Swaby R, Tatovic D, et al. What does the licensing of teplizumab mean for diabetes care? Diabetes Obes Metab. 2023;25(8):2051–2057. doi: 10.1111/dom.15071 EDN: WAVMOX
  7. Achenbach P, Warncke K, Reiter J, et al. Stratification of type 1 diabetes risk on the basis of islet autoantibody characteristics. Diabetes. 2004;53(2):384–392. doi: 10.2337/diabetes.53.2.384
  8. Podichetty JT, Lang P, O'Doherty IM, et al. Leveraging real-world data for EMA qualification of a model-based biomarker tool to optimize type-1 diabetes prevention studies. Clin Pharmacol Ther. 2022;111(5):1133–1141. doi: 10.1002/cpt.2559 EDN: LVIMAI
  9. Kawasaki E. Anti-islet autoantibodies in type 1 diabetes. Int J Mol Sci. 2023;24(12):10012. doi: 10.3390/ijms241210012 EDN: NVMPEG
  10. Endesfelder D, Zu Castell W, Bonifacio E, et al. Time-resolved autoantibody profiling facilitates stratification of preclinical type 1 diabetes in children. Diabetes. 2019;68(1):119–130. doi: 10.2337/db18-0594
  11. Pozzilli V, Grasso EA, Tomassini V. Similarities and differences between multiple sclerosis and type 1 diabetes. Diabetes Metab Res Rev. 2022;38(1):e3505. doi: 10.1002/dmrr.3505 EDN: CZOJES
  12. Bonifacio E, Achenbach P. Birth and coming of age of islet autoantibodies. Clin Exp Immunol. 2019;198(3):294–305. doi: 10.1111/cei.13360

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Гистограммы инициальных концентраций трёх циркулирующих антител: против глутаматдекарбоксилазы (GADA), тирозинфосфатазы (IA-2A) и транспортёра цинка 8 (ZnT8A). Ось Х — концентрации аутоантител, МЕ/мл или Ед./мл (для ZnT8A) — ограничена значениями, соответствующими квантилю Q85. Левые графики представляют здоровых сибсов (группа 2), правые графики — пациентов с сахарным диабетом 1 типа (группы 1 и 3).

Скачать (260KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Инициальные концентрации аутоантител против глутаматдекарбоксилазы (GADA), тирозинфосфатазы (IA-2A) и транспортёра цинка 8 (ZnT8A). По оси Y указаны единицы измерения концентраций: МЕ/мл или Ед./мл (для ZnT8A).

Скачать (154KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Изменения концентраций аутоантител против глутаматдекарбоксилазы (GADA), тирозинфосфатазы (IA-2A) и транспортёра цинка 8 (ZnT8A) в зависимости от времени в исследуемых группах. Ось Y — концентрация (МЕ/мл или Ед./мл для ZnT8A).

Скачать (616KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).