Utility of autoantibodies in insulin-dependent diabetes mellitu

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To study relationship of levels of autoantibodies GAD 65, IА-2 and С-peptide with DRB1_1 and DRB1_2 genotypes of human leukocyte antigen and presence of ketoacidosis in children with newly diagnosed diabetes mellitus among the population of Azerbaijan.

Methods. 128 children with newly diagnosed diabetes mellitus were examined. The average age of children was 8.7±0.40 years. GAD 65 and IA-2 autoantibodies were measured.

Results. During the study no correlation between concentration of autoantibodies GAD 65 and IA-2 was found (r=0.067, p=0.46). Also no correlation was revealed between GAD 65 autoantibodies and C-peptide concentration (r=+0.025, p=0.011). Comparison of HLA DRB1_1 and DRB1_2 autoantibodies in 106 children also demonstrated no correlation. At the same time, positive correlation was found between glucose level and GAD 65 (r=+0.21, p=0.02). In children without ketoacidosis, but with high IA-2 (n=9) negative correlation with HbA1c level in the blood was revealed (r=-0.79, p <0.05). Children with severe ketoacidosis (n=9) with the level of IA-2 and GAD 65 autoantibodies above normal, inverse correlation between the level of blood glucose (r=-0.67, p <0.05) and mentioned autoantibodies (r=-0.72, p <0.05) was revealed. Children with high IA-2 in the blood (n=9) had a positive correlation of this parameter with the level of C-peptide (r=+0.75, p <0.05).

Conclusion. The study found no correlation between the levels of GAD 65 and IA-2 autoantibodies in children with diabetes mellitus and ketoacidosis.

About the authors

G A Akhmedov

Azerbaijan Medical University

Author for correspondence.
Email: nauchnayastatya@yandex.ru
Baku, Azerbaijan

References

  1. Brorsson C.A., Onengut S., Chen W.M. et al. Type 1 diabetes genetics consortium. Novel association between immune-mediated susceptibility loci and persistent autoantibody positivity in type 1 diabetes. Diabetes. 2015; 64 (8): 3017-3027. doi: 10.2337/db14-1730.
  2. Pihoker C., Gilliam L.K., Hampe C.S., Lernmark A. Autoantibodies in diabetes. Diabetes. 2005; 54 (2): S52-S61. doi: 10.2337/diabetes.54.suppl_2.S52.
  3. Gullstrand C.I., Wahlberg J., Ilonen J. et al. Progression to type 1 diabetes and autoantibody positivity in relation to HLA-risk genotypes in children participating in the ABIS study. Pediatr. Diabetes. 2008; 9: 182-190. doi: 10.1111/j.1399-5448.2008.00369.x.
  4. Horie I., Kawasaki E., Shimomura A. et al. Emergence of anti-islet autoantibodies in Japanese patients with type 1 diabetes. Endocr. J. 2010; 57 (7): 623-628. doi: 10.1507/endocrj.K10E-068.
  5. Bonifacio E. Predicting type 1 diabetes using biomarkers. Diabetes Care. 2015; 38 (6): 989-996. doi: 10.2337/dc15-0101.
  6. Siljander H., Härkönen T., Hermann R. et al. Role of insulin autoantibody affinity as a predictive marker for type 1 diabetes in young children with HLA-conferred disease susceptibility. Diabetes Metab. Res. Rev. 2009; 25 (7): 615-622. doi: 10.1002/dmrr.998.
  7. Uibo R., Lernmark A. GAD65 autoimmunity-clinical studies. Adv. Immunol. 2008; 100: 39-78. doi: 10.1016/S0065-2776(08)00803-1.
  8. Qu H.Q., Polychronakos C. The effect of the MHC locus on autoantibodies in type 1 diabetes. J. Med. Genet. 2009; 46 (7): 469-471. doi: 10.1136/jmg.2009.066647.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

© 2017 Akhmedov G.A.

Creative Commons License

This work is licensed
under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.





Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».