Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Monogenní diabetes mylně diagnostikován jako typ 1 (ADDAM)

Přesná diagnostika diabetu pro vhodnou léčbu

Studie má dva cíle:

  1. (1a) určit frekvenci monogenního diabetu chybně diagnostikovaného jako diabetes 1. typu (T1D) a (2) definovat algoritmus pro výběr případů.
  2. Objevit nové geny, jejichž mutace způsobují monogenní diabetes mylně diagnostikovaný jako T1D.

Přehled studie

Detailní popis

Cíl 1. Vyšetřovatelé přijmou 5 000 případů diagnostikovaných jako T1D ve věku do 25 let ze 17 zúčastněných klinik po celé Kanadě. Všechny případy budou testovány na čtyři protilátky (proti proinzulinu, GAD65, ostrůvkovému antigenu 2 (IA-2) a ZnT8). Případy negativní pro všechny čtyři budou sekvenovány exomem.

  1. Anotace variant bude zaměřena na známé monogenní geny diabetu. Varianty hodnocené jako patogenní, pravděpodobně patogenní nebo neznámého významu, jejichž zygozita odpovídá genetickému modelu, budou potvrzeny v klinicky certifikované laboratoři a oznámeny ošetřujícímu zdravotnickému týmu. Koncový bod je frekvence takových variant ve srovnání s jejich frekvencí v kontrolních exomech jiných než T1D.
  2. Schopnost predikovat monogenní diabetes bude zkoumána u následujících proměnných: Negativita pro všechny testované autoprotilátky, rodinná anamnéza, skóre polygenního rizika T1D, věk nástupu, pohlaví, glykosylovaný hemoglobin (HbA1c), dávka inzulínu a přítomnost syndromických rysů. Prediktory budou analyzovány vícenásobnou regresí a výsledky budou podrobeny validaci jackknife (leave-one-out). Mohou být použity techniky strojového učení.

Cíl 2. Varianty mimo známé geny v nediagnostických exomech budou anotovány a zkoumány na modelech autozomálně dominantní, recesivní, X-vázané a mitochondriální dědičnosti. Odpovídající frekvenční mezní hodnoty budou 0,0005, 0,01, 0,001 a 0,0005 (pokud heteroplazmie >70 %). Formální analýza mutačního zatížení bude založena na hloubkově upravených datech z databáze genomové agregace (gnomAD). Geny mutované u více než jednoho nepříbuzného probanda budou zkoumány statistickým přístupem, který bere v úvahu přítomnost velkého počtu fenokopií (Akawi et al., Nat Genet. 2015;47:1363-1369). Geny, které dosahují statistické významnosti, budou testovány v dalších kohortách s mezinárodní spoluprací.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

5000

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní záloha kontaktů

Studijní místa

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

Ne starší než 25 let (Dítě, Dospělý)

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ano

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Případy diagnostikované jako diabetes 1. typu nebo neurčený typ.

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Diagnóza diabetu do 25 let buď jako 1. typu, nebo jako neurčený typ.

Kritéria vyloučení:

  • Stávající testování autoprotilátek T1D s pozitivním výsledkem

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Protilátka-negativní

Pacient byl shledán negativní na nejméně tři protilátky T1D.

Vyšetřovatelé budou pokračovat v sekvenování celého exomu

Pro žádnou skupinu není v rámci současné studie plánována žádná další intervence.
Pozitivní na protilátky

Bylo zjištěno, že pacient je pozitivní na alespoň jednu autoprotilátku T1D.

V rámci hlavní studie nebudou prováděny žádné další studie.

Pro žádnou skupinu není v rámci současné studie plánována žádná další intervence.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Podíl monogenního diabetu mezi pacienty diagnostikovanými jako diabetes 1. typu.
Časové okno: 6 let
Exomy všech pacientů negativních na čtyři autoprotilátky T1D budou sekvenovány a budou označeny a komentovány patogenní varianty v genech, o nichž je známo, že způsobují monogenní diabetes. Frekvence genů nesoucích takové varianty mezi těmito pacienty bude porovnána s kontrolními exomy z veřejných databází.
6 let
Podíl pacientů nesoucích mutace v dříve nestudovaných genech, které splňují statistická kritéria patogenity pro monogenní diabetes.
Časové okno: 7 let
Exomy, u kterých nebylo zjištěno, že nesou mutaci (podle výsledku 1), budou analyzovány, aby se objevily patogenní varianty v nových genech. Geny mutované u více než jednoho nepříbuzného probanda budou statisticky vyhodnoceny, aby se zjistilo, zda se varianty v tomto genu vyskytují častěji než v kontrolních exomech. Počet probandů potřebných ke splnění tohoto kritéria bude záviset na toleranci genu k mutacím měnícím protein.
7 let

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Skóre predikce rizika pro monogenní mutaci diabetu u pacientů s T1D negativními na protilátky
Časové okno: 5 let
Kompozitní skóre se statisticky významnou ROC křivkou pro predikci monogenního diabetu u jedinců dříve diagnostikovaných jako T1D. Bude vycházet z věku nástupu, skóre polygenního rizika T1D. Skóre rizika se zaměří na predikci monogenního diabetu v případech s klinickou diagnózou T1D a známými jako negativní na protilátky. Škála bude vypočtena následovně: Ze sekvenování exomu budou vyšetřovatelé schopni určit genotyp ve třech nejdůležitějších lokusech určujících riziko autoimunitní T1D (HLA, INS a PTPN22). Složené rizikové skóre spolu s rodinnou anamnézou, věk nástupu, HbA1c+4*dávka inzulínu/kg (jako náhrada reziduální funkce beta buněk) bude podrobena logistické regresi pro celkové riziko. Křivka ROC bude použita k výběru bodu, který pravděpodobně zachytí většinu případů, u kterých není pravděpodobné, že budou mít autoimunitní T1D, čímž se obětuje specificita pro maximalizaci citlivosti. Data budou ověřena křížovou validací jackknife.
5 let

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

24. září 2019

Primární dokončení (Odhadovaný)

31. prosince 2025

Dokončení studie (Odhadovaný)

31. prosince 2025

Termíny zápisu do studia

První předloženo

11. června 2019

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

14. června 2019

První zveřejněno (Aktuální)

17. června 2019

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Odhadovaný)

10. prosince 2024

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

6. prosince 2024

Naposledy ověřeno

1. prosince 2024

Více informací

Termíny související s touto studií

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

ANO

Popis plánu IPD

Anonymizovaná data exomu budou uložena ve veřejně dostupných databázích.15

Časový rámec sdílení IPD

15 let

Kritéria přístupu pro sdílení IPD

Schválení výzkumného plánu sponzorem, který navrhuje použít data k podpoře výzkumu diabetu

Typ podpůrných informací pro sdílení IPD

  • PROTOKOL STUDY
  • MÍZA
  • ANALYTIC_CODE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Předplatit