Autoantikörper gegen Inselzellantigene wie Insulin (IAA), Glutamatdecarboxylase (GADA) und IA2 (IA2A) sind starke Prädiktoren des Typ-1-Diabetes-Risikos. Dennoch ist die Diabetes-Progressionsrate bei erstgradig Verwandten, in deren Serum multiple Inselzell-Autoantikörper nachgewiesen werden, sehr unterschiedlich. Ziel dieser Studie war daher eine detailliertere Charakterisierung dieser Inselzell-Autoantikörper mittels Bestimmung von Autoantikörper-Titern, -Subklassen und -Epitopspezifitäten, um die Prädiktion des Typ-1-Diabetesrisikos in einer großen Kohorte Autoantikörper-positiver Verwandte     «

Autoantikörper gegen Inselzellantigene wie Insulin (IAA), Glutamatdecarboxylase (GADA) und IA2 (IA2A) sind starke Prädiktoren des Typ-1-Diabetes-Risikos. Dennoch ist die Diabetes-Progressionsrate bei erstgradig Verwandten, in deren Serum multiple Inselzell-Autoantikörper nachgewiesen werden, sehr unterschiedlich. Ziel dieser Studie war daher eine detailliertere Charakterisierung dieser Inselzell-Autoantikörper mittels Bestimmung von Autoantikörper-Titern, -Subklassen und -Epitopspezifitäten, um...     »

Aautoantibodies to the islet antigens insulin (IAA), glutamate decarboxylase (GADA) and IA-2 (IA-2A) are strong predictors of type 1 diabetes, but the rate of progression to diabetes in multiple islet autoantibody-positive relatives varies widely. Aim of this study was to find out whether detailed characterization of islet autoantibodies that included determination of titer, subclass and epitope specificity would improve diabetes prediction in a large cohort of autoantibody-positive relatives. The study shows a strong association between risk and high titer, broad antibody responses to IA-2 and insulin. Using models based on these antibody characteristics, autoantibody-positive relatives can be classified into groups with risks of diabetes ranging from 7 to 89% within 5 years.     «

Aautoantibodies to the islet antigens insulin (IAA), glutamate decarboxylase (GADA) and IA-2 (IA-2A) are strong predictors of type 1 diabetes, but the rate of progression to diabetes in multiple islet autoantibody-positive relatives varies widely. Aim of this study was to find out whether detailed characterization of islet autoantibodies that included determination of titer, subclass and epitope specificity would improve diabetes prediction in a large cohort of autoantibody-positive relatives. Th...     »