一文盤點:單基因糖尿病的研究進展

一文盤點:單基因糖尿病的研究進展

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單基因糖尿病是由在胰島β細胞發育、功能或胰島素信號通路中起關鍵作用的單個基因突變導致的一種特殊類型糖尿病,約佔所有類型糖尿病的1%-5%[1,2]。按臨床癥狀的發病年齡不同,單基因糖尿病可分為兩大類:新生兒糖尿病(NDM)及青少年起病的成人型糖尿病(MODY)。

從廣義上講,線粒體DNA突變導致的線粒體糖尿病,以及由單基因突變引起以糖尿病為臨床表現之一的遺傳綜合征和胰島素抵抗綜合征也可以歸屬於單基因糖尿病的範疇。

單基因糖尿病臨床特徵多樣,大多數MODY的臨床表現與2型糖尿病相似,而由ATP敏感的鉀通道(Kcnj11)或胰島素(Ins)等基因突變導致的NDM的臨床表現類似於1型糖尿病。研究顯示,有約90%的單基因糖尿病患者都被誤診為1型或2型糖尿病,但是,由於單基因糖尿病的臨床預後、轉歸和治療方案的選擇等,與1型和2型糖尿病有很大差別,目前有近70%患者沒有得到正確有效的治療方案%[3,4]。因此,將單基因糖尿病從1型和2型糖尿病中分離出來,對於提高這些患者的個體化精準治療至關重要

隨著基因檢測技術的提高,未來幾年基因篩查成本有望大幅度下降,因此,提高一線臨床醫生對單基因糖尿病的認識,發現單基因糖尿病特異性臨床生物學標誌,建立單基因糖尿病臨床診斷模型,將是提高單基因糖尿病個體化精準診治水平的關鍵。

1. 單基因糖尿病的分型和臨床特徵

由於突變基因不同,單基因糖尿病臨床特徵各不相同,目前已發現有至少14種基因的突變可導致MODY,其中,MODY3、MODY2和MODY1最為常見,占所有單基因糖尿病患者的90%以上。

MODY3由肝細胞核因子Hnf1a基因突變引起,是最常見的單基因糖尿病,約佔單基因糖尿病總數的50%。Hnf1a廣泛表達於胰島β細胞、肝臟、腸道等器官,是胰島發育及β細胞分化過程中重要的轉錄因子,該基因突變導致胰島功能進行性下降,有較高的外顯率,突變基因攜帶者多在25歲前發病。臨床上以餐後血糖明顯升高為主,可表現為「三多一少」,但較少發生酮症。

同時,由於Hnf1a是調節腎小管上皮鈉葡萄糖共轉運體2(SGLT2)表達的重要轉錄因子,Hnf1a基因突變導致SGLT2表達下降,葡萄糖重吸收減少,腎糖閾降低,故MODY3患者在未發展成糖尿病之前即可出現尿糖陽性。

患病率占第二位的MODY是由葡糖激酶基因(Gck)突變所致的MODY2,葡糖激酶不僅是糖代謝過程中關鍵的限速酶,在β細胞中它還可以通過感受血糖水平調節胰島素的分泌,因此被稱為「葡萄糖感受器」。MODY2患者多表現為無癥狀的、非進展性的、輕度空腹血糖升高,糖耐量實驗2小時血糖水平僅輕度升高,該類患者併發症風險低,胰島分泌功能異常不明顯[5]。

與MODY3臨床特點類似的MODY1型是由Hnf4a雜合突變所致,Hnf4a主要表達於肝臟,但在胰腺和腎臟上也有表達,該基因編碼的轉錄因子通過多種途徑影響糖代謝,MODY1患者往往可出現巨大兒和兒童高胰島素血症,且甘油三脂的水平較低[6]。表1列出常見MODY的突變基因及臨床特徵。

表1. MODY常見亞型及特點[6,7,8]

新生兒糖尿病大多發生於出生後6個月以內,也有部分患者推遲至6-12個月發病。其中,約半數以上為永久性 NDM(PNDM),部分NDM可在起病數周至數月後緩解,稱為暫時性 NDM(TNDM),約50% TNDM患者在數年至數十年後再次發生糖尿病。

編碼在胰島素分泌中起重要作用的KATP通道Kcnj11/Abcc8基因突變是導致NDM最常見的原因,Kcnj11Abcc8基因分別編碼KATP通道 Kir6.2 亞單位和SUR1調節亞單位,其突變可影響鉀離子通道關閉和β細胞膜的去極化、抑制胰島素分泌,導致常染色體顯性遺傳性糖尿病。由於Kcnj11也在神經肌肉等組織中表達,約有20%的Kcnj11突變患者可伴發神經系統病變,如發育遲緩、學習障礙、癲癇或肌力下降等。一般認為,Abcc8突變患者發生神經系統病變的概率較低,癥狀較輕[9]。表2列出常見新生兒糖尿病的突變基因及臨床特徵。

表2. NDM常見亞型及特點[10,11]

值得注意的是,雖然單基因糖尿病的臨床表型主要是由具體突變的基因決定,但是,臨床研究發現,同一基因突變或同一位點不同氨基酸的突變所致的糖尿病,在臨床特徵上有時也可以表現出明顯的異質性,如Kcnj11Ins基因突變既可導致嚴重的以糖尿病酮症酸中毒為首發癥狀的新生兒期發病的NDM,也可以導致相對較輕和發病較晚的MODY,這可能與基因本身的功能,不同突變位點對突變蛋白功能的影響,以及突變蛋白對細胞可能造成的「錯誤蛋白毒性」有關。

除此之外,最近的研究還發現,同一位點相同氨基酸突變也可能表現出不同臨床表型,如KCNJ11 C42R突變可以表現為TNDM、兒童期糖尿病甚至在成年後發病[12,13];同樣,胰島素基因突變A24D或C43G發病年齡也可以從新生兒期到10-20歲不等,因此,在2010年,我們在《內分泌內分泌代謝趨勢》雜誌上,建議將這類糖尿病命名為胰島素基因突變所致的青少年糖尿病(Mutant Ins-gene induced diabetes of youth, MIDY)[14]。單基因糖尿病臨床表型的異質性提示除了單基因突變這個主導的致病因素外,其它的基因和環境因素也可能起一定的作用。

2. 單基因糖尿病相關性遺傳綜合征

如上所述,部分Kcnj11基因突變的NDM患者合併神經系統病變,其中嚴重者可合併發育遲緩、早發癲癇、肌無力,被稱為DEND(developmental delay,epilepsy,and neonatal diabetes)綜合征。這一類特定位點的基因突變不僅影響胰腺內分泌功能,還累及神經和肌肉等多個系統及器官表現出一系列臨床綜合征,稱為單基因糖尿病相關性遺傳綜合征。

在這類綜合征中,目前對編碼PERK蛋白的Eif2ak3基因突變所致的Wolcott?Rallison綜合征研究較為深入。Eif2ak3在人類胰島和骨組織中高表達,在腎臟、肝臟、膽管等組織中低表達,編碼產物為蛋白激酶PERK,其在調節細胞內分泌蛋白的合成和降解、維持內質網蛋白穩態和正常的未摺疊蛋白反應中至關重要。

我們和其它研究小組發現Eif2ak3純合突變或基因敲除小鼠,PERK調節蛋白合成功能出現障礙,導致胰島素原錯誤摺疊增多並異常堆積於內質網中,誘導持續性內質網應激、細胞凋亡和早發糖尿病[15,16]。

Wolcott?Rallison綜合征患兒大多在出生後第一個月即出現NDM,伴有特徵性的多發性骨骺發育不良及反覆發作性的肝腎功能異常。患兒預後不佳,多數在幼年時期死於多器官功能衰竭[17]。

另一種單基因突變所致的遺傳綜合征——Wolfram綜合征(WFS)的發生亦源於調控內質網應激相關蛋白編碼基因突變。WFS1蛋白通過影響細胞內鈣穩態和未摺疊蛋白反應等途徑調控內質網應激。Wfs1基因突變導致的Wolfram綜合征1型表現為糖尿病、尿崩症、視神經萎縮及耳聾。患兒糖尿病的平均診斷年齡為6歲,隨後出現視神經萎縮極易被誤診為糖尿病視網膜病變。

導致Wolfram綜合征2型的突變基因Cisd2,編碼位於內質網膜調控未摺疊蛋白反應、鈣離子穩態和自噬的鋅指樣蛋白,與1型不同,該亞型不出現尿崩症。表3總結了常見的與單基因糖尿病相關的遺傳綜合征。

表3. 與單基因糖尿病相關的遺傳綜合征

3. 單基因糖尿病的個體化精準診治

由於致病基因及發病機制不同,單基因糖尿病的治療手段需要精準化及個體化,而實現個體化治療的前提是對單基因糖尿病精確診斷與分型。由於對單基因糖尿病認識不足,並存在與1型或2型糖尿病在臨床特徵上的相似性,臨床上對單基因糖尿病誤診率可達90%,導致患者不能得到最優化的治療方案,並影響對於疾病進程及預後的判斷。

β細胞KATP通道Kir6.2亞單位的編碼基因Kcnj11雜合突變是導致PNDM最常見的原因, KATP通道功能異常導致胰島素分泌減少。由於患兒發病年齡小且易發酮症、C肽水平低,常被誤診為1型糖尿病而接受胰島素注射治療。磺脲類藥物可與β細胞表面的KATP通道藕聯,使此通道關閉,細胞膜去極化,從而釋放胰島素。

發表在新英格蘭雜誌的研究顯示,90%的攜帶Kcnj11突變患兒可使用磺脲類藥物替代胰島素治療,且相比胰島素,高劑量的磺脲類藥物可更好控制糖化血紅蛋白水平並減小血糖波動,早期確診可明顯提高患者對磺脲類藥物的治療反應(圖1)。不僅如此,早期應用磺脲類藥物還可以改善Kcnj11突變對神經運動系統的影響,提高患兒的學習能力和神經運動能力[21,22]。

因此,早期正確診斷Kcnj11突變導致的糖尿病,有助於選擇最優化的治療手段,使患者擺脫胰島素的終身治療,獲得更理想的血糖控制水平,並改善伴發的神經發育異常,極大提高患兒的生活質量和臨床預後。

圖1. Kcnj11突變所導致糖尿病患者由胰島素改為磺脲類藥物的臨床轉歸。A.磺脲類藥物可明顯改善患者血糖控制。B.磺脲類藥物明顯改善患者對葡萄糖刺激的胰島素分泌反應。(modified from Ewan R.P., etal, NEJM, 2006, 355(5):467-477)

Hnf1a突變導致的MODY3以進行性胰島素分泌減少為特徵,在臨床上易被診斷為2型糖尿病而接受二甲雙胍降糖治療。發表於Lancet的一項研究比較了格列齊特和二甲雙胍在MODY3和2型糖尿病患者人群中的療效,結果發現格列齊特對MODY3的降糖效果是二甲雙胍的5.2倍,且明顯優於格列齊特對2型糖尿病的降糖效果,提示MODY3對磺脲類藥物具有高度的敏感性(圖2)[23]。目前推薦以低劑量磺脲類藥物作為MODY3一線治療選擇。

圖2. 2型糖尿病和MODY3患者對格列齊特和二甲雙胍的治療反應(摘自Ewan R.P., et al. Lancet. 2003,326 (9392):1275-1281.

Gck基因突變所致的MODY2以輕度、非進展性的空腹血糖升高為特徵,在非妊娠期不推薦使用降糖治療,這是由於多數研究表明不使用降糖治療並不增加MODY2患者出現糖尿病併發症的風險,因此MODY2患者推薦僅通過單純飲食、運動控制血糖,並監測糖化血紅蛋白,這一發現為MODY2患者擺脫了長期使用降糖藥物的心理和經濟負擔,並極大提高患者的生活質量。

然而,當MODY2患者合併肥胖或胰島素抵抗,仍有血糖進一步升高並增加發生糖尿病併發症的風險[24]。在妊娠期,部分國家推薦使用胰島素治療MODY2以預防胎兒體重過快增長。

綜上所述,對單基因糖尿病的診斷和精確分型是實現個體化治療,給予患者最優化治療方案的基礎,並且對於疾病進程、預後的判斷及對家族遺傳指導具有重要的意義。

4. 單基因糖尿病與1型和2型糖尿病

1型和2型糖尿病的發生髮展是多種基因、環境和生活方式等因素共同作用的結果,同時,1型和2型糖尿病患者個體間也存在的巨大差異,這些都會對致力於研究獨立的特定的致病因素對β細胞功能障礙的作用產生影響。

至今為止,全基因組關聯分析研究(GWAS)已發現超過150個1型和2型糖尿病的易感基因,在目前已知的可導致單基因糖尿病的30多種基因中,有超過一半的基因多態性與1型或2型糖尿病相關,其中包括Kcnj11/Abcc8、Gck、Hnf1a、Hnf4a, Hnf1b、Pdx1、PPARG等。

因此,儘管從發病機制角度來講,單基因糖尿病不能完全體現由多種基因和環境因素導致的1型和2型糖尿病的複雜性,但是也正因為其致病原因的單一性,為我們研究獨立始動因素對糖尿病發生髮展的作用提供了重要的模型。

以胰島素基因突變為例,至今為止,已有超過50種不同的胰島素基因雜合突變可以導致人類單基因糖尿病,其中超過70% 的突變都會影響胰島素前體-胰島素原在β細胞內質網中的正確摺疊過程,導致其錯誤摺疊[25]。

在過去的10年中,我們應用這些突變型的胰島素原,系統地研究了錯誤摺疊胰島素原導致胰島β細胞功能衰竭和糖尿病的分子機制,結果發現突變型胰島素原不僅自身出現錯誤摺疊,導致在內質網的異常堆積和內質網應激,同時,錯誤摺疊的胰島素原還可以通過與共表達的野生型胰島素素原分子間的異常作用,影響野生型胰島素原的摺疊和在細胞內的正常轉運和加工,導致有生物活性的成熟胰島素合成減少和糖尿病的發生[10,26-31]。

更為重要的是,我們應用人和小鼠胰島的研究發現,在正常β細胞中,有近15-20%新合成的野生型胰島素原也會出現錯誤摺疊,這些錯誤摺疊的胰島素原或通過再摺疊而達到其正常的空間結構,或通過細胞內的蛋白降解清除系統在細胞內降解,對正常β細胞不會造成影響。

但是,2型糖尿病患者,為應對胰島素抵抗,β細胞需合成大量的胰島素原,這就有可能引起錯誤摺疊的胰島素原增多,當過多的錯誤摺疊的胰島素原超過β細胞處理能力的閾值時,將引起錯誤摺疊的胰島素原在細胞內的異常堆積,誘導內質網應激,並加重/導致β細胞功能衰竭[16,25,26,32,33]。

目前有關胰島素原錯誤摺疊和內質網應激的研究已經成為1型和2型糖尿病研究熱點之一,而胰島素基因突變導致的單基因糖尿病為我們深入理解胰島素生物合成異常在常見類型糖尿病中的作用及其分子機制提供了重要的「天然模型」。

5. 單基因糖尿病的機遇與挑戰

對單基因糖尿病的正確診斷與分型是實現精準個體化治療的前提條件。分子遺傳學檢測是診斷單基因糖尿病的金標準,既往通常使用Sanger測序法,該方法準確率高,但成本高、速度慢,逐漸被高通量平行測序的二代測序技術所替代[2]。然而基因檢測花費較高,且易遺漏突變基因尚不明確的單基因糖尿病,限制了其在臨床上的大規模使用。因此臨床上亟需建立簡單易操作的單基因糖尿病篩查手段。

美國糖尿病協會2018年發布的糖尿病臨床指南特別提出所有6個月以內診斷的糖尿病都應進行新生兒糖尿病的基因檢測。另外兒童和成人早發糖尿病,但不具有典型的1型或2型糖尿病特徵,並有連續性的早發糖尿病家族史,應做MODY的基因檢測[8]。

經典的MODY篩檢標準(包括診斷年齡<25歲;糖尿病家族史;自身抗體陰性;非胰島素依賴等)特異性較高,但敏感性較低,且僅有不到一半的單基因糖尿病患者符合該標準,這意味著使用該篩檢標準將漏診相當一部分MODY患者。

因此,一些學者利用不同的臨床特徵和實驗室參數組合建立篩檢模型。近期發表在《Diabetes Care》的一項研究對小於30歲的糖尿病患者,以尿液中C肽/肌酐比值(UCPCR) ≥0.2 nmol/mmol, 且GAD和IA2抗體陰性為為篩檢標準,用35種已知的單基因糖尿病亞型對篩檢出的可疑患者進行測序,結果發現該模型陽性預測值為20%,即經篩檢後1/5的患者為單基因糖尿病,另一方面陰性預測值高達99.9%,提示漏診率極低[34]。

結合經典的單基因糖尿病篩檢模型及近年來對該模型的補充和探索,我們將篩檢模型總結如下(圖3):

圖3. 單基因糖尿病篩檢路徑模型

a KCNJ11、INS、ABCC8、WSF1等相關基因檢測。

b 谷氨酸脫羧酶抗體(GADA)、胰島細胞抗體(ICA)、胰島素自身抗體(IAA),酪氨酸磷酸酶抗體(IA2A)、鋅轉運蛋白-8抗體(ZnT8A) 。

c C肽陽性:C肽>200pmol/L,和/或糖負荷後C肽>200pmol/L,和/或尿C肽/肌酐(UCPRC)>0.2nmol/mol

d MODY2 (GCK),MODY3(HNF1A),MODY1 (HNF4A),MODY5(HNF1B), CEL (MODY 8),PDX1 (MODY4),PAX4 (MODY9),NEUROD1 (MODY6),INS,KCNJ11,ABCC8等相關基因檢測。

此外,隨機C肽、超敏C反應蛋白、HLA基因型是否可成為單基因糖尿病的生物標記物目前仍處於研究中。Hnf1a調節C反應蛋白的表達,一些研究發現Hnf1a-MODY患者血清中超敏C反應蛋白(hsCRP)的水平顯著低於2型糖尿病人群,70-80%的Hnf1a-MODY患者hsCRP蛋白的水平<0.5 mg/l,而僅有20%的2型糖尿病患者達到此標準,這可能與2型糖尿病長期處於慢性低炎症反應的狀態有關[35]。

與1型糖尿病迅速衰竭的胰島功能不同,大多MODY患者在發病數年後往往保留部分胰島功能,Majidi S.等人以發病年齡小於25歲抗體陰性的糖尿病患者為研究對象,以糖尿病起病6個月以上的隨機C肽≥0.15?nmol/L為切點,發現該標準對診斷MODY敏感性可達到83%,陰性預測值為96%,並優於超敏C反應蛋白和高危HLA基因型[36],提示隨機C肽可能成為區分MODY與1型糖尿病患者的生物標記物。

對篩檢模型的優化和運用特異性的生物學標誌物可提高單基因糖尿病的精準診斷,為個體化治療、疾病進程預後判斷和家族遺傳指導做好鋪墊。然而,由於臨床資料相對較少,目前難以找到一種篩檢模型或生物學標記物可精確錨定到某種單基因糖尿病的致病基因。提高臨床上對單基因糖尿病的認識和完善單基因糖尿病的臨床大數據資料,是攻克這一挑戰的基礎。

參考文獻

1. Shepherd, M. et al. Systematic Population Screening, Using Biomarkers and Genetic Testing, Identifies 2.5% of the U.K. Pediatric Diabetes Population With Monogenic Diabetes. Diabetes Care 39, 1879-1888, doi:10.2337/dc16-0645 (2016).

2. Bansal, V. et al. Spectrum of mutations in monogenic diabetes genes identified from high-throughput DNA sequencing of 6888 individuals. BMC medicine 15, 213, doi:10.1186/s12916-017-0977-3 (2017).

3. Yang, Y. & Chan, L. Monogenic Diabetes: What It Teaches Us on the Common Forms of Type 1 and Type 2 Diabetes. Endocrine Reviews 0, er.2015-1116, doi:doi:10.1210/er.2015-1116 (2016).

4. Pihoker, C. et al. Prevalence, Characteristics and Clinical Diagnosis of Maturity Onset Diabetes of the Young Due to Mutations in HNF1A, HNF4A, and Glucokinase: Results From the SEARCH for Diabetes in Youth. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism 98, 4055-4062, doi:doi:10.1210/jc.2013-1279 (2013).

5. McDonald, T. J. & Ellard, S. Maturity onset diabetes of the young: identification and diagnosis. Annals of clinical biochemistry 50, 403-415, doi:10.1177/0004563213483458 (2013).

6. Anik, A., Catli, G., Abaci, A. & Bober, E. Maturity-onset diabetes of the young (MODY): an update. Journal of pediatric endocrinology & metabolism : JPEM 28, 251-263, doi:10.1515/jpem-2014-0384 (2015).

7. De Franco, E. et al. The effect of early, comprehensive genomic testing on clinical care in neonatal diabetes: an international cohort study. Lancet 386, 957-963, doi:10.1016/S0140-6736(15)60098-8 (2015).

8. American Diabetes, A. 2. Classification and Diagnosis of Diabetes: Standards of Medical Care in Diabetes-2018. Diabetes Care 41, S13-S27, doi:10.2337/dc18-S002 (2018).

9. Ellard, S. et al. Permanent neonatal diabetes caused by dominant, recessive, or compound heterozygous SUR1 mutations with opposite functional effects. American journal of human genetics 81, 375-382, doi:10.1086/519174 (2007).

10. Rubio-Cabezas, O. et al. ISPAD Clinical Practice Consensus Guidelines 2014. The diagnosis and management of monogenic diabetes in children and adolescents. Pediatric diabetes 15 Suppl 20, 47-64, doi:10.1111/pedi.12192 (2014).

11. Wen, X. & Yang, Y. Emerging roles of GLIS3 in neonatal diabetes, type 1 and type 2 diabetes. Journal of molecular endocrinology 58, R73-R85, doi:10.1530/JME-16-0232 (2017).

12. Yorifuji, T. et al. The C42R mutation in the Kir6.2 (KCNJ11) gene as a cause of transient neonatal diabetes, childhood diabetes, or later-onset, apparently type 2 diabetes mellitus. J Clin Endocrinol Metab 90, 3174-3178, doi:10.1210/jc.2005-0096 (2005).

13. Liu, L. et al. Mutations in KCNJ11 are associated with the development of autosomal dominant, early-onset type 2 diabetes. Diabetologia 56, 2609-2618, doi:10.1007/s00125-013-3031-9 (2013).

14. Liu, M. et al. Proinsulin misfolding and diabetes: mutant INS gene-induced diabetes of youth. Trends in Endocrinology & Metabolism 21, 652-659, doi:10.1016/j.tem.2010.07.001 (2010).

15. Gupta, S., McGrath, B. & Cavener, D. R. PERK (EIF2AK3) Regulates Proinsulin Trafficking and Quality Control in the Secretory Pathway. Diabetes 59, 1937-1947, doi:10.2337/db09-1064 (2010).

16. Liu, M., Li, Y., Cavener, D. & Arvan, P. Proinsulin disulfide maturation and misfolding in the endoplasmic reticulum. J Biol Chem 280, 13209-13212 (2005).

17. Deeb, A., Al-Zidgali, F. & Ofoegbu, B. N. Multicystic dysplastic kidney: a new association of Wolcott-Rallison syndrome. Endocrinology, diabetes & metabolism case reports 2017, doi:10.1530/EDM-17-0090 (2017).

18. Habeb, A. M. et al. Pharmacogenomics in diabetes: outcomes of thiamine therapy in TRMA syndrome. Diabetologia, doi:10.1007/s00125-018-4554-x (2018).

19. Senniappan, S. et al. Pigmentary hypertrichosis and non-autoimmune insulin-dependent diabetes mellitus (PHID) syndrome is associated with severe chronic inflammation and cardiomyopathy, and represents a new monogenic autoinflammatory syndrome. Journal of pediatric endocrinology & metabolism : JPEM 26, 877-882, doi:10.1515/jpem-2013-0062 (2013).

20. Marshall, J. D. et al. Alstrom Syndrome: Mutation Spectrum of ALMS1. Human mutation 36, 660-668, doi:10.1002/humu.22796 (2015).

21. Pearson, E. R. et al. Switching from insulin to oral sulfonylureas in patients with diabetes due to Kir6.2 mutations. The New England journal of medicine 355, 467-477, doi:10.1056/NEJMoa061759 (2006).

22. Beltrand, J. et al. Sulfonylurea Therapy Benefits Neurological and Psychomotor Functions in Patients With Neonatal Diabetes Owing to Potassium Channel Mutations. Diabetes Care 38, 2033-2041, doi:10.2337/dc15-0837 (2015).

23. Pearson, E. R. et al. Genetic cause of hyperglycaemia and response to treatment in diabetes. Lancet 362, 1275-1281, doi:10.1016/S0140-6736(03)14571-0 (2003).

24. Owen, K. R. Treating young adults with type 2 diabetes or monogenic diabetes. Best practice & research. Clinical endocrinology & metabolism 30, 455-467, doi:10.1016/j.beem.2016.05.002 (2016).

25. Liu, M. et al. INS-gene mutations: From genetics and beta cell biology to clinical disease. Mol Aspects Med 42, 3-18, doi:10.1016/j.mam.2014.12.001 (2015).

26. Guo, H. et al. Inefficient translocation of preproinsulin contributes to pancreatic beta cell failure and late-onset diabetes. J Biol Chem 289, 16290-16302, doi:10.1074/jbc.M114.562355 (2014).

27. Wright, J. et al. Dominant protein interactions that influence the pathogenesis of conformational diseases. The Journal of Clinical Investigation 123, 3124-3134, doi:10.1172/jci67260 (2013).

28. Liu, M. et al. Impaired cleavage of preproinsulin signal peptide linked to autosomal-dominant diabetes. Diabetes 61, 828-837, doi:10.2337/db11-0878 (2012).

29. Liu, M. et al. Mutant INS-gene induced diabetes of youth: proinsulin cysteine residues impose dominant-negative inhibition on wild-type proinsulin transport. PLoS One 5, e13333, doi:10.1371/journal.pone.0013333 [doi] (2010).

30. Hodish, I. et al. Misfolded Proinsulin Affects Bystander Proinsulin in Neonatal Diabetes. Journal of Biological Chemistry 285, 685-694, doi:Doi 10.1074/Jbc.M109.038042 (2010).

31. Liu, M., Hodish, I., Rhodes, C. J. & Arvan, P. Proinsulin maturation, misfolding, and proteotoxicity. Proceedings of the National Academy of Sciences 104, 15841-15846, doi:10.1073/pnas.0702697104 (2007).

32. Liu, M., Wright, J., Guo, H., Xiong, Y. & Arvan, P. in Vitamins & Hormones Vol. Volume 95 (ed Litwack Gerald) 35-62 (Academic Press, 2014).

33. Scheuner, D. et al. Control of mRNA translation preserves endoplasmic reticulum function in beta cells and maintains glucose homeostasis. Nat Med 11, 757-764, doi:10.1038/nm1259 (2005).

34. Shields, B. M. et al. Population-Based Assessment of a Biomarker-Based Screening Pathway to Aid Diagnosis of Monogenic Diabetes in Young-Onset Patients. Diabetes Care 40, 1017-1025, doi:10.2337/dc17-0224 (2017).

35. Owen, K. R. Monogenic diabetes: old and new approaches to diagnosis. Clinical medicine 13, 278-281, doi:10.7861/clinmedicine.13-3-278 (2013).

36. Majidi, S. et al. Can Biomarkers Help Target Maturity-Onset Diabetes of the Young Genetic Testing in Antibody-Negative Diabetes? Diabetes technology & therapeutics 20, 106-112, doi:10.1089/dia.2017.0317 (2018).

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