Detection of Insulin mRNA in the Peripheral Blood after Human Islet Transplantion Predicts Deterioration of Metabolic Control
Notice bibliographique
Résumé
Recent updates of the Edmonton trial have shown that insulin independence is progressively lost in approximately 90% of islet transplant recipients over the first 5 years. Early prediction of islet graft injury could prompt the implementation of strategies attempting to salvage the transplanted islets. We hypothesize that islet damage is associated with the release and detection of insulin mRNA in the circulating blood. Whole blood samples were prospectively taken from 19 patients with type 1 diabetes receiving 31 islet transplants, immediately prior to transplantation and at regular time-points thereafter. After RNA extraction, levels of insulin mRNA were determined by quantitative reverse tran-scriptase-polymerase chain reaction. All patients exhibited a primary peak of insulin mRNA immediately after transplantation, without correlation of duration and amplitude with graft size or outcome. Twenty-five subsequent peaks were observed during the follow-up of 17 transplantations. Fourteen secondary peaks (56%) were closely followed by events related to islet graft function. Duration and amplitude of peaks were higher when they heralded occurrence of an adverse event. Peaks of insulin mRNA can be detected and are often associated with alterations of islet graft function. These data suggest that insulin mRNA detection in the peripheral blood is a promising method for the prediction of islet graft damage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».