Anakinra Potentiates the Protective Effects of Etanercept in Transplantation of Marginal Mass Human Islets in Immunodeficient Mice
Notice bibliographique
Résumé
Anti-inflammatory agents are used routinely in clinical islet transplantation in an attempt to promote islet engraftment. Infliximab, and more recently etanercept, is being used to neutralize tumor necrosis factor alpha, but this tenet is based on limited preclinical data. One group has promoted the potential of combined etanercept with an IL-1 receptor antagonist, anakinra in a small clinical study, but without strong preclinical data to justify this approach. We therefore sought to evaluate the impact of combined anakinra and etanercept in a marginal islet mass transplant model using human islets in immunodeficient mice. The combination of anakinra and etanercept led to remarkable improvement in islet engraftment (control 36.4%; anakinra 53.9%; etanercept 45.45%; anakinra and etanercept 87.5% euglycemia, p < 0.05 by log-rank) compared to single-drug treated mice or controls. This translated into enhanced metabolic function (area under curve glucose tolerance), improved graft insulin content and marked reduction in beta-cell specific apoptotis (0.67% anakinra + etanercept vs. 23.5% control, p < 0.001). These results therefore strongly justify the combined short-term use of anakinra and etanercept in human islet transplantation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».