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Enregistrement W1928434885 · doi:10.1210/en.2015-1549

Prolactin as an Adjunct for Type 1 Diabetes Immunotherapy

2015· article· en· W1928434885 sur OpenAlexafffund
Colin M. Hyslop, Sue Tsai, Vipul Shrivastava, Pere Santamaría, Carol Huang

Notice bibliographique

RevueEndocrinology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of California, Los AngelesUniversität UlmCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health SolutionsUniversity of Calgary
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyInsulitisProlactinNeogenesisNOD miceImmune systemInsulinIsletType 2 diabetesBiologyDiabetes mellitusMedicineHormoneImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 1 diabetes is caused by autoimmune destruction of β-cells. Although immunotherapy can restore self-tolerance thereby halting continued immune-mediated β-cell loss, residual β-cell mass and function is often insufficient for normoglycemia. Using a growth factor to boost β-cell mass can potentially overcome this barrier and prolactin (PRL) may fill this role. Previous studies have shown that PRL can stimulate β-cell proliferation and up-regulate insulin synthesis and secretion while reducing lymphocytic infiltration of islets, suggesting that it may restore normoglycemia through complementary mechanisms. Here, we test the hypothesis that PRL can improve the efficacy of an immune modulator, the anticluster of differentiation 3 monoclonal antibody (aCD3), in inducing diabetes remission by up-regulating β-cell mass and function. Diabetic nonobese diabetic (NOD) mice were treated with a 5-day course of aCD3 with or without a concurrent 3-week course of PRL. We found that a higher proportion of diabetic mice treated with the aCD3 and PRL combined therapy achieved diabetes reversal than those treated with aCD3 alone. The aCD3 and PRL combined group had a higher β-cell proliferation rate, an increased β-cell fraction, larger islets, higher pancreatic insulin content, and greater glucose-stimulated insulin release. Lineage-tracing analysis found minimal contribution of β-cell neogenesis to the formation of new β-cells. Although we did not detect a significant difference in the number or proliferative capacity of T cells, we observed a higher proportion of insulitis-free islets in the aCD3 and PRL group. These results suggest that combining a growth factor with an immunotherapy may be an effective treatment paradigm for autoimmune diabetes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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