Different Effects of FK506, Rapamycin, and Mycophenolate Mofetil on Glucose-Stimulated Insulin Release and Apoptosis in Human Islets
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic islet transplantation has the potential to be an effective treatment for type 1 diabetes mellitus. While recent improvements have improved 1-year outcomes, follow-up studies show a persistent loss of graft function/survival over 5 years. One possible cause of islet transplant failure is the immunosuppressant regimen required to prevent alloimmune graft rejection. Although there is evidence from separate studies, mostly in rodents and cell lines, that FK506 (tacrolimus), rapamycin (sirolimus), and mycophenolate mofetil (MMF; CellCept) can damage pancreatic beta-cells, there have been few side-by-side, multiparameter comparisons of the effects of these drugs on human islets. In the present study, we show that 24-h exposure to FK506 or MMF impairs glucose-stimulated insulin secretion in human islets. FK506 had acute and direct effects on insulin exocytosis, whereas MMF did not. FK506, but not MMF, impaired human islet graft function in diabetic NOD*scid mice. All of the immunosuppressants tested in vitro increased caspase-3 cleavage and caspase-3 activity, whereas MMF induced ER-stress to the greatest degree. Treating human islets with the GLP-1 agonist exenatide ameliorated the immunosuppressant-induced defects in glucose-stimulated insulin release. Together, our results demonstrate that immunosuppressants impair human beta-cell function and survival, and that these defects can be circumvented to a certain extent with exenatide treatment.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».