Tumor Necrosis Factor-α Production by Human Islets Leads to Postisolation Cell Death
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent successes in islet transplantation highlight the importance of islet isolation by experienced centers and minimization of cell injury as crucial to the achievement of insulin independence. Islet injury may manifest as cell death by apoptosis, shorter graft survival, and the need for retransplantation. Although an inflammatory cytokine response at the graft site is known to inhibit engraftment, recent evidence indicates that islet cells may contribute to this response. METHODS: Isolated human islets were cultured for up to one week in serum-free CMRL-1066 with 25 microM of tumor necrosis factor (TNF)alpha inhibitor RDP58. Gene expression was measured by reverse transcriptase polymerase chain reaction, apoptosis and TNFalpha secretion by enzyme-linked immunosorbent assay and enzyme-linked immunospot, and islet function by stimulated insulin secretion. RESULTS: Isolation induced a twofold increase in TNFalpha expression between days one and three (P<0.05), while TNFalpha secretion peaked at day one. RDP58 reduced TNFalpha secretion by 70.6% (P<0.02), though TNFalpha gene expression was unaffected. RDP58 reduced the frequency of TNFalpha-secreting islets by 64.4% (P<0.05) and reduced apoptotic levels by 26.4% within 24 hr postisolation (P<0.05). The reduction in apoptosis was maintained throughout the week (P<0.01), while apoptosis increased in control cultures. Finally, RDP58-treated islets displayed increased insulin secretion in response to both elevated glucose (1915.0+/-396.6 vs. 825.3+/-261.1 mU/L, P<0.01) and secretagogues (2294.3+/-529.5 vs. 939.8+/-333.7 mU/L, P<0.02). CONCLUSIONS: These data demonstrate that intraislet cytokine production should be considered as a factor leading to islet cell death postisolation and postengraftment, and strategies aimed at countering islet cytokine production represent a novel target for improving islet viability and function.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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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 tête enseignante, 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 ».