Exendin-4 Improves Reversal of Diabetes in NOD Mice Treated with Anti-CD3 Monoclonal Antibody by Enhancing Recovery of β-Cells
Notice bibliographique
Résumé
Immune modulators can arrest loss of insulin secretion in type 1 diabetes mellitus (T1DM), but they have not caused permanent disease remission or restored normal insulin secretion. We tested whether exendin-4, a glucagon-like peptide-1 receptor agonist, would enhance remission of T1DM in NOD mice treated with anti-CD3 monoclonal antibody (mAb) and studied the effects of exendin-4 treatment on cellular and metabolic responses of beta-cells. Diabetic NOD mice treated with anti-CD3 mAb and exendin-4 had a higher rate of remission (44%) than mice treated with anti-CD3 mAb alone (37%) or exendin-4 (0%) or insulin or IgG alone (0%) (P < 0.01). The effect of exendin-4 on reversal of diabetes after anti-CD3 mAb was greatest in mice with a glucose level of less than 350 mg/dl at diagnosis (63 vs. 39%, P < 0.05). Exendin-4 did not affect beta-cell area, replication, or apoptosis or reduce the frequency of diabetogenic or regulatory T cells or modulate the antigenicity of islet cells. Reversal of T1DM with anti-CD3 mAb was associated with recovery of insulin in glucose transporter-2(+)/insulin(-) islet cells that were identified at diagnosis. Glucose tolerance and insulin responses improved in mice treated with combination therapy, and exendin-4 increased insulin content and insulin release from beta-cells. We conclude that treatment with glucagon-like peptide-1 receptor agonist enhances remission of T1DM in NOD mice treated with anti-CD3 mAb by enhancing the recovery of the residual islets. This combinatorial approach may be useful in treatment of patients with new-onset T1DM.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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 |
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 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 ».