Human Mesenchymal Stem Cells Protect Human Islets from Pro-Inflammatory Cytokines
Notice bibliographique
Résumé
Transplantation of human islets is an attractive alternative to daily insulin injections for patients with type 1 diabetes. However, the majority of islet recipients lose graft function within five years. Inflammation is a primary contributor to graft loss, and inhibiting pro-inflammatory cytokine activity can reverse inflammation mediated dysfunction of islet grafts. As mesenchymal stem cells (MSCs) possess numerous immunoregulatory properties, we hypothesized that MSCs could protect human islets from pro-inflammatory cytokines. Five hundred human islets were co-cultured with 0.5 or 1.0 × 10(6) human MSCs derived from bone marrow or pancreas for 24 hours followed by 48 hour exposure to interferon-γ, tumor necrosis factor-α and interleukin 1β. Controls include islets cultured alone (± cytokines) and with human dermal fibroblasts (± cytokines). For all conditions, glucose stimulated insulin secretion (GSIS), total islet cellular insulin content, islet β cell apoptosis, and potential cytoprotective factors secreted in the culture media were determined. Cytokine exposure disrupted human islet GSIS based on stimulation index and percentage insulin secretion. Conversely, culture with 1.0 × 10(6) bMSCs preserved GSIS from cytokine treated islets. Protective effects were not observed with fibroblasts, indicating that preservation of human islet GSIS after exposure to pro-inflammatory cytokines is MSC dependent. Islet β cell apoptosis was observed in the presence of cytokines; however, culture of bMSCs with islets prevented β cell apoptosis after cytokine treatment. Hepatocyte growth factor (HGF) as well as matrix metalloproteinases 2 and 9 were also identified as putative secreted cytoprotective factors; however, other secreted factors likely play a role in protection. This study, therefore, demonstrates that MSCs may be beneficial for islet engraftment by promoting cell survival and reduced inflammation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».