Immunomodulation and Regeneration of Islet Beta Cells by Cytokines in Autoimmune Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Juvenile or type 1 diabetes (T1D) involves autoimmune-mediated destruction of insulin-producing β cells in the islets of Langerhans in the pancreas. Lack of insulin prevents the absorption and metabolism of glucose throughout the body by interfering with cell signaling. Cytokines have been shown to play a key role in β cell destruction and regulation of autoimmunity in T1D. The multiple roles of cytokines in T1D pathogenesis, regulation, and regeneration of β cells presents both promise and challenge for their use in immunotherapy. We found that mycobacterial adjuvants induce various regulatory T cells in the non-obese diabetic (NOD) mouse model of T1D. Cytokines produced by these cells not only regulate innate and adaptive immunity but also prevent the development of diabetes and partially restored normoglycemia in diabetic NOD mice. We discovered that adjuvant immunotherapy upregulated Regenerating (Reg) genes in the islets and induced interleukin 22 (IL-22)-producing Th17 cells. IL-22 is known to upregulate Reg gene expression in islets and could potentially induce regeneration of β cells and prevent their apoptosis. Therefore, cytokines both induce and regulate T1D and have the potential to regenerate and preserve insulin-producing β cells in the islets.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».