Dipeptide Boronic Acid, a Novel Proteasome Inhibitor, Prevents Islet-Allograft Rejection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have demonstrated previously in vitro that proteasome inhibitors suppress the proliferation, and induce the apoptosis, of activated T cells. This implies that they could be used as a novel category of immunosuppressants to block allograft rejection. Therefore, in this study, dipeptide boronic acid (DPBA) was tested for its effect on mouse islet transplantation. METHODS: First, DPBA was investigated in vitro for its effect on mouse mixed lymphocyte reaction (MLR) and cytotoxic T-lymphocyte (CTL) activity. DPBA was then used in vivo to treat mouse islet-allograft rejection. RESULTS: Both MLR and CTL were dose dependently suppressed by the proteasome inhibitor. A 17-day DPBA regimen resulted in islet-allograft survival in 50% of the recipients for a duration of up to 60 days, whereas the control group without immunosuppressants rejected the islet graft in 7 days. DPBA showed moderate side effects according to blood biochemistry; the function of endogenous islets after treatment appeared normal on glucose challenge. CONCLUSIONS: The proteasome inhibitor could inhibit islet-allograft rejection in mice without serious side effects at therapeutic dose levels. This has opened a new dimension in the development of better immunosuppression regimens for islet transplantation.
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 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 ».