Combination Therapy with Glucagon-Like Peptide-1 and Gastrin Induces β-Cell Neogenesis from Pancreatic Duct Cells in Human Islets Transplanted in Immunodeficient Diabetic Mice
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic islet transplantation as a treatment for type 1 diabetes is limited by human donor tissue availability. We investigated whether the beta-cell mass in human isolated islets could be expanded by treatments with glucagon-like peptide-1 (GLP-1) and gastrin, peptides reported to stimulate beta-cell growth in mice and rats with deficits in beta-cell mass. Human islets with low endocrine cell purity (7% beta-cells, 4% alpha-cells) and abundant exocrine cells (29% duct cells and 25% acinar cells) were implanted under the renal capsule of nonobese diabetic-severe combined immune deficiency (NOD-scid) mice made diabetic with streptozotocin. The mice were treated with GLP-1 and gastrin, separately and together, daily for 5 weeks. Blood glucose was significantly reduced only in mice implanted with human pancreatic cells and treated with GLP-1 plus gastrin. Correction of hyperglycemia was accompanied by increased insulin content in the human pancreatic cell grafts as well as by increased plasma levels of human C-peptide in the mice. Immunocytochemical examination revealed a fourfold increase in insulin-positive cells in the human pancreatic cell grafts in GLP-1 plus gastrin-treated mice, and most of this increase was accounted for by the appearance of cytokeratin 19-positive pancreatic duct cells expressing insulin. We conclude that combination therapy with GLP-1 and gastrin expands the beta-cell mass in human islets implanted in immunodeficient diabetic mice, largely from pancreatic duct cells associated with the islets, and this is sufficient to ameliorate hyperglycemia in the mice.
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 | 0,001 |
| 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 ».