Toll‐like receptors and NLRP3 as central regulators of pancreatic islet inflammation in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The global health and economic burden of type 2 diabetes (T2D) has reached staggering proportions. Current projections estimate that 592 million people will have diabetes by 2035. T2D-which comprises 90% of cases-is a complex disease, in most cases resulting from a combination of predisposing genes and an unhealthy environment. Clinical onset of the disease occurs when pancreatic β cells fail in the face of insulin resistance. It has long been appreciated that chronic activation of the innate immune system is associated with T2D, and many organs critical to the regulation of glucose homeostasis show signs of a chronic inflammatory process, including the pancreatic islets of Langerhans. Recent clinical trials using IL-1-targeting agents have confirmed that inflammation contributes to β-cell failure in humans with T2D. However, little is known about the nature of the pro-inflammatory response within the islet, and there is considerable debate about the triggers for islet inflammation, which may be systemically derived and/or tissue-specific. In this review, we present evidence that Toll-like receptors 2 and 4 and the NLRP3 (Nucleotide-binding oligomerization domain, Leucine-rich Repeat and Pyrin domain containing 3) inflammasome are triggers for islet inflammation in T2D and propose that the activation of macrophages by these triggers mediates islet endocrine cell dysfunction. Therapeutically targeting these receptors may improve hyperglycemia and protect the β cell in T2D.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».