Recovery from diabetes in mice by β cell regeneration
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms that regulate pancreatic beta cell mass are poorly understood. While autoimmune and pharmacological destruction of insulin-producing beta cells is often irreversible, adult beta cell mass does fluctuate in response to physiological cues including pregnancy and insulin resistance. This plasticity points to the possibility of harnessing the regenerative capacity of the beta cell to treat diabetes. We developed a transgenic mouse model to study the dynamics of beta cell regeneration from a diabetic state. Following doxycycline administration, transgenic mice expressed diphtheria toxin in beta cells, resulting in apoptosis of 70%-80% of beta cells, destruction of islet architecture, and diabetes. Withdrawal of doxycycline resulted in a spontaneous normalization of blood glucose levels and islet architecture and a significant regeneration of beta cell mass with no apparent toxicity of transient hyperglycemia. Lineage tracing analysis indicated that enhanced proliferation of surviving beta cells played the major role in regeneration. Surprisingly, treatment with Sirolimus and Tacrolimus, immunosuppressants used in the Edmonton protocol for human islet transplantation, inhibited beta cell regeneration and prevented the normalization of glucose homeostasis. These results suggest that regenerative therapy for type 1 diabetes may be achieved if autoimmunity is halted using regeneration-compatible drugs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».