Amyloid Formation in Human Islets Is Enhanced by Heparin and Inhibited by Heparinase
Notice bibliographique
Résumé
Islet transplantation is a promising therapy for patients with diabetes, but its long-term success is limited by many factors, including the formation of islet amyloid deposits. Heparin is employed in clinical islet transplantation to reduce clotting but also promotes fibrillization of amyloidogenic proteins. We hypothesized that heparin treatment of islets during pre-transplant culture may enhance amyloid formation leading to beta cell loss and graft dysfunction. Heparin promoted the fibrillization of human islet amyloid polypeptide (IAPP) and enhanced its toxicity to INS-1 beta cells. Heparin increased amyloid deposition in cultured human islets, but surprisingly decreased islet cell apoptosis. Treatment of human islets with heparin prior to transplantation increased the likelihood of graft failure. Removal of islet heparan sulfate glycosaminoglycans, which localize with islet amyloid deposits in type 2 diabetes, by heparinase treatment decreased amyloid deposition and protected against islet cell death. These findings raise the possibility that pretransplant treatment of human islets with heparin could potentiate IAPP aggregation and amyloid formation and may be detrimental to subsequent graft function.
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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) | 0,000 | 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 ».