In Vivo Expression of HGF/NK1 and GLP-1 From dsAAV Vectors Enhances Pancreatic β-Cell Proliferation and Improves Pathology in the <i>db/db</i> Mouse Model of Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of the current study was to determine whether double-stranded adeno-associated virus (dsAAV)-mediated in vivo expression of β-cell growth factors, glucagon-like peptide-1 (GLP-1) and the NK1 fragment of hepatocyte growth factor (HGF/NK1) in β-cells, improves pathology in the db/db mouse model of type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS; The glucoregulatory actions of GLP-1 and full-length HGF are well characterized. Here, we test the ability of HGF/NK1 to induce proliferation of exogenous islets and MIN6 β-cells. In addition, we target both GLP-1 and HGF/NK1 to endogenous β-cells using dsAAV vectors containing the mouse insulin-II promoter. We compare the abilities of these gene products to induce islet proliferation in vitro and in vivo and characterize their abilities to regulate diabetes after AAV-mediated delivery to endogenous islets of db/db mice. RESULTS: Recombinant HGF/NK1 induces proliferation of isolated islets, and dsAAV-mediated expression of both GLP-1 and HGF/NK1 induces significant β-cell proliferation in vivo. Furthermore, both GLP-1 and HGF/NK1 expressed from dsAAV vectors enhance β-cell mass and insulin secretion in vivo and significantly delay the onset of hyperglycemia in db/db mice. CONCLUSIONS: A single treatment with dsAAV vectors expressing GLP-1 or HGF/NK1 enhances islet growth and significantly improves pathology in a mouse model of type 2 diabetes. This represents the first example of a successful use of HGF/NK1 for diabetes therapy, providing support for direct AAV-mediated in vivo delivery of β-cell growth factors as a novel therapeutic strategy for the treatment of type 2 diabetes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».