GABAergic system in the endocrine pancreas: a new target for diabetes treatment
Notice bibliographique
Résumé
Excessive loss of functional pancreatic β-cell mass, mainly due to apoptosis, is a major factor in the development of hyperglycemia in both type 1 and type 2 diabetes (T1D and T2D). In T1D, β-cells are destroyed by immunological mechanisms. In T2D, while metabolic factors are known to contribute to β-cell failure and subsequent apoptosis, mounting evidence suggests that islet inflammation also plays an important role in the loss of β-cell mass. Therefore, it is of great importance for clinical intervention to develop new therapies. γ-Aminobutyric acid (GABA), a major neurotransmitter, is also produced by islet β-cells, where it functions as an important intraislet transmitter in regulating islet-cell secretion and function. Importantly, recent studies performed in rodents, including in vivo studies of xenotransplanted human islets, reveal that GABA exerts β-cell regenerative effects. Moreover, it protects β-cells against apoptosis induced by cytokines, drugs, and other stresses, and has anti-inflammatory and immunoregulatory activities. It ameliorates the manifestations of diabetes in preclinical models, suggesting potential applications for the treatment of diabetic patients. This review outlines the actions of GABA relevant to β-cell regeneration, including its signaling mechanisms and potential interactions with other mediators. These studies increase our understanding of the regenerative processes of pancreatic β-cells, and help pave the way for the development of regenerative medicine for diabetes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».