Maintenance of β-Cell Maturity and Plasticity in the Adult Pancreas
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes occurs when the pancreas fails to produce and secrete sufficient insulin for the maintenance of glucose homeostasis. Although many factors required for β-cell development have been elucidated, we know surprisingly little regarding the mechanisms that maintain the differentiated state of adult β-cells. Despite years of fruitful research, many hurdles remain before we can replace failing β-cells in patients. Efforts to produce new β-cells will benefit from detailed knowledge of their differentiation, maturation, maintenance, heterogeneity, and plasticity. Studies of single cells and conditional knockout mice reveal surprising relationships between the different islet cell types and previously unappreciated roles for transcription factors and soluble factors in β-cell maintenance. Herein we highlight numerous innovative efforts made to identify the core mechanisms responsible for β-cell phenotypic maintenance and compare these with other long-lived cell types. In the adult pancreas, physical β-cell mass is determined by the balance of β-cell birth, differentiation, size, and death. The prenatal origins and development of β-cells (1,2), the molecular mechanisms of adult β-cell proliferation (3,4), and programmed β-cell death (5) have all been reviewed recently and will not be revisited here. The maintenance and adaptation of β-cell mass after birth involves the addition of new β-cells (6). Cells with robust staining for insulin have been shown to slowly proliferate in vivo and in vitro (7–9). It has been reported that β-cells have an extremely long life span under typical conditions and proliferation plays a diminishing role with advancing age (7,10,11). The apparent low rate of β-cell replication has led some groups to suggest that adult β-cells arise from a pool of non–β-cell progenitors (12). Because this topic has been hotly debated and reviewed recently (13), we will only briefly discuss studies relevant to other aspects of this review. …
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».