Toward Engineering a Novel Transplantation Site for Human Pancreatic Islets
Notice bibliographique
Résumé
slet transplantation is a promising therapy for treatment of type 1 diabetes.A real breakthrough was reported when the Edmonton protocol was introduced in 2000.This protocol induced insulin independence in diabetic patients for 1 year (1).Although these clinical islet transplantations demonstrated the application of the technique, the long-term function of the islet grafts was not that successful.After 2 years, less than 50% of the patients remained insulin independent.Five years following transplantation, this declined to just 10% (1).In recent years, some groups demonstrated remarkable progress in islet transplantation outcomes (2), and experienced groups have been able to produce insulin independence after transplantation of islets from a single donor by controlling all known parameters for optimal islet donation (3).Recently, a number of groups have focused on the identification of factors determining success or failure of islet grafts.Various signs point to the transplantation site as a major factor in graft failure.The majority of islet transplantation is currently accomplished by the infusion of islets into the liver via the portal vein.Several alternative sites were investigated in animals and humans for efficacy as transplantation sites for islets, but none adequately accommodated islet engraftment.A rather novel approach that has been investigated recently is the engineering of an artificial site by using biopolymeric scaffolds.These scaffolds facilitate revascularization and allow adequate glucose sensing and insulin release.Recent developments in this area are reviewed in this article because of their potential clinical application.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».