Combination Therapy With Glucagon-Like Peptide-1 and Gastrin Restores Normoglycemia in Diabetic NOD Mice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) and gastrin promote pancreatic beta-cell function, survival, and growth. Here, we investigated whether GLP-1 and gastrin can restore the beta-cell mass and reverse hyperglycemia in NOD mice with autoimmune diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Acutely diabetic NOD mice were treated with GLP-1 and gastrin, separately or together, twice daily for 3 weeks. Blood glucose was measured weekly and for a further 5 weeks after treatments, after which pancreatic insulin content and beta-cell mass, proliferation, neogenesis, and apoptosis were measured. Insulin autoantibodies were measured, and adoptive transfer of diabetes and syngeneic islet transplant studies were done to evaluate the effects of GLP-1 and gastrin treatment on autoimmunity. RESULTS: Combination therapy with GLP-1 and gastrin, but not with GLP-1 or gastrin alone, restored normoglycemia in diabetic NOD mice. The GLP-1 and gastrin combination increased pancreatic insulin content, beta-cell mass, and insulin-positive cells in pancreatic ducts, and beta-cell apoptosis was decreased. Insulin autoantibodies were reduced in GLP-1- and gastrin-treated NOD mice, and splenocytes from these mice delayed adoptive transfer of diabetes in NOD-scid mice. Syngeneic islet grafts in GLP-1 -and gastrin-treated NOD mice were infiltrated by leukocytes with a shift in cytokine expression from interferon-gamma to transforming growth factor-beta1, and beta-cells were protected from apoptosis. CONCLUSIONS: Combination therapy with GLP-1 and gastrin restores normoglycemia in diabetic NOD mice by increasing the pancreatic beta-cell mass and downregulating the autoimmune response.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».