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Enregistrement W2136874709 · doi:10.2174/157339910793360897

Gene Therapy to Improve Pancreatic Islet Transplantation for Type 1 Diabetes Mellitus

2010· review· en· W2136874709 sur OpenAlexaboutno aff
Amy Hughes, Claire F. Jessup, Chris Drogemuller, Daisy Mohanasundaram, C.R. Milner, Darling Rojas, Graeme R. Russ, Patrick T. Coates

Notice bibliographique

RevueCurrent Diabetes Reviews · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic enhancementTransplantationMedicineIsletViral vectorPancreatic isletsImmunologyCancer researchDiabetes mellitusBiologyInternal medicineEndocrinologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pancreatic islet transplantation is a promising treatment option for Type 1 Diabetics, offering improved glycaemic control through restoration of insulin production and freedom from life-threatening hypoglycaemic episodes. Implementation of the Edmonton protocol in 2000, a glucocorticoid-free immunosuppressive regimen has led to improved islet transplantation success. > 50% of islets are lost post-transplantation primarily through cytokine-mediated apoptosis, ischemia and hypoxia. Gene therapy presents a novel strategy to modify islets for improved survival post-transplantation. Current islet gene therapy approaches aim to improve islet function, block apoptosis and inhibit rejection. Gene transfer vectors include adenoviral, adeno-associated virus, herpes simplex virus vectors, retroviral vectors (including lentiviral vectors) and non-viral vectors. Adeno-associated virus is currently the best islet gene therapy vector, due to the vectors minimal immunogenicity and high safety profile. In animal models, using viral vectors to deliver genes conferring local immunoregulation, anti-apoptotic genes or angiogenic genes to islets can significantly improve islet survival in the early post-transplant period and influence long term engraftment. With recent improvements in gene delivery and increased understanding of the mechanisms underlying graft failure, gene therapy for islet transplantation has the potential to move closer to the clinic as a treatment for patients with Type 1 Diabetes. Keywords: Gene therapy, Islet transplantation, Type 1 diabetes, Viral vectors, Immunomodulatory, Anti-apoptotic, Angiogenic, Pancreatic Islet Transplantation, Diabetes Mellitus, cytokine-mediated apoptosis, adenoviral, adeno-associated virus, herpes simplex virus vectors, retroviral vectors, non-viral vectors, Apoptosis Protein, Islet Gene Therapy, Angiogenic Genes, therapeutic technique, AdV-based vectors

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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