Gene Therapy to Improve Pancreatic Islet Transplantation for Type 1 Diabetes Mellitus
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découle