Combination Therapy With Sirolimus and Interleukin-2 Prevents Spontaneous and Recurrent Autoimmune Diabetes in NOD Mice
Notice bibliographique
Résumé
Sirolimus is an immunosuppressant that inhibits interleukin (IL)-2 signaling of T-cell proliferation but not IL-2-induced T-cell apoptosis. Therefore, we hypothesized that administration of IL-2, together with sirolimus, might shift T-cell proliferation to apoptosis and prevent autoimmune destruction of islet beta-cells. We found that sirolimus and IL-2 therapy of female NOD mice, beginning at age 10 weeks, was synergistic in preventing diabetes development, and disease prevention continued for 13 weeks after stopping sirolimus and IL-2 therapy. Similarly, sirolimus and IL-2 were synergistic in protecting syngeneic islet grafts from recurrent autoimmune destruction after transplantation in diabetic NOD mice, and diabetes did not recur after stopping sirolimus and IL-2 combination therapy. Immunocytochemical examination of islet grafts revealed significantly decreased numbers of leukocytes together with increased apoptosis of these cells in mice treated with sirolimus and IL-2, whereas beta-cells were more numerous, and significantly fewer were apoptotic. In addition, Th1-type cells (gamma-interferon-positive and IL-2(+)) were decreased the most, and Th2-type cells (IL-4(+) and IL-10(+)) and Th3-type cells (transforming growth factor-beta1(+)) were increased the most in islet grafts of sirolimus and IL-2-treated mice. We conclude that 1) combination therapy with sirolimus and IL-2 is synergistic in protecting islet beta-cells from autoimmune destruction; 2) diabetes prevention continues after withdrawal of therapy; and 3) the mechanism of protection involves a shift from Th1- to Th2- and Th3-type cytokine-producing cells, possibly due to deletion of autoreactive Th1 cells.
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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 ».