Islet Transplantation in Type 1 Diabetes: Ongoing Challenges, Refined Procedures, and Long-Term Outcome
Notice bibliographique
Résumé
Remarkable progress has been made in islet transplantation over a span of 40 years. Once just an experimental curiosity in mice, this therapy has moved forward, and can now provide robust therapy for highly selected patients with type 1 diabetes (T1D), refractory to stabilization by other means. This progress could not have occurred without extensive dynamic international collaboration. Currently, 1,085 patients have undergone islet transplantation at 40 international sites since the Edmonton Protocol was reported in 2000 (752 allografts, 333 autografts), according to the Collaborative Islet Transplant Registry. The long-term results of islet transplantation in selected centers now match registry data of pancreas-alone transplantation, with 6 sites reporting five-year insulin independence rates ≥50%. Islet transplantation has been criticized for the use of multiple donor pancreas organs, but progress has also occurred in single-donor success, with 10 sites reporting increased single-donor engraftment. The next wave of innovative clinical trial interventions will address instant blood-mediated inflammatory reaction (IBMIR), apoptosis, and inflammation, and will translate into further marked improvements in single-donor success. Effective control of auto- and alloimmunity is the key to long-term islet function, and high-resolution cellular and antibody-based assays will add considerable precision to this process. Advances in immunosuppression, with new antibody-based targeting of costimulatory blockade and other T-B cellular signaling, will have further profound impact on the safety record of immunotherapy. Clinical trials will move forward shortly to test out new human stem cell derived islets, and in parallel trials will move forward, testing pig islets for compatibility in patients. Induction of immunological tolerance to self-islet antigens and to allografts is a difficult challenge, but potentially within our grasp.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| 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 ».