Lysine deacetylase inhibition prevents diabetes by chromatin-independent immunoregulation and β-cell protection
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes is due to destruction of pancreatic β-cells. Lysine deacetylase inhibitors (KDACi) protect β-cells from inflammatory destruction in vitro and are promising immunomodulators. Here we demonstrate that the clinically well-tolerated KDACi vorinostat and givinostat revert diabetes in the nonobese diabetic (NOD) mouse model of type 1 diabetes and counteract inflammatory target cell damage by a mechanism of action consistent with transcription factor--rather than global chromatin--hyperacetylation. Weaning NOD mice received low doses of vorinostat and givinostat in their drinking water until 100-120 d of age. Diabetes incidence was reduced by 38% and 45%, respectively, there was a 15% increase in the percentage of islets without infiltration, and pancreatic insulin content increased by 200%. Vorinostat treatment increased the frequency of functional regulatory T-cell subsets and their transcription factors Gata3 and FoxP3 in parallel to a decrease in inflammatory dendritic cell subsets and their cytokines IL-6, IL-12, and TNF-α. KDACi also inhibited LPS-induced Cox-2 expression in peritoneal macrophages from C57BL/6 and NOD mice. In insulin-producing β-cells, givinostat did not upregulate expression of the anti-inflammatory genes Socs1-3 or sirtuin-1 but reduced levels of IL-1β + IFN-γ-induced proinflammatory Il1a, Il1b, Tnfα, Fas, Cxcl2, and reduced cytokine-induced ERK phosphorylation. Further, NF-κB genomic iNos promoter binding was reduced by 50%, and NF-κB-dependent mRNA expression was blocked. These effects were associated with NF-κB subunit p65 hyperacetylation. Taken together, these data provide a rationale for clinical trials of safety and efficacy of KDACi in patients with autoimmune disease such as type 1 diabetes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».