Whole Organism High Content Screening Identifies Stimulators of Pancreatic Beta-Cell Proliferation
Notice bibliographique
Résumé
Inducing beta-cell mass expansion in diabetic patients with the aim to restore glucose homeostasis is a promising therapeutic strategy. Although several in vitro studies have been carried out to identify modulators of beta-cell mass expansion, restoring endogenous beta-cell mass in vivo has yet to be achieved. To identify potential stimulators of beta-cell replication in vivo, we established transgenic zebrafish lines that monitor and allow the quantification of cell proliferation by using the fluorescent ubiquitylation-based cell cycle indicator (FUCCI) technology. Using these new reagents, we performed an unbiased chemical screen, and identified 20 small molecules that markedly increased beta-cell proliferation in vivo. Importantly, these structurally distinct molecules, which include clinically-approved drugs, modulate three specific signaling pathways: serotonin, retinoic acid and glucocorticoids, showing the high sensitivity and robustness of our screen. Notably, two drug classes, retinoic acid and glucocorticoids, also promoted beta-cell regeneration after beta-cell ablation. Thus, this study establishes a proof of principle for a high-throughput small molecule-screen for beta-cell proliferation in vivo, and identified compounds that stimulate beta-cell proliferation and regeneration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».