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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».