Inhibition of Autoimmune Diabetes in NOD Mice by miRNA Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Autoimmune destruction of the pancreatic islets in Type 1 diabetes is mediated by both increased proinflammatory (Teff) and decreased regulatory (Treg) T lymphocytes resulting in a significant decrease in the Treg:Teff ratio. The non-obese diabetic (NOD) mouse is an excellent in vivo model for testing potential therapeutics for attenuating the decrease in the Treg:Teff ratio and inhibiting disease pathogenesis. Here we show for the first time that a bioreactor manufactured therapeutic consisting of a complex of miRNA species (denoted as TA1) can effectively reset the NOD immune system from a proinflammatory to a tolerogenic state thus preventing or delaying autoimmune diabetes. Treatment of NOD mice with TA1 resulted in a systemic broad-spectrum upregulation of tolerogenic T cell subsets with a parallel downregulation of Teff subsets yielding a dramatic increase in the Treg:Teff ratio. Moreover, the murine-derived TA1 was highly effective in the inhibition of allorecognition of HLA-disparate human PBMC. TA1 demonstrated dose-responsiveness and exhibited equivalent or better inhibition of allorecognition driven proliferation than etanercept (a soluble TNF receptor). These findings demonstrate that miRNA-based therapeutics can effectively attenuate or arrest autoimmune disease processes and may be of significant utility in a broad range of autoimmune diseases including 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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».