Optimization and Scale-up Isolation and Culture of Neonatal Porcine Islets: Potential for Clinical Application
Notice bibliographique
Résumé
One challenge that must be overcome to allow transplantation of neonatal porcine islets (NPIs) to become a clinical reality is defining a reproducible and scalable protocol for the efficient preparation of therapeutic quantities of clinical grade NPIs. In our standard protocol, we routinely isolate NPIs from a maximum of four pancreases, requiring tissue culture in 16 Petri dishes (four per pancreas) in Ham's F10 and bovine serum albumin (BSA). We have now developed a scalable and technically simpler protocol that allows us to isolate NPIs from a minimum of 12 pancreases at a time by employing automated tissue chopping, collagenase digestion in a single vessel, and tissue culture/media changes in 75% fewer Petri dishes. For culture, BSA is replaced with human serum albumin and supplemented with Z-VAD-FMK general caspase inhibitor and a protease inhibitor cocktail. The caspase inhibitor was added to the media for only the first 90 min of culture. NPIs isolated using the scalable protocol had significantly more cellular insulin recovered (56.9 ± 1.4 µg) when compared to the standard protocol (15.0 ± 0.5 µg; p < 0.05). Compared to our standard protocol, recovery of β-cells (6.0 × 10(6) ± 0.2 vs. 10.0 × 10(6) ± 0.4; p < 0.05) and islet equivalents (35,135 ± 186 vs. 41,810 ± 226; p < 0.05) was significantly higher using the scalable protocol. During a static glucose stimulation assay, the SI of islets isolated by the standard protocol were significantly lower than the scale-up protocol (4.3 ± 0.2 vs. 5.5 ± 0.1; p < 0.05). Mice transplanted with NPIs using the scalable protocol had significantly lower blood glucose levels than the mice that receiving NPIs from the standard protocol (p < 0.01) and responded significantly better to a glucose tolerance test. Based on the above findings, this improved simpler scalable protocol is a significantly more efficient means for preparing therapeutic quantities of clinical grade NPIs.
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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 | 0,000 | 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 ».