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Enregistrement W2300010261 · doi:10.1111/jdi.12479

Engineering the gut for insulin replacement to treat diabetes

2016· review· en· W2300010261 sur OpenAlexaff
Majid Mojibian, Maria M. Glavas, Timothy J. Kieffer

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Investigation · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnteroendocrine cellDiabetes mellitusMedicineInsulinPopulationEndocrine systemBioinformaticsHormoneCellEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut epithelium's large surface area, its direct exposure to ingested nutrients, its vast stem cell population and its immunotolerogenic environment make it an excellent candidate for therapeutic cells to treat diabetes. Thus, several attempts have been made to coax immature gut cells to differentiate into insulin-producing cells by altering the expression patterns of specific transcription factors. Furthermore, because of similarities in enteroendocrine and pancreatic endocrine cell differentiation pathways, other approaches have used genetically engineered enteroendocrine cells to produce insulin in addition to their endogenous secreted hormones. Several studies support the utility of both of these approaches for the treatment of diabetes. Converting a patient's own gut cells into meal-regulated insulin factories in a safe and immunotolerogenic environment is an attractive approach to treat and potentially cure diabetes. Here, we review work on these approaches and indicate where we feel further advancements are required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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