Gene Transfection and Expression of Transforming Growth Factor-β1 in Nonobese Diabetic Mouse Islets Protects β-Cells in Syngeneic Islet Grafts from Autoimmune Destruction
Notice bibliographique
Résumé
Nonobese diabetic (NOD) mice develop diabetes and destroy syngeneic islet grafts through an autoimmune response. Because transforming growth factor (TGF)-beta1 downregulates immune responses, we tested whether overexpression of TGF-beta1 by gene transfection of NOD mouse islets could protect beta-cells in islet grafts from autoimmune destruction. NOD mouse islet cells were transfected with an adenoviral DNA expression vector encoding porcine latent TGF-beta1 (Ad TGF-beta1) or the adenoviral vector alone (control Ad vector). The frequency of total islet cells expressing TGF-beta1 protein was increased from 12 +/- 1% in control Ad vector-transfected cells to 89 +/- 4% in Ad TGF-beta1-transfected islet cells, and the frequency of beta-cells that expressed TGF-beta1 was increased from 12 +/- 1% to 60 +/- 7%. Also, secretion of TGF-beta1 was significantly increased in islets that overexpressed TGF-beta1. Ad TGF-beta1-transfected NOD mouse islets that overexpressed TGF-beta1 prevented diabetes recurrence after transplantation into diabetic NOD mice for a median of 22 days compared with only 7 days for control Ad vector-transfected islets (p = 0.001). Immunohistochemical examination of the islet grafts revealed significantly more TGF-beta1+ cells and insulin+ cells and significantly fewer CD45+ leukocytes in Ad TGF-beta1-transfected islet grafts. Also, islet beta-cell apoptosis was significantly decreased whereas apoptosis of graft-infiltrating leukocytes was significantly increased in Ad TGF-beta1-transfected islet grafts. These observations demonstrate that overexpression of TGF-beta1, by gene transfection of NOD mouse islets, protects islet beta-cells from apoptosis and autoimmune destruction and delays diabetes recurrence after islet transplantation.
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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 ».