Enhancing the efficiency of human pancreatic islet dissociation
Notice bibliographique
Résumé
Over half a million children worldwide are affected by type 1 diabetes, an autoimmune disease characterized by the destruction of insulin-producing pancreatic beta cells. Islet transplantation is a treatment that is currently limited by the lack of vascular network to support large islets post-transplantation. A promising proposal is to disperse native islets into single-cell suspensions and re-aggregate them into smaller, uniform “pseudo-islets”. Substantial cell loss during islet dispersion, however, remains an important obstacle that limits the yield of pseudo-islet aggregates, especially considering the scarcity of donor islets. To optimize the dissociation protocol, we experimented with different cell dissociation reagents, concentrations, and times in order to establish standards for future pseudo-islet formation procedure. Isolated human islets were dissociated using Trypsin, TrypLE, Accutase, Accumax, and Dispase. These dissociation reagents were identified through literature and the concentrations as well as dissociation times used were in ranges previously outlined. Cell counts of viable cells were recorded using Trypan Blue and PicoGreen DNA assay to quantify cell loss during islet dispersion, filtration and post-culture. Assessment of the viability of the re-aggregated pseudo-islets post-culture was performed using the Alamar Blue assay. Preliminary results showed the potential for 5.8-fold increase in cell recovery which provides evidence of the significant need to optimize the dissociation protocol. TrypLE showed the highest recovery of cells both post-dissociation and filtration. Results from the project are promising and further investigations will allow the results to become applicable to clinical trials. Improving the recovery and quality of dissociated islet cells will directly help increase the number of treatable patients from the limited supply of donor islets.
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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».