The potential and challenges of alternative sources of β cells for the cure of type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The experience in the field of islet transplantation shows that it is possible to replace β cells in a patient with type 1 diabetes (T1D), but this cell therapy is limited by the scarcity of organ donors and by the danger associated to the immunosuppressive drugs. Stem cell therapy is becoming a concrete opportunity to treat various diseases. In particular, for a disease like T1D, caused by the loss of a single specific cell type that does not need to be transplanted back in its originating site to perform its function, a stem cell-based cell replacement therapy seems to be the ideal cure. New and infinite sources of β cells are strongly required. In this review, we make an overview of the most promising and advanced β cell production strategies. Particular hope is placed in pluripotent stem cells (PSC), both embryonic (ESC) and induced pluripotent stem cells (iPSC). The first phase 1/2 clinical trials with ESC-derived pancreatic progenitor cells are ongoing in the United States and Canada, but a successful strategy for the use of PSC in patients with diabetes has still to overcome several important hurdles. Another promising strategy of generation of new β cells is the transdifferentiation of adult cells, both intra-pancreatic, such as alpha, exocrine and ductal cells or extra-pancreatic, in particular liver cells. Finally, new advances in gene editing technologies have given impetus to research on the production of human organs in chimeric animals and on in situ reprogramming of adult cells through in vivo target gene activation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».