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Enregistrement W2810239357 · doi:10.1007/s00125-018-4672-5

Bioengineered human pseudoislets form efficiently from donated tissue, compare favourably with native islets in vitro and restore normoglycaemia in mice

2018· article· en· W2810239357 sur OpenAlexafffund
Yang Yu, Anissa Gamble, Rena Pawlick, Andrew R. Pepper, Bassem Salama, Derek Toms, Golsa Razian, Cara E. Ellis, Antonio Bruni, Boris Gala-López, Jia Lü, Heather Vovko, Cecilia Chiu, Shaaban Abdo, Tatsuya Kin, Greg Korbutt, A. M. James Shapiro, Mark Ungrin

Notice bibliographique

RevueDiabetologia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Alberta
Mots-clésIsletTransplantationRenal capsuleInternal medicineIn vivoEndocrinologyInsulinPancreatic isletsBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Islet transplantation is a treatment option that can help individuals with type 1 diabetes become insulin independent, but inefficient oxygen and nutrient delivery can hamper islet survival and engraftment due to the size of the islets and loss of the native microvasculature. We hypothesised that size-controlled pseudoislets engineered via centrifugal-forced-aggregation (CFA-PI) in a platform we previously developed would compare favourably with native islets, even after taking into account cell loss during the process. Human islets were dissociated and reaggregated into uniform, size-controlled CFA-PI in our microwell system. Their performance was assessed in vitro and in vivo over a range of sizes, and compared with that of unmodified native islets, as well as islet cell clusters formed by a conventional spontaneous aggregation approach (in which dissociated islet cells are cultured on ultra-low-attachment plates). In vitro studies included assays for membrane integrity, apoptosis, glucose-stimulated insulin secretion assay and total DNA content. In vivo efficacy was determined by transplantation under the kidney capsule of streptozotocin-treated Rag1 −/− mice, with non-fasting blood glucose monitoring three times per week and IPGTT at day 60 for glucose response. A recovery nephrectomy, removing the graft, was conducted to confirm efficacy after completing the IPGTT. Architecture and composition were analysed by histological assessment via insulin, glucagon, pancreatic polypeptide, somatostatin, CD31 and von Willebrand factor staining. CFA-PI exhibit markedly increased uniformity over native islets, as well as substantially improved glucose-stimulated insulin secretion (8.8-fold to 11.1-fold, even after taking cell loss into account) and hypoxia tolerance. In vivo, CFA-PI function similarly to (and potentially better than) native islets in reversing hyperglycaemia (55.6% for CFA-PI vs 20.0% for native islets at 500 islet equivalents [IEQ], and 77.8% for CFA-PI vs 55.6% for native islets at 1000 IEQ), and significantly better than spontaneously aggregated control cells (55.6% for CFA-PI vs 0% for spontaneous aggregation at 500 IEQ, and 77.8% CFA-PI vs 33.4% for spontaneous aggregation at 1000 IEQ; p < 0.05). Glucose clearance in the CFA-PI groups was improved over that in the native islet groups (CFA-PI 18.1 mmol/l vs native islets 29.7 mmol/l at 60 min; p < 0.05) to the point where they were comparable with the non-transplanted naive normoglycaemic control mice at a low IEQ of 500 IEQ (17.2 mmol/l at 60 min). The ability to efficiently reformat dissociated islet cells into engineered pseudoislets with improved properties has high potential for both research and therapeutic applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations54
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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