Human Multipotent Stromal Cell Secreted Effectors Accelerate Islet Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human multipotent stromal cells (hMSC) can induce islet regeneration after transplantation via the secretion of proteins that establish an islet regenerative niche. However, the identity of hMSC-secreted signals and the mechanisms by which pancreatic islet regeneration is induced remain unknown. Recently, mammalian pancreatic α-cells have been shown to possess considerable plasticity, and differentiate into β-like cells after near complete β-cell loss or overexpression of key transcriptional regulators. These studies have generated new excitement that islet regeneration during diabetes may be possible if we can identify clinically applicable stimuli to modulate these key regulatory pathways. Herein, we demonstrate that intrapancreatic-injection of concentrated hMSC-conditioned media (CM) stimulated islet regeneration without requiring cell transfer. hMSC CM-injection significantly reduced hyperglycemia, increased circulating serum insulin concentration, and improved glucose tolerance in streptozotocin-treated mice. The rate and extent of endogenous β-cell mass recovery was dependent on total protein dose administered and was further augmented by the activation of Wnt-signaling using GSK3-inhibition during CM generation. Intrapancreatic hMSC CM-injection immediately set in motion a cascade of regenerative events that included the emergence of proliferating insulin+ clusters adjacent to ducts, NKX6.1 expression in glucagon+ cells at days 1–4 suggesting the acquisition of β-cell phenotype by α-cells, and accelerated β-cell maturation with increased MAFA-expression for >1 month postinjection. Discovery and validation of islet regenerative hMSC-secreted protein may lead to the development of cell-free regenerative therapies able to tip the balance in favor of β-cell regeneration versus destruction during diabetes. Stem Cells 2019;37:516–528
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».