Early immune mechanisms of neonatal porcine islet xenograft rejection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal pigs have the potential to provide an inexhaustible source of islets for the treatment of type 1 diabetes. However, the immunological barriers to islet xenotransplantation still need to be overcome. A better understanding of the xeno-specific immune responses that are involved in neonatal porcine islet (NPI) xenotransplant rejection will help to facilitate the identification of new targets for anti-rejection therapies, and thus enable more specific targeting of the immune cells and molecules involved. METHODS: In this study, we examined the early events of NPI xenograft rejection in the absence of autoimmunity using an immune-competent B6 mouse transplant model. Immune cells were identified by immunohistochemistry and immune molecules were identified by reverse transcription-PCR and flow cytometry assays. RESULTS: Our results demonstrated that early events in NPI xenograft rejection are characterized by initial infiltration of innate immune cells such as macrophages (M1) and neutrophils. CONCLUSIONS: Targeting these cells, which appear early in the rejection process, may provide an opportunity to abort the rejection process prior to activation of T cells. One strategy could be the blockade of chemotactic signals associated with preferential recruitment of immune cells into the graft site. Collectively, our studies demonstrated that early recruitment of immune cells into graft site is controlled by chemotactic activities and suggest a potential target to prevent the early infiltration of immune cells within the graft. Our findings in this study will have significance in improving NPI xenograft acceptance and induce long-term xenograft survival.
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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 | 0,000 |
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.
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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; 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 ».