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Enregistrement W2977856631 · doi:10.1172/jci.insight.131028

A20 as an immune tolerance factor can determine islet transplant outcomes

2019· article· en· W2977856631 sur OpenAlexafffund
Nathan W. Zammit, Stacey N. Walters, Karen Seeberger, Philip J. O’Connell, Gregory S. Korbutt, Shane T. Grey

Notice bibliographique

RevueJCI Insight · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMonash Biomedicine Discovery Institute, Monash UniversityNational Health and Medical Research CouncilAbbott Diabetes CareCanadian Institutes of Health ResearchMonash University
Mots-clésIsletImmunosuppressionImmune systemImmune toleranceTransplantationImmunologyMedicineCancer researchDiabetes mellitusEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Islet transplantation can restore lost glycemic control in type 1 diabetes subjects but is restricted in its clinical application by a limiting supply of islets and the need for heavy immune suppression to prevent rejection. TNFAIP3, encoding the ubiquitin editing enzyme A20, regulates the activation of immune cells by raising NF-κB signaling thresholds. Here, we show that increasing A20 expression in allogeneic islet grafts resulted in permanent survival for ~45% of recipients, and > 80% survival when combined with subtherapeutic rapamycin. Allograft survival was dependent upon Tregs and was antigen specific, and grafts showed reduced expression of inflammatory factors. Transplantation of islets with A20 containing a loss-of-function variant (I325N) resulted in increased RIPK1 ubiquitination and NF-κB signaling, graft hyperinflammation, and acute allograft rejection. Overexpression of A20 in human islets potently reduced expression of inflammatory mediators, with no impact on glucose-stimulated insulin secretion. Therapeutic administration of A20 raises inflammatory signaling thresholds to favor immune tolerance and promotes islet allogeneic survival. Clinically, this would allow for reduced immunosuppression and support the use of alternate islet sources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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