Preclinical evaluation of antigen-specific nanotherapy based on phosphatidylserine-liposomes for type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes (T1D) is an autoimmune disease caused by the destruction of insulin-producing cells. Due to the ability of apoptotic cells clearance to induce tolerance, we previously generated liposomes rich in phophatidylserine (PS) -a feature of apoptotic cells- loaded with insulin peptides to mimic apoptotic beta-cells. PS-liposomes arrested autoimmunity in experimental T1D through the induction of tolerance. The aim of this study was to investigate the potential of several peptides from different T1D autoantigens encapsulated in (PS)-liposomes for T1D prevention and to assess its safety. T1D autoantigens (Insulin, C-peptide, GAD65 and IA2) were encapsulated in PS-liposomes. Liposomes were administered to the 'gold-standard' model for the study of autoimmune T1D, the Non-Obese Diabetic mouse, that spontaneously develop the disease. Safety and toxicity of liposomes were also determined. Only PS-liposomes encapsulating insulin peptides decrease T1D incidence in the Non-Obese Diabetic mouse model. Disease prevention correlates with a decrease in the severity of the autoimmune islet destruction driven by leukocytes. PS-liposomes neither showed toxic effect nor secondary complications. Among the here referred autoantigens, insulin peptides are the best candidates to be encapsulated in liposomes, like an artificial apoptotic cell, for the arrest of autoimmunity in T1D in a safe manner.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».