GLP-1 receptor agonists synergize with DYRK1A inhibitors to potentiate functional human β cell regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide-1 receptor (GLP1R) agonists and dipeptidyl peptidase 4 inhibitors are widely prescribed diabetes drugs due to their ability to stimulate insulin secretion from remaining β cells and to reduce caloric intake. Unfortunately, they fail to increase human β cell proliferation. Small-molecule inhibitors of dual-specificity tyrosine-regulated kinase 1A (DYRK1A) are able to induce adult human β cell proliferation, but rates are modest (~2%), and their specificity to β cells is limited. Here, we provide evidence that combining any member of the GLP1R agonist class with any member of the DYRK1A inhibitor class induces a synergistic increase in human β cell replication (5 to 6%) accompanied by an actual increase in numbers of human β cells. GLP1R agonist-DYRK1A inhibitor synergy required combined inhibition of DYRK1A and an increase in cAMP and did not lead to β cell dedifferentiation. These beneficial effects on proliferation were seen in both normal human β cells and β cells derived from individuals with type 2 diabetes. The ability of the GLP1R agonist-DYRK1A inhibitor combination to enhance human β cell proliferation, human insulin secretion, and blood glucose control extended in vivo to studies of human islets transplanted into euglycemic and streptozotocin-diabetic immunodeficient mice. No adverse events were observed in the mouse studies during a 1-week period. Because of the relative β cell specificity of GLP1R agonists, the combination provides an improved, although not complete, degree of human β cell specificity.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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.
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 ».