Potential Benefits of Nrf2/Keap1 Targeting in Pancreatic Islet Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Permanent pancreatic islet cell destruction occurs in type 1 diabetes mellitus (T1DM) through the infiltration of inflammatory cells and cytokines. Loss of β-cell integrity secondary to oxidation leads to an inability to appropriately synthesize and secrete insulin. Allogenic islet cell transplantation (ICT) has risen as a therapeutic option to mitigate problematic hypoglycemia. Nevertheless, during the process of transplantation, islet cells are exposed to oxidatively caustic conditions that severely decrease the islet cell yield. Islet cells are at a baseline disadvantage to sustain themselves during times of metabolic stress as they lack a robust anti-oxidant defense system, glycogen stores, and vascularity. The Nrf2/Keap1 system is a master regulator of antioxidant genes that has garnered attention as pharmacologic activators have shown a protective response and a low side effect profile. Herein, we present the most recently studied Nrf2/Keap1 activators in pancreas for application in ICT: Dh404, dimethyl fumarate (DMF), and epigallocatechin gallate (EGCG). Furthermore, we discuss that Nrf2/Keap1 is a potential target to ameliorate oxidative stress at every step of the Edmonton Protocol.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».