Human islets contain a subpopulation of glucagon-like peptide-1 secreting α cells that is increased in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our study shows that glucagon-like peptide-1 (GLP-1) is secreted within human islets and may play an unexpectedly important paracrine role in islet physiology and pathophysiology. It is known that α cells within rodent and human pancreatic islets are capable of secreting GLP-1, but little is known about the functional role that islet-derived GLP-1 plays in human islets. METHODS: We used flow cytometry, immunohistochemistry, perifusions, and calcium imaging techniques to analyse GLP-1 expression and function in islets isolated from cadaveric human donors with or without type 2 diabetes. We also used immunohistochemistry to analyse GLP-1 expression within islets from pancreatic biopsies obtained from living donors. RESULTS: We have demonstrated that human islets secrete ∼50-fold more GLP-1 than murine islets and that ∼40% of the total human α cells contain GLP-1. Our results also confirm that dipeptidyl peptidase-4 (DPP4) is expressed in α cells. Sitagliptin increased GLP-1 secretion from cultured human islets but did not enhance glucose-stimulated insulin secretion (GSIS) in islets from non-diabetic (ND) or type 2 diabetic (T2D) donors, suggesting that β cell GLP-1 receptors (GLP-1R) may already be maximally activated. Therefore, we tested the effects of exendin-9, a GLP-1R antagonist. Exendin-9 was shown to reduce GSIS by 39% and 61% in ND islets and T2D islets, respectively. We also observed significantly more GLP-1+ α cells in T2D islets compared with ND islets obtained from cadaveric donors. Furthermore, GLP-1+ α cells were also identified in pancreatic islet sections obtained from living donors undergoing surgery. CONCLUSIONS: In summary, we demonstrated that human islets secrete robust amounts of GLP-1 from an α cell subpopulation and that GLP-1R signalling may support GSIS to a greater extent in T2D islets.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».