Progress in Translational Regulatory T Cell Therapies for Type 1 Diabetes and Islet Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Regulatory T cells (Tregs) have become highly relevant in the pathophysiology and treatment of autoimmune diseases, such as type 1 diabetes (T1D). As these cells are known to be defective in T1D, recent efforts have explored ex vivo and in vivo Treg expansion and enhancement as a means for restoring self-tolerance in this disease. Given their capacity to also modulate alloimmune responses, studies using Treg-based therapies have recently been undertaken in transplantation. Islet transplantation provides a unique opportunity to study the critical immunological crossroads between auto- and alloimmunity. This procedure has advanced greatly in recent years, and reports of complete abrogation of severe hypoglycemia and long-term insulin independence have become increasingly reported. It is clear that cellular transplantation has the potential to be a true cure in T1D, provided the remaining barriers of cell supply and abrogated need for immune suppression can be overcome. However, the role that Tregs play in islet transplantation remains to be defined. Herein, we synthesize the progress and current state of Treg-based therapies in T1D and islet transplantation. We provide an extensive, but concise, background to understand the physiology and function of these cells and discuss the clinical evidence supporting potency and potential Treg-based therapies in the context of T1D and islet transplantation. Finally, we discuss some areas of opportunity and potential research avenues to guide effective future clinical application. This review provides a basic framework of knowledge for clinicians and researchers involved in the care of patients with T1D and islet transplantation.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».