Harnessing Proliferation for the Expansion of Stem Cell-Derived Pancreatic Cells: Advantages and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Restoring the number of glucose-responsive β-cells in patients living with diabetes is critical for achieving normoglycemia since functional β-cells are lost during the progression of both type 1 and 2 diabetes. Stem cell-derived β-cell replacement therapies offer an unprecedented opportunity to replace the lost β-cell mass, yet differentiation efficiencies and the final yield of insulin-expressing β-like cells are low when using established protocols. Driving cellular proliferation at targeted points during stem cell-derived pancreatic progenitor to β-like cell differentiation can serve as unique means to expand the final cell therapeutic product needed to restore insulin levels. Numerous studies have examined the effects of β-cell replication upon functionality, using primary islets in vitro and mouse models in vivo, yet studies that focus on proliferation in stem cell-derived pancreatic models are only just emerging in the field. This mini review will discuss the current literature on cell proliferation in pancreatic cells, with a focus on the proliferative state of stem cell-derived pancreatic progenitors and β-like cells during their differentiation and maturation. The benefits of inducing proliferation to increase the final number of β-like cells will be compared against limitations associated with driving replication, such as the blunted capacity of proliferating β-like cells to maintain optimal β-cell function. Potential strategies that may bypass the challenges induced by the up-regulation of cell cycle-associated factors during β-cell differentiation will be proposed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».