Role of the G-Protein Coupled Receptor 3-Salt Inducible Kinase 2 Pathway in Human β Cell Proliferation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Loss of pancreatic β cells is the hallmark of type 1 diabetes (T1D) 1 , for which provision of insulin is the standard of care. While regenerative and stem cell therapies hold the promise of generating single-source or host-matched tissue to obviate immune-mediated complications 2–4 , these will still require surgical intervention and immunosuppression. Thus, methods that harness the innate capacity of β-cells to proliferate to increase β cell mass in vivo are considered vital for future T1D treatment 5, 6 . However, early in life β cells enter what appears to be a permanent state of quiescence 7–10 , directed by an evolutionarily selected genetic program that establishes a β cell mass setpoint to guard against development of fatal endocrine tumours. Here we report the development of a high-throughput RNAi screening approach to identify upstream pathways that regulate adult human β cell quiescence and demonstrate in a screen of the GPCRome that silencing G-protein coupled receptor 3 (GPR3) leads to human pancreatic β cell proliferation. Loss of GPR3 leads to activation of Salt Inducible Kinase 2 (SIK2), which is necessary and sufficient to drive cell cycle entry, increase β cell mass, and enhance insulin secretion in mice. Taken together, targeting the GPR3-SIK2 pathway represents a novel avenue to stimulate the regeneration of β cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».