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Enregistrement W3215828699 · doi:10.1097/01.tp.0000804696.36004.22

P.160: Immune Response to Vascularizing Subcutaneous Engineered Islet Grafts

2021· article· en· W3215828699 sur OpenAlexaffabout
Krystal Ortaleza, Sean M. Kinney, So‐Yoon Won, Ilana Talior‐Volodarsky, Michael V. Sefton

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemIsletTransplantationImmunologyFlow cytometryImmune toleranceCancer researchMedicineChemistryInternal medicineEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The subcutaneous space is a promising islet transplant site as it has the necessary large transplant volume and largely avoids the blood-mediated inflammatory response, but it requires further vascularization. Moreover, the accessibility of this site allows for monitoring and retrieval of the transplant. Our lab’s methacrylic acid (MAA)-containing biomaterials induce vascularization, in part by polarizing macrophages to a pro-regenerative “M2” type state. We have shown that rodent islets injected in an MAA-poly(ethylene glycol) (MAA-PEG) hydrogel, survive and engraft in the subcutaneous space of immune compromised SCID/Bg mice. It is expected that the modulation of host macrophages plays an important role in subcutaneous islet engraftment, through an effect on vessel formation and IGF1 signaling, but the extent to which this polarization affects the local immune environment is still unknown. We expect that the unique immune environment of the skin together with MAA-modulated vascularization will affect the efficacy of peri-operative immunosuppressants commonly used for allogeneic transplants. In this work we aim to understand the immune environment of subcutaneously implanted, vascularizing islet allografts to allow for the development of a targeted short-term immune mitigation strategy. Methods: 200 mouse islet equivalents (IEQ) were isolated from C57Bl/6J mice and injected in 100 µl of MAA-PEG hydrogel into Balb/c or SCID/bg mice. Islet grafts were removed on days 1, 3, and 7 for analysis of the immune environment by flow cytometry or qPCR. Results: Granulocyte and monocyte recruitment differed between allografts in BALB/c mice and an immunocompromised SCID/bg “immunological control” at day 1. Of note was a significant difference in an apparent granulocyte myeloid derived suppressor cell (MDSC) population (CD11b+CD11c-Ly6G+Ly6Clow-med F4/80-SSClow-med). Differences in IFNy, but not TNFα or TGFβ, expression were also observed. Discussion/Conclusion: We have identified differences in innate cell recruitment between immune competent and incompetent models, particularly the MDSC populations. MDSCs are key players in allograft acceptance because of their mediation of vascularization-associated inflammation. A better understanding of this difference will help determine if these cells are required for proper islet engraftment in a vascularized subcutaneous site. Characterization of the implant also revealed an upregulation of IFN-γ expression. This upregulation highlights that local macrophages or natural killer cells may have been activated by the graft. Work is ongoing to further explore these results and evaluate the efficacy of common immunosuppressants on the response to a subcutaneous allograft. A greater understanding of the immune response to a vascularizing, subcutaneous islet graft will allow us to better develop strategies for subcutaneous islet transplantation as a regenerative treatment option for T1D.CFREF/Medicine by Design. Canadian Institutes of Health Research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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