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Enregistrement W4281757206 · doi:10.1016/j.molmet.2022.101524

DNA damage to β cells in culture recapitulates features of senescent β cells that accumulate in type 1 diabetes

2022· article· en· W4281757206 sur OpenAlexafffund
Gabriel Brawerman, Jasmine Pipella, Peter J. Thompson

Notice bibliographique

RevueMolecular Metabolism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMax Rady College of Medicine, University of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Alberta
Mots-clésDNA damageDNACell biologyCell cultureType 2 diabetesType 1 diabetesDiabetes mellitusBiologyGeneticsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Type 1 Diabetes (T1D) is characterized by progressive loss of insulin-producing pancreatic β cells as a result of autoimmune destruction. In addition to β cell death, recent work has shown that subpopulations of β cells acquire dysfunction during T1D. We previously reported that β cells undergoing a DNA damage response (DDR) and senescence accumulate during the pathogenesis of T1D. However, the question of how senescence develops in β cells has not been investigated. METHODS: Here, we tested the hypothesis that unrepaired DNA damage in the context of genetic susceptibility triggers β cell senescence using culture models including the mouse NIT1 β cell line derived from the T1D-susceptible nonobese diabetic (NOD) strain, human donor islets and EndoC β cells. DNA damage was chemically induced using etoposide or bleomycin and cells or islets were analyzed by a combination of molecular assays for senescence phenotypes including Western blotting, qRT-PCR, Luminex assays, flow cytometry and histochemical staining. RNA-seq was carried out to profile global transcriptomic changes in human islets undergoing DDR and senescence. Insulin ELISAs were used to quantify glucose-stimulated insulin secretion from chemically-induced senescent human islets, EndoC β cells and mouse β cell lines in culture. RESULTS: Sub-lethal DNA damage in NIT1 cells led to several classical hallmarks of senescence including sustained DDR activation, growth arrest, enlarged flattened morphology and a senescence-associated secretory phenotype (SASP) resembling what occurs in primary β cells during T1D in NOD mice. These phenotypes differed between NIT1 cells and the MIN6 β cell line derived from a non-T1D susceptible mouse strain. RNA-seq analysis of DNA damage-induced senescence in human islets from two different donors revealed a p53 transcriptional program and upregulation of prosurvival and SASP genes, with inter-donor variability in this response. Inter-donor variability in human islets was also apparent in the extent of persistent DDR activation and SASP at the protein level. Notably, chemically induced DNA damage also led to DDR activation and senescent phenotypes in EndoC-βH5 human β cells, confirming that this response can occur directly in a human β cell line. Finally, DNA damage led to different effects on glucose-stimulated insulin secretion in mouse β cell lines as compared with human islets and EndoC β cells. CONCLUSIONS: Taken together, these findings suggest that some of the phenotypes of senescent β cells that accumulate during the development of T1D in the NOD mouse and humans can be modeled by chemically induced DNA damage to mouse β cell lines, human islets and EndoC β cells in culture. The differences between β cells from different mouse strains and different human islet donors and EndoC β cells highlights species differences and the role for genetic background in modifying the β cell response to DNA damage and its effects on insulin secretion. These culture models will be useful tools to understand some of the mechanisms of β cell senescence in T1D.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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