Alpha cell dysfunction in type 1 diabetes is independent of a senescence program
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 Diabetes (T1D) is caused by insulin deficiency, due to progressive autoimmune destruction of pancreatic β cells. Glucagon-secreting α cells become dysfunctional in T1D and contribute to pathophysiology, however, the mechanisms involved are unclear. While the majority of β cells are destroyed in T1D, some β cells escape this fate and become senescent but whether α cell dysfunction involves a senescence program has not been explored. Here we addressed the question of whether α cells become senescent during the natural history of T1D in the non-obese diabetic (NOD) mouse model and humans. NOD mice had several distinct subpopulations of α cells, but none were defined by markers of senescence at the transcriptional or protein level. Similarly, α cells of human T1D donors did not express senescence markers. Despite the lack of senescence in α cells in vivo, using a human islet culture model, we observed that DNA damage-induced senescence led to alterations in islet glucagon secretion, which could be rescued by inhibiting the senescence-associated secretory phenotype (SASP). Together our results suggest that α cell dysfunction in T1D is not due to activation of a senescence program, however, senescent β cell accumulation in the islet microenvironment may have a negative effect on α cell function.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».