Insulin secretion chip (InS-chip) reveals two peaks within first-phase that temporally coincide with a transition in glucose metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract First-phase glucose-stimulated insulin secretion is mechanistically linked to type 2 diabetes yet the underlying metabolism driving this early stage of secretion is difficult to discern due to significant islet-to-islet variability. Here, we miniaturize a fluorescence anisotropy immunoassay onto a microfluidic device to measure C-peptide secretion from individual islets as a surrogate for insulin (InS-chip). This method measures secretion from up to four islets at a time with ∼7 s resolution while providing an optical window for real-time live cell imaging. Using the InS-chip, we reveal for the first time two glucose-dependent peaks of insulin secretion (i.e., a double peak) within the first phase (<10 min). By combining real-time secretion and live cell imaging, we show that islets transition from glycolytic to OxPhos-driven metabolism at the nadir of the peaks. Overall, these data validate the InS-chip to measure glucose-stimulated insulin secretion while revealing the first-phase secretion contains two peaks defined by a shift in glucose metabolism. Significance Statement Loss of the first phase of glucose-stimulated insulin secretion is one of the earliest signs of type 2 diabetes (T2D). Yet current strategies to measure the early dynamics are inadequate due to the need to pool secretion from multiple islets. In this study, we designed an islet-on-a-chip microfluidic device (InS-chip) to measure insulin secretion from individual islets with <7 s temporal resolution. Our design leaves an optical window for coupled live cell imaging to tease apart the metabolism underlying secretion. Our data reveal that first-phase insulin secretion is composed of two peaks that coincide with a shift in glucose metabolism.
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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) | 0,001 | 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 ».