AT7867 promotes pancreatic progenitor differentiation of human iPSCs and accelerates diabetes reversal
Notice bibliographique
Résumé
Summary Generation of pure pancreatic progenitor cells (PPs) is critical for clinical translation of stem cell derived islets. Herein, we performed PP differentiation with and without AKT/P70 inhibitor AT7867 and characterized the resulting cells at protein and transcript level in vitro and in vivo upon transplantation into diabetic mice. AT7867 treatment increased the percentage of PDX1 + NKX6.1 + (-AT7867: 50.9% [IQR 48.9%-53.8%]; +AT7867: 90.8% [IQR 88.9%-93.7%]; p=0.0021 ) and PDX1 + GP2 + PP cells (-AT7867: 39.22% [IQR 36.7%-44.1%; +AT7867: 90.0% [IQR 88.2%-93.6%]; p=0.0021 ). Transcriptionally, AT7867 treatment significantly upregulated PDX1 ( p=0.0001 ), NKX6.1 ( p=0.0005 ) and GP2 ( p=0.002 ) expression compared to controls, while off-target markers PODXL ( p<0.0001 ) and TBX2 ( p <0.0001 ) were significantly downregulated. Transplantation of AT7867 treated PPs resulted in faster hyperglycemia reversal in diabetic mice compared to controls (time and group: p<0.0001 ). Overall, our data shows that AT7867 enhances PP cell differentiation leading to accelerated diabetes reversal.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».