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Enregistrement W4388221232 · doi:10.1016/j.stemcr.2023.10.005

AT7867 promotes pancreatic progenitor differentiation of human iPSCs

2023· article· en· W4388221232 sur OpenAlexafffund
Nerea Cuesta‐Gomez, Kevin Verhoeff, Nidheesh Dadheech, Rena Pawlick, Braulio A. Marfil‐Garza, Haide Razavy, A. M. James Shapiro

Notice bibliographique

RevueStem Cell Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBreakthrough T1D CanadaAlberta Diabetes FoundationJuvenile Diabetes Research Foundation CanadaCanada Research ChairsStem Cell NetworkDiabetes CanadaDiabetes Research Institute Foundation
Mots-clésPDX1BiologyProgenitor cellDownregulation and upregulationTransplantationInternal medicineStem cellAndrologyIn vivoEndocrinologyCellular differentiationDiabetes mellitusCell biologyIsletMedicineBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Generation of pure pancreatic progenitor (PP) cells 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 with 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 with controls (time and group: p < 0.0001). Overall, our data show that AT7867 enhances PP cell differentiation leading to accelerated diabetes reversal.

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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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