Inflammatory β-Cell Stress and Immune Surveillance in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen increased recognition for the role of β-cell stress as a contributing factor to the autoimmune destruction process that ultimately results in symptomatic type 1 diabetes (T1D). Preclinical studies have discovered a variety of stress responses in the β-cell that occur at presymptomatic stages and contribute to disease progression, but unifying explanations of how these mechanisms operate to promote disease progression remain incomplete. We propose that stressed β-cells transition into β-cells expressing inflammatory molecules that provoke an immune response to restore homeostasis by coordinating islet repair and the removal of stressed cells. However, when immune surveillance fails, stressed β-cells accumulate and contribute to autoimmunity. Therapies directed toward stressed β-cells to either curb their inflammatory signaling or to eliminate them (essentially doing the job of the failed immune surveillance) are moving from animal models into the clinic with promising initial results, although the understanding of how the immune response is coordinated by stressed β-cells is not clear. In this article, we discuss β-cell stress responses implicated in T1D pathogenesis based on evidence from humans and highlight existing knowledge gaps in their mechanisms. Future work in this field is poised to target T1D by simultaneously targeting stressed β-cells and the failed immune response to halt the progression of autoimmunity and prevent β-cell destruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».