Exploring senescence as a modifier of β cell extracellular vesicles in type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 Diabetes (T1D) is a chronic metabolic disease resulting from insulin deficiency due to autoimmune loss of pancreatic β cells. In addition to β cell destruction, it is now accepted that β cell stress and dysfunction, such as senescence, plays a crucial role in the development of the disease. Accumulation of senescent β cells occurs during development of T1D in humans and contributes to the progression of T1D in the nonobese diabetic (NOD) mouse model. Senescent β cells are thought to exacerbate the inflammatory response within the islets by production and secretion of senescence-associated secretory phenotype (SASP). Extracellular vesicles (EVs) from β cells have been shown to carry protein and microRNAs (miRNAs), influencing cellular signaling and may contribute to the development of T1D but it remains to be addressed how senescence impacts β cell EV cargo. In this minireview, we discuss emerging evidence that EV cargo proteins and miRNAs associated with senescence could contribute to the development of T1D and could suggest potential biomarkers and therapeutic targets for the regulation of SASP and elimination of senescent β cells in T1D. Future investigation exploring the intricate relationship between β cell senescence, EVs and miRNAs could pave the way for the development of novel diagnostic techniques and therapeutic interventions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».