Enhancing human islet xenotransplant survival and function in diabetic immunocompetent mice through LRH-1/NR5A2 pharmacological activation
Notice bibliographique
Résumé
The intricate etiology of type 1 diabetes mellitus (T1D), characterized by harmful interactions between the immune system and insulin-producing beta cells, has hindered the development of effective therapies including human islet transplantation, which requires strong immunosuppressants that impair beta cell survival and function. As such alternative immunomodulating therapies are required for successful transplantation. The discovery that pharmacological activation of the nuclear receptor LRH-1/NR5A2 can reverse hyperglycemia in mouse models of T1D by altering, and not suppressing the autoimmune attack, prompted us to investigate whether LRH-1/NR5A2 activation could improve human islet function/survival after xenotransplantation in immunocompetent mice. Human islets were transplanted under the kidney capsule of streptozotocin (STZ)-induced diabetic mice, and treatment with BL001 (LRH-1/NR5A2 agonist) or vehicle was administered one week post-transplant. Our study, encompassing 3 independent experiments with 3 different islet donors, revealed that mice treated for 8 weeks with BL001 exhibited lower blood glucose levels correlating with improved mouse survival rates as compared to vehicle-treated controls. Human C-peptide was detectable in BL001-treated mice at both 4 and 8 weeks indicating functional islet beta cells. Accordingly, in mice treated with BL001 for 8 weeks, the beta cell mass was preserved, while a significant decrease in alpha cells was observed compared to mice treated with BL001 for only 4 weeks. In contrast, vehicle-treated mice exhibited a reduction in insulin-expressing cells at 8 weeks compared to those at 4 weeks. These results suggest that BL001 significantly enhances the survival, engraftment, and functionality of human islets in a STZ-induced diabetic mouse model.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».