Placental small extracellular vesicles from normal pregnancy and gestational diabetes increase insulin gene transcription and content in β cells
Notice bibliographique
Résumé
Insulin secretion increases progressively during pregnancy to maintain normal maternal blood glucose levels. The placenta plays a crucial role in this process by releasing hormones and extracellular vesicles into the maternal circulation, which drive significant changes in pregnancy physiology. Placental extracellular vesicles, which are detectable in the plasma of pregnant women, have been shown to signal peripheral tissues and contribute to pregnancy-related conditions. While studies using murine models have demonstrated that extracellular vesicles can modulate insulin secretion in pancreatic islets, it remains unclear whether these effects translate to human biology. Understanding how placental signals enhance insulin synthesis and secretion from β cells could be pivotal in developing new therapies for diabetes. In our study, we isolated placental small extracellular vesicles from human placentae and utilised the human β cell line, EndoC-βH3, to investigate their effects on β-cell function in vitro. Our results indicate that human β cells internalise placental small extracellular vesicles, leading to enhanced insulin gene expression and increased insulin content within the β cells. Moreover, these vesicles up-regulated the expression of Annexin A1, a protein known to increase insulin content. This up-regulation of Annexin A1 holds promise as a potential mechanism by which placental small extracellular vesicles enhance insulin biosynthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».