Disease-modifying pharmacological treatments of type 1 diabetes: Molecular mechanisms, target checkpoints, and possible combinatorial treatments
Notice bibliographique
Résumé
After a century of extensive scientific investigations, there is still no curative or disease-modifying treatment available that can provide long-lasting remission for patients diagnosed with type 1 diabetes (T1D). Although T1D has historically been regarded as a classic autoimmune disorder targeting and destroying pancreatic islet β-cells, significant research has recently demonstrated that β-cells themselves also play a substantial role in the disease's progression, which could explain some of the unfavorable clinical outcomes. We offer a thorough review of scientific and clinical insights pertaining to molecular mechanisms behind pathogenesis and the different therapeutic interventions in T1D covering over 20 possible pharmaceutical intervention treatments. The interventions are categorized as immune therapies, treatments targeting islet endocrine dysfunctions, medications with dual modes of action in immune and islet endocrine cells, and combination treatments with a broader spectrum of activity. We suggest that these collective findings can provide a valuable platform to discover new combinatorial synergies in search of the curative disease-modifying intervention for T1D. SIGNIFICANCE STATEMENT: This research delves into the underlying causes of T1D and identifies critical mechanisms governing β-cell function in both healthy and diseased states. Thus, we identify specific pathways that could be manipulated by existing or new pharmacological interventions. These interventions fall into several categories: (1) immunomodifying therapies individually targeting immune cell processes, (2) interventions targeting β-cells, (3) compounds that act simultaneously on both immune cell and β-cell pathways, and (4) combinations of compounds simultaneously targeting immune and β-cell pathways.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».