A prioritized medium-throughput screen on human stem cell derived insulin secreting beta cells identifies FGF4, FGF5, FGF8F, FGF19 and FGF21 as protective factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stem cell-derived β-like cells (SCβ cells) are a potential alternative to cadaveric β cells for replacement therapy in type 1 diabetes. However, SCβ cells face a multitude of stresses that must be overcome. Both β cells and SCβ cells reside in complex microtissues and can therefore be modulated by hundreds of autocrine/paracrine signals within these islets or spheroids. Here, we leveraged multi-omics data from late-stage SCβ cells and human islets to map ligand-receptor pairs and generate a prioritized list of ligands for high-content SCβ cell survival screening. Our medium-throughput screen tracked cell number, cell death, and INS production over several days using automated, high-content imaging. Members of the fibroblast growth factor (FGF) family significantly prevented cytokine-induced cell death, with the top validated hits being FGF4, FGF5, FGF19, FGF21, and FGF8F. With these results, there is the potential to improve SCβ cell survival in vitro via readily targetable pathways and to produce a more robust product for translation to the clinic.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».