CCL22-expressing Stem Cell–derived Islet Grafts Recruit Regulatory T Cells in Mice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cell therapy using human donor or stem cell-derived islets (SC-islets) to replace lost insulin-producing beta (β) cells holds great promise for type 1 diabetes. Recruiting regulatory T cells (Treg) through chemokine signaling could mitigate allo- and autoimmune attack on transplanted β-cells, potentially obviating the need for immunosuppressants. We hypothesized that SC-islets genetically engineered to secrete the chemokine C-C motif chemokine ligand 22 (CCL22) would attract Treg to the site of transplantation and may ultimately prolong graft survival. METHODS: We engineered human embryonic stem cells to express CCL22 and differentiated them into SC-islets. CCL22 + SC-islets were assessed for gene and protein markers of endocrine cells and tested for function in vitro by glucose-stimulated insulin secretion assay, and in vivo by transplanting SC-islets into immune-deficient, streptozotocin-treated diabetic mice. Next, CCL22 bioactivity was confirmed by Transwell Treg migration assay. Treg migration was tracked using bioluminescent imaging of mice with CCL22 + SC-islet grafts and infused with luciferase-expressing Treg. RESULTS: The expression of CCL22 did not adversely impact the differentiation into SC-islets, as confirmed by gene and protein analysis and functional tests in vitro and in vivo. CCL22 + SC-islets induced Treg migration in vitro, with specificity to CCL22 confirmed by a C-C motif chemokine receptor type 4 antagonist. Furthermore, CCL22 + SC-islet grafts recruited human Treg to the transplant site. CONCLUSIONS: CCL22 + SC-islets are functional and capable of attracting Treg. By recruiting Treg, CCL22 + SC-islets may create a tolerogenic immune environment for SC-islets after transplantation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».