MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412392302 · doi:10.1016/j.lpm.2025.104302

Pancreatic islet organoids and organoids on-chip for type 1 diabetes

2025· article· en· W4412392302 sur OpenAlexfundno aff
Mahira Mehanović, Mélanie Lopes, Sophia Coffy, Amandine Pitaval, Delphine Freida, Xavier Gidrol, Emily Tubbs

Notice bibliographique

RevueLa Presse Médicale · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Agriculture and Natural Resources, University of CaliforniaCommissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies AlternativesCanadian Electricity AssociationServierMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la RechercheAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésOrganoidIsletBiologyStem cellPancreatic isletsRegenerative medicineCell biologyInduced pluripotent stem cellCell typeCellDiabetes mellitusEmbryonic stem cellEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 1 Diabetes (T1D) is a highly complex and prevalent metabolic disease caused by dysfunctions of pancreatic islets. Over the past decade, diabetes research and treatments have focused on insulin restoration and glucose homeostasis, especially the regenerative approaches for stem cell based therapies for T1D. Nevertheless, unravelling the islet developmental processes and physiopathology of diabetes requires development of in vitro models that mimic the structure and function of islet of Langerhans. Organoids have progressively revolutionized three-dimensional cell culture allowing development of more physiologically relevant models that recapitulate cellular interactions and responses more accurately. Here, we provide insights into advanced islet organoid models focusing on their generation, characteristics, applications, and challenges. We discuss state-of-the-art tissue engineering strategies to recapitulate islet development and pancreatic niche microenvironment by exploring different cell sources of insulin-producing cells, including primary islet cells and cell line aggregation, transdifferentiation from adult somatic cells, and differentiation from stem cells. We discuss the significance of replicating the islet microenvironment through extracellular matrices and scaffolds, as well as vascular and immunomodulatory approaches. We highlight the potential of organ-on-chip technologies to closely recapitulate the complex microenvironment of pancreatic tissues providing platforms for disease modelling, drug screening and regenerative medicine. Despite the challenges, islet organoids combined with microfluidics represent a promising tool for the understanding of T1D pathogenesis and developing innovative therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLa Presse MédicaleMême sujetPancreatic function and diabetesTravaux en français237 207