Long-term storage, cryopreservation, and culture of isolated human islets: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Islet transplantation offers a potential curative treatment for patients with type 1 diabetes (T1D). To make this therapy widely available, a stable supply chain of human islets is essential. Developing techniques like cryopreservation and culture for long-term islet storage, or islet banking, with minimal functional loss would strengthen this supply chain. This study provides a systematic review of the current methods for long-term human islet storage. Methods: A search strategy and query were developed according to the PICO framework. We included studies published on PubMed, Embase, and Web of Science from inception until August 2024. Results: 6,945 studies were screened with 47 meeting criteria for full text extraction. The primary outcomes recorded were measures of islet viability and glucose stimulated insulin secretion. Optimization of culture parameters such as temperature, medium selection, and scaffolds can extend islet viability and function. Discussion: Recent studies on human islet cryopreservation report promising results for long-term storage; however, the field remains underexplored. Several cytoprotective supplements with potential utility across both culture and cryopreservation conditions have also been reviewed. Although long-term islet storage has been a critical focus since the advent of the Edmonton protocol, the literature lacks the rigor needed to drive clinical translation. Notably, we observe substantial variability in experimental design and reported outcomes, which complicates meaningful comparison between interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».