Altered immune and metabolic molecular pathways drive islet cell dysfunction in human type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes (T1D) is characterized by the autoimmune destruction of most insulin-producing β cells, along with dysregulated glucagon secretion from pancreatic α cells. We conducted an integrated analysis that combines electrophysiological and transcriptomic profiling, along with machine learning, of islet cells from T1D donors. The few surviving β cells exhibit altered electrophysiological properties and transcriptomic signatures indicative of increased antigen presentation, metabolic reprogramming, and impaired protein translation. In α cells, we observed hyperresponsiveness and increased exocytosis, which are associated with upregulated immune signaling, disrupted transcription factor localization, and lysosome homeostasis, as well as dysregulation of mTORC1 complex signaling. Notably, key genetic risk signals for T1D were enriched in transcripts related to α cell dysfunction, including MHC class I, which were closely linked with α cell dysfunction. Our data provide what we believe are novel insights into the molecular underpinnings of islet cell dysfunction in T1D, highlighting pathways that may be leveraged to preserve residual β cell function and modulate α cell activity. These findings underscore the complex interplay between immune signaling, metabolic stress, and cellular identity in shaping islet cell phenotypes in T1D.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».