Simultaneous observation of endocrine and exocrine functions of the pancreas responding to somatostatin in man

Emoto, Takashi; Miyata, Masahiko; Izukura, Masaaki; Yumiba, Takeyoshi; Mizutani, Shin; Sakamoto, Tetsuki; Matsuda, Hikaru

doi:10.1016/s0167-0115(96)00125-5

Cited by 9 publications

(3 citation statements)

References 31 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Comprehensive details and attributes of these articles are outlined in Table 4. [217], [218], [219], [220], [221], [221], [222], [223], [224], [225], [226], [227], [228], [229], [230], [231], [232], [233], [234], [235], [236], [237] 3.1. Stage III: Interpretation and Network meta-analysis Figure 5 showcases the p-values.…”

Section: Stage Ii: a Comprehensive Systematic Reviewmentioning

confidence: 99%

Graph Attention Networks for Drug Combination Discovery: Targeting Pancreatic Cancer Genes with RAIN Protocol

Parichehreh,

Kiaei,

Boush

et al. 2024

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

BackgroundMalignant neoplasm of the pancreas (MNP), a highly lethal illness with bleak outlook and few therapeutic avenues, entails numerous cellular transformations. These include irregular proliferation of ductal cells, activation of stellate cells, initiation of epithelial-to-mesenchymal transition, and changes in cell shape, movement, and attachment. Discovering potent drug cocktails capable of addressing the genetic and protein factors underlying pancreatic cancer’s development is formidable due to the disease’s intricate and varied nature.MethodIn this study, we introduce a fresh model utilizing Graph Attention Networks (GATs) to pinpoint potential drug pairings with synergistic effects for MNP, following the RAIN protocol. This protocol comprises three primary stages: Initially, employing Graph Neural Network (GNN) to suggest drug combinations for disease management by acquiring embedding vectors of drugs and proteins from a diverse knowledge graph encompassing various biomedical data types, such as drug-protein interactions, gene expression, and drug-target interactions. Subsequently, leveraging natural language processing to gather pertinent articles from clinical trials incorporating the previously recommended drugs. Finally, conducting network meta-analysis to assess the relative effectiveness of these drug combinations.ResultWe implemented our approach on a network dataset featuring drugs and genes as nodes, connected by edges representing their respective p-values. Our GAT model identified Gemcitabine, Pancrelipase Amylase, and Octreotide as the optimal drug combination for targeting the human genes/proteins associated with this cancer. Subsequent scrutiny of clinical trials and literature confirmed the validity of our findings. Additionally, network meta-analysis confirmed the efficacy of these medications concerning the pertinent genes.ConclusionBy employing GAT within the RAIN protocol, our approach represents a novel and efficient method for recommending prominent drug combinations to target proteins/genes associated with pancreatic cancer. This technique has the potential to aid healthcare professionals and researchers in identifying optimal treatments for patients while also unveiling underlying disease mechanisms.HighlightsGraph Attention Networks (GATs) used to recommend drug combinations for pancreatic cancerRAIN protocol applied to extract relevant information from clinical trials and literatureGemcitabine, Pancrelipase Amylase, and Octreotide identified as optimal drug combinationNetwork meta-analysis confirmed the effectiveness of the drug combination on gene targetsNovel and efficient method for drug discovery and disease mechanism elucidationAbstract Figure

show abstract

Section: Stage Ii: a Comprehensive Systematic Reviewmentioning

confidence: 99%

Graph Attention Networks for Drug Combination Discovery: Targeting Pancreatic Cancer Genes with RAIN Protocol

Parichehreh,

Kiaei,

Boush

et al. 2024

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Соматостатин является отрицательным регулятором функции пищеварительной системы, в том числе экзокринной функции ПЖ: он подавляет как базальную (до 50% от исходного уровня), так и стимулированную панкреатическую секрецию [39,40]. Предполагается, что соматостатин оказывает прямой угнетающий эффект на ПЖ и опосредованный через снижение выработки холецистокинина [39]. В модели стрептозотоцин-индуцированного мочеизнурения у крыс уровень соматостатина повышен, экзокринная функция ПЖ снижена [41].…”

Section: результатыunclassified

Chronic pancreatitis and diabetes mellitus: a review of the literature

2019

View full text Add to dashboard Cite

Обоснование. Достаточно давно ведется дискуссия о том, как связаны между собой хронический панкреатит (ХП) и сахарный диабет (СД). В случае развития у одного пациента следует ли их рассматривать как два независимых заболевания или одно из них -закономерное следствие другого? Если верно последнее, каковы механизмы развития СД при ХП? В существующих консенсусах специалистов-панкреатологов этому вопросу уделено недостаточно внимания, а основные положения имеют невысокий уровень доказательности. В Российский консенсус по диагностике и лечению ХП, принятый в 2016 г., положения о СД не включены. В разрабатываемых отечественных рекомендациях и согласительных документах необходимо предусмотреть выделение панкреатогенного СД как самостоятельного СД «другого типа» с учетом механизмов его развития и клинических особенностей. Цельохарактеризовать состояние проблемы панкреатогенного СД, показать отличия этого типа диабета от СД 1-го и 2-го типов с патогенетических и клинических позиций. Методы. Для раскрытия темы в обзоре использованы данные метаанализов, систематических обзоров и основные положения существующих клинических рекомендаций и консенсусов, представленные в PubMed и E-library. Результаты. По разным данным, СД 3с типа, или латентное нарушение толерантности к глюкозе при ХП, развивается у 25-80% больных ХП. У больных Ключевые слова: хронический панкреатит, сахарный диабет, панкреатогенный сахарный диабет Для цитирования: Ломакина ЕЮ, Таратина ОВ, Белоусова ЕА. Хронический панкреатит и сахарный диабет: обзор литературы. Альманах клинической медицины. 2019;47(6):525-34. О б з о р С ахарный диабет (СД) и нарушение толерантности к глюкозе достаточно часто встречаются при заболеваниях поджелудочной железы (ПЖ): остром и хроническом панкреатите (ХП), раке ПЖ, хирургических вмешательствах на ПЖ, муковисцидозе (кистозном фиброзе). Однако до последнего времени нет четкого понимания этой проблемы, включая механизмы развития, классификацию, диагностику и лечебные подходы. Дискуссия на тему о том, как связаны между собой ХП и СД, ведется достаточно давно [1-8], но в существующих консенсусах этому вопросу уделено небольшое внимание, а сформулированные положения имеют недостаточно высокий уровень доказательности [1-5]. На практике этот тип диабета расценивается и лечится как СД 2-го типа, хотя механизмы его развития иные. Наиболее типичная рекомендация в существующей литературе звучит следующим образом: «На ранних стадиях СД при ХП может Альманах клинической медицины. 2019; 47 (6): 525-534.

show abstract

“…Pancreatic exocrine secretion of fluid and enzymes is inhibited by in vivo administration of SS-14 or SS-28 in conjunction with stimulation by meal feeding or administration of CCK and/or secretin in dogs (23,138,147,291,292,331), rats (41,79), cats (6), rabbits (203), and humans (56,69,120). Additional studies using long acting SS analogs such as Octreotide (SMS201-995) and RC160 have shown similar results (141,150,194,294).…”

Section: B Somatostatinmentioning

confidence: 94%