В теорию функционирования пересаженной поджелудочной железы я не лезу, поскольку не думаю, что от этого она у меня будет дольше функционировать.

Вот если бы ты точно знала теорию функционирования пересаженной поджелудочной железы, то, может быть, смогла бы продлить ей жизнь.

то, что мне сказал врач

The pancreatic islet is a unique micro-organ composed of several hormone secreting endocrine cells such as beta-cells (insulin), alpha-cells (glucagon), and delta-cells (somatostatin) that are embedded in the exocrine tissues and comprise 1-2% of the entire pancreas. There is a close correlation between body and pancreas weight. Total beta-cell mass also increases proportionately to compensate for the demand for insulin in the body. What escapes this proportionate expansion is the size distribution of islets. Large animals such as humans share similar islet size distributions with mice, suggesting that this micro-organ has a certain size limit to be functional. The inability of large animal pancreata to generate proportionately larger islets is compensated for by an increase in the number of islets and by an increase in the proportion of larger islets in their overall islet size distribution. Furthermore, islets exhibit a striking plasticity in cellular composition and architecture among different species and also within the same species under various pathophysiological conditions. In the present study, we describe novel approaches for the analysis of biological image data in order to facilitate the automation of analytic processes, which allow for the analysis of large and heterogeneous data collections in the study of such dynamic biological processes and complex structures. Such studies have been hampered due to technical difficulties of unbiased sampling and generating large-scale data sets to precisely capture the complexity of biological processes of islet biology. Here we show methods to collect unbiased "representative" data within the limited availability of samples (or to minimize the sample collection) and the standard experimental settings, and to precisely analyze the complex three-dimensional structure of the islet. Computer-assisted automation allows for the collection and analysis of large-scale data sets and also assures unbiased interpretation of the data. Furthermore, the precise quantification of islet size distribution and spatial coordinates (i.e. X, Y, Z-positions) not only leads to an accurate visualization of pancreatic islet structure and composition, but also allows us to identify patterns during development and adaptation to altering conditions through mathematical modeling.

для особо понятливых

Островковая ткань поджелудочной железы является уникальным микро-органом, состоящим из нескольких участков, секретирующие эндокринные клетки(гормоны), такие как бета-клеток (инсулин), альфа-клетки (глюкагон) и дельта-клети (соматостатин), внедренные в экзокринные ткани и составляют 1 - 2% от всей поджелудочной железы. Существует тесная связь между массой тела и весом поджелудочной железы . Вес бета-клеточной массы пропорционально увеличивается для компенсации потребности в инсулине в организме. Каков выход для этого пропорционально растущего в размерах распределени\ инсулиновых островков? Крупные животные, такие как человек, делят одинаковый по размеру островок с мышью, полагая, что этот микро-орган имеет определенные ограничения на размер, чтобы быть функциональным. Неспособность ПЖ больших животных для создания пропорционально бОльших островков компенсируется за счет увеличения числа островков и увеличение доли больших островков в их общем распределении объема. Кроме того, островки показывают поразительную пластичность клеточного состава и архитектуры различных видов, а также видоизменений в пределах одного вида в различных патофизиологических условиях. В настоящем исследовании мы описываем новые подходы для анализа биологических данных изображения с целью облегчения автоматизации аналитических процессов, которые позволяют анализировать большие и разнородные объемы данных в исследовании таких динамических биологических процессов и сложных структур. Такие исследования были затруднены из-за технических сложностей объективного отбора и создания крупномасштабных наборов данных для точного захвата биологических процессов островков ПЖ. Здесь мы показываем методы сбора беспристрастных "представителей" данных в пределах ограниченного наличия образцов в стандартных экспериментальных условиях, и возможность точно анализировать сложные трехмерные структуры островков.Компьютерная автоматизация позволяет осуществлять сбор и анализ крупных наборов данных, а также обеспечивает объективное освещение данных. Кроме того, обеспечивает точную количественную оценку островков и размер распределения и пространственных координат (например, X, Y, Z-позиции) не только приводит к точной визуализации поджелудочной структуры островков и их композиции, но и позволяет выявить закономерности в процессе разработки и адаптации к изменению условий путем математического моделирования

неизвестно, какое количество бета-клеток мне досталось с новой поджелудкой. И что лучше поменьше их перенапрягать

Это похоже на то, что бабульки у подъезда говорят: "Не ешь много сладкого, а-то диабе-е-ет разовьецца!

Quote (2010)
неизвестно, какое количество бета-клеток мне досталось с новой поджелудкой. И что лучше поменьше их перенапрягать

Это похоже на то, что бабульки у подъезда говорят: "Не ешь много сладкого, а-то диабе-е-ет разовьецца!"

у людей с избыточным весом, когда ПЖ "не в состоянии" обеспечить потребности большого тела достаточным количеством качественного инсулина.

сахарный диабет - наследственно обусловленное заболевание и генетическая предрасположенность к нему опосредуется несколькими генами. Как показали исследования последних лет, в предрасположенности к развитию сахарного диабета типа 1 участвуют более 20 различных генов, локализованных на различных хромосомах. Локус предрасположенности к сахарному диабету 1 типа - IDDM1, кодирует гены системы HLA, расположенные на 6-й хромосоме; локус IDDM2- на хромосоме 11р15; локус IDDM3- на хромосоме 15q26; IDDM4 - локализуется на хромосоме 11q13; локус IDDM5 - на хромосома 6q25; локус IDDM6 - на хромосоме 18q; локус IDDM7 - на хромосоме 2q31-q33; локус IDDM8 - на хромосоме 6q25-27; локус IDDM9 - на хромосоме 3q21-25;локус IDDM10 - на хромосоме 10p11.2; локус IDDM11 - на хромосома 14q24.3-q31; локус IDDM12 - на хромосоме 2q31; локус IDDM13 - на хромосоме 2q33; локус IDDM15 - на хромосоме 6q21; локус IDDM17 - хромосоме 1q22.3; локус IDDM18 - на хромосоме 5q31-q33; локус DXS1068 - на хромосоме Хр11.4-р1.1; локус GCK - на хромосоме 7p; локус NOS2 - на хромосоме 17q11.2; локус CD4 - на хромосоме12р12-pter. Локусы генов, участвующих в предрасположенности к сахарному диабету типа 1 локализуются на нескольких хромосомах, но две из них 6-я (локусы IDDM1, IDDM5, IDDM8, IDDM15) и 2-я (IDDM7, IDDM12, IDDM13) хромосомы представляют особый интерес, т.к. на них идентифицировано 7 из 20 генов, участвующих в предрасположенности к диабету. Более того, не все перечисленные гены имеют одинаковый вклад в семейную ассоциацию предрасположенности к диабету. Так, на локус IDDM1 (гены HLA) приходится всего лишь 32%, IDDM2 - 10%; IDDM4 - 2%; IDDM5 - 5%; IDDM6 - 4%; IDDM7 - 5%; IDDM8 - 13%; IDDM9 - 8%, IDDM10 - 14%;DXS106 - 7%. Вклад локуса IDDM3, IDDM11, IDDM12, IDDM13, IDDM15 и др. - пока не установлен.
Наиболее выраженная ассоциация сахарного диабета типа 1 имеется с генами системы HLA и сочетается с гаплотипами HLA: DR3 (DRB1*0301- DQA1*0501-DQB*0201) и DR4 (DRB1*0401,02,05-DQA1*0301-DQB1*0302). Предрасположенность умеренной степени риска сочетается с гаплотипами HLA: DR1 (DRB1*01-DQA1*0101-DQB1*0501); DR8 (DR1*0801-DQA1*0401-DQB1*0402): DR9 (DRB1*0902-DQA1*0301-DQB1*0303); DR10 (DRB2*0101-DQA1*0301-DQB1*0501).

лучше поменьше их перенапрягать

Это похоже на то, что бабульки у подъезда говорят: "Не ешь много сладкого, а-то диабе-е-ет разовьецца!"

диета - хорошая профилактика СД 2.

так бабульки у подъезда не совсем глупости говорят? много сладкого -> избыточный вес -> диабет?