METRNL Rescues Glucose Intolerance and Ameliorates Obesity Phenotype in a Diet‐Induced Model of Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Physical inactivity is a primary modifiable risk factor for obesity and type 2 diabetes (T2D), metabolic diseases that are rampant in both pediatric/adult populations. Endurance exercise has been shown to prevent/attenuate the onset and progression of obesity/T2D. We postulated that exercise mediated these pro‐metabolic effects on distal fat depots and other organs via secretory myokines. Our lab has identified two such myokines: interleukin‐15 (IL‐15) and meteorin‐like protein METRNL. Here we administered these two myokines, singularly and in combination, to deduce the respective potency in treating obesity by utilizing a diet‐induced model of obesity. C57Bl/6 mice were fed high‐fat diet (HFD; 60% kcal from fat) for 6 months until the animals were hyperglycemic and glucose intolerant. Subsequently the animals were divided into HFD control, endurance exercise (15 m/min for 60 min, 5 days/week, END), or given intravenous injections of recombinant METRNL (0.4 ng/kg/day, 3x/week, MET), IL‐15 (25 ng/kg/day, 3x/week), or a combination group of both IL‐15 and METRNL (COMBO) for 8 weeks. Treatment with METRNL or COMBO normalized serum glucose levels, improved glucose tolerance, and reduced body and fat weight, increased pancreas weight as effectively as the mice in END group (all P < 0.05). Inguinal fat analyses showed a marked improvement in gene networks involved in mitochondrial biogenesis and browning of the fat (increased ucp1 , prdm16 , and cidea expression), and COX activity in END, MET, and COMBO groups in tandem. IL‐15 treatment alone had no effect on these indices. Our data clearly establishes treatment with METRNL as an effective therapeutic approach to counteract diet‐induced obesity. Funded by NSERC and CIHR.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».