Amino Acid and Insulin Signaling via the mTOR/p70 S6 Kinase Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Amino acids have emerged as potent modulators of the mTOR/p70 S6 kinase pathway. The involvement of this pathway in the regulation of insulin-stimulated glucose transport was investigated in the present study. Acute exposure (1 h) to a balanced mixture of amino acids reduced insulin-stimulated glucose transport by as much as 55% in L6 muscle cells. The effect of amino acids was fully prevented by the specific mTOR inhibitor rapamycin. Time course analysis of insulin receptor substrate 1 (IRS-1)-associated phosphatidylinositol (PI) 3-kinase activity revealed that incubation with amino acids speeds up its time-dependent deactivation, leading to a dramatic suppression (-70%) of its activity after 30 min of insulin stimulation as compared with its maximal activation (5 min of stimulation). This accelerated deactivation of PI 3-kinase activity in amino acid-treated cells was associated with a concomitant and sustained increase in the phosphorylation of p70 S6 kinase. In marked contrast, inhibition of mTOR by rapamycin maintained PI 3-kinase maximally activated for up to 30 min. The marked inhibition of insulin-mediated PI 3-kinase activity by amino acids was linked to a rapamycin-sensitive increase in serine/threonine phosphorylation of IRS-1 and a decreased binding of the p85 subunit of PI 3-kinase to IRS-1. Furthermore, amino acids were required for the degradation of IRS-1 during long term insulin treatment. These results identify the mTOR/p70 S6 kinase signaling pathway as a novel modulator of insulin-stimulated glucose transport in skeletal muscle cells.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».