Dipeptidyl peptidase iv inhibitors and diabetes therapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Current type 2 diabetes therapies are mainly targeted at stimulating pancreatic beta-cell secretion and reducing insulin resistance. A number of alternative therapies are currently being developed to take advantage of the actions of the incretin hormones Glucagon-Like Peptide-1 (GLP-1) and Glucose-dependent Insulinotropic Polypeptide (GIP). These hormones are released from the small intestine in response to nutrient ingestion and stimulate insulin secretion in a glucose-dependent manner. One approach to potentiating their actions is based on inhibiting dipeptidyl peptidase IV (DPP IV), the major enzyme responsible for degrading the incretins in vivo. DPP IV exhibits characteristics that have allowed the development of specific orally administered inhibitors with proven efficacy in improving glucose tolerance in animal models of diabetes. A number of clinical trials have demonstrated that DPP IV inhibitors are effective in improving glucose disposal and reducing hemoglobin A1c levels in type 2 diabetic patients and one inhibitor, sitagliptin, is now in therapeutic use, with others likely to receive FDA approval in the near future. Studies aimed at elucidating the mode of action of the inhibitors are still ongoing. Both enhancement of insulin secretion and reduction in glucagon secretion, resulting from the blockade of incretin degradation, are believed to play important roles in DPP IV inhibitor action. Preclinical studies indicate that increased levels of incretins improve beta-cell secretory function and exert effects on beta-cell mitogenesis and survival that can preserve beta-cell mass. Roles for other hormones, neuropeptides and cytokines in DPP IV inhibitor-medicated responses are also possible.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle