A Novel Glucagon-like Peptide-1 (GLP-1)/Glucagon Hybrid Peptide with Triple-acting Agonist Activity at Glucose-dependent Insulinotropic Polypeptide, GLP-1, and Glucagon Receptors and Therapeutic Potential in High Fat-fed Mice
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide-1 (GLP-1), glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP), and glucagon bind to related members of the same receptor superfamily and exert important effects on glucose homeostasis, insulin secretion, and energy regulation. The present study assessed the biological actions and therapeutic utility of novel GIP/glucagon/GLP-1 hybrid peptides. Nine novel peptides were synthesized and exhibited complete DPP-IV resistance and enhanced in vitro insulin secretion. The most promising peptide, [dA(2)]GLP-1/GcG, stimulated cAMP production in GIP, GLP-1, and glucagon receptor-transfected cells. Acute administration of [dA(2)]GLP-1/GcG in combination with glucose significantly lowered plasma glucose and increased plasma insulin in normal and obese diabetic (ob/ob) mice. Furthermore, [dA(2)]GLP-1/GcG elicited a protracted glucose-lowering and insulinotropic effect in high fat-fed mice. Twice daily administration of [dA(2)]GLP-1/GcG for 21 days decreased body weight and nonfasting plasma glucose and increased circulating plasma insulin concentrations in high fat-fed mice. Furthermore, [dA(2)]GLP-1/GcG significantly improved glucose tolerance and insulin sensitivity by day 21. Interestingly, locomotor activity was increased in [dA(2)]GLP-1/GcG mice, without appreciable changes in aspects of metabolic rate. Studies in knock-out mice confirmed the biological action of [dA(2)]GLP-1/GcG via multiple targets including GIP, GLP-1, and glucagon receptors. The data suggest significant promise for novel triple-acting hybrid peptides as therapeutic options for obesity and diabetes.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».