Enhanced activation of cellular AMPK by dual-small molecule treatment: AICAR and A769662
Notice bibliographique
Résumé
AMP-activated protein kinase (AMPK) is a key cellular energy sensor and regulator of metabolic homeostasis. Activation of AMPK provides beneficial outcomes in fighting against metabolic disorders such as insulin resistance and type 2 diabetes. Currently, there is no allosteric AMPK activator available for the treatment of metabolic diseases, and limited compounds are available to robustly stimulate cellular/tissue AMPK in a specific manner. Here we investigated whether simultaneous administration of two different pharmacological AMPK activators, which bind and act on different sites, would result in an additive or synergistic effect on AMPK and its downstream signaling and physiological events in intact cells. We observed that cotreating primary hepatocytes with the AMP mimetic 5-aminoimidazole-4-carboxamide-1-β-D-ribofuranoside (AICAR) and a low dose (1 μM) of the allosteric activator A769662 produced a synergistic effect on AMPK Thr172 phosphorylation and catalytic activity, which was associated with a more profound increase/decrease in phosphorylation of downstream AMPK targets and inhibition of hepatic lipogenesis compared with single-compound treatment. Mechanistically, we found that cotreatment does not stimulate LKB1, upstream kinase for AMPK, but it protects against dephosphorylation of Thr172 phosphorylation by protein phosphatase PP2Cα in an additive manner in a cell-free assay. Collectively, we demonstrate that AICAR sensitizes the effect of A769662 and promotes AMPK activity and its downstream events. The study demonstrates the feasibility of promoting AMPK activity by using two activators with distinct modes of action in order to achieve a greater activation of AMPK and downstream signaling.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».