Central Insulin Signaling Is Attenuated by Long-Term Insulin Exposure via Insulin Receptor Substrate-1 Serine Phosphorylation, Proteasomal Degradation, and Lysosomal Insulin Receptor Degradation
Notice bibliographique
Résumé
Central insulin signaling is critical for the prevention of insulin resistance. Hyperinsulinemia contributes to insulin resistance, but it is not yet clear whether neurons are subject to cellular insulin resistance. We used an immortalized, hypothalamic, clonal cell line, mHypoE-46, which exemplifies neuronal function and expresses the components of the insulin signaling pathway, to determine how hyperinsulinemia modifies neuronal function. Western blot analysis indicated that prolonged insulin treatment of mHypoE-46 cells attenuated insulin signaling through phospho-Akt. To understand the mechanisms involved, time-course analysis was performed. Insulin exposure for 4 and 8 h phosphorylated Akt and p70-S6 kinase (S6K1), whereas 8 and 24 h treatment decreased insulin receptor (IR) and IR substrate 1 (IRS-1) protein levels. Insulin phosphorylation of S6K1 correlated with IRS-1 ser1101 phosphorylation and the mTOR-S6K1 pathway inhibitor rapamycin prevented IRS-1 serine phosphorylation. The proteasomal inhibitor epoxomicin and the lysosomal pathway inhibitor 3-methyladenine prevented the degradation of IRS-1 and IR by insulin, respectively, and pretreatment with rapamycin, epoxomicin, or 3-methyladenine prevented attenuation of insulin signaling by long-term insulin exposure. Thus, a sustained elevation of insulin levels diminishes neuronal insulin signaling through mTOR-S6K1-mediated IRS-1 serine phosphorylation, proteasomal degradation of IRS-1 and lysosomal degradation of the IR.
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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) | 0,001 | 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 ».