Novel GLP-1 Fusion Chimera as Potent Long Acting GLP-1 Receptor Agonist
Notice bibliographique
Résumé
GLP-1 has a variety of anti-diabetic effects. However, native GLP-1 is not suitable for therapy of diabetes due to its short half-life (t1/2<2 min). To circumvent this, we developed a long-lasting GLP-1 receptor agonist by the fusion of GLP-1 with human IgG2 Fc (GLP-1/hIgG2). ELISA-based receptor binding assay demonstrated that GLP-1/hIgG2 had high binding affinity to the GLP-1R in INS-1 cells (Kd = 13.90±1.52 nM). Upon binding, GLP-1/hIgG2 was rapidly internalized by INS-1 cells in a dynamin-dependent manner. Insulin RIA showed that GLP-1/IgG2 dose-dependently stimulated insulin secretion from INS-1 cells. Pharmacokinetic studies in CD1 mice showed that with intraperitoneal injection (i.p.), the GLP-1/hIgG2 peaked at 30 minutes in circulation and maintained a plateau for >168 h. Intraperitoneal glucose tolerance test (IPGTT) in mice showed that GLP-1/hIgG2 significantly decreased glucose excursion. Furthermore, IPGTT performed on mice one week after a single drug-injection also displayed significantly reduced glucose excursion, indicating that GLP-1/hIgG2 fusion protein has long-lasting effects on the modulation of glucose homeostasis. GLP-1/hIgG2 was found to be effective in reducing the incidence of diabetes in multiple-low-dose streptozotocin-induced type 1 diabetes in mice. Together, the long-lasting bioactive GLP-1/hIgG2 retains native GLP-1 activities and thus may serve as a potent GLP-1 receptor agonist.
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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 ».