Metabolic insights into the hepatoprotective role of N-acetylcysteine in mouse liver
Notice bibliographique
Résumé
The hepatoprotective mechanisms of N-acetylcysteine (NAC) in non-acetaminophen-induced liver injury have not been studied in detail. We investigated the possibility that NAC could affect key pathways of hepatocellular metabolism with or without changes in glutathione (GSH) synthesis. Hepatocellular metabolites and high-energy phosphates were quantified from mouse liver extracts by 1H- and 31P-NMR (nuclear magnetic resonance) spectroscopy. 13C-NMR-isotopomer analysis was used to measure [U-13C]glucose metabolism through pyruvate dehydrogenase (PDH) and pyruvate carboxylase (PC). NAC (150-1,200 mg/kg) increased liver concentrations of GSH from 8.60 +/- 0.48 to a maximum of 12.95 +/- 1.03 micromol/g ww, whereas hypotaurine (HTau) concentrations increased from 0.05 +/- 0.02 to 9.95 +/- 1.12 micromol/g ww. The limited capacity of NAC to increase GSH synthesis was attributed to impaired glucose metabolism through PC. However, 300 mg/kg NAC significantly increased the fractional 13C-enrichment in Glu (from 2.08% +/- 0.26% to 4.00% +/- 0.44%) synthesized through PDH, a key enzyme for mitochondrial energy metabolism. This effect could be uncoupled from GSH synthesis and was associated with the prevention of liver injury induced by tert-butylhydroperoxide and 3-nitropropionic acid. In conclusion, NAC (1) has a limited capacity to elevate GSH synthesis; (2) increases HTau formation linearly; and (3) improves mitochondrial tricarboxylic acid (TCA) cycle metabolism by stimulation of carbon flux through PDH. This latter effect is independent of the capacity of NAC to replete GSH stores. These metabolic actions, among other yet unknown effects, are critical for NAC's therapeutic value and should be taken into account when deciding on a wider use of NAC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».