Differential Antidiabetic Efficacy of Incretin Agonists Versus DPP-4 Inhibition in High Fat–Fed Mice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined whether chronic administration of a glucagon-like peptide 1 (GLP-1) receptor agonist exendin-4 (Ex-4), a glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) receptor agonist D-Ala(2)-GIP (DA-GIP), or a dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor (DPP-4i) des-fluoro-sitagliptin produced comparable antidiabetic actions in high fat-fed mice. RESEARCH DESIGN AND METHODS: High fat-fed mice were administered twice-daily injections of Ex-4, DA-GIP, vehicle (saline), or vehicle with the addition of des-fluoro-sitagliptin (DPP-4i) in food to produce sustained inhibition of DPP-4 activity. RESULTS AND CONCLUSIONS: Mice treated with vehicle alone or DA-GIP exhibited progressive weight gain, whereas treatment with Ex-4 or DPP-4i prevented weight gain. Although Ex-4 improved oral glucose tolerance and insulin-to-glucose ratios after an intraperitoneal glucose tolerance test (IPGTT), DPP-4i had no significant effect after IPGTT but improved glucose excursion and insulin levels after an oral glucose tolerance test. The extent of improvement in glycemic control was more sustained with continuous DPP-4 inhibition, as evidenced by loss of glucose control evident 9 h after peptide administration and a significant reduction in A1C observed with DPP-4i but not with DA-GIP or Ex-4 therapy. DA-GIP, but not Ex-4 or DPP-4i, was associated with impairment in insulin sensitivity and increased levels of plasma leptin and resistin. Although none of the therapies increased beta-cell mass, only Ex-4-treated mice exhibited increased pancreatic mRNA transcripts for Irs2, Egfr, and Gck. These findings highlight significant differences between pharmacological administration of incretin receptor agonists and potentiation of endogenous GLP-1 and GIP via DPP-4 inhibition.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».