Enhancing Incretin Action for the Treatment of Type 2 Diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the mechanisms of action, therapeutic potential, and challenges inherent in the use of incretin peptides and dipeptidyl peptidase-IV (DPP-IV) inhibitors for the treatment of type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The scientific literature describing the biological importance of incretin peptides and DPP-IV inhibitors in the control of glucose homeostasis has been reviewed, with an emphasis on mechanisms of action, experimental diabetes, human physiological experiments, and short-term clinical studies in normal and diabetic human subjects. RESULTS: Glucagon-like peptide 1 (GLP-1) and glucose-dependent insulinotropic peptide (GIP) exert important effects on beta-cells to stimulate glucose-dependent insulin secretion. Both peptides also regulate beta-cell proliferation and cytoprotection. GLP-1, but not GIP, inhibits gastric emptying, glucagon secretion, and food intake. The glucose-lowering actions of GLP-1, but not GIP, are preserved in subjects with type 2 diabetes. However, native GLP-1 is rapidly degraded by DPP-IV after parenteral administration; hence, degradation-resistant, long-acting GLP-1 receptor (GLP-1R) agonists are preferable agents for the chronic treatment of human diabetes. Alternatively, inhibition of DPP-IV-mediated incretin degradation represents a complementary therapeutic approach, as orally available DPP-IV inhibitors have been shown to lower glucose in experimental diabetic models and human subjects with type 2 diabetes. CONCLUSIONS: GLP-1R agonists and DPP-IV inhibitors have shown promising results in clinical trials for the treatment of type 2 diabetes. The need for daily injections of potentially immunogenic GLP-1-derived peptides and the potential for unanticipated side effects with chronic use of DPP-IV inhibitors will require ongoing scrutiny of the risk-benefit ratio for these new therapies as they are evaluated in the clinic.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle