Deletion of <i>Pten</i> in Pancreatic β-Cells Protects Against Deficient β-Cell Mass and Function in Mouse Models of Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Type 2 diabetes is characterized by diminished pancreatic β-cell mass and function. Insulin signaling within the β-cells has been shown to play a critical role in maintaining the essential function of the β-cells. Under basal conditions, enhanced insulin-PI3K signaling via deletion of phosphatase with tensin homology (PTEN), a negative regulator of this pathway, leads to increased β-cell mass and function. In this study, we investigated the effects of prolonged β-cell-specific PTEN deletion in models of type 2 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Two models of type 2 diabetes were employed: a high-fat diet (HFD) model and a db/db model that harbors a global leptin-signaling defect. A Cre-loxP system driven by the rat insulin promoter (RIP) was employed to obtain mice with β-cell-specific PTEN deletion (RIPcre(+) Pten(fl/fl)). RESULTS: PTEN expression in islets was upregulated in both models of type 2 diabetes. RIPcre(+) Pten(fl/fl) mice were completely protected against diabetes in both models of type 2 diabetes. The islets of RIPcre(+) Pten(fl/fl) mice already exhibited increased β-cell mass under basal conditions, and there was no further increase under diabetic conditions. Their β-cell function and islet PI3K signaling remained intact, in contrast to HFD-fed wild-type and db/db islets that exhibited diminished β-cell function and attenuated PI3K signaling. These protective effects in β-cells occurred in the absence of compromised response to DNA-damaging stimuli. CONCLUSIONS: PTEN exerts a critical negative effect on both β-cell mass and function. Thus PTEN inhibition in β-cells can be a novel therapeutic intervention to prevent the decline of β-cell mass and function in type 2 diabetes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».