Is Insulin Action in the Brain Clinically Relevant?
Notice bibliographique
Résumé
Last year marked the ninetieth anniversary of the discovery of insulin by Nobel Laureates Frederick Banting and John Macleod, as well as Charles Best and James Bertram Collip. The initial success of insulin’s ability to lower glucose levels in type 1 diabetes is now shadowed by the urgent need to characterize insulin resistance and secretion defects in type 2 diabetes and obesity. Insulin triggers signaling pathways in liver, muscle, and fat that inhibit glucose production and increase glucose uptake (1). However, it has only been in recent years that the brain has received attention for being an insulin-sensitive organ that regulates food intake (2) and glucose (3) and lipid (4) homeostasis in animals (Fig. 1). FIG. 1. A working hypothesis for insulin action in the brain. Insulin triggers signaling cascades in the brain to regulate food intake and modulate the reward-related hedonic food response. In addition, brain insulin action alters glucose and lipid metabolism. The hypothalamus (blue) is the main effector of the metabolic changes induced by insulin and can coordinate the prefrontal cortex (green) to regulate the hedonic assessment of appetite. WAT, white adipose tissue. Circulating insulin crosses the blood-brain barrier and acts on its receptor in the hypothalamus to lower food intake and body weight (2). Infusion of insulin into the central nervous system (CNS) lowers food intake in rats (5), mice (6), and baboons (7), whereas hyperphagia is detected in neuronal insulin receptor knockout mice (8). Further, high-fat feeding induces hypothalamic insulin resistance in rodents (9). Although these animal studies expand the role of insulin to regulate appetite and suggest that characterizing insulin signaling pathways may reveal novel targets that reverse brain insulin resistance in obesity, a central question remains, Is …
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».