Insulin Inhibits IL-10–Mediated Regulatory T Cell Function: Implications for Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation is known to promote metabolic dysregulation in obesity and type 2 diabetes. Although the precise origin of the unchecked inflammatory response in obesity is unclear, it is known that overproduction of proinflammatory cytokines by innate immune cells affects metabolism. For example, TNF-α contributes to the inability of cells to respond to insulin and to the increase in levels of insulin. Whether this hyperinsulinemia itself is part of a feedback loop that affects the progression of chronic adipose inflammation is unknown. In this article, we show that regulatory T cells (Tregs) express the insulin receptor, and that high levels of insulin impair the ability of Tregs to suppress inflammatory responses via effects on the AKT/mTOR signaling pathway. Insulin activated AKT signaling in Tregs, leading to inhibition of both IL-10 production and the ability of Tregs to suppress the production of TNF-α by macrophages in a contact-independent manner. The effect of insulin on Treg suppression was limited to IL-10 production and it did not alter the expression of other proteins associated with Treg function, including CTLA-4, CD39, and TGF-β. In a model of diet-induced obesity, Tregs from the visceral adipose tissue of hyperinsulinemic, obese mice showed a similar specific decrease in IL-10 production, as well as a parallel increase in production of IFN-γ. These data suggest that hyperinsulinemia may contribute to the development of obesity-associated inflammation via a previously unknown effect of insulin on the IL-10-mediated function of Tregs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».