GLP-1 Mediates Antiapoptotic Effect by Phosphorylating Bad through a β-Arrestin 1-mediated ERK1/2 Activation in Pancreatic β-Cells
Notice bibliographique
Résumé
Strategies based on activating GLP-1 receptor (GLP-1R) are intensively developed for the treatment of type 2 diabetes. The exhaustive knowledge of the signaling pathways linked to activated GLP-1R within the beta-cells is of major importance. In beta-cells, GLP-1 activates the ERK1/2 cascade by diverse pathways dependent on either Galpha(s)/cAMP/cAMP-dependent protein kinase (PKA) or beta-arrestin 1, a scaffold protein. Using pharmacological inhibitors, beta-arrestin 1 small interfering RNA, and islets isolated from beta-arrestin 1 knock-out mice, we demonstrate that GLP-1 stimulates ERK1/2 by two temporally distinct pathways. The PKA-dependent pathway mediates rapid and transient ERK1/2 phosphorylation that leads to nuclear translocation of the activated kinases. In contrast, the beta-arrestin 1-dependent pathway produces a late ERK1/2 activity that is restricted to the beta-cell cytoplasm. We further observe that GLP-1 phosphorylates the cytoplasmic proapoptotic protein Bad at Ser-112 but not at Ser-155. We find that the beta-arrestin 1-dependent ERK1/2 activation engaged by GLP-1 mediates the Ser-112 phosphorylation of Bad, through p90RSK activation, allowing the association of Bad with the scaffold protein 14-3-3, leading to its inactivation. beta-Arrestin 1 is further found to mediate the antiapoptotic effect of GLP-1 in beta-cells through the ERK1/2-p90RSK-phosphorylation of Bad. This new regulatory mechanism engaged by activated GLP-1R involving a beta-arrestin 1-dependent spatiotemporal regulation of the ERK1/2-p90RSK activity is now suspected to participate in the protection of beta-cells against apoptosis. Such signaling mechanism may serve as a prototype to generate new therapeutic GLP-1R ligands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».