Adenosine signaling contributes to ethanol-induced fatty liver in mice
Notice bibliographique
Résumé
Fatty liver is commonly associated with alcohol ingestion and abuse. While the molecular pathogenesis of these fatty changes is well understood, the biochemical and pharmacological mechanisms by which ethanol stimulates these molecular changes remain unknown. During ethanol metabolism, adenosine is generated by the enzyme ecto-5'-nucleotidase, and adenosine production and adenosine receptor activation are known to play critical roles in the development of hepatic fibrosis. We therefore investigated whether adenosine and its receptors play a role in the development of alcohol-induced fatty liver. WT mice fed ethanol on the Lieber-DeCarli diet developed hepatic steatosis, including increased hepatic triglyceride content, while mice lacking ecto-5'-nucleotidase or adenosine A1 or A2B receptors were protected from developing fatty liver. Similar protection was also seen in WT mice treated with either an adenosine A1 or A2B receptor antagonist. Steatotic livers demonstrated increased expression of genes involved in fatty acid synthesis, which was prevented by blockade of adenosine A1 receptors, and decreased expression of genes involved in fatty acid metabolism, which was prevented by blockade of adenosine A2B receptors. In vitro studies supported roles for adenosine A1 receptors in promoting fatty acid synthesis and for A2B receptors in decreasing fatty acid metabolism. These results indicate that adenosine generated by ethanol metabolism plays an important role in ethanol-induced hepatic steatosis via both A1 and A2B receptors and suggest that targeting adenosine receptors may be effective in the prevention of alcohol-induced fatty liver.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».