Insulin Resistance and Environmental Pollutants: Experimental Evidence and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The metabolic disruptor hypothesis postulates that environmental pollutants may be risk factors for metabolic diseases. Because insulin resistance is involved in most metabolic diseases and current health care prevention programs predominantly target insulin resistance or risk factors thereof, a critical analysis of the role of pollutants in insulin resistance might be important for future management of metabolic diseases. OBJECTIVES: We aimed to critically review the available information linking pollutant exposure to insulin resistance and to open the discussion on future perspectives for metabolic disruptor identification and prioritization strategies. METHODS: We searched PubMed and Web of Science for experimental studies reporting on linkages between environmental pollutants and insulin resistance and identified a total of 23 studies as the prime literature. DISCUSSION: Recent studies specifically designed to investigate the effect of pollutants on insulin sensitivity show a potential causation of insulin resistance. Based on these studies, a summary of viable test systems and end points can be composed, allowing insight into what is missing and what is needed to create a standardized insulin resistance toxicity testing strategy. CONCLUSIONS: It is clear that current research predominantly relies on top-down identification of insulin resistance-inducing metabolic disruptors and that the development of dedicated in vitro or ex vivo screens to allow animal sparing and time- and cost-effective bottom-up screening is a major future research need.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».