Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) raises blood-brain glucose transfer capacity and hexokinase activity in human brain
Notice bibliographique
Résumé
In hyperglycemia, glucagon-like peptide-1 (GLP-1) lowers brain glucose concentration together with increased net blood-brain clearance and brain metabolism, but it is not known whether this effect depends on the prevailing plasma glucose (PG) concentration. In hypoglycemia, glucose depletion potentially impairs brain function. Here, we test the hypothesis that GLP-1 exacerbates the effect of hypoglycemia. To test the hypothesis, we determined glucose transport and consumption rates in seven healthy men in a randomized, double-blinded placebo-controlled cross-over experimental design. The acute effect of GLP-1 on glucose transfer in the brain was measured by positron emission tomography (PET) during a hypoglycemic clamp (3 mM plasma glucose) with (18)F-fluoro-2-deoxy-glucose (FDG) as tracer of glucose. In addition, we jointly analyzed cerebrometabolic effects of GLP-1 from the present hypoglycemia study and our previous hyperglycemia study to estimate the Michaelis-Menten constants of glucose transport and metabolism. The GLP-1 treatment lowered the vascular volume of brain tissue. Loading data from hypo- to hyperglycemia into the Michaelis-Menten equation, we found increased maximum phosphorylation velocity (V max) in the gray matter regions of cerebral cortex, thalamus, and cerebellum, as well as increased blood-brain glucose transport capacity (T max) in gray matter, white matter, cortex, thalamus, and cerebellum. In hypoglycemia, GLP-1 had no effects on net glucose metabolism, brain glucose concentration, or blood-brain glucose transport. Neither hexokinase nor transporter affinities varied significantly with treatment in any region. We conclude that GLP-1 changes blood-brain glucose transfer and brain glucose metabolic rates in a PG concentration-dependent manner. One consequence is that hypoglycemia eliminates these effects of GLP-1 on brain glucose homeostasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 ».