Epidermal Growth Factor Receptor Signaling Promotes Pancreatic β-Cell Proliferation in Response to Nutrient Excess in Rats Through mTOR and FOXM1
Notice bibliographique
Résumé
The cellular and molecular mechanisms underpinning the compensatory increase in β-cell mass in response to insulin resistance are essentially unknown. We previously reported that a 72-h coinfusion of glucose and Intralipid (GLU+IL) induces insulin resistance and a marked increase in β-cell proliferation in 6-month-old, but not in 2-month-old, Wistar rats. The aim of the current study was to identify the mechanisms underlying nutrient-induced β-cell proliferation in this model. A transcriptomic analysis identified a central role for the forkhead transcription factor FOXM1 and its targets, and for heparin-binding epidermal growth factor (EGF)-like growth factor (HB-EGF), a ligand of the EGF receptor (EGFR), in nutrient-induced β-cell proliferation. Phosphorylation of ribosomal S6 kinase, a mammalian target of rapamycin (mTOR) target, was increased in islets from GLU+IL-infused 6-month-old rats. HB-EGF induced proliferation of insulin-secreting MIN6 cells and isolated rat islets, and this effect was blocked in MIN6 cells by the EGFR inhibitor AG1478 or the mTOR inhibitor rapamycin. Coinfusion of either AG1478 or rapamycin blocked the increase in FOXM1 signaling, β-cell proliferation, and β-cell mass and size in response to GLU+IL infusion in 6-month-old rats. We conclude that chronic nutrient excess promotes β-cell mass expansion via a pathway that involves EGFR signaling, mTOR activation, and FOXM1-mediated cell proliferation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».