A minimal model of insulin secretion and kinetics to assess hepatic insulin extraction
Notice bibliographique
Résumé
The liver is the principal site of insulin degradation, and assessing its ability to extract insulin is important to understand several pathological states. Noninvasive quantification of hepatic extraction (HE) in an individual requires comparing the profiles of insulin secretion (ISR) and posthepatic insulin delivery rate (IDR). To do this, we propose here the combined use of the classical C-peptide minimal model with a new minimal model of insulin delivery and kinetics. The models were identified on insulin-modified intravenous glucose tolerance test (IM-IVGTT) data of 20 healthy subjects. C-peptide kinetics were fixed to standard population values, whereas insulin kinetics were assessed in each individual, along with IDR parameters, thanks to the presence of insulin decay data observed after exogenous insulin administration. From the two models, profiles of ISR and IDR were predicted, and ISR and IDR indexes of beta-cell responsivity to glucose in the basal state, as well as during first- and second-phase secretion, were estimated. HE profile, obtained by comparing ISR and IDR profiles, showed a rapid suppression immediately after the glucose administration. HE indexes, obtained by comparing ISR and IDR indexes, indicated that the liver is able to extract 70 +/- 9% of insulin passing through it in the basal state and 54 +/- 14% during IM-IVGTT. In conclusion, insulin secretion, kinetics, and hepatic extraction can be reliably assessed during an IM-IVGTT by using insulin and C-peptide minimal models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 ».