6-Mercaptopurine augments glucose transport activity in skeletal muscle cells in part via a mechanism dependent upon orphan nuclear receptor NR4A3
Notice bibliographique
Résumé
The purine anti-metabolite 6-mercaptopurine (6-MP) is widely used for the treatment of leukemia and inflammatory diseases. The cellular effects of 6-MP on metabolism remain unknown; however, 6-MP was recently found to activate the orphan nuclear receptor NR4A3 in skeletal muscle cell lines. We have reported previously that NR4A3 (also known as NOR-1, MINOR) is a positive regulator of insulin sensitivity in adipocytes. To further explore the role of NR4A3 activation in insulin action, we explored whether 6-MP activation of NR4A3 could modulate glucose transport system activity in L6 skeletal muscle cells. We found that 6-MP increased both NR4A3 expression and NR4A3 transcriptional activity and enhanced glucose transport activity via increasing GLUT4 translocation in both basal and insulin-stimulated L6 cells in an NR4A3-dependent manner. Furthermore, 6-MP increased levels of phospho-AS160, although this effect was not modulated by NR4A3 overexpression or knockdown. These primary findings provide a novel proof of principle that 6-MP, a small molecule NR4A3 agonist, can augment glucose uptake in insulin target cells, although this occurs via both NR4A3-dependent and -independent actions; the latter is related to an increase in phospho-AS160. These results establish a novel target for development of new treatments for insulin resistance.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».