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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».