Unimolecular Dual Incretins Maximize Metabolic Benefits in Rodents, Monkeys, and Humans
Notice bibliographique
Résumé
We report the discovery and translational therapeutic efficacy of a peptide with potent, balanced co-agonism at both of the receptors for the incretin hormones glucagon-like peptide-1 (GLP-1) and glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP). This unimolecular dual incretin is derived from an intermixed sequence of GLP-1 and GIP, and demonstrated enhanced antihyperglycemic and insulinotropic efficacy relative to selective GLP-1 agonists. Notably, this superior efficacy translated across rodent models of obesity and diabetes, including db/db mice and ZDF rats, to primates (cynomolgus monkeys and humans). Furthermore, this co-agonist exhibited synergism in reducing fat mass in obese rodents, whereas a selective GIP agonist demonstrated negligible weight-lowering efficacy. The unimolecular dual incretins corrected two causal mechanisms of diabesity, adiposity-induced insulin resistance and pancreatic insulin deficiency, more effectively than did selective mono-agonists. The duration of action of the unimolecular dual incretins was refined through site-specific lipidation or PEGylation to support less frequent administration. These peptides provide comparable pharmacology to the native peptides and enhanced efficacy relative to similarly modified selective GLP-1 agonists. The pharmacokinetic enhancement lessened peak drug exposure and, in combination with less dependence on GLP-1-mediated pharmacology, avoided the adverse gastrointestinal effects that typify selective GLP-1-based agonists. This discovery and validation of a balanced and high-potency dual incretin agonist enables a more physiological approach to management of diseases associated with impaired glucose tolerance.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».