Unimolecular Dual Incretins Maximize Metabolic Benefits in Rodents, Monkeys, and Humans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle