GLP-1R Agonist Liraglutide Activates Cytoprotective Pathways and Improves Outcomes After Experimental Myocardial Infarction in Mice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Glucagon-like peptide-1 receptor (GLP-1R) agonists are used to treat type 2 diabetes, and transient GLP-1 administration improved cardiac function in humans after acute myocardial infarction (MI) and percutaneous revascularization. However, the consequences of GLP-1R activation before ischemic myocardial injury remain unclear. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We assessed the pathophysiology and outcome of coronary artery occlusion in normal and diabetic mice pretreated with the GLP-1R agonist liraglutide. RESULTS: Male C57BL/6 mice were treated twice daily for 7 days with liraglutide or saline followed by induction of MI. Survival was significantly higher in liraglutide-treated mice. Liraglutide reduced cardiac rupture (12 of 60 versus 46 of 60; P = 0.0001) and infarct size (21 +/- 2% versus 29 +/- 3%, P = 0.02) and improved cardiac output (12.4 +/- 0.6 versus 9.7 +/- 0.6 ml/min; P = 0.002). Liraglutide also modulated the expression and activity of cardioprotective genes in the mouse heart, including Akt, GSK3beta, PPARbeta-delta, Nrf-2, and HO-1. The effects of liraglutide on survival were independent of weight loss. Moreover, liraglutide conferred cardioprotection and survival advantages over metformin, despite equivalent glycemic control, in diabetic mice with experimental MI. The cardioprotective effects of liraglutide remained detectable 4 days after cessation of therapy and may be partly direct, because liraglutide increased cyclic AMP formation and reduced the extent of caspase-3 activation in cardiomyocytes in a GLP-1R-dependent manner in vitro. CONCLUSIONS: These findings demonstrate that GLP-1R activation engages prosurvival pathways in the normal and diabetic mouse heart, leading to improved outcomes and enhanced survival after MI in vivo.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».