Glycoprotein 130 Receptor Signaling Mediates α-Cell Dysfunction in a Rodent Model of Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Dysregulated glucagon secretion accompanies islet inflammation in type 2 diabetes. We recently discovered that interleukin (IL)-6 stimulates glucagon secretion from human and rodent islets. IL-6 family cytokines require the glycoprotein 130 (gp130) receptor to signal. In this study, we elucidated the effects of α-cell gp130 receptor signaling on glycemic control in type 2 diabetes. IL-6 family cytokines were elevated in islets in rodent models of this disease. gp130 receptor activation increased STAT3 phosphorylation in primary α-cells and stimulated glucagon secretion. Pancreatic α-cell gp130 knockout (αgp130KO) mice showed no differences in glycemic control, α-cell function, or α-cell mass. However, when subjected to streptozotocin plus high-fat diet to induce islet inflammation and pathophysiology modeling type 2 diabetes, αgp130KO mice had reduced fasting glycemia, improved glucose tolerance, reduced fasting insulin, and improved α-cell function. Hyperinsulinemic-euglycemic clamps revealed no differences in insulin sensitivity. We conclude that in a setting of islet inflammation and pathophysiology modeling type 2 diabetes, activation of α-cell gp130 receptor signaling has deleterious effects on α-cell function, promoting hyperglycemia. Antagonism of α-cell gp130 receptor signaling may be useful for the treatment of type 2 diabetes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».