Brain GLP-1 Signaling Regulates Femoral Artery Blood Flow and Insulin Sensitivity Through Hypothalamic PKC-δ
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Glucagon-like peptide 1 (GLP-1) is a gut-brain hormone that regulates food intake, energy metabolism, and cardiovascular functions. In the brain, through a currently unknown molecular mechanism, it simultaneously reduces femoral artery blood flow and muscle glucose uptake. By analogy to pancreatic β-cells where GLP-1 activates protein kinase C (PKC) to stimulate insulin secretion, we postulated that PKC enzymes would be molecular targets of brain GLP-1 signaling that regulate metabolic and vascular function. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We used both genetic and pharmacological approaches to investigate the role of PKC isoforms in brain GLP-1 signaling in the conscious, free-moving mouse simultaneous with metabolic and vascular measurements. RESULTS: In normal wild-type (WT) mouse brain, the GLP-1 receptor (GLP-1R) agonist exendin-4 selectively promotes translocation of PKC-δ (but not -βII, -α, or -ε) to the plasma membrane. This translocation is blocked in Glp1r(-/-) mice and in WT mice infused in the brain with exendin-9, an antagonist of the GLP-1R. This mechanism coordinates both blood flow in the femoral artery and whole-body insulin sensitivity. Consequently, in hyperglycemic, high-fat diet-fed diabetic mice, hypothalamic PKC-δ activity was increased and its pharmacological inhibition improved both insulin-sensitive metabolic and vascular phenotypes. CONCLUSIONS: Our studies show that brain GLP-1 signaling activates hypothalamic glucose-dependent PKC-δ to regulate femoral artery blood flow and insulin sensitivity. This mechanism is attenuated during the development of experimental hyperglycemia and may contribute to the pathophysiology 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».