Link Between GIP and Osteopontin in Adipose Tissue and Insulin Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Low-grade inflammation in obesity is associated with accumulation of the macrophage-derived cytokine osteopontin (OPN) in adipose tissue and induction of local as well as systemic insulin resistance. Since glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) is a strong stimulator of adipogenesis and may play a role in the development of obesity, we explored whether GIP directly would stimulate OPN expression in adipose tissue and thereby induce insulin resistance. GIP stimulated OPN protein expression in a dose-dependent fashion in rat primary adipocytes. The level of OPN mRNA was higher in adipose tissue of obese individuals (0.13 ± 0.04 vs. 0.04 ± 0.01, P < 0.05) and correlated inversely with measures of insulin sensitivity (r = -0.24, P = 0.001). A common variant of the GIP receptor (GIPR) (rs10423928) gene was associated with a lower amount of the exon 9-containing isoform required for transmembrane activity. Carriers of the A allele with a reduced receptor function showed lower adipose tissue OPN mRNA levels and better insulin sensitivity. Together, these data suggest a role for GIP not only as an incretin hormone but also as a trigger of inflammation and insulin resistance in adipose tissue. Carriers of the GIPR rs10423928 A allele showed protective properties via reduced GIP effects. Identification of this unprecedented link between GIP and OPN in adipose tissue might open new avenues for therapeutic interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».