Genistein Induces Pancreatic β-Cell Proliferation through Activation of Multiple Signaling Pathways and Prevents Insulin-Deficient Diabetes in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Genistein, a flavonoid in legumes and some herbal medicines, has various biological actions. However, studies on whether genistein has an effect on pancreatic beta-cell function are very limited. In the present study, we investigated the effect of genistein on beta-cell proliferation and cellular signaling related to this effect and further determined its antidiabetic potential in insulin-deficient diabetic mice. Genistein induced both INS1 and human islet beta-cell proliferation after 24 h of incubation, with 5 mum genistein inducing a maximal 27% increase. The effect of genistein on beta-cell proliferation was neither dependent on estrogen receptors nor shared by 17beta-estradiol or a host of structurally related flavonoid compounds. Pharmacological or molecular intervention of protein kinase A (PKA) or ERK1/2 completely abolished genistein-stimulated beta-cell proliferation, suggesting that both molecules are essential for genistein action. Consistent with its effect on cell proliferation, genistein induced cAMP/PKA signaling and subsequent phosphorylation of ERK1/2 in both INS1 cells and human islets. Furthermore, genistein induced protein expression of cyclin D1, a major cell-cycle regulator essential for beta-cell growth. Dietary intake of genistein significantly improved hyperglycemia, glucose tolerance, and blood insulin levels in streptozotocin-induced diabetic mice, concomitant with improved islet beta-cell proliferation, survival, and mass. These results demonstrate that genistein may be a natural antidiabetic agent by directly modulating pancreatic beta-cell function via activation of the cAMP/PKA-dependent ERK1/2 signaling pathway.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».