Amelioration of Hypoglycemia Via Somatostatin Receptor Type 2 Antagonism in Recurrently Hypoglycemic Diabetic Rats
Notice bibliographique
Résumé
Selective antagonism of somatostatin receptor type 2 (SSTR2) normalizes glucagon and corticosterone responses to hypoglycemic clamp in diabetic rats. The purpose of this study was to determine whether SSTR2 antagonism (SSTR2a) ameliorates hypoglycemia in response to overinsulinization in diabetic rats previously exposed to recurrent hypoglycemia. Streptozotocin diabetic rats (n = 19), previously subjected to five hypoglycemia events over 3 days, received an insulin bolus (10 units/kg i.v.) plus insulin infusion (50 mU/kg/min i.v.) until hypoglycemia ensued (≤3.9 mmol/L) (experimental day 1 [Expt-D1]). The next day (Expt-D2), rats were allocated to receive either placebo treatment (n = 7) or SSTR2a infusion (3,000 nmol/kg/min i.v., n = 12) 60 min prior to the same insulin regimen. On Expt-D1, all rats developed hypoglycemia by ∼90 min, while on Expt-D2, hypoglycemia was attenuated with SSTR2a treatment (nadir = 3.7 ± 0.3 vs. 2.7 ± 0.3 mmol/L in SSTR2a and controls, P < 0.01). Glucagon response to hypoglycemia on Expt-D2 deteriorated by 20-fold in the placebo group (P < 0.001) but improved in the SSTR2a group (threefold increase in area under the curve [AUC], P < 0.001). Corticosterone response deteriorated in the placebo-treated rats on Expt-D2 but increased twofold in the SSTR2a group. Catecholamine responses were not affected by SSTR2a. Thus, SSTR2 antagonism after recurrent hypoglycemia improves the glucagon and corticosterone responses and largely ameliorates insulin-induced hypoglycemia in diabetic rats.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».