Inhibition of Net HepG2 Cell Apolipoprotein B Secretion by the Citrus Flavonoid Naringenin Involves Activation of Phosphatidylinositol 3-Kinase, Independent of Insulin Receptor Substrate-1 Phosphorylation
Notice bibliographique
Résumé
The flavonoid naringenin improves hyperlipidemia and hyperglycemia in streptozotocin-treated rats. In HepG2 human hepatoma cells, naringenin inhibits apolipoprotein B (apoB) secretion primarily by inhibiting microsomal triglyceride transfer protein and enhances LDL receptor (LDLr)-mediated apoB-containing lipoprotein uptake. Phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) activation by insulin increases sterol regulatory element-binding protein (SREBP)-1 and LDLr expression and inhibits apoB secretion in hepatocytes. Thus, we determined whether naringenin activates this pathway. Insulin and naringenin induced PI3K-dependent increases in cytosolic and nuclear SREBP-1 and LDLr expression. Similar PI3K-mediated increases in SREBP-1 were observed in McA-RH7777 rat hepatoma cells, which express predominantly SREBP-1c. Reductions in HepG2 cell media apoB with naringenin were partially attenuated by wortmannin, whereas the effect of insulin was completely blocked. Both treatments reduced apoB100 secretion in wild-type and LDLr(-/-) mouse hepatocytes to the same extent. Insulin and naringenin increased HepG2 cell PI3K activity and decreased insulin receptor substrate (IRS)-2 levels. In sharp contrast to insulin, naringenin did not induce tyrosine phosphorylation of IRS-1. We conclude that naringenin increases LDLr expression in HepG2 cells via PI3K-mediated upregulation of SREBP-1, independent of IRS-1 phosphorylation. Although this pathway may not regulate apoB secretion in primary hepatocytes, PI3K activation by this novel mechanism may explain the insulin-like effects of naringenin in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».