Differential effects of 3 classes of antidiabetic drugs on olanzapine-induced glucose dysregulation and insulin resistance in female rats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The second-generation antipsychotic drug olanzapine is an effective pharmacological treatment for psychosis. However, use of the drug is commonly associated with a range of metabolic side effects, including glucose intolerance and insulin resistance. These symptoms have been accurately modelled in rodents. METHODS: We compared the effects of 3 distinct classes of antidiabetic drugs, metformin (100 and 500 mg/kg, oral), rosiglitazone (6 and 30 mg/kg, oral) and glyburide (2 and 10 mg/kg, oral), on olanzapineinduced metabolic dysregulation. After acutely treating female rats with lower (7.5 mg/kg) or higher (15 mg/kg) doses of olanzapine, we assessed glucose intolerance using the glucose tolerance test and measured insulin resistance using the homeostatic model assessment of insulin resistance equation. RESULTS: Both doses of olanzapine caused pronounced glucose dysregulation and insulin resistance, which were significantly reduced by treatment with metformin and rosiglitazone; however, glucose tolerance did not fully return to control levels. In contrast, glyburide failed to reverse the glucose intolerance caused by olanzapine despite increasing insulin levels. LIMITATIONS: We evaluated a single antipsychotic drug, and it is unknown whether other antipsychotic drugs are similarly affected by antidiabetic treatments. CONCLUSION: The present study indicates that oral hypoglycemic drugs that influence hepatic glucose metabolism, such as metformin and rosiglitazone, are more effective in regulating olanzapine-induced glucose dysregulation than drugs primarily affecting insulin release, such as glyburide. The current model may be used to better understand the biological basis of glucose dysregulation caused by olanzapine and how it can be reversed.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».