Targeting ceramide metabolism in obesity
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a major health concern that increases the risk for insulin resistance, type 2 diabetes (T2D), and cardiovascular disease. Thus, an enormous research effort has been invested into understanding how obesity-associated dyslipidemia and obesity-induced alterations in lipid metabolism increase the risk for these diseases. Accordingly, it has been proposed that the accumulation of lipid metabolites in organs such as the liver, skeletal muscle, and heart is critical to these obesity-induced pathologies. Ceramide is one such lipid metabolite that accumulates in tissues in response to obesity, and both pharmacological and genetic strategies that reduce tissue ceramide levels yield salutary actions on overall metabolic health. We will review herein why ceramide accumulates in tissues during obesity and how an increase in intracellular ceramide impacts cellular signaling and function as well as potential mechanisms by which reducing intracellular ceramide levels improves insulin resistance, T2D, atherosclerosis, and heart failure. Because a reduction in skeletal muscle ceramide levels is frequently associated with improvements in insulin sensitivity in humans, the beneficial findings reported for reducing ceramides in preclinical studies may have clinical application in humans. Therefore, modulating ceramide metabolism may be a novel, exciting target for preventing and/or treating obesity-related diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».