Myostatin inhibition therapy for insulin-deficient type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
While Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM) is characterized by hypoinsulinemia and hyperglycemia, persons with T1DM also develop insulin resistance. Recent studies have demonstrated that insulin resistance in T1DM is a primary mediator of the micro and macrovascular complications that invariably develop in this chronic disease. Myostatin acts to attenuate muscle growth and has been demonstrated to be elevated in streptozotocin-induced diabetic models. We hypothesized that a reduction in mRNA expression of myostatin within a genetic T1DM mouse model would improve skeletal muscle health, resulting in a larger, more insulin sensitive muscle mass. To that end, Akita diabetic mice were crossed with Myostatin(Ln/Ln) mice to ultimately generate a novel mouse line. Our data support the hypothesis that decreased skeletal muscle expression of myostatin mRNA prevented the loss of muscle mass observed in T1DM. Furthermore, reductions in myostatin mRNA increased Glut1 and Glut4 protein expression and glucose uptake in response to an insulin tolerance test (ITT). These positive changes lead to significant reductions in resting blood glucose levels as well as pronounced reductions in associated diabetic symptoms, even in the absence of exogenous insulin. Taken together, this study provides a foundation for considering myostatin inhibition as an adjuvant therapy in T1DM as a means to improve insulin sensitivity and blood glucose management.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».