Dietary fatty acid metabolism in prediabetes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Experimental evidences are strong for a role of long-chain saturated fatty acids in the development of insulin resistance and type 2 diabetes. Ectopic accretion of triglycerides in lean organs is a characteristic of prediabetes and type 2 diabetes and has been linked to end-organ complications. The contribution of disordered dietary fatty acid (DFA) metabolism to lean organ overexposure and lipotoxicity is still unclear, however. DFA metabolism is very complex and very difficult to study in vivo in humans. RECENT FINDINGS: We have recently developed a novel imaging method using PET with oral administration of 14-R,S-F-fluoro-6-thia-heptadecanoic acid (FTHA) to quantify organ-specific DFA partitioning. Our studies thus far confirmed impaired storage of DFA per volume of fat mass in abdominal adipose tissues of individuals with prediabetes. They also highlighted the increased channeling of DFA toward the heart, associated with subclinical reduction in cardiac systolic and diastolic function in individuals with prediabetes. SUMMARY: In the present review, we summarize previous work on DFA metabolism in healthy and prediabetic states and discuss these in the light of our novel findings using PET imaging of DFA metabolism. We herein provide an integrated view of abnormal organ-specific DFA partitioning in prediabetes in humans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».