Separating the Anti-Inflammatory and Diabetogenic Effects of Glucocorticoids Through LXRβ Antagonism
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic glucocorticoids (GCs), including dexamethasone (DEX), are powerful anti-inflammatory drugs. Long-term use of GCs, however, can result in metabolic side effects such as hyperglycemia, hepatosteatosis, and insulin resistance. The GC receptor (GR) and liver X receptors (LXRα and LXRβ) regulate overlapping genes involved in gluconeogenesis and inflammation. We have previously shown that Lxrβ-/- mice are resistant to the diabetogenic effects of DEX but still sensitive to its immunosuppressive actions. To determine whether this finding could be exploited for therapeutic intervention, we treated mice with GSK2033, a pan-LXR antagonist, alone or combined with DEX. GSK2033 suppressed GC-induced gluconeogenic gene expression without affecting immune-responsive GR target genes. The suppressive effect of GSK2033 on DEX-induced gluconeogenic genes was specific to LXRβ, was liver cell autonomous, and occurred in a target gene-specific manner. Compared with DEX treatment alone, the coadministration of GSK2033 with DEX decreased the recruitment of GR and its accessory factors MED1 and C/EBPβ to the phosphoenolpyruvate carboxykinase promoter. However, GSK2033 had no effect on DEX-mediated suppression of inflammatory genes expressed in the liver or in mouse primary macrophages stimulated with lipopolysaccharides. In conclusion, our study provides evidence that the gluconeogenic and immunosuppressive actions of GR activation can be mechanistically dissociated by pharmacological antagonism of LXRβ. Treatment with an LXRβ antagonist could allow the safer use of existing GC drugs in patients requiring chronic dosing of anti-inflammatory agents for the treatment of diseases such as rheumatoid arthritis and inflammatory bowel disease.
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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 ».