Temporal and tissue-specific requirements for T-lymphocyte IL-6 signalling in obesity-associated inflammation and insulin resistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low-grade inflammation links obesity to insulin resistance through the activation of tissue-infiltrating immune cells. Interleukin-6 (IL-6) is a crucial regulator of T cells and is increased in obesity. Here we report that classical IL-6 signalling in T cells promotes inflammation and insulin resistance during the first 8 weeks on a high-fat diet (HFD), but becomes dispensable at later stages (after 16 weeks). Mice with T cell-specific deficiency of IL-6 receptor-α (IL-6RαT-KO) exposed to a HFD display improved glucose tolerance, insulin sensitivity and inflammation in liver and EWAT after 8 weeks. However, after 16 weeks, insulin resistance in IL-6RαT-KO epididymal white adipose tissue (EWAT) is comparable to that of controls, whereas the inflammatory profile is significantly worse. This coincided with a shift from classical T cell IL-6 signalling at 8 weeks, to enhanced IL-6 trans-signalling at 16 weeks. Collectively, our studies reveal that IL-6 action in T cells through classical IL-6 signalling promotes inflammation and insulin resistance early during obesity development, which can be compensated for by enhanced IL-6 trans-signalling at later stages.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».