Mechanism of insulin resistance in a rat model of kidney disease and the risk of developing type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease is associated with homeostatic imbalances such as insulin resistance. However, the underlying mechanisms leading to these imbalances and whether they promote the development of type 2 diabetes is unknown. The effect of chronic kidney disease on insulin resistance was studied on two different rat strains. First, in a 5/6th nephrectomised Sprague-Dawley rat model of chronic kidney disease, we observed a correlation between the severity of chronic kidney disease and hyperglycemia as evaluated by serum fructosamine levels (p<0.0001). Further, glucose tolerance tests indicated an increase of 25% in glycemia in chronic kidney disease rats (p<0.0001) as compared to controls whereas insulin levels remained unchanged. We also observed modulation of glucose transporters expression in several tissues such as the liver (decrease of ≈40%, p≤0.01) and muscles (decrease of ≈29%, p≤0.05). Despite a significant reduction of ≈37% in insulin-dependent glucose uptake in the muscles of chronic kidney disease rats (p<0.0001), the development of type 2 diabetes was never observed. Second, in a rat model of metabolic syndrome (Zucker Leprfa/fa), chronic kidney disease caused a 50% increased fasting hyperglycemia (p<0.0001) and an exacerbated glycemic response (p<0.0001) during glucose challenge. Similar modulations of glucose transporters expression and glucose uptake were observed in the two models. However, 30% (p<0.05) of chronic kidney disease Zucker rats developed characteristics of type 2 diabetes. Thus, our results suggest that downregulation of GLUT4 in skeletal muscle may be associated with insulin resistance in chronic kidney disease and could lead to type 2 diabetes in predisposed animals.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».