The bradykinin-cGMP-PKG pathway augments insulin sensitivity via upregulation of MAPK phosphatase-5 and inhibition of JNK
Notice bibliographique
Résumé
Bradykinin (BK) promotes insulin sensitivity and glucose uptake in adipocytes and other cell types. We demonstrated that in rat adipocytes BK enhances insulin-stimulated glucose transport via endothelial nitric oxide synthase, nitric oxide (NO) generation, and decreased activity of the mitogen-activated protein kinase (MAPK) JNK (c-Jun NH2-terminal kinase). In endothelial cells, NO increases soluble guanylate cyclase (sGC) activity, which, in turn, activates protein kinase G (PKG) by increasing cGMP levels. In this study, we investigated whether BK acts via the sGC-cGMP-PKG pathway to inhibit the negative effects of JNK on insulin signaling and glucose uptake in rat adipocytes. BK augmented cGMP concentrations. The BK-induced enhancement of insulin-stimulated glucose uptake was mimicked by the sGC activator YC-1 and a cell-permeable cGMP analog, CPT-cGMP, and inhibited by the sGC inhibitor ODQ and the PKG inhibitor KT 5823. Transfection of dominant-negative PKG reduced the BK augmentation of insulin-induced Akt phosphorylation. The activation of JNK and ERK1/2 by insulin was attenuated by BK, which was mediated by the sGC-cGMP-PKG pathway. Whereas insulin-stimulated phosphorylation of upstream activators of JNK and ERK, i.e., MKK4 and MEK1/2, was unaffected, BK augmented insulin-mediated induction of MKP-5 mRNA and protein levels. Furthermore, zaprinast, a phosphodiesterase inhibitor, enhanced cGMP and MKP-5 and prolonged the action of BK. These data indicate that BK enhances insulin action by inhibition of negative feedback by JNK and ERK via upregulation of MKP-5, mediated by the sGC-cGMP-PKG signaling pathway.
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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 ».