MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2809821989 · doi:10.1113/jp275560

Beta <sub>2</sub> ‐adrenoceptor agonist salbutamol increases protein turnover rates and alters signalling in skeletal muscle after resistance exercise in young men

2018· article· en· W2809821989 sur OpenAlexfundno aff
Morten Hostrup, Søren Reitelseder, Søren Jessen, Anders Kalsen, Michael Nyberg, Jon Egelund, Michael Kreiberg, Caroline Maag Kristensen, Martin Thomassen, Henriette Pilegaard, Vibeke Backer, Glenn A. Jacobson, Lars Holm, Jens Bangsbo

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePharmacological Effects and Assays
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKulturministerietWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésSalbutamolAgonistEndocrinologySkeletal muscleInternal medicineResistance trainingSignallingAdrenergic receptorReceptorChemistryMedicineBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key points Animal models have shown that beta 2 ‐adrenoceptor stimulation increases protein synthesis and attenuates breakdown processes in skeletal muscle. Thus, the beta 2 ‐adrenoceptor is a potential target in the treatment of disuse‐, disease‐ and age‐related muscle atrophy. In the present study, we show that a few days of oral treatment with the commonly prescribed beta 2 ‐adrenoceptor agonist, salbutamol, increased skeletal muscle protein synthesis and breakdown during the first 5 h after resistance exercise in young men. Salbutamol also counteracted a negative net protein balance in skeletal muscle after resistance exercise. Changes in protein turnover rates induced by salbutamol were associated with protein kinase A‐signalling, activation of Akt2 and modulation of mRNA levels of growth‐regulating proteins in skeletal muscle. These findings indicate that protein turnover rates can be augmented by beta 2 ‐adrenoceptor agonist treatment during recovery from resistance exercise in humans. Abstract The effect of beta 2 ‐adrenoceptor stimulation on skeletal muscle protein turnover and intracellular signalling is insufficiently explored in humans, particularly in association with exercise. In a randomized, placebo‐controlled, cross‐over study investigating 12 trained men, the effects of beta 2 ‐agonist (6 × 4 mg oral salbutamol) on protein turnover rates, intracellular signalling and mRNA response in skeletal muscle were investigated 0.5–5 h after quadriceps resistance exercise. Each trial was preceded by a 4‐day lead‐in treatment period. Leg protein turnover rates were assessed by infusion of [ 13 C 6 ]‐phenylalanine and sampling of arterial and venous blood, as well as vastus lateralis muscle biopsies 0.5 and 5 h after exercise. Furthermore, myofibrillar fractional synthesis rate, intracellular signalling and mRNA response were measured in muscle biopsies. The mean (95% confidence interval) myofibrillar fractional synthesis rate was higher for salbutamol than placebo [0.079 (95% CI, 0.064 to 0.093) vs . 0.066 (95% CI, 0.056 to 0.075%) × h −1 ] ( P < 0.05). Mean net leg phenylalanine balance 0.5–5 h after exercise was higher for salbutamol than placebo [3.6 (95% CI, 1.0 to 6.2 nmol) × min −1 × 100 g Leg Lean Mass −1 ] ( P < 0.01). Phosphorylation of Akt2, cAMP response element binding protein and PKA substrate 0.5 and 5 h after exercise, as well as phosphorylation of eEF2 5 h after exercise, was higher ( P < 0.05) for salbutamol than placebo. Calpain‐1, Forkhead box protein O1, myostatin and Smad3 mRNA content was higher ( P < 0.01) for salbutamol than placebo 0.5 h after exercise, as well as Forkhead box protein O1 and myostatin mRNA content 5 h after exercise, whereas ActivinRIIB mRNA content was lower ( P < 0.01) for salbutamol 5 h after exercise. These observations suggest that beta 2 ‐agonist increases protein turnover rates in skeletal muscle after resistance exercise in humans, with concomitant cAMP/PKA and Akt2 signalling, as well as modulation of mRNA response of growth‐regulating proteins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of PhysiologyMême sujetPharmacological Effects and AssaysTravaux en français237 207