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Enregistrement W2885192168 · doi:10.3389/fendo.2018.00447

Brown Adipose Tissue Energy Metabolism in Humans

2018· review· en· W2885192168 sur OpenAlexafffund
André C. Carpentier, Denis P. Blondin, Kirsi A. Virtanen, Denis Richard, François Haman, Éric Turcotte

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité LavalUniversity of OttawaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de SherbrookeCanadian Diabetes Association
Mots-clésAdipose tissueEnergy metabolismBrown adipose tissueMetabolismBiologyBioinformaticsMedicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demonstration of metabolically active brown adipose tissue (BAT) in humans primarily using positron emission tomography coupled to computed tomography (PET/CT) with the glucose tracer 18-fluorodeoxyglucose (18FDG) has renewed the interest of the scientific and medical community in the possible role of BAT as a target for the prevention and treatment of obesity and type 2 diabetes (T2D). Here, we offer a comprehensive review of BAT energy metabolism in humans. Considerable advances in methods to measure BAT energy metabolism, including nonesterified fatty acids (NEFA), chylomicron-triglycerides (TG), oxygen, Krebs cycle rate, and intracellular TG have led to very good quantification of energy substrate metabolism per volume of active BAT in vivo. These studies have also shown that intracellular TG are likely the primary energy source of BAT upon activation by cold. Current estimates of BAT’s contribution to energy expenditure range at the lower end of what would be potentially clinically relevant if chronically sustained. Yet, 18FDG PET/CT remains the gold-standard defining method to quantify total BAT volume of activity, used to calculate BAT’s total energy expenditure. Unfortunately, BAT glucose metabolism better reflects BAT’s insulin sensitivity and blood flow. It is now clear that most glucose taken up by BAT does not fuel mitochondrial oxidative metabolism and that BAT glucose uptake can therefore be disconnected from thermogenesis. Furthermore, BAT thermogenesis is efficiently recruited upon repeated cold exposure, doubling to tripling its total oxidative capacity, with reciprocal reduction of muscle thermogenesis. Recent data suggest that total BAT volume may be much larger than the typically observed 50 to 150 ml with 18FDG PET/CT. Therefore, the current estimates of total BAT thermogenesis, largely relying on total BAT volume using 18FDG PET/CT, may underestimate the true contribution of BAT to total energy expenditure. Quantification of the contribution of BAT to energy expenditure begs for the development of more integrated whole body in vivo methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations314
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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