Improving hepatic mitochondrial biogenesis as a postulated mechanism for the antidiabetic effect of <i>Spirulina platensis</i> in comparison with metformin
Notice bibliographique
Résumé
Various nutritional and medicinal potencies have been accredited to metabolites from the cyanobacteria, Spirulina platensis (Arthrospira platensis) sp. Hence, our study was designed to examine whether the Spirulina supplementation would possess beneficial effects in type 2 diabetes mellitus (T2DM) in comparison with metformin. High-fat diet/low-dose streptozotocin (HFD/STZ) model was adopted and the diabetic rats were orally treated with metformin (200 mg/kg) or Spirulina (250 or 500 or 750 mg/kg) for 30 days. Spirulina ameliorated the HFD/STZ-induced elevation of fasting blood glucose, insulin, and hepatic enzymes. Moreover, Spirulina successfully rectified disrupted serum lipid profile and exhibited an anti-inflammatory effect via tumor necrosis factor-α and adiponectin modulation. On the molecular level, Spirulina reduced the expression of hepatic sterol regulatory element binding protein-1c (SREBP-1c), confirming its lipotropic effect. Furthermore, Spirulina amended compromised hepatic mitochondrial biogenesis signaling by significantly increasing peroxisome proliferator-activated receptor-gamma coactivator-1α (PGC-1α), mitochondrial transcription factor A (Tfam), and mitochondrial DNA (mtDNA) copy number. On almost all parameters, the highest dose of Spirulina showed the best effects, which were comparable to that of metformin. To our knowledge, our study is the first to attribute the various aspects of the effect of Spirulina to the SREBP-1c and PGC-1α/Tfam/mtDNA pathways in liver. The present results clearly proved that Spirulina modulated glucose/lipid profile and exhibited prominent anti-inflammatory properties through SREBP-1c inhibition and hepatic mitochondrial biogenesis enhancement. Thus, Spirulina can be considered as an add-on to conventional antidiabetic agents and might influence the whole dynamics of the therapeutic approaches in T2DM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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.
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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 ».