Anti-obesity effects of GIPR antagonists alone and in combination with GLP-1R agonists in preclinical models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) receptor (GIPR) has been identified in multiple genome-wide association studies (GWAS) as a contributor to obesity, and GIPR knockout mice are protected against diet-induced obesity (DIO). On the basis of this genetic evidence, we developed anti-GIPR antagonistic antibodies as a potential therapeutic strategy for the treatment of obesity and observed that a mouse anti-murine GIPR antibody (muGIPR-Ab) protected against body weight gain, improved multiple metabolic parameters, and was associated with reduced food intake and resting respiratory exchange ratio (RER) in DIO mice. We replicated these results in obese nonhuman primates (NHPs) using an anti-human GIPR antibody (hGIPR-Ab) and found that weight loss was more pronounced than in mice. In addition, we observed enhanced weight loss in DIO mice and NHPs when anti-GIPR antibodies were codosed with glucagon-like peptide-1 receptor (GLP-1R) agonists. Mechanistic and crystallographic studies demonstrated that hGIPR-Ab displaced GIP and bound to GIPR using the same conserved hydrophobic residues as GIP. Further, using a conditional knockout mouse model, we excluded the role of GIPR in pancreatic β-cells in the regulation of body weight and response to GIPR antagonism. In conclusion, these data provide preclinical validation of a therapeutic approach to treat obesity with anti-GIPR antibodies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle