Type 2 diabetes is associated with suppression of autophagy and lipid accumulation in β‐cells
Notice bibliographique
Résumé
Both type 2 diabetes (T2D) and obesity are characterized by excessive hyperlipidaemia and subsequent lipid droplet (LD) accumulation in adipose tissue. To investigate whether LDs also accumulate in β-cells of T2D patients, we assessed the expression of PLIN2, a LD-associated protein, in non-diabetic (ND) and T2D pancreata. We observed an up-regulation of PLIN2 mRNA and protein in β-cells of T2D patients, along with significant changes in the expression of lipid metabolism, apoptosis and oxidative stress genes. The increased LD buildup in T2D β-cells was accompanied by inhibition of nuclear translocation of TFEB, a master regulator of autophagy and by down-regulation of lysosomal biomarker LAMP2. To investigate whether LD accumulation and autophagy were influenced by diabetic conditions, we used rat INS-1 cells to model the effects of hyperglycaemia and hyperlipidaemia on autophagy and metabolic gene expression. Consistent with human tissue, both LD formation and PLIN2 expression were enhanced in INS-1 cells under hyperglycaemia, whereas TFEB activation and autophagy gene expression were significantly reduced. Collectively, these results suggest that lipid clearance and overall homeostasis is markedly disrupted in β-cells under hyperglycaemic conditions and interventions ameliorating lipid clearance could be beneficial in reducing functional impairments in islets caused by glucolipotoxicity.
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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 ».