Iron induces insulin resistance in cardiomyocytes via regulation of oxidative stress
Notice bibliographique
Résumé
Iron overload is associated with various pathological changes which contribute to heart failure. Here, we examined mechanisms via which iron alters cardiomyocyte insulin sensitivity. Treatment of primary adult and neonatal cardiomyocytes as well as H9c2 cells with iron decreased insulin sensitivity determined via Western blotting or immunofluorescent detection of Akt and p70S6K phosphorylation and glucose uptake. Using CellROX deep red or DCF-DA probes we also observed that iron increased generation of reactive oxygen species (ROS), and that pretreatment with the superoxide dismutase mimetic MnTBAP reduced ROS production and attenuated iron-induced insulin resistance. SKQ1 and allopurinol but not apocynin reduced iron-induced ROS suggesting mitochondria and xanthine oxidase contribute to cellular ROS in response to iron. Western blotting for LC3-I, LC3-II and P62 levels as well as immunofluorescent co-detection of autophagosomes with Cyto-ID and lysosomal cathepsin activity indicated that iron attenuated autophagic flux without altering total expression of Atg7 or beclin-1 and phosphorylation of mTORC1 and ULK1. This conclusion was reinforced via protein accumulation detected using Click-iT HPG labelling after iron treatment. The adiponectin receptor agonist AdipoRon increased autophagic flux and improved insulin sensitivity both alone and in the presence of iron. We created an autophagy-deficient cell model by overexpressing a dominant-negative Atg5 mutant in H9c2 cells and this confirmed that reduced autophagy flux correlated with less insulin sensitivity. In conclusion, our study showed that iron promoted a cascade of ROS production, reduced autophagy and insulin resistance in cardiomyocytes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».