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Enregistrement W2933729269 · doi:10.1038/s41366-019-0340-1

Aryl hydrocarbon receptor agonist indigo protects against obesity-related insulin resistance through modulation of intestinal and metabolic tissue immunity

2019· article· en· W2933729269 sur OpenAlexafffund
Yi‐Hsuan Lin, Helen Luck, Saad Khan, Pierre H. H. Schneeberger, Sue Tsai, Xavier Clemente‐Casares, Helena Lei, Yann‐Lii Leu, Yi Tao Chan, Hsing‐Yu Chen, Sien‐Hung Yang, Bryan Coburn, Shawn Winer, Daniel A. Winer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Obesity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoDiscovery CentreCanada Research ChairsUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Liver FoundationChang Gung Medical FoundationUniversity of TorontoDiabetes Canada
Mots-clésInsulin resistanceAdipose tissueAryl hydrocarbon receptorImmune systemInternal medicineEndocrinologyBiologyInflammationGut floraIntestinal permeabilityInsulinImmunologyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: Low-grade chronic inflammation in visceral adipose tissue and the intestines are important drivers of obesity associated insulin resistance. Bioactive compounds derived from plants are an important source of potential novel therapies for the treatment of chronic diseases. In search for new immune based treatments of obesity associated insulin resistance, we screened for tissue relevant anti-inflammatory properties in 20 plant-based extracts. METHODS: We screened 20 plant-based extracts to assess for preferential production of IL-10 compared to TNFα, specifically targetting metabolic tissues, including the visceral adipose tissue. We assessed the therapeutic potential of the strongest anti-inflammatory compound, indigo, in the C57BL/6J diet-induced obesity mouse model with supplementation for up to 16 weeks by measuring changes in body weight, glucose and insulin tolerance, and gut barrier function. We also utilized flow cytometry, quantitative PCR, enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), and histology to measure changes to immune cells populations and cytokine profiles in the intestine, visceral adipose tissue (VAT), and liver. 16SrRNA sequencing was performed to examine gut microbial differences induced by indigo supplementation. RESULTS: We identifed indigo, an aryl hydrocarbon receptor (AhR) ligand agonist, as a potent inducer of IL-10 and IL-22, which protects against high-fat diet (HFD)-induced insulin resistance and fatty liver disease in the diet-induced obesity model. Therapeutic actions were mechanistically linked to decreased inflammatory immune cell tone in the intestine, VAT and liver. Specifically, indigo increased Lactobacillus bacteria and elicited IL-22 production in the gut, which improved intestinal barrier permeability and reduced endotoxemia. These changes were associated with increased IL-10 production by immune cells residing in liver and VAT. CONCLUSIONS: Indigo is a naturally occurring AhR ligand with anti-inflammatory properties that effectively protects against HFD-induced glucose dysregulation. Compounds derived from indigo or those with similar properties could represent novel therapies for diseases associated with obesity-related metabolic tissue inflammation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations70
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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