Statins Promote Interleukin-1β–Dependent Adipocyte Insulin Resistance Through Lower Prenylation, Not Cholesterol
Notice bibliographique
Résumé
Statins lower cholesterol and adverse cardiovascular outcomes, but this drug class increases diabetes risk. Statins are generally anti-inflammatory. However, statins can promote inflammasome-mediated adipose tissue inflammation and insulin resistance through an unidentified immune effector. Statins lower mevalonate pathway intermediates beyond cholesterol, but it is unknown whether lower cholesterol underpins statin-mediated insulin resistance. We sought to define the mevalonate pathway metabolites and immune effectors that propagate statin-induced adipose insulin resistance. We found that LDL cholesterol lowering was dispensable, but statin-induced lowering of isoprenoids required for protein prenylation triggered NLRP3/caspase-1 inflammasome activation and interleukin-1β (IL-1β)–dependent insulin resistance in adipose tissue. Multiple statins impaired insulin action at the level of Akt/protein kinase B signaling in mouse adipose tissue. Providing geranylgeranyl isoprenoids or inhibiting caspase-1 prevented statin-induced defects in insulin signaling. Atorvastatin (Lipitor) impaired insulin signaling in adipose tissue from wild-type and IL-18−/− mice, but not IL-1β−/− mice. Atorvastatin decreased cell-autonomous insulin-stimulated lipogenesis but did not alter lipolysis or glucose uptake in 3T3-L1 adipocytes. Our results show that statin lowering of prenylation isoprenoids activates caspase-1/IL-1β inflammasome responses that impair endocrine control of adipocyte lipogenesis. This may allow the targeting of cholesterol-independent statin side effects on adipose lipid handling without compromising the blood lipid/cholesterol-lowering effects of statins.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».