Weight loss enhances cardiac energy metabolism and function in heart failure associated with obesity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Obesity is associated with high rates of cardiac fatty acid oxidation, low rates of glucose oxidation, cardiac hypertrophy and heart failure. Whether weight loss can lessen the severity of heart failure associated with obesity is not known. We therefore determined the effect of weight loss on cardiac energy metabolism and the severity of heart failure in obese mice with heart failure. Materials and methods Obesity and heart failure were induced by feeding mice a high‐fat (HF) diet and subjecting them to transverse aortic constriction (TAC). Obese mice with heart failure were then switched for 8 weeks to either a low‐fat (LF) diet (HF TAC LF) or caloric restriction (CR) (40% caloric intake reduction, HF TAC CR) to induce weight loss. Results Weight loss improved cardiac function (%EF was 38 ± 6% and 36 ± 6% in HF TAC LF and HF TAC CR mice vs 25 ± 3% in HF TAC mice, P < 0.05) and it decreased cardiac hypertrophy post TAC (left ventricle mass was 168 ± 7 and 171 ± 10 mg in HF TAC LF and HF TAC CR mice, respectively, vs 210 ± 8 mg in HF TAC mice, P < 0.05). Weight loss enhanced cardiac insulin signalling, insulin‐stimulated glucose oxidation rates (1.5 ± 0.1 and 1.5 ± 0.1 μmol/g dry wt/min in HF TAC LF and HF TAC CR mice, respectively, vs 0.2 ± 0.1 μmol/g dry wt/min in HF TAC mice, P < 0.05) and it decreased pyruvate dehydrogenase phosphorylation. Cardiac fatty acid oxidation rates, AMPK Tyr172 /ACC Ser79 signalling and the acetylation of ß‐oxidation enzymes, were attenuated following weight loss. Conclusions Weight loss is an effective intervention to improve cardiac function and energy metabolism in heart failure associated with obesity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».