Lysosomal degradation of newly formed insulin granules contributes to β cell failure in diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Compromised function of insulin-secreting pancreatic β cells is central to the development and progression of Type 2 Diabetes (T2D). However, the mechanisms underlying β cell failure remain incompletely understood. Here, we report that metabolic stress markedly enhances macroautophagy-independent lysosomal degradation of nascent insulin granules. In different model systems of diabetes including of human origin, stress-induced nascent granule degradation (SINGD) contributes to loss of insulin along with mammalian/mechanistic Target of Rapamycin (mTOR)-dependent suppression of macroautophagy. Expression of Protein Kinase D (PKD), a negative regulator of SINGD, is reduced in diabetic β cells. Pharmacological activation of PKD counters SINGD and delays the onset of T2D. Conversely, inhibition of PKD exacerbates SINGD, mitigates insulin secretion and accelerates diabetes. Finally, reduced levels of lysosomal tetraspanin CD63 prevent SINGD, leading to increased insulin secretion. Overall, our findings implicate aberrant SINGD in the pathogenesis of diabetes and suggest new therapeutic strategies to prevent β cell failure.
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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 ».