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Enregistrement W2967247987 · doi:10.1002/jcsm.12474

Mechanisms involved in follistatin‐induced hypertrophy and increased insulin action in skeletal muscle

2019· article· en· W2967247987 sur OpenAlexfundno aff
Xiuqing Han, Lisbeth L. V. Møller, Estelle De Groote, Kirstine N. Bojsen‐Møller, Jonathan R. Davey, Carlos Henríquez‐Olguín, Zhencheng Li, Jonas R. Knudsen, Thomas E. Jensen, Sten Madsbad, Paul Gregorevic, Erik A. Richter, Lykke Sylow

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTGF-β signaling in diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenHospital for Sick ChildrenChina Scholarship CouncilH. Lundbeck A/SLundbeckfondenUniversity of DundeeComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaNovo NordiskNatur og Univers, Det Frie Forskningsråd
Mots-clésMedicineFollistatinMuscle hypertrophySkeletal muscleInternal medicineEndocrinologyInsulinMyostatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Skeletal muscle wasting is often associated with insulin resistance. A major regulator of muscle mass is the transforming growth factor β (TGF-β) superfamily, including activin A, which causes atrophy. TGF-β superfamily ligands also negatively regulate insulin-sensitive proteins, but whether this pathway contributes to insulin action remains to be determined. METHODS: To elucidate if TGF-β superfamily ligands regulate insulin action, we used an adeno-associated virus gene editing approach to overexpress an activin A inhibitor, follistatin (Fst288), in mouse muscle of lean and diet-induced obese mice. We determined basal and insulin-stimulated 2-deoxy-glucose uptake using isotopic tracers in vivo. Furthermore, to evaluate whether circulating Fst and activin A concentrations are associated with obesity, insulin resistance, and weight loss in humans, we analysed serum from morbidly obese subjects before, 1 week, and 1 year after Roux-en-Y gastric bypass (RYGB). RESULTS: Fst288 muscle overexpression markedly increased in vivo insulin-stimulated (but not basal) glucose uptake (+75%, P < 0.05) and increased protein expression and intracellular insulin signalling of AKT, TBC1D4, PAK1, pyruvate dehydrogenase-E1α, and p70S6K, while decreasing TBC1D1 signaling (P < 0.05). Fst288 increased both basal and insulin-stimulated protein synthesis, but no correlation was observed between the Fst288-driven hypertrophy and the increase in insulin-stimulated glucose uptake. Importantly, Fst288 completely normalized muscle glucose uptake in insulin-resistant diet-induced obese mice. RYGB surgery doubled circulating Fst and reduced activin A (-24%, P < 0.05) concentration 1 week after surgery before any significant weight loss in morbidly obese normoglycemic patients, while major weight loss after 1 year did not further change the concentrations. CONCLUSIONS: We here present evidence that Fst is a potent regulator of insulin action in muscle, and in addition to AKT and p70S6K, we identify TBC1D1, TBC1D4, pyruvate dehydrogenase-E1α, and PAK1 as Fst targets. Circulating Fst more than doubled post-RYGB surgery, a treatment that markedly improved insulin sensitivity, suggesting a role for Fst in regulating glycaemic control. These findings demonstrate the therapeutic potential of inhibiting TGF-β superfamily ligands to improve insulin action and Fst's relevance to muscle wasting-associated insulin-resistant conditions in mice and humans.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations76
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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