Kynurenine, a Tryptophan Metabolite That Increases with Age, Induces Muscle Atrophy and Lipid Peroxidation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The cellular and molecular mechanisms underlying loss of muscle mass with age (sarcopenia) are not well-understood; however, heterochronic parabiosis experiments show that circulating factors are likely to play a role. Kynurenine (KYN) is a circulating tryptophan metabolite that is known to increase with age and is a ligand of the aryl hydrocarbon receptor (Ahr). Here, we tested the hypothesis that KYN activation of Ahr plays a role in muscle loss with aging. Results indicate that KYN treatment of mouse and human myoblasts increased levels of reactive oxygen species (ROS) 2-fold and KYN treatment in vivo reduced muscle size and strength and increased muscle lipid peroxidation in young mice. PCR array data indicate that muscle fiber size reduction with KYN treatment reduces protein synthesis markers whereas ubiquitin ligase gene expression is not significantly increased. KYN is generated by the enzyme indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO), and aged mice treated with the IDO inhibitor 1-methyl-D-tryptophan showed an increase in muscle fiber size and muscle strength. Small-molecule inhibition of Ahr in vitro , and Ahr knockout in vivo , did not prevent KYN-induced increases in ROS, suggesting that KYN can directly increase ROS independent of Ahr activation. Protein analysis identified very long-chain acyl-CoA dehydrogenase as a factor activated by KYN that may increase ROS and lipid peroxidation. Our data suggest that IDO inhibition may represent a novel therapeutic approach for the prevention of sarcopenia and possibly other age-associated conditions associated with KYN accumulation such as bone loss and neurodegeneration.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle