Simultaneous angiotensin receptor blockade and glucagon‐like peptide‐1 receptor activation ameliorate albuminuria in obese insulin‐resistant rats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insulin resistance increases renal oxidant production by upregulating NADPH oxidase 4 (Nox4) expression contributing to oxidative damage and ultimately albuminuria. Inhibition of the renin‐angiotensin system (RAS) and activation of glucagon‐like peptide‐1 (GLP‐1) receptor signalling may reverse this effect. However, whether angiotensin receptor type 1 (AT1) blockade and GLP‐1 receptor activation improve oxidative damage and albuminuria through different mechanisms is not known. Using insulin‐resistant Otsuka Long‐Evans Tokushima Fatty (OLETF) rats, we tested the hypothesis that simultaneous blockade of AT1 and activation of GLP‐1r additively decrease oxidative damage and urinary albumin excretion (U alb V) in the following groups: (a) untreated, lean LETO (n = 7), (b) untreated, obese OLETF (n = 9), (c) OLETF + angiotensin receptor blocker (ARB; 10 mg olmesartan/kg/d; n = 9), (d) OLETF + GLP‐1 mimetic (EXE; 10 µg exenatide/kg/d; n = 7) and (e) OLETF + ARB +exenatide (Combo; n = 6). Mean kidney Nox4 protein expression and nitrotyrosine (NT) levels were 30% and 46% greater, respectively, in OLETF compared with LETO. Conversely, Nox4 protein expression and NT were reduced to LETO levels in ARB and EXE, and Combo reduced Nox4, NT and 4‐hydroxy‐2‐nonenal levels by 21%, 27% and 27%, respectively. At baseline, U alb V was nearly double in OLETF compared with LETO and increased to nearly 10‐fold greater levels by the end of the study. Whereas ARB (45%) and EXE (55%) individually reduced U alb V, the combination completely ameliorated the albuminuria. Collectively, these data suggest that AT1 blockade and GLP‐1 receptor activation reduce renal oxidative damage similarly during insulin resistance, whereas targeting both signalling pathways provides added benefit in restoring and/or further ameliorating albuminuria in a model of diet‐induced obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».