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Enregistrement W3007256318 · doi:10.1172/jci133572

Muscle-derived interleukin 6 increases exercise capacity by signaling in osteoblasts

2020· article· en· W3007256318 sur OpenAlexfundno aff
Subrata Chowdhury, Logan Schulz, Biagio Palmisano, Parminder Singh, Julian Meyer Berger, Vijay K. Yadav, Paula Mera, Helga Ellingsgaard, Juan Hidalgo, Jens C. Brüning, Gérard Karsenty

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesInstitut de Recherche Clinique De MontréalYale UniversityMinisterio de Economía y CompetitividadNational Institute of ImmunologyNational Institute on AgingEuropean Regional Development FundTrygFonden
Mots-clésOsteocalcinEndocrinologyInternal medicineCrosstalkPhysical exerciseCatabolismBone remodelingReceptorMedicineChemistryAlkaline phosphataseBiochemistryMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the numerous health benefits of exercise, understanding how exercise capacity is regulated is a question of paramount importance. Circulating interleukin 6 (IL-6) levels surge during exercise and IL-6 favors exercise capacity. However, neither the cellular origin of circulating IL-6 during exercise nor the means by which this cytokine enhances exercise capacity has been formally established yet. Here we show through genetic means that the majority of circulating IL-6 detectable during exercise originates from muscle and that to increase exercise capacity, IL-6 must signal in osteoblasts to favor osteoclast differentiation and the release of bioactive osteocalcin in the general circulation. This explains why mice lacking the IL-6 receptor only in osteoblasts exhibit a deficit in exercise capacity of similar severity to the one seen in mice lacking muscle-derived IL-6 (mIL-6), and why this deficit is correctable by osteocalcin but not by IL-6. Furthermore, in agreement with the notion that IL-6 acts through osteocalcin, we demonstrate that mIL-6 promotes nutrient uptake and catabolism into myofibers during exercise in an osteocalcin-dependent manner. Finally, we show that the crosstalk between osteocalcin and IL-6 is conserved between rodents and humans. This study provides evidence that a muscle-bone-muscle endocrine axis is necessary to increase muscle function during exercise in rodents 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations133
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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