Role of the Gut in Diabetic Dyslipidemia
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes (T2D) is associated with increased risk of cardiovascular disease (CVD). In insulin resistant states such as the metabolic syndrome, overproduction and impaired clearance of liver-derived very-low-density lipoproteins and gut-derived chylomicrons (CMs) contribute to hypertriglyceridemia and elevated atherogenic remnant lipoproteins. Although ingested fat is the major stimulus of CM secretion, intestinal lipid handling and ultimately CM secretory rate is determined by numerous additional regulatory inputs including nutrients, hormones and neural signals that fine tune CM secretion during fasted and fed states. Insulin resistance and T2D represent perturbed metabolic states in which intestinal sensitivity to key regulatory hormones such as insulin, leptin and glucagon-like peptide-1 (GLP-1) may be altered, contributing to increased CM secretion. In this review, we describe the evidence from human and animal models demonstrating increased CM secretion in insulin resistance and T2D and discuss the molecular mechanisms underlying these effects. Several novel compounds are in various stages of preclinical and clinical investigation to modulate intestinal CM synthesis and secretion. Their efficacy, safety and therapeutic utility are discussed. Similarly, the effects of currently approved lipid modulating therapies such as statins, ezetimibe, fibrates, and PCSK9 inhibitors on intestinal CM production are discussed. The intricacies of intestinal CM production are an active area of research that may yield novel therapies to prevent atherosclerotic CVD in insulin resistance and T2D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».