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Enregistrement W3017046382 · doi:10.1096/fasebj.2020.34.s1.02950

Ripk2 dictates blood insulin and glucose responses to cancer drug and microbial xenobiotics

2020· article· en· W3017046382 sur OpenAlexaffabout
Jonathan D. Schertzer, Brittany M. Duggan, Joseph F. Cavallari, Kevin P. Foley, Nicole G. Barra

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin resistanceInsulinGefitinibMedicineInternal medicineEndocrinologyGlucose uptakeImpaired glucose tolerancePharmacologyCancerEpidermal growth factor receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Xenobiotics, including therapeutic drugs, and components of microbes can promote inflammation that contributes to insulin resistance and dysglycemia. Tyrosine kinase inhibitors (TKIs) used in cancer have been considered as a therapy in diabetes and its complications. It is not clear which molecular target of TKIs impact blood glucose or insulin during obesity. One objective here was to define the role of the innate immune adapter protein, Ripk2 in TKI‐mediated changes in blood glucose and insulin during obesity. We tested gefitinib, which inhibits Ripk2 and imatinib, which does not inhibit Ripk2 as TKI interventions in diet‐induced obese mice. We also tested whether Ripk2 and these TKIs prevented the insulin sensitizing properties of bacterial components that we already know lower glucose and insulin resistance via Nod2‐Ripk2. We previously found specific bacterial cell components that lower blood glucose and insulin resistance. Now we found that crude bacterial extracts from the upper gut also lower blood glucose. Hence, the other objective was to determine if Ripk2 propagated insulin sensitizing properties of extracts from commensal bacteria. We found gefitinib lowered blood glucose during a glucose tolerance test (GTT) in WT, Nod1‐null, Nod2‐null and Ripk2‐null mice that were obese. Gefitinib lowered glucose stimulated blood insulin levels only in obese Ripk2‐null mice. Hence, deletion of Ripk2 in mice promoted the insulin sensitizing potential of gefitinib. Gefitinib, but not imatinib, prevented improvements in glucose control caused by a bacterial postbiotic that improves insulin sensitivity. Further, Ripk2 was required for improvements in glucose control when mice were injected bacterial extracts from the upper gut of obese or lean mice. We conclude that multiple TKIs, including gefitinib and imatinib lower blood glucose in obese mice, independent of Ripk2. However, Ripk2 participated in TKI‐induced lowering of blood insulin in response to an oral glucose load. The effects of TKIs on Ripk2‐mediated metabolism should be measured if this drug class is considered in treatment of diabetes or its complications. Also, the role of Ripk2 in propagating bacterial‐induced changes in blood glucose and insulin warrants further investigation. Support or Funding Information Supported by a Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) discovery grant. BD was supported by Ontario Graduate Scholarships. JC was supported by a Frederick Banting and Charles Best Canada Graduate Scholarship. KF was supported by a NSERC fellowship. JS holds a Canada Research Chair in Metabolic Inflammation.

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 seuil0,008

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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