RIPK2 Dictates Insulin Responses to Tyrosine Kinase Inhibitors in Obese Male Mice
Notice bibliographique
Résumé
Tyrosine kinase inhibitors (TKIs) used in cancer are also being investigated in diabetes. TKIs can improve blood glucose control in diabetic cancer patients, but the specific kinases that alter blood glucose or insulin are not clear. We sought to define the role of Receptor Interacting Serine/Threonine Kinase 2 (RIPK2) in mouse models of insulin resistance. We tested the TKI gefitinib, which inhibits RIPK2 activity, in wild-type (WT), Nod1-/-, Nod2-/-, and Ripk2-/- mice fed an obesogenic high-fat diet. Gefitinib lowered blood glucose during a glucose tolerance test (GTT) in a nucleotide-binding oligomerization domain (NOD)-RIPK2-independent manner in all obese mice. However, gefitinib lowered glucose-stimulated insulin secretion only in obese Ripk2-/- mice. Gefitinib had no effect on insulin secretion in obese WT, Nod1-/-, or Nod2-/- mice. Hence, genetic deletion of Ripk2 promoted the insulin-sensitizing potential of gefitinib, since this TKI lowered both blood glucose and insulin only in Ripk2-/- mice. Gefitinib did not alter the inflammatory profile of pancreas, adipose, liver, or muscle tissues in obese Ripk2-/- mice compared with obese WT mice. We also tested imatinib, a TKI that does not inhibit RIPK2 activity, in obese WT mice. Imatinib lowered blood glucose during a GTT, consistent with TKIs lowering blood glucose independently of RIPK2. However, imatinib increased glucose-stimulated insulin secretion during the glucose challenge. These data show that multiple TKIs lower blood glucose, where actions of TKIs on RIPK2 dictate divergent insulin responses, independent of tissue inflammation. Our data show that RIPK2 limits the insulin sensitizing effect of gefitinib, whereas imatinib increased insulin secretion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».