<i>FLCN</i> Gene Ablation Reduces Fibrosis and Inflammation in a Diet-Induced NASH Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-alcoholic steatohepatitis (NASH) represents a major economic burden and is characterized by triglyceride accumulation, inflammation, and fibrosis. No pharmacological agents are currently approved to treat this condition. Emerging data suggests an important role of autophagy in this condition, which serves to degrade intracellular lipid stores, reduce hepatocellular damage, and dampen inflammation. Autophagy is primarily regulated by the transcription factors TFEB and TFE3, which are negatively regulated by mTORC1. Given that FLCN is an mTORC1 activator via its GAP activity towards RagC/D, we generated a liver specific Flcn knockout mouse model to study its role in NASH progression. We demonstrate that loss of FLCN results in reduced triglyceride accumulation, fibrosis, and inflammation in mice exposed to a NASH-inducing diet. Hence, the GAP activity of FLCN could a promising target for small molecule drugs to treat NASH progression by specifically activating autophagy and lysosomal biogenesis while leaving mRNA translation machinery unperturbed. Collectively, these results show an unexpected role for FLCN in NASH progression and highlight new possibilities for treatment strategies through its role in hepatocyte homeostasis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».