GLP-1 Receptor Signaling Differentially Modifies the Outcomes of Sterile vs Viral Pulmonary Inflammation in Male Mice
Notice bibliographique
Résumé
A number of disease states, including type 2 diabetes (T2D), are associated with an increased risk of pulmonary infection. Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonists are used to treat T2D and exert anti-inflammatory actions through a single, well-defined GLP-1 receptor (GLP-1R). Although highly expressed in the lung, little is known about the role of the GLP-1R in the context of pulmonary inflammation. Here we examined the consequences of gain or loss of GLP-1R activity in infectious and noninfectious lung inflammation. We studied wild-type mice treated with a GLP-1R agonist, and Glp1r-/- mice, in the setting of bleomycin-induced noninfectious lung injury and influenza virus infection. Loss of the GLP-1R attenuated the severity of bleomycin-induced lung injury, whereas activation of GLP-1R signaling increased pulmonary inflammation via the sympathetic nervous system. In contrast, GLP-1R agonism reduced the pathogen load in mice with experimental influenza virus infection in association with increased expression of intracellular interferon-inducible GTPases. Notably, the GLP-1 receptor agonist liraglutide improved the survival rate after influenza virus infection. Our results reveal context-dependent roles for the GLP-1 system in the response to lung injury. Notably, the therapeutic response of GLP-1R agonism in the setting of experimental influenza virus infection may have relevance for ongoing studies of GLP-1R agonism in people with T2D susceptible to viral lung injury.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».