Saturated fatty acids induce insulin resistance in podocytes through inhibition of IRS1 via activation of both IKKβ and mTORC1
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic nephropathy (DN), a microvascular complication of diabetes, is the leading cause of end-stage renal disease worldwide. Multiple studies have shown that podocyte dysfunction is a central event in the progression of the disease. Beside chronic hyperglycemia, dyslipidemia can induce insulin resistance and dysfunction in podocytes. However, the exact mechanisms of free fatty acid (FFA)-induced podocyte insulin unresponsiveness are poorly understood. We used a type 2 diabetic mouse model (db/db) and mouse podocytes exposed to palmitic acid for 24 h followed by an insulin stimulation. Renal function and pathology were evaluated at 25 weeks of age to confirm the DN development. Our results demonstrate that saturated FFA activated the serine/threonine kinases IκB kinase (IKK)β/IκBα and mTORC1/S6K1, but not protein kinase C and c-jun N-terminal kinase, in podocytes and glomeruli of db/db mice. Activation of both kinases promoted serine 307 phosphorylation of IRS1, a residue known to provoke IRS1 inhibition. Using IKK, mTORC1 and ceramide production inhibitors, we were able to blunt IRS1 serine 307 phosphorylation and restore insulin stimulation of Akt. In conclusion, our results indicate that FFA and diabetes contribute to insulin resistance through the activation of IKKβ and S6K1 leading to podocyte dysfunction and DN.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».