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Enregistrement W3166941069 · doi:10.1016/j.molmet.2021.101270

Exercise of high intensity ameliorates hepatic inflammation and the progression of NASH

2021· article· en· W3166941069 sur OpenAlexaff
Gavin Fredrickson, Fanta Barrow, Katrina Dietsche, Preethy Parthiban, Saad Khan, Sacha Robert, Maya Demirchian, Hailey Rhoades, Haiguang Wang, Oyedele Adeyi, Xavier S. Revelo

Notice bibliographique

RevueMolecular Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesAmerican Association of Immunologists
Mots-clésInflammationMedicineNonalcoholic steatohepatitisInternal medicineFatty liverNonalcoholic fatty liver diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) covers a wide spectrum of liver pathology ranging from simple fatty liver to non-alcoholic steatohepatitis (NASH). Notably, immune cell-driven inflammation is a key mechanism in the transition from fatty liver to the more serious NASH. Although exercise training is effective in ameliorating obesity-related diseases, the underlying mechanisms of the beneficial effects of exercise remain unclear. It is unknown whether there is an optimal modality and intensity of exercise to treat NAFLD. The objective of this study was to determine whether high-intensity interval training (HIIT) or moderate-intensity continuous training (MIT) is more effective at ameliorating the progression of NASH. METHODS: Wild-type mice were fed a high-fat, high-carbohydrate (HFHC) diet for 6 weeks and left sedentary (SED) or assigned to either an MIT or HIIT regimen using treadmill running for an additional 16 weeks. MIT and HIIT groups were pair-fed to ensure that energy intake was similar between the exercise cohorts. To determine changes in whole-body metabolism, we performed insulin and glucose tolerance tests, indirect calorimetry, and magnetic resonance imaging. NASH progression was determined by triglyceride accumulation, expression of inflammatory genes, and histological assessment of fibrosis. Immune cell populations in the liver were characterized by cytometry by time-of-flight mass spectrometry, and progenitor populations within the bone marrow were assessed by flow cytometry. Finally, we analyzed the transcriptional profile of the liver by bulk RNA sequencing. RESULTS: Compared with SED mice, both HIIT and MIT suppressed weight gain, improved whole-body metabolic parameters, and ameliorated the progression of NASH by reducing hepatic triglyceride levels, inflammation, and fibrosis. However, HIIT was superior to MIT at reducing adiposity, improving whole-body glucose tolerance, and ameliorating liver steatosis, inflammation, and fibrosis, without any changes in body weight. Improved NASH progression in HIIT mice was accompanied by a substantial decrease in the frequency of pro-inflammatory infiltrating, monocyte-derived macrophages in the liver and reduced myeloid progenitor populations in the bone marrow. Notably, an acute bout of MIT or HIIT exercise had no effect on the intrahepatic and splenic immune cell populations. In addition, bulk mRNA sequencing of the entire liver tissue showed a pattern of gene expression confirming that HIIT was more effective than MIT in improving liver inflammation and lipid biosynthesis. CONCLUSIONS: Our data suggest that exercise lessens hepatic inflammation during NASH by reducing the accumulation of hepatic monocyte-derived inflammatory macrophages and bone marrow precursor cells. Our findings also indicate that HIIT is superior to MIT in ameliorating the disease in a dietary mouse model of NASH.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations83
Publié2021
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Résumé présentoui

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