1222-P: Adipose Tissue Antilipolytic Insulin Sensitivity Protects against Whole-Body Insulin Resistance and Lowers Acylcarnitine Accumulation in Adults with Obesity
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were; 1) to assess clinical and subclinical factors associated with insulin-stimulated glucose uptake and 2) compare skeletal muscle lipid profile (untargeted lipidomics) in a sub-cohort of insulin sensitive vs. insulin resistant subjects. 66 obese adults (F=46 [BMI=34±3kg/m2], M=20 [BMI=33±2.9 kg/m2]) with homogeneous body composition completed a 2h hyperinsulinemic-euglycemic clamp, and stable isotope dilution methods to assess glucose rate of disappearance (Glucose Rd: index of insulin sensitivity), fatty acid rate of appearance (FA Ra), and hepatic glucose production (Glucose Ra) under basal and hyperinsulinemic conditions. We also performed an array of metabolic measurements (e.g., hepatic and visceral fat accumulation [via MRI], fat oxidation, lipid profile, circulating cytokines). Covariate analysis (LASSO) identified insulin-mediated suppression of FA Ra, basal glucose Ra, and fat oxidation as the cluster of measurements best predicting Glucose Rd (r=0.76, p<0.01). Insulin-mediated suppression of FA Ra was also the strongest independent predictor of Glucose Rd (r=0.51; p<0.01). As a result of greater adipose tissue anti-lipolytic response to insulin, lower FA delivery to skeletal muscle may improve insulin-mediated glucose uptake via lower muscle lipid accumulation. Importantly, we found the accumulation of several long-chain acylcarnitine species (measure of incomplete β-oxidation: C18:0,18:1,20:1,20:3) to be lower (p<0.05) in muscle samples from an insulin sensitive sub-cohort (Glucose Rd > 8.5 µmol/(min•FFM•[Insulin]); n=10) compared with an insulin resistant sub-cohort (< 7.2 µmol/(min•FFM•[Insulin]); n=8). In conclusion, our findings indicate that greater adipose tissue anti-lipolytic response to insulin is an important predictor of insulin-mediated glucose uptake - and acylcarnitine accumulation in skeletal muscle may mediate this effect. Disclosure M. W. Schleh: None. B. J. Ryan: None. C. Ahn: None. A. Ludzki: None. P. Varshney: None. J. B. Gillen: None. J. F. Horowitz: None. Funding National Institutes of Health (R01DK077966, P30DK089503, T32DK007245, F32DK117522); Canadian Institutes of Health Research (DFS146190, 338735)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».