Cell Sex and Sex Hormones Modulate Kidney Glucose and Glutamine Metabolism in Health and Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Male sex is a risk factor for progression of diabetic kidney disease, but the reasons for this predilection are unclear. Here, we demonstrate that cell sex and sex hormones alter the metabolic phenotype of human proximal tubular epithelial cells (PTECs). Male PTECs displayed increased glycolysis, mitochondrial respiration, oxidative stress, apoptosis, and high glucose-induced injury, compared to female PTECs. This phenotype was enhanced by dihydrotestosterone (DHT) and linked to increased mitochondrial utilization of glucose and glutamine. Studies in vivo pointed towards increased glutamine anaplerosis in diabetic male kidneys. Male sex was linked to increased levels of glutamate, TCA cycle, and glutathione cycle metabolites, in PTECs and in the blood metabolome of healthy youth and youth with type 2 diabetes. Conversely, female PTECs displayed increased levels of pyruvate, glutamyl-cysteine, cysteinylglycine, and a higher GSH/GSSG ratio than male PTECs, indicative of enhanced redox homeostasis. Finally, we identified transcriptional mechanisms that control kidney metabolism in a sex-specific fashion. While X-linked demethylase KDM6A facilitated metabolic homeostasis in female PTECs, transcription factor HNF4A mediated the deleterious effects of DHT in male PTECs. This work uncovers the role of sex in glucose/glutamine metabolism, that may explain the roots of sex dimorphism in the healthy and diabetic kidney.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».