Is Insulin Action in the Brain Relevant in Regulating Blood Glucose in Humans?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In addition to its direct action on the liver to lower hepatic glucose production, insulin action in the central nervous system (CNS) also lowers hepatic glucose production in rodents after 4 hours. Although CNS insulin action (CNSIA) modulates hepatic glycogen synthesis in dogs, it has no net effect on hepatic glucose output over a 4-hour period. The role of CNSIA in regulating plasma glucose has recently been examined in humans and is the focus of this review. METHODS AND RESULTS: Intransal insulin (INI) administration increases CNS insulin concentration. Hence, INI can address whether CNSIA regulates plasma glucose concentration in humans. We and three other groups have sought to answer this question, with differing conclusions. Here we will review the critical aspects of each study, including its design, which may explain these discordant conclusions. CONCLUSIONS: The early glucose-lowering effect of INI is likely due to spillover of insulin into the systemic circulation. In the presence of simultaneous portal and CNS hyperinsulinemia, portal insulin action is dominant. INI administration does lower plasma glucose independent of peripheral insulin concentration (between ∼3 and 6 h after administration), suggesting that CNSIA may play a role in glucose homeostasis in the late postprandial period when its action is likely greatest and portal insulin concentration is at baseline. The potential physiological role and purpose of this pathway are discussed in this review. Because the effects of INI are attenuated in patients with type 2 diabetes and obesity, this is unlikely to be of therapeutic utility.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».