Hypothalamic miR-1983 Targets Insulin Receptor β and the Insulin-mediated miR-1983 Increase Is Blocked by Metformin
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) expressed in the hypothalamus are capable of regulating energy balance and peripheral metabolism by inhibiting translation of target messenger RNAs (mRNAs). Hypothalamic insulin resistance is known to precede that in the periphery, thus a critical unanswered question is whether central insulin resistance creates a specific hypothalamic miRNA signature that can be identified and targeted. Here we show that miR-1983, a unique miRNA, is upregulated in vitro in 2 insulin-resistant immortalized hypothalamic neuronal neuropeptide Y-expressing models, and in vivo in hyperinsulinemic mice, with a concomitant decrease of insulin receptor β subunit protein, a target of miR-1983. Importantly, we demonstrate that miR-1983 is detectable in human blood serum and that its levels significantly correlate with blood insulin and the homeostatic model assessment of insulin resistance. Levels of miR-1983 are normalized with metformin exposure in mouse hypothalamic neuronal cell culture. Our findings provide evidence for miR-1983 as a unique biomarker of cellular insulin resistance, and a potential therapeutic target for prevention of human metabolic disease.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».