Glucagon-like Peptide-1 Secretion Is Inhibited by Lysophosphatidic Acid
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) potentiates glucose-stimulated insulin secretion (GSIS). While dozens of compounds stimulate GLP-1 secretion, few inhibit. Reduced GLP-1 secretion and impaired GSIS occur in chronic inflammation. Lysophosphatidic acids (LPAs) are bioactive phospholipids elevated in inflammation. The aim of this study was to test whether LPA inhibits GLP-1 secretion in vitro and in vivo. GLUTag L-cells were treated with various LPA species, with or without LPA receptor (LPAR) antagonists, and media GLP-1 levels, cellular cyclic AMP and calcium ion concentrations, and DPP4 activity levels were analyzed. Mice were injected with LPA, with or without LPAR antagonists, and serum GLP-1 and DPP4 activity were measured. GLUTag GLP-1 secretion was decreased ~70–90% by various LPAs. GLUTag expression of Lpar1, 2, and 3 was orders of magnitude higher than Lpar4, 5, and 6, implicating the former group in this effect. In agreement, inhibition of GLP-1 secretion was reversed by the LPAR1/3 antagonist Ki16425, the LPAR1 antagonists AM095 and AM966, or the LPAR2 antagonist LPA2-antagonist 1. We hypothesized involvement of Gαi-mediated LPAR activity, and found that intracellular cyclic AMP and calcium ion concentrations were decreased by LPA, but restored by Ki16425. Mouse LPA injection caused an ~50% fall in circulating GLP-1, although only LPAR1 or LPAR1/3 antagonists, but not LPAR2 antagonism, prevented this. GLUTag L-cell and mouse serum DPP4 activity was unchanged by LPA or LPAR antagonists. LPA therefore impairs GLP-1 secretion in vitro and in vivo through Gαi-coupled LPAR1/3 signaling, providing a new mechanism linking inflammation with impaired GSIS.
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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) | 0,001 | 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 ».