Divergent acute <i>versus</i> prolonged pharmacological GLP-1R responses in adult beta cell-selective β-arrestin 2 knockout mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The glucagon-like peptide-1 receptor (GLP-1R) is a major therapeutic target in type 2 diabetes (T2D) and obesity. Following activation, GLP-1Rs are rapidly desensitised by β-arrestins, scaffolding proteins that terminate G protein interactions but also act as independent signalling mediators. While GLP-1R interacts with β-arrestins 1 and 2, expression of the latter is greatly enhanced in beta cells, making this the most relevant isoform. Here, we have assessed in vivo glycaemic responses to the pharmacological GLP-1R agonist exendin-4 in adult beta cell-selective β-arrestin 2 knockout (KO) mice. Lean female and high-fat, high-sucrose-fed KO mice of both sexes displayed worse acute responses versus control littermates, an effect that was inverted 6 hours post-agonist injection, resulting in prolonged in vivo cell-cell connectivity in KO islets implanted in mouse eyes. Similar effects were observed for the clinically relevant semaglutide and tirzepatide but not with exendin-phe1, an agonist biased away from β-arrestin recruitment. Ex vivo acute cAMP was impaired, but overnight desensitisation was reduced in KO islets. The acute signalling defect was attributed to enhanced β-arrestin 1 and phosphodiesterase (PDE) 4 activity in the absence of β-arrestin 2, while the reduced desensitisation correlated with altered GLP-1R trafficking, involving impaired recycling and lysosomal targeting and increased trans-Golgi network (TGN) localisation and signalling, as well as reduced GLP-1R ubiquitination by the E3 ubiquitin ligase NEDD4. This study has unveiled fundamental aspects of the role of β-arrestin 2 in regulating pharmacological GLP-1R responses with direct application to the rational design of improved GLP-1R-targeting therapeutics.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».