118-LB: The Antipsychotic D2 Receptor Antagonist Diphenylbutylpiperidines Improve Glycemia in Experimental Obesity by Inhibiting Succinyl-CoA—3-Ketoacid CoA transferase
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Despite significant progress in understanding the pathogenesis of type 2 diabetes (T2D) , it remains difficult to manage, hence, new therapeutic options are required. We previously observed that elevated skeletal muscle succinyl CoA:3-ketoacid CoA transferase (SCOT) activity, the rate-limiting enzyme of ketone (KB) oxidation, contributes to obesity-induced hyperglycemia. Moreover, we identified that the antipsychotic agent, pimozide, is a SCOT inhibitor with glucose-lowering actions. In silico molecular modeling determined that a wide range of DPBPs can theoretically inhibit SCOT activity, therefore, we determined whether the DPBP drug class could be repurposed for the treatment of T2D. Methods: 8-week-old male wild-type and muscle-specific/brain-specific SCOT knockout (SCOTMuscleKO, SCOTBrainKO) mice were subjected to experimental obesity via consumption of a high fat, high sugar diet for 12-weeks. Lean control mice received a low fat, low sugar diet. At 8-weeks, lean and obese mice were treated with DPBPs (penfluridol, fluspirilene, pimozide (10mg/kg)) once every 2 days via oral gavage for 14-days, following which circulating KB levels and glucose homeostasis were assessed. To rule out a contribution of the canonical actions of DPBPs as dopamine 2 (D2) receptor antagonists to DPBP-mediated glucose-lowering, obese mice were treated with the structurally unrelated D2 receptor antagonist, lurasidone (10 mg/kg) . Results: All tested DPBPs improved glucose homeostasis in obese mice through a mechanism dependent on the inhibition of both brain and muscle SCOT activity. Treatment with lurasidone failed to improve glycemia in obese mice, thus consistent with a SCOT-dependent mechanism of action. Conclusions: Our findings suggest all DPBPs have glucose-lowering actions and therefore may have clinical utility in being repurposed for the treatment of T2D. Disclosure S. Tabatabaei dakhili: None. C. A. Velazquez: None. P. A. Crawford: Advisory Panel; Abbott Diabetes, Johnson & Johnson Global Services. M. Glover: None. R. Al batran: None. J. R. Ussher: None. R. Abou farraj: None. A. A. Greenwell: None. C. T. Saed: None. K. Yang: None. K. Gopal: None. J. S. F. Chan: None. C. Lee: None. F. Eaton: None. Funding Canadian Institutes of HealthResearch
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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) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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.
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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 ».