Total Postprandial Hepatic Nonesterified and Dietary Fatty Acid Uptake Is Increased and Insufficiently Curbed by Adipose Tissue Fatty Acid Trapping in Prediabetes With Overweight
Notice bibliographique
Résumé
Excessive lean tissue uptake of fatty acids (FAs) is important in the development of insulin resistance and may be caused by impaired dietary FA (DFA) storage and/or increased nonesterified FA (NEFA) flux from adipose tissue intracellular lipolysis. Cardiac and hepatic total postprandial FA uptake of NEFA+DFA has, however, never been reported in prediabetes with overweight. In this study, 20 individuals with impaired glucose tolerance (IGT) and 19 participants with normal glucose tolerance (NGT) and normal fasting glucose underwent postprandial studies with whole-body positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) with oral [18F]fluoro-thia-heptadecanoic acid and dynamic PET/CT with intravenous [11C]palmitate. Hepatic (97 [range 36-215] mmol/6 h vs. 68 [23-132] mmol/6 h, P = 0.03) but not cardiac (11 [range 4-24] mmol/6 h vs. 8 [3-20] mmol/6 h, P = 0.09) uptake of most sources of postprandial FA (NEFA + DFA uptake) integrated over 6 h was higher in IGT versus NGT. DFA accounted for lower fractions of total cardiac (21% [5-47] vs. 25% [9-39], P = 0.08) and hepatic (19% [6-52] vs. 28% [14-50], P = 0.04) uptake in IGT versus NGT. Increased adipose tissue DFA trapping predicted lower hepatic DFA uptake and was associated with higher total cardiac FA uptake. Hence, enhanced adipose tissue DFA trapping in the face of increased postprandial NEFA flux is insufficient to fully curb increased postprandial lean organ FA uptake in prediabetes with overweight (ClinicalTrials.gov; NCT02808182).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».