Pathogenesis of Alcohol-Associated Fatty Liver: Lessons From Transgenic Mice
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol-associated liver disease (ALD) is a major public health issue that significantly contributes to human morbidity and mortality, with no FDA-approved therapeutic intervention available. The health burden of ALD has worsened during the COVID-19 pandemic, which has been associated with a spike in alcohol abuse, and a subsequent increase in hospitalization rates for ALD. A key knowledge gap that underlies the lack of novel therapies for ALD is a need to better understand the pathogenic mechanisms that contribute to ALD initiation, particularly with respect to hepatic lipid accumulation and the development of fatty liver, which is the first step in the ALD spectrum. The goal of this review is to evaluate the existing literature to gain insight into the pathogenesis of alcohol-associated fatty liver, and to synthesize alcohol’s known effects on hepatic lipid metabolism. To achieve this goal, we specifically focus on studies from transgenic mouse models of ALD, allowing for a genetic dissection of alcohol’s effects, and integrate these findings with our current understanding of ALD pathogenesis. Existing studies using transgenic mouse models of ALD have revealed roles for specific genes involved in hepatic lipid metabolic pathways including fatty acid uptake, mitochondrial β-oxidation, de novo lipogenesis, triglyceride metabolism, and lipid droplet formation. In addition to reviewing this literature, we conclude by identifying current gaps in our understanding of how alcohol abuse impairs hepatic lipid metabolism and identify future directions to address these gaps. In summary, transgenic mice provide a powerful tool to understand alcohol’s effect on hepatic lipid metabolism and highlight that alcohol abuse has diverse effects that contribute to the development of alcohol-associated fatty liver disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».