Glucagon-like Peptide-1 Receptor-based Therapeutics for Metabolic Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) controls islet hormone secretion, gut motility, and body weight, supporting development of GLP-1 receptor agonists (GLP-1RA) for the treatment of type 2 diabetes (T2D) and obesity. GLP-1RA exhibit a favorable safety profile and reduce the incidence of major adverse cardiovascular events in people with T2D. Considerable preclinical data, supported by the results of clinical trials, link therapy with GLP-RA to reduction of hepatic inflammation, steatosis, and fibrosis. Mechanistically, the actions of GLP-1 on the liver are primarily indirect, as hepatocytes, Kupffer cells, and stellate cells do not express the canonical GLP-1R. GLP-1RA reduce appetite and body weight, decrease postprandial lipoprotein secretion, and attenuate systemic and tissue inflammation, actions that may contribute to attenuation of metabolic-associated fatty liver disease (MAFLD). Here we discuss evolving concepts of GLP-1 action that improve liver health and highlight evidence that links sustained GLP-1R activation in distinct cell types to control of hepatic glucose and lipid metabolism, and reduction of experimental and clinical nonalcoholic steatohepatitis (NASH). The therapeutic potential of GLP-1RA alone, or in combination with peptide agonists, or new small molecule therapeutics is discussed in the context of potential efficacy and safety. Ongoing trials in people with obesity will further clarify the safety of GLP-1RA, and pivotal studies underway in people with NASH will define whether GLP-1-based medicines represent effective and safe therapies for people with MAFLD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».