N-acetyl-L-cysteine treatment reduces beta-cell oxidative stress and pancreatic stellate cell activity in a high fat diet-induced diabetic mouse model
Notice bibliographique
Résumé
Obesity plays a major role in type II diabetes (T2DM) progression because it applies metabolic and oxidative stress resulting in dysfunctional beta-cells and activation of intra-islet pancreatic stellate cells (PaSCs) which cause islet fibrosis. Administration of antioxidant N-acetyl-L-cysteine (NAC) in vivo improves metabolic outcomes in diet-induced obese diabetic mice, and in vitro inhibits PaSCs activation. However, the effects of NAC on diabetic islets in vivo are unknown. This study examined if dosage and length of NAC treatment in HFD-induced diabetic mice effect metabolic outcomes associated with maintaining healthy beta-cells and quiescent PaSCs, in vivo. Male C57BL/6N mice were fed normal chow (ND) or high-fat (HFD) diet up to 30 weeks. NAC was administered in drinking water to HFD mice in preventative treatment (HFDpNAC) for 23 weeks or intervention treatment for 10 (HFDiNAC) or 18 (HFDiNAC+) weeks, respectively. HFDpNAC and HFDiNAC+, but not HFDiNAC, mice showed significantly improved glucose tolerance and insulin sensitivity. Hyperinsulinemia led by beta-cell overcompensation in HFD mice was significantly rescued in NAC treated mice. A reduction of beta-cell nuclear Pdx-1 localization in HFD mice was significantly improved in NAC treated islets along with significantly reduced beta-cell oxidative stress. HFD-induced intra-islet PaSCs activation, labeled by αSMA, was significantly diminished in NAC treated mice along with lesser intra-islet collagen deposition. This study determined that efficiency of NAC treatment is beneficial at maintaining healthy beta-cells and quiescent intra-islet PaSCs in HFD-induced obese T2DM mouse model. These findings highlight an adjuvant therapeutic potential in NAC for controlling T2DM progression in humans.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».