A mathematical model of potassium homeostasis: Effect of feedforward and feedback controls
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maintaining normal potassium (K + ) concentrations in the extra- and intracellular fluid is critical for cell function. K + homeostasis is achieved by ensuring proper distribution between extra- and intracellular fluid compartments and by matching K + excretion with intake. The Na + -K + -ATPase pump facilitates K + uptake into the skeletal muscle, where most K + is stored. Na + -K + -ATPase activity is stimulated by insulin and aldosterone. The kidneys regulate long term K + regulation by controlling the amount of K + excreted through urine. Renal handling of K + is mediated by a number of regulatory mechanisms, including an aldosterone-mediated feedback control, in which high extracellular K + concentration stimulates aldosterone secretion which enhances urine K + excretion, and a gastrointestinal feedforward control mechanism, in which dietary K + intake increases K + excretion. Recently, a muscle-kidney cross talk signal has been hypothesized, where the K + concentration in skeletal muscle cells directly affects urine K + excretion without changes in extracellular K + concentration. To understand how these mechanisms coordinate under different K + challenges, we have developed a compartmental model of whole-body K + regulation. The model represents the intra- and extracellular fluid compartments in a human (male) as well as a detailed kidney compartment. We included (i) the gastrointestinal feedforward control mechanism, (ii) the effect of insulin and (iii) aldosterone on Na + -K + -ATPase K + uptake, and (iv) aldosterone stimulation of renal K + secretion. We used this model to investigate the impact of regulatory mechanisms on K + homeostasis. Model predictions showed how the regulatory mechanisms synthesize to ensure that the extra- and intracelluller fluid K + concentrations remain in normal range in times of K + loading and fasting. Additionally, we predict that without the hypothesized muscle-kidney cross talk signal, the model was unable to predict a return to normal extracellular K + concentration after a period of high K + loading or depletion. Author summary Potassium (K + ) homeostasis is crucial for normal cell function. Dysregulation of K + can have dangerous consequences and is a common side effect of pathologies, medications, or changes in hormone levels. Due to its complexities, how the body maintains extra- and intracellular K + concentrations each day is not fully understood. Of particular interest is capturing how regulatory mechanisms synthesize to be able to keep extracellullar K + concentration within a tight range of 3.5-5.0 mEq/L. There are a multitude of physiological processes involved in K + balance, making its study well suited for investigation using mathematical modeling. In this study, we developed a compartment model of extra- and intracellular K + regulation including the various regulatory mechanisms and a detailed kidney model. The significance of our research is to quantify the effect of individual regulatory mechanisms on K + regulation as well as predict the potential impact of a hypothesized signal: muscle-kidney cross talk.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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.
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 ».