Hepatocyte-derived DPP4 regulates portal GLP-1 bioactivity, modulates glucose production, and when absent influences NAFLD progression
Notice bibliographique
Résumé
Elevated circulating dipeptidyl peptidase-4 (DPP4) is a biomarker for liver disease, but its involvement in gluconeogenesis and metabolic associated fatty liver disease progression remains unclear. Here, we identified that DPP4 in hepatocytes but not TEK receptor tyrosine kinase-positive endothelial cells regulates the local bioactivity of incretin hormones and gluconeogenesis. However, the complete absence of DPP4 (Dpp4-/-) in aged mice with metabolic syndrome accelerates liver fibrosis without altering dyslipidemia and steatosis. Analysis of transcripts from the livers of Dpp4-/- mice displayed enrichment for inflammasome, p53, and senescence programs compared with littermate controls. High-fat, high-cholesterol feeding decreased Dpp4 expression in F4/80+ cells, with only minor changes in immune signaling. Moreover, in a lean mouse model of severe nonalcoholic fatty liver disease, phosphatidylethanolamine N-methyltransferase mice, we observed a 4-fold increase in circulating DPP4, in contrast with previous findings connecting DPP4 release and obesity. Last, we evaluated DPP4 levels in patients with hepatitis C infection with dysglycemia (Homeostatic Model Assessment of Insulin Resistance > 2) who underwent direct antiviral treatment (with/without ribavirin). DPP4 protein levels decreased with viral clearance; DPP4 activity levels were reduced at long-term follow-up in ribavirin-treated patients; but metabolic factors did not improve. These data suggest elevations in DPP4 during hepatitis C infection are not primarily regulated by metabolic disturbances.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».