Mapping the metabolic reprogramming induced by sodium-glucose cotransporter 2 inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is associated with increased risk for kidney disease, heart failure, and mortality. Sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors (SGLT2i) prevent these adverse outcomes; however, the mechanisms involved are not clear. We generated a roadmap of the metabolic alterations that occur in different organs in diabetes and in response to SGLT2i. In vivo metabolic labeling with 13C-glucose in normoglycemic and diabetic mice treated with or without dapagliflozin, followed by metabolomics and metabolic flux analyses, showed that, in diabetes, glycolysis and glucose oxidation are impaired in the kidney, liver, and heart. Treatment with dapagliflozin failed to rescue glycolysis. SGLT2 inhibition increased glucose oxidation in all organs; in the kidney, this was associated with modulation of the redox state. Diabetes was associated with altered methionine cycle metabolism, evident by decreased betaine and methionine levels, whereas treatment with SGLT2i increased hepatic betaine along with decreased homocysteine levels. mTORC1 activity was inhibited by SGLT2i along with stimulation of AMPK in both normoglycemic and diabetic animals, possibly explaining the protective effects against kidney, liver, and heart diseases. Collectively, our findings suggest that SGLT2i induces metabolic reprogramming orchestrated by AMPK-mTORC1 signaling with common and distinct effects in various tissues, with implications for diabetes and aging.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».