MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378674824 · doi:10.1152/physiol.2023.38.s1.5735101

Alteration in S6K1-IRS1 signaling is uncoupled from whole body insulin sensitivity in animals treated with leucine or ketoisocaproic acid

2023· article· en· W4378674824 sur OpenAlexaff
G. S. Mann

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeucineInternal medicineEndocrinologyInsulinInsulin resistanceBasal (medicine)MetaboliteInsulin receptorSkeletal muscleGlucose uptakeMetabolismP70-S6 Kinase 1Amino acidBiologyChemistryPhosphorylationMedicineBiochemistryProtein kinase B

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Plasma levels of branched-chain amino acids and their metabolites, branched-chain ketoacids are increased in insulin resistance, a condition that can lead to type 2 diabetes mellitus. Questions remain as to whether elevated levels of these metabolites cause, or are a consequence of insulin resistance. We previously showed that leucine and its metabolite ketoisocaproic acid (KIC) suppressed insulin-stimulated glucose uptake in L6 myotubess. Leucine and KICwith an increase in e S6K1 activation and phosphorylation of an inhibitory serine IRS-1 residue. The objective of this study was to analyze the effect of KIC gavage on skeletal muscle and liver insulin signaling and how this impacts whole-body insulin sensitivity. We hypothesized that KIC gavage will reduce whole-body insulin sensitivity and in response to the activation of the S6K1-IRS-1 pathway as shown in vitro. alter skeletal muscle and liver insulin signaling. Methods: Five-week-old male Sprague-Ddawley rats were starved for 24 hours. Rats were then gavaged with 0.75ml/100g of water, leucine (22.3g/L) or KIC (30g/L) twice, ten minutes apart, and then either sacrificed at different timepoints post-gavage (0.5-3h). A different set of rats were starved for 6 hours and then or injected with insulin an hour after the first gavageleucine or KIC gavage. Basal blood glucose levels and post insulin injection (10-120min after injection) blood glucose levels were measured., where blood glucose was measured pre (basal) and post (10-120min) insulin injection. Results: Leucine or KIC gavage had no effect on whole-body insulin sensitivity. This was consistent with no effect on ph-Akt (S473) phosphorylation. However, IRS-1 (S612, p<0.0001), S6K1 (Thr389, p<0.001) and S6 (S235/6, p<0.0001) phosphorylation were increased 30 minutes after leucine gavage in skeletal muscle and liver, but this was alleviated by the 60-minute mark. KIC gavage had no effect on the activation of these proteins. Conclusion: Despite increased S6K1 threonine phosphorylation and IRS-1 serine phosphorylation in skeletal muscle and liver in response to leucine gavage, there was no effect on whole-body insulin sensitivity. Unlike in studies with myotubes, KIC did not activate S6K1-IRS-1 signaling. Thus, although insulin resistant states exhibit increased plasma leucine and KIC levels, their supplementation does not reduce insulin sensitivity, suggesting that their increased levels are a consequence of insulin resistance and not causative. s. This suggests other mechanisms and/or tissues may play a role in regulating whole-body insulin sensitivity during leucine/KIC gavage. NSerc, York University This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2023 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysiologyMême sujetMetabolism, Diabetes, and CancerTravaux en français237 207