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Enregistrement W4380987902 · doi:10.3389/fendo.2023.1171933

Impact of an SLC30A8 loss-of-function variant on the pancreatic distribution of zinc and manganese: laser ablation-ICP-MS and positron emission tomography studies in mice

2023· article· en· W4380987902 sur OpenAlexaff
George Firth, Eleni Georgiadou, Alex Griffiths, Maral Amrahli, Jana Kim, Zilin Yu, Ming Hu, Theodora J. Stewart, Isabelle Leclerc, Haruka Okamoto, Daniel R. Gomez, Philip J. Blower, Guy A. Rutter

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCentre For Medical Engineering, King’s College LondonMedical Research CouncilEPSRC Centre for Doctoral Training in Medical ImagingKing's College LondonDiabetes UKEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchImperial College LondonKing's College Hospital NHS Foundation TrustWellcome Trust
Mots-clésPancreasIsletZincChemistryInternal medicineEndocrinologyKnockout mousePancreatic isletsBiologyMolecular biologyDiabetes mellitusGeneMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Common variants in the SLC30A8 gene, encoding the secretory granule zinc transporter ZnT8 (expressed largely in pancreatic islet alpha and beta cells), are associated with altered risk of type 2 diabetes. Unexpectedly, rare loss-of-function (LoF) variants in the gene, described in heterozygous individuals only, are protective against the disease, even though knockout of the homologous SLC30A8 gene in mice leads to unchanged or impaired glucose tolerance. Here, we aimed to determine how one or two copies of the mutant R138X allele in the mouse SLC30A8 gene impacts the homeostasis of zinc at a whole-body (using non-invasive 62Zn PET imaging to assess the acute dynamics of zinc handling) and tissue/cell level [using laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS) to map the long-term distribution of zinc and manganese in the pancreas]. Methods Following intravenous administration of [62Zn]Zn-citrate (~7 MBq, 150 μl) in wild-type (WT), heterozygous (R138X+/−), and homozygous (R138X+/+) mutant mice (14–15 weeks old, n = 4 per genotype), zinc dynamics were measured over 60 min using PET. Histological, islet hormone immunohistochemistry, and elemental analysis with LA-ICP-MS (Zn, Mn, P) were performed on sequential pancreas sections. Bulk Zn and Mn concentration in the pancreas was determined by solution ICP-MS. Results Our findings reveal that whereas uptake into organs, assessed using PET imaging of 62Zn, is largely unaffected by the R138X variant, mice homozygous of the mutant allele show a substantial lowering (to 40% of WT) of total islet zinc, as anticipated. In contrast, mice heterozygous for this allele, thus mimicking human carriers of LoF alleles, show markedly increased endocrine and exocrine zinc content (1.6-fold increase for both compared to WT), as measured by LA-ICP-MS. Both endocrine and exocrine manganese contents were also sharply increased in R138X+/− mice, with smaller increases observed in R138X+/+ mice. Discussion These data challenge the view that zinc depletion from the beta cell is the likely underlying driver for protection from type 2 diabetes development in carriers of LoF alleles. Instead, they suggest that heterozygous LoF may paradoxically increase pancreatic β-cell zinc and manganese content and impact the levels of these metals in the exocrine pancreas to improve insulin secretion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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