Grape Seed Proanthocyanidins Protects Pancreatic β Cells against Ferroptosis via the Nrf2 Pathway in Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Pancreatic β cell damage is a core cause of type 2 diabetes mellitus (T2DM), but the mechanism has not yet been fully elucidated. This study explored the role of ferroptosis in pancreatic β cell damage and the protective effects of grape seed proanthocyanidins (GSPE). Methods T2DM rat model was established. In T2DM rats, the blood glucose, water intake, urine volume, HbA1c, and homeostasis model assessment-insulin resistance were significantly increased, while the body weight and the insulin level were significantly decreased, indicating the successful establishment of T2DM model. MIN6 mouse insulinoma β cells were cultured in high glucose and sodium palmitate conditions to obtain glycolipid damage model, which was administrated with GSPE, Ferrostatin-1 (Fer-1) or nuclear factor erythroid 2-related factor 2 (Nrf2) small interfering (si) RNA. Results GSPE and Fer-1 treatment significantly improved pancreatic β cell dysfunction and protected against cell death. Both treatments increased the superoxide dismutase and glutathione activity, reduced the malondialdehyde and reactive oxygen species levels, and improved the iron metabolism. Furthermore, both treatments reversed the expression of ferroptosis markers cysteine/glutamate transporter (XCT) and glutathione peroxidase 4 (GPX4) caused by glycolipid toxicity. Moreover, GSPE treatments activated the expression of Nrf2 and related proteins. These effects were reversed when co-transfected with si-Nrf2. Conclusion These results demonstrate that GSPE inhibits ferroptosis by activating the Nrf2 signaling pathway, thus reducing β cell damage and dysfunction in T2DM. GSPE could be a potential agent for T2DM treatment.
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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 ».