Combination of an ACLY inhibitor with a GLP-1R agonist exerts additive benefits on nonalcoholic steatohepatitis and hepatic fibrosis in mice
Notice bibliographique
Résumé
Increased liver de novo lipogenesis (DNL) is a hallmark of nonalcoholic steatohepatitis (NASH). A key enzyme controlling DNL upregulated in NASH is ATP citrate lyase (ACLY). In mice, inhibition of ACLY reduces liver steatosis, ballooning, and fibrosis and inhibits activation of hepatic stellate cells. Glucagon-like peptide-1 receptor (GLP-1R) agonists lower body mass, insulin resistance, and steatosis without improving fibrosis. Here, we find that combining an inhibitor of liver ACLY, bempedoic acid, and the GLP-1R agonist liraglutide reduces liver steatosis, hepatocellular ballooning, and hepatic fibrosis in a mouse model of NASH. Liver RNA analyses revealed additive downregulation of pathways that are predictive of NASH resolution, reductions in the expression of prognostically significant genes compared with clinical NASH samples, and a predicted gene signature profile that supports fibrosis resolution. These findings support further investigation of this combinatorial therapy to treat obesity, insulin resistance, hypercholesterolemia, steatohepatitis, and fibrosis in people with NASH.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».