Renal tubule-specific Atgl deletion links kidney lipid metabolism to glucagon-like peptide 1 and insulin secretion independent of renal inflammation or lipotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Lipotoxic injury from renal lipid accumulation in obesity and type 2 diabetes (T2D) is implicated in associated kidney damage. However, models examining effects of renal ectopic lipid accumulation independent of obesity or T2D are lacking. We generated renal tubule-specific adipose triglyceride lipase knockout (RT-SAKO) mice to determine if this targeted triacylglycerol (TAG) over-storage affects glycemic control and kidney health. METHODS: Male and female RT-SAKO mice and their control littermates were tested for changes in glycemic control at 10-12 and 16-18 weeks of age. Markers of kidney health and blood lipid and hormone concentrations were analyzed. Kidney and blood lysophosphatidic acid (LPA) levels were measured, and a role for LPA in mediating impaired glycemic control was evaluated using the LPA receptor 1/3 inhibitor Ki-16425. RESULTS: All groups remained insulin sensitive, but 16- to 18-week-old male RT-SAKO mice became glucose intolerant, without developing kidney inflammation or fibrosis. Rather, these mice displayed lower circulating insulin and glucagon-like peptide 1 (GLP-1) levels. Impaired first-phase glucose-stimulated insulin secretion was detected and restored by Exendin-4. Kidney and blood LPA levels were elevated in older male but not female RT-SAKO mice, associated with increased kidney diacylglycerol kinase epsilon. Inhibition of LPA-mediated signaling restored serum GLP-1 levels, first-phase insulin secretion, and glucose tolerance. CONCLUSIONS: TAG over-storage alone is insufficient to cause renal tubule lipotoxicity. This work is the first to show that endogenously derived LPA modulates GLP-1 levels in vivo, demonstrating a new mechanism of kidney-gut-pancreas crosstalk to regulate insulin secretion and glucose homeostasis.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».