The Impact of Psilocybin on High Glucose/Lipid-Induced Changes in INS-1 Cell Viability and Dedifferentiation
Notice bibliographique
Résumé
Serotonin emerges as a pivotal factor influencing the growth and functionality of β-cells. Psilocybin, a natural compound derived from mushrooms of the Psilocybe genus, exerts agonistic effects on the serotonin 5-HT2A and 5-HT2B receptors, thereby mimicking serotonin’s behavior. This study investigates the potential impacts of psilocybin on β-cell viability, dedifferentiation, and function using an in vitro system. The INS-1 832/13 Rat Insulinoma cell line underwent psilocybin pretreatment, followed by exposure to high glucose-high lipid (HG-HL) conditions for specific time periods. After being harvested from treated cells, total transcript and cellular protein were utilized for further investigation. Our findings implied that psilocybin administration effectively mitigates HG-HL-stimulated β-cell loss, potentially mediated through the modulation of apoptotic biomarkers, which is possibly related to the mitigation of TXNIP, STAT-1, and STAT-3 phosphorylation. Furthermore, psilocybin exhibits the capacity to modulate the expression of key genes associated with β-cell dedifferentiation, including Pou5f1 and Nanog, indicating its potential in attenuating β-cell dedifferentiation. This research lays the groundwork for further exploration into the therapeutic potential of psilocybin in Type II diabetes intervention.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».