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Enregistrement W4392235779 · doi:10.3389/fphar.2024.1302015

Evaluating the effectiveness of a novel somatostatin receptor 2 antagonist, ZT-01, for hypoglycemia prevention in a rodent model of type 2 diabetes

2024· article· en· W4392235779 sur OpenAlexafffund
Ninoschka C. D’Souza, Julian Aiken, Emily G. Hoffman, Sara C. Atherley, Sabrina Champsi, NADIA ALEALI, Dorsa Shakeri, Maya El-Zahed, Nicky Akbarian, Mehran Nejad-Mansouri, PARINAZ ZAREE BAVANI, Richard L. Liggins, Owen Chan, Michael C. Riddell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Glycomics NetworkMitacsCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBreakthrough T1D CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésSomatostatinHypoglycemiaSomatostatin receptorType 2 diabetesMedicineAntagonistRodent modelPharmacologyRodentDiabetes mellitusEndocrinologyInternal medicineReceptorBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Elevated levels of somatostatin blunt glucagon counterregulation during hypoglycemia in type 1 diabetes (T1D) and this can be improved using somatostatin receptor 2 (SSTR2) antagonists. Hypoglycemia also occurs in late-stage type 2 diabetes (T2D), particularly when insulin therapy is initiated, but the utility of SSTR2 antagonists in ameliorating hypoglycemia in this disease state is unknown. We examined the efficacy of a single-dose of SSTR2 antagonists in a rodent model of T2D. Methods: High-fat fed (HFF), low dose streptozotocin (STZ, 35 mg/kg)-induced T2D and HFF only, nondiabetic (controls-no STZ) rats were treated with the SSTR2 antagonists ZT-01/PRL-2903 or vehicle (n = 9–11/group) 60 min before an insulin tolerance test (ITT; 2–12 U/kg insulin aspart) or an oral glucose tolerance test (OGTT; 2 g/kg glucose via oral gavage) on separate days. Results: This rodent model of T2D is characterized by higher baseline glucose and HbA1c levels relative to HFF controls. T2D rats also had lower c-peptide levels at baseline and a blunted glucagon counterregulatory response to hypoglycemia when subjected to the ITT. SSTR2 antagonists increased the glucagon response and reduced incidence of hypoglycemia, which was more pronounced with ZT-01 than PRL-2903. ZT-01 treatment in the T2D rats increased glucagon levels above the control response within 60 min of dosing, and values remained elevated during the ITT (glucagon Cmax: 156 ± 50 vs. 77 ± 46 pg/mL, p < 0.01). Hypoglycemia incidence was attenuated with ZT-01 vs. controls (63% vs. 100%) and average time to hypoglycemia onset was also delayed (103.1 ± 24.6 vs. 66.1 ± 23.6 min, p < 0.05). ZT-01 administration at the OGTT onset increased the glucagon response without exacerbating hyperglycemia (2877 ± 806 vs. 2982 ± 781), potentially due to the corresponding increase in c-peptide levels (6251 ± 5463 vs. 14008 ± 5495, p = 0.013). Conclusion: Treatment with SSTR2 antagonists increases glucagon responses in a rat model of T2D and results in less hypoglycemia exposure. Future studies are required to determine the best dosing periods for chronic SSTR2 antagonism treatment in T2D.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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