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Enregistrement W4396997353 · doi:10.1681/asn.20203110s1323d

Cell Sex and Sex Hormones Modulate Glucose and Glutamine Kidney Metabolism: Implications for Diabetic Kidney Disease

2020· article· en· W4396997353 sur OpenAlexaff
Sergi Clotet Freixas, Julie A.D. Van, Caitríona M. McEvoy, Sofia Farkona, Aman Mehrotra, Adam J. Gehring, Minna Woo, Ana Konvalinka

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal Regulation and Hypertension
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocrinologyHormoneInternal medicineKidneyGlutamineMetabolismKidney diseaseDiabetes mellitusCell metabolismDiseaseMedicineCarbohydrate metabolismBiologyBiochemistryAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Male sex predisposes to diabetic kidney disease (DKD). We uncovered androgen-induced perturbations in kidney metabolic proteins that may drive faster DKD progression in men. Our goal is to characterize cell sex- and sex hormone-specific alterations in the kidney cell metabolism. Methods: Human primary proximal tubule epithelial cells (PTEC) from 3 male and 3 female donors were stimulated with control, dihydrotestosterone (DHT), or estradiol (EST). We assessed glycolysis (extracellular acidification rate, ECAR) and oxygen consumption rate (OCR) in a Seahorse analyzer. We also studied sex differences in 16-week-old diabetic Akita mice. Results: Male PTEC showed significantly higher ECAR, OCR, superoxide levels and apoptosis, compared to female PTEC (p<0.05). Higher OCR in male PTEC was further enhanced in the presence of glutamine as a unique susbstrate. In male PTEC, ECAR was increased by DHT, whereas OCR was increased by DHT and EST. Further, glucose levels in the media were reduced by DHT. DHT-induced metabolic changes were prevented by androgen receptor (AR) inhibitors. ATP, superoxide and apoptosis were increased by DHT, especially in male PTEC. Under hyperglycemia (25mM glucose), male cells showed a more rapid decline in OCR, and DHT increased superoxide and ATP levels. Transcriptional regulator analysis predicted that PTBP1, MCM4, and KDM5D (Y-linked) regulate proteins increased by DHT. Targets of PTBP1 and MCM4 include enzymes involved in glucose and glutamine metabolism (TKT, GLUD1). In vivo, diabetes increased kidney gene expression of Tkt, Glud1, and glutamine transporter Slc38a3 in males, but not females. Conclusions: PTEC metabolism is influenced by cell sex and sex hormones. Male PTEC show higher glycolysis, oxygen consumption, and respiratory capacity than female PTEC, and a higher propensity to oxidize glutamine in the mitochondria. Importantly, glutamine plays a key role as anaplerotic substrate for the TCA cycle in diabetes. Our in vivo data support the link between male sex and regulation of glutamine metabolism, and suggests that kidney utilization of glutamine in DKD is sex-specific. By understanding and monitoring how these metabolic changes occur in male and female patients, our findings may contribute to a more personalized management of DKD.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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