Time-restricted Eating to Improve Metabolic Health: Investigating the Mechanisms Underlying Glycolytic and Lipolytic actions
Notice bibliographique
Résumé
Time-restricted eating (TRE) is a behavioral intervention approach motivated by the emerging role of circadian rhythms in physiology and metabolism. In this approach, all caloric intake is restricted within a regular interval of less than 12 hours, with no overt attempt to reduce calories. We present a whole-body computational model of TRE that incorporates enzyme and substrate reactions as well as hormonal actions during fasting and postprandial states. The model is divided into seven compartments: brain, heart, skeletal muscle, gastrointestinal tract, liver, adipose tissue, and other tissues. We conducted simulations to test the hypothesis that TRE modulates whole-body glucose balance by improving postprandial hyperglycemia and hypertriglyceridemia, keeping these excursions to a minimum. We simulated different TRE schedules with meals varying in fat and carbohydrate content. Our results highlight the importance of chrono-pharmacological considerations in glycemic control: TRE modulates the interplay between glycogenolysis in the liver, lipolysis in adipose tissue and fatty acid oxidation in other organs to improve glucose control. The alternation of eating and fasting, in particular, could be manipulated to balance blood sugar levels. TRE simulations have also shown beneficial effects on the lipid front, such as lower triglyceride levels and improved lipolytic effciency, meaning the body is better able to use fat stores for fuel. This work was supported by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) Discovery award. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 ».