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Enregistrement W4399653208 · doi:10.1016/j.ando.2024.05.006

Is stimulation of browning of human adipose tissue a relevant therapeutic target?

2024· article· en· W4399653208 sur OpenAlexafffund
André C. Carpentier, Denis P. Blondin

Notice bibliographique

RevueAnnales d Endocrinologie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBrowningAdipose tissueStimulationMedicineInternal medicineChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brown adipose tissue (BAT) and beige adipose tissues are important contributors to cold-induced whole body thermogenesis in rodents. The documentation in humans of cold- and ß-adrenergic receptor agonist-stimulated BAT glucose uptake using positron emission tomography (PET) and of a decrease of this response in individuals with cardiometabolic disorders led to the suggestion that BAT/beige adipose tissues could be relevant targets for prevention and treatment of these conditions. In this brief review, we will critically assess this question by first describing the basic rationale for this affirmation, second by examining the evidence in human studies, and third by discussing the possible means to activate the thermogenic response of these tissues in humans. Les tissus adipeux bruns (TAB) et beiges sont d’importants effecteurs de la réponse thermogène au froid chez les rongeurs. La description chez l’homme de la stimulation du captage du glucose par les TAB lors de l’exposition au froid ou après l’administration d’agonistes des récepteurs ß-adrénergiques ainsi que de la réduction de cette réponse chez les personnes souffrant de problèmes cardiométaboliques ont mené à la suggestion que les TAB et tissus adipeux beiges pourraient constituer des cibles thérapeutiques pour ces conditions. Dans cette brève revue, nous allons examiner de manière critique cette question premièrement en décrivant les fondements de cette affirmation, deuxièmement en examinant les résultats des études chez l’humain, et troisièmement en discutant les moyens applicables pour activer la réponse thermogène de ces tissus chez l’humain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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