107-OR: Brain GLP-1R Is Likely Required for Peripheral Liraglutide Treatment on Stimulating Hepatic FGF21
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide 1 (GLP-1) receptor agonists (GLP-1RAs) are therapeutic agents for Type 2 Diabetes (T2D) and chronic weight management. We reported previously that peripheral GLP-1RA (liraglutide, Lira) administration stimulates hepatic fibroblast growth factor 21 (FGF21) in wild type but not GLP-1R-/- mice, and GLP-1R is not expressed in the liver tissue. Here we aim to determine the underlying mechanisms for such stimulatory effect via organ-organ communications. Firstly, we asked whether acute intraduodenal (i.d.) GLP-1RA administration stimulates hepatic FGF21; and if so, whether the stimulation requires GLP-1R. We revealed that i.d. administration of GLP-1RA in WT mice significantly elevated hepatic Fgf21 levels by 5-fold compared to WT mice received i.d. PBS, whereas such effect was virtually lost in GLP-1R-/- mice. Secondly, we investigated the central role of GLP-1R. We antagonized brain GLP-1R activity via i.c.v. Ex9-39 injection after peripheral Lira treatment in HFD-challenged mice. Mice received peripheral Lira treatment and i.c.v. Exendin 9-39 treatment show impaired stimulatory effect on serum FGF21 compared to the i.c.v. PBS counterpart, suggesting that brain GLP-1R is likely required for peripheral GLP-1RA to stimulate hepatic FGF21. Together, we further demonstrated that peripheral GLP-1RA administration stimulates hepatic FGF21, and revealed that such beneficial effect likely requires brain GLP-1R. Our study will aid the understanding of metabolic hormones and pave the way for determining their underlying mechanisms in metabolic homeostasis Disclosure J. Feng: None. W. Shao: None. T. Jin: None. Funding Canadian Institutes of Health Research (PJT159735) Guarantor: Tianru Jin
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 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 ».