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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».