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Enregistrement W4403153140 · doi:10.1210/jendso/bvae163.1253

8388 Insulin-Like Growth Factor-1 Modulates Arcuate Kisspeptin Neuron Activity

2024· article· en· W4403153140 sur OpenAlexaff
Josiane Nascimento Silva, Renata Frazão

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKisspeptinInsulin-like growth factorEndocrinologyArcuate nucleusInternal medicineBiologyGrowth factorMedicineHypothalamusReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: J.N. Silva: None. R. Frazao: None. The kisspeptin-producing cells located at the arcuate nucleus of the hypothalamus (ARHKisspeptin) are considered the GnRH pulse generator necessary for fertility. In addition, ARHKisspeptin cells act as a metabolic sensor to control the hypothalamic-pituitary-gonadal (HPG) axis. The insulin-like growth factor-1 (IGF-1) is considered a component contributing to puberty onset and fertility. Peripherical or intracerebroventricular IGF-1 administration is sufficient to increase hypothalamic Kiss1 expression. However, whether IGF-1 acts directly on ARHKisspeptin cells to modulate the HPG axis is not known. To determine whether IGF-1 modulates ARHKisspeptin neuron activity, we used mice expressing the green fluorescent protein “humanized renilla” under the transcriptional control of the Kiss1 gene (8-10 weeks old). Fura-2 fluorescent probe was used to evaluate the state coupled or uncoupled to calcium in the face of IGF- 1 administration (0.5 μg/ml). Furthermore, whole-cell patch-clamp was employed to determine IGF-1 effects on ARHKisspeptin neuron's resting membrane potential (RMP). FURA-2 was incorporated by 64 ARHKisspeptin neurons out of 424 cells in the ARH. IGF-1 administration to the bath led to a significant increase of the intracellular calcium levels ([Ca2+]i) in 53% of ARHKisspeptin cells evaluated in male mice (34 out of 64 cells; IGF-1, 203.0 ± 26.1 nM; baseline period, 68.8 ± 9.6 nM; P< 0.0001). Non-responsive cells (30 out of 64 ARHKisspeptin neurons) exhibited average [Ca2+]i of 53.2 ± 6.3 nM after IGF-1 application vs 46.2 ± 5.6 nM in the baseline period (P= 0.3). Of note, IGF-1 also increased [Ca2+]i in 25% of non-kisspeptin cells in the ARH (93 out of 364 cells, IGF-1, 193.8 ± 12.4 nM; vs baseline period, 73.0 ± 5.6 nM, P< 0.0001). By evaluating the IGF-1 effects on ARHKisspeptin neuron’s RMP, we observed that IGF-1 tends to depolarize the RMP of 18% of cells recorded from males (4 out of 22 cells, IGF-1, -58.0 ± 3.0 mV; baseline, -64.1 ± 4.4 mV; P= 0.05), and depolarized the RMP of 44% of cells recorded from female mice (7 out of 16 cells, IGF-1, -61.1 ± 3.3 mV; baseline, -66.3 ± 2.7 mV; P= 0.002). Importantly, IGF-1-induced depolarization of ARHKisspeptin cells RMP was blocked when the recordings were performed in the presence of tetrodotoxin and ionotropic amino acid antagonists. Therefore, IGF-1-induced effects on ARHKisspeptin cells RMP depend on action potentials mediated by synaptic transmission. Our results suggest that IGF-1 indirectly modulates the activity of a large number of ARHKisspeptin neurons. Thus, situations of metabolic stress that induce changes in growth hormone secretion and, consequently, IGF-1 circulating levels, (e.g., fasting), can modulate the HPG axis through the indirect modulation of the activity of ARHKisspeptin cells. Presentation: 6/2/2024

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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