Elevated BCAA catabolism reverses the effect of branched-chain ketoacids on glucose transport in mTORC1-dependent manner in L6 myotubes
Notice bibliographique
Résumé
Plasma levels of branched-chain amino acids (BCAA) and their metabolites, branched-chain ketoacids (BCKA), are increased in insulin resistance. We previously showed that ketoisocaproic acid (KIC) suppressed insulin-stimulated glucose transport in L6 myotubes, especially in myotubes depleted of branched-chain ketoacid dehydrogenase (BCKD), the enzyme that decarboxylates BCKA. This suggests that upregulating BCKD activity might improve insulin sensitivity. We hypothesised that increasing BCAA catabolism would upregulate insulin-stimulated glucose transport and attenuate insulin resistance induced by BCKA. L6 myotubes were either depleted of BCKD kinase (BDK), the enzyme that inhibits BCKD activity, or treated with BT2, a BDK inhibitor. Myotubes were then treated with KIC (200 μM), leucine (150 μM), BCKA (200 μM), or BCAA (400 μM) and then treated with or without insulin (100 nM). BDK depletion/inhibition rescued the suppression of insulin-stimulated glucose transport by KIC/BCKA. This was consistent with the attenuation of IRS-1 (Ser612) and S6K1 (Thr389) phosphorylation but there was no effect on Akt (Ser473) phosphorylation. The effect of leucine or BCAA on these measures was not as pronounced and BT2 did not influence the effect. Induction of the mTORC1/IRS-1 (Ser612) axis abolished the attenuating effect of BT2 treatment on glucose transport in cells treated with KIC. Surprisingly, rapamycin co-treatment with BT2 and KIC further reduced glucose transport. Our data suggests that the suppression of insulin-stimulated glucose transport by KIC/BCKA in muscle is mediated by mTORC1/S6K1 signalling. This was attenuated by upregulating BCAA catabolic flux. Thus, interventions targeting BCAA metabolism may provide benefits against insulin resistance and its sequelae.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».