Elevated Serum Growth Differentiation Factor 15 Levels as a Potential Biomarker of the Efficacy of Imeglimin in Individuals With Type 2 Diabetes Mellitus: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the present study was to conduct a prospective observational study to explore the effects of imeglimin on systemic energy metabolism/body composition and to identify potential mitochondria-related biomarkers of the efficacy of the drug in clinical settings. Methods: In this prospective observational study, 16 participants with type 2 diabetes mellitus in the diabetes clinic of Kyoto University Hospital were enrolled. Individuals were started on imeglimin as monotherapy or add-on therapy. Results: After 3 months under imeglimin treatment, there was no significant change in basal metabolism or body composition. However, serum levels of growth differentiation factor 15 (GDF15) were higher while those of serum fibroblast growth factor 21 and urine 8-hydroxy-2′-deoxyguanosine were not changed. Additional in vitro examination revealed that imeglimin induces GDF15 protein release from human hepatocytes. Conclusions: Three-month imeglimin treatment increased serum GDF15 levels in clinical type 2 diabetes mellitus patients along with little change in basal metabolism or body composition, suggesting GDF15 as a potential marker for the efficacy of imeglimin.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».