Specific loss of GIPR signaling in GABAergic neurons enhances GLP-1R agonist-induced body weight loss
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Dual incretin agonists are among the most effective pharmaceutical treatments for obesity and type 2 diabetes to date. Such therapeutics can target two receptors, such as the glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor and the glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) receptor in the case of tirzepatide, to improve glycemia and reduce body weight. Regarding body weight effects, GIPR signaling is thought to involve at least two relevant mechanisms: the enhancement of food intake reduction and the attenuation of aversive effects caused by GLP-1R agonists. Although it is known that dual GLP-1R-GIPR agonism produces greater weight loss than GLP-1R agonism alone, the precise mechanism is unknown. METHODS: To address this question, we used mice lacking GIPR in the whole body, GABAergic neurons, or glutamatergic neurons. These mice were given various combinations of GLP-1R and GIPR agonist drugs with subsequent food intake and conditioned taste aversion measurements. RESULTS: A GIPR knockout in either the whole body or selectively in inhibitory GABAergic neurons protects against diet-induced obesity, whereas a knockout in excitatory glutamatergic neurons had a negligible effect. Furthermore, we found that GIPR in GABAergic neurons is essential for the enhanced weight loss efficacy of dual incretin agonism, yet, surprisingly, its removal enhances the effect of GLP-1R agonism alone. Finally, GIPR knockout in GABAergic neurons prevents the anti-aversive effects of GIPR agonism. CONCLUSIONS: Our findings are consistent with GIPR research at large in that both enhancement and removal of GIPR signaling are metabolically beneficial. Notably, however, our findings suggest that future obesity therapies designed to modulate GIPR signaling, whether by agonism or antagonism, would be best targeted towards GABAergic neurons.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle