Protein tyrosine phosphatase delta is a STAT3-phosphatase and suppressor of metabolic liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective Impaired hepatic expression of protein tyrosine phosphatase delta ( PTPRD ) is associated with increased STAT3 transcriptional activity and reduced survival from hepatocellular carcinoma in patients with chronic hepatitis C virus infection. However, the PTPRD -expressing hepatic cell types, signalling pathways responsive to PTPRD and their role in non-viral liver disease are largely unknown. Methods We studied PTPRD expression in single-cell and bulk liver transcriptomic data from mice and humans, and established a Ptprd -deficient mouse model for metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH). Identified pathways were validated by perturbation studies in human hepatocytes and PTPRD substrates by pull-down assays. The clinical relevance was further explored in a cohort with metabolic disease by ranking patients according to PTPRD expression and analysing its association with metabolic disease markers. Results The analysis of individuals ranked according to PTPRD expression and Ptprd -deficient mice, showed that PTPRD levels were associated with hepatic glucose/lipid signalling and peroxisome function. Hepatic PTPRD expression is impaired in aetiologies of chronic liver diseases that are associated with metabolic disease. We further validated PTPRD as a STAT3 phosphatase in the liver, acting as a regulator of peroxisomal fatty acid metabolism. During MASH, low PTPRD led to increased liver steatosis in Ptprd +/− mice and a pronounced unfolded protein response, which impacts insulin signalling. Accordingly, silencing of PTPRD blunted insulin-induced AKT phosphorylation. Patients with obesity and low hepatic PTPRD expression exhibit increased levels of metabolic risk factors. Conclusion Our data revealed an important regulatory role of the hepatic PTPRD-STAT3 axis in maintaining glucose/lipid homeostasis, which is recapitulated in clinical manifestations of metabolic liver disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,000 | 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.
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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 ».