Ectopic, hepatic GLP-1R agonism enhances the weight loss efficacy of GLP-1 analogues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Unimolecular triagonists drive substantial weight loss in patients with obesity (PwO) by engaging the glucagon-like peptide 1 (GLP-1) and glucose dependent insulinotropic polypeptide (GIP) receptors to reduce food intake (FI) and the hepatic glucagon (Gcg) receptor to enhance energy expenditure (EE). However, their development has been challenged by deleterious cardiovascular (CV) effects including increased heart rate (HR), elongated QTc, and arrhythmia mediated by GcgR agonism. GLP-1R monoagonists on the other hand improve both obesity and CV outcomes with negligible effects on EE. We sought to imbue peptide GLP-1R agonists with an EE enhancing effect by combining them with ectopic GLP-1R expression and agonism in hepatocytes. Methods We used an attenuated adenovirus (AAV) to induce the expression of a functional, liver-specific GLP-1R combined with traditional peptide agonist treatment to drive greater body weight loss via reduced energy intake and increased energy expenditure. Results Agonism of the ectopic GLP-1R with either semaglutide, a low internalization GLP-1R agonist (Sema584), or a dual GLP-1R/GIPR agonist in wild-type (WT) diet induced obese (DIO) mice led to enhanced EE and improved weight loss compared to agonist treatment alone. Conclusions This represents a novel mechanism for achieving polypharmacy to treat obesity. Highlights A Glp1r encoding AAV induces expression of a functional receptor mouse livers. Endogenous GLP-1R does not mediate semaglutide clearance. Ectopic GLP-1R mediates semaglutide clearance. Ectopic, hepatic Glp1r plus semaglutide enhances weight loss in mice. Ectopic, hepatic Glp1r plus a dual incretin agonist enhances weight loss in mice.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».