2007-LB: Dapagliflozin Alters TCA Cycle Activation during Insulin Withdrawal in T1D Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective: SGLT2 inhibitors are efficacious in patients with T2D, renal dysfunction, and heart failure; yet their use in patients with T1D is limited due to increased risk of DKA despite demonstrating improvement in A1c and percent glucose time in range. To understand the molecular basis of SGLT2i-mediated DKA risk, we performed comprehensive plasma metabolomic analyses in patients with T1D treated with SGLT2i at baseline and during insulin withdrawal. Methods: Participants were randomized to usual care (UC) or usual care plus dapagliflozin (DAPA) 10 mg daily for 2 weeks followed by a day of supervised insulin withdrawal. Baseline blood samples were obtained and then hourly glucose and β-hydroxybutyrate (BOHB) until any stopping criteria were met (patient request, nausea/vomiting, 7 hours elapsed, BOHB ≥ 3 mmol/L, glucose ≥ 400 mg/dl) and final sample collected. Twenty persons with T1D, 11 males/9 females, age 48 ±18 years, baseline A1c 7.0 ± 0.9%, and time in range 61 ± 18% (all mean ± SD) completed the study. Baseline and insulin withdrawal samples were submitted for metabolomic analysis by UHPLC/MS. Results: DAPA increased TCA cycle metabolites citrate and aconitate at baseline, with a trend toward increased branched chain ketoacids and short chain acylcarnitines at baseline. During insulin withdrawal, glucose levels increased after UC but not DAPA. BOHB, acetoacetate, and acetylcarnitine were significantly higher during insulin withdrawal after DAPA compared to UC. TCA metabolites citrate, aconitate, alpha-ketoglutarate, and malate were increased during insulin withdrawal after UC. However, insulin withdrawal after DAPA resulted in unchanged alpha-ketoglutarate and malate and significantly decreased fumarate and succinate. Conclusion: SGLT2i adjunct therapy for T1D could improve glycemic control and mitigate complications. DAPA alters TCA cycle activation during insulin withdrawal. Future work will validate these findings and further investigate the molecular basis of SGLT2i-mediated DKA risk. Disclosure S.A. DiGruccio: None. K. Cho: None. K.E. Jones: None. M.C. Petersen: None. G.J. Patti: None. J.B. McGill: Advisory Panel; Bayer Pharmaceuticals, Inc. Consultant; Jaeb Center for Health Research. Advisory Panel; Boehringer-Ingelheim, Lilly Diabetes, Novo Nordisk, MannKind Corporation. Research Support; Diagnode, Lexicon Pharmaceuticals, Inc, Biomea Fusion. Funding JDRF (2-SRA-2022_1190-M-B/P22-03211); Washington University in St. Louis ICTS (CTRFP1712); NIH NIDDK (K12DK133995); NIH NIDDK (K08DK142012); NIH (UL1TR002345); NIH (KL2TR002346, NIH T32DK007120); Washington University DRC (P30DK020579)
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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».