Metabolic shifts in plasma amino acids and related metabolites in response to <scp>SGLT2</scp> inhibition and hyperglycemia in type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Regulated kidney function is dependent on maintaining efficient energy utilization. Our aim in this study was to determine the effects of acute, ambient hyperglycemia and sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibition on plasma amino acid metabolism in patients with type 1 diabetes (T1D). The ATIRMA trial, a single-arm study, evaluated the effects of 8 weeks of oral empagliflozin (25 mg/day) in 40 young adults with T1D. The study involved consecutive two-day assessments of clamped euglycemia and hyperglycemia at both baseline and post-treatment. MetaboAnalyst 6.0 categorized 35 metabolites into significant pathways, which were statistically compared using principal component analysis. Acute hyperglycemia induced changes to 10 metabolic pathways, including but not limited to increases in cysteine and methionine metabolism (0.52 ± 0.12, p < 0.0001), valine, leucine, and isoleucine biosynthesis (0.31 ± 0.10, p = 0.002); and nitrogen metabolism (0.11 ± 0.03, p = 0.003). Introduction of empagliflozin was associated with a decrease in adenine, and an increase in cysteine and methionine metabolism (0.31 ± 0.13, p = 0.02) when maintained under euglycemia and a decrease in nitrogen metabolism under hyperglycemia (-0.07 ± 0.04, p = 0.04). Our findings show that SGLT2 inhibition counteracts the hyperglycemia-induced changes in plasma amino acid metabolism, potentially improving energy efficiency and metabolic health, though more research is needed to confirm these metabolic effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».