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Enregistrement W4415474646 · doi:10.1681/asn.20259c7th9sy

Bioenergetic Shifts in Plasma Amino Acids and Related Metabolites in Response to SGLT2 Inhibition and Hyperglycemia in Type 1 Diabetes

2025· article· en· W4415474646 sur OpenAlexaff
Luxcia Kugathasan, Nagarjunachary Ragi, Subrata Debnath, Vikas S. Sridhar, Soumya Maity, Tianqing Feng, E.F. Martinez Trevino, Bruce A. Perkins, David Z.I. Cherney, Kumar Sharma

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 1 diabetesAmino acidBioenergeticsMetaboliteMetabolismDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: 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). Methods: The ATIRMA trial, a single-arm study, evaluated the effects of 8 weeks of oral empagliflozin (25 mg/day) in 40 young adults with type 1 diabetes (T1D). Plasma samples were tested for 28 metabolites during euglycemia and hyperglycemia, both pre- and post-treatment. Principal component analysis was performed on key amino acid pathways identified using MetaboAnalyst 5.0. Results: Acute, ambient hyperglycemia altered seven of the 28 available plasma metabolites, including increases in methionine, serine, threonine, proline, and asparagine, and decreases in alanine. Acute hyperglycemia induced changes to eight metabolic pathways, including but not limited to, increases in cysteine and methionine metabolism (0.57-fold, p<0.0001), valine, leucine and isoleucine biosynthesis (0.31-fold, p=0.002); and nitrogen metabolism (0.11-fold, p=0.003). Introduction of empagliflozin was associated with a decrease in adenine (–0.02, p=0.04), cysteine and methionine metabolism (–0.29-fold, p=0.02) when maintained under euglycemia and an increase in nitrogen metabolism under hyperglycemia (0.07-fold, p=0.04) (Figure 1). Conclusion: 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 bioenergetic effects. This adaptive metabolic shift may offer protection against cardiovascular and kidney complications in T1D, highlighting the need for further long-term studies. Funding: Commercial Support - Boehringer Ingelheim and Eli Lilly and CompanyFigure 1. Plasma metabolite pathways at baseline and 8 weeks post-treatment are reflected as a Z-score of mean ± SD under both clamped euglycemic (blue) and hyperglycemia (red).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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