New hypoglycemic effects of indorenate mediated by the 5-HT1a and 5-HT2a receptors: in vivo and in silico studies
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of metabolic syndrome (MS), characterized by type 2 diabetes, obesity, dyslipidemias, and cardiovascular problems, requires integral treatment. In addition to its central activity, serotonin also has peripheral effects, implying regulation of blood glucose and insulin levels. Indorenate is a serotonin analog with antihypertensive properties and possible activity on the metabolism of carbohydrates. However, its effect on glucose levels has not been explored, which is relevant in searching for the indorenate's potential as an alternative to treatment of MS. This investigation aimed to study the effects of indorenate on glycemia through in vivo and in silico assays. In normal rats, indorenate was co-administrated with two serotoninergic antagonists: pelanserin (5-HT2a antagonist) and WAY-100635 (5-HT1a antagonist). Indorenate caused a hypoglycemic effect in normal rats. Pelanserin and WAY-100635 inhibited this effect. In diabetic rats, indorenate increased insulin levels. In addition, indorenate decreased glycemia in an euglycemic clamp test, while pelanserin inhibited this effect. In silico, indorenate exhibited a higher affinity and interactions than serotonin for 5-HT2a and 5HT1a receptors. The data suggest that the hypoglycemic effect of indorenate requires the participation of the 5-HT2a receptor and partially of the 5-HT1a receptor. Finding drugs with beneficial multimodal effects for blood pressure and glycemic control, such as indorenate, might be relevant for treating MS and its associated pathologies.
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».