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Record W2915044529 · doi:10.71781/30873

Métabolisme des rétinoïdes et facteurs d’influence dans l’obésité, la résistance à l’insuline et le diabète de type 2 : études chez l’animal et chez l’homme

2018· dissertation· fr· W2915044529 on OpenAlexfundno aff
Aurélia Sima

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction: La vitamine A et ses métabolites actifs (acide rétinoïque tout-trans et 9-cis), qui activent les récepteurs nucléaires (RARs et RXRs), sont essentiels pour la différentiation cellulaire, l’embryogénèse, la fonction immunitaire, la croissance et la prévention de maladies tel que le cancer et le diabète. La différentiation des adipocytes est largement dépendante des rétinoïdes. La RBP4, transporteur sérique du rétinol (ROL), est aussi une adipokine inversement corrélée à la sensibilité à l’insuline. L’obésité et le diabète de type 2 (T2DM) sont des conditions métaboliques ayant pris des proportions alarmantes à travers le monde. Plusieurs études se font dans ces domaines, mais il reste beaucoup à faire. Le syndrome métabolique et le T2DM corrèlent avec une plus grande proportion de gras viscéral versus gras sous-cutané et perturbent l’homéostasie des rétinoïdes. Les rétinoïdes et les molécules connexes (RBP4, TTR), de par leurs implications dans les processus métaboliques, peuvent constituer des cibles de choix dans l’étude et le traitement de ces troubles métaboliques. Hypothèses: Dans ce contexte, nous postulons que le métabolisme des rétinoïdes diffère entre les gras sous-cutané et viscéral à un stade précoce, et que les niveaux de ROL, de RBP4 et de TTR corrèlent avec les composants déclarés de l’obésité, résistance à l’insuline (RI) et T2DM et peuvent servir comme indicateurs physiologiques précoces de l’obésité, la RI et du T2DM. Objectifs: L’objectif général de cette étude est de caractériser l’homéostasie des rétinoïdes dans différents types de gras et d’établir les relations qui existent entre les rétinoïdes et les molécules connexes avec l’obésité, la RI et le T2DM dans une étude fondamentale et une clinique. Tout d’abord nous avons eu comme objectifs spécifiques: (1.1). La caractérisation des enzymes RALDHs 1-4 impliquées dans la formation d’AR dans les tissus adipeux viscéral et sous-cutané de souris C57BL/6; (1.2) L’identification et la mesure des isomères de la vitamine A dans les tissus adipeux viscéral et sous-cutané de souris C57BL/6; (1.3) La comparaison de l’expression des gènes du métabolisme des rétinoïdes dans le gras souscutané versus le gras viscéral. Nous avons poursuivi en : (2.1) Évaluant le ROL circulant, le taux de RBP4, le ratio ROL/RBP4 et d’autres molécules reliés aux rétinoïdes et nous avons évalué leur potentiel en tant que marqueurs physiologiques prédictifs de la RI dans une étude clinique et (2.2) par l’évaluation des corrélations existantes entre ces changements physiologiques et les facteurs traditionnels de la RI et du T2DM. Méthodologie : Pour atteindre ces objectifs, nous avons utilisé ces approches expérimentaux : 1. L’identification et la mesure de l’activité des RALDHs par des essais enzymatiques; 2. Mesure des isomères du ROL par HPLC; 3. Comparaison de l’expression des gènes du métabolisme de rétinoïdes par RT-q-PCR; 4. Étude clinique chez l’humain sur 4 groupes de sujets: groupe A, témoins minces et en santé; groupe B et C, diabétiques obèses avec diabète mal- et bien-contrôlé; groupe D, obèses non-diabétiques. Chez ces sujets, nous avons pris des mesures anthropométriques et biochimiques: IMC, tour de taille (TT), FSC, profil lipidique, biochimie générale, ACR, TSH, HbA1c, glycémies à jeun, insulinémie, TTR, vitamine E et D, ROL sérique par HPLC, RBP4 sérique par WB/ImageQuant; 5. Évaluation du potentiel du RBP4, ROL, et ratios ROL/RBP4 comme marqueurs physiologiques précoces dans la clinique de la RI et T2DM (corrélations avec marqueurs T2DM traditionnels) Conclusions: Notre étude montre une relation directe entre le type de gras et l’homéostasie des rétinoïdes et des corrélations entre le niveau de RBP4 et l’obésité, la RI, et le T2DM, ainsi qu’une corrélation entre le ROL et l’intolérance au glucose et le T2DM. On observe chez la souris mince et en santé des niveaux plus grands d’ARNm de l’adipokine RBP4 dans le gras viscéral par rapport au gras sous-cutané, ce qui suggère une contribution précoce du gras viscéral à la future résistance à l’insuline qui s’installe avec l’obésité. Globalement on peut conclure que la RBP4 est impliquée dans le développement de la RI et le diabète et que son niveau circulant influence et est influencé par la RI, tandis que le ROL augmente seulement dans des conditions de décompensation pancréatique et d’intolérance au glucose. Une RBP4 sérique élevée contribue à la diminution du HDL cholestérol et pourrait également refléter une dysfonction rénale précoce. On peut proposer ces molécules, impliquées dans le métabolisme des rétinoïdes, comme marqueurs biologiques précoces de la résistance à l’insuline et du diabète chez les sujets obèses. Nos résultats apportent une lumière nouvelle dans l’étude de l’obésité et le T2DM de par son approche novatrice qui implique les rétinoïdes. Plusieurs études, sur de plus larges cohortes, sont nécessaires pour déterminer le rôle précis de la RBP4 et du ROL dans l’obésité et le T2DM, ainsi que pour explorer des voies thérapeutiques ciblées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.011

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.356
Teacher spread0.318 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2018
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