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依赖葡萄糖胰岛素多肽在脂肪组织中的相互作用
脂肪组织曾经被称为储能的储层，但现在被认为是激素和能量通量的关键器官，对健康和疾病有重要影响。依赖性葡萄糖胰岛素多肽（GIP）是一种从小肠K细胞中分泌的泌尿素激素，负责增强胰岛素的释放，并因其独立且友善的作用而引起了与胰葡萄糖类似肽1（GLP-1）的独立和友好作用，另一种从小肠肠内分泌的细胞。在整个脂肪组织中发现GIP受体（GIPR），而GLP-1受体（GLP-1R）却没有发现，并且一些研究表明，GIPR动作降低了体重并在脂肪解析中起作用，葡萄糖/脂质/脂质的摄取/分配，脂肪组织血液流量，可能会含量为FFA（FFA），FFA（FFA）可能是FFA，FFA的氧气含量（FFA）。通过其他激素，例如胰岛素。本评论总结了使用细胞，啮齿动物和人类模型对GIP在脂肪组织（白色和棕色的不同库）中的影响的研究。这样做，我们探讨了基于GIPR的药物治疗代谢疾病的机制，例如2型糖尿病和肥胖症，以及GIPR激动剂和拮抗作用如何促进代谢健康成果的改善，并有可能通过脂肪组织中的作用来改善代谢健康。
生物仿制药胰岛素（Ambelog semglee和trurapi）
预填充的笔小瓶墨盒 *abasaglar®是胰岛素glargine 100units/ml的成本效益最低的形式，不建议新患者使用。在Abasaglar®上稳定的现有患者可能会继续开处方。•通过品牌开出来，以确保品牌/产品连续性并最大程度地降低替代风险。•对于在特定品牌的胰岛素上稳定的现有患者，可以在与患者讨论后，可以考虑使用专业主导的服务或胰岛素启动实践来考虑更具成本效益的生物仿制药胰岛素。•参考胰岛素（Humalog®，Lantus®和Novorapid®）将保留作为配方式选择，以便在儿童和年轻人（与英格兰东部儿科网络指南一致）中处方，并且可以在成年人中使用，在成年人中不适合临床起初，或者可以启动，或者可以转移到生物含量的胰岛素。这些情况的示例包括（注意这不是详尽的列表）：1。患者需要使用“智能”可重复使用的胰岛素输送设备（Novopen®6 /novopen®回声< / div < / div>
DAFNE - 1型糖尿病的胰岛素培训 新糖尿病设备爱尔兰药房...
1。哲学：以患者为中心的哲学支撑2。课程：书面，目标和目标，详细的课程计划。3。受过训练的教育者：熟悉学习理论，促进技能，以帮助参与者解决问题并设定个人目标，糖尿病专业知识。4。质量保证：内部和外部5。审核
载入脂质纳米颗粒中的维生素D在INS-1E细胞中显示胰岛素效应
越来越多的证据表明，补充维生素D（VITD）在解决广泛的VITD缺乏方面具有有益的作用，但目前使用的VITD3配方表现出较低的生物利用度和毒性约束。因此，研究了研究这些问题以解决这些问题以解决这些问题。PLGA NP提出了74或200 nm，缔合效率（AE）分别为68％和17％，vitd3的快速爆发释放。SLN和NLC均表现出较高的多分散性和较大的NPS大小，约500 nm，在NLC的情况下，可以使用热高压均质化将其降低至200 nm左右。VITD3分别在SLN和NLC中有效加载，AE分别为82％和99％。尽管SLN显示出爆发释放，但NLC允许持续释放VITD3近一个月。此外，NLC在4℃下最多一个月的VITD3载荷显示出较高的稳定性，并且对INS-1E细胞没有细胞毒性作用，最高为72 h。用VITD3预处理的INS-1E细胞观察到了葡萄糖依赖性胰岛素分泌的趋势增加（约30％）。以自由形式和在NLC上加载后始终观察到这种效果。总体而言，这项工作有助于进一步阐明VITD3的合适递送系统以及该代谢产物对β细胞功能的影响。
海报：葡萄糖：自动胰岛素输送的安全，安全和可扩展的系统
摘要 - 型1糖尿病（T1D）是一种代谢性疾病，其中个体的胰腺停止产生胰岛素。需要补偿合成胰岛素。胰岛素的动力学以及各种固有和无关因素对葡萄糖的影响使T1D的治疗变得复杂[19]。研究表明，现代机器学习（ML）算法[19]，[8]，[18]，[16]非常适合管理T1D，现有的自动胰岛素输送系统[10]，[13]，[4]，[4]，[2]，[2]，[1]，[1]不支持ML。来自ML的错误预测，无论是来自恶意模型[6]，[9]或良性模型的盲点，可以在用于控制胰岛素泵时杀死人。自动胰岛素输送系统还必须与现实世界中的其他实际挑战（例如皮肤感染[12]和泵衰竭[7]抗衡。这些风险以及缺乏复杂ML的解释性，使人们不愿在实践中采用ML来管理T1D [3]。因此，当前的系统构建者和用户选择了可解释的确定性算法，这些算法在MAN-MAN-T1D中提供了适度的控制，而不是最准确的最准确的预测。但是，与T1D一起生活的人错过了一个可行的机会，可以通过不使用ML来改善其长期健康并减轻T1D管理负担。在本文中，我们面临着支持用于管理T1D的强大预测ML算法的挑战。我们构建了第一个自动胰岛素输送系统，该系统可以采用任何算法来安全，安全地控制胰岛素泵。我们的贡献在我们的新型系统中，称为Glucos，我们从头开始设计和实施，以及在自动给出胰岛素时处理安全性和安全性的新型安全机制。葡萄糖不与任何特定算法相关，并且可以安全地支持任何算法，包括基于ML的[20]，[15]，基于生理的[5]，[17]，控制理论[11]，[14]和基于启发式的[13] [13]，[10]，[10]。我们对安全性的主要见解是，在足够长的时间内，所有正确的算法都将服用相同数量的胰岛素。例如，在给定的一天，一个人需要给固定量的胰岛素剂量吸收所有食物中的所有葡萄糖。由于合成胰岛素作用缓慢，因此预测未来的代谢状态早期注射胰岛素对于长期健康至关重要。Glucos对现代基于ML的算法的支持为用户提供了剂量胰岛素的预测能力。为了安全性，葡萄糖是一种具有保守和安全模型的预测ML模型，可为ML提供足够的灵活性来主动控制胰岛素泵，同时保持安全模型规定的范围。我们没有丢弃当前系统使用并用精美ML代替它们的无聊的旧传统算法，而是将这些简单的算法重新利用，以作为我们安全逻辑的基础。通过易于理解和有效的算法将我们的安全逻辑扎根，我们继承了随之而来的解释性和确定性。
胰岛素抵抗/高胰岛素血症，通过保留的射血分数
摘要：心力衰竭（HF）已成为不断兴趣的主题，因为它在1997年被宣布为新的大流行，因为HF在最近几年的住院治疗呈指数增长。hf是最终的状态，即使没有得到充分治疗，不同病因的所有心脏疾病都会引起。它在全球范围内非常普遍，随着年龄的增长而逐渐增加，在65岁以上的受试者中达到10％。在过去的二十年中，有可能看到保留的射血分数（HFPEF）的心力衰竭的流行率正在增加，而心力衰竭的射血分数（HFREF）正在减少。HFPEF通常以舒张功能受损和增加的填充压力的左心室（LV）的同心重塑进行特征。多年来，一般成年人口中胰岛素抵抗（IR）/高胰岛素血症（HyperINS）的流行率逐渐增加，这主要是由于生活方式的变化，尤其是在发达国家和发展中国家的变化，全球范围在15.5％和46.5％之间。值得注意的是，超过50％的HF患者也具有IR/HYPERINS，而HFPEF患者的百分比甚至更高。在科学文献中，已经很好地强调了，与胰岛素抵抗状况相关的循环胰岛素水平增加，多年来造成了促进性心血管改变，这可能会刺激HFPEF的发展和/或HFPEF恶化。本手稿的目的是审查支持IR/HyperINS和HFPEF之间的病理生理联系的科学文献，以刺激科学界识别与胰岛素抵抗性的高胰岛素血症，作为独立的心血管危险因素，在HF的发展中，它可以改善其在适当的治疗中，并确定其在适当的治疗中，并确定其适当的培训，以改善HF的培训，并在适当的治疗中改善了HF的促进性。进展。
分数葡萄糖胰岛素模型和...
随着发展技术的发展，肥胖和糖尿病在PEO-PLE中正在迅速增加。鉴定糖尿病疾病，建模，预测其行为，进行模拟，使用数学方法研究控制和治疗方法非常重要。在本文中，我们通过考虑葡萄糖 - 胰岛素分数模型获得了数值溶液。该模型由三个隔室组成：小肠中的血糖浓度（G），血液胰岛素浓度（I）和现成的粘液浓度（D）。分数衍生物用于卡普托的意义。通过对葡萄糖胰岛素分数数学模型进行数学分析，借助Euler方法获得了数值结果，并绘制了图。
用Mittage-Leffler内核分析葡萄糖胰岛素胰高血糖素系统用于I型糖尿病
在本文中，我们提出了一个分数数学模型，以通过使用分形分数算子的广义形式来解释胰高血糖素在维持人体葡萄糖水平中的作用。结果的存在，界限和积极性是由固定点理论和Lipschitz的生物学可行性构建的。此外，处理了Lyapunov的第一个衍生功能的全球稳定性分析。分数系统系统的数值模拟是在lagrange插值的帮助下得出的。在不同初始条件下的正常和1型糖尿病的结果得出，这支持了理论观察。这些结果在闭环设计的意义上在葡萄糖 - 胰岛素 - 葡聚糖系统中起着重要作用，这有助于开发人工胰腺来控制社会中的糖尿病。
暴露于环境有毒物质与肠道微生物组营养不良，胰岛素抵抗和肥胖有关
环境有毒物质（ETS）与不利的健康结果有关。在这里，我们假设向ETS的博览会调查与肥胖和胰岛素抵抗有关，部分通过失调的肠道菌群和次级胆汁酸血清水平的变化（BAS）有关。血清BAS，每氟烷基物质（PFA）和另外27个ET通过264个DANES（121名男性和143名女性，56.6±7.3岁的女性，BMI 29.7±6.0 kg/m 2）的质谱测量，使用靶标和均匀的筛查方法组合。根据从粪便样品中提取的DNA的全基因组shot枪测序（WGS）鉴定出细菌种类。开发了肠道微生物群落的个性化基因组规模代谢模型（GEM），以阐明BA途径的调节。随后，我们将人类研究的发现与PPARα人性化的小鼠暴露于全氟辛酸（PFOA）的代谢意义。十二个ET的血清水平与肥胖和胰岛素抵抗有关。高化学暴露与几种细菌物种的丰度增加有关（spp。）属（Anaerotruncus，alistipes，bacteroides，Bifidobacterium，梭状芽胞杆菌，Dorea，Eubacterium，Eubacterium，Escherichia，Prevotella，Prevotella，Ruminocococcus，Roseburia，subdoligranulum和Veillonella），尤其是男性。相反，较高暴露组的女性显示出
BW Energy -2024年度报告
积极的CHMP意见基于3A阶段临床试验计划的结果。与2型糖尿病患者的每日基底胰岛素相比，每周的基础胰岛素ICODEC降低了较高的血糖降低1（通过HBA 1C的变化来衡量）和较好的时间（在推荐的血糖范围内花费的时间）。在以前尚未接受胰岛素治疗的2型糖尿病患者中，总体观察到的临床意义或严重低血糖3的速率低于每个患者年度暴露年度的一个事件，均为每周一次的基础胰岛素ICODEC和比较剂和比较剂。在患有1型糖尿病的患者中，曾经每周的基础胰岛素ICODEC在降低HBA 1C时表现出非劣质性，与胰岛素degludec 4相比，严重或临床意义高度低血糖的统计学意义上的较高估计率更高。在整个程序中，每周一次的基础胰岛素ICODEC似乎具有安全且耐受性良好的轮廓。