Prediksi Mekanisme Kerja Whey Protein Sebagai Suplemen Anti- Diabetes dan Anti-Obesitas Berdasarkan Analisis Diffrentially Genes Expressed (DEG) Inflamasi
Siti Nurbaya 1 , Aryo Tedjo 2 Universitas Indonesia, Depok, Indonesia Email: sitinurbaja01@gmail.com

## ABSTRAK
Kata Kunci:
Obesitas sering dikaitkan dengan inflamasi, yang memicu pelepasan mediator inflamasi dan menurunkan produksi adiponektin. Beberapa teori  menyebutkan  bahwa  peradangan  kronis  akibat  obesitas merupakan mekanisme dominan diabetes tipe 2 (T2D). Penelitian ini melakukan  analisis Differentially  Genes  Expressed (DEG)  terkait inflamasi menggunakan basis data Gene Expression Omnibus (GEO) untuk melihat perubahan transkripsi (ekspresi gen) pada hati manusia yang  berkontribusi  pada  akumulasi  lipid  hati  dan  resistensi  insulin terkait  T2D.  DEG  yang  dihasilkan  kemudian  digunakan  untuk melihat  apakah whey  protein (WP)  dapat  mempengaruhi  DEG tersebut. Konsumsi WP dipercaya dapat menurunkan kelebihan berat badan  dan  kadar  gula  darah.  Hasil  analisis  DEG  menunjukkan terdapat  22  gen  terkait  inflamasi    pada  liver  yang  berbeda ekspresinya  antara  Lean  dengan  kelompok  pasien  obesitas  tanpa T2D ( Obese_noT2D ) dan dengan kelompok pasien obesitas dengan T2D  yang  tidak  terkontrol  ( Obese_T2D-poorly  controlled ). Berdasarkan    penelitian  ini,  tidak  satu-pun  gen-gen  tersebut  yang dipengaruhi oleh asupan WP. Namun demikian beberapa gen yang diduga berperan dalam inflamasi, obesitas, dan T2D seperti FOXJ1, NLRP1,  LGALS2,  LIME1,  NOTCH3,  ARBB2,  SIM2,  dan  TAT berpotensi dipengaruhi oleh asupan WP.

## ABSTRACT
Obesity is often associated with inflammation, which triggers the  release  of  inflammatory  mediators  and  decreases adiponectin  production.  Some  theories  suggest  that  chronic inflammation due to obesity is the dominant mechanism of type 2  diabetes  (T2D).  This  study  conducted  an  analysis  of inflammation-related  Differentially  Expressed  Genes  (DEG) using the Gene Expression Omnibus (GEO) database to look at  transcriptional  changes  (gene  expression)  in  the  human liver  that  contribute  to  liver  lipid  accumulation  and  T2D- related insulin resistance. The resulting DEG was then used to see  if  whey  protein  (WP)  could  affect  the  DEG.  WP consumption  is  believed  to  reduce  excess  weight  and  blood sugar  levels.  The results  of  DEG  analysis showed  that there were 22 genes related to inflammation in the liver that differed in expression between Lean and obese patients without T2D (Obese_noT2D) and obesity patients with T2D (Obese_T2D- poorly  controlled).  Based  on  this  study,  none  of  these  genes are  affected  by  WP  intake.  However,  several  genes  that  are suspected  to  play  a  role  in  inflammation,  obesity,  and  T2D such as FOXJ1, NLRP1, LGALS2, LIME1, NOTCH3, ARBB2,
Differentially Genes
Expressed; Obesity; Type-2 Diabetes; Inflammation; Whey Protein

## Keywords:
Differentially Genes Expressed, Obesity; Type-2 Diabetes; Inflammation; Whey Protein
SIM2,  and  TAT  have  the  potential  to  be  influenced  by  WP intake
Coresponden Author: Siti Nurbaya
Email: sitinurbaja01@gmail.com Artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi

## Pendahuluan
Diabetes  ditandai  dengan  beberapa  komplikasi  patofisiologis  termasuk  hiperglikemia, resistensi insulin, dan gangguan homeostasis energi karena gangguan metabolisme glukosa dan lipid  (D.  Das  dkk.,  2022).  Diabetes  terutama  diabetes  tipe  2  (T2D)  sering  dikaitkan  dengan obesitas,  dimana  90%  orang  dengan  T2D  mengalami  kelebihan  berat  badan  atau  obesitas (Salehpour dkk., 2021). Diabetes juga dapat dikaitkan dengan inflamasi. Sekitar setengah dari semua orang dewasa dengan diabetes diketahui menderita radang sendi (Piva dkk., 2015). Orang dengan radang sendi memiliki risiko 61% lebih tinggi terkena diabetes daripada mereka yang tidak memiliki penyakit ini (Watson, 2022). Di sisi lain, obesitas juga sering dikaitkan dengan inflamasi.  Kelebihan  makronutrien  dalam  jaringan  adiposa  merangsang  pelepaskan  mediator inflamasi  seperti  faktor  nekrosis  tumor  α  (TNFA)  dan  interleukin  6  (IL6),  serta  mengurangi produksi adiponektin, yang merupakan predisposisi ke keadaan pro-inflamasi dan stres oksidatif (Ellulu dkk., 2017).
Salah satu teori menyebutkan peradangan sistemik kronis yang disebabkan oleh obesitas merupakan mekanisme dominan T2D. Teori ini  didukung oleh banyak temuan dan bukti klinis bahwa  penanda  inflamasi  seperti  CRP,  TNFA,  dan  IL6  meningkat  ekspresinya  pada  subjek obesitas dan subyek dengan resisten insulin (U. N. Das &  Rao, 2007;  Molina-Ayala dkk., 2022) .   Adapun  studi  analisis  ekpresi  gen  pada  jaringan  adiposa  omental  dari  pasien  operasi bariatrik dilakukan oleh Molina-Ayala dkk. (2022) menunjukkan VEGFA, CCND2, IL1R1 dan PTEN  mengalami  downregulasi  dalam  kelompok  obesitas  dengan  T2D.  Hasil  analisis Gene Ontology  (GO)  biological  process menunjukkan  VGFA,  CCND2  dan  PTEN  berperan  dalam regulasi  fosforilasi  protein.  Fosforilasi  adalah  reaksi  biokimia  mendasar  yang  memodulasi aktivitas  protein  dalam  sel.  Fosforilasi  diketahui  memainkan  peran  penting  dalam  pengaturan sistem kekebalan tubuh (Sadreev dkk., 2014). Selain itu fosforilasi diketahui juga memainkan peran penting dalam mengatur kematian sel inflamasi (Xu & Huang, 2022).
Ekspresi  gen  diferensial  (DEG)  penting  untuk  memahami  perbedaan  biologis  antara keadaan sehat dan sakit. Identifikasi gen yang terlibat dalam penyakit adalah alat penting untuk mengungkapkan mekanisme molekuler perkembangan penyakit.  Dalam penelitian farmasi dan klinis, DEG juga berharga untuk menentukan kandidat biomarker, target terapeutik, dan tanda tangan  gen  untuk  diagnostik  (Rodriguez-Esteban  &  Jiang,  2017).  Selain  analisis  DEG  gen individu, analisis gen-gen yang diekspresikan secara bersama juga penting untuk melihat korelasi atau hubungan  pengaturan yang membedakan  keadaan  sehat  dan  sakit.  Dengan menggunakan logika yang sama, jejaring antar-penyakit juga dapat dianalisis dengan melihat kesamaan gen-gen yang  diekspresikan  antar-fenotip  atau  penyakit-penyakit  yang  diduga  saling  berhubungan. Berdasarkan penjelasan di atas, kesamaan perubahan profil gen-gen yang diekspresikan terkait
diabetes,  obesitas,  dan  inflamasi akibat efek  terapi tertentu  dengan  demikian  dapat  digunakan untuk mengevaluasi suatu kandidat agen anti-diabetes. Pendekatan analisis multi-target ekspresi gen  berbasis  jejaring  hubungan antar-fenotip (diabetes-obesitas-inflamasi)  diharapkan  juga memberikan wawasan atau penjelasan yang luas terkait mekanisme kerja suatu kandidat agen anti-diabetes.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  ekspresi  gen  terkait  diabetes-obesitas-inflamasi pada basis-data Gene Expression Omnibus (GEO) sebagai efek pemberian whey protein (WP) baik pada model invivo maupun human.  Penelitian sebelumnya oleh  Smith dkk. (2022) pada subyek orang dengan T2D yang diberikan 15gram WP 10 menit sebelum sarapan, makan siang, dan  makan  malam  selama  tujuh  hari  dan  tetap  menggunakan  obat  diabetes  yang  diresepkan memiliki kadar  glukosa darah harian  0.6  mmol/L lebih rendah (P<0.05) dibandingkan subyek plasebo. Konsumsi WP juga tampak membantu partisipan berada dalam kondisi euglikemia dua jam  lebih  lama.  Euglikemia  merupakan  kondisi  di  mana  kadar  gula  darah  berada  pada  level normal.  Adapun  meta-analisis  dari  9  uji  coba  kontrol  acak  (RCT)  yang  dilakukan  oleh Wirunsawanya dkk. (2018) untuk mengevaluasi efek konsumsi WP pada individu yang kelebihan berat badan dan obesitas menunjukan pengurangan berat badan, massa lemak, dan massa tanpa lemak  yang  signifikan.  Selain  itu  ada  perbaikan  dalam  beberapa  faktor  risiko  CVD  termasuk tingkat tekanan darah sistolik, tekanan darah diastolik, glukosa, lipoprotein densitas tinggi, dan kolesterol.  Berdasarkan  paparan  di  atas  menarik  untuk  diketahui  gen-gen  apa  saja  yang dipengaruhi  ekspresinya  akibat  pemberian  WP  (terutama  yang  terkait  inflamasi)  sehingga diharapkan dapat lebih menjelaskan potensi WP sebagai kandidat suplemen anti-diabetes dari sisi mekanisme kerjanya.

## Metode Penelitian
Data gen-gen yang terkait inflamasi diperoleh dari basis data KEGG hsa04062 ( Chemokine signaling pathway - Homo sapiens ), KEGG hsa04932 ( Non-alcoholic fatty liver disease - Homo sapiens ), dan hasil studi oleh  Diedisheim dkk. (2020) terkait gen manusia yang paling relevan dan terlibat dalam respons inflamasi yang berhubungan dengan diabetes tipe 2 (T2D).  Analisis DEG  gen-gen  yang  berhubungan  dengan  inflamasi  dilakukan  pada  data  GSE15653  yang diperoleh dari basis data GEO.  GSE15653 berisi data perubahan transkripsi (ekspresi gen) pada hati  manusia  yang  berkontribusi  pada  akumulasi  lipid  hati  dan  resistensi  insulin  terkait  T2D. Adapun respon perubahan ekspresi gen terkait inflamasi akibat pemberian WP diamati pada data GSE178584 yang diperoleh dari basis data GEO. GSE178584 berisi data perubahan ekspresi gen sel HepG2 yang diberikan serum manusia yang diambil sebelum (fasting,F) dan 60 menit setelah asupan WP.
DEG  yang  diperoleh  digunakan  untuk melihat interaksi  protein-protein  terkait  inflamasi yang  telah  diketahui  dan  diprediksi  menggunakan  database  STRING  (2023)  (https://string- db.org/).  Interaksi  tersebut  meliputi  asosiasi  langsung  (fisik)  dan  tidak  langsung  (fungsional). Database STRING berasal dari prediksi komputasi, transfer pengetahuan antar organisme, dan dari interaksi yang dikumpulkan dari database (primer) lainnya. DEG yang diperoleh kemudian digunakan untuk mengelompokkan sample lean, obesitas, dan T2D  dengan Principal component analysis (PCA) dan divalidasi dengan Neural network menggunakan Orange
(https://orangedatamining.com/).
Tabel 1 Gen-gen terkait inflamasi berdasarkan 5 (lima) mekanisme kerja atau pathway
Type 2 diabetes Source Cytokine-induced IFNGR1, JAZF1, MACROD1, MAPK8IP1, NFE2L3, ST6GAL1 Diedisheim et al (2020) 13 TREG/T regulation CMIP, KLF14, MAP3K1, NLRC3, PTPRJ Diedisheim et al (2020) 13 M1/M2 polarisation IFNGR1, MAEA, PPARG Diedisheim et al (2020) 13

## Chemokine signaling pathway
CXCL1, CXCL2, CXCL3, CXCL5, CXCL6, PPBP, CXCL8, CXCL9, CXCL10, CXCL11, CXCL12,  CXCL13,  CXCL16,  PF4,  PF4V1,  CXCL14,  XCL1,  XCL2,  CX3CL1,  CCL1, CCL2,  CCL3,  CCL3L1,  CCL3L3,  CCL4,  CCL4L2,  CCL4L1,  CCL5,  CCL7,  CCL8, CCL11,  CCL13,  CCL14,  CCL15,  CCL23,  CCL16,  CCL17,  CCL18,  CCL19,  CCL20, CCL21,  CCL22,  CCL24,  CCL25,  CCL26,  CCL27,  CCL28,  CXCR2,  CXCR1,  CXCR3, CXCR4, CXCR5, CXCR6, XCR1, CX3CR1, CCR8, CCR6, CCR9, CCR4, CCR7, CCR2, CCR5, CCR1, CCR3, CCR10, JAK2, JAK3, STAT1, STAT2, STAT3, STAT5B, GNAI1, GNAI3,  GNAI2,  ADCY1,  ADCY2,  ADCY3,  ADCY4,  ADCY5,  ADCY6,  ADCY7, ADCY8,  ADCY9,  PRKACA,  PRKACB,  PRKACG,  LYN,  HCK,  FGR,  SRC,  SHC1, SHC2,  SHC3,  SHC4,  GRB2,  SOS1,  SOS2,  HRAS,  KRAS,  NRAS,  RAF1,  BRAF, MAP2K1,  MAPK1,  MAPK3,  PIK3CA,  PIK3CD,  PIK3CB,  PIK3R1,  PIK3R2,  PIK3R3, PIK3CG,  PIK3R5,  PIK3R6,  PRKCZ,  AKT1,  AKT2,  AKT3,  FOXO3,  CHUK,  IKBKB, IKBKG,  NFKBIA,  NFKBIB,  NFKB1,  RELA,  BAD,  GSK3A,  GSK3B,  ITK,  VAV3, VAV1, VAV2, RAC1, RAC2, RAC3, PAK1, CDC42, WAS, RHOA, ROCK1, ROCK2, GNB1,  GNB2,  GNB3,  GNB4,  GNB5,  GNG2,  GNG3,  GNG4,  GNG5,  GNG7,  GNG8, GNG10, GNG11, GNG12, GNG13, GNGT1, GNGT2, PREX1, ELMO1, DOCK2, PTK2, PXN, BCAR1, CRK, CRKL, PTK2B, GNAQ, PLCB1, PLCB2, PLCB3, PLCB4, PLCG1,
PLCG2, RASGRP2, RAP1A, RAP1B, PARD3, TIAM1, PRKCB, PRKCD, NCF1, GRK7, GRK1, GRK2, GRK3, GRK4, GRK5, GRK6, ARRB1, ARRB2 KEGG hsa04062 Non-alcoholic fatty liver disease IL6, IL6R, SOCS3, TNF, TNFRSF1A, NFKB1, RELA, INS, INSR, IRS1, IRS2, PIK3CA,
PIK3CD, PIK3CB, PIK3R1, PIK3R2, PIK3R3, AKT1, AKT2, AKT3, GSK3A, GSK3B, NR1H3,  RXRA,  SREBF1,  MLX,  MLXIP,  MLXIPL,  PKLR,  LEP,  LEPR,  ADIPOQ, ADIPOR1,  ADIPOR2,  PRKAA1,  PRKAA2,  PRKAB1,  PRKAB2,  PRKAG1,  PRKAG3, PRKAG2, MAPK11, MAPK12, MAPK13, MAPK14, PPARA, PPARG, CDC42, RAC1, MAP3K11,  MAPK8,  MAPK10,  MAPK9,  ITCH,  ERN1,  TRAF2,  MAP3K5,  FOS,  JUN, IL1A,  IL1B,  IKBKB,  XBP1,  CEBPA,  CYP2E1,  FASLG,  CXCL8,  TGFB1,  EIF2AK3, EIF2S1,  ATF4,  DDIT3,  BCL2L11,  BAX,  FAS,  CASP8,  BID,  CYCS,  CASP3,  CASP7, NDUFV1, NDUFV2, NDUFV3, NDUFA1, NDUFA2, NDUFA3, NDUFA4, NDUFA4L2, NDUFA5,  NDUFA6,  NDUFA7,  NDUFA8,  NDUFA9,  NDUFA10,  NDUFAB1, NDUFA11, NDUFA12, NDUFA13, NDUFB1, NDUFB2, NDUFB3, NDUFB4, NDUFB5, NDUFB6, NDUFB7, NDUFB8, NDUFB9, NDUFB10, NDUFB11, NDUFS1, NDUFS2, NDUFS3,  NDUFS4,  NDUFS5,  NDUFS6,  NDUFS7,  NDUFS8,  NDUFC1,  NDUFC2, NDUFC2-KCTD14, SDHA, SDHB, SDHC, SDHD, UQCRFS1, CYTB, CYC1, UQCRC1, UQCRC2, UQCRH, UQCRHL, UQCRB, UQCRQ, UQCR10, UQCR11, COX3,  COX1, COX2, COX4I2, COX4I1, COX5A, COX5B, COX6A1, COX6A2, COX6B1, COX6B2, COX6C, COX7A1, COX7A2, COX7A2L, COX7B, COX7B2, COX7C, COX8C, COX8A KEGG hsa04932

## Hasil Dan Pembahasan

## Hasil
Gen-gen terkait inflamasi yang diperoleh dari basis data KEGG dan studi oleh Diedisheim dkk. (2020) dapat dilihat pada Tabel 1. Total terdapat 344 gene terkait inflamasi dengan 5 (lima)
mekanisme  kerja:  Cytokine-induced,  TREG/T  regulation,  M1/M2  polarisation,  Chemokine signaling pathway, dan Non-alcoholic fatty liver disease yang memicu steatohepatitis yang lebih parah  dengan  peradangan  hati  dan  fibrosis  atau  nonalcoholic  steatohepatitis  (NASH).  Ke-344 gene tersebut selanjutnya dilihat perubahan ekspresinya pada pasien obesitas atau pasien obesitas dengan T2D terutama pada kondisi tidak terkontrol yang dibandingkan dengan subyek normal (lean). Untuk itu dilakukan analisis differentially expressed genes (DEG) pada data GSE15653 dengan hasil tertera pada Tabel 2 (Lean vs Obese_noT2D) dan Table 3 (Lean vs Obese_T2D- poorly controlled)
Pada Tabel 2 terlihat bahwa terdapat 39 DEG terkait inflamasi di antara subyek Lean dan pasien obese (P<0.05 atau -log 10 P>0.301). Dari 39 DEG tersebut terdapat 16 gen yang mengalami down-regulasi  (-log2[foldchange]<0)  pada  subyek  Lean  dibandingkan  pasien  Obese_noT2D, sedangkan 23 gen lainnya mengalami up-regulasi (-log2[foldchange]>0).  Tabel 3 berisi daftar 62 DEG  terkait  inflamasi  antara  subyek  normal  (lean)  terhadap  Obese_T2D-poorly  controlled (P<0.05  atau  -log 10 P>0.301).  Di  antara  62  gen  tersebut  25  gen  mengalami  down-regulasi  (- log2[foldchange]<0), dan 37 gen mengalami up-regulasi (-log2[foldchange]>0). Jika DEG Lean vs  Obese_noT2D  dibandingkan  dengan  DEG  Lean  vs  Obese_T2D-poorly  controlled,  maka didapatkan 22 sharing-DEG yang regulasinya konsisten seperti dapat dilihat pada Tabel 4. Dari 22 DEG tersebut 7 gen adalah gen yang terkait inflamasi jalur Non-alcoholic fatty liver disease dan terdapat 15 gen yang terkait Chemokine signaling pathway.
Tabel 2 DEG terkait inflamasi: Lean vs Obese_noT2D (GSE15653)
No. Gene symbol log2(fold change) -log10(Pvalue) No. Gene symbol log2(fold change) -log10(Pvalue) 1 BAX -2.263 2.467 21 GNAI3 0.793 1.897 2 TGFB1 -1.718 2.779 22 GNG10 0.821 1.387 3 RAC2 -1.7 1.8 23 FAS 0.832 1.335 4 ADCY9 -1.673 2.493 24 GNAI1 0.876 1.396 5 GRK2 -1.591 1.326 25 RAP1A 0.952 1.324 6 BAD -1.564 1.686 26 CCL13 0.954 1.786 7 SRC -1.414 1.959 27 SOS2 0.968 1.585 8 CRK -1.257 1.465 28 UQCRB 0.984 1.835 9 GNG7 -1.138 1.403 29 CASP8 1.064 2.008 10 PLCB2 -1.112 1.678 30 CCR4 1.077 1.315 11 PLCB3 -1.091 1.481 31 CCR2 1.143 1.33 12 FGR -1.025 1.427 32 IRS2 1.145 2.162 13 GNB2 -0.968 2.097 33 ROCK1 1.227 1.867 14 HRAS -0.921 1.467 34 MAP3K5 1.257 1.697 15 GRK5 -0.672 1.364 35 JUN 1.331 1.471 16 NFE2L3 -0.606 1.343 36 CXCR4 1.685 1.381 17 RAP1B 0.693 1.976 37 PRKAA1 1.801 1.494 18 COX7A2L 0.696 1.982 38 JAK2 2.772 2.438 19 STAT1 0.729 1.363 39 NDUFA2 2.963 3.166 20 NDUFB3 0.792 1.957
Interaksi protein/gen dari ke-22 DEG pada Tabel 4 dapat dilihat pada Gambar 1. Klaster dihasilkan dari basis data STRING ( https://string-db.org/ ), dimana garis (edge) melambangkan interaksi protein secara fisik dan fungsional dengan interaction score high confidence  (0.700).  Klaster  C1  terdiri  dari  gen  CASP8,  MAP3K5,  dan  FAS  yang ketiganya adalah gen inflamasi terkait jalur Non-alcoholic fatty liver disease.  Klaster C2 terdiri dari JUN yang merupakan gen yang terkait Non-alcoholic fatty liver disease, serta RAC2, ROCK1, GNB2, GNG7, FGR, CRK, JAK2, RAP1A, dan SRC yang merupakan
gen-gen inflamasi terkait Chemokine signaling pathway. Adapun klaster C3 terdiri dari IRS2 (jalur Non-alcoholic fatty liver disease) serta GNAI3, GNAI1, SOS2, dan HRAS (Chemokine signaling pathway).  Klaster C2  adalah klaster  central  dimana SRC (kotak merah) merupakan gen atau protein yang diduga berperan penting sebagai jembatan antar- klaster.
Tabel 3 DEG terkait inflamasi: Lean vs Obese_T2D poorly-controlled
No. Gene symbol log2(fold change) - log10(Pvalue) No. Gene symbol log2(fold change) - log10(Pvalue) 1 TRAF2 -2.468 2.233 32 IL1B 0.932 1.38 2 GNB5 -2.366 2.578 33 SOS1 0.937 1.841 3 BAX -2.364 2.612 34 CASP8 1.001 1.851 4 CRK -1.947 2.629 35 PTPRJ 1.011 1.513 5 BAD -1.928 2.233 36 GNAI1 1.07 1.833 6 RELA -1.711 2.935 37 RAP1A 1.09 1.592 7 SRC -1.695 1.895 38 SOS2 1.108 1.904 8 MAPK3 -1.683 1.539 39 ST6GAL1 1.113 1.646 9 GRK2 -1.657 1.402 40 IRS2 1.134 2.135 10 RAC2 -1.562 1.605 41 ROCK1 1.184 1.78 11 GRK4 -1.543 1.461 42 PTK2B 1.221 1.663 12 GNB2 -1.496 3.643 43 MAP3K5 1.245 1.675 13 STAT3 -1.375 1.565 44 CCR9 1.268 1.652 14 GNG7 -1.278 1.643 45 FASLG 1.269 1.714 15 ARRB2 -1.274 1.46 46 FAS 1.27 1.745 16 VAV2 -1.267 1.416 47 CX3CR1 1.431 1.879 17 CXCR3 -1.146 1.788 48 CXCL2 1.435 2.435 18 PPARA -1.103 1.35 49 JAK3 1.451 2.881 19 FGR -1.09 1.552 50 CCL23 1.473 1.383 20 NDUFV1 -0.998 1.851 51 MAPK8 1.505 2.208 21 SHC1 -0.977 1.442 52 MAPK8IP1 1.556 1.442 22 HRAS -0.903 1.426 53 KRAS 1.63 2.205 23 NDUFV2 -0.8 1.32 54 JUN 1.727 3.806 24 GNB1 -0.799 1.568 55 COX5B 1.831 1.696 25 GNAI2 -0.793 1.346 56 CCR3 2.057 1.797 26 RAC1 0.638 1.383 57 JAK2 2.084 1.665 27 GNAI3 0.829 2.015 58 PLCB4 2.272 2.045 28 PTK2 0.914 1.583 59 NRAS 2.345 2.652 29 TIAM1 0.922 1.588 60 PLCB1 2.38 2.364 30 DDIT3 0.928 1.703 61 NDUFA2 2.43 2.462 31 LEP 0.931 1.553 62 CCL7 2.569 3.035 Tabel 4 Share-DEG terkait Inflamasi Gene symbol Lean vs Obese_noT2D Lean vs Obese_T2D- poorly controlled Inflammatory mechanism in: BAX down down Non-alcoholic fatty liver disease CRK down down Chemokine signaling pathway BAD down down Chemokine signaling pathway SRC down down Chemokine signaling pathway GRK2 down down Chemokine signaling pathway RAC2 down down Chemokine signaling pathway GNB2 down down Chemokine signaling pathway GNG7 down down Chemokine signaling pathway FGR down down Chemokine signaling pathway HRAS down down Chemokine signaling pathway GNAI3 up up Chemokine signaling pathway
CASP8 up up Non-alcoholic fatty liver disease GNAI1 up up Chemokine signaling pathway RAP1A up up Chemokine signaling pathway SOS2 up up Chemokine signaling pathway IRS2 up up Non-alcoholic fatty liver disease ROCK1 up up Chemokine signaling pathway MAP3K5 up up Non-alcoholic fatty liver disease FAS up up Non-alcoholic fatty liver disease JUN up up Non-alcoholic fatty liver disease JAK2 up up Chemokine signaling pathway NDUFA2 up up Non-alcoholic fatty liver disease

## Gambar 1 Interaksi DEG inflamasi terkait obesitas dan T2D
Pengelompokkan sample lean, obesitas, dan T2D berdasarkan ke-22 DEGs yang dilakukan dengan Principal component analysis (PCA) dan divalidasi dengan Neural network menggunakan Orange  (https://orangedatamining.com/)  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Analisis  PCA menunjukkan  bahwa  kelompok  Lean  vs  Obese_noT2D,  dan  Lean  vs  Obese_T2D-poorly controlled cukup dapat dipisahkan oleh ke-22 DEG pada Tabel 4. Walaupun terlihat bahwa Lean dapat  dipisahkan  dengan  lebih  baik  dari  Obese_T2D-poorly  controlled  dibandingkan  dengan Obese_noT2D. Hal tersebut sesuai dengan nilai Area Under-Curved (AUC) dimana AUC Lean vs Obese_T2D-poorly controlled lebih besar (0.83) dibandingkan Lean vs Obese_noT2D (0.67).
Untuk  menentukan  apakah  WP  berpotensi  mempengaruhi  ekspresi  22  DEG  inflamasi terkait  obesitas  dan  T2D,  maka  akan  dilihat  ekspresi  gen-gen  tersebut  pada  sel  HepG2  yang diberikan serum darah manusia yang diambil sebelum (fasting, WP_F) dan 60 menit (WP_60) setelah asupan WP (GSE178584). Perubahan ekspresi ke-22 gen WP_60 vs WP_F dapat dilihat pada Tabel 5. Pada Tabel 5 terlihat bahwa beberapa gen yaitu CRK, BAD, SRC, GRK2, GNB2, GNG7, HRAS, dan BAX mengalami down-regulasi setelah asupan WP sebagaimana halnya pada subyek Lean jika dibandingkan dengan pasien obese_noT2D maupun pasien obsese_T2D-poorly
controlled.  Namun  demikian,  tidak  satupun  gen  yang  memiliki  perbedaan  ekspresi  signifikan (P>0.05) pada sel HepG2 yang diberikan serum manusia sebelum (WP_F) dan setelah (WP_60) asupan WP. Selain itu beberapa gen (11 gen) memiliki ekspresi berkebalikan dengan profil Lean vs Obese_noT2D maupun Lean vs ObeseT2D-poorly controlled.
Gambar 2 Analisis PCA dan validasi (A) Lean vs Obese_noT2D dan (B) Lean vs Obese_T2D-poorly controlled
Tabel 5 Perubahan ekspresi gen terkait inflamasi pada sel HepG2 (WP_F vs WP_60) dibandingkan Lean vs Obese_noT2D dan Lean vs Obese_T2D-poorly controlled
Gene symbol WP_60 vs WP_F P value (WP_60 vs WP_F) Lean vs Obese_noT2D/ T2D-poorly controlled CRK down 0.124 down BAD down 0.299 down SRC down 0.153 down GRK2 down 0.147 down GNB2 down 0.159 down GNG7 down 0.071 down HRAS down 0.163 down GNAI3 down 0.259 up GNAI1 down 0.214 up RAP1A down 0.062 up SOS2 down 0.238 up ROCK1 down 0.260 up JAK2 down 0.278 up BAX down 0.105 down CASP8 down 0.086 up IRS2 down 0.224 up FAS down 0.238 up JUN down 0.142 up NDUFA2 down 0.224 up
Dikarenakan asupan WP tidak signifikan mempengaruhi DEG terkait inflamasi, maka akan dilihat gen-gen apa saja di luar 22 gen tersebut (baik yang terkait inflamasi maupun yang tidak) yang berpotensi diubah signifikan karena asupan WP. Hasil pencarian tersebut tersaji pada Tabel 6. Pada Tabel 6 terlihat bahwa 5 DEG WP_60 vs WP_F yaitu FOXJ1, NLRP1, LGALS2, LIME1, NOTCH3 memiliki kemiripan profile ekspresi gen dengan Lean vs Obese_noT2D, sedangkan 4 DEG  yaitu  FOXJ1,  ARBB2,  SIM2,  dan  TAT memiliki  kemiripan  profile  ekspresi  gen  dengan Lean vs ObeseT2D-poorly controlled.  Peran DEG terkait asupan WP dengan inflamasi, obesitas, dan T2D tersaji pada Tabel 7.
Tabel 6 DEG sel HepG2 (WP_F vs WP_60) dibandingkan Lean vs Obese_noT2D dan Lean vs Obese_T2D-poorly controlled
Gene log2(fold change) - log10(Pvalue) WP_60 vs WP_F log2(fold change) - log10(Pvalue) FOXJ1 Lean vs Obese_noT2D -1.806 (down) 3.113 -0.814 (down) 1.284 NLRP1 -1.254 (down) 1.622 -1.029 (down) 1.377 LGALS2 -1.165 (down) 1.503 -0.427 (down) 1.481 LIME1 -0.847 (down) 1.386 -0.677 (down) 1.469 NOTCH3 1.524 (up) 2.379 0.920 (up) 1.886 FOXJ1 Lean vs Obese_ T2D-poorly controlled -1.568 (down) 2.604 -0.814 (down) 1.284 ARRB2 -1.274 (down) 1.46 -0.362 (down) 1.357 SIM2 1.595 (up) 1.508 0.384 (up) 1.770 TAT 2.154 (up) 2.066 0.161 (up) 1.770
Tabel 7 Peran DEG terkait Asupan WP dengan Inflamasi, Obesitas, dan T2D Gene (regulation)
Peran dalam inflamasi, obesitas, dan T2D FOXJ1 (down) FOXJ1  menghambat  jalur  persinyalan  NFκB  (proinflammatory  signalling pathway) (Jonsson & Peng, 2005) NLRP1 (down) Hati  mengekspresikan  NLRP1  pada  tingkat  Mrna  (Szabo  &  Csak,  2012). NLRP1  adalah  protein  pertama  yang  terbukti  membentuk  inflammasome (Chavarría-Smith dkk., 2016). LGALS2 (down) Ekspresi  Galektin  2  (gen  LGALS2)  liver  meningkat  4,7  kali  pada  kelompok New Zealand White rabbits aterosklerotik yang menerima diet hiperkolesterolemik (Ivan dkk., 2022). LIME1 (down) Situs awal transkripsi gen LIME1 memiliki peran kunci dalam jalur inflamasi seperti pensinyalan MAPK (Li dkk., 2021) . Obesitas dan diabetes sendiri telah dikaitkan dengan peningkatan sinyal intraseluler p38 mitogen-activated protein kinase  (MAPK),  yang  dapat  meningkatkan  peradangan  jaringan  dan  cedera (Lim dkk., 2009). NOTCH3 (up) Pada wanita dengan obesitas  berat dan NAFLD terjadi downregulasi ekspresi NOTCH3  hati  dan  terdapat  korelasi  positif  antara  ekspresi  NOTCH3  dan beberapa gen yang terkait dengan metabolisme lipid hati (Auguet dkk., 2020). ARRB2 (down) β-Arrestin2 (ARRB2 gene) is increased in liver fibrosis in humans (Schierwagen dkk.,  2020).  Diabetes  mellitus  tipe  2  meningkatkan  risiko  fibrosis  hati  pada individu  dengan  obesitas  dan  penyakit  hati  berlemak  nonalkohol  (NFALD) (Barb dkk., 2021). SIM2 (down) SIM2  menurunkan  aktivasi  NFκB  pada  sel  MCF7  (Wyatt  dkk.,  2019). NFκB diaktifkan  di  hampir  setiap  penyakit  hati  kronis,  termasuk  penyakit  hati alkoholik,  penyakit  hati  berlemak  nonalkohol  (NAFLD)  (Jonsson  &  Peng, 2005). TAT (up) TAT diekspresi di hati dan ekspresinya diketahui abnormal pada tikus diabetes (Shen & Zhu, 2018).

## Pembahasan
Dalam kondisi normal, inflamasi akan mereda setelah rangsangan diatasi. Namun inflamasi jangka panjang dapat menyebabkan kerusakan pada organ dan jaringan, termasuk pada jaringan yang  berhubungan  dengan  metabolisme.  Kerusakan  ini  dapat  menyebabkan  beberapa  kondisi kronis seperti obesitas, diabetes, dan sindrom metabolik. Paparan inflamasi jangka panjang pada penyandang  obesitas,  selanjutnya  dapat  menyebabkan  kerusakan  pada  sel-sel  pankreas  yang mengontrol produksi insulin, meningkatkan resistensi insulin, dan menyebabkan kondisi diabetes. Inflamasi  juga  dapat  mempengaruhi  metabolisme  lemak  dan  glukosa  di  hati,  serta  memicu pembentukan lemak visceral yang dapat meningkatkan risiko aterosklerosis.
Hasil  analisis  DEG  dari  perubahan  transkripsi  (ekspresi  gen)  pada  hati  manusia  yang berkontribusi  pada  akumulasi  lipid  hati  dan  resistensi  insulin  terkait  T2D  hati  manusia menunjukkan bahwa terdapat 22 gene sharing terkait inflamasi dengan regulasi yang konsisten (Tabel  4).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  antara  proses  terjadinya  kondisi obesitas  dengan  T2D  jika  dilihat  dari  mekanisme  inflamasinya.    Pada  Tabel  4  terlihat  bahwa secara umum mekanisme inflamasi yang terjadi adalah melalui Chemokine signaling pathway dan Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). Dalam ulasannya, Chan et al (2021) menunjukkan pentingnya kemokin dan reseptor kemokin dalam peradangan jaringan adiposa terkait obesitas dan  perkembangan  resistensi  insulin  (Chan  &  Hsieh,  2021).  Adapun  Diabetes  melitus  tipe  2 (T2D)  dan  penyakit  hati  berlemak  nonalkohol  (NAFLD)  umumnya  ada  bersamaan  dan  telah dianggap  sebagai  manifestasi  dari  sindrom  metabolik.  NAFLD  diketahui  memiliki  prevalensi 70%  di  antara  pasien  T2D  (Dharmalingam  &  Yamasandhi,  2018).  Obesitas  dikaitkan  dengan
peningkatan  lipolisis  jaringan  adiposa,  sekresi  mediator  inflamasi,  serta  fibrotik  pada  liver. Akumulasi  sel-sel  inflamasi  dalam  jaringan  adiposa  kemudian  menyebabkan  inflamasi  yang berkelanjutan/kronis,  memediasi  resistensi  insulin,  serta  berkontribusi  terhadap  perkembangan NAFLD (Luci dkk., 2020).
Interaksi protein dari ke-22 DEG menunjukkan terdapat 3 klaster yang saling terhubung dan diduga saling mempengaruhi. Klaster C2 yang merupakan klaster sentral, dan terdapat gen SRC  yang  terlihat  menjadi  protein  penghubung  antar  klaster.  Berdasarkan  hasil  analisis  DEG dalam  penelitian  ini,  SRC  mengalami  down-regulasi  pada  sel  hati  pasien  obesitas  dan  pasien obesitas dengan T2D. SRC (proto-oncogene, non-receptor tyrosine kinase) merupakan salah satu kinase utama yang diaktifkan setelah keterlibatan reseptor dan memainkan peran dalam aktivasi keluarga  protein  tirosin  kinase  (PTK)  lainnya  (SRC,  2023).  Hal  ini  menjelaskan  posisi  SRC sebagai protein sentral dari interaksi protein yang terbentuk dimana fungsi protein memerlukan aktivasi  diantaranya  oleh  protein  kinase.  (Feng  dkk.,  2021)  menunjukkan  terjadi  peningkatan ekspresi SRC dan gen-gen Src family kinases (SFKs) lain dalam preadiposit manusia dan inhibitor SFKs  menekan  diferensiasi  adiposit  dengan  menurunkan  ekspresi  gen  adipogenik  pada diferensiasi awal dan akhir.
Hasil  analisis  PCA  dan  machine  learning  yang  dilakukan  menggunakan  Orange 31 menunjukkan  22  DEG  sel  hati  terkait  inflamasi  lebih  mampu  membedakan  Lean  dengan Obesitas_T2D-poorly controlled dibandingan dengan Obesitas_noT2D. Hal ini sepertinya dapat menggambarkan  progresivitas  kerusakan  hati  yang  diinduksi  inflamasi  akibat  obesitas  yang mengarah pada terjadinya resistensi insulin atau T2D seperti yang diulas oleh Luci dkk. (2020). Dengan demikian ke-22 DEG terkait inflamasi tersebut dapat dijadikan target terapi antiinflamasi untuk obesitas dan T2D. Dalam penelitian ini, whey protein (WP) dievaluasi peranannya dalam mempengaruhi  perubahan  ke-22  DEG  tersebut.  Tidak  terdapat  perubahan  ekspresi  gen  yang signifikan pada 22 DEG terkait inflamasi (Tabel 5) akibat penambahan serum darah manusia pada sel HEP2 sebelum (WP_F) dan 60 menit (WP_60) setelah asupan whey protein (WP). Hal ini menunjukkan  bahwa  kemampuan  whey  protein  dalam  memperbaiki  parameter  obesitas  dan penurunan  kadar  glukosa  darah  seperti  temuan  Wirunsawanya  dkk.  (2018)  nampaknya mengambil jalur mekanisme yang berbeda.
Hasil  analisis  DEG  di luar  ke-22  gen  terkait inflamasi  antara  kelompok  WP_F  terhadap WP_60 diperoleh 8 (delapan) DEG yaitu FOXJ1, NLRP1, LGALS2, LIME1, NOTCH3, ARBB2, SIM2,  dan  TAT  memiliki  pola  ekspresi  gen  yang  sama  dengan  pasien  Obese_noT2D  atau Obese_T2D-poorly controlled. Adapun keterkaitan 8 DEG tersebut dengan inflamasi, obesitas, atau T2D dapat dilihat pada Tabel 7. Analisis interaksi protein menggunakan database STRING menunjukkan  tidak  ditemukan  keterhubungan  diantara  ke-8  DEG  tersebut.  Dengan  demikian belum  ditemukan  jalur  dan  mekanisme  inflamasi  yang  dipengaruhi  oleh  WP  berdasarkan  data ekspresi gennya. Untuk itu, perlu dilakukan eksplorasi dan riset lebih lanjut untuk menentukan jalur dan mekanisme kerja WP dalam mempengaruhi ekspresi gen-gen yang terkait obesitas dan T2D baik yang terkait inflamasi maupun yang tidak terkait inflamasi

## Kesimpulan
Penelitian  ini  mengidentifikasi  22  gen  yang  berbeda  (DEG)  terkait  jalur  inflamasi  yang dapat  digunakan  sebagai  target  untuk  terapi  anti-inflamasi  pada  obesitas  dan  diabetes  tipe  2 (T2D).  Dalam  penelitian  ini,  ditemukan  bahwa  potensi  anti-diabetes  dari  whey  protein  (WP) nampaknya  menggunakan  jalur  yang  berbeda  yaitu  melalui  perubahan  ekspresi  gen  FOXJ1, NLRP1, LGALS2, LIME1, NOTCH3, ARBB2, SIM2, dan TAT. Secara keseluruhan, penelitian
ini memberikan wawasan berharga tentang peran ekspresi gen terkait inflamasi dalam obesitas dan T2D, serta target potensialnya untuk terapi di masa depan.

## Daftar Pustaka
Auguet, T., Bertran, L., Binetti, J., Aguilar, C., Martínez, S., Guiu‐Jurado, E., Sabench,
F.,  Adalid,  L.,  Porras,  J.  A.,  Riesco,  D.,  Del  Castillo,  D.,  &  Richart,  C.  (2020). Hepatocyte Notch Signaling Deregulation Related to Lipid Metabolism in Women with  Obesity  and  Nonalcoholic  Fatty  Liver. Obesity , 28 (8),  1487–1493. https://doi.org/10.1002/oby.22873
Barb, D., Repetto, E. M., Stokes, M. E., Shankar, S. S., & Cusi, K. (2021). Type 2 diabetes mellitus  increases  the  risk  of  hepatic  fibrosis  in  individuals  with  obesity  and nonalcoholic fatty liver disease. Obesity , 29 (11), 1950–1960.
https://doi.org/10.1002/oby.23263
Chan,  P.-C.,  &  Hsieh,  P.-S.  (2021).  The  Chemokine  Systems  at  the  Crossroads  of Inflammation and Energy Metabolism in the Development of Obesity. International Journal of Molecular Sciences , 22 (24), 13528.
https://doi.org/10.3390/ijms222413528
Chavarría-Smith, J., Mitchell, P. S., Ho, A. M., Daugherty, M. D., & Vance, R. E. (2016).
Functional and Evolutionary Analyses Identify Proteolysis as a General Mechanism for  NLRP1  Inflammasome  Activation. PLOS  Pathogens , 12 (12),  e1006052. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1006052
Das, D., Kabir, M. E., Sarkar, S., Wann, S. B., Kalita, J., & Manna, P. (2022). Antidiabetic potential  of  soy  protein/peptide:  A  therapeutic  insight. International  Journal  of Biological Macromolecules , 194 , 276–288.
https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2021.11.131 Das, U. N., & Rao, A. A. (2007). Gene expression profile in obesity and type 2 diabetes mellitus. Lipids in Health and Disease , 6 (1), 35. https://doi.org/10.1186/1476-511X- 6-35
Dharmalingam, M., & Yamasandhi, Pg. (2018). Nonalcoholic fatty liver disease and Type 2 diabetes mellitus. Indian Journal of Endocrinology and Metabolism , 22 (3), 421. https://doi.org/10.4103/ijem.IJEM_585_17
Diedisheim, M., Carcarino, E., Vandiedonck, C., Roussel, R., Gautier, J.-F., & Venteclef, N. (2020). Regulation of inflammation in diabetes: From genetics to  epigenomics evidence. Molecular Metabolism , 41 , 101041.
https://doi.org/10.1016/j.molmet.2020.101041
Ellulu, M. S., Patimah, I., Khaza’ai, H., Rahmat, A., & Abed, Y. (2017). Obesity and inflammation:  the linking  mechanism and the  complications. Archives of  Medical Science , 4 , 851–863. https://doi.org/10.5114/aoms.2016.58928 Feng,  J.,  Zhang,  X.,  Shan,  C.,  Xia,  J.,  Zhang,  Z.,  Shi,  H.,  Leng,  K.,  Wu, Y.,  Ji,  C.,  & Zhong,  T.  (2021).  Src  family  kinases  involved  in  the  differentiation  of  human preadipocytes. Molecular and Cellular Endocrinology , 533 , 111323.
https://doi.org/10.1016/j.mce.2021.111323
Ivan,  L.,  Uyy,  E.,  Suica,  V.  I.,  Boteanu,  R.  M.,  Cerveanu-Hogas,  A.,  Hansen,  R.,  & Antohe, F. (2022). Hepatic Alarmins and Mitochondrial Dysfunction under Residual Hyperlipidemic  Stress  Lead  to  Irreversible  NAFLD. Journal  of  Clinical  and Translational Hepatology , 000 (000), 000–000.
https://doi.org/10.14218/JCTH.2022.00128
Jonsson, H., & Peng, S. L. (2005). Forkhead transcription factors in immunology. CMLS Cellular and Molecular Life Sciences , 62 (4), 397–409. https://doi.org/10.1007/s00018-004-4365-8 Li, S.-C., Kuo, H.-C., Huang, L.-H., Chou, W.-J., Lee, S.-Y., Chan, W.-C., & Wang, L.-
J.  (2021).  DNA  Methylation  in  LIME1  and  SPTBN2  Genes  Is  Associated  with
Attention Deficit in Children. Children , 8 (2), 92.
https://doi.org/10.3390/children8020092 Lim, A. K. H., Nikolic-Paterson, D. J., Ma, F. Y., Ozols, E., Thomas, M. C., Flavell, R. A., Davis, R. J., & Tesch, G. H. (2009). Role of MKK3–p38 MAPK signalling in the  development  of  type  2  diabetes  and  renal  injury  in  obese  db/db  mice. Diabetologia , 52 (2), 347–358. https://doi.org/10.1007/s00125-008-1215-5
Luci, C., Bourinet, M., Leclère, P. S., Anty, R., & Gual, P. (2020). Chronic Inflammation in  Non-Alcoholic  Steatohepatitis:  Molecular  Mechanisms  and  Therapeutic Strategies. Frontiers in Endocrinology , 11 .
https://doi.org/10.3389/fendo.2020.597648
Molina-Ayala,  M.  A.,  Rodríguez-Amador,  V.,  Suárez-Sánchez,  R.,  León-Solís,  L., Gómez-Zamudio, J., Mendoza-Zubieta, V., Cruz, M., & Suárez-Sánchez, F. (2022). Expression  of  obesity-  and  type-2  diabetes-associated  genes  in  omental  adipose tissue of individuals with obesity. Gene , 815 , 146181.
https://doi.org/10.1016/j.gene.2021.146181
Piva, S. R., Susko, A. M., Khoja, S. S., Josbeno, D. A., Fitzgerald, G. K., & Toledo, F.
G.  S.  (2015).  Links  Between  Osteoarthritis  and  Diabetes. Clinics  in  Geriatric Medicine , 31 (1), 67–87. https://doi.org/10.1016/j.cger.2014.08.019
Rodriguez-Esteban,  R.,  &  Jiang,  X.  (2017).  Differential  gene  expression  in  disease:  a comparison  between  high-throughput  studies  and  the  literature. BMC  Medical Genomics , 10 (1), 59. https://doi.org/10.1186/s12920-017-0293-y
Sadreev, I. I., Chen, M. Z. Q., Welsh, G. I., Umezawa, Y., Kotov, N. V., & Valeyev, N. V. (2014). A Systems Model of Phosphorylation for Inflammatory Signaling Events. PLoS ONE , 9 (10), e110913. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0110913 Salehpour,  A.,  Rezaei,  M.,  Khoradmehr,  A.,  Tahamtani,  Y.,  &  Tamadon,  A.  (2021).
Which Hyperglycemic Model of Zebrafish (Danio rerio) Suites My Type 2 Diabetes Mellitus Research? A Scoring System for Available Methods. Frontiers in Cell and Developmental Biology , 9 . https://doi.org/10.3389/fcell.2021.652061 Schierwagen,  R.,  Dietrich,  P.,  Klein,  S.,  Uschner,  F.  E.,  Ortiz,  C.,  Tyc, O.,  Torres,  S.,
Hellerbrand, C., Sauerbruch, T., & Trebicka, J. (2020). β-Arrestin2 is increased in liver  fibrosis  in  humans  and  rodents. Proceedings  of  the  National  Academy  of Sciences , 117 (44), 27082–27084. https://doi.org/10.1073/pnas.2014337117
Shen, J., & Zhu, B. (2018). Integrated analysis of the gene expression profile and DNA methylation  profile  of  obese  patients  with  type  2  diabetes. Molecular  Medicine Reports . https://doi.org/10.3892/mmr.2018.8804
Smith,  K.,  Taylor,  G.  S.,  Brunsgaard,  L.  H.,  Walker,  M.,  Bowden  Davies,  K.  A., Stevenson, E. J., & West, D. J. (2022). Thrice daily consumption of a novel, premeal shot containing a low dose of whey protein increases time in euglycemia during 7 days of free-living in individuals with type 2 diabetes. BMJ Open Diabetes Research & Care , 10 (3), e002820. https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2022-002820
SRC.  (2023,  Januari  1). SRC  protein  expression  summary  -  The  human  protein  atlas. SRC: The Human Protein Atlas. https://www.proteinatlas.org/ENSG00000197122- SRC
String. (2023). STRING functional protein association networks . STRING. https://string- db.org/cgi/about
Szabo, G., & Csak, T. (2012). Inflammasomes in liver diseases. Journal of Hepatology ,
57 (3), 642–654. https://doi.org/10.1016/j.jhep.2012.03.035
Watson,  S.  (2022). The  Link  Between  Arthritis  and  Diabetes .  Arthritis  Foundation. https://www.arthritis.org/health-wellness/about-arthritis/related-conditions/other- diseases/the-link-between-arthritis-and-diabetes
Wirunsawanya,  K.,  Upala,  S.,  Jaruvongvanich,  V.,  &  Sanguankeo,  A.  (2018).  Whey Protein  Supplementation  Improves  Body  Composition  and  Cardiovascular  Risk Factors  in  Overweight  and  Obese  Patients:  A  Systematic  Review  and  Meta- Analysis. Journal  of  the  American  College  of  Nutrition , 37 (1),  60–70. https://doi.org/10.1080/07315724.2017.1344591
Wyatt, G. L., Crump, L. S., Young, C. M., Wessells, V. M., McQueen, C. M., Wall, S. W.,  Gustafson,  T.  L.,  Fan,  Y.-Y.,  Chapkin,  R. S.,  Porter,  W.  W.,  &  Lyons,  T.  R. (2019). Cross-talk between SIM2s and NFκB regulates cyclooxygenase 2 expression in breast cancer. Breast Cancer Research , 21 (1), 131.
https://doi.org/10.1186/s13058-019-1224-y
Xu, W., & Huang, Y. (2022). Regulation of Inflammatory Cell Death by Phosphorylation.
Frontiers in Immunology , 13 . https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.851169