The Tumor Necrosis Factor-α-blocking Agent Infliximab Inhibits Interleukin 1ß (IL-1ß) and IL-6 Gene Expression in Human Osteoblastic Cells
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha) is a proinflammatory cytokine involved in the pathogenesis of several rheumatic diseases, including rheumatoid arthritis (RA), associated with systemic bone loss and subchondral bone erosions. TNF-alpha-blocking agents such as infliximab have been successful in treatment of disease-modifying antirheumatic drug-resistant rheumatic diseases. Infliximab therapy in RA also had beneficial effects on local bone destruction and bone mineral density. We assessed effects of infliximab treatment on the bone tissue compartment and cytokine profile expression in vitro. METHODS: Osteoblast-like cells were exposed for 24 h to sera of RA patients collected at baseline and after 1 month (T1) and 3 years (T2) of infliximab treatment. Total RNA was extracted, and expression of interleukin 1beta (IL-1beta), IL-6, and osteoprotegerin (OPG) was measured by RT-PCR. RESULTS: IL-1beta gene expression was significantly reduced by the T1 serum, and the same decrease was elicited by the T2 serum. IL-6 downregulation was evident with the T2 serum. OPG was unaffected. CONCLUSION: The finding of downregulation of inflammatory cytokines was interesting, particularly IL-6, which plays a crucial role in arthritis-related bone loss due to its involvement in osteoclast recruitment and activation. These results may represent a biological explanation and a link for the clinical observation of the beneficial effects of anti-TNF-alpha agents on the progression of rheumatic diseases at the bone level.
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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 | 0,001 |
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 ».