Autocrine signaling is a key regulatory element during osteoclastogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoclasts are responsible for bone destruction in degenerative, inflammatory and metastatic bone disorders. Although osteoclastogenesis has been well-characterized in mouse models, many questions remain regarding the regulation of osteoclast formation in human diseases. We examined the regulation of human precursors induced to differentiate and fuse into multinucleated osteoclasts by receptor activator of nuclear factor kappa-B ligand (RANKL). High-content single cell microscopy enabled the time-resolved quantification of both the population of monocytic precursors and the emerging osteoclasts. We observed that prior to induction of osteoclast fusion, RANKL stimulated precursor proliferation, acting in part through an autocrine mediator. Cytokines secreted during osteoclastogenesis were resolved using multiplexed quantification combined with a Partial Least Squares Regression model to identify the relative importance of specific cytokines for the osteoclastogenesis outcome. Interleukin 8 (IL-8) was identified as one of RANKL-induced cytokines and validated for its role in osteoclast formation using inhibitors of the IL-8 cognate receptors CXCR1 and CXCR2 or an IL-8 blocking antibody. These insights demonstrate that autocrine signaling induced by RANKL represents a key regulatory component of human osteoclastogenesis.
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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 | 0,001 | 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 ».