Potential Role of Hyaluronic Acid on Bone in Osteoarthritis: Matrix Metalloproteinases, Aggrecanases, and RANKL Expression are Partially Prevented by Hyaluronic Acid in Interleukin 1-stimulated Osteoblasts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of hyaluronic acid (HA) on proteolytic enzymes and bone remodeling mediators induced by interleukin 1β (IL-1β) and related to cartilage catabolism in murine osteoblasts. METHODS: Osteoblasts were obtained from Swiss mice and cultured for 3 weeks. HA-treated osteoblasts were incubated with 100 μg/ml HA during the last week of culture, then stimulated with IL-1β (10 ng/ml) for 24 h. The expression of matrix metalloproteinases 3 and 13 (MMP-3 and MMP-13), ADAMTS-4 and ADAMTS-5, tissue inhibitor of metalloproteinases (TIMP), osteoprotegerin, and receptor activator of nuclear factor-κB ligand (RANKL) was determined by real-time polymerase chain reaction. MMP-3 and MMP-13 release was assessed by Western blot analysis. RESULTS: IL-1β increased the mRNA levels of MMP-3 and MMP-13 and ADAMTS-4 and ADAMTS-5 and release of MMP-3 and MMP-13. Seven days of HA treatment significantly prevented the IL-1β-increased mRNA levels of MMP-3 (-61%, p < 0.01), MMP-13 (-56%, p < 0.01), ADAMTS-4 (-58%, p < 0.05), ADAMTS-5 (-52%, p < 0.01), and RANKL (-49%, p < 0.05), but not TIMP. As well, IL-1β-induced production of MMP-3 and MMP-13 was inhibited, by 27% (p < 0.01) and 40% (p < 0.01), respectively. CONCLUSION: In an inflammatory context in murine osteoblasts, HA can inhibit the expression of MMP and ADAMTS. Because HA can counteract the production of these mediators in chondrocytes, its beneficial effect in osteoarthritis may be due to its action on cartilage and subchondral bone.
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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 | 0,000 |
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 ».