Therapeutic implications for interferon-alpha in arthritis: a pilot study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the therapeutic potential of interferon-a (IFN-a) in osteoarthritis (OA) and rheumatoid arthritis (RA) by examining regulation of cytokine antagonist expression. METHODS: Expression of interleukin 1 receptor antagonist (IL-1Ra) and soluble tumor necrosis factor receptor (sTNFR) was examined by ELISA in cells from freshly isolated synovial fluids (SF) and synovial tissues (ST) from patients with OA or RA, either left untreated or treated with IFN-a. Single (7) and paired (5) SF and ST cells from OA and RA patients were examined. As well, the ability of IFN-a to regulate gene expression levels for osteoprotegerin (OPG) and osteoprotegerin ligand (OPGL) was examined in freshly isolated SF cells from patients with RA, by reverse transcriptase polymerase chain reaction. RESULTS: IL-1Ra and sTNFR were found to be constitutively expressed in OA and RA SF and ST cells. IFN-a treatment resulted in an increase in both IL 1Ra and sTNFR production. Freshly isolated RA SF cells exhibited constitutive OPGL gene expression in both the non-T and T cell fractions of the SF. In contrast, OPG gene expression levels were undetectable or low. IFN-a treatment of RA SF cells resulted in upregulation of OPG gene expression in the T cell fraction of the RA SF cells, whereas OPGL gene expression remained unaffected. CONCLUSION: These in vitro data suggest a therapeutic role for IFN-a in the treatment of arthritis through upregulation of critical cytokine antagonists.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».