Reduction of friction by recombinant human proteoglycan 4 in IL‐1α stimulated bovine cartilage explants
Notice bibliographique
Résumé
A boundary lubricant attaches and protects sliding bearing surfaces by preventing interlocking asperity-asperity contact. Proteoglycan-4 (PRG4) is a boundary lubricant found in the synovial fluid that provides chondroprotection to articular surfaces. Inflammation of the diarthrodial joint modulates local PRG4 concentration. Thus, we measured the effects of inflammation, with Interleukin-1α (IL-1α) incubation, upon boundary lubrication and PRG4 expression in bovine cartilage explants. We further aimed to determine whether the addition of exogenous human recombinant PRG4 (rhPRG4) could mitigate the effects of inflammation on boundary lubrication and PRG4 expression in vitro. Cartilage explants, following a 7 day incubation with IL-1α, were tested in a disc-on-disc configuration using either rhPRG4 or saline (PBS control) as a lubricant. Following mechanical testing, explants were studied immunohistochemically or underwent RNA extraction for real-time polymerase chain reaction (RT-PCR). We found that static coefficient of friction (COF) significantly decreased to 0.14 ± 0.065 from 0.21 ± 0.059 (p = 0.014) in IL-1α stimulated explants lubricated with rhPRG4, as compared to PBS. PRG4 expression was significantly up regulated from 30.8 ± 19 copies in control explants lubricated with PBS to 3330 ± 1760 copies in control explants lubricated with rhPRG4 (p < 0.001). Explants stimulated with IL-1α displayed no increase in PRG4 expression upon lubrication with rhPRG4, but with PBS as the lubricant, IL-1α stimulation significantly increased PRG4 expression compared to the control condition from 30.8 ± 19 copies to 401 ± 340 copies (p = 0.015). Overall, these data suggest that exogenous rhPRG4 may provide a therapeutic option for reducing friction in transient inflammatory conditions and increasing PRG4 expression. © 2017 Orthopaedic Research Society. Published by Wiley Periodicals, Inc. J Orthop Res 35:580-589, 2017.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».