Recent developments in emerging therapeutic targets of osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Despite the tremendous individual suffering and socioeconomic burden caused by osteoarthritis, there are currently no effective disease-modifying treatment options. This is in part because of our incomplete understanding of osteoarthritis disease mechanism. This review summarizes recent developments in therapeutic targets identified from surgical animal models of osteoarthritis that provide novel insight into osteoarthritis pathology and possess potential for progression into preclinical studies. RECENT FINDINGS: Several candidate pathways and processes that have been identified include chondrocyte autophagy, growth factor signaling, inflammation, and nociceptive signaling. Major strategies that possess therapeutic potential at the cellular level include inhibiting autophagy suppression and decreasing reactive oxygen species (ROS) production. Cartilage anabolism and prevention of cartilage degradation has been shown to result from growth factor signaling modulation, such as TGF-β, TGF-α, and FGF; however, the results are context-dependent and require further investigation. Pain assessment studies in rodent surgical models have demonstrated potential in employing anti-NGF strategies for minimizing osteoarthritis-associated pain. SUMMARY: Studies of potential therapeutic targets in osteoarthritis using animal surgical models are helping to elucidate osteoarthritis pathology and propel therapeutics development. Further studies should continue to elucidate pathological mechanisms and therapeutic targets in various joint tissues to improve overall joint health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».