Canine IL4-10 fusion protein provides disease modifying activity in a canine model of OA; an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An ideal disease modifying osteoarthritis drug (DMOAD) has chondroprotective, anti-inflammatory, and analgesic effects. This study describes the production and characterization of a canine IL4-10 fusion protein (IL4-10 FP) and evaluates its in vivo DMOAD activity in a canine model of osteoarthritis (OA). DESIGN: The canine Groove model was used as an in vivo model of degenerative knee OA. Six weeks after OA induction dogs were intra-articularly injected weekly, for ten weeks, with either IL4-10 FP or phosphate buffered saline (PBS). In addition to the use of human IL4-10 FP, canine IL4-10 FP was developed and characterized in vitro, and tested in vivo. Force plate analysis (FPA) was performed to analyze joint loading as a proxy measure for pain. After ten weeks dogs were euthanized and cartilage and synovial tissue samples were analyzed by histochemistry (OARSI scores) and biochemistry (cartilage proteoglycan turnover). RESULTS: Repetitive intra-articular injections with human IL4-10 FP led to antibody formation, that blocked its functional activity. Therefore, a canine IL4-10 FP was developed, which completely inhibited LPS-induced TNFα production by canine blood cells, and increased proteoglycan synthesis of canine cartilage in vitro (p = 0.043). In vivo, canine IL4-10 FP restored the, by OA impaired, joint loading (p = 0.002) and increased cartilage proteoglycan content (p = 0.029). CONCLUSIONS: This first study on the potential DMOAD activity upon prolonged repeated treatment with IL4-10 FP demonstrates that a species-specific variant has anti-inflammatory and chondroprotective effects in vitro and chondroprotective and analgesic effects in vivo. These data warrant further research on the DMOAD potential of the IL4-10 FP.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».