Elevated frequencies of total and MAIT cell subsets in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis (OA) is characterized by the degeneration of joint cartilage, with concomitant changes in the synovium and subchondral bone. Recently, the inflammatory response and involvement of several types of T-cells has been implicated in the development of OA. This study investigated the frequency of MR1-restricted mucosal-associated invariant T (MAIT) cells in patients with knee OA. METHODS: Forty-five patients recently diagnosed with knee OA and 21 age- and gender-matched healthy controls were recruited for this study. Percentages of circulating MAIT cells were assessed by flow cytometry. Plasma cytokine levels were measured using cytometric bead arrays. Associations between the percentages of MAIT cells, plasma cytokine levels, and clinical parameters of OA (erythrocyte sedimentation rate [ESR] and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index [WOMAC]) were analyzed using the Spearman correlation test. RESULTS: The percentages of total, CD8αα, and CD8αβ MAIT cells were higher in patients with OA compared to healthy controls. The percentages of total and CD8αα MAIT cells were higher in patients with multi-joint OA (MOA) compared to patients with knee-only OA (KOA). Plasma IFN-γ and TNF-α levels were elevated in patients with OA compared to healthy controls, and there was a positive correlation between plasma IFN-γ levels and the percentages of total, CD8αα, and CD8αβ MAIT cells. Plasma IFN-γ and IL-17 levels were higher in patients with MOA compared to healthy controls or patients with KOA. There were positive correlations between the percentages of total and CD8αα MAIT cells and clinical parameters (ESR and WOMAC scores) in patients with OA or MOA. Binary logistic regression analysis shown the frequency of MAIT cells was associated with the risk of OA. CONCLUSIONS: MAIT cells and their subpopulations were significantly increased in patients with OA and have potential as biological markers of OA disease severity, especially in patients with MOA.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».