Mouse Models of Rheumatoid Arthritis for Studies on Immunopathogenesis and Preclinical Testing of Fc Receptor-Targeting Biologics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic autoimmune disease that causes inflammation, swelling, and pain in the joints and involves systemic complications. Mouse models of RA have been extensively used to model the pathogenesis of RA and to develop effective therapies. Although many components of the immune system have been studied in these models, the role of crystallizable fragment (Fc) gamma receptors (FcγRs) in RA has been sorely neglected. The aim of this review was to introduce the different mouse models of RA and to describe the different drug development strategies that have been tested in these models to target FcγR function, with the focus being on drugs that have been made from the Fc of immunoglobulin G (IgG). SUMMARY: Evidence suggests that FcγRs play a major role in immune complex-induced inflammation in autoimmune diseases, such as RA. However, there is limited knowledge on the importance of FcγRs in the human disease even though there has been extensive work in mouse models of RA. Numerous mouse models of RA are available, with each model depicting certain aspects of the disease. Induced models of RA have nonspecific immune activation with cartilage-directed autoimmunity, whereas spontaneous models of RA develop without immunization, which results in a more chronic form of arthritis. These models have been used to test FcγR-targeting monoclonal antibodies, intravenous immunoglobulin (IVIg), subcutaneously administered IVIg, and recombinant Fcs for their ability to interact with and modify FcγR function. Recombinant Fcs avidly bind FcγRs and exhibit enhanced therapeutic efficacy in mouse models of RA. Key Message: The therapeutic utility of targeting FcγRs with recombinant Fcs is great and should be explored in human clinical trials for autoimmune diseases, such as RA.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».