Identification of Proteinase Activated Receptor (PAR) cleaving enzymes in human osteoarthritis knee joint synovial fluids
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective Osteoarthritis (OA) is the most prevalent joint disorder with incidence increasing worldwide. Mechanistic insights into OA pathophysiology are still evolving and there are currently no disease-modifying OA drugs available. It is well established that an increase in proteolytic enzyme activity is linked to progressive degradation of the cartilage in OA. Proteolytic enzymes can also trigger inflammation through activation of a family of G-protein coupled receptors (GPCRs) called the Proteinase Activated Receptors (PARs). Here we sought to characterize the PAR activating enzyme repertoire in human OA knee joint fluids. Methods Human knee joint synovial fluids derived from twenty-five OA patients and four healthy donors were screened for PAR cleavage activity using novel genetically encoded human PAR biosensor expressing cells. The class or type of enzymes cleaving the PARs was further characterized using enzyme-selective inhibitors and enzyme-specific fluorogenic substrates. Results Activity of PAR1, PAR2 and PAR4 activating enzymes were identified at substantially different levels in OA patients relative to healthy knee joint synovial fluids. Using enzyme class or type selective inhibitors and fluorogenic substrates we found that serine proteinases, including thrombin-like enzymes, trypsin-like enzymes, and matrix metalloproteinases are the major PAR activating enzymes present in the OA knee synovial fluids. Conclusions Multiple enzymes activating PAR1, PAR2 and PAR4 are present in OA joint fluids. PAR signalling can trigger pro-inflammatory responses and targeting PARs has been proposed as a therapeutic approach in OA. Knowledge of the PAR activators present in the human knee joint will guide study of relevant signaling events and enable future development of novel PAR targeted therapies for OA and other inflammatory joint diseases.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».