A tool for evaluating novel osteoarthritis therapies using multivariate analyses of human cartilage-synovium explant co-culture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a need to incorporate multiple tissues into in vitro OA models to evaluate novel therapeutics. This approach is limited by inherent donor variability. We present an optimized research tool: a human OA cartilage-synovium explant co-culture model (OA-EXM) that employs donor-matched lower and upper limit response controls combined with statistical approaches to address variability. Multiple rapid read-outs allow for evaluation of therapeutics while cataloguing cartilage-synovium interactions. DESIGN: 48-h human explant cultures were sourced from OA knee arthroplasties. An OA-like cartilage-synovium co-culture baseline was established relative to donor-matched upper limit supraphysiological pro-inflammatory cytokine and lower limit OA cartilage or synovium alone controls. 100 nM dexamethasone treatment validated possible "rescue effects" within the OA-EXM dual tissue environment. Gene expression, proteoglycan loss, MMP activity, and soluble protein concentrations were analyzed using blocking and clustering methods. RESULTS: The OA-EXM demonstrates the value of the co-culture approach as the addition of OA synovium increases OA cartilage proteoglycan loss and expression of MMP1, MMP3, MMP13, CXCL8, CCL2, IL6, and PTGS2, but not to the extent of supraphysiological stimulation. Conversely, OA cartilage does not affect gene expression or MMP activity of OA synovium. Dexamethasone shows dual treatment effects on synovium (pro-resolving macrophage upregulation, protease downregulation) and cartilage (pro-inflammatory, catabolic, and anabolic downregulation), and decreases soluble CCL2 levels in co-culture, thereby validating OA-EXM utility. CONCLUSIONS: The OA-EXM is representative of late-stage OA pathology, captures dual interactions between cartilage and synovium, and combined with statistical strategies provides a rapid, sensitive research tool for evaluating OA therapeutics.
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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) | 0,001 | 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 ».