Complexity of enthesitis and new bone formation in ankylosing spondylitis: current understanding of the immunopathology and therapeutic approaches
Notice bibliographique
Résumé
Despite increasing availability of treatments for spondyloarthritis (SpA) including tumour necrosis factor (TNF) and interleukin-17 (IL-17) inhibitors, there is no established treatment that abates new bone formation (NBF) in ankylosing spondylitis (AS), a subset of SpA. Recent research on TNF has revealed the increased level of transmembrane TNF in the joint tissue of SpA patients compared to that of rheumatoid arthritis patients, which appears to facilitate TNF-driven osteo-proliferative changes in AS. In addition, there is considerable interest in the central role of IL-23/IL-17 axis in type 3 immunity and the therapeutic potential of blocking this axis to ameliorate enthesitis and NBF in AS. AS immunopathology involves a variety of immune cells, including both innate and adoptive immune cells, to orchestrate the immune response driving type 3 immunity. In response to external stimuli of inflammatory cytokines, local osteo-chondral progenitor cells activate intra-cellular anabolic molecules and signals involving hedgehog, bone morphogenetic proteins, receptor activator of nuclear factor kappa-B ligand, and Wnt pathways to promote NBF in AS. Here, we provide an overview of the current immunopathology and future directions for the treatment of enthesitis and NBF associated with AS.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».