The genetic backbone of ankylosing spondylitis: how knowledge of genetic susceptibility informs our understanding and management of disease
Notice bibliographique
Résumé
Ankylosing spondylitis (AS) is a seronegative, chronic inflammatory arthritis with high genetic burden. A strong association with HLA-B27 has long been established, but to date its contribution to disease aetiology remains unresolved. Recent insights through genome wide studies reveal an increasing array of immunogenetic risk variants extraneous to the HLA complex in AS cohorts. These genetic traits build a complex profile of disease causality, highlighting several molecular pathways associated with the condition. This and other evidence strongly implicates T-cell-driven pathology, revolving around the T helper 17 cell subset as an important contributor to disease. This prominence of the T helper 17 cell subset has presented the opportunity for therapeutic intervention through inhibition of interleukins 17 and 23 which drive T helper 17 activity. While targeting of interleukin 17 has proven effective, this success has not been replicated with interleukin 23 inhibition in AS patients. Evidence points to significant genetic diversity between AS patients which may, in part, explain the observed refractoriness among a proportion of patients. In this review we discuss the impact of genetics on our understanding of AS and its relationship with closely linked pathologies. We further explore how genetics can be used in the development of therapeutics and as a tool to assist in the diagnosis and management of patients. This evidence indicates that genetic profiling should play a role in the clinician's choice of therapy as part of a precision medicine strategy towards disease management.
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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 ».