Functionalized Nanogels with Endothelin-1 and Bradykinin Receptor Antagonist Peptides Decrease Inflammatory and Cartilage Degradation Markers of Osteoarthritis in a Horse Organoid Model of Cartilage
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a degenerative and heterogeneous disease that affects all types of joint structures. Current clinical treatments are only symptomatic and do not manage the degenerative process in animals or humans. One of the new orthobiological treatment strategies being developed to treat OA is the use of drug delivery systems (DDS) to release bioactive molecules over a long period of time directly into the joint to limit inflammation, control pain, and reduce cartilage degradation. Two vasoactive peptides, endothelin-1 and bradykinin, play important roles in OA pathogenesis. In this study, we investigated the effects of two functionalized nanogels as DDS. We assessed the effect of chitosan functionalized with a type A endothelin receptor antagonist (BQ-123-CHI) and/or hyaluronic acid functionalized with a type B1 bradykinin receptor antagonist (R-954-HA). The biocompatibility of these nanogels, alone or in combination, was first validated on equine articular chondrocytes cultured under different oxic conditions. Further, in an OA equine organoid model via induction with interleukin-1 beta (IL-1β), a combination of BQ-123-CHI and R-954-HA (BR5) triggered the greatest decrease in inflammatory and catabolic markers. In basal and OA conditions, BQ-123-CHI alone or in equimolar combinations with R-954-HA had weak pro-anabolic effects on collagens synthesis. These new nanogels, as part of a composite DDS, show promising attributes for treating OA.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».